Handbuch Data Engineering

Robuste Datensysteme planen und erstellen

Der praxisnahe Überblick über die gesamte Data-Engineering-Landschaft

Verlag	OReilly (dpunkt)
Autor:innen	Joe Reis, Matt Housley
Fassung	489 Seiten, Softcover
Erschienen	08/2023
ISBN	978-3-96009-216-2 9783960092162

Buch

€49,90 inkl. MwSt.

Best.-Nr.: OR-216

Versandkostenfrei (D)

Lieferbar in 48 h

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Robuste Datensysteme planen und erstellen

Der praxisnahe Überblick über die gesamte Data-Engineering-Landschaft

Verlag:	OReilly (dpunkt)
Autor:innen	Joe Reis, Matt Housley
Fassung:	489 Seiten, Softcover
Erschienen:	08/2023
ISBN:	978-3-96009-216-2 9783960092162

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Handbuch Data Engineering

Robuste Datensysteme planen und erstellen

Der praxisnahe Überblick über die gesamte Data-Engineering-Landschaft

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Verlag:	OReilly (dpunkt)
Autor:innen	Joe Reis, Matt Housley
Fassung:	489 Seiten, Softcover
Erschienen:	08/2023
ISBN:	978-3-96009-216-2 9783960092162
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Datentechnologien, Architekturen und Prozesse für reale Geschäftsprobleme

Dieses Buch vermittelt praxisnah grundlegende Konzepte des Data Engineerings und beschreibt Best Practices für jede Phase des Datenlebenszyklus. Viele Software Engineers, Datenanalystinnen und Data Scientists suchen nach einer zusammenfassenden Darstellung der grundlegenden Techniken. Ihnen gibt dieses praxisorientierte Buch mit dem Data Engineering Lifecycle ein Framework an die Hand, das die Evaluierung und Auswahl der besten Technologien für reale Geschäftsprobleme erleichtert. Sie erfahren, wie Sie Systeme so planen und entwickeln, dass sie den Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden optimal gerecht werden.

Blick ins Buch: Handbuch Data Engineering

Joe Reis und Matt Housley führen Sie durch den Data Engineering Lifecycle und zeigen Ihnen, wie Sie eine Vielzahl von Cloud-Technologien kombinieren können, um die Bedürfnisse von Datenkonsumenten zu erfüllen. Sie lernen, die Konzepte der Generierung, Ingestion, Orchestrierung, Transformation, Speicherung und Bereitstellung von Daten anzuwenden, die in jeder Datenumgebung – unabhängig von der konkret verwendeten Technologie – von entscheidender Bedeutung sind.

Erhalten Sie einen kompakten Überblick über die gesamte Praxis des Data Engineering
Beurteilen Sie Problemstellungen im Data Engineering anhand eines umfassenden Frameworks von Best Practices
Wählen Sie geeignete Datentechnologien, -architekturen und -prozesse jenseits des Marketing-Hypes aus
Nutzen Sie den Data Engineering Lifecycle, um eine robuste Infrastruktur zu entwerfen und aufzubauen
Erfahren Sie, wie Sie Data Governance und Sicherheit in den gesamten Lebenszyklus Ihrer Daten integrieren

Aus dem Inhalt

Teil 1 – Grundlagen und Bausteine

Data Engineering – eine Beschreibung
Der Data Engineering Lifecycle
Konzeption einer guten Datenarchitektur
Wahl der Technologien für den kompletten Data Engineering Lifecycle

Teil 2 – Der Data Engineering Lifecycle im Detail

Datengenerierung in den Quellsystemen
Speicherung
Ingestion
Queries, Modellierung und Transformation
Bereitstellung von Daten für Analysen, Machine Learning und Reverse ETL

Teil 3 – Sicherheit, Datenschutz und die Zukunft des Data Engineering

Sicherheit und Datenschutz
Die Zukunft des Data Engineering

Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

"Eine klare, zeitlose Anleitung, die sich auf die Kernkonzepte und das grundlegende Wissen konzentriert, das für eine erfolgreiche Tätigkeit als Data Engineer erforderlich ist."

— Julie Price, Senior Product Manager, SingleStore

"Dieses Buch entmystifiziert Data Engineering und wird zu Ihrem ultimativen Leitfaden für den erfolgreichen Umgang mit Daten."

— Bruno Aziza, Head of Data Analytics, Google Cloud

Leseprobe

In dieser Leseprobe skizzieren die Autoren die fünf Phasen des Data Engineering Lifecycle – Generierung, Speicherung, Ingestion, Transformation, Bereitstellung. Durch all diese Phasen ziehen sich zudem übergeordnete Ziele wie eine optimale Rendite, Minimierung von Risiken und Maximierung von Wert und Nutzen der Daten.

Wer hat's geschrieben?

Joe Reis ist ein businessorientierter Daten-Nerd, der seit 20 Jahren in der Datenbranche tätig ist. Seine Tätigkeitsbereiche umfassen statistische Modellierung, Prognosen, Machine Learning, Data Engineering, Datenarchitektur und fast alles, was dazwischen liegt. Joe Reis ist der CEO und Mitbegründer von Ternary Data, einem Beratungsunternehmen für Data Engineering und Datenarchitektur mit Sitz in Salt Lake City, Utah. Er engagiert sich ehrenamtlich in verschiedenen Technologiegruppen und unterrichtet an der University of Utah. In seiner Freizeit geht Joe gerne klettern, produziert elektronische Musik und unternimmt mit seinen Kindern verrückte Abenteuer.

Matt Housley ist Consultant für Data Engineering und ein Experte für die Cloud. Nach ersten Programmiererfahrungen mit Logo, Basic und 6502-Assembler hat er an der University of Utah in Mathematik promoviert. Danach begann Matt Housley im Bereich der Data Science zu arbeiten und spezialisierte sich schließlich auf Cloud-basiertes Data Engineering. Zusammen mit Joe Reis gründete er Ternary Data, wo er seine Lehrerfahrung nutzt, um künftige Data Engineers auszubilden und Teams zu einer robusten Datenarchitektur zu beraten. Matt und Joe referieren außerdem im „The Monday Morning Data Chat“ über alles, was mit Daten zu tun hat.