Inżynieria DataOps z Pythonem i automatyzacją infrastruktury

Nowoczesne organizacje danych wymagają bezproblemowego połączenia między rozwojem oprogramowania a operacjami systemowymi. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawy zarówno rozwoju Pythona, jak i infrastruktury DataOps. Przejdziesz od pisania pierwszych skryptów Pythona do orkiestracji złożonych potoków danych i zarządzania środowiskami kontenerowymi. Ćwicząc w rzeczywistych scenariuszach, zdobędziesz pewność, że możesz zautomatyzować przepływy pracy, zarządzać platformami danych i wdrażać skalowalne potoki. Czego się nauczysz: Napisz czysty, nowoczesny kod Pythona za pomocą wskazówek dotyczących typów i uporządkowanych pakietów; Zarządzaj środowiskami systemowymi i kontrolą wersji za pomoca poleceń systemu Linux i Git; Konteneryzacja aplikacji i wdrażanie skalowalnych klastrów za pomocę Docker i Kubernetes; Orkiestruj złożone przepływy danych i automatyzuj zadania za pomoc Zarządzaj dużymi zbiorami danych dzięki zrozumieniu architektur Hadoop i Spark; Wdrażaj nowoczesne praktyki CI / CD w celu automatyzacji testowania i wdrażania potoków danych. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć w programowaniu Pythona i podstawach wiersza poleceń, zanim przejdzie do konteneryzacji, orkiestracji i narzędzi big data. Będziesz pracować poprzez pisemne wyjaśnienia, przykłady kodu strukturalnego i praktyczne konfiguracje. Zaprojektowany dla początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w programowaniu lub operacjach, którzy chcą wejść w dziedzinę inżynierii danych i DataOps. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować podstawy nowoczesnej inżynierii DataOps.