• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

From APIs to Warehouses: AI-Assisted Data Ingestion with dlt - ​Aashish Nair скачать в хорошем качестве

From APIs to Warehouses: AI-Assisted Data Ingestion with dlt - ​Aashish Nair Трансляция закончилась 5 дней назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
From APIs to Warehouses: AI-Assisted Data Ingestion with dlt - ​Aashish Nair
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: From APIs to Warehouses: AI-Assisted Data Ingestion with dlt - ​Aashish Nair в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно From APIs to Warehouses: AI-Assisted Data Ingestion with dlt - ​Aashish Nair или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон From APIs to Warehouses: AI-Assisted Data Ingestion with dlt - ​Aashish Nair в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



From APIs to Warehouses: AI-Assisted Data Ingestion with dlt - ​Aashish Nair

In this workshop, Aashish from dltHub demonstrates a new standard for data engineering. We move away from manual scripting and toward an AI-assisted workflow that uses the open-source dlt (data load tool) library to build robust, self-healing pipelines in minutes. Modern data teams are drowning in custom API integrations. Ashish reveals how dlt’s Python-first approach eliminates the need for complex "no-code" black boxes, instead providing a transparent, scalable framework that LLMs can actually understand and manage. By integrating Model Context Protocol (MCP) servers, we transition from writing code to "prompting" entire data architectures. You’ll Learn: Automated Data Normalization: Convert nested JSON into clean, relational tables using dlt’s "auto-shredding" engine. The Model Context Protocol (MCP): Connect your AI agent directly to your database schema for error-free code generation and real-time debugging. Declarative Pipeline Configuration: Manage API pagination, rate limits, and retries through simple Python configs instead of custom boilerplate. Dynamic Schema Evolution: Protect your warehouse from breaking changes with pipelines that automatically adapt when upstream API fields change. Modern Analytics Stack: Build interactive, reactive data reports using the Marimo and Ibis Python ecosystem. Data Governance & Lineage: Access built-in metadata to track every load ID and maintain a clear audit trail of your data’s origin. Links: https://github.com/DataTalksClub/data... https://openlibrary.org/developers/api https://colab.research.google.com/git... https://dlthub.com/context https://dlthub.com/context/source/ope... https://github.com/dlt-hub/dlt TIMECODES: 03:05 - The Goal of Democratizing Data Engineering with dlt 07:41 - Deep Dive: Breaking Down the Open Library API Use Case 13:16 - Defining the REST API Source in a dlt Pipeline 22:12 - The Three Phases of dlt: Extract, Normalize, and Load 27:35 - Understanding JSON Shredding and Relational Mapping 34:50 - Pain Points in Traditional API Ingestion Workflows 43:10 - Introduction to Marimo Notebooks and Ibis for Reporting 50:18 - Setting Up the Model Context Protocol (MCP) Server 56:45 - Explaining the dlt Scaffold and Configuration Files 1:02:10 - Live Demo: Prompting the AI Agent to Build the Pipeline 1:06:40 - Using the dlt Dashboard for Visual Data Inspection 1:12:05 - Querying Live Data via the AI Agent and MCP 1:18:28 - Generating Visual Reports: Bar Charts and Line Graphs 1:25:35 - Troubleshooting AI-Generated Code and Refining Logic 1:29:10 - Closing Thoughts: The Human Element in AI Workflows This session is essential for Data Engineers, Analytics Engineers, and Python Developers looking to automate the manual toil of API integration. Whether you are building a production warehouse or a RAG pipeline for AI, this workshop provides the blueprint for scalable data ingestion. Connect with ​Aashish Linkedin -   / aashish-nair   Connect with DataTalks.Club: Join the community - https://datatalks.club/slack.html Subscribe to our Google calendar to have all our events in your calendar - https://calendar.google.com/calendar/... Check other upcoming events - https://lu.ma/dtc-events GitHub: https://github.com/DataTalksClub LinkedIn -   / datatalks-club   Twitter -   / datatalksclub   Website - https://datatalks.club/ Connect with Alexey Twitter -   / al_grigor   Linkedin -   / agrigorev   Check our free online courses: ML Engineering course - http://mlzoomcamp.com Data Engineering course - https://github.com/DataTalksClub/data... MLOps course - https://github.com/DataTalksClub/mlop... LLM course - https://github.com/DataTalksClub/llm-... Open-source LLM course: https://github.com/DataTalksClub/open... AI Dev Tools course: https://github.com/DataTalksClub/ai-d... 👉🏼 Read about all our courses in one place - https://datatalks.club/blog/guide-to-... 👋🏼 Support/inquiries If you want to support our community, use this link - https://github.com/sponsors/alexeygri... If you’re a company, reach us at alexey@datatalks.club #dltHub #dataengineering #python #ETL #ELT #automation #AI #LLM #MCPserver #apiingestion #datawarehouse #modernstack #dataanalytics #marimo #ibis #schemanormalization #opensource #dataops #datatalksclub #dataintegration

Comments
  • AI Engineering: Skill Stack, Agents, LLMOps, and How to Ship AI Products - Paul Iusztin Трансляция закончилась 3 недели назад
    AI Engineering: Skill Stack, Agents, LLMOps, and How to Ship AI Products - Paul Iusztin
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 недели назад
  • Analytics Engineering with dbt Workshop - Juan Manuel Perafan Трансляция закончилась 3 недели назад
    Analytics Engineering with dbt Workshop - Juan Manuel Perafan
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 недели назад
  • Data Engineering Zoomcamp 2026 Launch Stream Трансляция закончилась 1 месяц назад
    Data Engineering Zoomcamp 2026 Launch Stream
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 месяц назад
  • Data Engineering Zoomcamp 2026 Pre-Course Live Q&A - Alexey Grigorev Трансляция закончилась 2 месяца назад
    Data Engineering Zoomcamp 2026 Pre-Course Live Q&A - Alexey Grigorev
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 месяца назад
  • GitHub Copilot in Action 4 дня назад
    GitHub Copilot in Action
    Опубликовано: 4 дня назад
  • System Design Concepts Course and Interview Prep 1 год назад
    System Design Concepts Course and Interview Prep
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как ответить на вопросы про Kafka на интервью? Полный разбор 3 дня назад
    Как ответить на вопросы про Kafka на интервью? Полный разбор
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Ложь о десятикратном увеличении производительности ИИ, из-за которой разработчики начинают терять... 3 дня назад
    Ложь о десятикратном увеличении производительности ИИ, из-за которой разработчики начинают терять...
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Как PostgreSQL может сделать больно, когда не ожидаешь — Михаил Жилин 3 дня назад
    Как PostgreSQL может сделать больно, когда не ожидаешь — Михаил Жилин
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Head of Claude Code: What happens after coding is solved | Boris Cherny 3 дня назад
    Head of Claude Code: What happens after coding is solved | Boris Cherny
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Docker for Data Engineering: Postgres, Docker Compose, and Real-World Workflows - Alexey Grigorev Трансляция закончилась 2 месяца назад
    Docker for Data Engineering: Postgres, Docker Compose, and Real-World Workflows - Alexey Grigorev
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 месяца назад
  • Мир AI-агентов уже наступил. Что меняется прямо сейчас 1 день назад
    Мир AI-агентов уже наступил. Что меняется прямо сейчас
    Опубликовано: 1 день назад
  • Foundations of Analytics Engineer Role: Skills, Scope, and Modern Practices - Juan Manuel Perafan Трансляция закончилась 1 месяц назад
    Foundations of Analytics Engineer Role: Skills, Scope, and Modern Practices - Juan Manuel Perafan
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 месяц назад
  • ⚡️ Военная техника заходит в города || РФ объявила срочную эвакуацию 1 час назад
    ⚡️ Военная техника заходит в города || РФ объявила срочную эвакуацию
    Опубликовано: 1 час назад
  • Data Engineering Zoomcamp 2026 - Kestra Office Hours Трансляция закончилась 2 недели назад
    Data Engineering Zoomcamp 2026 - Kestra Office Hours
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 недели назад
  • ВСЕ ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ ПРО DEVOPS 18 часов назад
    ВСЕ ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ ПРО DEVOPS
    Опубликовано: 18 часов назад
  • OpenAI is Suddenly in Trouble 1 день назад
    OpenAI is Suddenly in Trouble
    Опубликовано: 1 день назад
  • Inside Claude Code With Its Creator Boris Cherny 5 дней назад
    Inside Claude Code With Its Creator Boris Cherny
    Опубликовано: 5 дней назад
  • DON’T Become a Data Engineer - Do THIS Instead 2 дня назад
    DON’T Become a Data Engineer - Do THIS Instead
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 5 месяцев назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 5 месяцев назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5