Pruebas y validación de calidad de datos con Great Expectations y Pandera. Validación de esquemas, pruebas de calidad de datos, elaboración de perfiles y validación automatizada en pipelines.
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Fuente: legout/data-platform-agent-skills.
Data validation and testing frameworks for ensuring pipeline correctness and data quality: Great Expectations (enterprise) and Pandera (lightweight). Integrates with orchestration tools for automated validation.
| Approach | Declarative "expectations" | Schema definitions with checks | | DataFrame Support | Pandas, Spark, SQL, BigQuery | Pandas, Polars, PySpark, Dask | | Validation Output | JSON results with detailed diagnostics | Boolean or exception | | Best For | Enterprise data platforms, comprehensive profiling | Python-centric pipelines, lightweight |
| Learning Curve | Steeper (concepts: DataContext, Checkpoints) | Lower (Python decorators/classes) | | Integration | CI/CD, Airflow, Prefect, Dagster | pytest, FastAPI, any Python code |
Pruebas y validación de calidad de datos con Great Expectations y Pandera. Validación de esquemas, pruebas de calidad de datos, elaboración de perfiles y validación automatizada en pipelines. Fuente: legout/data-platform-agent-skills.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
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Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-engineering-quality Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
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