Bewertung:
Das Buch erhielt gemischte Kritiken. Einige lobten seine Einfachheit und Nützlichkeit für Anfänger in der Datentechnik, insbesondere im Kontext von Azure. Andere hingegen kritisierten den Mangel an Struktur, Präzision und Tiefe, was es für diejenigen, die ein umfassenderes Verständnis suchen, ungeeignet macht.
Vorteile:⬤ Klarer und einfacher Schreibstil
⬤ deckt Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten ab
⬤ nützlich für Anfänger
⬤ enthält praktische Beispiele, insbesondere im Zusammenhang mit Azure und Cloud Data Engineering.
⬤ Es fehlt an Struktur und Präzision
⬤ Beispiele sind vereinfacht und für Fortgeschrittene unzureichend
⬤ nicht empfehlenswert für diejenigen mit Vorkenntnissen
⬤ könnte online bessere Ressourcen finden.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Data Lake Analytics on Microsoft Azure: A Practitioner's Guide to Big Data Engineering
Verschaffen Sie sich einen 360-Grad-Überblick darüber, wie sich der Weg der Datenanalyselösungen von monolithischen Datenspeichern und Enterprise Data Warehouses zu Data Lakes und modernen Data Warehouses entwickelt hat. Sie werden.
Dieses Buch deckt umfassend ab, wie:
⬤ Data-Lake-Analyselösungen durch die Auswahl geeigneter Technologien, die auf Microsoft Azure verfügbar sind, zu entwerfen.
⬤ Das Aufkommen von Microservices-Anwendungen, die E-Commerce oder moderne, auf IoT basierende Lösungen abdecken, und wie Echtzeit-Streaming-Daten dieses Ökosystem völlig durcheinander gebracht haben.
⬤ Diese Datenanalyselösungen haben sich vom reinen Verstehen der Trends aus historischen Daten hin zur Erstellung von Vorhersagen durch die Integration von Technologien für maschinelles Lernen in die Lösungen gewandelt.
Fachleute für Datenplattformen, die mit relationalen Datenspeichern, nicht-relationalen Datenspeichern und Big-Data-Technologien gearbeitet haben, werden den Inhalt dieses Buches nützlich finden. Das Buch kann auch Ihnen helfen, Ihre Reise in die Welt der Dateningenieure zu beginnen, da es einen Überblick über fortgeschrittene Datenanalyse bietet und sich mit Konzepten der Datenwissenschaft und verschiedenen Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen befasst, die auf Microsoft Azure verfügbar sind.
(Was werden Sie lernen?)
Sie werden Folgendes verstehen:
⬤ Konzepte der Data-Lake-Analytik, des modernen Data Warehouse und der fortgeschrittenen Datenanalytik.
⬤ Architekturmuster des modernen Data Warehouse und fortgeschrittener Datenanalyselösungen.
⬤ Phasen - wie Data Ingestion, Store, Prep and Train und Model and Serve - von Datenanalyselösungen und die in Azure für jede Phase verfügbaren Technologien.
⬤ Ausführliche Darstellung der Architektur von Datenanalyselösungen im Echtzeit- und Batch-Modus.
⬤ Verschiedene auf Azure verfügbare verwaltete Dienste wie Synapse Analytics, Event Hubs, Stream Analytics, CosmosDB und verwaltete Hadoop-Dienste wie Databricks und HDInsight.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Datenplattformexperten, Datenbankarchitekten, Ingenieure und Lösungsarchitekten.
| ISBN: | 9781484262511 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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