[Ulasan] Data Engineering with Python (Paul Crickard) Ringkasan.

Data Engineering with Python (Paul Crickard)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/183921418X?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Engineering-with-Python-Paul-Crickard.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-engineering-with-python-for-beginners/id1804308652?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Engineering+with+Python+Paul+Crickard+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Engineering-with-Python-Paul-Crickard.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Engineering-with-Python-Paul-Crickard.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Engineering-with-Python-Paul-Crickard.html

- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/183921418X/

#PipelineETLPython #ApacheAirflowdanNiFi #Stagingdanvalidasidata #KafkadanSpark #PemodelandataPostgreSQL #DataEngineeringwithPython

Data Engineering with Python karya Paul Crickard adalah buku teknis tentang membangun sistem yang mengubah data mentah menjadi data yang siap dipakai untuk analitik, pelaporan, dan pekerjaan data science. Buku ini berada di persilangan antara pemrograman Python, proses ETL, pengelolaan basis data, dan operasi pipeline di lingkungan produksi. Fokusnya bukan sekadar menulis skrip untuk memindahkan data, melainkan memahami alur lengkap, dari pengambilan data dari berkas atau database, pembersihan dan pengayaan, sampai validasi, penyimpanan, pemantauan, dan deployment. Crickard memakai contoh praktis untuk memperkenalkan ekosistem yang mencakup PostgreSQL, Spark, Kafka, Apache NiFi, Apache Airflow, Elasticsearch, dan Kibana. Cakupan ini membuat pembahasan bergerak dari pekerjaan batch yang terjadwal menuju pemrosesan streaming dan kebutuhan operasional nyata. Buku ini ditujukan terutama bagi analis data, pengembang ETL, mahasiswa, atau profesional TI yang ingin beralih ke data engineering. Pengetahuan data engineering sebelumnya tidak menjadi prasyarat utama, tetapi pembaca akan lebih terbantu bila sudah nyaman dengan dasar Python dan konsep data tabular.