이 튜토리얼에서는 Dagster를 사용하여 고급 데이터 파이프라인을 구현합니다. 우리는 맞춤형 CSV 기반 IOManager를 설정하여 자산을 보존하고, 분할된 일일 데이터 생성을 정의하며, 클리닝, 피처 엔지니어링 및 모델 트레이닝을 통해 합성 판매 데이터를 처리합니다. 이 과정에서는 널 값, 범위 및 범주 값 등을 유효성 검사하기 위해 데이터 품질 자산 확인을 추가합니다. Dagster의 강력한 기능을 활용하여 머신러닝 모델 통합을 수행하고 데이터 파이프라인을 검증하는 방법을 자세히 알아봅니다.

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