Joe Reis / Matt Housley

Handbuch Data Engineering

Robuste Datensysteme planen und erstellen

Preisspanne: 49,90 € bis 54,90 €

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Erscheinungsdatum: 03.08.2023Seitenanzahl: 492Verlag: O'ReillyAuflage: 1. AuflageEinband: Softcover ISBN Print: 978-3-96009-216-2ISBN Bundle: 978-3-96010-771-2ISBN PDF: 978-3-96010-768-2ISBN ePub: 978-3-96010-769-9 Artikelnummer: 13982

Der praxisnahe Überblick über die gesamte Data-Engineering-Landschaft

  • Das Buch vermittelt grundlegende Konzepte des Data Engineering und beschreibt Best Practices für jede Phase des Datenlebenszyklus
  • Mit dem Data-Engineering-Lifecycle bietet es einen konzeptionellen Rahmen, der langfristig Gültigkeit haben wird
  • Es unterstützt Sie – jenseits des Hypes – bei der Auswahl der richtigen Datentechnologien, Architekturen und Prozesse und verfolgt den Cloud-First-Ansatz

Data Engineering hat sich in den letzten zehn Jahren rasant entwickelt, sodass viele Software Engineers, Datenanalystinnen und Data Scientists nach einer zusammenfassenden Darstellung der grundlegenden Techniken suchen. Dieses praxisorientierte Buch gibt Ihnen 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.

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
»Dies ist ein gutes Begleitbuch für Dateningenieure mit Methoden, unterstützender Technologie, Verfahren für jede Phase des Datenlebenszyklus und Datenstrukturen. Es werden umfassende Aspekte behandelt und praktische Ratschläge Überlegungen zu Mustern, die Sie berücksichtigen müssen. Empfehlenswert für alle, die im Datenbereich arbeiten möchten.«
(scharf-links.de, November 2023)

Joe Reis / Matt Housley

Joe Reis ist ein Datenenthusiast, der seit 20 Jahren in der Datenbranche tätig ist. Seine Aufgaben reichen von statistischer Modellierung und Vorhersagemodellierung über Machine Learning und Data Engineering bis zur Datenarchitektur und fast allem, was dazwischenliegt. Joe ist der CEO und Mitbegründer von Ternary Data, einem Beratungsunternehmen für Data Engineering und Datenarchitektur mit Sitz in Salt Lake City, Utah. Außerdem engagiert er sich ehrenamtlich in verschiedenen Technologiegruppen und unterrichtet an der Universität von Utah. In seiner Freizeit geht Joe gern klettern, spielt elektronische Musik und unternimmt mit seinen Kindern verrückte Abenteuer.

Matt Housley ist ein Berater für Data Engineering und Experte für die Cloud. Nach ersten Programmiererfahrungen mit Logo, Basic und 6502-Assembler promovierte er an der Universität von Utah in Mathematik. Anschließend begann Matt im Data-Science-Bereich zu arbeiten und spezialisierte sich schließlich auf cloudbasiertes Data Engineering. Zusammen mit Joe Reis gründete er Ternary Data, wo er seine Lehrerfahrung nutzt, um künftige Data Engineers auszubilden, und Teams zu robuster Datenarchitektur berät. Im The Monday Morning Data Chat referieren Matt und Joe zudem über alles, was mit Daten zu tun hat.

  • Software Engineers – Data Scientists – Data Engineers
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