Создание и валидация распределённых данных в Dagster с интеграцией машинного обучения

Введение в создание и валидацию пайплайнов данных с Dagster

В современном мире данные становятся основой для принятия бизнес-решений. Создание надежных и эффективных пайплайнов данных — это ключ к успешной автоматизации процессов. В этой статье мы рассмотрим, как построить и валидировать конечные пайплайны данных с использованием Dagster, интегрируя машинное обучение для достижения максимальной эффективности.

Настройка окружения

Первый шаг к созданию пайплайна — установка необходимых библиотек. Мы будем использовать Dagster, Pandas и scikit-learn. Убедитесь, что у вас установлены все необходимые пакеты:

import sys, subprocess
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", "dagster", "pandas", "scikit-learn"])

После установки библиотек мы импортируем основные модули и создадим базовый каталог для хранения выходных данных.

Создание пользовательского IOManager

Для сохранения выходных данных в формате CSV или JSON мы определим пользовательский IOManager:

class CSVIOManager(IOManager):
    def __init__(self, base: Path):
        self.base = base
    ...

Этот класс позволит нам обрабатывать данные для каждой даты независимо, что значительно упростит управление данными.

Определение ежедневных разделов

Далее мы регистрируем наш CSVIOManager в Dagster и настраиваем схему ежедневного разделения данных:

daily = DailyPartitionsDefinition(start_date=START)

Это позволит нам организовать данные по дням, что особенно полезно для анализа временных рядов.

Создание основных активов

Теперь мы создадим три основных актива для нашего пайплайна:

@asset(partitions_def=daily, description="Синтетические сырые данные о продажах.")
def raw_sales(context) -> Output[pd.DataFrame]:
    ...

Актива raw_sales генерируют синтетические данные о продажах с шумом и случайными пропущенными значениями. Это позволит нам протестировать наш пайплайн на реальных сценариях.

Реализация проверок качества данных

Для обеспечения целостности данных мы добавим проверки качества:

@asset_check(asset=clean_sales, description="Нет пропусков; промо в {0,1}; единицы в допустимых пределах.")
def clean_sales_quality(clean_sales: pd.DataFrame) -> AssetCheckResult:
    ...

Эти проверки помогут нам убедиться, что данные соответствуют установленным критериям, что особенно важно для машинного обучения.

Обучение модели линейной регрессии

На завершающем этапе мы обучим простую модель линейной регрессии на подготовленных данных:

@asset(description="Обучаем линейную регрессию; выводим R^2 и коэффициенты.")
def tiny_model_metrics(context, features: pd.DataFrame) -> dict:
    ...

Эта модель поможет нам оценить качество предсказаний и выявить ключевые факторы, влияющие на продажи.

Материализация пайплайна

Наконец, мы регистрируем наши активы и IOManager в Definitions и материализуем весь DAG для выбранного ключа раздела:

defs = Definitions(
    assets=[raw_sales, clean_sales, features, tiny_model_metrics, clean_sales_quality],
    resources={"io_manager": csv_io_manager}
)

Это позволит нам запустить весь процесс и получить результаты в одном шаге.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как создать и валидировать пайплайн данных с использованием Dagster и интеграцией машинного обучения. Мы научились генерировать синтетические данные, проверять их качество и обучать модели, что является важным шагом к автоматизации бизнес-процессов. Используйте эти знания для создания эффективных и надежных решений в вашей компании.

Не забывайте следить за нашими обновлениями и делиться своим опытом в сообществе!