Data Engineering with Python: Work with massive datasets to design data models and automate data pipelines using Python
genuine image
Data Engineering with Python: Work with massive datasets to design data models and automate data pipelines using Python
Data Engineering with Python: Work with massive datasets to design data models and automate data pipelines using Python
ერთეულის #: 54659559

Data Engineering with Python: Work with massive datasets to design data models and automate data pipelines using Python

89% of respondents would recommend this to a friend

ერთეულის #: 54659559

GEL 199

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from დიდი ბრიტანეთი

Საწყობში
დიდი ბრიტანეთი იმპორტირებულია UK მაღაზიიდან

QTY:

შეუკვეთეთ ახლავე და მიიღეთ Sunday, ოქტომბერი 25
Secured transactionsecured transaction

Ubuy works hard to protect your security and privacy. Our advanced payment security system ensures confidentiality by encrypting your information during transmission using AES (Advanced Encryption Standards) and SSL (Secure Socket Layer) protocols. Your payment details are 100% secure as we do not share your payment details with third party sellers.

Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
მეტის ჩვენება
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Free
Return*

secure packaging

Secure Packaging

100% original products

100% Original Products

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified

paypal payment
visa payment
mastercard payment
qiwi wallet payment

Პროდუქტის აღწერილობა

Design data models and automate data pipelines using Python. Work with massive datasets. Get the book now! Ubuy KW, a Georgia.
  • Build, monitor, and manage real-time data pipelines to create data engineering infrastructure efficiently using open-source Apache projectsKey FeaturesBecome well-versed in data architectures, data preparation, and data optimization skills with the help of practical examplesDesign data models and learn how to extract, transform, and load (ETL) data using PythonSchedule, automate, and monitor complex data pipelines in productionBook DescriptionData engineering provides the foundation for data science and analytics, and forms an important part of all businesses. This book will help you to explore various tools and methods that are used for understanding the data engineering process using Python.The book will show you how to tackle challenges commonly faced in different aspects of data engineering. You'll start with an introduction to the basics of data engineering, along with the technologies and frameworks required to build data pipelines to work with large datasets. You'll learn how to transform and clean data and perform analytics to get the most out of your data. As you advance, you'll discover how to work with big data of varying complexity and production databases, and build data pipelines. Using real-world examples, you'll build architectures on which you'll learn how to deploy data pipelines.By the end of this Python book, you'll have gained a clear understanding of data modeling techniques, and will be able to confidently build data engineering pipelines for tracking data, running quality checks, and making necessary changes in production.What you will learnUnderstand how data engineering supports data science workflowsDiscover how to extract data from files and databases and then clean, transform, and enrich itConfigure processors for handling different file formats as well as both relational and NoSQL databasesFind out how to implement a data pipeline and dashboard to visualize resultsUse staging and validation to check data before landing in the warehouseBuild real-time pipelines with staging areas that perform validation and handle failuresGet to grips with deploying pipelines in the production environmentWho this book is forThis book is for data analysts, ETL developers, and anyone looking to get started with or transition to the field of data engineering or refresh their knowledge of data engineering using Python. This book will also be useful for students planning to build a career in data engineering or IT professionals preparing for a transition. No previous knowledge of data engineering is required.Table of ContentsWhat is Data Engineering?Building Our Data Engineering InfrastructureReading and Writing FilesWorking with DatabasesCleaning, Transforming, and Enriching DataBuilding a 311 Data PipelineFeatures of a Production PipelineVersion Control Using the NiFi RegistryMonitoring and Logging PipelinesDeploying your PipelinesBuilding a Production Data PipelineBuilding a Kafka ClusterStreaming Data with Apache KafkaData Processing with Apache SparkReal-Time Edge Data with MiNiFi, Kafka, and SparkAppendix
Publisher Packt Publishing
Publication date 23 Oct. 2020
Language English
Print length 356 pages
ISBN-10 183921418X
ISBN-13 978-1839214189
Item weight 612 g
Dimensions 19.05 x 2.06 x 23.5 cm

პროდუქტის აღწერილობა

Data Engineering with Python: Work with massive datasets to design data models and automate data pipelines using Python

გაქვთ რაიმე შეკითხვა? მოგვმართეთ ჩათში

მომხმარებელთა კითხვები და პასუხები

  • კითხვა: როგორ ვიყიდოთ Data Engineering with Python: Work with massive ონლაინ Ubuy-დან?

    პასუხი: მარტივია ყიდვა Data Engineering with Python: Work with massive ონლაინ Ubuy-დან.. თქვენ უბრალოდ უნდა მოძებნოთ პროდუქტი, აირჩიოთ თქვენი მიწოდების მეთოდი შემოწმების დროს და მიიტანოთ იგი თქვენს ადგილას.
  • კითხვა: Data Engineering with Python: Work with massive ხელმისაწვდომია ონლაინ შოპინგისთვის Georgia-ში?

    პასუხი: დიახ, Ubuy Georgia-ში ეს პროდუქტი თქვენთვის ხელმისაწვდომია გონივრულ ფასად.. Data Engineering with Python: Work with massive არ არის ხელმისაწვდომი ადგილობრივად, მაგრამ შეგიძლიათ გვჯეროდეს ჩვენი ექსპრეს მიწოდების სერვისები.
  • კითხვა: რამდენი დრო სჭირდება პროდუქტის მიღებას შეკვეთის გაფორმების შემდეგ?

    პასუხი: თქვენი შეკვეთილი პროდუქტის მიწოდების დრო განსხვავდება თქვენ მიერ შეკვეთილი და მიწოდების მეთოდის მიხედვით, რომელიც არჩეულია.. მიწოდების სავარაუდო დრო მითითებულია შეკვეთის პროცესში, ასე რომ შოპინგის დროს იყავით უყურადღებო.

Data Warehousing Editorial Review

სარედაქციო მიმოხილვები ვერ მოიძებნა

Customer Reviews & Ratings

4.1
148 მომხმარებლის შეფასება
  • 5 ვარსკვლავი
    59%
  • 4 ვარსკვლავი
    18%
  • 3 ვარსკვლავი
    10%
  • 2 ვარსკვლავი
    6%
  • 1 ვარსკვლავი
    7%

ამ პროდუქტის მიმოხილვა

გაუზიარეთ თქვენი აზრები სხვა მომხმარებლებს

Product Price History

მნიშვნელოვანი ინფორმაცია

  • შეზღუდვები: გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ საზღვარგარეთ გაგზავნილი პროდუქტებისთვის მწარმოებლის გარანტია შეიძლება არ იყოს მოქმედი; მწარმოებლის მომსახურების პარამეტრები შეიძლება არ იყოს ხელმისაწვდომი; პროდუქტის ინსტრუქციები და უსაფრთხოების გაფრთხილებები შეიძლება არ იყოს დანიშნულების ქვეყნის ენაზე; პროდუქტები (და მასთან დაკავშირებული მასალები) შეიძლება არ იყოს შემუშავებული დანიშნულების ქვეყნის სტანდარტების, სპეციფიკაციებისა და მარკირების მოთხოვნების შესაბამისად; და პროდუქტები შეიძლება არ შეესაბამებოდეს დანიშნულების ქვეყნის ძაბვისა და სხვა ელექტრო სტანდარტებს (საჭიროების შემთხვევაში საჭიროა ადაპტერი ან გადამყვანი). მიმღები პასუხისმგებელია უზრუნველყოს, რომ პროდუქტი კანონიერად შემოიტანოს დანიშნულების ქვეყანაში. Ubuy-ს ან მისი აფილირებული პირების მეშვეობით შეკვეთისას მიმღები არის რეგისტრირებული იმპორტიორი და მან უნდა გაითვალისწინოს დანიშნულების ქვეყნის ყველა კანონი და დებულება.
  • Ubuy-ზე ჩამოთვლილი ყველა პროდუქტი არ არის გაყიდვაში, რადგან Ubuy არის გლობალური საძიებო სისტემა და პროდუქტები ექვემდებარება საექსპორტო/სავაჭრო რეგულაციებს.

GEL 199

შეუკვეთეთ ახლავე და მიიღეთ Sunday, ოქტომბერი 25

QTY:

Secured transactionsecured transaction

PCI DSS compliant and ISO 27001:2022 certified, with encrypted payments and full buyer protection on every order.

Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
Fastest cross-border delivery

Ubuy Assurance

Experience worry-free shopping with 100% original products, PCI DSS-compliant payment security, ISO 27001-certified data protection, the fastest cross-border delivery, free returns *, and secure packaging on every order.