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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
तैयार हो जाएँ यह समझने के लिए कि डेटा को कैसे इकट्ठा किया जाता है, प्रोसेस किया जाता है, और डेटा पाइपलाइन्स के ज़रिए आगे बढ़ाया जाता है। आप बेहतरीन डेटा पाइपलाइन्स की खूबियों का पता लगाएंगे और अपनी खुद की पाइपलाइन डिज़ाइन और बनाने की तैयारी करेंगे।
अपनी पहली डेटा पाइपलाइन्स बनाते हुए pandas का उपयोग करके डेटा को extract, transform, और load करना सीखें। जानें कि अपने ETL लॉजिक को कैसे reusable बनाना है, और अपनी पाइपलाइन्स में लॉगिंग और exception handling कैसे लागू करनी है।
एडवांस्ड डेटा पाइपलाइ닝 तकनीकों से अपने वर्कफ़्लो को और तेज़ बनाइए, जैसे नॉन-टैब्युलर डेटा के साथ काम करना और DataFrames को SQL डेटाबेसेज़ में persist करना। pandas के साथ एडवांस्ड ट्रांसफ़ॉर्मेशंस के लिए टूलिंग खोजें, और जटिल डेटा के साथ काम करने की best practices जानें।
इस अंतिम चैप्टर में, आप प्रोडक्शन में भेजने से पहले डेटा पाइपलाइन्स को validate और टेस्ट करने के लिए फ़्रेमवर्क बनाएँगे। पाइपलाइन टेस्ट करने के बाद, आप end-to-end अपनी डेटा पाइपलाइन चलाने की तकनीकों को समझेंगे, और साथ ही पाइपलाइन परफ़ॉर्मेंस में विज़िबिलिटी भी बनाए रखेंगे।
वर्तमान अभ्यास