编辑推荐
本书全面而深入地介绍数据工程生命周期。
内容简介
书中展示了如何组合运用各种云技术来满足下游数据消费者的需求。
本书分为三部分：第一部分介绍了数据工程的定义、数据工程的生命周期、合理的架构设计和帮助技术选型的框架；第二部分深入介绍了数据工程生命周期的每个阶段——数据生成、存储、获取、转换和服务；第三部分讨论了数据工程的重要部分——安全和隐私。
附录还介绍了与处理数据文件和评估数据系统的性能有关的序列化和压缩，以及云网络。
本书适合软件工程师、数据科学家、数据工程师和数据分析师等相关技术人员阅读。
作者简介
作者乔·里斯，“数据恢复科学家”，也是数据工程师和架构师。他是Ternary Data的首席执行官和联合创始人，在统计建模、预测、机器学习、数据工程、数据架构等领域有丰富的从业经验。
章节目录
版权信息
O'Reilly Media, Inc.介绍
本书赞誉
译者序
前言
第一部分 基础和构建块
第1章 数据工程概述
1.1 什么是数据工程
1.2 数据工程技能和活动
1.3 组织内部的数据工程师
1.4 总结
1.5 补充资料
第2章 数据工程生命周期
2.1 什么是数据工程生命周期
2.2 数据工程生命周期中的主要底层设计
2.3 总结
2.4 补充资料
第3章 设计好的数据架构
3.1 什么是数据架构
3.2 好的数据架构的原则
3.3 主要架构概念
3.4 数据架构的示例和类型
3.5 谁参与了数据架构的设计
3.6 总结
3.7 补充资料
第4章 根据数据生命周期选择技术
4.1 团队大小和能力
4.2 加速市场化
4.3 互操作性
4.4 成本优化和商业价值
4.5 现在与未来：不变的与暂时的技术
4.6 部署位置
4.7 构建与购买
4.8 单体与模块化
4.9 无服务器与服务器
4.10 优化、性能和基准战争
4.11 底层设计及其对技术选择的影响
4.12 总结
4.13 补充资料
第二部分 深入数据工程生命周期
第5章 源系统中的数据生成
5.1 数据源：数据是如何生成的？
5.2 源系统：主要观点
5.3 源系统实际细节
5.4 你和谁一起工作
5.5 数据底层设计及其对源系统的影响
5.6 总结
5.7 补充资料
第6章 存储
6.1 数据存储的原材料
6.2 数据存储系统
6.3 数据工程存储抽象
6.4 存储的重要思想和趋势
6.5 你和谁一起工作
6.6 底层设计
6.7 总结
6.8 补充资料
第7章 获取
7.1 什么是数据获取
7.2 数据获取阶段的关键工程考虑因素
7.3 批量获取的考虑因素
7.4 消息和流获取的考虑因素
7.5 获取数据的方式
7.6 你和谁一起工作
7.7 底层设计
7.8 总结
7.9 补充资料
第8章 查询、建模和转换
8.1 查询
8.2 数据建模
8.3 转换
8.4 你和谁一起工作
8.5 底层设计
8.6 总结
8.7 补充资料
第9章 为分析、机器学习和反向ETL提供数据服务
9.1 提供数据服务的常见关注点
9.2 分析
9.3 机器学习
9.4 数据工程师需要理解的机器学习知识
9.5 为分析和机器学习提供数据服务的方法
9.6 反向ETL
9.7 你和谁一起工作
9.8 底层设计
9.9 总结
9.10 补充资料
第三部分 安全、隐私和数据工程的未来
第10章 安全和隐私
10.1 人员
10.2 流程
10.3 技术
10.4 总结
10.5 补充资料
第11章 数据工程的未来
11.1 常青的数据工程生命周期
11.2 复杂性的下降和易用的数据工具的兴起
11.3 云数据操作系统及其高互通性
11.4 “企业级”数据工程
11.5 数据工程师的头衔和职责将发生的变化
11.6 超越现代数据栈，迈向实时数据栈
11.7 总结
附录A 序列化和压缩技术的细节
附录B 云网络
关于作者
关于封面
数据工程之道：设计和构建健壮的数据系统是2024年由机械工业出版社出版,作者[美] 乔·里斯。
得书感谢您对《数据工程之道：设计和构建健壮的数据系统》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
