Bewertung:
Das Buch bietet eine grundlegende Einführung in Azure Data Factory, leidet aber unter mehreren Problemen. Es bietet zwar einen praxisnahen Ansatz mit praktischen Beispielen, wird aber als veraltet, zu wenig tiefgehend und mit schlecht formatierten Screenshots kritisiert. Viele Rezensenten sind der Meinung, dass es weder für Anfänger noch für erfahrene Benutzer geeignet ist. Der Abschnitt über maschinelles Lernen wurde ebenfalls als Schwachpunkt genannt, da er zu breit gefächert ist und nicht gut zum restlichen Inhalt passt.
Vorteile:⬤ Bietet einen guten Überblick für Einsteiger in Azure Data Factory
⬤ enthält praktische, praxisnahe Beispiele und ausführliche Anleitungen für mehrere Projekte
⬤ erfolgreiche Durchführung von Übungen von einigen Nutzern berichtet.
⬤ Veraltete Inhalte und Anleitungen
⬤ schlechte Qualität der Screenshots
⬤ es fehlt an Tiefe und gründlichen Erklärungen
⬤ der Abschnitt über maschinelles Lernen ist nicht fokussiert
⬤ sowohl für naive als auch für erfahrene Benutzer nicht geeignet
⬤ insgesamt empfehlen viele Benutzer die Suche nach alternativen Ressourcen.
(basierend auf 10 Leserbewertungen)
Hands-On Data Warehousing with Azure Data Factory: ETL techniques to load and transform data from various sources, both on-premises and on cloud
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Microsoft Azure Data Factory v2, um hybride Datenlösungen zu erstellen.
Hauptmerkmale
⬤ Kombinieren Sie die Leistung von Azure Data Factory v2 und SQL Server Integration Services.
⬤ Entwerfen und verbessern Sie die Leistung und Skalierbarkeit einer modernen hybriden ETL-Lösung.
⬤ Interaktion mit den geladenen Daten in Data Warehouse und Data Lake mit Power BI.
Buchbeschreibung
ETL ist eine der wichtigsten Techniken in der Datenverarbeitung. Da Daten überall vorhanden sind, wird ETL immer der entscheidende Prozess sein, um Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten.
Hands-On Data Warehousing with Azure Data Factory beginnt mit den grundlegenden Konzepten des Data Warehousing und des ETL-Prozesses. Sie werden lernen, wie Azure Data Factory und SSIS verwendet werden können, um die Schlüsselkomponenten einer ETL-Lösung zu verstehen. Sie werden verschiedene von Azure angebotene Dienste, die von ADF und SSIS genutzt werden können, wie Azure Data Lake Analytics, Machine Learning und Databrick's Spark, anhand von praktischen Beispielen kennenlernen. Sie werden Schritt für Schritt lernen, wie Sie hybride ETL-Lösungen mit verschiedenen Integrationsdiensten entwerfen und implementieren können. Sobald Sie all dies im Griff haben, werden Sie Power BI nutzen, um mit Daten aus verschiedenen Quellen zu interagieren und so wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Am Ende dieses Buches werden Sie nicht nur lernen, wie Sie Ihre eigenen ETL-Lösungen erstellen können, sondern auch die wichtigsten Herausforderungen, die bei der Erstellung dieser Lösungen auftreten, bewältigen.
Was Sie lernen werden
⬤ Die Schlüsselkomponenten einer ETL-Lösung mit Azure Data Factory und Integration Services zu verstehen.
⬤ Entwerfen Sie die Architektur einer modernen ETL-Hybridlösung.
⬤ ETL-Lösungen sowohl für lokale als auch für Azure-Daten zu implementieren.
⬤ Verbessern Sie die Leistung und Skalierbarkeit Ihrer ETL-Lösung.
⬤ Grundlegende Kenntnisse über neue Fähigkeiten und Funktionen von Azure Data Factory und Integration Services erwerben.
| ISBN: | 9781789137620 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
