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# Einführung
Wenn Sie Datenpipelines erstellen, zuverlässige Transformationen erstellen oder sicherstellen, dass Ihre Stakeholder genaue Erkenntnisse erhalten, kennen Sie die Herausforderung, die Lücke zwischen Rohdaten und nützlichen Erkenntnissen zu schließen.
Analytics -Ingenieure sitzen an der Schnittstelle von Daten Engineering und Datenanalyse. Während sich Dateningenieure auf Infrastruktur- und Datenwissenschaftler konzentrieren, konzentrieren sich die Analytics -Ingenieure auf die „mittlere Schicht“ und verwandeln Rohdaten in saubere, zuverlässige Datensätze, die andere Datenfachleute verwenden können.
Ihre tägliche Arbeit beinhaltet das Erstellen von Pipelines für Datenumwandlungen, das Erstellen von Datenmodellen, die Implementierung von Datenqualitätsprüfungen und das Gewiss, dass Geschäftsmetriken im gesamten Unternehmen konsequent berechnet werden. In diesem Artikel werden wir uns Python -Bibliotheken ansehen, die Analytics Engineers tremendous nützlich finden. Beginnen wir.
# 1. Polare – schnelle Datenmanipulation
Wenn Sie mit großen Datensätzen in Pandas arbeiten, optimieren Sie wahrscheinlich langsamere Vorgänge und stehen häufig vor Herausforderungen. Wenn Sie Millionen von Zeilen für die tägliche Berichterstattung oder den Bau komplexer Aggregationen verarbeiten, können Leistungs Engpässe eine schnelle Analyse in lange Arbeitsstunden verwandeln.
Polare ist eine Datenframe -Bibliothek für Geschwindigkeit. Es verwendet Rost unter der Motorhaube und implementiert eine faule Bewertung, was bedeutet, dass es Ihre gesamte Abfrage optimiert, bevor Sie sie ausführen. Dies führt zu dramatisch schnelleren Verarbeitungszeiten und geringeren Speicherverbrauch im Vergleich zu Pandas.
// Schlüsselmerkmale
- Erstellen Sie komplexe Abfragen, die automatisch optimiert werden
- Verwandte Datensätze, die größer als RAM über das Streaming sind
- Migrieren Sie leicht von Pandas mit einer ähnlichen Syntax
- Verwenden Sie alle CPU -Kerne ohne zusätzliche Konfiguration
- Arbeiten Sie nahtlos mit anderen auf Arrow-basierten Instruments zusammen
Ressourcen lernen: Beginnen Sie mit dem Polars Benutzerhandbuchdas praktische Tutorials mit echten Beispielen liefert. Für eine weitere praktische Einführung schauen Sie sich an 10 Polars -Instruments und -Techniken, um Ihre Datenwissenschaft zu verbessern von discuss python auf youtube.
# 2. Große Erwartungen – Datenqualitätssicherung
Schlechte Daten führen zu schlechten Entscheidungen. Analytics -Ingenieure stehen ständig vor der Herausforderung, die Datenqualität sicherzustellen – Nullwerte zu fangen, wo sie nicht sein sollten, unerwartete Datenverteilungen identifizieren und die Validierung der Geschäftsregeln in Datensätzen konsistent befolgt werden.
Große Erwartungen Transformiert die Datenqualität von reaktivem Feuerwehr zur proaktiven Überwachung. Sie können „Erwartungen“ an Ihre Daten definieren (wie „Diese Spalte sollte niemals null sein“ oder „Werte sollten zwischen 0 und 100“ liegen) und diese Regeln automatisch über Ihre Pipelines zu validieren.
// Schlüsselmerkmale
- Schreiben Sie die Erwartungen der menschlichen Lesbaren für die Datenvalidierung
- Generieren Sie die Erwartungen automatisch aus vorhandenen Datensätzen
- Einfach in Werkzeuge wie Luftstrom und DBT integrieren
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Validierungsregeln für bestimmte Domänen
Ressourcen lernen: Der Lerne | Große Erwartungen Web page verfügt über Materials, mit dem Sie mit der Integration großer Erwartungen in Ihre Workflows beginnen können. Für ein praktisches Tiefen-Tauchgang können Sie auch dem folgen Große Erwartungen (GX) für Datentests Wiedergabeliste auf YouTube.
# 3. DBT-CORE-SQL-First-Datenumwandlung
Das Verwalten komplexer SQL -Transformationen wird zu einem Albtraum, wenn Ihr Information Warehouse wächst. Versionskontrolle, Checks, Dokumentation und Abhängigkeitsmanagement für SQL -Workflows greifen häufig auf zerbrechliche Skripte und Stammeswissen zurück, die bei der Änderung der Teammitglieder bricht.
DBT (Datenbauwerkzeug) Ermöglicht Ihnen die Erstellung von Pipelines für Datenumwandlungen mit reinem SQL und bereitzustellen, während Sie die Versionskontrolle, das Testen, die Dokumentation und das Abhängigkeitsmanagement bereitstellen. Betrachten Sie es als das fehlende Stück, das SQL -Workflows aufrechterhalten und skalierbar macht.
// Schlüsselmerkmale
- Schreiben Sie Transformationen in SQL mit Jinja -Vorlagen
- Erstellen Sie die richtige Ausführungsreihenfolge automatisch
- Fügen Sie neben Transformationen Datenvalidierungstests hinzu
- Generieren Sie Dokumentation und Datenlinie
- Erstellen Sie wiederverwendbare Makros und Modelle über Projekte hinweg
Ressourcen lernen: Beginnen Sie mit dem DBT -Grundlagen Kurs bei cures.getdbt.comeinschließlich praktischer Übungen. DBT -Crash -Kurs für Anfänger: Null bis Hero (Datenbauwerkzeug) ist auch eine großartige Lernressource.
# 4. Präfekt – Moderne Workflow Orchestration
Analytics -Pipelines laufen selten isoliert. Sie müssen die Datenextraktions-, Transformations-, Lade- und Validierungsschritte koordinieren, während Sie Fehler anmutig, die Ausführung überwachen und eine zuverlässige Planung sicherstellen. Traditionelle Cron -Jobs und -Skripte werden schnell unüberschaubar.
Präfekt Modernisiert Workflow Orchestration mit einem python-nativen Ansatz. Im Gegensatz zu älteren Instruments, die ein neues DSLs erfordern müssen, können Sie mit Präfekten Workflows in reinem Python schreiben und gleichzeitig Orchestrierungsfunktionen wie Wiederholung von Logik, dynamischer Zeitplanung und umfassende Überwachung bereitstellen.
// Schlüsselmerkmale
- Schreiben Sie Orchestrierungslogik in vertrauter Python -Syntax
- Erstellen Sie Workflows, die sich anhand von Laufzeitbedingungen anpassen
- Deal with, Zeitüberschreitungen und Fehler automatisch behandeln
- Führen Sie den gleichen Code lokal und in Produktion aus
- Überwachen Sie Ausführungen mit detaillierten Protokollen und Metriken
Ressourcen lernen: Sie können das beobachten Erste Schritte mit Präfekten | Aufgabe Orchestrierung & Datenworkflows Video auf YouTube, um loszulegen. Präfekte beschleunigte Lernserie (PAL) -Serie (PAL) Durch das Präfekt -Workforce ist eine weitere hilfreiche Ressource.
# 5. Streamlit – Analytics Dashboards
Das Erstellen interaktiver Dashboards für Stakeholder bedeutet häufig, komplexe Webrahmen zu lernen oder sich auf teure BI -Instruments zu verlassen. Analytics-Ingenieure benötigen eine Möglichkeit, Python-Analysen schnell in gemeinsam genutzbare, interaktive Anwendungen umzuwandeln, ohne dass Entwickler von Full-Stack-Entwicklern werden.
Straffung Entfernt die Komplexität aus dem Erstellen von Datenanwendungen. Mit nur wenigen Zeilen von Python -Code können Sie interaktive Dashboards, Datenexplorationsinstrumente und analytische Anwendungen erstellen, die die Stakeholder ohne technische Kenntnisse verwenden können.
// Schlüsselmerkmale
- Erstellen Sie Apps, die nur Python ohne Webrahmen verwenden
- Aktualisieren Sie die Benutzeroberfläche automatisch, wenn sich Daten ändern
- Fügen Sie interaktive Diagramme, Filter und Eingabesteuerelemente hinzu
- Bereitstellung von Anwendungen mit einem Klick in die Cloud
- Cache -Daten für optimierte Leistung
Ressourcen lernen: Beginnen Sie mit 30 Tage stromlos die tägliche praktische Übungen liefert. Sie können auch überprüfen Streamlit erklärt: Python -Tutorial für Datenwissenschaftler von Arjan -Codes für einen präzisen praktischen Leitfaden zum Stromfluss.
# 6. Pyjanitor – Datenreinigung einfach gemacht
Daten in der Praxis sind chaotisch. Analytics -Ingenieure verbringen erhebliche Zeit mit sich wiederholenden Reinigungsaufgaben – Standardisierung der Spaltennamen, den Umgang mit Duplikaten, Reinigung von Textdaten und dem Umgang mit inkonsistenten Formaten. Diese Aufgaben sind zeitaufwändig, aber für eine zuverlässige Analyse erforderlich.
Pyjanitor Erweitert Pandas mit einer Sammlung von Datenreinigungsfunktionen für gemeinsame reale Szenarien. Es bietet eine saubere, kettenfähige API, mit der Datenreinigungsvorgänge lesbarer und wartbarer werden als herkömmliche Pandas -Ansätze.
// Schlüsselmerkmale
- Kettendatenreinigungsvorgänge für lesbare Pipelines
- Zugriff auf vorgefertigte Funktionen für allgemeine Reinigungsaufgaben
- Textdaten effizient reinigen und standardisieren
- Problematische Spaltennamen automatisch beheben
- Behandeln Sie Excel -Importprobleme nahtlos
Ressourcen lernen: Der Funktionen Seite in der Pyjanitor -Dokumentation ist ein guter Ausgangspunkt. Sie können auch überprüfen Helfen Sie Pandas mit Pyjanitor Sprechen Sie bei Pydata Sydney.
# 7. Sqlalchemy – Datenbankverbinder
Analytics -Ingenieure arbeiten häufig mit mehreren Datenbanken und müssen komplexe Abfragen ausführen, Verbindungen effizient verwalten und verschiedene SQL -Dialekte verarbeiten. Das Schreiben von RAW-Datenbankverbindungscode ist zeitaufwändig und fehleranfällig, insbesondere wenn es sich um Verbindungsbeamten, Transaktionsmanagement und datenbankspezifische Macken handelt.
Sqlalchemy Bietet ein leistungsstarkes Toolkit für die Arbeit mit Datenbanken in Python. Es kümmert sich um das Verbindungsmanagement, bietet Datenbankabstraktion und bietet sowohl ORM-Funktionen auf hoher Ebene als auch SQL-Expressionstools auf niedriger Ebene. Dies macht es perfekt für Analyseingenieure, die zuverlässige Datenbankinteraktionen benötigen, ohne die Komplexität der manuellen Verwaltung von Verbindungen zu verwalten.
// Schlüsselmerkmale
- Verbindung zu mehreren Datenbanktypen mit konsistenter Syntax herstellen
- Verwalten Sie die Verbindungspools und Transaktionen automatisch
- Schreiben Sie Datenbank-agnostische Abfragen, die über Plattformen hinweg funktionieren
- Führen Sie bei Bedarf RAW SQL mit Parameterbindung aus
- Datenbankmetadaten und Selbstbeobachtung nahtlos umgehen
Ressourcen lernen: Beginnen Sie mit Sqlalchemy Tutorial was sowohl Kern- als auch ORM -Ansätze abdeckt. Auch zuschauen SQLALCHEMY: Die beste SQL -Datenbankbibliothek in Python von Arjan Codes auf YouTube.
# Einpacken
Diese Python -Bibliotheken sind nützlich für das moderne Analysetechnik. Jeder befasst sich mit bestimmten Schmerzpunkten im Analyse -Workflow.
Denken Sie daran, die besten Werkzeuge sind diejenigen, die Sie tatsächlich verwenden. Wählen Sie eine Bibliothek aus dieser Liste aus, verbringen Sie eine Woche damit, sie in einem echten Projekt zu implementieren, und Sie werden schnell sehen, wie die richtigen Python -Bibliotheken Ihren Workflow für Analytics Engineering vereinfachen können.
Bala Priya c ist ein Entwickler und technischer Schriftsteller aus Indien. Sie arbeitet gern an der Schnittstelle zwischen Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Ihre Interessensgebiete und Fachgebiete umfassen DevOps, Information Science und natürliche Sprachverarbeitung. Sie liest gerne, schreibt, codieren und Kaffee! Derzeit arbeitet sie daran, ihr Wissen mit der Entwicklergemeinschaft zu lernen und zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsstücke und vieles mehr autorisiert. Bala erstellt auch ansprechende Ressourcenübersichten und Codierungs -Tutorials.