Kỹ thuật DataOps với Python và tự động hóa cơ sở hạ tầng

Các tổ chức dữ liệu hiện đại đòi hỏi một cầu nối không gian giữa phát triển phần mềm và hoạt động hệ thống. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các yếu tố cơ bản của cả phát triển Python và cơ sở hạ tầng DataOps. Bạn sẽ chuyển từ việc viết các lệnh Python đầu tiên của bạn để dàn dựng các đường ống dữ liệu phức tạp và quản lý môi trường chứa. Bằng cách thực hành với các kịch bản thế giới thực, bạn sẽ xây dựng niềm tin để tự động hóa các luồng công việc, quản lý các nền tảng dữ liệu và triển khai các đường ống có thể mở rộng. Bạn sẽ học: Viết mã Python sạch, hiện đại bằng cách sử dụng gợi ý kiểu và gói có cấu trúc; Quản lý môi trường hệ thống và kiểm soát phiên bản bằng lệnh Linux và Git; Containerize ứng dụng và triển khai cụm có thể mở rộng với Docker và Kubernetes; Đoàn kết các luồng công việc dữ liệu phức tạp và tự động hóa các nhiệm vụ bằng cách dùng Airflow và Ansible; Quá trình Các tập dữ liệu quy mô lớn bằng cách hiểu kiến trúc Hadoop và Spark; Thực hiện các thực tiễn CI / CD hiện đại để tự động hóa kiểm thử và triển khai các đường ống dữ kiện. Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản trong lập trình Python và các nguyên tắc dòng lệnh trước khi tiến tới containerization, orchestration, và các công cụ dữ liệu lớn. Bạn sẽ làm việc thông qua các giải thích viết, các ví dụ mã có cấu trúc và cấu hình thực tế. Được thiết kế cho người mới bắt đầu không có kinh nghiệm lập trình hoặc vận hành trước đó muốn vào lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu và DataOps. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng nền tảng của bạn trong kỹ thuật DataOps hiện đại.