Book Description: Modern Data Architectures with Python: A Practical Guide to Building and Deploying Data Pipelines, Data Warehouses, and Data Lakes with Python In today's technology-driven world, data has become the backbone of every industry, and organizations are constantly seeking ways to leverage it to gain insights, make informed decisions, and drive innovation. As a result, the demand for skilled data professionals who can design, build, and deploy scalable and reliable data ecosystems has never been higher. Modern Data Architectures with Python is a comprehensive guide that equips readers with the knowledge and skills required to build and deploy data pipelines, data warehouses, and data lakes using Python. The book provides a practical approach to understanding the technological process of developing modern knowledge, which is essential for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. The book begins by exploring the fundamentals of data engineering, including the medallion architecture and Delta Lake, and delves into streaming and batch-based data processing using Apache Spark and Confluent Kafka. Readers will learn how to take their data and create open lakehouses that work with any technology, using tried-and-true techniques. They will also gain an understanding of notebooks and applications written in Python, using standard software engineering tools such as Git, pre-commit, Jenkins, and GitHub. As they advance, readers will discover how to deploy their resources using infrastructure as code and automate their workflows and code development. The book emphasizes the importance of machine learning (ML) and how to work with modern MLOps tooling, providing hands-on experience with Apache Spark, one of the key data technologies in today's market.

Современные архитектуры данных с Python: практическое руководство по созданию и развертыванию конвейеров данных, хранилищ данных и озер данных с помощью Python В современном мире, основанном на технологиях, данные стали основой каждой отрасли, и организации постоянно ищут способы использовать их для получения информации, принятия обоснованных решений и стимулирования инноваций. В результате потребность в квалифицированных специалистах в области данных, способных проектировать, создавать и развертывать масштабируемые и надежные экосистемы данных, никогда не была выше. Modern Data Architectures with Python - это всеобъемлющее руководство, которое дает читателям знания и навыки, необходимые для построения и развертывания конвейеров данных, хранилищ данных и «озер» данных с помощью Python. В книге дан практический подход к пониманию технологического процесса развития современного знания, необходимого для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Книга начинается с изучения основ инженерии данных, включая архитектуру медальонов и Delta Lake, и углубляется в потоковую и пакетную обработку данных с использованием Apache Spark и Confluent Kafka. Читатели узнают, как взять свои данные и создать открытые лакхаусы, которые работают с любой технологией, используя проверенные методы. Они также получат представление о ноутбуках и приложениях, написанных на Python, используя стандартные средства программной инженерии, такие как Git, pre-commit, Jenkins и GitHub. По мере продвижения читатели узнают, как развернуть свои ресурсы, используя инфраструктуру в качестве кода, и автоматизировать свои рабочие процессы и разработку кода. В книге подчеркивается важность машинного обучения (ML) и того, как работать с современными инструментами MLOps, предоставляя практический опыт работы с Apache Spark, одной из ключевых технологий обработки данных на современном рынке.

Architectures de données modernes avec Python : un guide pratique pour créer et déployer des pipelines de données, des entrepôts de données et des lacs de données avec Python Dans le monde technologique d'aujourd'hui, les données sont devenues la base de chaque industrie et les organisations cherchent constamment des moyens de les utiliser pour obtenir des informations, prendre des décisions éclairées et stimuler l'innovation. En conséquence, le besoin de spécialistes des données qualifiés capables de concevoir, de créer et de déployer des écosystèmes de données évolutifs et fiables n'a jamais été aussi grand. Modernes Data Architectures with Python est un guide complet qui donne aux lecteurs les connaissances et les compétences nécessaires pour construire et déployer des pipelines de données, des entrepôts de données et des « lacs » de données avec Python. livre propose une approche pratique pour comprendre le processus technologique de développement des connaissances modernes nécessaires à la survie de l'humanité et à l'unification des gens dans un État en guerre. livre commence par une étude des bases de l'ingénierie des données, y compris l'architecture des médaillons et du Delta Lake, et s'oriente vers le traitement en continu et par lots des données en utilisant Apache Spark et Confluent Kafka. s lecteurs apprendront à prendre leurs données et à créer des lacks ouverts qui fonctionnent avec n'importe quelle technologie en utilisant des méthodes éprouvées. Ils auront également une idée des ordinateurs portables et des applications écrites en Python en utilisant des outils d'ingénierie logicielle standard tels que Git, pré-commit, Jenkins et GitHub. Au fur et à mesure, les lecteurs apprendront à déployer leurs ressources en utilisant l'infrastructure comme code et à automatiser leurs flux de travail et le développement de code. livre souligne l'importance de l'apprentissage automatique (ML) et la façon de travailler avec les outils modernes de MLOps, en fournissant une expérience pratique avec Apache Spark, l'une des principales technologies de traitement des données sur le marché actuel.

Modernas arquitecturas de datos con Python: una guía práctica para crear e implementar transportadores de datos, almacenes de datos y lagos de datos con Python En el mundo actual basado en la tecnología, los datos se han convertido en la base de cada industria, y las organizaciones buscan constantemente formas de usarlos para obtener información, tomar decisiones informadas y estimular la innovación. Como resultado, la necesidad de profesionales de datos calificados capaces de diseñar, crear e implementar ecosistemas de datos escalables y confiables nunca ha sido mayor. Modern Data Architectures with Python es una guía integral que proporciona a los lectores los conocimientos y habilidades necesarios para construir e implementar canalizaciones de datos, almacenes de datos y «lagos» de datos con Python. libro ofrece un enfoque práctico para comprender el proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno necesario para la supervivencia de la humanidad y la unificación de las personas en un Estado en guerra. libro comienza con un estudio de los fundamentos de la ingeniería de datos, incluyendo la arquitectura de medallones y Delta Lake, y profundiza en el procesamiento de datos en streaming y por lotes utilizando Apache Spark y Confluent Kafka. lectores aprenderán a tomar sus datos y crear laqueas abiertas que funcionen con cualquier tecnología utilizando métodos probados. También tendrán una idea de las laptops y aplicaciones escritas en Python, utilizando herramientas de ingeniería de software estándar como Git, pre-commit, Jenkins y GitHub. A medida que avanzan, los lectores aprenden a desplegar sus recursos utilizando la infraestructura como código y a automatizar sus flujos de trabajo y el desarrollo de código. libro destaca la importancia del aprendizaje automático (ML) y cómo trabajar con las herramientas de MLOps de última generación, proporcionando experiencia práctica con Apache Spark, una de las tecnologías de procesamiento de datos clave en el mercado actual.

Arquitetura moderna de dados com Python: Guia prático para a criação e implementação de linhas de montagem de dados, armazenamento de dados e lagos de dados com Python No mundo atual, baseado em tecnologia, os dados tornaram-se a base de cada indústria, e as organizações estão sempre à procura de maneiras de usá-los para obter informações, tomar decisões razoáveis e estimular a inovação. Como resultado, a necessidade de profissionais de dados qualificados capazes de projetar, criar e implementar ecossistemas de dados escaláveis e confiáveis nunca foi maior. Modern Data Arquitetures with Python é um guia abrangente que fornece aos leitores os conhecimentos e habilidades necessários para a construção e implementação de linhas de montagem, armazenamento de dados e dados «lagos» com Python. O livro fornece uma abordagem prática para compreender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno necessário para a sobrevivência da humanidade e a união das pessoas num estado em guerra. O livro começa com o estudo dos fundamentos da engenharia de dados, incluindo a arquitetura de medalhões e Delta Lake, e é aprofundado no processamento de dados em streaming e lote usando Apache Spark e Confluent Kafka. Os leitores aprendem como pegar seus dados e criar lakhaus abertos que funcionam com qualquer tecnologia usando técnicas testadas. Eles também terão noção de laptops e aplicativos escritos em Python usando ferramentas de engenharia de software padrão como Git, pré-commit, Jenkins e GitHub. Ao avançar, os leitores aprenderão como implantar seus recursos usando a infraestrutura como código e automatizar seus processos de trabalho e desenvolvimento de código. O livro enfatiza a importância da aprendizagem de máquinas (ML) e como trabalhar com as ferramentas modernas do MLOps, fornecendo experiência prática com Apache Spark, uma das principais tecnologias de processamento de dados no mercado atual.

Attuali architetture di dati con Python: la guida pratica per la creazione e l'implementazione delle reti di spedizione, dello storage e dei laghi di dati con Python Nel mondo moderno basato sulla tecnologia, i dati sono il fulcro di ogni settore e le organizzazioni cercano continuamente di utilizzarli per ottenere informazioni, prendere decisioni affidabili e incoraggiare l'innovazione. Di conseguenza, la necessità di personale qualificato in materia di dati in grado di progettare, creare e implementare ecosistemi di dati scalabili e affidabili non è mai stata superiore. Modern Data Architectures with Python è una guida completa che fornisce ai lettori le conoscenze e le competenze necessarie per la costruzione e l'implementazione delle reti di montaggio dati, dello storage e dei laghi di dati con Python. Il libro fornisce un approccio pratico per comprendere il processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna necessaria per la sopravvivenza dell'umanità e per unire le persone in uno stato in guerra. Il libro inizia studiando le basi dell'ingegneria dei dati, inclusa l'architettura dei medaglioni e Delta Lake, e approfondisce l'elaborazione in streaming e batch dei dati utilizzando Apache Spark e Confluent Kafka. I lettori impareranno a prendere i loro dati e creare lakhaus aperti che lavorano con qualsiasi tecnologia utilizzando metodi collaudati. Riceveranno inoltre un'idea dei notebook e delle applicazioni scritte su Python utilizzando strumenti di ingegneria software standard come Git, pre-commit, Jenkins e GitHub. Man mano che i lettori avanzano impareranno come implementare le proprie risorse utilizzando l'infrastruttura come codice e automatizzando i flussi di lavoro e lo sviluppo del codice. Il libro sottolinea l'importanza dell'apprendimento automatico (ML) e come lavorare con gli strumenti MLOs moderni, fornendo un'esperienza pratica con Apache Spark, una delle principali tecnologie di elaborazione dei dati del mercato moderno.

Moderne Datenarchitekturen mit Python: Ein praktischer itfaden zum Erstellen und Bereitstellen von Datenpipelines, Datenspeichern und Datenseen mit Python In der heutigen technologiebasierten Welt sind Daten zum Rückgrat jeder Branche geworden, und Organisationen suchen ständig nach Möglichkeiten, sie zu nutzen, um Informationen zu erhalten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Innovationen voranzutreiben. Infolgedessen war der Bedarf an qualifizierten Datenspezialisten, die in der Lage sind, skalierbare und zuverlässige Datenökosysteme zu entwerfen, zu erstellen und bereitzustellen, noch nie höher. Modern Data Architectures with Python ist ein umfassendes Handbuch, das den sern das Wissen und die Fähigkeiten vermittelt, die sie benötigen, um Datenpipelines, Datenspeicher und „Seen“ von Daten mit Python aufzubauen und bereitzustellen. Das Buch bietet einen praktischen Ansatz zum Verständnis des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens, der für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat notwendig ist. Das Buch beginnt mit einem Studium der Grundlagen des Data Engineering, einschließlich der Architektur von Medaillons und Delta Lake, und vertieft sich in die Streaming-und Batch-Datenverarbeitung mit Apache Spark und Confluent Kafka. Die ser lernen, wie sie ihre Daten aufnehmen und offene Lackhäuser erstellen können, die mit jeder Technologie mit bewährten Methoden arbeiten. e erhalten auch einen Einblick in in Python geschriebene Laptops und Anwendungen mit Standard-Software-Engineering-Tools wie Git, Pre-Commit, Jenkins und GitHub. Im weiteren Verlauf lernen die ser, wie sie ihre Ressourcen mithilfe der Infrastruktur als Code bereitstellen und ihre Workflows und die Codeentwicklung automatisieren können. Das Buch betont die Bedeutung von Machine arning (ML) und wie man mit modernen MLOps-Tools arbeitet, indem praktische Erfahrungen mit Apache Spark, einer der wichtigsten Datenverarbeitungstechnologien auf dem heutigen Markt, gesammelt werden.

Nowoczesne architektury danych z Pythonem: Praktyczny przewodnik po budowie i wdrażaniu rurociągów danych, magazynów danych i jezior danych z Pythonem W dzisiejszym świecie opartym na technologii dane stały się podstawą każdej branży, a organizacje nieustannie szukają sposobów na wykorzystują je do generowania informacji, podejmowania świadomych decyzji i napędzania innowacji. W rezultacie zapotrzebowanie wykwalifikowanych specjalistów w dziedzinie danych na projektowanie, budowę i wdrażanie skalowalnych i wiarygodnych ekosystemów danych nigdy nie było większe. Nowoczesne architektury danych z Pythonem to kompleksowy przewodnik, który daje czytelnikom wiedzę i umiejętności potrzebne do budowania i wdrażania rurociągów danych, magazynów danych i „jezior” danych za pomocą Pythona. Książka daje praktyczne podejście do zrozumienia technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy niezbędnej do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Książka rozpoczyna się od zbadania podstaw inżynierii danych, w tym architektury medalionu i jeziora Delta, a następnie przechodzi do przetwarzania danych strumieniowych i partii za pomocą Apache Spark i Confluent Kafka. Czytelnicy dowiedzą się, jak pobierać swoje dane i tworzyć otwarte jeziora, które współpracują z dowolną technologią przy użyciu sprawdzonych metod. Zyskają również wgląd w laptopy i aplikacje napisane w Pythonie przy użyciu standardowych narzędzi inżynieryjnych, takich jak Git, pre-commit, Jenkins i GitHub. W miarę postępów czytelnicy dowiedzą się, jak wykorzystać infrastrukturę jako kod i zautomatyzować swoje przepływy pracy i rozwój kodu. W książce podkreślono znaczenie uczenia maszynowego (ML) oraz sposób pracy z nowoczesnymi narzędziami MLOp, zapewniając praktyczne doświadczenie z Apache Spark, jedną z kluczowych technologii danych na dzisiejszym rynku.

''

Python ile Modern Veri Mimarileri: Python ile Veri Boru Hatları, Veri Depoları ve Veri Gölleri Oluşturma ve Dağıtma İçin Pratik Bir Kılavuz Günümüzün teknoloji odaklı dünyasında, veriler her endüstrinin omurgası haline geldi ve kuruluşlar sürekli olarak bilgi üretmek, bilinçli kararlar vermek ve yenilik yapmak için kullanmanın yollarını arıyorlar. Sonuç olarak, yetenekli veri profesyonellerinin ölçeklenebilir ve güvenilir veri ekosistemleri tasarlama, oluşturma ve dağıtma ihtiyacı hiç bu kadar büyük olmamıştı. Python ile Modern Veri Mimarileri, okuyuculara Python kullanarak veri boru hatları, veri ambarları ve veri "gölleri" oluşturmak ve dağıtmak için ihtiyaç duydukları bilgi ve becerileri sağlayan kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için gerekli olan modern bilgiyi geliştirmenin teknolojik sürecini anlamak için pratik bir yaklaşım sunmaktadır. Kitap, madalyon mimarisi ve Delta Gölü de dahil olmak üzere veri mühendisliğinin temellerini keşfederek başlıyor ve Apache Spark ve Confluent Kafka'yı kullanarak akış ve toplu veri işlemeye giriyor. Okuyucular, verilerini nasıl alacaklarını ve kanıtlanmış yöntemleri kullanarak herhangi bir teknolojiyle çalışan açık göl evleri oluşturmayı öğreneceklerdir. Ayrıca Git, pre-commit, Jenkins ve GitHub gibi standart yazılım mühendisliği araçlarını kullanarak Python'da yazılmış dizüstü bilgisayarlar ve uygulamalar hakkında bilgi edineceklerdir. İlerledikçe, okuyucular altyapıyı kod olarak kullanarak kaynaklarını nasıl dağıtacaklarını ve iş akışlarını ve kod geliştirmelerini nasıl otomatikleştireceklerini öğreneceklerdir. Kitap, makine öğreniminin (ML) önemini ve günümüz pazarındaki önemli veri teknolojilerinden biri olan Apache Spark ile uygulamalı deneyim sağlayan modern MLOps araçlarıyla nasıl çalışılacağını vurgulamaktadır.

معماريات البيانات الحديثة مع بايثون: دليل عملي لبناء ونشر خطوط أنابيب البيانات ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات مع بايثون في عالم اليوم الذي تحركه التكنولوجيا، أصبحت البيانات العمود الفقري لكل صناعة، وتبحث المنظمات باستمرار عن طرق لاستخدامها توليد المعلومات واتخاذ قرارات مستنيرة ودفع الابتكار. ونتيجة لذلك، فإن الحاجة إلى أخصائيي بيانات مهرة لتصميم وبناء ونشر نظم بيئية للبيانات قابلة للتطوير والموثوق بها لم تكن أكبر من أي وقت مضى. Modern Data Architectures with Python هو دليل شامل يمنح القراء المعرفة والمهارات التي يحتاجونها لبناء ونشر خطوط أنابيب البيانات ومستودعات البيانات و «بحيرات» البيانات باستخدام Python. يقدم الكتاب نهجًا عمليًا لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة اللازمة لبقاء البشرية وتوحيد الناس في حالة حرب. يبدأ الكتاب باستكشاف أساسيات هندسة البيانات، بما في ذلك هندسة الميداليات وبحيرة دلتا، ويتعمق في معالجة البيانات المتدفقة والدفعات باستخدام Apache Spark و Confluent Kafka. سيتعلم القراء كيفية أخذ بياناتهم وإنشاء بيوت بحيرة مفتوحة تعمل مع أي تقنية باستخدام طرق مثبتة. سيكتسبون أيضًا نظرة ثاقبة على أجهزة الكمبيوتر المحمولة والتطبيقات المكتوبة في Python باستخدام أدوات هندسة البرمجيات القياسية مثل Git و Pre-committed و Jenkins و GitHub. مع تقدمهم، سيتعلم القراء كيفية نشر مواردهم باستخدام البنية التحتية كرمز وأتمتة سير العمل وتطوير الكود. يسلط الكتاب الضوء على أهمية التعلم الآلي (ML) وكيفية العمل مع أدوات MLOps الحديثة، مما يوفر تجربة عملية مع Apache Spark، إحدى تقنيات البيانات الرئيسية في سوق اليوم.

使用Python的現代數據體系結構：使用Python創建和部署數據流水線、數據存儲和湖泊數據的實用指南在當今基於技術的世界中,數據已成為每個行業的基礎,各組織不斷尋找利用它們獲取信息、做出明智的決策和推動創新的方法。因此，對能夠設計、創建和部署可擴展和可靠的數據生態系統的合格數據專業人員的需求從未如此高。帶有Python的現代數據體系結構是一本全面的指南，可為讀者提供構建和部署使用Python的數據流水線，數據倉庫和「湖泊」數據所需的知識和技能。該書提出了一種實用的方法，可以理解人類生存和交戰國人民團結所需的現代知識發展的技術過程。該書首先研究了數據工程的基礎知識，包括獎章和Delta Lake的體系結構，並深入研究了使用Apache Spark和Confluent Kafka進行流和批處理的數據。讀者將學習如何使用經驗證的技術獲取數據並創建使用任何技術的開放式書房。他們還將使用Git、pre-commit、Jenkins和GitHub等標準軟件工程工具深入了解用Python編寫的筆記本電腦和應用程序。隨著他們的進步，讀者將學習如何使用基礎架構作為代碼來部署他們的資源，並自動化他們的工作流程和代碼開發。該書強調了機器學習（ML）的重要性，以及如何使用現代MLOps工具，為Apache Spark提供了實踐經驗，Apache Spark是當今市場中關鍵的數據處理技術之一。