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Handbuch Data Engineering: Robuste Datensysteme planen und erstellen
Der praxisnahe Überblick über die gesamte Data-Engineering-LandschaftDas Buch vermittelt grundlegende Konzepte des Data Engineering und beschreibt Best Practices für jede Phase des DatenlebenszyklusMit dem Data-Engineering-Lifecycle bietet es einen konzeptionellen Rahmen, der langfristig Gültigkeit haben wirdEs unterstützt Sie - jenseits des Hypes - bei der Auswahl der richtigen Datentechnologien, Architekturen und Prozesse und verfolgt den Cloud-First-AnsatzData Engineering hat sich in den letzten zehn Jahren rasant weiterentwickelt, so dass viele Softwareentwickler, Data Scientists und Analysten nach einer zusammenfassenden Darstellung grundlegender Techniken suchen. Dieses praxisorientierte Buch bietet einen umfassenden Überblick über das Data Engineering und gibt Ihnen mit dem Data-Engineering-Lifecycle ein Framework an die Hand, das die Evaluierung und Auswahl der besten Technologien für reale Geschäftsprobleme erleichtert. Sie erfahren, wie Sie Systeme so planen und entwickeln, dass sie den Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden optimal gerecht werden.
Die Autoren Joe Reis und Matt Housley führen Sie durch den Data-Engineering-Lebenszyklus und zeigen Ihnen, wie Sie eine Vielzahl von Cloud-Technologien kombinieren können, um die Bedürfnisse von Datenkonsumenten zu erfüllen. Sie lernen, die Konzepte der Datengenerierung, -aufnahme, -orchestrierung, -transformation, -speicherung und -verwaltung anzuwenden, die in jeder Datenumgebung unabhängig von der verwendeten Technologie von entscheidender Bedeutung sind. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie Data Governance und Sicherheit in den gesamten Datenlebenszyklus integrieren.
Die Autoren Joe Reis und Matt Housley führen Sie durch den Data-Engineering-Lebenszyklus und zeigen Ihnen, wie Sie eine Vielzahl von Cloud-Technologien kombinieren können, um die Bedürfnisse von Datenkonsumenten zu erfüllen. Sie lernen, die Konzepte der Datengenerierung, -aufnahme, -orchestrierung, -transformation, -speicherung und -verwaltung anzuwenden, die in jeder Datenumgebung unabhängig von der verwendeten Technologie von entscheidender Bedeutung sind. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie Data Governance und Sicherheit in den gesamten Datenlebenszyklus integrieren.
494 pages, Kindle Edition
Published August 1, 2023
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Community Reviews
Displaying 1 of 1 review
February 13, 2024
Das "Handbuch Data Engineering" von Joe Reis ist ein sehr gutes Sachbuch, dass die Balance zwischen praxisnahen Beispielen und Theorie scheinbar sehr gut halten kann. Es ist ein umfassendes Werk, das nicht nur die theoretischen Grundlagen, sondern auch praktische Anwendungen der Datenanalyse beschreibt. Besonders hervorzuheben ist die Art und Weise, wie Reis reale Beispiele einsetzt, um komplexe Konzepte verständlich zu machen.
Eine Besonderheit des Buches ist die Verwendung von Beispielen aus der echten Welt, um den Lesern zu zeigen, wie Datenanalysen in verschiedenen Projekten / Problemstellungen angewendet werden können. Durch die praxisnahen Beispiele wird dem Leser aufgezeigt, wie die Essenz der Datenmodellierung auch auf eigene Projekte angewandt werden kann.
Besonders hervorzuheben sind die Modelle, die Reis zur Beschreibung der Herangehensweise an ein Problem mit Datenanalyse präsentiert. Diese Modelle bieten einen klaren Leitfaden für Data Engineers und helfen dabei, komplexe Probleme in überschaubare Teile zu zerlegen. Die begleitende Annotation ist äußerst hilfreich, um die Schritte und Überlegungen hinter jedem Modell zu verdeutlichen.
Meiner einziger Verbesserungsvorschlag zu dem Buch, ist die Tatsache, dass die Modelle und Beispiele nicht als Farbkopien ausgebracht wurden. Da Visualisierungen eine wichtige Rolle im Verständnis von Daten spielen, könnten farbige Modelle zu einem besseren Verständnis führen. Zusätzlich sind farbliche Modelle schlichtweg schöner anzusehen. Jedoch spielt dabei natürlich auch die wirtschaftlichkeit eine Rolle. Diese Modelle sind nicht als Mathematische Anwendungen zu verstehen, sondern bilden viel eher die Arbeitsweise und den Gedankengang eines Data Engineers ab.
Insgesamt ist "Handbuch Data Engineering" ein sehr schönesWerk, dass sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Data Heads wertvolle Erkenntnisse bietet. Joe Reis hat es geschafft, komplexe Konzepte zugänglich zu machen und gleichzeitig die praktische Anwendbarkeit nicht aus den Augen zu verlieren. Es ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für jeden, der in der Welt der Datenanalyse tätig ist.
Eine Besonderheit des Buches ist die Verwendung von Beispielen aus der echten Welt, um den Lesern zu zeigen, wie Datenanalysen in verschiedenen Projekten / Problemstellungen angewendet werden können. Durch die praxisnahen Beispiele wird dem Leser aufgezeigt, wie die Essenz der Datenmodellierung auch auf eigene Projekte angewandt werden kann.
Besonders hervorzuheben sind die Modelle, die Reis zur Beschreibung der Herangehensweise an ein Problem mit Datenanalyse präsentiert. Diese Modelle bieten einen klaren Leitfaden für Data Engineers und helfen dabei, komplexe Probleme in überschaubare Teile zu zerlegen. Die begleitende Annotation ist äußerst hilfreich, um die Schritte und Überlegungen hinter jedem Modell zu verdeutlichen.
Meiner einziger Verbesserungsvorschlag zu dem Buch, ist die Tatsache, dass die Modelle und Beispiele nicht als Farbkopien ausgebracht wurden. Da Visualisierungen eine wichtige Rolle im Verständnis von Daten spielen, könnten farbige Modelle zu einem besseren Verständnis führen. Zusätzlich sind farbliche Modelle schlichtweg schöner anzusehen. Jedoch spielt dabei natürlich auch die wirtschaftlichkeit eine Rolle. Diese Modelle sind nicht als Mathematische Anwendungen zu verstehen, sondern bilden viel eher die Arbeitsweise und den Gedankengang eines Data Engineers ab.
Insgesamt ist "Handbuch Data Engineering" ein sehr schönesWerk, dass sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Data Heads wertvolle Erkenntnisse bietet. Joe Reis hat es geschafft, komplexe Konzepte zugänglich zu machen und gleichzeitig die praktische Anwendbarkeit nicht aus den Augen zu verlieren. Es ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für jeden, der in der Welt der Datenanalyse tätig ist.
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