Technology

Ingeniería de datos

Diseño, implementación y optimización de flujos de datos en PythonBy José Ortega

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

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Length12h 48m

About this audiobook

Este libro es una guía esencial para quienes desean dominar los conceptos y técnicas de ingeniería de datos. A través de un enfoque teórico-práctico, se exploran los métodos para la ingesta, almacenamiento y procesamiento eficiente de datos, con énfasis en el uso de Python y otras tecnologías clave. Los lectores aprenderán sobre la importancia de los datos en las organizaciones, comprendiendo las funciones y responsabilidades de la ingeniería de datos. Además, se profundiza en las tecnologías y herramientas disponibles para extraer datos de diferentes sistemas y aplicaciones. El libro guía a los usuarios en la implementación de modelos de almacenamiento que faciliten el análisis eficiente y en la programación de scripts para el procesamiento de datos en tiempo real. A lo largo del libro, se desarrollan ejemplos prácticos para afianzar los conocimientos, permitiendo a los lectores crear y ejecutar scripts en Python desde la consola. A través de la web del libro está disponible un repositorio con todos los ejemplos analizados para que los lectores puedan realizar pruebas y asimilar los contenidos teóricos. Esta obra es ideal para quienes buscan una comprensión profunda y práctica de la ingeniería de datos, sus tecnologías y aplicaciones en el procesamiento de grandes volúmenes de información. El libro contiene material adicional que podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es.

Artificial Intelligence

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Rating★★★★ 4.5 (13)

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GenreTechnology

Length12 hrs 48 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateFeb 5, 2025

LanguageSpanish

1Informática

2INTRODUCCIÓN

31.1 INTRODUCCIÓN

41.2 IMPORTANCIA DE LOS DATOS EN LAS ORGANIZACIONES

5Capítulo 1. INGENIERÍA DE DATOS 17

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61.3 CICLO DE VIDA DE LOS DATOS

71.3.1 Ingesta y almacenamiento

81.3.2 Procesamiento y preparación

91.4 ROL DE INGENIERO/A DE DATOS

101.5 INGESTA DE DATOS

11Los destinos donde se almacenan los datos son:

121.5.2 Arquitectura de la capa de ingesta

131.5.3 Herramientas de ingesta de datos

141.5.4 AWS Glue

151.6 PROCESAMIENTO Y PREPARACIÓN

161.6.1 Tipos de procesamiento de datos

171.6.2 Procesamiento batch

181.6.3 Procesamiento streaming

191.7 ALMACENAMIENTO

201.7.1 Big Data

211.7.2 Almacenamiento distribuido

221.7.3 Elegir una herramienta ETL para trabajar en Big Data

23Capítulo 1. INGENIERÍA DE DATOS 29

24Figura 1.2. Esquema con las tres fases ETL: Extract, Transform, Load

251.8.1 Extracción

261.8.2 Transformación

271.8.3 Carga

281.8.4 Herramientas ETL

291.8.5 Herramientas de orquestación de flujos de datos

301.9 TÉCNICAS DE EXTRACCIÓN DE DATOS

311.9.2 Ingesta en tiempo real

321.9.3 Change Data Capture

331.10.1 Definición de pipeline

34Figura 1.6. Definición de pipeline de datos

351.10.2 Fases de un pipeline de datos

361.10.3 Pipeline iterativo

371.11 FUENTES DE DATOS

38datos, transformación de datos y consolidación de datos.

391.11.1 Bases de datos

40Capítulo 1. INGENIERÍA DE DATOS 43

411.12 FORMATOS ANALÍTICOS

42(Sales):

431.12.1 Apache Avro

441.12.2 Fastavro

45# Leemos el csv mediante pandas df = pd.read_csv(‘ventas.csv’,sep=’;’)

461.12.4 Parquet

471.12.6 Apache ORC

481.12.7 Comparando formatos

492.1 INTRODUCCIÓN

502.2 DEFINICIÓN DE DATA LAKE

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