Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch „Data Engineering with Alteryx“ von Paul Houghton wird für seinen umfassenden Ansatz zu DataOps und seinen Nutzen sowohl für neue als auch für erfahrene Datenexperten gelobt. Es deckt wesentliche Alteryx-Konzepte, -Prozesse und -Techniken ab und ist damit eine wertvolle Ressource zur Verbesserung der Fähigkeiten im Data Engineering. Einige Rezensenten bemängelten jedoch die Verfügbarkeit von Beispieldateien und die fehlende Abdeckung bestimmter Alteryx-Funktionen, wie Makros und App-Erstellung. Außerdem wurde die Darstellung der Diagramme in Schwarz-Weiß als Nachteil angesehen.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung der DataOps-Prinzipien und des Alteryx-Ökosystems.
⬤ Geeignet für alle Kenntnisstufen, vom Anfänger bis zum fortgeschrittenen Benutzer.
⬤ Großzügige Verwendung von Screenshots und Beispielcodeausschnitten für ein besseres Verständnis.
⬤ Bietet Einblicke in fortgeschrittene Analysetechniken wie Spatial Analytics und maschinelles Lernen.
⬤ Wertvoll für das Erlernen von Einsatzstrategien für Alteryx-Workflows.
⬤ Die Beispieldateien auf der zitierten Website waren nicht vollständig.
⬤ Fehlende Informationen über Makros und die Erstellung von Anwendungen.
⬤ Diagramme werden in Schwarz-Weiß dargestellt und sind daher schwer zu lesen.
(basierend auf 10 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Data Engineering with Alteryx: Helping data engineers apply DataOps practices with Alteryx
Inhalt des Buches:
Erstellen und Bereitstellen von Datenpipelines mit Alteryx durch Anwendung praktischer DataOps-Prinzipien
Hauptmerkmale:
⬤ Erlernen Sie die DataOps-Prinzipien zum Aufbau von Datenpipelines mit Alteryx.
⬤ Erstellen Sie robuste Datenpipelines mit Alteryx Designer.
⬤ Verwenden Sie Alteryx Server und Alteryx Connect, um Ihre Datenpipelines gemeinsam zu nutzen und bereitzustellen.
Buchbeschreibung:
Alteryx ist eine GUI-basierte Entwicklungsplattform für datenanalytische Anwendungen.
Data Engineering mit Alteryx hilft Ihnen, die codefreien Aspekte von Alteryx zu nutzen, die die Entwicklungsgeschwindigkeit erhöhen und es Ihnen gleichzeitig ermöglichen, Ihre codebasierten Kenntnisse optimal zu nutzen.
In diesem Buch lernen Sie die Prinzipien von DataOps kennen und erfahren, wie diese mit dem Alteryx-Software-Stack genutzt werden können. Sie werden Datenpipelines mit Alteryx Designer erstellen und die Fehlerbehandlung und Datenvalidierung einbeziehen, die für zuverlässige Datensätze erforderlich sind. Als Nächstes werden Sie die Datenpipeline aus Rohdaten in einen robusten Datensatz umwandeln und diesen nach einem kontinuierlichen Integrationsprozess auf dem Alteryx-Server veröffentlichen.
Am Ende dieses Alteryx-Buches werden Sie in der Lage sein, Systeme zur Validierung von Datensätzen, zur Überwachung der Workflow-Leistung, zur Verwaltung des Zugriffs und zur Förderung der Nutzung Ihrer Datenquellen aufzubauen.
Was Sie lernen werden:
⬤ Erstellen Sie eine funktionierende Pipeline zur Integration einer externen Datenquelle.
⬤ Entwickeln Sie Überwachungsprozesse für das Pipeline-Beispiel.
⬤ Verstehen und Anwenden von DataOps-Prinzipien auf eine Alteryx-Datenpipeline.
⬤ Erwerben Sie Fähigkeiten für das Data Engineering mit dem Alteryx Software Stack.
⬤ Arbeiten mit Spatial Analytics und Techniken des maschinellen Lernens in einem Alteryx-Workflow Erkunden von Strategien zur Bereitstellung von Alteryx-Workflows unter Verwendung von Metadatenvalidierung und kontinuierlicher Integration.
⬤ Organisieren Sie Inhalte auf dem Alteryx-Server und sichern Sie den Benutzerzugriff.
Für wen dieses Buch geeignet ist:
Wenn Sie ein Data Engineer, Data Scientist oder Datenanalyst sind, der einen zuverlässigen Prozess für die Entwicklung von Datenpipelines mit Alteryx einrichten möchte, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie. Dieses Buch ist auch nützlich, wenn Sie versuchen, die Entwicklung und Bereitstellung von Datensätzen robuster zu gestalten, indem Sie die DataOps-Prinzipien befolgen. Vertrautheit mit Alteryx-Produkten ist hilfreich, aber nicht notwendig.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781803236483 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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