![[समीक्षा] Data Engineering with Python (Paul Crickard) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2550180/c1a-085k3-jpk319k7sr6g-ped542.jpg)
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Data Engineering with Python (Paul Crickard)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/183921418X?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Engineering-with-Python-Paul-Crickard.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-engineering-with-python-for-beginners/id1804308652?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Engineering+with+Python+Paul+Crickard+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/183921418X/
#पाइथनडेटापाइपलाइन #डेटामॉडलिंग #अपाचेएयरफ्लोऑर्केस्ट्रेशन #स्टेजिंगऔरवैलिडेशन #काफ्कास्पार्कस्ट्रीमप्रोसेसिंग #DataEngineeringwithPython
पॉल क्रिकार्ड की पुस्तक डेटा इंजीनियरिंग विद पाइथन, पाइथन के माध्यम से बड़े और विविध डेटा को उपयोगी, भरोसेमंद और संचालन योग्य रूप में बदलने की व्यावहारिक मार्गदर्शिका है. यह केवल कोड लिखना या एक बार डेटा साफ करना नहीं सिखाती, बल्कि डेटा इंजीनियरिंग के पूरे कार्यप्रवाह को सामने रखती है. पुस्तक में फाइलों और डेटाबेस से डेटा निकालने, उसे साफ करने, रूपांतरित करने, समृद्ध बनाने और अंतिम भंडार या विश्लेषण प्रणाली तक पहुंचाने की प्रक्रिया शामिल है. इसका दायरा बैच प्रोसेसिंग से आगे बढ़कर स्ट्रीमिंग, रियल टाइम पाइपलाइन, डेटा गुणवत्ता, स्टेजिंग और प्रोडक्शन तैनाती तक जाता है. लेखक पाइथन को केंद्रीय भाषा की तरह रखते हुए पोस्टग्रेएसक्यूएल, अपाचे नाइफाइ, अपाचे एयरफ्लो, अपाचे काफ्का, अपाचे स्पार्क, इलास्टिकसर्च और किबाना जैसे उपकरणों का परिचय देते हैं. इसलिए यह पुस्तक डेटा साइंस की तैयारी और वास्तविक डेटा प्लेटफॉर्म संचालन के बीच का संबंध स्पष्ट करती है. इसका उद्देश्य पाठक को डेटा मॉडल, स्वचालित पाइपलाइन और निगरानी योग्य प्रक्रियाएं बनाने की आधारभूत क्षमता देना है.
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पॉल क्रिकार्ड की पुस्तक डेटा इंजीनियरिंग विद पाइथन, पाइथन के माध्यम से बड़े और विविध डेटा को उपयोगी, भरोसेमंद और संचालन योग्य रूप में बदलने की व्यावहारिक मार्गदर्शिका है. यह केवल कोड लिखना या एक बार डेटा साफ करना नहीं सिखाती, बल्कि डेटा इंजीनियरिंग के पूरे कार्यप्रवाह को सामने रखती है. पुस्तक में फाइलों और डेटाबेस से डेटा निकालने, उसे साफ करने, रूपांतरित करने, समृद्ध बनाने और अंतिम भंडार या विश्लेषण प्रणाली तक पहुंचाने की प्रक्रिया शामिल है. इसका दायरा बैच प्रोसेसिंग से आगे बढ़कर स्ट्रीमिंग, रियल टाइम पाइपलाइन, डेटा गुणवत्ता, स्टेजिंग और प्रोडक्शन तैनाती तक जाता है. लेखक पाइथन को केंद्रीय भाषा की तरह रखते हुए पोस्टग्रेएसक्यूएल, अपाचे नाइफाइ, अपाचे एयरफ्लो, अपाचे काफ्का, अपाचे स्पार्क, इलास्टिकसर्च और किबाना जैसे उपकरणों का परिचय देते हैं. इसलिए यह पुस्तक डेटा साइंस की तैयारी और वास्तविक डेटा प्लेटफॉर्म संचालन के बीच का संबंध स्पष्ट करती है. इसका उद्देश्य पाठक को डेटा मॉडल, स्वचालित पाइपलाइन और निगरानी योग्य प्रक्रियाएं बनाने की आधारभूत क्षमता देना है.
