Book Description: The book "Data Engineering for Machine Learning Pipelines From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms" provides a comprehensive overview of the field of data engineering, from the basics of Python libraries to the latest advancements in cloud platforms. The book covers the entire spectrum of data engineering, from data ingestion and storage to data processing and analysis, and finally to machine learning pipelines. It offers practical guidance on how to build scalable and reliable data pipelines using Python libraries such as NumPy, pandas, and scikit-learn, as well as popular cloud platforms like AWS, GCP, and Azure. The book also explores the challenges of working with large datasets and the importance of data quality, data governance, and data security. The book begins by introducing the concept of data engineering and its role in the broader field of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). It explains how data engineering has evolved over time, from simple data storage solutions to complex data pipelines that power modern AI/ML applications. The authors highlight the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, emphasizing the importance of understanding the evolution of technology and its impact on society. They argue that this understanding is crucial for survival in today's rapidly changing world. The book then delves into the details of data ingestion, explaining how data can be extracted from various sources, such as databases, APIs, and files.

В книге «Data Engineering for Machine arning Pipelines From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms» представлен всесторонний обзор области инженерии данных, от основ библиотек Python до последних достижений в области облачных платформ. Книга охватывает весь спектр инженерии данных, от приема и хранения данных до обработки и анализа данных и, наконец, до конвейеров машинного обучения. Он предлагает практическое руководство по созданию масштабируемых и надежных конвейеров данных с использованием библиотек Python, таких как NumPy, pandas и scikit-learn, а также популярных облачных платформ, таких как AWS, GCP и Azure. В книге также рассматриваются проблемы работы с большими наборами данных и важность качества данных, управления данными и безопасности данных. Книга начинается с введения концепции инженерии данных и её роли в более широкой области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML). Он объясняет, как инженерия данных развивалась с течением времени, от простых решений для хранения данных до сложных конвейеров данных, которые обеспечивают работу современных приложений AI/ML. Авторы подчеркивают необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний, подчеркивая важность понимания эволюции технологий и ее влияния на общество. Они утверждают, что это понимание имеет решающее значение для выживания в современном быстро меняющемся мире. Затем книга углубляется в детали приема данных, объясняя, как данные могут быть извлечены из различных источников, таких как базы данных, API и файлы.

livre « Data Engineering for Machine Arning Pipelines From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms » présente un aperçu complet du domaine de l'ingénierie des données, des bases des bibliothèques Python aux dernières avancées en matière de plates-formes cloud. livre couvre toute la gamme de l'ingénierie des données, de la réception et du stockage des données au traitement et à l'analyse des données, et enfin aux pipelines d'apprentissage automatique. Il offre un guide pratique pour créer des pipelines de données évolutifs et fiables à l'aide de bibliothèques Python telles que NumPy, pandas et scikit-learn, ainsi que de plates-formes cloud populaires telles que AWS, GCP et Azure. livre aborde également les défis de la gestion de grands ensembles de données et l'importance de la qualité des données, de la gestion des données et de la sécurité des données. livre commence par l'introduction du concept d'ingénierie des données et de son rôle dans le domaine plus large de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML). Il explique comment l'ingénierie des données a évolué au fil du temps, allant de solutions de stockage simples à des pipelines de données complexes qui assurent le fonctionnement des applications AI/ML modernes. s auteurs soulignent la nécessité d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes, soulignant l'importance de comprendre l'évolution de la technologie et son impact sur la société. Ils affirment que cette compréhension est essentielle à la survie dans le monde en mutation rapide d'aujourd'hui. livre est ensuite approfondi dans les détails de la réception des données, expliquant comment les données peuvent être extraites de différentes sources telles que les bases de données, les API et les fichiers.

libro «Data Engineering for Machine arning Pipelines From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms» ofrece una visión completa del campo de la ingeniería de datos, desde los fundamentos de las bibliotecas Python hasta los últimos avances en plataformas en la nube. libro cubre toda la gama de ingeniería de datos, desde la recepción y almacenamiento de datos hasta el procesamiento y análisis de datos y, por último, hasta los transportadores de aprendizaje automático. Ofrece una guía práctica para crear transportadores de datos escalables y confiables utilizando bibliotecas Python como NumPy, pandas y scikit-learn, así como plataformas populares en la nube como AWS, GCP y Azure. libro también aborda los desafíos de trabajar con grandes conjuntos de datos y la importancia de la calidad de los datos, la gestión de datos y la seguridad de los datos. libro comienza introduciendo el concepto de ingeniería de datos y su papel en el campo más amplio de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Explica cómo la ingeniería de datos ha evolucionado a lo largo del tiempo, desde soluciones de almacenamiento sencillas hasta transportadores de datos complejos que permiten el funcionamiento de aplicaciones AI/ML modernas. autores subrayan la necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, destacando la importancia de comprender la evolución de la tecnología y su impacto en la sociedad. Afirman que esta comprensión es crucial para sobrevivir en un mundo que cambia rápidamente. A continuación, el libro profundiza en los detalles de la recepción de datos, explicando cómo se pueden extraer datos de diversas fuentes, como bases de datos, API y archivos.

Il libro Data Engineering for Machine arning Pipelines From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms fornisce una panoramica completa dell'ingegneria dei dati, dai fondamentali delle librerie Python agli ultimi progressi nelle piattaforme cloud. Il libro comprende tutta la gamma dell'ingegneria dei dati, dall'acquisizione e conservazione ai dati, fino all'elaborazione e all'analisi dei dati, fino alla catena di montaggio dell'apprendimento automatico. Offre un manuale pratico per la creazione di sistemi di spedizione scalabili e affidabili con librerie Python, come NumPy, pandas e scikit-learn, e piattaforme cloud popolari come AWS, GCP e Azure. Il libro affronta anche le problematiche relative ai dataset di grandi dimensioni e l'importanza della qualità dei dati, della gestione dei dati e della sicurezza dei dati. Il libro inizia introducendo il concetto di ingegneria dei dati e il suo ruolo nel campo più ampio dell'intelligenza artificiale (IA) e dell'apprendimento automatico (ML). Spiega come l'ingegneria dei dati si sia evoluta nel corso del tempo, dalle semplici soluzioni di storage alle complesse reti di montaggio dei dati che garantiscono il funzionamento delle attuali applicazioni AI/ML. Gli autori sottolineano la necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna, sottolineando l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sulla società. Sostengono che questa comprensione sia fondamentale per la sopravvivenza in un mondo in rapido cambiamento. Il libro viene quindi approfondito nelle parti di ricezione dei dati, spiegando come i dati possono essere recuperati da diverse origini, quali database, API e file.

Das Buch "Data Engineering for Machine Arning Pipelines From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms'bietet einen umfassenden Überblick über das Gebiet des Data Engineering, von den Grundlagen der Python-Bibliotheken bis zu den neuesten Fortschritten bei Cloud-Plattformen. Das Buch deckt das gesamte Spektrum des Data Engineering ab, von der Datenübernahme und -speicherung über die Datenverarbeitung und -analyse bis hin zu Machine-arning-Pipelines. Es bietet einen praktischen itfaden zum Aufbau skalierbarer und zuverlässiger Datenpipelines mit Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-arn sowie populären Cloud-Plattformen wie AWS, GCP und Azure. Das Buch befasst sich auch mit den Herausforderungen im Umgang mit großen Datensätzen und der Bedeutung von Datenqualität, Datenmanagement und Datensicherheit. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept des Data Engineering und seiner Rolle im weiteren Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen rnens (ML). Er erklärt, wie sich das Data Engineering im Laufe der Zeit entwickelt hat, von einfachen Speicherlösungen bis hin zu komplexen Datenpipelines, die den Betrieb moderner KI/ML-Anwendungen ermöglichen. Die Autoren betonen die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens und betonen die Bedeutung des Verständnisses der Entwicklung der Technologie und ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft. e argumentieren, dass dieses Verständnis entscheidend für das Überleben in der heutigen sich schnell verändernden Welt ist. Das Buch geht dann auf die Details der Datenannahme ein und erklärt, wie Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, APIs und Dateien abgerufen werden können.

Data Engineering for Machine arning Pipelines From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms provides a comprehensive overview of the field of data engineering, from the foundations of Python libraries to the latest advances in cloud platforms. Książka obejmuje całe spektrum inżynierii danych, od odbioru i przechowywania danych po przetwarzanie i analizę danych, a wreszcie po rurociągi uczenia maszynowego. Oferuje praktyczny przewodnik po budowie skalowalnych i niezawodnych rurociągów danych z wykorzystaniem bibliotek Pythona, takich jak NumPy, pandy i scikit-learn, a także popularnych platform chmur, takich jak AWS, GCP i Azure. W książce poruszono również wyzwania związane z pracą z dużymi zbiorami danych oraz znaczenie jakości danych, zarządzania danymi i bezpieczeństwa danych. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia koncepcji inżynierii danych i jej roli w szerszej dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Wyjaśnia, jak z czasem ewoluowała inżynieria danych, od prostych rozwiązań w zakresie przechowywania danych po złożone rurociągi danych zasilające nowoczesne aplikacje AI/ML. Autorzy podkreślają potrzebę osobistego paradygmatu postrzegania procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy, podkreślając znaczenie zrozumienia ewolucji technologii i jej wpływu na społeczeństwo. Twierdzą, że to zrozumienie ma kluczowe znaczenie dla przetrwania w dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie. Książka następnie odkłada się do szczegółów odbioru danych, wyjaśniając, w jaki sposób dane mogą być wyodrębniane z różnych źródeł, takich jak bazy danych, interfejsy API i pliki.

''

Python Kütüphanelerinden ML Boru Hatlarına ve Bulut Platformlarına Makine Yenileme Boru Hatları için Veri Mühendisliği, Python kütüphanelerinin temellerinden bulut platformlarındaki en son gelişmelere kadar veri mühendisliği alanına kapsamlı bir genel bakış sağlar. Kitap, veri alımı ve depolanmasından veri işleme ve analizine ve son olarak makine öğrenme boru hatlarına kadar tüm veri mühendisliği spektrumunu kapsar. NumPy, pandalar ve scikit-learn gibi Python kitaplıklarının yanı sıra AWS, GCP ve Azure gibi popüler bulut platformlarını kullanarak ölçeklenebilir ve güvenilir veri boru hatları oluşturmak için pratik bir kılavuz sunar. Kitap ayrıca büyük veri kümeleriyle çalışmanın zorluklarını ve veri kalitesi, veri yönetimi ve veri güvenliğinin önemini ele alıyor. Kitap, veri mühendisliği kavramının ve daha geniş yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) alanındaki rolünün tanıtılmasıyla başlıyor. Veri mühendisliğinin basit veri depolama çözümlerinden modern AI/ML uygulamalarına güç veren karmaşık veri boru hatlarına kadar zaman içinde nasıl geliştiğini açıklıyor. Yazarlar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanmasının kişisel bir paradigmasına duyulan ihtiyacı vurgulayarak, teknolojinin evrimini ve toplum üzerindeki etkisini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Bu anlayışın günümüzün hızla değişen dünyasında hayatta kalmak için çok önemli olduğunu savunuyorlar. Kitap daha sonra veri alımının ayrıntılarına girerek, verilerin veritabanları, API'ler ve dosyalar gibi çeşitli kaynaklardan nasıl çıkarılabileceğini açıklar.

توفر هندسة البيانات لخطوط أنابيب التطوير الآلي من مكتبات بايثون إلى خطوط أنابيب ML ومنصات السحابة نظرة عامة شاملة على مجال هندسة البيانات، من أسس مكتبات بايثون إلى أحدث التطورات في المنصات السحابية. يغطي الكتاب الطيف الكامل لهندسة البيانات، من استقبال البيانات وتخزينها إلى معالجة البيانات وتحليلها، وأخيراً إلى خطوط أنابيب التعلم الآلي. يقدم دليلًا عمليًا لبناء خطوط أنابيب بيانات قابلة للتطوير وموثوقة باستخدام مكتبات Python مثل NumPy و pandas و scikit-learn، بالإضافة إلى منصات سحابية شهيرة مثل AWS و GCP و Azure. يتناول الكتاب أيضًا تحديات العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة وأهمية جودة البيانات وإدارة البيانات وأمن البيانات. يبدأ الكتاب بإدخال مفهوم هندسة البيانات ودوره في المجال الأوسع للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). يشرح كيف تطورت هندسة البيانات بمرور الوقت، من حلول تخزين البيانات البسيطة إلى خطوط أنابيب البيانات المعقدة التي تشغل تطبيقات الذكاء الاصطناعي/ML الحديثة. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى نموذج شخصي للإدراك للعملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة، مع التأكيد على أهمية فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع. يجادلون بأن هذا الفهم ضروري للبقاء في عالم اليوم سريع التغير. ثم يتعمق الكتاب في تفاصيل استقبال البيانات، موضحًا كيف يمكن استخراج البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات والملفات.

「從Python圖書館到ML Pipelines和Cloud Platforms的機器挖掘管道的數據工程」一書全面概述了數據工程領域，從Python圖書館的基礎知識到雲平臺的最新進展。該書涵蓋了整個數據工程領域，從數據接收和存儲到數據處理和分析再到機器學習管道。它提供了使用諸如NumPy，pandas和scikit-learn之類的Python庫以及諸如AWS，GCP和Azure之類的流行雲平臺創建可擴展且可靠的數據流水線的實用指南。該書還探討了處理大型數據集的挑戰以及數據質量，數據管理和數據安全的重要性。該書首先介紹了數據工程的概念及其在人工智能（AI）和機器學習（ML）更廣泛領域的作用。他解釋了數據工程如何隨著時間的推移而發展，從簡單的數據存儲解決方案到提供現代AI/ML應用程序的復雜數據流水線。作者強調了理解現代知識發展的過程過程的個人範式的必要性，並強調了解技術演變及其對社會影響的重要性。他們認為，這種理解對於在當今快速變化的世界中生存至關重要。該書隨後深入研究了數據接收的細節，解釋了如何從各種來源（例如數據庫，API和文件）中提取數據。