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O modelo mental por trás de cada pipeline de dados - batch vs. streaming como um trade-off de latência/completude, DAGs como grafos de dependência em vez de ordem de execução, e por que a idempotência é o que torna retries e backfills seguros - o modelo por trás de todas as outras páginas desta seção.
Batch vs. streaming e o ciclo de vida do pipeline.
Transformações e o fluxo de trabalho de engenharia de análise.
Verificações com Great Expectations e Pandera.
Pipelines testáveis, observáveis e reproduzíveis.
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.