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Libros — data engineering

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Data Engineering para pipelines de Machine Learning: desde bibliotecas de Python hasta pipelines de ML y plataformas en la nube

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A

Pavan Kumar Narayanan

IA y ML
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Solutions Architect’s Handbook: Arquitectura y diseño de soluciones de TI, 3.ª edición

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A

Саурабх Шривастава, Ниланджали Шривастав

Desarrollo de software
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Conductos de datos. Guía de bolsillo

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A

Джеймс Денсмор

IA y ML
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Arquitectura de Plataformas de Datos y Aprendizaje Automático: Habilitar la Analítica y la Innovación Impulsada por IA en la Nube

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A

Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, Firat Tekiner

IA y ML
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Azure Data Factory con Ejemplos: Implementación Práctica para Ingenieros de Datos, Segunda Edición

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A

Richard Swinbank

DevOps e Infraestructura
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Data Wrangling en AWS: Limpia y organiza datos complejos para el análisis

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A

Navnit Shukla, Sankar M, Sam Palani

IA y ML
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Fundamentos de Calidad de Datos: Guía Práctica para Construir Pipelines de Datos Confiables

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A

Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck

IA y ML
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Patrones de Diseño en Ingeniería de Datos: Recetas para Resolver los Problemas Más Comunes en Ingeniería de Datos

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A

Bartosz Konieczny

IA y ML
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Métodos y tecnologías de procesamiento de big data

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A

М.М. Железнов

IA y ML
RU
Kafka Streams y ksqlDB: datos en tiempo real

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A

Митч Сеймур

DevOps e Infraestructura
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Fundamentos de la ingeniería de datos

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A

Джо Рис, Мэтт Хоусли

Algoritmos y teoría
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Procesamiento de grandes datos con Apache Spark

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A

Н. А. Бутаков, М. В. Петров, Д. Насонов

IA y ML
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MongoDB para Buscadores de Empleo: Alcanza nuevas alturas en tu carrera con MongoDB

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A

Justin Jenkins

Bases de datos
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Arquitecturas de Datos Modernas con Python: Una guía práctica para construir e implementar pipelines de datos, almacenes de datos y lagos de datos con Python

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A

Brian Lipp

IA y ML
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Manipulación de Datos con SQL: Una guía práctica para manipular, transformar y preparar datos usando SQL

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A

Raghav Kandarpa, Shivangi Saxena

IA y ML
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El Lago de Datos en la Nube: Una Guía para Construir una Arquitectura de Datos en la Nube Robusta

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A

Rukmani Gopalan

IA y ML
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Fundamentos de la Observabilidad de Datos: Implemente Soluciones de Datos Confiables de Extremo a Extremo

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A

Andy Petrella

IA y ML
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Databricks Data Intelligence Platform: Desbloqueando la Revolución de la GenAI

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A

Nikhil Gupta, Jason Yip

IA y ML
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Fundamentos de la Ingeniería de Datos: Planifica y Construye Sistemas de Datos Robustos

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A

Joe Reis, Matt Housley

IA y ML
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Ingeniería de Datos con Python: Trabaja con conjuntos de datos masivos para diseñar modelos de datos y automatizar pipelines de datos usando Python

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A

Paul Crickard

IA y ML
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Apache Airflow y las canalizaciones de procesamiento de datos

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A

Бас Харенслак, Джулиан де Руйтер

IA y ML
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Malla de Datos en Streaming: Un Modelo para Optimizar Servicios de Datos en Tiempo Real

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A

Hubert Dulay, Stephen Mooney

IA y ML
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Guía Práctica de Apache Spark 3: Construye Motores de Computación Escalables para Procesamiento de Datos por Lotes y en Tiempo Real

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A

Alfonso Antolínez García

IA y ML
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Ingeniería de Datos en Python: Fundamentos del Análisis de Datos con Pandas, NumPy y Scikit-learn

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A

А. Ю. Гинько (переводчик)

IA y ML
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Big Data en Kubernetes: Guía práctica para crear soluciones de datos eficientes y escalables

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Нейлсон Крепальде

DevOps e Infraestructura
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MongoDB para aspirantes: Alcanza nuevas alturas en tu carrera con MongoDB

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A

Джастин Дженкинс

Bases de datos
RU
Bases de datos de flujo. Unificación del procesamiento por lotes y en tiempo real.

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A

Хьюберт Дюлей, Ральф М. Дебусманн

Bases de datos