Tests et validation de la qualité des données avec Great Expectations et Pandera. Validation de schéma, tests de qualité des données, profilage et validation automatisée dans les pipelines.
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Source : 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 |
Tests et validation de la qualité des données avec Great Expectations et Pandera. Validation de schéma, tests de qualité des données, profilage et validation automatisée dans les pipelines. Source : legout/data-platform-agent-skills.
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
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Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-engineering-quality Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
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