Ze wzgl

Osoby które kupowały "In", wybierały także:

• NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w j 149,00 zł, (59,60 zł -60%)
• Web scraping. Kurs video. Zautomatyzowane pozyskiwanie danych z sieci 139,00 zł, (55,60 zł -60%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego 199,00 zł, (79,60 zł -60%)
• Microsoft Excel. Kurs video. Wykresy i wizualizacja danych 199,00 zł, (89,55 zł -55%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych 149,00 zł, (67,05 zł -55%)

Spis treści

Inżynieria danych w praktyce. Kluczowe koncepcje i najlepsze technologie eBook -- spis treści

Przedmowa

Część I. Podstawy i bloki budulcowe

• 1. Czym jest inżynieria danych?
  • Czym jest inżynieria danych?
    • Definicja inżynierii danych
    • Cykl życia inżynierii danych
    • Ewolucja inżyniera danych
    • Inżynieria danych a nauka o danych
  • Umiejętności w zakresie inżynierii danych i wykonywane działania
    • Znaczenie dojrzałości danych dla inżyniera danych
    • Umiejętności inżyniera danych
    • Obowiązki biznesowe
    • Obowiązki techniczne
    • Kontinuum ról inżynierii danych od A do B
  • Inżynierowie danych wewnątrz organizacji
    • Inżynierowie danych wewnętrznych systemów firmy a inżynierowie danych systemów zewnętrznych
    • Inżynierowie danych a inne role techniczne
    • Inżynierowie danych a kierownictwo biznesowe
  • Podsumowanie
  • Zasoby dodatkowe
• 2. Cykl życia inżynierii danych
  • Czym jest cykl życia inżynierii danych?
    • Cykl życia danych a cykl życia inżynierii danych
    • Generowanie - systemy źródłowe
    • Przechowywanie
    • Pozyskiwanie
    • Przekształcanie
    • Serwowanie danych
  • Główne nurty w cyklu życia inżynierii danych
    • Bezpieczeństwo
    • Zarządzanie danymi
    • DataOps
    • Architektura danych
    • Orkiestracja
    • Inżynieria oprogramowania
  • Podsumowanie
  • Zasoby dodatkowe
• 3. Projektowanie dobrej architektury danych
  • Czym jest architektura danych?
    • Definicja architektury korporacyjnej
    • Definicja architektury danych
    • "Dobra" architektura danych
  • Zasady dobrej architektury danych
    • Zasada 1. Mądrze dobieraj wspólne komponenty
    • Zasada 2. Przygotuj się na awarie
    • Zasada 3. Tworzenie architektury z myślą o skalowalności
    • Zasada 4. Architektura to przywództwo
    • Zasada 5. Pracuj nad architekturą ciągle
    • Zasada 6. Buduj luźno powiązane systemy
    • Zasada 7. Podejmuj odwracalne decyzje
    • Zasada 8. Traktuj bezpieczeństwo priorytetowo
    • Zasada 9. Korzystaj z FinOps
  • Główne pojęcia dotyczące architektury danych
    • Dziedziny i usługi
    • Systemy rozproszone, skalowalność i projektowanie z uwzględnieniem awarii
    • Sprzężenia ścisłe a sprzężenia luźne: warstwy, monolity i mikrousługi
    • Dostęp użytkowników - pojedynczy użytkownik a wielodostęp
    • Architektura sterowana zdarzeniami
    • Projekty typu brownfield kontra projekty typu greenfield
  • Przykłady i typy architektury danych
    • Hurtownia danych
    • Jeziora danych
    • Konwergencja, jeziora danych nowej generacji i platforma danych
    • Nowoczesny stos danych
    • Architektura Lambda
    • Architektura Kappa
    • Model przepływu danych oraz ujednolicone przetwarzanie wsadowe i strumieniowe
    • Architektura dla IoT
    • Siatka danych
    • Przykłady innych architektur danych
  • Kto jest zaangażowany w projektowanie architektury danych?
  • Podsumowanie
  • Zasoby dodatkowe
• 4. Wybór technologii w całym cyklu życia inżynierii danych
  • Wielkość i możliwości zespołu
  • Szybkość wprowadzania produktów na rynek
  • Interoperacyjność
  • Optymalizacja kosztów i wartości biznesowej
    • Całkowity koszt posiadania
    • Całkowity koszt alternatywny posiadania
    • FinOps
  • Teraźniejszość kontra przyszłość - technologie niezmienne kontra przejściowe
    • Nasza rada
  • Lokalizacja
    • Lokalnie
    • Chmura
    • Chmura hybrydowa
    • Rozwiązania wielochmurowe
    • Decentralizacja. Blockchain i przetwarzanie brzegowe
    • Nasza rada
    • Argumenty za "repatriacją" z chmury
  • Budowanie zamiast kupowania
    • Oprogramowanie open source
    • Własne ogrody otoczone murem
    • Nasza rada
  • Monolit czy rozwiązanie modułowe
    • Monolit
    • Architektura modułowa
    • Wzorzec rozproszonego monolitu
    • Nasza rada
  • Rozwiązania bezserwerowe kontra rozwiązania oparte na serwerach
    • Rozwiązania bezserwerowe
    • Kontenery
    • Jak ocenić rozwiązanie serwerowe w porównaniu z bezserwerowym?
    • Nasza rada
  • Optymalizacja, wydajność i wojny testów porównawczych
    • Big data. na lata dziewięćdziesiąte
    • Bezsensowne porównania kosztów
    • Asymetryczna optymalizacja
    • Niech kupujący się strzeże
  • Nurty cyklu życia inżynierii danych i ich wpływ na wybór technologii
    • Zarządzanie danymi
    • DataOps
    • Architektura danych
    • Przykład orkiestracji - Airflow
    • Inżynieria oprogramowania
  • Podsumowanie
  • Zasoby dodatkowe

Część II. Cykl życia inżynierii danych w szczegółach

• 5. Generowanie danych w systemach źródłowych
  • Źródła danych - jak tworzone są dane?
  • Systemy źródłowe. Najważniejsze pojęcia
    • Pliki i dane bez struktury
    • Interfejsy API
    • Bazy danych aplikacji (systemy OLTP)
    • Systemy przetwarzania analitycznego online (OLAP)
    • Przechwytywanie zdarzeń zmiany danych
    • Logi
    • Logi bazy danych
    • CRUD
    • Tylko wstawianie
    • Komunikaty i strumienie
    • Rodzaje czasu
  • Praktyczne szczegóły dotyczące systemów źródłowych
    • Bazy danych
    • Interfejsy API
    • Współdzielenie danych
    • Zewnętrzne źródła danych
    • Kolejki komunikatów i platformy strumieniowego przesyłania zdarzeń
  • Z kim będziesz pracować?
  • Nurty inżynierii danych i ich wpływ na systemy źródłowe
    • Bezpieczeństwo
    • Zarządzanie danymi
    • DataOps
    • Architektura danych
    • Orkiestracja
    • Inżynieria oprogramowania
  • Podsumowanie
  • Zasoby dodatkowe
• 6. Składowanie
  • Podstawowe elementy systemów składowania danych
    • Dyski magnetyczne
    • Dyski SSD
    • Pamięć operacyjna
    • Infrastruktura sieci i procesor
    • Serializacja
    • Kompresja
    • Buforowanie
  • Systemy składowania danych
    • Składowanie na pojedynczym serwerze a składowanie rozproszone
    • Spójność ostateczna kontra spójność silna
    • Składowanie w plikach
    • Blokowe systemy składowania
    • Magazyn obiektów
    • Systemy składowania oparte na pamięci podręcznej i pamięci operacyjnej
    • Rozproszony system plików Hadoop
    • Składowanie strumieniowe
    • Indeksy, partycjonowanie i klastrowanie
  • Abstrakcje składowania w inżynierii danych
    • Hurtownia danych
    • Jeziora danych
    • Data lakehouse
    • Platformy danych
    • Architektura pamięci masowej stream-to-batch
  • Wielkie pomysły i trendy dotyczące składowania
    • Katalog danych
    • Współdzielenie danych
    • Schemat
    • Oddzielenie przetwarzania od składowania
    • Cykl życia systemów składowania i utrzymywanie danych
    • Magazyny dla jednego i wielu dzierżawców
  • Z kim będziesz pracować?
  • Główne nurty
    • Bezpieczeństwo
    • Zarządzanie danymi
    • DataOps
    • Architektura danych
    • Orkiestracja
    • Inżynieria oprogramowania
  • Podsumowanie
  • Zasoby dodatkowe
• 7. Pozyskiwanie danych
  • Czym jest pozyskiwanie danych?
  • Kluczowe zagadnienia inżynieryjne dotyczące fazy pozyskiwania danych
    • Dane związane kontra dane niezwiązane
    • Częstość
    • Pozyskiwanie synchroniczne a asynchroniczne
    • Serializacja i deserializacja
    • Przepustowość i skalowalność
    • Niezawodność i trwałość
    • Ładunek danych
    • Wzorce pozyskiwania pull, push czy odpytywanie?
  • Zagadnienia dotyczące pozyskiwania danych partiami
    • Ekstrakcja migawkowa lub różnicowa
    • Eksportowanie i pozyskiwanie oparte na plikach
    • Systemy ETL kontra ELT
    • Wstawianie, aktualizacje i rozmiar partii
    • Migracje danych
  • Zagadnienia dotyczące pozyskiwania komunikatów i pozyskiwania strumieniowego
    • Ewolucje schematu
    • Spóźnione dane
    • Kolejność zdarzeń i wielokrotne dostarczanie
    • Ponowne odtwarzanie
    • Czas życia
    • Rozmiar wiadomości
    • Obsługa błędów i kolejki utraconych wiadomości
    • Konsumenci typu pull kontra konsumenci typu push
    • Lokalizacja
  • Sposoby pozyskiwania danych
    • Bezpośrednie połączenie z bazą danych
    • Przechwytywanie zdarzeń zmian danych
    • Interfejsy API
    • Kolejki komunikatów i platformy strumieniowego przesyłania zdarzeń
    • Zarządzane łączniki danych
    • Przenoszenie danych za pomocą obiektowego magazynu danych
    • EDI
    • Bazy danych i eksportowanie plików
    • Problemy z popularnymi formatami plików
    • Powłoka
    • SSH
    • SFTP i SCP
    • Webhooki
    • Interfejs webowy
    • Web scraping
    • Urządzenia do przesyłania danych wykorzystywane do migracji
    • Współdzielenie danych
  • Z kim będziesz pracować?
    • Interesariusze w górnej części strumienia przetwarzania
    • Interesariusze z dolnej części strumienia przetwarzania
  • Główne nurty
    • Bezpieczeństwo
    • Zarządzanie danymi
    • DataOps
    • Orkiestracja
    • Inżynieria oprogramowania
  • Podsumowanie
  • Zasoby dodatkowe
• 8. Zapytania, modelowanie i przekształcenia
  • Zapytania
    • Czym jest zapytanie?
    • Cykl życia zapytania
    • Optymalizator zapytań
    • Poprawa wydajności zapytań
    • Zapytania do danych przekazywanych strumieniowo
  • Modelowanie danych
    • Co to jest model danych?
    • Pojęciowe, logiczne i fizyczne modele danych
    • Normalizacja
    • Techniki modelowania danych analitycznych pozyskiwanych partiami
    • Modelowanie danych pozyskiwanych strumieniowo
  • Przekształcenia
    • Przekształcenia wsadowe
    • Widoki zmaterializowane, federacja i wirtualizacja zapytań
    • Przekształcanie i przetwarzanie danych przekazywanych strumieniowo
  • Z kim będziesz pracować?
    • Interesariusze w górnej części strumienia przetwarzania
    • Interesariusze z dolnej części strumienia przetwarzania
  • Główne nurty
    • Bezpieczeństwo
    • Zarządzanie danymi
    • DataOps
    • Architektura danych
    • Orkiestracja
    • Inżynieria oprogramowania
  • Podsumowanie
  • Zasoby dodatkowe
• 9. Serwowanie danych na potrzeby analizy, uczenia maszynowego i odwróconych procesów ETL
  • Ogólne uwagi dotyczące serwowania danych
    • Zaufanie
    • Jaki jest przypadek użycia i kto jest użytkownikiem?
    • Produkty danych
    • Produkt samoobsługowy czy nie?
    • Definicje danych i logika
    • Siatki danych
  • Analityka
    • Analityka biznesowa
    • Analityka operacyjna
    • Analityka wbudowana
  • Uczenie maszynowe
  • Co inżynier danych powinien wiedzieć o ML?
  • Sposoby serwowania danych na potrzeby analityki i uczenia maszynowego
    • Wymiana za pomocą plików
    • Bazy danych
    • Systemy strumieniowe
    • Zapytania federacyjne
    • Współdzielenie danych
    • Warstwy semantyki i metryk
    • Serwowanie danych w notatnikach
  • Odwrócony ETL
  • Z kim będziesz pracować?
  • Główne nurty
    • Bezpieczeństwo
    • Zarządzanie danymi
    • DataOps
    • Architektura danych
    • Orkiestracja
    • Inżynieria oprogramowania
  • Podsumowanie
  • Zasoby dodatkowe

Część III. Bezpieczeństwo, prywatność i przyszłość inżynierii danych

• 10. Bezpieczeństwo i prywatność
  • Ludzie
    • Moc negatywnego myślenia
    • Zawsze bądź paranoikiem
  • Procesy
    • Teatr bezpieczeństwa kontra nawyki bezpieczeństwa
    • Aktywne zabezpieczenia
    • Zasada najmniejszych uprawnień
    • Wspólna odpowiedzialność w chmurze
    • Zawsze twórz kopie zapasowe danych
    • Przykładowa polityka bezpieczeństwa
  • Technologia
    • Wdrażanie poprawek i aktualizacji
    • Szyfrowanie
    • Logowanie, monitorowanie i ostrzeganie
    • Dostęp do sieci
    • Bezpieczeństwo niskopoziomowej inżynierii danych
  • Podsumowanie
  • Zasoby dodatkowe
• 11. Przyszłość inżynierii danych
  • Cykl życia inżynierii danych nie zniknie
  • Zmniejszenie złożoności i rozwój łatwych w użyciu narzędzi danych
  • System operacyjny danych w skali chmury i lepsza interoperacyjność
  • Korporacyjna inżynieria danych
  • Tytuły zawodowe i zakresy obowiązków będą się zmieniać.
  • Ewolucja nowoczesnego stosu danych w kierunku stosu danych na żywo
    • Stos danych na żywo
    • Potoki strumieniowe i analityczne bazy danych czasu rzeczywistego
    • Fuzja danych z aplikacjami
    • Ścisłe sprzężenie zwrotne między aplikacjami a uczeniem maszynowym
    • Dane ciemnej materii i rozwój. arkuszy kalkulacyjnych?!
  • Podsumowanie

A. Serializacja i kompresja. Szczegóły techniczne

B. Sieć w chmurze

Skorowidz