Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Data Engineering with AWS de Gareth Eagar

Data Engineering with AWS

Autor Gareth Eagar
en Limba Engleză Paperback – 29 dec 2021

Notăm cu interes structura progresivă a acestui volum: de la concept la implementare, Gareth Eagar reușește să demistifice complexitatea ecosistemului de date din Amazon Web Services. Reținem că Data Engineering with AWS nu se limitează la o simplă prezentare a serviciilor, ci ghidează cititorul prin etapele critice de construire a unor conducte de date (pipelines) eficiente. Ne-a atras atenția modul în care sunt abordate tehnologiile moderne, precum AWS Glue Studio pentru denormalizarea seturilor de date și Amazon S3 pentru declanșarea automată a proceselor Lambda, elemente esențiale pentru orice arhitectură serverless contemporană. Ca și Vishal Pathak în Serverless ETL and Analytics with AWS Glue, autorul distilează experiență reală în principii acționabile, oferind o perspectivă clară asupra modului în care un data lakehouse poate susține analize complexe de big data. Volumul publicat de Packt Publishing se distinge printr-un ton tehnic riguros, punând accent pe utilizarea practică a instrumentelor de orchestrare și ingestie, precum Amazon Kinesis Data Firehose. Mai mult, explorarea unor servicii precum Amazon QuickSight pentru vizualizare și Amazon Comprehend pentru extragerea de informații prin machine learning transformă acest manual într-o resursă completă pentru ciclul de viață al datelor. În comparație cu Architecting a Modern Data Warehouse for Large Enterprises de Anjani Kumar, care oferă o perspectivă comparativă între cloud-uri, lucrarea de față se concentrează exclusiv pe optimizarea și performanța în cadrul platformei AWS, fiind ideală pentru specialiștii care caută profunzime tehnică într-un singur ecosistem.

Citește tot Restrânge

Preț: 35288 lei

Preț vechi: 44110 lei
-20%

Puncte Express: 529

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 11-25 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781800560413
ISBN-10: 1800560419
Pagini: 482
Dimensiuni: 191 x 235 x 26 mm
Greutate: 0.89 kg
Editura: Packt Publishing

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte inginerilor de date și arhitecților IT care au nevoie de un ghid aplicat pentru mediul AWS. Cititorul câștigă competențe practice în proiectarea de data lakes și implementarea de procese ETL scalabile. Este un instrument esențial pentru cei care vor să treacă de la teorie la execuție, beneficiind și de resurse digitale suplimentare pentru aprofundare.

Descriere scurtă

The missing expert-led manual for the AWS ecosystem - go from foundations to building data engineering pipelines effortlessly Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in the PDF format. Key Features:Learn about common data architectures and modern approaches to generating value from big data Explore AWS tools for ingesting, transforming, and consuming data, and for orchestrating pipelines Learn how to architect and implement data lakes and data lakehouses for big data analytics Book Description: Knowing how to architect and implement complex data pipelines is a highly sought-after skill. Data engineers are responsible for building these pipelines that ingest, transform, and join raw datasets - creating new value from the data in the process. Amazon Web Services (AWS) offers a range of tools to simplify a data engineer's job, making it the preferred platform for performing data engineering tasks. This book will take you through the services and the skills you need to architect and implement data pipelines on AWS. You'll begin by reviewing important data engineering concepts and some of the core AWS services that form a part of the data engineer's toolkit. You'll then architect a data pipeline, review raw data sources, transform the data, and learn how the transformed data is used by various data consumers. The book also teaches you about populating data marts and data warehouses along with how a data lakehouse fits into the picture. Later, you'll be introduced to AWS tools for analyzing data, including those for ad-hoc SQL queries and creating visualizations. In the final chapters, you'll understand how the power of machine learning and artificial intelligence can be used to draw new insights from data. By the end of this AWS book, you'll be able to carry out data engineering tasks and implement a data pipeline on AWS independently. What You Will Learn:Understand data engineering concepts and emerging technologies Ingest streaming data with Amazon Kinesis Data Firehose Optimize, denormalize, and join datasets with AWS Glue Studio Use Amazon S3 events to trigger a Lambda process to transform a file Run complex SQL queries on data lake data using Amazon Athena Load data into a Redshift data warehouse and run queries Create a visualization of your data using Amazon QuickSight Extract sentiment data from a dataset using Amazon Comprehend Who this book is for: This book is for data engineers, data analysts, and data architects who are new to AWS and looking to extend their skills to the AWS cloud. Anyone who is new to data engineering and wants to learn about the foundational concepts while gaining practical experience with common data engineering services on AWS will also find this book useful. A basic understanding of big data-related topics and Python coding will help you get the most out of this book but is not needed. Familiarity with the AWS console and core services is also useful but not necessary.