Note :
Ce livre propose une exploration complète des sujets liés à l'ingénierie des données et s'adresse à des lecteurs de différents niveaux de compétence. Il contient des contributions de plusieurs auteurs, ce qui offre un large éventail de points de vue. Cependant, certains lecteurs s'interrogent sur la valeur de l'ouvrage pour des lecteurs uniques, compte tenu de son prix et de la variabilité de sa pertinence par rapport aux rôles individuels.
Avantages:⬤ Contenu précieux pour les ingénieurs de données à différents niveaux de maturité
⬤ offre des idées diverses de plusieurs auteurs
⬤ considéré comme valant l'argent par certains lecteurs.
⬤ Prix élevé pour une lecture unique
⬤ seuls certains sujets peuvent intéresser les lecteurs individuels
⬤ qualité moyenne du papier.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
97 Things Every Data Engineer Should Know: Collective Wisdom from the Experts
Profitez de la forte demande actuelle en ingénieurs de données. Grâce à cet ouvrage approfondi, les ingénieurs actuels et futurs apprendront les meilleures pratiques du monde réel pour gérer les données, qu'elles soient petites ou grandes. Des contributeurs issus d'entreprises de renom telles que Twitter, Google, Stitch Fix, Microsoft, Capital One et LinkedIn partagent leurs expériences et les leçons qu'ils ont apprises pour surmonter une variété de défis spécifiques et souvent ennuyeux.
Édité par Tobias Macey, animateur du célèbre podcast Data Engineering, ce livre présente 97 conseils concis et utiles pour nettoyer, préparer, manipuler, stocker, traiter et ingérer des données. Les ingénieurs de données, les architectes de données, les responsables d'équipes de données, les scientifiques de données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les ingénieurs logiciels bénéficieront grandement de la sagesse et de l'expérience de leurs pairs.
Les sujets abordés sont les suivants :
⬤ L'importance du lignage des données - Julien Le Dem.
⬤ La sécurité des données pour les ingénieurs de données - Katharine Jarmul.
⬤ Les deux types d'ingénierie des données et d'ingénieurs des données - Jesse Anderson.
⬤ Les six dimensions pour choisir un entrepôt de données analytiques - Gleb Mezhanskiy.
⬤ La fin de l'ETL telle que nous la connaissons - Paul Singman.
⬤ La fin de l'ETL tel que nous le connaissons - Paul Singman.
⬤ Les métadonnées modernes pour la pile de données moderne - Prukalpa Sankar.
⬤ Vos tests de données ont échoué ! Et maintenant ? - Sam Bail.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)