Data Engineering with Python
Sprache: Englisch
Verlag: Independently Published, 2025
- Softcover
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- Titel
- Data Engineering with Python
- Autor
- Miguel Farmer
- Verlag
- Independently Published
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- New
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798293649228
- Artikelgewicht
- 367 Gramm
- Abmessungen
- 15.24 x 1.55 x 22.86 cm
Turn Raw Data into Reliable Insights—One Pipeline at a Time.
In a world where data is the new oil, being able to move, clean, transform, and store data efficiently is a game-changing skill. Data Engineering with Python gives you the tools and know-how to build end-to-end ETL pipelines and robust data workflows—from scratch.
This book is built for developers, analysts, and aspiring data engineers who want a clear, hands-on guide to real-world data engineering. You’ll master how to extract data from APIs and databases, clean and structure it using Python, and load it into data warehouses for downstream analysis. With step-by-step walkthroughs, best practices, and scalable architecture patterns, you’ll go beyond the theory and start building production-grade systems.
Whether you're working with batch or streaming data, local files or cloud services—this book will equip you with the Python-first approach to build pipelines that are scalable, maintainable, and ready for the modern data stack.
✅ What You’ll Learn:
-
ETL fundamentals and how to build pipelines from zero
-
Using Pandas, SQLAlchemy, and Airflow for real-world workflows
-
Connecting to APIs, CSVs, SQL, NoSQL, and cloud storage
-
Data validation, logging, and error handling for clean pipelines
-
Introduction to orchestration, scheduling, and automation
-
Best practices for modular, testable pipeline code
Perfect For:
-
Aspiring data engineers and developers
-
Data analysts looking to automate and scale workflows
-
Backend engineers working with data-heavy applications
-
Anyone transitioning into data engineering roles
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No more guesswork. No more disorganized scripts. Buy this book now and start building reliable, production-ready data pipelines with Python—even if you’ve never touched ETL before.
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