Postarea Top 5 cărți de învățat ingineria datelor a apărut mai întâi pe Tutoriale pentru știința datelor
Dezvăluie viitorul: scufundă-te adânc în lumea științei datelor astăzi! Tutoriale pentru știința datelor.
Top 5 cărți de învățat Ingineria datelor, Ingineria datelor este un domeniu critic în domeniul mai larg al științei și analizei datelor, care se concentrează pe proiectarea, construirea și gestionarea sistemelor și proceselor care permit colectarea, stocarea, procesarea și analiza unor volume mari de date.
Pe măsură ce organizațiile se bazează din ce în ce mai mult pe date pentru a conduce luarea deciziilor și a strategiei, ingineria datelor a devenit crucială pentru a se asigura că datele sunt accesibile, fiabile și utilizabile.
Responsabilitățile cheie ale inginerilor de date
- Arhitectura datelor: Inginerii de date proiectează și implementează arhitecturi de date robuste care acceptă stocarea și recuperarea datelor. Ei dezvoltă modele de date și stabilesc modul în care datele vor curge prin diferite sisteme.
- Integrarea datelor: Aceștia lucrează pentru a consolida datele din diverse surse, inclusiv baze de date, API-uri și fluxuri de date externe, pentru a se asigura că datele din diferite silozuri pot fi accesate și utilizate în mod eficient.
- Dezvoltarea conductei de date: Inginerii de date construiesc, întrețin și optimizează conductele de date care automatizează procesul de colectare, transformare și încărcare a datelor (ETL). Acest lucru asigură că datele sunt procesate în timp real sau aproape în timp real.
- Calitatea datelor și guvernanță: Asigurarea calității și integrității datelor este esențială. Inginerii de date implementează mecanisme pentru validarea, curățarea și monitorizarea datelor și lucrează pentru a impune politicile de guvernare a datelor.
- Colaborare cu oamenii de știință și analiștii de date: Inginerii de date colaborează îndeaproape cu oamenii de știință de date, analiștii și alte părți interesate pentru a înțelege nevoile lor de date și pentru a se asigura că infrastructura de date acceptă cerințele analitice și operaționale.
| S/N | Numele cărții | Autor | Link de carte |
|---|---|---|---|
| 1. | Ingineria datelor cu Python | Paul Crickard | Cumpărați pe Amazon |
| 2. | Proiectarea aplicațiilor intensive în date | Martin Kleppmann | Cumpărați pe Amazon |
| 3. | Spark: Ghidul definitiv: procesarea datelor mari simplificată | Bill Chambers, Matei Zaharia | Cumpărați pe Amazon |
| 4. | Știința datelor pentru manechini | Lillian Pierson, Jake Porway | Cumpărați pe Amazon |
| 5. | Setul de instrumente pentru depozitul de date | Ralph Kimball, Margy Ross | Cumpărați pe Amazon |
Instrumente și tehnologii în ingineria datelor
Ingineria datelor se bazează pe un set divers de instrumente și tehnologii, inclusiv:
- Sisteme de management al bazelor de date (DBMS): baze de date SQL (de exemplu, PostgreSQL, MySQL) și baze de date NoSQL (de exemplu, MongoDB, Cassandra) pentru stocarea datelor structurate și nestructurate.
- Soluții de depozitare a datelor: Platforme precum Amazon Redshift, Google BigQuery și Snowflake pentru stocarea și procesarea datelor analitice.
- Tehnologii Big Data: Framework precum Apache Hadoop și Apache Spark pentru procesarea seturi de date mari.
- Instrumente ETL: Instrumente pentru extragerea, transformarea și încărcarea datelor, cum ar fi Apache NiFi, Talend și Informatica.
- Platforme cloud: Serviciile oferite de AWS, Google Cloud Platform și Microsoft Azure oferă infrastructură scalabilă și instrumente pentru sarcinile de inginerie a datelor.
Concluzie
Ingineria datelor servește drept coloana vertebrală a științei și a analizei datelor, asigurând că datele sunt organizate, accesibile și gata pentru analiză.
Prin stăpânirea tehnicilor de arhitectură a datelor, de integrare și de dezvoltare a conductelor, inginerii de date joacă un rol esențial în transformarea datelor brute în informații valoroase care pot conduce la succesul afacerii.
Postarea Top 5 cărți de învățat ingineria datelor a apărut mai întâi pe Tutoriale pentru știința datelor
Deblocați-vă geniul interior al datelor: explorați, învățați și transformați-vă cu Data Science Haven! Tutoriale pentru știința datelor.
