Эй🙌 вы устали искать книги по инженерии данных 🤔? Если да, то вы попали в нужное место. Мы поговорим о 10 лучших книгах по Data Engineering.
Книги считаются более точными, более точными и объективными по сравнению с видео. С другой стороны, видео, блоги — это более эффективные и удобные варианты.
«Цель состоит в том, чтобы превратить данные в информацию, а информацию — в понимание».
Карли Фиорина
Итак, зачем ждать? Давайте рассмотрим 10 лучших книг по инженерии данных
1) ИНЖИНИРИНГ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ PYTHON — Пол Крикард
Зачем читать эту книгу?
Инжиниринг данных обеспечивает основу для данных и математической науки и является неотъемлемой частью любого бизнеса. Это руководство поможет вам изучить различные инструменты и методы, используемые для понимания процесса проектирования данных с использованием Python.
Эта книга покажет вам, как решать проблемы, с которыми вы часто сталкиваетесь в различных аспектах обработки данных. Он начнется с введения в основы проектирования данных, а также технологий и фреймворков, необходимых для построения конвейеров данных для работы с большими базами данных. Вы научитесь преобразовывать и очищать данные, а также выполнять математические операции, чтобы получить максимальную отдачу от ваших данных. По мере продвижения вы узнаете, как работать с широким спектром сложных данных и производственных веб-сайтов, а также создавать конвейеры данных. На реальных примерах вы создадите структуры, в которых узнаете, как использовать конвейеры данных.
К концу этой книги по Python вы получите более четкое представление о методах моделирования данных и сможете уверенно создавать конвейеры обработки данных для отслеживания данных, использования тестирования качества и внесения необходимых изменений в производство.
Преимущества этой книги
- Во-первых, он очень хорошо разбирается в архитектуре данных, подготовке данных и навыках оптимизации данных с помощью практических примеров.
- Создавайте модели данных и узнайте, как извлекать, преобразовывать и загружать (ETL) данные с помощью Python.
- Планируйте, автоматизируйте и отслеживайте сложные конвейеры данных в производственной среде.
Скачай книгу сейчас!
2) Проектирование приложений с интенсивным использованием данных — Мартин Клеппманн
Зачем читать эту книгу?
Сегодня данные являются одной из многих проблем при проектировании систем. Необходимо учитывать серьезные проблемы, такие как баланс, согласованность, надежность, эффективность и техническое обслуживание. Кроме того, у нас есть множество замечательных инструментов, в том числе партнерские веб-сайты, хранилища данных NoSQL, потоковые или пакетные процессоры и клиенты сообщений. Каковы соответствующие решения для вашего приложения? Как вы понимаете смысл всех этих слов?
В этом практическом и исчерпывающем руководстве автор Мартин Клеппманн поможет вам сориентироваться в этом разнообразном мире, исследуя плюсы и минусы различных технологий обработки и хранения данных. Программное обеспечение постоянно меняется, но основные принципы остаются прежними. Благодаря этой книге инженеры-программисты и разработчики узнают, как применять эти идеи на практике, а также как максимально эффективно использовать данные в современных приложениях.
Преимущества этой книги
- Загляните под капот систем, которые вы уже используете, и узнайте, как использовать и эксплуатировать их более эффективно.
- Принимайте обоснованные решения, определяя сильные и слабые стороны различных инструментов.
- Находите компромиссы между согласованностью, масштабируемостью, отказоустойчивостью и сложностью.
- Понимать исследования распределенных систем, на которых строятся современные базы данных.
- Загляните за кулисы основных онлайн-сервисов и изучите их архитектуру.
3) Spark: Полное руководство: обработка больших данных стала проще — Билл Чемберс, Матей Захария
Зачем читать эту книгу?
Узнайте, как использовать и хранить Apache Spark, из этого подробного руководства, написанного создателями кластерных вычислений с открытым исходным кодом. Уделяя особое внимание разработке и новым функциям Spark 2.0, авторы Билл Чемберс и Матей Захария делят игры Spark на отдельные категории, каждая из которых преследует разные цели.
Вы изучите основные функции и общие функции организованных API-интерфейсов Spark, а также Scheduled Broadcast, нового высокоуровневого API для создания приложений для потоковой передачи в реальном времени. Инженеры и системные администраторы изучат основы мониторинга, настройки и исправления ошибок Spark, а также изучат стратегии и условия машинного обучения для найма MLlib, быстроразвивающейся библиотеки машинного обучения Spark.
Преимущества этой книги
- Во-первых, это поможет вам узнать об основных API-интерфейсах DataFrames, SQL и Datasets-Spark — с использованием примеров.
- Получите доступ к низкоуровневым API-интерфейсам Spark, RDD и используйте SQL и DataFrames.
- Узнайте, как Spark работает в кластере.
- Отладка, мониторинг и настройка кластеров и приложений Spark.
- Узнайте о возможностях организованной потоковой передачи, механизма обработки потоков Spark.
- Узнайте, как можно применять MLlib для решения различных задач, включая классификацию или рекомендацию.
4) Наука о данных для чайников — Лилиан Пирсон, Джейк Поруэй
Зачем читать эту книгу?
Ожидается, что количество рабочих мест в области науки о данных превысит количество людей с навыками в области науки о данных, что позволит тем, кто обладает знаниями, сделать область науки о данных популярным товаром в ближайшие годы. Наука о данных для чайников — отличный старт для ИТ-специалистов и студентов, которые заинтересованы в понимании больших наборов данных организации и применении своего опыта в реальных бизнес-ситуациях.
От раскрытия обширных источников данных до управления большими объемами данных в пределах компьютерного оборудования и программного обеспечения, обеспечения соответствия в отчетности, интеграции различных источников данных и многого другого — вы получите информацию, необходимую для успешного преобразования данных и рассказа истории. понимают все в вашей организации.
Преимущества этой книги
- Во-первых, он имеет опыт работы с основами науки о данных и подготовки ваших данных для анализа.
- Предоставляет различные методы визуализации данных.
- В нем объясняется как контролируемое, так и неконтролируемое машинное обучение, включая регрессию, проверку модели и методы кластеризации.
5) Инструментарий хранилища данных — Ральф Кимбалл, Марджи Росс
Зачем читать эту книгу?
Эта книга предназначена для инженеров данных и предлагает обзор всего хорошего, современных и текущих тенденций и включает четкое обсуждение новых тем, таких как большие данные. В эту книгу также включены новые и улучшенные шаблоны моделей схемы «звезда».
В этой книге есть две новые главы, посвященные стратегиям ETL. В целом, это хорошая книга для понимания того, как работают репозитории данных.
Преимущества этой книги
- Во-первых, авторы известны во всем мире как преподаватели, консультанты и влиятельные лидеры в области хранения данных и бизнес-аналитики.
- Во-вторых, эта книга начинается с фундаментальных рекомендаций по проектированию, а затем переходит к более сложным сценариям.
- Представляет уникальные методы моделирования для бизнес-приложений, таких как управление запасами, закупки, выставление счетов, бухгалтерский учет, управление взаимоотношениями с клиентами, анализ больших данных и многое другое.
- Собирает реальные кейсы из различных отраслей, включая розничную торговлю, финансовые услуги, телекоммуникации, образование, здравоохранение, страхование, электронную коммерцию и многое другое.
6) Создание хранилища данных: SQL-серверы — Винсент Райнарди
Зачем читать эту книгу?
В этом буклете вы узнаете, как создать базу данных, которая включает в себя определение структур, понимание того, как это сделать, сбор потребностей, проектирование моделей данных и создание информации.
Эта книга посвящена процессам ETL на базе STL Server и содержит сотни сценариев виртуальной реальности. Вы также узнаете, как представлять данные пользователям с помощью отчетов и веб-сайтов различных размеров.
Преимущества этой книги
- Единственная книга, в которой показано, как реализовать хранилище данных с помощью SQL Server.
- Интерес к этой теме для SQL Server высок и плохо изучен.
- Код в книге сэкономит компаниям сотни часов времени разработки и множество неправильных поворотов.
- Несмотря на объемность кода, эта книга будет чрезвычайно полезной как для менеджеров, так и для программистов.
- Эта книга будет полезна для SQL Server 2005 и SQL Server 2008.
7) Большие данные: принципы и лучшие практики масштабируемых систем данных в реальном времени — Натан Марц, Джеймс Уоррен
Зачем читать эту книгу?
Веб-приложения, такие как социальные сети, статистика в реальном времени или сайты электронной коммерции, обрабатывающие большие объемы данных, по своей емкости и скорости превышают пределы стандартных веб-приложений. Эти приложения требуют структур, построенных рядом с механическими кластерами, для хранения и обработки данных любого размера и скорости. К счастью, масштаб и простота неразделимы.
Большие данные учат вас создавать большие системы данных с использованием архитектуры, разработанной специально для сбора и анализа данных веб-масштаба. Эта книга знакомит с лямбда-архитектурой — быстрым и простым для понимания методом, который может быть разработан и использован небольшой командой. Вы изучите теорию систем больших данных и способы ее эффективного применения. Помимо получения стандартной платформы для обработки больших данных, вы изучите некоторые технологии, такие как веб-сайты Hadoop, Storm и NoSQL.
Преимущества этой книги
- Введение в системы больших данных.
- Обработка данных веб-масштаба в режиме реального времени.
- Такие инструменты, как Hadoop, Cassandra и Storm.
- Расширения традиционных навыков работы с базами данных.
8) HADOOP: ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО — Том Уайт
Зачем читать эту книгу?
Приготовьтесь разблокировать свои данные. Из четвертого издания этого полного руководства вы узнаете, как создавать и поддерживать надежные, масштабируемые, распределенные системы с помощью Apache Hadoop. Эта книга идеально подходит для редакторов, которые хотят анализировать наборы данных любого размера, и для менеджеров, которые хотят настраивать и использовать коллекции Hadoop.
Используя исключительно Hadoop 2, автор Том Уайт представил новые главы YARN и несколько проектов, связанных с Hadoop, таких как Parquet, Flume, Crunch и Spark. Вы узнаете о последних изменениях в Hadoop и изучите новые тематические исследования о роли Hadoop в системах здравоохранения и анализе геномных данных.
Преимущества этой книги
- Изучите основные компоненты, такие как MapReduce, HDFS и YARN.
- Подробно изучите MapReduce, включая шаги по разработке приложений с его помощью.
- Настройка и обслуживание кластера Hadoop с HDFS и MapReduce на YARN.
- Изучите два формата данных: Avro для сериализации данных и Parquet для вложенных данных.
- Используйте инструменты приема данных, такие как Flume (для потоковой передачи данных) и Sqoop (для массовой передачи данных).
- Узнайте, как высокоуровневые инструменты обработки данных, такие как Pig, Hive, Crunch и Spark, работают с Hadoop.
- Изучите распределенную базу данных HBase и службу распределенной конфигурации ZooKeeper.
9) Восстановление надежных конвейеров данных с помощью современных инструментов — Тед Маласка
Зачем читать эту книгу?
Эта книга рассказывает участникам о пространстве данных и о том, как выглядит ландшафт данных ETL (извлечение, преобразование, загрузка).
В нем используется множество простых, но эффективных метафор, чтобы «почувствовать», каково это работать инженером данных в области, описанной в книге.
Есть подробная книга, написанная тем же автором, Тедом Малаской, но я думаю, что этой короткой книги будет достаточно в качестве основы для ваших знаний, и вы сможете найти свой путь, исследуя.
Преимущества этой книги
- Как программное обеспечение для управления производительностью может снизить риск запуска современных приложений для работы с данными
- Методы применения ИИ для предоставления информации, рекомендаций и автоматизации для ввода в действие систем больших данных и приложений данных.
- Как планировать, мигрировать и управлять рабочими нагрузками больших данных и конвейерами данных в облаке и в гибридных моделях развертывания
10) Наука о данных на AWS: внедрение сквозных, непрерывных конвейеров искусственного интеллекта и машинного обучения — Крис Фрегли и Антье Барт
Зачем читать эту книгу?
Это сквозная книга, но инженеры данных найдут здесь надежное введение в построение облачных конвейеров в AWS. В частности, основное внимание уделяется конвейерам искусственного интеллекта и программам машинного обучения, которые включают обработку естественного языка, обнаружение мошенничества и компьютерную визуализацию.
Все авторы распыляют детали, чтобы помочь снизить затраты и улучшить работу сантехники. Наконец, руководство объединяет все концепции вместе, предоставляет дубликат машиночитаемого плана конвейера и создает важное руководство для всех, кто измеряет конвейеры AWS AI.
Преимущества этой книги
- Как стеки Amazon AI и ML применяются в реальных случаях, таких как обнаружение мошенничества.
- Практические пошаговые примеры использования.
- Конвейеры Amazon AWS.
- Масштабирование конвейеров операций в AWS.
- Методы приема данных.
Заключение:
Итак, в этом блоге мы обсудили 10 лучших книг по инженерии данных. Все это шедевры, и вы можете многому у них научиться.
Надеюсь, вам был полезен блог!
Вы можете скачать все книги из нашего репозитория GitHub по ссылке, указанной ниже:
