Poprawnie zaprojektowane i wdro

Osoby które kupowały "Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy", wybierały także:

• Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego 199,00 zÅ‚, (59,70 zÅ‚ -70%)
• Power BI Desktop. Kurs video. Wykorzystanie narzÄ™dzia w analizie i wizualizacji danych 349,00 zÅ‚, (104,70 zÅ‚ -70%)
• Statystyka. Kurs video. Przewodnik dla student 128,71 zÅ‚, (39,90 zÅ‚ -69%)
• Microsoft Excel. Kurs video. Wykresy i wizualizacja danych 199,00 zÅ‚, (69,65 zÅ‚ -65%)
• Analiza danych w Tableau. Kurs video. Podstawy pracy analityka 249,00 zÅ‚, (87,15 zÅ‚ -65%)

Spis treści

Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy eBook -- spis treści

Spis treści

Wprowadzenie

RozdziaÅ‚ 1. Wprowadzenie do potoków danych

• Czym jest potok danych?
• Kto tworzy potok danych?
  • Podstawy pracy z SQL i hurtowniami danych
  • Python i/lub Java
  • Przetwarzanie rozproszone
  • Podstawowa administracja systemem
  • Nastawienie bazujÄ…ce na celach
• Dlaczego w ogóle sÄ… tworzone potoki danych?
• Jak jest tworzony potok danych?

Rozdział 2. Nowoczesna infrastruktura danych

• Różnorodność źródeÅ‚ danych
  • WÅ‚asność źródÅ‚a danych
  • Interfejs pobierania danych i ich struktura
  • Wolumen danych
  • Czystość danych i ich weryfikacja
  • Opóźnienie i przepustowość systemu źródÅ‚owego
• Jezioro danych i hurtownia danych w chmurze
• NarzÄ™dzia pobierania danych
• PrzeksztaÅ‚canie danych i narzÄ™dzia modelowania
• Platformy narzÄ™dzi koordynacji sposobu pracy
  • Skierowany graf acykliczny
• Dostosowanie infrastruktury danych do wÅ‚asnych potrzeb

RozdziaÅ‚ 3. Najczęściej spotykane wzorce potoków danych

• ETL i ELT
• Pojawienie siÄ™ ELT po ETL
• Podwzorzec EtLT
• ELT w analizie danych
• ELT dla naukowca
• ELT dla produktów danych i uczenia maszynowego
  • Etapy potoku danych dla uczenia maszynowego
  • Wykorzystanie informacji zwrotnych w potoku
  • WiÄ™cej zasobów dotyczÄ…cych potoków danych dla uczenia maszynowego

Rozdział 4. Pobieranie danych - wyodrębnianie

• Przygotowanie Å›rodowiska Pythona
• Przygotowanie plikowego magazynu danych w chmurze
• WyodrÄ™bnianie danych z bazy danych MySQL
  • PeÅ‚ne i przyrostowe wyodrÄ™bnianie danych z tabeli MySQL
  • Binarny dziennik zdarzeÅ„ replikacji danych MySQL
• WyodrÄ™bnianie danych z bazy danych PostgreSQL
  • PeÅ‚ne i przyrostowe wyodrÄ™bnianie danych z tabeli PostgreSQL
  • Replikacja danych za pomocÄ… dziennika zdarzeÅ„ WAL
• WyodrÄ™bnianie danych z API REST
• WyodrÄ™bnianie danych z bazy danych MongoDB
• Strumieniowane pobieranie danych za pomocÄ… Kafki i Debezium

Rozdział 5. Pobieranie danych - wczytywanie

• Konfiguracja hurtowni danych Amazon Redshift jako miejsca docelowego
• Wczytywanie danych do hurtowni danych Redshift
  • Wczytywanie przyrostowe a peÅ‚ne
  • Wczytywanie danych wyodrÄ™bnionych z dziennika zdarzeÅ„ CDC
• Konfiguracja hurtowni danych Snowflake jako miejsca docelowego
• Wczytywanie danych do hurtowni danych Snowflake
• Używanie plikowego magazynu danych jako jeziora danych
• Frameworki typu open source
• Alternatywy komercyjne

Rozdział 6. Przekształcanie danych

• PrzeksztaÅ‚cenia pozbawione kontekstu
  • UsuniÄ™cie powtarzajÄ…cych siÄ™ rekordów w tabeli
  • Przetwarzanie adresów URL
• Kiedy powinno odbywać siÄ™ przeksztaÅ‚canie - podczas pobierania danych czy już po?
• Podstawy modelowania danych
  • Najważniejsze pojÄ™cia zwiÄ…zane z modelowaniem danych
  • Modelowanie w peÅ‚ni odÅ›wieżonych danych
  • Powolna zmiana wymiarów w celu peÅ‚nego odÅ›wieżenia danych
  • Modelowanie przyrostowo pobieranych danych
  • Modelowanie danych, które sÄ… tylko doÅ‚Ä…czane
  • Modelowanie zmiany przechwytywanych danych

RozdziaÅ‚ 7. NarzÄ™dzia instrumentacji potoków danych

• Skierowany graf acykliczny
• Konfiguracja Apache Airflow i ogólne omówienie tego frameworka
  • Instalacja i konfiguracja
  • Baza danych Apache Airflow
  • Serwer WWW i interfejs użytkownika
  • Harmonogram
  • Wykonawca
  • Operatory
• Tworzenie skierowanego grafu acyklicznego za pomocÄ… Apache Airflow
  • Prosty skierowany graf acykliczny
  • Skierowany graf acykliczny potoku danych ELT
• Dodatkowe zadania potoku danych
  • Komunikaty i powiadomienia
  • Weryfikacja danych
• Zaawansowane konfiguracje koordynacji
  • PoÅ‚Ä…czone a niepoÅ‚Ä…czone zadania potoku danych
  • Kiedy podzielić skierowany graf acykliczny?
  • Koordynacja wielu grafów za pomocÄ… operatora Sensor
• ZarzÄ…dzane opcje Apache Airflow
• Inne frameworki koordynacji

Rozdział 8. Weryfikacja danych w potoku

• Weryfikuj wczeÅ›nie i czÄ™sto
  • Jakość danych w systemie źródÅ‚owym
  • NiebezpieczeÅ„stwa zwiÄ…zane z pobieraniem danych
  • Umożliwienie analitykowi weryfikacji danych
• Prosty framework weryfikacji
  • Kod frameworka weryfikacji
  • Struktura testu weryfikacyjnego
  • Wykonywanie testu weryfikacyjnego
  • Używanie frameworka w skierowanym grafie acyklicznym Apache Airflow
  • Kiedy zatrzymać wykonywanie potoku, a kiedy tylko wygenerować ostrzeżenie i kontynuować potok?
  • Rozbudowa frameworka
• PrzykÅ‚ady testów weryfikacyjnych
  • Powielone rekordy po operacji pobierania danych
  • Nieoczekiwana zmiana liczby rekordów po operacji pobierania danych
  • Fluktuacje wartoÅ›ci wskaźników
• Komercyjne i niekomercyjne frameworki do weryfikacji danych

Rozdział 9. Najlepsze praktyki podczas pracy z potokiem danych

• ObsÅ‚uga zmian w systemach źródÅ‚owych
  • Wprowadzenie abstrakcji
  • ObsÅ‚uga kontraktów danych
  • Ograniczenia schematu podczas odczytu
• Skalowanie zÅ‚ożonoÅ›ci
  • Standaryzacja pobierania danych
  • Wielokrotne używanie logiki modelu danych
  • Zapewnienie spójnoÅ›ci zależnoÅ›ci

Rozdział 10. Pomiar i monitorowanie wydajności działania potoku danych

• Kluczowe wskaźniki potoku
• Przygotowanie hurtowni danych
  • Schemat infrastruktury danych
• Rejestrowanie danych i sprawdzanie wydajnoÅ›ci dziaÅ‚ania operacji pobierania danych
  • Pobieranie z Apache Airflow historii wykonania poszczególnych skierowanych grafów acyklicznych
  • Dodawanie funkcjonalnoÅ›ci rejestrowania danych do frameworka weryfikacji danych
• PrzeksztaÅ‚canie danych dotyczÄ…cych wydajnoÅ›ci dziaÅ‚ania
  • Wskaźnik sukcesu skierowanego grafu acyklicznego
  • Zmiana czasu wykonywania skierowanego grafu acyklicznego na przestrzeni czasu
  • Liczba testów weryfikacyjnych i wspóÅ‚czynnik sukcesu
• Koordynacja wydajnoÅ›ci dziaÅ‚ania potoku
  • Skierowany graf acykliczny dotyczÄ…cy wydajnoÅ›ci dziaÅ‚ania
• Przejrzystość wydajnoÅ›ci dziaÅ‚ania

Skorowidz