Книга Конвейеры данных. Карманный справочник (Денсмор Дж.)


Источник изображений товара: onlinetrade.ru
Книга посвящена передовым методам построения конвейеров данных, сбору данных из множества разнообразных источников и преобразованию их для аналитики. Дано введение в конвейеры данных, раскрыта их работа в современном стеке данных. Описаны стандартные шаблоны конвейеров данных. Показан процесс сбора данных от их извлечения до загрузки в хранилище. Затронуты вопросы преобразования и проверки данных, оркестровки конвейеров, методов их обслуживания и мониторинга производительности. Примеры программ написаны на Python и SQL и задействуют множество библиотек с открытым исходным кодом.Для специалистов по обработке данных.Сбор данных из множества разнообразных источников и преобразование их для использования в контексте задачи — вот где кроется разница между наличием данных и получением от них реальной пользы. Этот карманный справочник дает определение конвейеров данных и объясняет, как они работают в современном стеке данных.Вы познакомитесь с общими соображениями и ключевыми моментами принятия решений при реализации конвейеров, таких как пакетный или потоковый прием данных, а также выбор между разработкой и покупкой инструментов. В книге рассматриваются наиболее распространенные решения, принимаемые специалистами по данным, и обсуждаются основополагающие концепции, применимые к платформам с открытым исходным кодом, коммерческим продуктам и к собственным разработкам. Что такое конвейер данных и как он работает. Как данные перемещаются и обрабатываются в современной инфраструктуре, включая облачные платформы.Популярные инструменты и продукты, применяемые для построения конвейеров.Как конвейеры помогают закрыть потребности в аналитике и отчетности.Вопросы обслуживания, тестирования и предупреждения сбоев конвейеров данных.Дополнительные материалы (примеры кода, упражнения и т.д.) доступны для загрузки по адресу https://github.com/jamesdensmore/datapipelinesbookДжеймс Денсмор (James Densmore) — технический директор HubSpot, а также основатель и главный консультант Data Liftoff. Он имеет более чем 10-летний опыт руководства группами данных и построения инфраструктуры данных в Wayfair, OReilly Media, HubSpot и Degreed. Джеймс получил степень бакалавра компьютерных наук в Северо-Восточном университете и степень магистра делового администрирования в Бостонском колледже.






