The book "Designing Data-Intensive Applications in Python" by Martin Kleppmann and Ralf H. Nielsen provides a comprehensive guide to designing data-intensive applications using Python. The book focuses on the practical aspects of building scalable and maintainable data pipelines, emphasizing the importance of understanding the underlying technology and its evolution. The authors argue that developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge is crucial for the survival of humanity and the unity of people in a warring state. The book begins by discussing the importance of data in modern society and the challenges of working with large datasets. It then delves into the fundamentals of data processing, including data storage, data cleaning, and data transformation. The authors provide a detailed overview of the Python ecosystem, highlighting the strengths and weaknesses of various libraries and frameworks such as NumPy, Pandas, and Spark. They also explore the concept of data lineage, which refers to the origin and history of data, and how it can be used to improve data quality and reliability. One of the key themes of the book is the need to understand the technology evolution process and its impact on society. The authors argue that this understanding is essential for creating data-intensive applications that are both effective and responsible. They emphasize the importance of considering ethical and social implications when designing data pipelines, such as privacy concerns and potential biases in algorithms. The book also covers advanced topics such as distributed computing, data streaming, and real-time data processing. The authors provide practical examples and case studies to illustrate these concepts, making the book accessible to readers with varying levels of experience.

Книга Мартина Клеппмана (Martin Kleppmann) и Ральфа Нильсена (Ralf H. Nielsen) «Designing Data-Intensive Applications in Python» (Разработка приложений с интенсивным использованием данных на языке Python) содержит исчерпывающее руководство по разработке приложений с интенсивным использованием данных на языке Python. Книга посвящена практическим аспектам построения масштабируемых и обслуживаемых конвейеров данных, подчеркивая важность понимания лежащей в основе технологии и ее эволюции. Авторы утверждают, что разработка личной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний имеет решающее значение для выживания человечества и единства людей в воюющем государстве. Книга начинается с обсуждения важности данных в современном обществе и проблем работы с большими наборами данных. Затем он углубляется в основы обработки данных, включая хранение, очистку и преобразование данных. Авторы приводят подробный обзор экосистемы Python, выделяя сильные и слабые стороны различных библиотек и фреймворков, таких как NumPy, Pandas и Spark. Они также изучают концепцию происхождения данных, которая относится к происхождению и истории данных, и как их можно использовать для повышения качества и надежности данных. Одна из ключевых тем книги - необходимость понимания процесса эволюции технологий и его влияния на общество. Авторы утверждают, что это понимание необходимо для создания приложений, интенсивно использующих данные, которые одновременно эффективны и ответственны. Они подчеркивают важность учета этических и социальных последствий при разработке конвейеров данных, таких как проблемы конфиденциальности и потенциальные отклонения в алгоритмах. Книга также охватывает такие продвинутые темы, как распределенные вычисления, потоковая передача данных и обработка данных в реальном времени. Авторы приводят практические примеры и тематические исследования, чтобы проиллюстрировать эти концепции, делая книгу доступной для читателей с различным уровнем опыта.

''