In - Helion
ebook
Autor: Joe Reis, Matt HousleyTytuł oryginału: Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems
Tłumaczenie: Rados
ISBN: 978-83-8322-155-7
stron: 432, Format: ebook
Data wydania: 2023-05-01
Księgarnia: Helion
Cena książki: 59,50 zł (poprzednio: 119,00 zł)
Oszczędzasz: 50% (-59,50 zł)
Osoby które kupowały "In", wybierały także:
- Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych 149,00 zł, (67,05 zł -55%)
- Excel 2013. Kurs video. Poziom drugi. Przetwarzanie i analiza danych 79,00 zł, (35,55 zł -55%)
- Zarz 99,00 zł, (49,50 zł -50%)
- Eksploracja danych za pomoc 67,00 zł, (33,50 zł -50%)
- Google Analytics od podstaw. Analiza wp 69,00 zł, (34,50 zł -50%)
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
- Czym jest inżynieria danych?
- 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
- Czym jest cykl życia inżynierii danych?
- 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
- Czym jest architektura danych?
- 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
- Podstawowe elementy systemów składowania danych
- 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
- Zapytania
- 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
- Ogólne uwagi dotyczące serwowania danych
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
- Ludzie
- 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