Avis des lecteurs
Résumé:Le livre propose des exemples pratiques et est utile pour comprendre l'ingénierie des données Azure, en particulier pour les nouveaux venus. Cependant, il souffre d'une focalisation étroite, ne couvrant pas d'autres concepts et technologies Azure importants.
Avantages:Le livre contient de nombreux exemples pratiques et les meilleures pratiques, il est bien organisé et aide à comprendre les concepts par la pratique. Il comprend un référentiel GitHub utile et de superbes diagrammes qui améliorent la compréhension.
Inconvénients:Le livre se concentre principalement sur Azure Data Explorer et ne couvre pas les autres technologies d'ingénierie des données Azure, telles que les lacs de données, les types de fichiers et les moteurs de calcul. Certains lecteurs estiment que le titre de l'ouvrage ne répond pas à leurs attentes.
(basé sur 5 avis de lecteurs)
Titre original :
Data Engineering on Azure
Contenu du livre :
Data Engineering on Azure vous apprend à construire une plateforme de données évolutive et robuste répondant aux normes les plus strictes de l'industrie.
Il existe un fossé important entre l'exécution de processus d'apprentissage automatique et de données en tant que prototypes et leur déploiement dans un environnement cloud de production. Data Engineering on Azure révèle les techniques architecturales, opérationnelles et de gestion des données qui alimentent les infrastructures de données basées sur le cloud et construites sur la plateforme Microsoft Azure.
Data Engineering on Azure vous apprend à construire une plateforme de données évolutive et robuste répondant aux normes les plus strictes de l'industrie. Tous les exemples sont basés sur la plateforme big data de production qui alimente les opérations de croissance de la clientèle de Microsoft. Vous apprendrez les techniques et les meilleures pratiques que l'auteur Vlad Riscutia et son équipe utilisent au quotidien, notamment l'automatisation et DevOps, l'exécution d'un pipeline d'apprentissage automatique fiable et la gestion de votre inventaire de données. Les exemples sont illustrés par Azure. Les modèles et les techniques sont transférables à d'autres plateformes cloud.
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Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781617298929 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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