Livres — data engineering

EN
Data Engineering pour les pipelines de Machine Learning : des bibliothèques Python aux pipelines ML et aux plateformes cloud

Data Engineering pour les pipelines de Machine Learning : des bibliothèques Python aux pipelines ML et aux plateformes cloud

A

Pavan Kumar Narayanan

IA et ML
RU
Solutions Architect’s Handbook: Architecture et conception de solutions informatiques, 3ᵉ édition

Solutions Architect’s Handbook: Architecture et conception de solutions informatiques, 3ᵉ édition

A

Саурабх Шривастава, Ниланджали Шривастав

Développement de logiciels
RU
Pipelines de données. Guide de poche

Pipelines de données. Guide de poche

A

Джеймс Денсмор

IA et ML
EN
Architecture des plateformes de données et de machine learning : permettre l'analytique et l'innovation pilotée par l'IA dans le cloud

Architecture des plateformes de données et de machine learning : permettre l'analytique et l'innovation pilotée par l'IA dans le cloud

A

Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, Firat Tekiner

IA et ML
EN
Azure Data Factory par l'exemple : Mise en œuvre pratique pour les ingénieurs de données, Deuxième édition

Azure Data Factory par l'exemple : Mise en œuvre pratique pour les ingénieurs de données, Deuxième édition

A

Richard Swinbank

DevOps et Infrastructure
EN
Data Wrangling sur AWS : Nettoyer et organiser des données complexes pour l'analyse

Data Wrangling sur AWS : Nettoyer et organiser des données complexes pour l'analyse

A

Navnit Shukla, Sankar M, Sam Palani

IA et ML
EN
Fondamentaux de la Qualité des Données : Guide Pratique pour Construire des Pipelines de Données Fiables

Fondamentaux de la Qualité des Données : Guide Pratique pour Construire des Pipelines de Données Fiables

A

Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck

IA et ML
EN
Modèles de Conception en Ingénierie des Données : Recettes pour Résoudre les Problèmes les Plus Courants

Modèles de Conception en Ingénierie des Données : Recettes pour Résoudre les Problèmes les Plus Courants

A

Bartosz Konieczny

IA et ML
RU
Méthodes et technologies de traitement des mégadonnées

Méthodes et technologies de traitement des mégadonnées

A

М.М. Железнов

IA et ML
RU
Kafka Streams et ksqlDB : données en temps réel

Kafka Streams et ksqlDB : données en temps réel

A

Митч Сеймур

DevOps et Infrastructure
RU
Fondamentaux de l'ingénierie des données

Fondamentaux de l'ingénierie des données

A

Джо Рис, Мэтт Хоусли

Algorithmes et théorie
RU
Traitement des données massives avec Apache Spark

Traitement des données massives avec Apache Spark

A

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

IA et ML
EN
MongoDB pour les chercheurs d'emploi : Atteignez de nouveaux sommets dans votre carrière avec MongoDB

MongoDB pour les chercheurs d'emploi : Atteignez de nouveaux sommets dans votre carrière avec MongoDB

A

Justin Jenkins

Bases de données
EN
Architectures de données modernes avec Python : Un guide pratique pour construire et déployer des pipelines de données, des entrepôts de données et des lacs de données avec Python

Architectures de données modernes avec Python : Un guide pratique pour construire et déployer des pipelines de données, des entrepôts de données et des lacs de données avec Python

A

Brian Lipp

IA et ML
EN
Data Wrangling avec SQL : Un guide pratique pour manipuler, nettoyer et préparer les données avec SQL

Data Wrangling avec SQL : Un guide pratique pour manipuler, nettoyer et préparer les données avec SQL

A

Raghav Kandarpa, Shivangi Saxena

IA et ML
EN
Le Lac de Données Cloud : Un Guide pour Construire une Architecture de Données Cloud Robuste

Le Lac de Données Cloud : Un Guide pour Construire une Architecture de Données Cloud Robuste

A

Rukmani Gopalan

IA et ML
EN
Fondamentaux de l'Observabilité des Données : Mettre en œuvre des Solutions de Données Fiables de Bout en Bout

Fondamentaux de l'Observabilité des Données : Mettre en œuvre des Solutions de Données Fiables de Bout en Bout

A

Andy Petrella

IA et ML
EN
Databricks Data Intelligence Platform : Libérer la Révolution GenAI

Databricks Data Intelligence Platform : Libérer la Révolution GenAI

A

Nikhil Gupta, Jason Yip

IA et ML
EN
Fondamentaux de l'Ingénierie des Données : Planifier et Construire des Systèmes de Données Robuste

Fondamentaux de l'Ingénierie des Données : Planifier et Construire des Systèmes de Données Robuste

A

Joe Reis, Matt Housley

IA et ML
EN
Data Engineering avec Python : Travailler avec des ensembles de données massifs pour concevoir des modèles de données et automatiser des pipelines de données en utilisant Python

Data Engineering avec Python : Travailler avec des ensembles de données massifs pour concevoir des modèles de données et automatiser des pipelines de données en utilisant Python

A

Paul Crickard

IA et ML
RU
Apache Airflow et les pipelines de traitement de données

Apache Airflow et les pipelines de traitement de données

A

Бас Харенслак, Джулиан де Руйтер

IA et ML
EN
Streaming Data Mesh : Un modèle pour optimiser les services de données en temps réel

Streaming Data Mesh : Un modèle pour optimiser les services de données en temps réel

A

Hubert Dulay, Stephen Mooney

IA et ML
EN
Guide pratique d'Apache Spark 3 : Créez des moteurs de calcul évolutifs pour le traitement par lots et en flux de données

Guide pratique d'Apache Spark 3 : Créez des moteurs de calcul évolutifs pour le traitement par lots et en flux de données

A

Alfonso Antolínez García

IA et ML
RU
Ingénierie des données en Python : Fondamentaux de l'analyse des données avec Pandas, NumPy et Scikit-learn

Ingénierie des données en Python : Fondamentaux de l'analyse des données avec Pandas, NumPy et Scikit-learn

A

А. Ю. Гинько (переводчик)

IA et ML
EN
Big Data sur Kubernetes : Guide pratique pour créer des solutions de données efficaces et évolutives

Big Data sur Kubernetes : Guide pratique pour créer des solutions de données efficaces et évolutives

A

Нейлсон Крепальде

DevOps et Infrastructure
EN
MongoDB pour les candidats : Atteignez de nouveaux sommets de carrière avec MongoDB

MongoDB pour les candidats : Atteignez de nouveaux sommets de carrière avec MongoDB

A

Джастин Дженкинс

Bases de données
RU
Bases de données en flux. Unification du traitement par lots et en flux.

Bases de données en flux. Unification du traitement par lots et en flux.

A

Хьюберт Дюлей, Ральф М. Дебусманн

Bases de données