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數據工程之道(設計和構建健壯的數據系統)

  • 作者：(美)喬·里斯//馬特·豪斯利|責編:王春華//馮潤峰|譯者:王夢蛟//陽沁珂//李佳寧//李卓恆
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111745273
  • 出版日期：2024/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：356
人民幣：RMB 139 元      售價：元
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內容大鋼
    數據工程在過去的十幾年發展迅速，許多軟體工程師、數據科學家和分析師想要追尋數據工程的全景。通過這本實用的書，你將學會通過數據工程生命周期框架評估現有的最佳技術，從而規劃和構建系統來滿足組織和客戶的需求。
    作者將帶領你了解數據工程生命周期，並展示各種雲技術的組合運用來滿足下游數據消費者的需求。你將了解如何應用數據生成、攝取、編排、轉換、存儲和治理的概念，無論底層技術如何，這些概念在任何數據環境中都至關重要。
作者介紹
(美)喬·里斯//馬特·豪斯利|責編:王春華//馮潤峰|譯者:王夢蛟//陽沁珂//李佳寧//李卓恆
目錄
前言
第一部分  基礎和構建塊
  第1章  數據工程概述
    1.1  什麼是數據工程
    1.2  數據工程技能和活動
    1.3  組織內部的數據工程師
    1.4  總結
    1.5  補充資料
  第2章  數據工程生命周期
    2.1  什麼是數據工程生命周期
    2.2  數據工程生命周期中的主要底層設計
    2.3  總結
    2.4  補充資料
  第3章  設計好的數據架構
    3.1  什麼是數據架構
    3.2  好的數據架構的原則
    3.3  主要架構概念
    3.4  數據架構的示例和類型
    3.5  誰參與了數據架構的設計
    3.6  總結
    3.7  補充資料
  第4章  根據數據生命周期選擇技術
    4.1  團隊大小和能力
    4.2  加速市場化
    4.3  互操作性
    4.4  成本優化和商業價值
    4.5  現在與未來：不變的與暫時的技術
    4.6  部署位置
    4.7  構建與購買
    4.8  單體與模塊化
    4.9  無伺服器與伺服器
    4.10  優化、性能和基準戰爭
    4.11  底層設計及其對技術選擇的影響
    4.12  總結
    4.13  補充資料
第二部分  深入數據工程生命周期
  第5章  源系統中的數據生成
    5.1  數據源：數據是如何生成的？
    5.2  源系統：主要觀點
    5.3  源系統實際細節
    5.4  你和誰一起工作
    5.5  數據底層設計及其對源系統的影響
    5.6  總結
    5.7  補充資料
  第6章  存儲
    6.1  數據存儲的原材料
    6.2  數據存儲系統
    6.3  數據工程存儲抽象
    6.4  存儲的重要思想和趨勢
    6.5  你和誰一起工作

    6.6  底層設計
    6.7  總結
    6.8  補充資料
  第7章  獲取
    7.1  什麼是數據獲取
    7.2  數據獲取階段的關鍵工程考慮因素
    7.3  批量獲取的考慮因素
    7.4  消息和流獲取的考慮因素
    7.5  獲取數據的方式
    7.6  你和誰一起工作
    7.7  底層設計
    7.8  總結
    7.9  補充資料
  第8章  查詢、建模和轉換
    8.1  查詢
    8.2  數據建模
    8.3  轉換
    8.4  你和誰一起工作
    8.5  底層設計
    8.6  總結
    8.7  補充資料
  第9章  為分析、機器學習和反向ETL提供數據服務
    9.1  提供數據服務的常見關注點
    9.2  分析
    9.3  機器學習
    9.4  數據工程師需要理解的機器學習知識
    9.5  為分析和機器學習提供數據服務的方法
    9.6  反向ETL
    9.7  你和誰一起工作
    9.8  底層設計
    9.9  總結
    9.10  補充資料
第三部分  安全、隱私和數據工程的未來
  第10章  安全和隱私
    10.1  人員
    10.2  流程
    10.3  技術
    10.4  總結
    10.5  補充資料
  第11章  數據工程的未來
    11.1  常青的數據工程生命周期
    11.2  複雜性的下降和易用的數據工具的興起
    11.3  雲數據操作系統及其高互通性
    11.4  「企業級」數據工程
    11.5  數據工程師的頭銜和職責將發生的變化
    11.6  超越現代數據棧，邁向實時數據棧
    11.7  總結
附錄A  序列化和壓縮技術的細節
附錄B  雲網路

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