Репозиторий с проектами Data Engineering
https://github.com/san089/Udacity-Data-Engineering-Projects
https://github.com/san089/Udacity-Data-Engineering-Projects
GitHub
GitHub - san089/Udacity-Data-Engineering-Projects: Few projects related to Data Engineering including Data Modeling, Infrastructure…
Few projects related to Data Engineering including Data Modeling, Infrastructure setup on cloud, Data Warehousing and Data Lake development. - san089/Udacity-Data-Engineering-Projects
Инженерия_машинного_обучения_Андрей_Бурков_2022.pdf
14.9 MB
Инженерия машинного обучения
Содержит множество рекомендаций и паттернов проектирования надежных и масштабируемых решений в области машинного обучения.
Содержит множество рекомендаций и паттернов проектирования надежных и масштабируемых решений в области машинного обучения.
10 Best Open Source ERP Software Systems For 2022
https://dynamics.folio3.com/blog/open-source-enterprise-resource-planning-software/
https://dynamics.folio3.com/blog/open-source-enterprise-resource-planning-software/
Folio3 Dynamics Blog
🥇 Top 10 open source ERP systems to consider in 2024
We will be looking at top 10 open source ERP software available in the market for 2024. We will be discussing all you want to know about the open source ERP software systems and its working.
ОБРАБОТКА_БОЛЬШИХ_ДАННЫХ_С_APACHE_SPARK_Университет_ИТМО.pdf
2.8 MB
Обработка больших данных с
Apache Spark– СПб: Университет ИТМО, 2019г.
Учебно-методическое пособие содержит теоретический материал и примеры выполнения задач для курса «Введение в технологии обработки больших данных». Пособие составлено с учётом проведения лабораторных работ с помощью фреймворка Apache Spark. Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с организацией построения ETLконвейеров на основе Spark SQL и DataFrame API для распределенного выполнения на кластерных вычислительных система, включая использование итеративных вычислений, важных для машинного обучения, рассмотрения shuffle механизмов и принципов организации управлением памятью в Spark.
В результате освоения дисциплины студенты приобретают способности разработки программ и построения конвейеров обработки различных данных, навыки по работе с распределенными кластерными системами, а также способности к применению машинного обучения на распределенных наборах данных.
Apache Spark– СПб: Университет ИТМО, 2019г.
Учебно-методическое пособие содержит теоретический материал и примеры выполнения задач для курса «Введение в технологии обработки больших данных». Пособие составлено с учётом проведения лабораторных работ с помощью фреймворка Apache Spark. Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с организацией построения ETLконвейеров на основе Spark SQL и DataFrame API для распределенного выполнения на кластерных вычислительных система, включая использование итеративных вычислений, важных для машинного обучения, рассмотрения shuffle механизмов и принципов организации управлением памятью в Spark.
В результате освоения дисциплины студенты приобретают способности разработки программ и построения конвейеров обработки различных данных, навыки по работе с распределенными кластерными системами, а также способности к применению машинного обучения на распределенных наборах данных.
How to Design and Build a Data Platform
https://productcoalition.com/how-to-design-and-build-a-data-platform-as-a-product-d22329ff5a3f
https://productcoalition.com/how-to-design-and-build-a-data-platform-as-a-product-d22329ff5a3f
Medium
How to Design and Build a Data Platform
A breakdown of the challenges, teachable moments, frameworks and recommendations to deliver a data platform successfully.
Перевод книги Problem Solving with Algorithms and Data Structures
https://aliev.me/runestone/index.html
https://aliev.me/runestone/index.html
aliev.me
Оглавление — Problem Solving with Algorithms and Data Structures
An interactive version of Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python.
Data_Analysis_with_Python_and_PySpark_Final_Release_Jonathan_Rioux.pdf
14.6 MB
Data Analysis with Python and PySpark (Final Release) (Jonathan Rioux)
👉 @devops_dataops
In Data Analysis with Python and PySpark you will learn how to:
• Manage your data as it scales across multiple machines
• Scale up your data programs with full confidence
• Read and write data to and from a variety of sources and formats
• Deal with messy data with PySpark’s data manipulation functionality
• Discover new data sets and perform exploratory data analysis
• Build automated data pipelines that transform, summarize, and get insights from data
• Troubleshoot common PySpark errors
• Creating reliable long-running jobs
👉 @devops_dataops
In Data Analysis with Python and PySpark you will learn how to:
• Manage your data as it scales across multiple machines
• Scale up your data programs with full confidence
• Read and write data to and from a variety of sources and formats
• Deal with messy data with PySpark’s data manipulation functionality
• Discover new data sets and perform exploratory data analysis
• Build automated data pipelines that transform, summarize, and get insights from data
• Troubleshoot common PySpark errors
• Creating reliable long-running jobs
Про Kafka (основы)
Apache Kafka - популярный распределенный отказоустойчивый брокер сообщений, используемый в высоконагруженных системах и BigData проектах.
https://www.youtube.com/watch?v=-AZOi3kP9Js
Apache Kafka - популярный распределенный отказоустойчивый брокер сообщений, используемый в высоконагруженных системах и BigData проектах.
https://www.youtube.com/watch?v=-AZOi3kP9Js
YouTube
Про Kafka (основы)
Apache Kafka - популярный распределенный отказоустойчивый брокер сообщений, используемый в высоконагруженных системах и BigData проектах.
На видео мой рассказ про основы Kafka: что, зачем, как и где.
На видео мой рассказ про основы Kafka: что, зачем, как и где.
Ansible_Up_and_Running_Automating_Configuration_Management_and_Deployment.epub
12.9 MB
Ansible: Up and Running - Automating Configuration Management and Deployment the Easy Way, 3rd Edition
🔹 Explore Ansible configuration management and deployment
🔹 Manage Linux, Windows, and network devices
🔹 Learn how to apply Ansible best practices
🔹 Understand how to use the new collections format
🔹 Create custom modules and plug-ins
🔹 Generate reusable Ansible content for open source middleware
🔹 Build container images, images for cloud instances, and cloud infrastructure
🔹 Automate CI/CD development environments
🔹 Explore Ansible configuration management and deployment
🔹 Manage Linux, Windows, and network devices
🔹 Learn how to apply Ansible best practices
🔹 Understand how to use the new collections format
🔹 Create custom modules and plug-ins
🔹 Generate reusable Ansible content for open source middleware
🔹 Build container images, images for cloud instances, and cloud infrastructure
🔹 Automate CI/CD development environments
Как_вытащить_из_данных_максимум_Навыки_аналитики_для_неспециалистов.pdf
2 MB
Как вытащить из данных максимум Навыки аналитики для неспециалистов (Джордан Морроу)
Полный_бред_Скептицизм_в_мире_больших_данных_Карл_Бергстром,_Джевин.epub
6.6 MB
Полный бред Скептицизм в мире больших данных (Карл Бергстром, Джевин Уэст)
🔥1
gRPC_Запуск_и_эксплуатация_облачных_приложений_Go_и_Java_для_Docker.pdf
3.7 MB
gRPC: Запуск и эксплуатация облачных приложений - Go и Java для Docker и Kubernetes
Год от года обретая новых сторонников, облачно-ориентированные и микросервисные архитектуры стали основой современного IT. Такой переход значительно повлиял и на структуру коммуникаций. Теперь приложения часто подключаются друг к другу по сети, и это происходит с помощью технологий межпроцессной коммуникации. Одной из наиболее популярных и эффективных технологий такого рода является gRPC.
В книге разбирается, как технология gRPC устроена «под капотом».
Год от года обретая новых сторонников, облачно-ориентированные и микросервисные архитектуры стали основой современного IT. Такой переход значительно повлиял и на структуру коммуникаций. Теперь приложения часто подключаются друг к другу по сети, и это происходит с помощью технологий межпроцессной коммуникации. Одной из наиболее популярных и эффективных технологий такого рода является gRPC.
В книге разбирается, как технология gRPC устроена «под капотом».
GitHub - charlax/professional-programming
A collection of full-stack resources for programmers.
https://github.com/charlax/professional-programming
A collection of full-stack resources for programmers.
https://github.com/charlax/professional-programming
GitHub
GitHub - charlax/professional-programming: A collection of learning resources for curious software engineers
A collection of learning resources for curious software engineers - charlax/professional-programming
Tarantool is an in-memory computing platform consisting of a database and an application server.
Key features of the database:
- MessagePack data format and MessagePack based client-server protocol.
- Two data engines: 100% in-memory with complete WAL-based persistence and an own implementation of LSM-tree, to use with large data sets.
- Multiple index types: HASH, TREE, RTREE, BITSET.
- Document oriented JSON path indexes.
- Asynchronous master-master replication.
- Synchronous quorum-based replication.
- RAFT-based automatic leader election for the single-leader configuration.
- Authentication and access control.
- ANSI SQL, including views, joins, referential and check constraints.
- Connectors for many programming languages.
- The database is a C extension of the application server and can be turned off.
Key features of the database:
- MessagePack data format and MessagePack based client-server protocol.
- Two data engines: 100% in-memory with complete WAL-based persistence and an own implementation of LSM-tree, to use with large data sets.
- Multiple index types: HASH, TREE, RTREE, BITSET.
- Document oriented JSON path indexes.
- Asynchronous master-master replication.
- Synchronous quorum-based replication.
- RAFT-based automatic leader election for the single-leader configuration.
- Authentication and access control.
- ANSI SQL, including views, joins, referential and check constraints.
- Connectors for many programming languages.
- The database is a C extension of the application server and can be turned off.
GitHub
GitHub - tarantool/tarantool: Get your data in RAM. Get compute close to data. Enjoy the performance.
Get your data in RAM. Get compute close to data. Enjoy the performance. - tarantool/tarantool
Modern_Data_Engineering_with_Apache_Spark_A_Hands_On_Guide_for_Building.pdf
6.4 MB
Data Engineering with Apache Spark. A Hands-On Guide for Building Mission-Critical Streaming Applications.pdf
🔥1
Docker и Docker-Compose Tutorial (Контейнеры, install, run, image, daemon, etc.)
Внутри статьи по разделам довольно много полезных видео прикреплено с YouTube.
https://ivan-shamaev.ru/docker-compose-tutorial-container-image-install/
Внутри статьи по разделам довольно много полезных видео прикреплено с YouTube.
https://ivan-shamaev.ru/docker-compose-tutorial-container-image-install/
Персональный блог Data Engineer | Ex-TeamLead BI Developer
Docker и Docker-Compose Tutorial (Контейнеры, install, run, image, daemon, etc.)
Docker и Docker-Compose Tutorial. Установка Docker. Архитектура Docker. Образы и контейнеры Docker. DockerFile. Основные команды. Bind Mount.
👍1