Wussten Sie, dass ‚Dateningenieur‘ ist die am schnellsten wachsende Rolle in der Branche?
Heutzutage, Die meisten Möchtegern-Datenwissenschafter konzentrieren sich immer noch darauf, die begehrte Rolle des Datenwissenschaftlers zu ergattern. Das ist verständlich: der ganze Hype in den Medien und der Community verherrlicht die Rolle eines Data Scientists. Aber es ist der Dateningenieur, der als dunkles Pferd auftauchte.
Was ist nicht wirklich überraschend, Wahrheit? Datenwissenschaft Profis widmen sich in der Nähe 60-70% deiner Zeit zum Sammeln, Daten bereinigen und verarbeiten, Das ist genau das gleiche wie ein Data Engineer!
Tech-Giganten wie Netflix, Facebook, Amazonas, Über, etc. sammeln Daten in einer noch nie dagewesenen Geschwindigkeit, und sie stellen Dateningenieure ein wie nie zuvor. Es gab keinen besseren Zeitpunkt, um in dieses Feld einzusteigen!!
Leider, Es gibt keinen einheitlichen Weg, um Data Engineer zu werden. Die meisten Möchtegern-Datenwissenschafter haben noch nicht einmal von der Position gehört; sie neigen dazu, es bei der Arbeit zu lernen.
Ich habe eine Liste von Data Engineering-Büchern zusammengestellt, um Ihnen den Einstieg in dieses florierende Feld zu erleichtern und sicherzustellen, dass Sie mit den verschiedenen Begriffen vertraut sind, Fähigkeiten und andere erforderliche Nuancen.
Und warum sind die Bücher?
Viele erfolgreiche Menschen führen ihren Erfolg auf das Lesen von Büchern zurück. Eigentlich, der Gründer und CEO von DataPeaker, Herr. Kunal Jain, lese jede woche ein buch. Es gibt keinen Ersatz für Bücher, ist immer noch eine der besten Ressourcen, die Sie in die Finger bekommen möchten.
Bücher sind eine wichtige Möglichkeit, Informationen aus dem Data Engineering aufzunehmen. Lasst uns beginnen!
1. Das Data Engineering Kochbuch von Andreas Kretz
Es gibt eine Menge Verwirrung darüber, wie man ein Dateningenieur wird. Ich habe viele Möchtegern-Datenwissenschafter getroffen, die nicht einmal wussten, dass diese Rolle existiert!!
Hier ist ein E-Book von Andreas Kertz mit ausführlichen Fallstudien, Codes, Podcasts, Vorstellungsgespräche, Fallstudien und mehr. Ich betrachte dies als Komplettpaket für jeden, der Data Engineer werden möchte.
Und das i-Tüpfelchen? Dieses E-Book ist kostenlos!! Jawohl, Sie können es sofort verwenden. Lern es, üben und bereiten Sie sich jetzt auf Ihre Data Engineering Position vor!
Klicken Sie hier, um darauf zuzugreifen – Das Data Engineering Kochbuch
2. DW 2.0 – Die Architektur für die nächste Generation des Data Warehousing vom Vater des Data Warehousing WH Inmon
Dieses Buch beschreibt die Zukunft der Datenspeicherung, die heute technisch möglich ist., sowohl architektonisch als auch technisch.
Mir gefällt sehr, wie sorgfältig das Buch strukturiert ist und die meisten Themen im Zusammenhang mit der Datenarchitektur und den zugrunde liegenden Herausforderungen behandelt., wie Sie das vorhandene System nutzen und ein Data Warehouse darauf aufbauen können, und Best Practices, um Ausgaben auf sehr praktische Weise zu rechtfertigen.
Dieses Buch wurde entwickelt, um:
- Jeder, der ein Data Engineering Professional werden möchte
- Organisationen, die diese Funktion in ihre Systeme integrieren möchten.
- Datenarchitekten
- DBA
- Systemdesigner und
- Datenspeicher-Profis
DW 2.0. es ist * Geschrieben von ihm „Eltern des Datenspeichers“, Bill Inmon, Kolumnist und Newsletter-Redakteur für The Bill Inmon Channel im Business Intelligence Network.
Das sollte man sich nicht entgehen lassen!! Hier erhalten Sie eine Kopie: Amazon.com.
3. Agiles Data Warehouse-Design: kollaborative dimensionale Modellierung, von der Tafel zum Sternschema von Lawrence Corr
Das ist ein tolles Buch. Lawrence Corr bietet eine umfassende Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erfassung von Business Intelligence- und Data Warehousing-Anforderungen und deren Umwandlung in leistungsstarke Modelle mithilfe einer Technik namens Model Storm. (Modell + Brainstorming).
Was ist mehr, Sie finden ein Konzept namens BEAM, ein agiler Ansatz für die dimensionale Modellierung zur Verbesserung der Kommunikation zwischen Data Warehouse-Designern und Business Intelligence-Stakeholdern.
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4.
Was willst du als Data Scientist?
Wie wäre es mit sauberen und zuverlässigen Daten? Mit dem gesamten kommerziellen Wert erfasst und in den Daten gut dargestellt, würde auf jeden Fall genaue und robuste Datenmodelle wünschen, hohe Anwendungsagilität und durchdachte Modelle als Endergebnis.
Wie würden Sie sich fühlen, wenn Ihnen jemand diese Wünsche erfüllt und Ihren Traum, ein Champion Data Engineer zu werden, wahr wird?? Dann, Warum darauf warten? ‚jemand‘ Erfülle deine Wünsche, wenn du einen Weg findest, deinen Weg zu markieren und dir diese Wünsche zu erfüllen, indem du einfach dieses Buch liest?
Jawohl, dieses buch ist die dritte auflage, ist eine umfassende Bibliothek aktueller dimensionaler Modellierungstechniken, die vollständigste Sammlung der Geschichte. Deckt neue und verbesserte dimensionale Modellierungsmuster für schematische Sterndiagramme ab, fügt zwei neue Kapitel zu ETL-Techniken hinzu, enthält neue und erweiterte Geschäftsmatrizen für 12 Fallstudien, und mehr.
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5. Learning Spark de Holden Karau
Heute, große Datenmengen werden generiert, ein Maßstab, den wir uns nur vorstellen können. Viele Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Erhöhung der Komplexität von Operationen und das hat zu neuen Entwicklungen im Bereich Data Engineering geführt..
Dieses ausgezeichnete Buch von Holden Karau bietet ein wertvolles Nachschlagewerk für alle Doktoranden., Forscher und Wissenschaftler, die daran interessiert sind, das Potenzial von Big Data-Anwendungen zu erkunden.
Tauchen Sie ein in die Welt der Innovationen bei der Erfassung und Massage von Daten, Das Endziel besteht darin, die besten und am besten klassifizierten Daten für Ihr Machine-Learning-Modell zu erhalten. Spark ist heute das effizienteste Datenverarbeitungs-Framework in Unternehmen.
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Data Engineering ist ein multidisziplinäres Gebiet mit Anwendungen in der Kontrolle, Entscheidungstheorie und das aufstrebende Gebiet der Bioinformatik. Es gibt keine Bücher auf dem Markt, die das Thema für Nicht-Experten zugänglich machen.
Dann, wenn Sie gerade erst anfangen und ein gutes Buch brauchen, um alles über Data Engineering zu lernen, dann funke, Ein Computing-Framework in ClusterEin Cluster ist eine Gruppe miteinander verbundener Unternehmen und Organisationen, die im selben Sektor oder geografischen Gebiet tätig sind, und die zusammenarbeiten, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Diese Gruppierungen ermöglichen die gemeinsame Nutzung von Ressourcen, Wissen und Technologien, Förderung von Innovation und Wirtschaftswachstum. Cluster können sich über eine Vielzahl von Branchen erstrecken, Von der Technologie bis zur Landwirtschaft, und sind von grundlegender Bedeutung für die regionale Entwicklung und die Schaffung von Arbeitsplätzen.... die zur Verarbeitung von, Big Data abfragen und analysieren, ist das Werkzeug, das Sie lernen müssen und dies ist Ihr Buch, das Sie lesen sollten.
Alle Theorie- und Praxiskonzepte werden anwenderfreundlich und in leicht verständlicher Sprache erklärt.
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7. Big Data: Prinzipien und Best Practices skalierbarer Datensysteme in Echtzeit von Nathan Marz
Dieses Buch richtet sich an Führungskräfte, Berater, Berater, Spezialisten, Fachleute und alle, die sich für Data Engineering Evaluation interessieren.
Beschreibt einen skalierbaren, leicht verständlichen Ansatz für Big-Data-Systeme, den ein kleines Team erstellen und ausführen kann.. Nach einem realistischen Beispiel, Dieses Buch führt den Leser durch die Theorie von Big-Data-Systemen, wie man sie in der Praxis umsetzt und wie man sie implementiert und betreibt, wenn sie gebaut sind.
Deswegen, wenn du der CEO bist / CXO einer Organisation und Sie möchten die Praxis des Data Engineering in Ihrer Organisation einführen, Sie sollten dieses Buch nehmen und auf den Data Engineering Blueprint Ihres Unternehmens zugreifen.
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8.
Die Konzepte in diesem Buch drehen sich um die Aufgabe, Daten zu sammeln und nützliche Informationen aus diesen Daten zu extrahieren.. Fünf einzelne Abschnitte, die in diesem Buch behandelt werden, sind:
- Datenskalierbarkeit
- Konsistenz
- Verlässlichkeit
- Effizienz und
- Wartbarkeit
Martin Kleppmann hilft Ihnen, sich in dieser vielfältigen Landschaft zurechtzufinden, indem er die Vor- und Nachteile verschiedener Technologien zur Verarbeitung und Speicherung von Daten untersucht..
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9. Big Data, Schwarzes Buch: deckt Hadoop . ab 2, Karte verkleinern, Bienenstock, GARN, Schwein, R und Datenvisualisierung
Das Ziel dieses Buches ist es, eine neue Generation vielseitiger Big-Data-Analysten und -Entwickler zu schaffen, die mit grundlegenden und fortgeschrittenen Analysetechniken zur Manipulation und Analyse von Daten bestens vertraut sind.
Deswegen, wenn Sie Data Engineering Tools kennenlernen möchten, dieses buch muss man unbedingt gelesen haben. Deckt umfassend alle Tools ab, die Ihnen helfen, sich in Daten einzumischen und Strategien zu entwickeln, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
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Abschließende Anmerkungen
Data Engineer zu werden ist keine leichte Aufgabe. Erfordert ein tiefes Verständnis der Tools, Prozesse und Techniken, um das Beste aus strukturierten Daten herauszuholen / unstrukturiert.
Sie können selbst einen Data Engineering-Pfad skizzieren, indem Sie diesen umfassenden Artikel lesen.: Du möchtest Dateningenieur werden? Hier ist eine vollständige Liste der Ressourcen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.
Ich hoffe, Ihnen hat meine Sammlung von Data Engineering-Büchern gefallen!! Ich würde auf jeden Fall gerne wissen, ob es Bücher gibt, die ich empfehlen kann.. Teile die Namen im Kommentarbereich unten.
