Arhitectura datelor: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist

Recenzii ale cititorilor

Cartea privind arhitectura datelor oferă un ghid cuprinzător pentru cei implicați în analiza și arhitectura datelor, adresându-se unui public divers. În timp ce unii utilizatori au găsit-o accesibilă și informativă, alții au criticat-o pentru organizarea slabă, repetițiile excesive și problemele legate de calitatea tipăririi.

⬤ Acoperire cuprinzătoare a conceptelor de arhitectură de date
⬤ Accesibil și lizibil pentru non-ingineri
⬤ Referință bună pentru înțelegerea noțiunilor de bază ale arhitecturii de date.

⬤ Conținut prost organizat și repetitiv
⬤ Necesită o mai bună supraveghere editorială
⬤ Calitate scăzută a imprimării care afectează lizibilitatea
⬤ Unele inexactități factuale și informații confuze.

(pe baza a 7 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist

Conținutul cărții:

În ultimii 5 ani, conceptul de big data s-a maturizat, știința datelor a crescut exponențial, iar arhitectura datelor a devenit o parte standard a procesului decizional organizațional. De-a lungul tuturor acestor schimbări, principiile de bază care modelează arhitectura datelor au rămas aceleași.

Există în continuare o nevoie ca oamenii să privească "imaginea de ansamblu" și să înțeleagă unde se încadrează datele lor în marea schemă a lucrurilor. Arhitectura datelor: A Primer for the Data Scientist, ediția a doua abordează imaginea arhitecturală mai largă a modului în care datele mari se încadrează în infrastructura informațională existentă sau în sistemele de depozitare a datelor. Acesta este un subiect esențial nu numai pentru oamenii de știință, analiștii și managerii de date, ci și pentru cercetătorii și inginerii care trebuie să se ocupe din ce în ce mai mult de seturi mari și complexe de date.

Până când datele nu sunt colectate și nu pot fi plasate într-un cadru sau într-o arhitectură existentă, acestea nu pot fi utilizate la întregul lor potențial. Bazându-se pe ani de experiență practică și folosind numeroase exemple și studii de caz din diverse industrii, autorii încearcă să explice această imagine mai largă în care se încadrează big data, oferind cercetătorilor de date contextul necesar pentru a înțelege cum ar trebui să se potrivească piesele puzzle-ului.