डेटा पाइपलाइंस

डेटा साइंस को समझना

Sara Billen

Curriculum Manager

$$ एक स्रोत से डेटा संग्रह और इनजेशन

डेटा साइंस को समझना

$$ तीन स्रोतों से डेटा संग्रह और इनजेशन

$$

हम स्केल कैसे करें?

एक से अधिक डेटा स्रोत:

  • पब्लिक रिकॉर्ड्स
  • APIs
  • डेटाबेस

अलग-अलग डेटा टाइप्स:

  • अनस्ट्रक्चर्ड डेटा
  • टेबुलर डेटा
  • रियल-टाइम स्ट्रीमिंग डेटा जैसे, tweets
डेटा साइंस को समझना

डेटा पाइपलाइन क्या है?

  • डेटा को परिभाषित चरणों में ले जाता है
  • कलेक्शन और स्टोरेज ऑटोमेटेड
    • हर घंटे, रोज़, साप्ताहिक शेड्यूल
    • किसी इवेंट से ट्रिगर
  • जनरेटेड अलर्ट्स से मॉनिटर किया जाता है
  • बिग डेटा प्रोजेक्ट्स के लिए आवश्यक
  • डेटा इंजीनियर्स कस्टम सॉल्यूशंस बनाते हैं
  • Extract Transform Load (ETL)

डेटा पाइपलाइन

डेटा साइंस को समझना

केस स्टडी: स्मार्ट होम

डेटा स्रोत आवृत्ति
मौसम स्थितियाँ National Weather Service API हर 30 मिनट
आपके क्षेत्र के ट्वीट्स Twitter API रियल-टाइम स्ट्रीम
इंडोर तापमान स्मार्ट होम थर्मोस्टैट हर 5 मिनट
लाइट्स की स्थिति स्मार्ट बल्ब्स हर मिनट
लॉक्स की स्थिति स्मार्ट डोर लॉक्स हर 15 सेकंड
ऊर्जा खपत स्मार्ट मीटर साप्ताहिक
डेटा साइंस को समझना

Extract

Extract चरण

स्रोत आवृत्ति
National Weather API हर 30 मिनट
Twitter API रियल-टाइम स्ट्रीम
स्मार्ट होम थर्मोस्टैट हर 5 मिनट
स्मार्ट बल्ब्स हर मिनट
स्मार्ट डोर लॉक्स हर 15 सेकंड
स्मार्ट मीटर साप्ताहिक
डेटा साइंस को समझना

Transform

Load चरण

डेटा साइंस को समझना

Transform

इतना डेटा आते हुए, हम इसे व्यवस्थित और उपयोग में आसान कैसे रखें?

$$ उदाहरण ट्रांसफॉर्मेशन:

  • कई स्रोतों को एक डेटासेट में जोड़ना
  • डेटा स्ट्रक्चर्स को डेटाबेस स्कीमा में फिट करना
  • अप्रासंगिक डेटा हटाना

डेटा तैयारी और एक्सप्लोरेशन इस चरण में नहीं होते

डेटा साइंस को समझना

Load

Load चरण

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ऑटोमेशन

ऑटोमेशन

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अभ्यास करते हैं!

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