Avis des lecteurs
Résumé:Le livre sur l'architecture des données offre un guide complet pour les personnes impliquées dans l'analyse et l'architecture des données, et s'adresse à un public varié. Si certains utilisateurs l'ont trouvé accessible et instructif, d'autres l'ont critiqué pour sa mauvaise organisation, ses répétitions excessives et ses problèmes de qualité d'impression.
Avantages:⬤ Couverture complète des concepts d'architecture de données
⬤ Accessible et lisible pour les non-ingénieurs
⬤ Bonne référence pour comprendre les bases de l'architecture de données.
⬤ Contenu mal organisé et répétitif
⬤ Nécessite une meilleure supervision éditoriale
⬤ Faible qualité d'impression affectant la lisibilité
⬤ Quelques inexactitudes factuelles et informations confuses.
(basé sur 7 avis de lecteurs)
Titre original :
Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist
Contenu du livre :
Au cours des cinq dernières années, le concept de big data a mûri, la science des données s'est développée de manière exponentielle et l'architecture des données est devenue un élément standard de la prise de décision au sein des organisations. Malgré tous ces changements, les principes de base qui façonnent l'architecture des données sont restés les mêmes.
Il est toujours nécessaire d'avoir une vue d'ensemble et de comprendre la place de ses données dans le grand schéma des choses. Architecture des données : A Primer for the Data Scientist, deuxième édition, aborde la question de l'architecture globale, à savoir comment les données volumineuses s'intègrent dans l'infrastructure d'information existante ou dans les systèmes d'entreposage de données. Il s'agit d'un sujet essentiel non seulement pour les scientifiques des données, les analystes et les gestionnaires, mais aussi pour les chercheurs et les ingénieurs qui ont de plus en plus besoin de traiter des ensembles de données vastes et complexes.
Tant que les données ne sont pas collectées et ne peuvent pas être placées dans un cadre ou une architecture existants, elles ne peuvent pas être utilisées à leur plein potentiel. S'appuyant sur des années d'expérience pratique et utilisant de nombreux exemples et études de cas provenant de diverses industries, les auteurs tentent d'expliquer cette image plus large dans laquelle s'inscrivent les big data, donnant aux data scientists le contexte nécessaire pour savoir comment les pièces du puzzle doivent s'emboîter.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780128169162 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 431 |
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