Python大數據專案X工程X產品: 資料工程師的升級攻略 (第2版) | 誠品線上

Python大數據專案X工程X產品: 資料工程師的升級攻略 (第2版)

內容簡介

內容簡介 ★☆★☆★ 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

作者介紹

作者介紹 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。

產品目錄

產品目錄 【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 API --- FastAPI 07 容器管理工具 Docker 7.1 為什麼要用 Docker 7.2 建立第一個Docker Image --- Dockerfile 7.3 發布 Docker Image 7.4 雲端部屬 7.5 Docker Swarm 7.6 部屬服務 【第2 篇 產品迭代-- 測試運維】 08 自動化測試 8.1 單元測試 Unit Test 09 CICD 持續性整合、部屬 9.1 什麼是 CICD ？ 9.2 CI 持續性整合 9.3 Gitlab-CI、以爬蟲專案為例 9.4 Gitlab-CI，建立 Docker Image 9.5 Gitlab-CI，部屬新版本 9.6 Gitlab-CI、以 API 專案為例 9.7 總結 【第3 篇 API 產品上線】 10 API 服務網址 10.1 為什麼需要網址？ 10.2 No-Ip 免費的網址申請 10.3 Let's Encrypt 免費的 SSL 憑證 10.4 Traefik 10.5 API 結合Traefik 10.6 總結 【第4 篇 資料視覺化】 11 視覺化工具 11.1 什麼是視覺化？ 11.2 Redash 11.3 Redash 帳號設定 11.4 資料庫連接 11.5 匯入資料 11.6 製作第一個圖表 11.7 第一個 Dashboard 11.8 設定下拉式選單 11.9 其他 BI 工具 【第5 篇 排程管理工具】 12 排程管理工具 - Apache Airflow 12.1 事前準備 12.2 什麼是排程管理工具？ 12.3 為什麼選擇 Airflow ？ 12.4 什麼是 Airflow ？ 12.5 架設第一個 Airflow 12.6 DAG 介紹 12.7 常見 Operator 介紹 12.8 Airflow 結合爬蟲 - CeleryExecutor 12.9 結論 13 Redis 介紹 13.1 什麼是 Redis ？ 13.2 使用Docker 架設Redis - 結合 Celery 【第6 篇 監控系統】 14 監控工具介紹 14.1 為什麼需要監控系統？ 14.2 最知名的開源監控系統之一 14.3 架設個人化監控儀表板 14.4 總結 15 結論

商品規格

試閱文字

自序 : 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，已經到Senior 等級。另外，本書不單純以技術為主軸，而是引入真實案例、真實情境，讓讀者更能體會到，為什麼要使用這些技術，是為了解決什麼樣的問題。

✤ Side Project
工程師、分析師，除了專研技術以外，發展個人的Side Project，也漸漸成為主流，筆者的專案，FinMind，也是從Side Project 慢慢發展起來，目前在GitHub 得到 1,900 stars，算是得到一些認可。開發Side Project 有什麼好處呢？除了對履歷上加分外，持續開發，接觸的層面會更多更廣，對於架構設計、產品開發上，更加有經驗。且不只是接觸技術，而是有真實的案例，可以證明，你會這項技術，並應用在真實場景。另外，工程師最大的優勢是，有能力做出產品，甚至是分析能力，都有可能幫助讀者，創造出個人產品、品牌，筆者希望能借助本書，讓更多讀者進入這個領域，更多讀者開始建立個人 Project、產品、品牌。
最後，感謝深智數位出版社，邀請筆者撰寫這本書，讓筆者有機會，分享本書內容、產品開發經驗、大數據技術，給各位讀者。
林子軒

最佳賣點

最佳賣點 : ★☆★☆★ 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 ★☆★☆★