Ghidul definitoriu pentru ingineria datelor Azure: Elt, Devops și analiză moderne pe platforma cloud Azure

Recenzii ale cititorilor

Cartea este concepută pentru inginerii de date cu experiență care doresc să își aprofundeze cunoștințele în ingineria datelor Azure. Deși conține practici valoroase și subiecte avansate, mai mulți recenzenți exprimă faptul că nu este potrivită pentru începători din cauza lipsei de explicații clare și a detaliilor tehnice insuficiente, ceea ce poate duce la frustrare.

⬤ Oferă cele mai bune practici și tehnici avansate pentru ingineria datelor în Azure.
⬤ Bine organizat și acoperă subiecte relevante în cadrul platformei Azure, aflată în continuă evoluție.
⬤ Include link-uri către depozite de cod și baze de date de probă.
⬤ Conține exerciții practice care sunt ușor de urmat pentru cei cu experiență.
⬤ Actualizat frecvent cu informații noi de către autor.

⬤ Nu este potrivit pentru începători; îi poate face să se simtă pierduți și frustrați.
⬤ Unii recenzenți consideră că scrierea este neclară și prost structurată.
⬤ Lipsa unei analize tehnice cuprinzătoare și a descărcărilor de cod pentru exercițiile practice.
⬤ Explicațiile tehnicilor nu sunt adesea adecvate, cerând cititorilor să deducă singuri utilitatea.
⬤ Necesită o cunoaștere prealabilă solidă a Azure pentru a fi eficient.

(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

The Definitive Guide to Azure Data Engineering: Modern Elt, Devops, and Analytics on the Azure Cloud Platform

Conținutul cărții:

Construiți conducte eficiente și scalabile de ingestie de date pe loturi și în timp real, conducte de integrare și implementare continuă DevOps și soluții analitice avansate pe platforma de date Azure. Această carte vă învață să proiectați și să implementați soluții robuste de inginerie a datelor utilizând Data Factory, Databricks, Synapse Analytics, Snowflake, baza de date Azure SQL, Stream Analytics, baza de date Cosmos și Data Lake Storage Gen2. Veți învăța cum să proiectați utilizarea acestor componente Azure Data Platform pentru performanță și scalabilitate optime. Veți învăța, de asemenea, să proiectați capabilități self-service pentru a menține și a conduce conductele și volumele de lucru.

Abordarea din această carte este de a vă ghida printr-un proces de învățare practic, bazat pe scenarii, care vă va permite să promovați cele mai bune practici de inovare digitală în timp ce lucrați la proiectele, provocările și nevoile organizației dumneavoastră. Exemplele clare vă permit să utilizați această carte ca referință și ghid pentru construirea de soluții de inginerie a datelor în Azure. După ce veți citi această carte, veți avea un set de abilități și un nivel de încredere mult mai puternice în a pune mâna pe platforma de date Azure.

Ce veți învăța

⬤ Construiți conducte de orchestrare a ingestiei de date ELT dinamice, parametrizate în Azure Data Factory.

⬤ Crearea de conducte de ingestie de date care integrează tabele de control pentru ELT self-service.

⬤ Implementați un cadru de logare reutilizabil care poate fi aplicat la mai multe conducte.

⬤ Integrați conductele Azure Data Factory cu o varietate de surse de date și instrumente Azure.

⬤ Transformarea datelor cu cartografierea fluxurilor de date în Azure Data Factory.

⬤ Aplicarea practicilor de integrare și implementare continuă Azure DevOps la conductele Azure Data Factory și la bazele de date SQL de dezvoltare.

⬤ Proiectați și implementați streaming în timp real și soluții analitice avansate utilizând Databricks, Stream Analytics și Synapse Analytics.

⬤ Făceți cunoștință cu o varietate de servicii de date Azure prin exemple practice.

Pentru cine este această carte

Inginerii de date și arhitecții de date care sunt interesați să învețe cele mai bune practici de arhitectură și inginerie în jurul ELT și ETL pe Azure Data Platform, cei care creează proiecte complexe de inginerie a datelor Azure și caută modele de succes, precum și profesioniștii aspiranți în cloud și date implicați în ingineria datelor, guvernanța datelor, integrarea și implementarea continuă a practicilor DevOps și analiza avansată care doresc o înțelegere completă a numeroaselor instrumente și tehnologii diferite pe care Azure Data Platform le oferă.