Modern Data Architectures with Python : A practical guide to building and deploying data pipelines, data warehouses, and data lakes with Python
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Build scalable and reliable data ecosystems using Data Mesh, Databricks Spark, and KafkaKey Features:Develop modern data skills used in emerging technologiesLearn pragmatic design methodologies such as Data Mesh and data lakehousesGain a deeper understanding of data governancePurchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchBook Description:Modern Data Architectures with Python will teach you how to seamlessly incorporate your machine learning and data science work streams into your open data platforms. You'll learn how to take your data and create open lakehouses that work with any technology using tried-and-true techniques, including the medallion architecture and Delta Lake.Starting with the fundamentals, this book will help you build pipelines on Databricks, an open data platform, using SQL and Python. You'll gain an understanding of not Elektronisches Buch and applications written in Python using standard software engineering tools such as git, pre-commit, Jenkins, and Github. Next, you'll delve into streaming and batch-based data processing using Apache Spark and Confluent Kafka. As you advance, you'll learn how to deploy your resources using infrastructure as code and how to automate your workflows and code development. Since any data platform's ability to handle and work with AI and ML is a vital component, you'll also explore the basics of ML and how to work with modern MLOps tooling. Finally, you'll get hands-on experience with Apache Spark, one of the key data technologies in today's market.By the end of this book, you'll have amassed a wealth of practical and theoretical knowledge to build, manage, orchestrate, and architect your data ecosystems.What You Will Learn:Understand data patterns including delta architectureDiscover how to increase performance with Spark internalsFind out how to design critical data diagramsExplore MLOps with tools such as AutoML and MLflowGet to grips with building data products in a data meshDiscover data governance and build confidence in your dataIntroduce data visualizations and dashboards into your data practiceWho this book is for:This book is for developers, analytics engineers, and managers looking to further develop a data ecosystem within their organization. While they're not prerequisites, basic knowledge of Python and prior experience with data will help you to read and follow along with the examples.…
Codice articolo 9781801070492
- Titolo
- Modern Data Architectures with Python : A practical guide to building and deploying data pipelines, data warehouses, and data lakes with Python
- Autore
- Brian Lipp
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1801070490
- ISBN 13
- 9781801070492
- Peso dell'articolo
- 597 grammi
- Dimensioni
- 235x191x18 mm
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
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Germania
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