Data Engineering with Python

⚙️ این کتاب یک راهنمای عملی برای طراحی، ساخت، مانیتورینگ و مدیریت Real-time Data Pipelineها هست که با تمرکز روی پروژه‌های متن‌باز Apache و استفاده از Python، زیرساخت کامل Data Engineering رو از صفر تا Production پوشش میده.

🧠 هدف اصلی کتاب اینه که یاد بگیری چطور داده‌های خام رو به یک سیستم پایدار، قابل اعتماد و قابل مانیتورینگ در محیط‌های واقعی تبدیل کنی.

🚀 در این کتاب یاد میگیری

🏗️ طراحی معماری‌های Data Engineering برای سیستم‌های مقیاس‌پذیر

📥 استخراج داده از فایل‌ها و دیتابیس‌های relational و NoSQL

🧹 پاک‌سازی، transformation و enrichment داده‌ها با Python

🗄️ طراحی مدل‌های داده و پیاده‌سازی ETL Pipeline

📊 ساخت داشبورد و تحلیل خروجی داده‌ها

⚙️ زمان‌بندی، اتوماسیون و orchestration pipelineها در محیط production

📡 ساخت pipelineهای real-time با Apache Kafka

⚡ پردازش داده با Apache Spark

🔍 انجام validation و staging برای کنترل کیفیت داده

🚨 مانیتورینگ و logging سیستم‌های داده‌ای

🚀 استقرار (deployment) pipelineها در محیط عملیاتی

📖 توضیحات کتاب

🧭 کتاب از مفاهیم پایه Data Engineering شروع میکنه و کم‌کم وارد طراحی سیستم‌های واقعی برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده میشه.

⚙️ تمرکز اصلی روی اینه که فقط داده رو پردازش نکنی، بلکه یک infrastructure کامل بسازی که قابل پایش، قابل توسعه و مقاوم در برابر خطا باشه.

📡 در بخش‌های پیشرفته‌تر، وارد معماری‌های streaming با Kafka و پردازش distributed با Spark میشه.

⚙️ درباره فناوری

🔥 این کتاب بر پایه اکوسیستم Apache ساخته شده:

📡 Apache Kafka برای streaming

⚡ Apache Spark برای پردازش داده

🔄 Apache NiFi برای مدیریت جریان داده

📦 NiFi Registry برای version control

🧪 Python برای ETL و data processing

📚 درباره کتاب

🧠 این کتاب فقط درباره ابزار نیست، بلکه درباره تفکر مهندسی داده هست؛ یعنی چطور سیستم‌هایی بسازی که:

• پایدار باشن
• قابل مانیتور باشن
• در production قابل اعتماد باشن
• و بتونن failure رو مدیریت کنن

🔥 محتویات اصلی کتاب

🏗️ طراحی زیرساخت Data Engineering

📥 خواندن و نوشتن داده از منابع مختلف

🧹 پاک‌سازی و enrichment داده

🗄️ کار با دیتابیس‌ها

📊 طراحی pipelineهای production

⚙️ version control برای pipelineها

🚨 monitoring و logging

📡 Kafka streaming

⚡ Spark processing

🚀 deployment در محیط production

👥 این کتاب برای چه کسانی مناسبه؟

💻 برای Data Analystها، ETL Developerها، Data Engineerهای مبتدی تا متوسط و کسانی که میخوان وارد دنیای real-time data systems بشن.

👨‍🏫 درباره نویسنده

🧠 پاول کرکارد نویسنده کتاب‌های مرتبط با داده و تحلیل مکانی هست و تجربه گسترده‌ای در پروژه‌های داده‌محور در بخش‌های دولتی و تحقیقاتی داره.

🏛️ او در حوزه Data و GIS فعالیت کرده و در رویدادهای مختلف مرتبط با Big Data و Analytics سخنرانی داشته.

📊 ترکیب background علوم اجتماعی و مهندسی داده باعث شده رویکردش به Data Engineering کاربردی و مسئله‌محور باشه.

Build, monitor, and manage real-time data pipelines to create data engineering infrastructure efficiently using open-source Apache projects

Key Features

• Become well-versed in data architectures, data preparation, and data optimization skills with the help of practical examples
• Design data models and learn how to extract, transform, and load (ETL) data using Python
• Schedule, automate, and monitor complex data pipelines in production

Book Description

Data engineering provides the foundation for data science and analytics, and forms an important part of all businesses. This book will help you to explore various tools and methods that are used for understanding the data engineering process using Python.

The book will show you how to tackle challenges commonly faced in different aspects of data engineering. You’ll start with an introduction to the basics of data engineering, along with the technologies and frameworks required to build data pipelines to work with large datasets. You’ll learn how to transform and clean data and perform analytics to get the most out of your data. As you advance, you’ll discover how to work with big data of varying complexity and production databases, and build data pipelines. Using real-world examples, you’ll build architectures on which you’ll learn how to deploy data pipelines.

By the end of this Python book, you’ll have gained a clear understanding of data modeling techniques, and will be able to confidently build data engineering pipelines for tracking data, running quality checks, and making necessary changes in production.

What you will learn

• Understand how data engineering supports data science workflows
• Discover how to extract data from files and databases and then clean, transform, and enrich it
• Configure processors for handling different file formats as well as both relational and NoSQL databases
• Find out how to implement a data pipeline and dashboard to visualize results
• Use staging and validation to check data before landing in the warehouse
• Build real-time pipelines with staging areas that perform validation and handle failures
• Get to grips with deploying pipelines in the production environment

Who this book is for

This book is for data analysts, ETL developers, and anyone looking to get started with or transition to the field of data engineering or refresh their knowledge of data engineering using Python. This book will also be useful for students planning to build a career in data engineering or IT professionals preparing for a transition. No previous knowledge of data engineering is required.

Table of Contents

1. What is Data Engineering?
2. Building Our Data Engineering Infrastructure
3. Reading and Writing Files
4. Working with Databases
5. Cleaning, Transforming, and Enriching Data
6. Building a 311 Data Pipeline
7. Features of a Production Pipeline
8. Version Control Using the NiFi Registry
9. Monitoring and Logging Pipelines
10. Deploying your Pipelines
11. Building a Production Data Pipeline
12. Building a Kafka Cluster
13. Streaming Data with Apache Kafka
14. Data Processing with Apache Spark
15. Real-Time Edge Data with MiNiFi, Kafka, and Spark
16. Appendix

About the Author

Paul Crickard is the author of Leaflet.js Essentials and co-author of Mastering Geospatial Analysis with Python and the Chief Information Officer at the Second Judicial District Attorney’s Office in Albuquerque, New Mexico.

With a Master’s degree in Political Science and a background in Community, and Regional Planning, he combines rigorous social science theory and techniques to technology projects. He has Presented at the New Mexico Big Data and Analytics Summit and the ExperienceIT NM Conference. He has given talks on data to the New Mexico Big Data Working Group, Sandia National Labs, and the New Mexico Geographic Information Council.