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Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略(第二版)

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Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略(第二版) Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略(第二版)

作者:林子軒 
出版社:深智數位
出版日期:2023-08-20
語言:繁體中文   規格:平裝 / 592頁 / 17 x 23 x 2.66 cm / 普通級/ 單色印刷 / 再版
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略(第二版)

★☆★☆★ 獨家解析知名大數據專案,FinMind,帶你一窺大數據產品的發展過程,打造專屬個人的大數據 Side Project、作品、產品 ★☆★☆★

本書承襲第一版的精彩內容,分享在 Github 獲得 1,900 stars 的大數據 Side Project,並幫助讀者從 0 開始,打造專屬個人的大數據 Side Project。

精彩收錄:

【資料工程】
○ 使用分散式技術,RabbitMQ、Flower、Celery,收集證交所、櫃買中心、期交所等股市資訊。
○ 使用 Docker、FastAPI 架設 RESTful API 服務。
○ 使用 Docker Swarm 架設分散式服務,包含爬蟲、RESTful API、資料庫 MySQL、RabbitMQ 等服務。
○ 使用雲端服務,一個月 5 美金,且免費提供 100 美金額度。
○ 一站式管理多台分散式機器。
○ 使用業界等級的,分散式 Airflow。

【產品迭代】
○ 單元測試 Unit Test 介紹,包含爬蟲、API 測試範例。
○ 使用 CICD 做持續性整合、部屬,並以 Gitlab-CI 搭配 API 服務做為範例。

【API 產品上線】
○ 免費網址申請教學,No-IP。
○ 免費 SSL 憑證教學,Let's Encrypt。
○ 一站式管理多服務網址,容器化反向代理工具 Traefik。

【業界資料視覺化工具】
○ 使用 Redash 建立個人化、股市分析儀錶板。

【監控系統】
○ 使用最知名的監控工具,Prometheus、Grafana,同時監控所有服務。

讀完本書,你將學會分散式爬蟲、RESTful API、MySQL 資料庫、壓力測試、Docker Swarm、CICD、雲端、Traefik、Redash 視覺化、分散式 Airflow、監控系統 Prometheus、Grafana 等,本書是一本集大成的作品。

※本書程式實例可至深智官網下載http://deepwisdom.com.tw

作者簡介:

林子軒
Sam,目前任職 17 LIVE 資料工程師。擅長資料工程、資料分析,希望對Python 社群、大數據領域,提供一份心力。

【經歷】
● 17 LIVE 資深資料工程師。
● 曾任職永豐金證券,軟體工程師。
● 曾於 Open UP Summit 2019,擔任 Speaker。
● 曾任職 Tripresso,資料工程師。
● 東華研究所,應用數學碩士。

【FinMind】
● https://github.com/FinMind/FinMind
● https://finmindtrade.com/

【個人 GitHub】
● https://github.com/linsamtw

【Email】
● samlin266118@gmail.com

如對本書有疑問,歡迎寄信到以上信箱。筆者除了本書內容外,GitHub 上也有寫文章介紹,兩篇 Kaggle 競賽經驗,分別是生產線分析、庫存需求預設,如對以上有興趣,也可寄信到以上信箱。

作者序
✤ 大數據如何入門?
大數據的時代,各行各業都在試著往大數據前進,將大數據導入企業,那最重要的是什麼呢?模型嗎?筆者認為是資料,沒有資料,一切都是空談,因此基礎工程、基礎建設尤為重要,那要如何完善基礎工程呢?這點就是本書談的核心,資料工程。

✤ 大數據產品
本書從最基本的資料收集、爬蟲開始,到資料庫、RESTful API、分散式,最後走到視覺化,完整的呈現,大數據產品的發展過程。筆者除了做開源資料,為大數據盡一份心力外,也希望將過程,寫成一本書,分享給大眾,希望提供一個入門磚,且不只是入門,本書所用到的技術...
顯示全部內容
目錄
【第1 篇 資料工程 ETL】
01 本書介紹

02 開發環境
2.1 開發環境重要性
2.2 Linux 作業系統
2.3 Windows 作業系統
2.4 Mac 作業系統
2.5 Python 開發工具 VS Code

03 Docker
3.1 為什麼先介紹 Docker ?
3.2 什麼是 Docker ?
3.3 安裝 Docker
3.4 安裝 Docker-Compose

04 雲端
4.1 為什麼要用雲端?

05 資料收集
5.1 Python 環境設置
5.2 爬蟲
5.3 資料庫架設
5.4 上傳資料到資料庫
5.5 分散式爬蟲
5.6 定時爬蟲

06 資料提供—RESTful API 設計
6.1 什麼是 API ?
6.2 輕量 API --- Flask
6.3 高效能...
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