Handbuch Data Engineering
Robuste Datensysteme planen und erstellen
Übersetzung: Schock, Helena
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Das Buch vermittelt grundlegende Konzepte des Data Engineering und beschreibt Best Practices für jede Phase des Datenlebenszyklus Mit dem Data-Engineering-Lifecycle bietet es einen konzeptionellen Rahmen, der langfristig Gültigkeit haben wird Es unterstützt Sie - jenseits des Hypes - bei der Auswahl der richtigen Datentechnologien, Architekturen und Prozesse und verfolgt den Cloud-First-Ansatz Data Engineering hat sich in den letzten zehn Jahren rasant entwickelt, sodass viele Software Engineers, Datenanalystinnen und Data Scientists nach einer zusammenfassenden Darstellung der grundlegende...
Das Buch vermittelt grundlegende Konzepte des Data Engineering und beschreibt Best Practices für jede Phase des Datenlebenszyklus Mit dem Data-Engineering-Lifecycle bietet es einen konzeptionellen Rahmen, der langfristig Gültigkeit haben wird Es unterstützt Sie - jenseits des Hypes - bei der Auswahl der richtigen Datentechnologien, Architekturen und Prozesse und verfolgt den Cloud-First-Ansatz
Data Engineering hat sich in den letzten zehn Jahren rasant entwickelt, sodass viele Software Engineers, Datenanalystinnen und Data Scientists nach einer zusammenfassenden Darstellung der grundlegenden Techniken suchen. Dieses praxisorientierte Buch 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.
Joe Reis und Matt Housley führen Sie durch den Data Engineering Lifecycle und zeigen Ihnen, wie Sie eine Vielzahl von Cloud-Technologien kombinieren können, um die Bedürfnisse von Datenkonsumenten zu erfüllen. Sie lernen, die Konzepte der Generierung, Ingestion, Orchestrierung, Transformation, Speicherung und Bereitstellung von Daten anzuwenden, die in jeder Datenumgebung - unabhängig von der konkret verwendeten Technologie - von entscheidender Bedeutung sind.
Erhalten Sie einen kompakten Überblick über die gesamte Praxis des Data Engineering Beurteilen Sie Problemstellungen im Data Engineering anhand eines umfassenden Frameworks von Best Practices Wählen Sie geeignete Datentechnologien, -architekturen und -prozesse jenseits des Marketing-Hypes aus Nutzen Sie den Data Engineering Lifecycle, um eine robusteInfrastruktur zu entwerfen und aufzubauen Erfahren Sie, wie Sie Data Governance und Sicherheit in den gesamten Lebenszyklus Ihrer Daten integrieren
Data Engineering hat sich in den letzten zehn Jahren rasant entwickelt, sodass viele Software Engineers, Datenanalystinnen und Data Scientists nach einer zusammenfassenden Darstellung der grundlegenden Techniken suchen. Dieses praxisorientierte Buch 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.
Joe Reis und Matt Housley führen Sie durch den Data Engineering Lifecycle und zeigen Ihnen, wie Sie eine Vielzahl von Cloud-Technologien kombinieren können, um die Bedürfnisse von Datenkonsumenten zu erfüllen. Sie lernen, die Konzepte der Generierung, Ingestion, Orchestrierung, Transformation, Speicherung und Bereitstellung von Daten anzuwenden, die in jeder Datenumgebung - unabhängig von der konkret verwendeten Technologie - von entscheidender Bedeutung sind.
Erhalten Sie einen kompakten Überblick über die gesamte Praxis des Data Engineering Beurteilen Sie Problemstellungen im Data Engineering anhand eines umfassenden Frameworks von Best Practices Wählen Sie geeignete Datentechnologien, -architekturen und -prozesse jenseits des Marketing-Hypes aus Nutzen Sie den Data Engineering Lifecycle, um eine robusteInfrastruktur zu entwerfen und aufzubauen Erfahren Sie, wie Sie Data Governance und Sicherheit in den gesamten Lebenszyklus Ihrer Daten integrieren
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