PIPELINE-INGENIEUR ist ein praxisorientierter Leitfaden f r Data Engineers, Datenarchitekten, Analytics Engineers und Softwareentwickler, die moderne, skalierbare Datenplattformen f r Analyse, Business Intelligence und K nstliche Intelligenz entwickeln m chten.
Daten bilden das Fundament moderner Unternehmen. Damit sie zuverl ssig verarbeitet, transformiert und bereitgestellt werden k nnen, sind robuste Datenpipelines und automatisierte Workflows unverzichtbar. Dieses Buch zeigt, wie eine produktionsreife Dateninfrastruktur mit Python, Apache Airflow, dbt und Cloud-Technologien aufgebaut wird.
Von der Datenaufnahme ber Transformation und Orchestrierung bis hin zu berwachung und Bereitstellung vermittelt dieses Werk bew hrte Architekturprinzipien und Best Practices f r moderne Data-Engineering-Projekte.
Du lernst unter anderem:
Wie skalierbare Datenpipelines mit Python entwickelt werdenWie Workflows mit Apache Airflow orchestriert und automatisiert werdenWie Datenmodelle mit dbt strukturiert, getestet und dokumentiert werdenWie Cloud-Datenplattformen effizient integriert werdenWie ETL- und ELT-Prozesse f r gro e Datenmengen entworfen werdenWie Datenqualit t, Versionierung und Governance sichergestellt werdenWie Monitoring, Logging und Fehlerbehandlung in Datenpipelines umgesetzt werdenWie produktionsreife Data-Engineering-Architekturen aufgebaut und betrieben werdenPraxisnahe Beispiele, moderne Architekturmuster und produktionsnahe Szenarien helfen dir dabei, Datenplattformen zu entwickeln, die zuverl ssig, skalierbar und langfristig wartbar sind.
Ob Business Intelligence, Machine Learning, Echtzeitanalysen oder Cloud Data Warehousing - dieses Buch vermittelt die F higkeiten, um moderne Dateninfrastrukturen professionell zu planen und erfolgreich zu betreiben.
PIPELINE-INGENIEUR - Der umfassende Leitfaden f r moderne Data-Engineering-Architekturen mit Python, Apache Airflow, dbt und der Cloud.