Modern Data Architectures with Python: A modern approach to building data ecosystems
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2023
- Brossura
- Nuovo

Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
Venditore AbeBooks dal 19 gennaio 2007
Condizione: Nuovo
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Codice articolo 398599006
- Titolo
- Modern Data Architectures with Python: A modern approach to building data ecosystems
- Autore
- Brian Brian Lipp
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1801070490
- ISBN 13
- 9781801070492
Learn to build scalable and reliable data ecosystems using Data Mesh, Databricks Spark, and Kafka.
Key Features
- Develop modern data skills in emerging technologies
- Learn pragmatic design methodologies like Data Mesh and Lake House
- Grow a deeper understanding of data governance
Book Description
Data Architecture with Python will teach you how to integrate your machine learning and data science work streams into your data platform. You will also learn how to take your data and build open lakehouses that can combine with any technology. This book will give you deep hands-on experience with tools like Kafka, Apache Spark, MongoDB, Neo4J, Delta Lake MLFlow, and SQL Dashboards.
By the end of this journey, you would have amassed a wealth of hands-on and theoretical knowledge to architect your own data ecosystems.
What you will learn
- Understand data pattern patterns such as Delta Architecture
- Learn key details in Spark Internals and how to increase performance
- Discover how to design critical Data diagrams
- Explore MLOps with tools like AutoML and MLflow
- Learn to build data products in a data mesh
- Discover data governance and how to build confidence in your data
- Learn how to introduce Data Visualizations and Dashboards into your data practice
Who This Book Is For
This book is great for developers, analytics engineers, and managers looking to further develop a data ecosystem within their organization. Basic Python will be useful but not required, Also, experience with data is useful but not necessary to read and do the labs.
Table of Contents
- Modern Data Processing Architectures
- Basics of Data Analytics Engineering
- Cloud Storage and Processing Concepts
- Python Batch and Stream Processing with Spark
- Streaming Data with Kafka
- Python MLOps
- Python and SQL based Visualizations
- Integrating CI into your workflow
- Data Orchestration
- Data Governance
- Introduction to Saturn Insurance, Deploying CI and ELT
- Data Governance and Dashboards
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