97 cose che ogni ingegnere dei dati dovrebbe sapere: La saggezza collettiva degli esperti

Recensioni dei lettori

Il libro offre un'esplorazione completa degli argomenti dell'ingegneria dei dati, rivolgendosi a lettori di diversi livelli di competenza. Contiene contributi di più autori, che offrono una gamma diversificata di approfondimenti. Tuttavia, alcuni lettori ne mettono in dubbio il valore per i lettori occasionali, dato il prezzo e la variabilità della rilevanza per i singoli ruoli.

⬤ Contenuti preziosi per ingegneri dei dati a diversi livelli di maturità
⬤ offre approfondimenti diversificati da parte di più autori
⬤ considerati validi da alcuni lettori.

⬤ Prezzo elevato per una lettura una tantum
⬤ solo alcuni argomenti possono avere una risonanza con i singoli lettori
⬤ qualità della carta media.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Approfittate dell'attuale altissima domanda di ingegneri dei dati. Con questo libro approfondito, gli ingegneri attuali e aspiranti impareranno le migliori pratiche del mondo reale per la gestione dei dati grandi e piccoli. I collaboratori di aziende importanti come Twitter, Google, Stitch Fix, Microsoft, Capital One e LinkedIn condividono le loro esperienze e le lezioni apprese per superare una serie di sfide specifiche e spesso fastidiose.

Curato da Tobias Macey, conduttore del popolare Data Engineering Podcast, questo libro presenta 97 consigli concisi e utili per la pulizia, la preparazione, la gestione, l'archiviazione, l'elaborazione e l'ingestione dei dati. Ingegneri dei dati, architetti dei dati, manager di team di dati, scienziati dei dati, ingegneri dell'apprendimento automatico e ingegneri del software trarranno grande beneficio dalla saggezza e dall'esperienza dei loro colleghi.

Tra gli argomenti trattati:

⬤ L'importanza del lignaggio dei dati - Julien Le Dem.

⬤ Sicurezza dei dati per gli ingegneri dei dati - Katharine Jarmul.

⬤ I due tipi di ingegneria dei dati e di ingegneri dei dati - Jesse Anderson.

⬤ Sei dimensioni per la scelta di un data warehouse analitico - Gleb Mezhanskiy.

⬤ La fine dell'ETL come lo conosciamo - Paul Singman.

⬤ Costruire una carriera come ingegnere dei dati - Vijay Kiran.

⬤ Metadati moderni per uno stack di dati moderno - Prukalpa Sankar.

⬤ I vostri test sui dati sono falliti! E adesso? - Sam Bail.