97 cosas que todo ingeniero de datos debe saber: Sabiduría colectiva de los expertos

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una exploración exhaustiva de los temas de ingeniería de datos y resulta atractivo para lectores con distintos niveles de conocimientos. Contiene contribuciones de múltiples autores, lo que ofrece una amplia gama de puntos de vista. Sin embargo, algunos lectores cuestionan su valor para lectores únicos, dado su precio y la variabilidad de su relevancia para roles individuales.

⬤ Contenido valioso para ingenieros de datos de distintos niveles de madurez
⬤ ofrece perspectivas diversas de múltiples colaboradores
⬤ algunos lectores consideran que merece la pena pagar.

⬤ Precio elevado para una lectura única
⬤ sólo algunos temas pueden tener eco entre los lectores
⬤ calidad media del artículo.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

97 Things Every Data Engineer Should Know: Collective Wisdom from the Experts

Contenido del libro:

Aproveche la gran demanda actual de ingenieros de datos. Con este libro en profundidad, los ingenieros actuales y los aspirantes aprenderán las mejores prácticas del mundo real para gestionar datos grandes y pequeños. Colaboradores de empresas notables como Twitter, Google, Stitch Fix, Microsoft, Capital One y LinkedIn comparten sus experiencias y lecciones aprendidas para superar una variedad de desafíos específicos y a menudo molestos.

Editado por Tobias Macey, presentador del popular podcast Data Engineering Podcast, este libro presenta 97 consejos concisos y útiles para limpiar, preparar, gestionar, almacenar, procesar e ingerir datos. Ingenieros de datos, arquitectos de datos, directores de equipos de datos, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e ingenieros de software se beneficiarán enormemente de la sabiduría y la experiencia de sus colegas.

Los temas incluyen:

⬤ La importancia del linaje de datos - Julien Le Dem.

⬤ Seguridad de datos para ingenieros de datos - Katharine Jarmul.

⬤ Los dos tipos de ingeniería de datos e ingenieros de datos - Jesse Anderson.

⬤ Seis dimensiones para elegir un almacén de datos analíticos - Gleb Mezhanskiy.

⬤ El fin del ETL tal y como lo conocemos - Paul Singman.

⬤ Construir una carrera como ingeniero de datos - Vijay Kiran.

⬤ Metadatos modernos para la pila de datos moderna - Prukalpa Sankar.

¡⬤ Tus Pruebas de Datos Fallaron! ¿Y ahora qué? - Sam Bail.