Код товара: 5193142260
Постоплата
Тип книги:
Печать по требованию
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
Paul Crickard
Год выпуска
2026
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печать по требованию
О книге
Печатная книга «"Data Engineering with Python"» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 356 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 205x260 мм. Все к
1 633 ₽ 6 991 ₽
Магазин
Подписаться
Т8 Информационные т...
Перейти4.9
Чат
Заказы
23.8 K
О магазине
Часто задаваемые вопросы
Описание
Data Engineering with PythonПечатная книга «"Data Engineering with Python"» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 356 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 205x260 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
Build, monitor, and manage real-time data pipelines to create data engineering infrastructure efficiently using open-source Apache projects
Key features:
Become 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 production
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
Understand 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 environment
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.
Packt — это книги, написанные разработчиками для разработчиков, – экспертные знания, которые вы больше нигде не найдете в Интернете
Build, monitor, and manage real-time data pipelines to create data engineering infrastructure efficiently using open-source Apache projects
Key features:
Become 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 production
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
Understand 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 environment
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.
Packt — это книги, написанные разработчиками для разработчиков, – экспертные знания, которые вы больше нигде не найдете в Интернете
- Артикул
- 5193142260
- Автор на обложке
- Paul Crickard
- Год выпуска
- 2026
- Тип бумаги в книге
- Офсетная
- Тип обложки
- Мягкая обложка
- Тип книги
- Печать по требованию
- Язык издания
- Английский
- Количество страниц
- 356
- Размеры, мм
- 205 x 260
- Вес товара, г
- 864
- ISBN
- 9781839214189
- Соответствие стандарту (ФГОС)
- Нет
Подборки товаров в категории Книги: Компьютерные технологии
Отзывы о товаре
32
"Data Engineering with Python"
Показать сначала:
новые и полезные
с высокой оценкой
Пряхин Д.
18 февраля 2024
Отзыв устарел
Достоинства
Хорошее качество печати
Недостатки
Критичных нет, разве что на некоторых картинках мелкий шрифт чуть менее четкий, чем мог бы быть.
Комментарий
За свою цену огонь, буду заказывать ещё книги. По соотношению цена-качество намного лучше, чем заказывать оригинал из-за бугра. В общем рекомендую, ещё бы дождаться fundamentals of data engineering от орейли
Вам помог этот отзыв?
В
Виталий П.
5 марта 2025
Отзыв устарел
Книга содержит все необходимое, чтобы за ограниченный срок освоиться с пайплайнами ETL. Очень доволен! Исполнение хорошее, качество бумаги отличное, шрифт яркий нормального размера для удобного чтения.
Вам помог этот отзыв?
А
Андрей М.
изменен 20 октября 2024
Отзыв устарел
Хорошая книга вводного уровня по целой пачке технологий - Airflow, NiFi, Kafka, Spark и прочим. Очень много скриншотов (причем не слишком высокого качества). Если их убрать книга без особых потерь по содержанию сократится раза в 1.5-2.
В целом неплохо, но здесь все про базовые концепции. Не стоит в ней ожидать советы про оптимизацию и сколько нибудь... Читать полностью
Вам помог этот отзыв?
Анатолий С.
12 октября 2024
Отзыв устарел
пока не прочитал, но содержание вроде интересное. из минусов только не совсем четкие картинки (как уже писали), на некоторых прям текст местами не разобрать, с другой стороны не столь критично, в общем то понятно, что имеется в виду.
Вам помог этот отзыв?
А
Имя скрыто
14 декабря 2022
Отзыв устарел
Качество бумаги:Отличное
Внешнее оформление:Превосходное
Подача материала и манера письма:Очень увлекательная
Достоинства
Книга была в упаковке из плотного картона, никаких повреждений нет
Недостатки
Не нашел
Вам помог этот отзыв?
М
Михаил Сушко
17 января 2025
Отзыв устарел
Хороший способ с пользой, подтянуть английский для новичков.
Вам помог этот отзыв?
А
Андрей
26 января 2025
Отзыв устарел
Хорошая книга для новичков
Вам помог этот отзыв?
A
Alexander T.
2 июля 2024
Отзыв устарел
Хороший
Вам помог этот отзыв?
О
Офелия Б.
21 марта 2025
Отзыв устарел
Слишком примитивная книга, никакой новой информации если хотя бы 2 года человек работает в индустрии (я работаю 6+ лет), падала материала и скрины на полстраницы тоже бесполезные
Вам помог этот отзыв?
Н
Н
20 октября 2024
Отзыв устарел
Р
Родион Г.
6 июля 2026
Александра Л.
16 января 2026
Е
Елена Ф.
11 января 2026
А
Имя скрыто
20 сентября 2025
Отзыв устарел
Д
Дмитрий Т.
21 августа 2025
Отзыв устарел
Д
Дмитрий К.
8 августа 2025
Отзыв устарел
К
Константин Ш.
12 марта 2025
Отзыв устарел
What E.
5 марта 2025
Отзыв устарел
К
Кевин Антонни М.
1 февраля 2025
Отзыв устарел
С
Сергей Ч.
19 декабря 2024
Отзыв устарел
А
Александра С.
22 ноября 2024
Отзыв устарел
Д
Денис Х.
1 ноября 2024
Отзыв устарел
А
Андрей К.
17 июля 2024
Отзыв устарел
М
Максим С.
1 июня 2024
Отзыв устарел
А
Имя скрыто
23 апреля 2024
Отзыв устарел
М
Мурат А.
6 апреля 2024
Отзыв устарел
А
Алтынбек Т.
22 января 2024
Отзыв устарел
М
Максим Л.
9 января 2024
Отзыв устарел
А
Алексей Г.
13 июля 2023
Отзыв устарел
А
Артем Б.
7 мая 2023
Отзыв устарел
Vadim B.
3 января 2023
Отзыв устарел
A
Andrey S.
24 декабря 2024
Отзыв устарел
5 / 5
Рейтинг формируется на основе актуальных отзывов
5 звёзд
30
4 звезды
1
3 звезды
1
2 звезды
0
1 звезда
0
По мнению покупателей
Качество бумаги:
отличное
Внешнее оформление:
красивое
Подача материала и манера письма:
очень увлекательная
"Data Engineering with Python"
12 октября 2024
Пользователь предпочёл скрыть свои данные
Т8 Издательские Технологии
13 октября 2024
Добрый день, книга изготавливается после получения заказа, в сравнении с аналогичными изданиями (в мягкой обложке) внешний вид и полиграфические характеристики такой книги не будут отличатся.
При оформлении доставки учтено время необходимое на изготовление книги (до 30-ти часов на изготовление + время на доставку в ваш город).
Желаем приятных покупок!
Вам помог этот ответ?
"Data Engineering with Python"
18 января 2026
Как правильно задавать вопросы?
Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь
Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией
Как отвечать на вопросы?
Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.
Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.