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El modelo mental subyacente a cada pipeline de datos: lotes vs. streaming como una compensación entre latencia y completitud, DAGs como grafos de dependencia en lugar de orden de ejecución, y por qué la idempotencia es lo que hace que los reintentos y los backfills sean seguros: el modelo detrás de cada una de las otras páginas de esta sección.
Procesos por lotes vs. streaming y el ciclo de vida de las canalizaciones.
Transformaciones y el flujo de trabajo de ingeniería analítica.
Comprobaciones de Great Expectations y Pandera.
Pipelines comprobables, observables y reproducibles.
A single-page roundup of every highlight bullet from the 11 pages in the Data Engineering section, grouped by source page so you can scan all 44 takeaways without opening each article individually.