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INGEGNERIA DEI DATI CON PYTHON E SQL: Costruisci Pipeline di Dati Scalabili (mastertech) - Tapa blanda
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Benvenuto in "INGEGNERIA DEI DATI CON PYTHON E SQL: Costruisci Pipeline di Dati Scalabili – Edizione 2025", una guida completa ed essenziale per professionisti e studenti che desiderano padroneggiare l’arte dell’ingegneria dei dati in un mondo guidato dall’informazione. Questo libro, scritto da Diego Rodrigues, autore best-seller con oltre 180 titoli pubblicati in sei lingue, combina teoria e pratica in modo coinvolgente per consentirti di costruire pipeline efficienti e scalabili.
Python e SQL sono strumenti indispensabili per gli ingegneri dei dati, poiché permettono di manipolare, integrare e ottimizzare i flussi informativi con precisione. Nel corso di questo libro, sarai guidato attraverso argomenti fondamentali e avanzati, esplorando dai concetti base dell’ingegneria dei dati fino a strategie sofisticate per la sicurezza, la governance e l’automazione dei pipeline in ambienti locali e nel cloud.
Ogni capitolo è stato accuratamente progettato per offrire una comprensione pratica e applicata. Imparerai a progettare schemi di database, implementare ETL robusti, automatizzare flussi di lavoro con framework come Apache Airflow e ottimizzare query SQL per alte prestazioni. Inoltre, il libro affronta temi emergenti come il DataOps, l’integrazione con API e l’uso di strumenti Big Data come Hadoop e Spark.
Con esempi pratici, script dettagliati e spiegazioni chiare, "INGEGNERIA DEI DATI CON PYTHON E SQL" è più di un manuale tecnico: è una porta d’accesso a una carriera trasformativa nel campo dei dati. Preparati a distinguerti in un mercato competitivo e a dare una spinta decisiva al tuo percorso professionale. La tua trasformazione nell’ingegneria dei dati comincia ora!
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INGEGNERIA DEI DATI CON PYTHON E SQL: Costruisci Pipeline di Dati Scalabili (mastertech) (Italian Edition)
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INGEGNERIA DEI DATI CON PYTHON E SQL: Costruisci Pipeline di Dati Scalabili (mastertech) (Italian Edition)
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INGEGNERIA DEI DATI CON PYTHON E SQL: Costruisci Pipeline di Dati Scalabili (mastertech) (Italian Edition)
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Ingegneria Dei Dati Con Python E SQL (Paperback)
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Paperback. Condición: new. Paperback. Benvenuto in "INGEGNERIA DEI DATI CON PYTHON E SQL: Costruisci Pipeline di Dati Scalabili - Edizione 2025", una guida completa ed essenziale per professionisti e studenti che desiderano padroneggiare l'arte dell'ingegneria dei dati in un mondo guidato dall'informazione. Questo libro, scritto da Diego Rodrigues, autore best-seller con oltre 180 titoli pubblicati in sei lingue, combina teoria e pratica in modo coinvolgente per consentirti di costruire pipeline efficienti e scalabili.Python e SQL sono strumenti indispensabili per gli ingegneri dei dati, poiche permettono di manipolare, integrare e ottimizzare i flussi informativi con precisione. Nel corso di questo libro, sarai guidato attraverso argomenti fondamentali e avanzati, esplorando dai concetti base dell'ingegneria dei dati fino a strategie sofisticate per la sicurezza, la governance e l'automazione dei pipeline in ambienti locali e nel cloud.Ogni capitolo e stato accuratamente progettato per offrire una comprensione pratica e applicata. Imparerai a progettare schemi di database, implementare ETL robusti, automatizzare flussi di lavoro con framework come Apache Airflow e ottimizzare query SQL per alte prestazioni. Inoltre, il libro affronta temi emergenti come il DataOps, l'integrazione con API e l'uso di strumenti Big Data come Hadoop e Spark.Con esempi pratici, script dettagliati e spiegazioni chiare, "INGEGNERIA DEI DATI CON PYTHON E SQL" e piu di un manuale tecnico: e una porta d'accesso a una carriera trasformativa nel campo dei dati. Preparati a distinguerti in un mercato competitivo e a dare una spinta decisiva al tuo percorso professionale. La tua trasformazione nell'ingegneria dei dati comincia ora! Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9798280599628
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Ingegneria Dei Dati Con Python E SQL (Paperback)
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