Une pile de données en masse légère pour les ingénieurs Python

L'auteur est ravi de partager ses pensées et expériences dans le domaine de l'ingénierie des données, ayant travaillé avec des technologies basées sur Python comme Flask, Apache Airflow et DuckDB. L'ingénierie des données est une discipline critique qui se concentre sur la construction et la maintenance de l'architecture, des pipelines et des systèmes nécessaires pour collecter, stocker et traiter de grandes quantités de données. Un ingénieur des données est responsable de s'assurer que les données sont collectées, nettoyées, structurées et mises à disposition en temps voulu, ce qui nécessite une solide compréhension des bases de données, des systèmes distribués, des outils de scripting et d'orchestration de workflow. Les pipelines ETL (Extraction, Transformation, Chargement) et ELT (Extraction, Chargement, Transformation) sont des tâches centrales dans l'ingénierie des données, avec ELT gagnant en popularité avec l'émergence des entrepôts de données natifs du cloud. Les lacs de données, comme le stockage d'objets IBM Cloud, sont des référentiels centralisés qui stockent toutes les données structurées, semi-structurées et non structurées à grande échelle, prenant en charge le schéma-lire et permettant plus de flexibilité pour l'exploration et la modélisation. L'auteur met en avant l'importance des outils tels que Pandas, SQL, Parquet, DuckDB et PyArrow dans l'ingénierie des données, formant un ensemble puissant pour le traitement des données locales et scalables. DuckDB est une meilleure option que Modin ou Vaex pour le traitement de grandes quantités de données, en particulier au format Parquet, en raison de son efficacité pour traiter les requêtes directement sur disque sans charger l'ensemble du jeu de données en mémoire. L'auteur fournit des exemples d'utilisation de DuckDB pour calculer la durée des trajets, la moyenne des tarifs par bucket de distance et les gains des vendeurs à partir du jeu de données des trajets de taxi jaune de New York. Apache Airflow est utilisé pour orchestrer les pipelines, permettant aux ingénieurs de définir des workflows en tant que graphiques acycliques dirigés (DAG) à l'aide de Python, prenant en charge les dépendances de tâche, la planification, les réessais, la journalisation et l'alerte en standard. L'ingénierie des données est une fondation et un multiplicateur de force pour les systèmes d'analyse et d'IA modernes, nécessitant un mélange de compétences en ingénierie logicielle, modélisation des données et conception de système.