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डेटा क्लीनिंग के लिए स्वच्छ API। R पैकेज Janitor का Python कार्यान्वयन

पुस्तक के साथ आने वाला स्रोत कोड: Data Science on the Google Cloud Platform, Valliappa Lakshmanan, O'Reilly 2017

पहला ओपन-सोर्स डेटा डिस्कवरी और ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म। हम डेटा प्रैक्टिशनर्स के जीवन को आसान बनाते हैं ताकि आप अपने व्यवसाय पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

आपकी MLOps पहलों और डेटा पाइपलाइनों को किकस्टार्ट और मानकीकृत करने के लिए एक व्यापक Python पैकेज टेम्पलेट।

शीर्ष तकनीकी कंपनियों के 300+ इंजीनियरिंग ब्लॉग लेखों का एक क्यूरेटेड संग्रह। जानें कि सर्वश्रेष्ठ इंजीनियरिंग टीमें बड़े पैमाने पर वास्तविक दुनिया की समस्याओं को कैसे हल करती हैं।

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Quilt AWS पर एक वैज्ञानिक डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म है जो टीमों और AI को गहराई से वर्शन किए गए, संदर्भ-समृद्ध डेटा पैकेजों के माध्यम से डेटा खोजने, उस पर भरोसा करने और उसका पुन: उपयोग करने में मदद करता है।

ओपन-सोर्स ETL/ELT जिसे आप अपने सर्वर या क्लाउड पर तैनात कर सकते हैं। DuckDB पर निर्मित: नो-कोड/लो-कोड विजुअल पाइपलाइन या SQL, 385 घटक, dbt, CDC, डेटा गुणवत्ता, रिवर्स ETL, लाइनage, AI एजेंटों के लिए MCP। कोई वेंडर क्लाउड नहीं, प्रति-पंक्ति बिलिंग नहीं।

डेटा-केंद्रित AI संसाधनों की एक क्यूरेटेड, लेकिन अधूरी सूची।

एक डेटा इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग नॉलेज हब

Open Data Contract Standard (ODCS) का होम।

बेहतरीन डेटा कैटलॉग और ऑब्जर्वेबिलिटी प्लेटफॉर्म।

डेटा कॉन्ट्रैक्ट्स को लागू करें

Estuary के साथ डेटा प्रवाह को प्रबंधित करके, उन सिस्टम्स को लगातार सिंक्रोनाइज़ करें जहाँ आपका डेटा रहता है, उन सिस्टम्स के साथ जहाँ आप इसे रखना चाहते हैं।

FlyFish एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म है। हम सरल तरीके से डेटा मॉडल बना सकते हैं और ड्रैग-एंड-ड्रॉप के माध्यम से डेटा विज़ुअलाइज़ेशन समाधान तैयार कर सकते हैं।

SQL Server के साथ आधुनिक डेटा वेयरहाउस बनाने के लिए एक व्यापक गाइड, जिसमें ETL प्रक्रियाएं, डेटा मॉडलिंग और एनालिटिक्स शामिल हैं।

Egeria कोर।

स्पेनिश में डेटा इंजीनियरिंग के बुनियादी सिद्धांतों, तकनीकी चुनौतियों और संसाधनों का एक संग्रह

डेटा पर तेज़, लागत प्रभावी वितरित कंप्यूट के लिए समुदाय-संचालित, सरल, फिर भी शक्तिशाली फ्रेमवर्क।

Neum AI बड़े पैमाने पर वेक्टर एम्बेडिंग के निर्माण और सिंक्रनाइज़ेशन को प्रबंधित करने के लिए एक बेहतरीन फ्रेमवर्क है।

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प्रैक्टिकल डेटा इंजीनियरिंग: एक हैंड्स-ऑन रियल-एस्टेट प्रोजेक्ट गाइड

कुशल डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए Python फ्रेमवर्क। यह मॉड्यूलरिटी और सहयोग को बढ़ावा देता है, जिससे सरल, पुन: प्रयोज्य घटकों से जटिल पाइपलाइन बनाना संभव होता है।

dbt, SQL और क्लाउड वेयरहाउस के लिए ओपन-सोर्स एजेंटिक डेटा इंजीनियरिंग हार्नेस। 100+ टूल, 10 वेयरहाउस, AI-संचालित।

अपने डेटा को बेहतर तरीके से जानें! Datavines एक नेक्स्ट-जेन डेटा ऑब्जर्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म है, जो मेटाडेटा प्रबंधन और डेटा गुणवत्ता का समर्थन करता है।

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असफल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के वास्तविक दुनिया के प्रमुख उदाहरणों का संकलन

VectorFlow एक उच्च-वॉल्यूम वेक्टर एम्बेडिंग पाइपलाइन है जो कच्चे डेटा को इनजेस्ट करती है, उसे वेक्टर में बदलती है और आपकी पसंद के वेक्टर DB में लिखती है।

डेटा फ्लो इंजन डेटा एकीकरण, सिंक्रोनाइज़ेशन, एक्सचेंज, शेयरिंग, कॉन्फ़िगरेशन और शेड्यूलिंग के लिए एक अंतर्निहित डेटा-संचालित इंजन है। यह बड़े पैमाने पर डेटा कार्यों, उच्च-आवृत्ति रिपोर्टिंग, डेटा संग्रह और विषम डेटा संगतता को संभालने के लिए पाइपलाइन-निष्पादन पृथक्करण और प्लगइन लाइब्रेरी का उपयोग करता है।

Synmetrix – Cube पर प्रोडक्शन-रेडी ओपन सोर्स सिमेंटिक लेयर।