Cloud Data Architectures Demystified - Erwerben Sie das Fachwissen, um Cloud-Datenlösungen entsprechend den Anforderungen des Unternehmens zu erstellen

Bewertung:   (4,1 von 5)

Cloud Data Architectures Demystified - Erwerben Sie das Fachwissen, um Cloud-Datenlösungen entsprechend den Anforderungen des Unternehmens zu erstellen (Ashok Boddeda)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über Cloud-Technologien und KI-Dienste und ist damit eine geeignete Ressource für Einsteiger und Architekten mit grundlegenden Cloud-Kenntnissen. Es leidet jedoch unter erheblichen redaktionellen Problemen und Redundanzen, was einige Leser dazu veranlasst, den Eindruck zu erwecken, dass es an Wert verliert.

Vorteile:

Breite Abdeckung von Cloud-Technologien und KI-Diensten
gut erklärte Datenarchitekturen und Governance-Tools
hilfreich für diejenigen mit grundlegenden Cloud-Kenntnissen
nützlich für technische Fachleute, die Cloud-Datenlösungen aufbauen.

Nachteile:

Grammatikalische Fehler und redundante Sätze
sich wiederholende Inhalte
einige Leser empfanden es als Zeitverschwendung und hatten das Gefühl, sehr wenig gelernt zu haben.

(basierend auf 4 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Cloud Data Architectures Demystified - Gain the expertise to build Cloud data solutions as per the organization's needs

Inhalt des Buches:

Lernen Sie den Einsatz von Cloud-Datentechnologien zur Verbesserung der Datenanalyse und Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen.

Wesentliche Merkmale

? Machen Sie sich mit den Grundlagen der Datenarchitektur und des Cloud-Computings vertraut.

? Entwurf und Einsatz von Unternehmensdatenarchitekturen in der Cloud.

? Lernen Sie, wie Sie KI/ML nutzen können, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Beschreibung

Cloud-Datenarchitekturen sind ein wertvolles Instrument für Unternehmen, die Daten nutzen wollen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Durch das Verständnis der verschiedenen Komponenten von Cloud-Datenarchitekturen und der Vorteile, die sie bieten, können Unternehmen die richtige Architektur für ihre Bedürfnisse auswählen. Dieses Buch ist ein ganzheitlicher Leitfaden für die Nutzung von Cloud-Datentechnologien zur Aufnahme, Umwandlung und Analyse von Daten. Es deckt den gesamten Lebenszyklus der Daten ab, von der Datenerfassung bis zur Umwandlung in verwertbare Erkenntnisse. Die Leser erhalten einen umfassenden Überblick über Cloud-Datentechnologien und KI/ML-Algorithmen. Die Leser lernen, wie sie diese Technologien und Algorithmen nutzen können, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, Abläufe zu optimieren und neue Chancen zu erkennen. Am Ende des Buches werden Sie ein umfassendes Verständnis von lauten Datenarchitekturen haben und das Selbstvertrauen, effektive Lösungen zu implementieren, die den Geschäftserfolg fördern.

Was Sie lernen werden

? Lernen Sie die grundlegenden Prinzipien der Datenarchitektur kennen.

? Verstehen Sie die Funktionsweise verschiedener Cloud-Ökosysteme wie AWS, Azure und GCP.

? Verschiedene Snowflake-Datendienste kennenlernen.

? Lernen Sie, wie Sie Data Governance Richtlinien und Verfahren implementieren können.

? Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Dieses Buch richtet sich an Führungskräfte, IT-Experten und Datenenthusiasten, die mehr über Cloud-Datenarchitekturen erfahren möchten. Es setzt keine Vorkenntnisse voraus, aber ein Grundverständnis von Datenkonzepten und Technologielandschaften ist hilfreich.

Inhalt des Buches

1. Datenarchitekturen und Muster

2. Unternehmensdatenarchitekturen

3. Grundlagen der Cloud

4. Azure-Daten-Ökosystem

5. AWS-Datendienste

6. Google Datendienste

7. Snowflake-Daten-Ökosystem

8. Datenverwaltung

9. Daten-Intelligenz: AI-ML-Modellierung und Dienste

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9789355515810
Autor:
Verlag:
Untertitel:Gain the expertise to build Cloud data solutions as per the organization's needs
Sprache:Englisch
Einband:Taschenbuch
Erscheinungsjahr:2023
Seitenzahl:240

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)