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Este exercício faz parte do curso
Prepare-se para descobrir como os dados são coletados, processados e movidos usando pipelines de dados. Você vai explorar as qualidades das melhores pipelines e se preparar para projetar e construir a sua.
Aprofunde-se no uso do pandas para extrair, transformar e carregar dados enquanto constrói suas primeiras pipelines. Aprenda a tornar sua lógica de ETL reutilizável e aplique logging e tratamento de exceções às suas pipelines.
Turbine seu fluxo de trabalho com técnicas avançadas de pipeline de dados, como trabalhar com dados não tabulares e persistir DataFrames em bancos de dados SQL. Descubra ferramentas para realizar transformações avançadas com pandas e conheça as melhores práticas para trabalhar com dados complexos.
Neste capítulo final, você vai criar estruturas para validar e testar pipelines de dados antes de colocá-las em produção. Depois de testar sua pipeline, você vai explorar técnicas para executar sua pipeline de dados de ponta a ponta, garantindo visibilidade sobre o desempenho da pipeline.
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