97 dolog, amit minden adatmérnöknek tudnia kell: A szakértők kollektív bölcsességei

Olvasói vélemények

A könyv az adatmérnöki témák átfogó feltárását nyújtja, és a különböző készségszintű olvasók számára is vonzó. Több szerző hozzájárulását tartalmazza, ami változatos betekintést nyújt. Néhány olvasó azonban megkérdőjelezi az egyszeri olvasók számára nyújtott értékét, tekintettel az árára és az egyes szerepkörökre vonatkozó relevancia változatosságára.

⬤ Értékes tartalom különböző érettségi szinten lévő adatmérnökök számára
⬤ több szerzőtől származó változatos meglátásokat kínál
⬤ egyes olvasók szerint megéri az árát.

⬤ Magas ár az egyszeri olvasásért
⬤ csak néhány téma találhat visszhangra az egyes olvasók körében
⬤ átlagos lapminőség.

(4 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

97 Things Every Data Engineer Should Know: Collective Wisdom from the Experts

Könyv tartalma:

Használja ki az adatmérnökök iránti mai égig érő keresletet. Ezzel a mélyreható könyvvel a jelenlegi és a leendő mérnökök megtanulják a nagy és kis adatok kezelésének hatékony, valós, legjobb gyakorlatait. Neves vállalatok, köztük a Twitter, a Google, a Stitch Fix, a Microsoft, a Capital One és a LinkedIn munkatársai osztják meg tapasztalataikat és tanulságaikat a különféle konkrét és gyakran kínzó kihívások leküzdéséhez.

A Tobias Macey, a népszerű Data Engineering Podcast házigazdája által szerkesztett könyv 97 tömör és hasznos tippet mutat be az adatok tisztításához, előkészítéséhez, kezeléséhez, tárolásához, feldolgozásához és beviteléhez. Az adatmérnökök, adatarchitektek, adatcsapatvezetők, adattudósok, gépi tanulási mérnökök és szoftvermérnökök nagy hasznát veszik majd társaik bölcsességének és tapasztalatának.

A témák a következők:

⬤ Az adatvonal fontossága - Julien Le Dem.

⬤ Adatbiztonság adatmérnökök számára - Katharine Jarmul.

⬤ A kétféle adatmérnöki és adatmérnöki típus - Jesse Anderson.

⬤ Six Dimensions for Picking an Analytical Data Warehouse - Gleb Mezhanskiy.

⬤ Az általunk ismert ETL vége - Paul Singman.

⬤ Adatmérnöki karrierépítés - Vijay Kiran.

⬤ Modern metaadatok a modern adathalmazhoz - Prukalpa Sankar.

⬤ Az adattesztjeid megbuktak! Most mi legyen? - Sam Bail.