Data Engineering Notes RGPV | B.Tech Data Science Subject

Data-Driven Decisions | RGPV Data Engineering in Hindi

Role of the Data Engineer in Data-Driven Organizations | RGPV Data Engineering in Hindi

Modern Data Strategies in Data Engineering

Introduction to Elements of Data in Data Engineering

The Five Vs of Data: Volume, Velocity, Variety, Veracity, and Value

Variety – Data Types & Data Sources

Activities to Improve Veracity and Value in Data Engineering

The Evolution of Data Architectures in Data Science

विभिन्न Cloud Platforms पर Modern Data Architecture | Modern Data Architecture on Various Cloud Platforms

Modern Data Architecture Pipeline – Ingestion और Storage

Modern Data Architecture Pipeline – Processing और Consumption

Streaming Analytics Pipeline in Data Science

Securing and Scaling the Data Pipeline

Securing and Scaling the Data Pipeline: Cloud Security

Securing and Scaling the Data Pipeline: Security of Analytics Workloads

Securing and Scaling the Data Pipeline: ML Security

Securing and Scaling the Data Pipeline: Scaling Data Pipeline

Securing and Scaling the Data Pipeline: Creating a Scalable Infrastructure

Securing and Scaling the Data Pipeline: Creating Scalable Components

Ingesting and Preparing Data in Data Science

ETL और ELT तुलना in Data Engineering

Data Wrangling in Data Science

Data Discovery in Data Science

Data Structure in Data Science | डेटा स्ट्रक्चर क्या है और इसके प्रकार

Data Cleaning in Data Science | डेटा क्लीनिंग क्या है?

Data Enrichment in Data Science | डेटा इनरिचमेंट क्या है?

Data Validation in Data Science | डेटा वैलिडेशन क्या है और क्यों जरूरी है?

Data Publishing in Data Engineering | डेटा पब्लिशिंग क्या है और क्यों जरूरी है?

Ingesting by Batch or by Stream in Data Science | बैच और स्ट्रीम डेटा इंजेस्टिंग में अंतर और उपयोग

Comparing Batch and Stream Ingestion in Data Science | बैच और स्ट्रीम ingesting की तुलना

Batch Ingestion Processing in Data Engineering | बैच इंजेशन प्रोसेसिंग क्या है और कैसे काम करती है?

Purpose-Built Systems in Data Science | प्रयोजन-निर्मित (Purpose-Built) सिस्टम क्या होते हैं?

Data Ingestion Tools in Data Engineering | डेटा इंजेशन टूल्स क्या हैं?

Scaling Considerations for Batch Processing in Data Science | बैच प्रोसेसिंग को स्केल करने के महत्वपूर्ण पहलू

Stream Processing in Data Engineering | स्ट्रीम प्रोसेसिंग क्या है और कैसे काम करती है?

Scaling Considerations for Stream Processing in Data Engineering | स्ट्रीम प्रोसेसिंग को स्केल करने के प्रमुख पहलू

Ingesting IoT Data by Stream in Data Science | IoT डेटा को स्ट्रीम द्वारा ingest करना

Storing and Organizing Data in Data Science | डेटा को स्टोर करना और व्यवस्थित करना

Storage in the Modern Data Architecture | आधुनिक डेटा आर्किटेक्चर में स्टोरेज की भूमिका

Data Lake Storage in Data Engineering | डेटा लेक स्टोरेज क्या है और कैसे उपयोग करें?

Data Warehouse Storage in Data Science | डेटा वेयरहाउस स्टोरेज क्या है?

Storage in Support of the Pipeline in Data Science | डेटा साइंस पाइपलाइन को समर्थन देने वाला स्टोरेज

Purpose-Built Databases in Data Science | डेटा साइंस में उद्देश्य-आधारित डेटाबेस क्या हैं?

Securing Storage in Data Engineering | डेटा इंजीनियरिंग में स्टोरेज सुरक्षा कैसे करें?

Processing Big Data in Data Science | डेटा साइंस में बड़े डेटा को प्रोसेस करना

Apache Hadoop in Data Science | डेटा साइंस में Apache Hadoop का उपयोग

Apache Spark in Data Science | डेटा साइंस में Apache Spark का उपयोग

Amazon EMR in Data Science | डेटा साइंस में Amazon EMR का उपयोग

Processing Data for ML & Automating the Pipeline in Data Science | ML के लिए डेटा प्रोसेसिंग और पाइपलाइन ऑटोमेशन

ML Concepts for Data Science | डेटा साइंस के लिए मशीन लर्निंग अवधारणाएँ

ML Lifecycle in Data Science | डेटा साइंस में ML लाइफसाइकल समझें

Framing the ML Problem to Meet the Business Goal | व्यवसाय-लक्ष्य के अनुरूप ML समस्या फ्रेम करना

Collecting Data in Data Science | डेटा साइंस में डेटा एकत्र करना

Applying Labels to Training Data with Known Targets | ज्ञात टारगेट्स के साथ प्रशिक्षण डेटा को लेबल करना

Data Pre-processing in Data Science | डेटा साइंस में डेटा पूर्व-प्रसंस्करण

Feature Engineering in Data Science | डेटा साइंस में फीचर इंजीनियरिंग

Developing a Model in Data Science | डेटा साइंस में मॉडल विकसित करना

Deploying a Model in Data Science | डेटा साइंस में मॉडल डिप्लॉय करना

ML Infrastructure on AWS | AWS पर ML इंफ्रास्ट्रक्चर

Amazon SageMaker in Data Engineering | डेटा इंजीनियरिंग में SageMaker उपयोग

Automating the Pipeline in Data Science | डेटा साइंस में पाइपलाइन को ऑटोमेट करना

Automating Infrastructure Deployment in Data Science | डेटा साइंस में इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉयमेंट को ऑटोमेट करना

CI/CD & Automating with AWS Step Functions in Data Science | डेटा साइंस में CI/CD और AWS Step Functions द्वारा ऑटोमेशन