Data Engineering with Python
Paul Crickard
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In den Warenkorb legenBuild, 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.
Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781839214189
Build, monitor, and manage real-time data pipelines to create data engineering infrastructure efficiently using open-source Apache projects
Key features:
Book Description
Data 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 learn
Who this book is for
This 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.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Wenn Sie Verbraucher sind, steht Ihnen ein Widerrufsrecht nach folgender Maßgabe zu. Verbraucher ist jede natürliche Person, die ein Rechtsgeschäft zu Zwecken abschließt, die überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbständigen beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
WIDERRUFSBELEHRUNG
Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen 14 Tagen ohne Angabe von Gründen diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Beförderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte Stück in Besitz genommen haben bzw. hat.
Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns, Rarewaves USA, 10100 W Sample Rd, Ste 101, 33065, Coral Springs, Florida, U.S.A., mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie können auch eine andere eindeutige Erklärung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausfüllen und übermitteln. Machen Sie von dieser Möglichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverzüglich (z. B. per E-Mail) eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs übermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Folgen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet. Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Rarewaves USA, 10100 W Sample Rd, Ste 101, 33065, Coral Springs, Florida, U.S.A., zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren. Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht besteht nicht bzw. erlischt bei folgenden Verträgen:
ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG
Muster-Widerrufsformular
(Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann füllen Sie bitte dieses Formular aus und senden Sie es zurück)
An: (Rarewaves USA, 10100 W Sample Rd, Ste 101, 33065, Coral Springs, Florida, U.S.A.)
Hiermit widerrufe(n) ich/wir* den von mir/uns* abgeschlossenen Vertrag über den Kauf der folgenden Waren*/ die Erbringung der folgenden Dienstleistung*
Bestellt am*/erhalten am*:
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Anschrift des/der Verbraucher(s):
Unterschrift des/der Verbraucher(s) (nur bei Mitteilung auf Papier):
Datum:
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