Data Engineering for Machine Learning Pipelines
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Sobre o Autor
O livro começa explorando a análise e transformação de dados, com um mergulho aprofundado na biblioteca Pandas, seus recursos e nuances. Em seguida, apresenta bibliotecas emergentes como Polars e CuDF, destacando o uso da computação baseada em GPU e técnicas avançadas de manipulação de dados. Além disso, aborda a importância da validação de dados na engenharia de dados, introduzindo ferramentas como Great Expectations e Pandera para garantir qualidade e confiabilidade. Por fim, o livro se aprofunda no design e desenvolvimento de APIs, com foco especial no aproveitamento do poder do FastAPI para construir aplicações eficientes e escaláveis.
Nome : Data Engineering for Machine Learning Pipelines
Número de páginas : 636 páginas
Informação adicional
| Autor | Pavan Kumar Narayanan |
|---|---|
| Linguagem | Inglês |
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