Paperback. Modern ETL Testing with AISQL, Python & AI for Real-World Data ValidationModern ETL Testing Series - Volume 1Want to build practical ETL testing skills using SQL, Python, and AI?Whether you're starting your ETL testing journey, moving from manual QA into data testing, or looking to automate repetitive validation tasks, Modern ETL Testing with AI - Volume 1 provides a practical path from fundamentals to real-world ETL validation.Rather than focusing only on theory, this book explains how ETL testers approach common data-quality problems: validating source and target data, identifying missing or duplicate records, verifying transformations, reconciling datasets, automating checks with Python, and using AI as a testing assistant.What You'll LearnETL Testing FundamentalsETL architecture and data flowSource-to-target validationData quality and transformation testingCommon ETL testing scenariosSQL for ETL TestingSELECT, WHERE, GROUP BY and ORDER BYINNER, LEFT, RIGHT and FULL OUTER JOINsAggregations and reconciliationNULL and duplicate validationTransformation and business-rule validationSource-to-target comparisonsPython for ETL Testingpandas-based data validationDatabase connectivityAutomated comparison scriptsValidation functions and PASS/FAIL reportingData Warehouse TestingFact and dimension tablesStar schemaSlowly Changing Dimensions (SCD)Historical data validationReal-World ETL ValidationRow-count and NULL validationDuplicate detectionAggregate validationData-type and format checksTransformation validationSource-to-target reconciliationIncremental and business-rule validationAI-Assisted ETL TestingGenerate SQL validation queriesCreate Python testing scriptsGenerate test casesInvestigate validation failuresUse AI responsibly while validating its outputThe book treats AI as an assistant and productivity accelerator-not a replacement for testing judgment.Modern Data & Cloud EnvironmentsUnderstand how ETL testing fits into modern data architectures, cloud data platforms, orchestration, and data pipelines.Practical ProjectsApply the concepts through two realistic ETL testing projects: Banking ETL Testing ProjectInsurance ETL Testing ProjectWho Is This Book For?Beginners starting a career in ETL TestingQA Engineers moving into Data TestingManual Testers learning automationAutomation Testers exploring ETL and Data QualityJunior Data EngineersFreshers preparing for ETL Testing interviewsProfessionals interested in AI-assisted testingModern ETL Testing SeriesModern ETL Testing with AI - Volume 1 is the foundation volume of the Modern ETL Testing Series. It builds the core skills required for practical ETL testing before moving into advanced cloud, big-data, streaming, enterprise, observability, CI/CD, and AI-assisted testing topics in later volumes. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

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Dati bibliografici

Titolo: Modern ETL Testing with AI (Paperback)
Editore: Independently Published
Data di pubblicazione: 2026
Lingua: Inglese
ISBN 13: 9798181826137
Rilegatura: Paperback
Condizione: new

Descrizione articolo

Riassunto

Modern ETL Testing with AI
SQL, Python & AI for Real-World Data Validation

Modern ETL Testing Series — Volume 1

Want to build practical ETL testing skills using SQL, Python, and AI?

Whether you're starting your ETL testing journey, moving from manual QA into data testing, or looking to automate repetitive validation tasks, Modern ETL Testing with AI — Volume 1 provides a practical path from fundamentals to real-world ETL validation.

Rather than focusing only on theory, this book explains how ETL testers approach common data-quality problems: validating source and target data, identifying missing or duplicate records, verifying transformations, reconciling datasets, automating checks with Python, and using AI as a testing assistant.

What You'll Learn

ETL Testing Fundamentals

ETL architecture and data flow
Source-to-target validation
Data quality and transformation testing
Common ETL testing scenarios

SQL for ETL Testing

SELECT, WHERE, GROUP BY and ORDER BY
INNER, LEFT, RIGHT and FULL OUTER JOINs
Aggregations and reconciliation
NULL and duplicate validation
Transformation and business-rule validation
Source-to-target comparisons

Python for ETL Testing

pandas-based data validation
Database connectivity
Automated comparison scripts
Validation functions and PASS/FAIL reporting

Data Warehouse Testing

Fact and dimension tables
Star schema
Slowly Changing Dimensions (SCD)
Historical data validation

Real-World ETL Validation

Row-count and NULL validation
Duplicate detection
Aggregate validation
Data-type and format checks
Transformation validation
Source-to-target reconciliation
Incremental and business-rule validation

AI-Assisted ETL Testing

Generate SQL validation queries
Create Python testing scripts
Generate test cases
Investigate validation failures
Use AI responsibly while validating its output

The book treats AI as an assistant and productivity accelerator—not a replacement for testing judgment.

Modern Data & Cloud Environments

Understand how ETL testing fits into modern data architectures, cloud data platforms, orchestration, and data pipelines.

Practical Projects

Apply the concepts through two realistic ETL testing projects:

Banking ETL Testing Project
Insurance ETL Testing Project

Who Is This Book For?

Beginners starting a career in ETL Testing
QA Engineers moving into Data Testing
Manual Testers learning automation
Automation Testers exploring ETL and Data Quality
Junior Data Engineers
Freshers preparing for ETL Testing interviews
Professionals interested in AI-assisted testing

Modern ETL Testing Series

Modern ETL Testing with AI — Volume 1 is the foundation volume of the Modern ETL Testing Series. It builds the core skills required for practical ETL testing before moving into advanced cloud, big-data, streaming, enterprise, observability, CI/CD, and AI-assisted testing topics in later volumes.

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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

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