Купить книгу Инженерия данных с AWS: научитесь проектировать и создавать облачные конвейеры преобразования данных с использованием AWS на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]

Недостающее руководство от экспертов по экосистеме AWS — от основ до создания конвейеров обработки данных без особых усилий.

При покупке печатной версии или книги в формате Kindle вы получаете бесплатную электронную книгу в формате PDF.

Основные характеристики

• Узнайте о распространенных архитектурах данных и современных подходах к извлечению ценности из больших данных.
• Изучите инструменты AWS для сбора, преобразования и обработки данных, а также для организации конвейеров обработки данных.
• Узнайте, как проектировать и внедрять озера данных и хранилища данных для анализа больших данных от эксперта по озерам данных.

Описание книги

Книга «Data Engineering for AWS», написанная опытным архитектором данных с более чем двадцатипятилетним стажем работы в отрасли, призвана помочь вам освоить экосистему AWS. Благодаря всестороннему и практическому подходу к работе с данными, эта книга предоставит начинающим и новым инженерам данных прочную теоретическую и практическую основу для успешной работы с AWS.

По мере прохождения курса вы познакомитесь с сервисами и навыками, необходимыми для проектирования и внедрения конвейеров обработки данных на AWS. Вы начнете с обзора важных концепций инженерии данных и некоторых основных сервисов AWS, входящих в инструментарий инженера данных. Затем вы спроектируете конвейер обработки данных, изучите источники исходных данных, преобразуете данные и узнаете, как преобразованные данные используются различными потребителями данных. Вы также узнаете о заполнении витрин данных и хранилищ данных, а также о том, как вписывается в эту картину хранилище данных (data lakehouse). Позже вы познакомитесь с инструментами AWS для анализа данных, включая инструменты для выполнения произвольных SQL-запросов и создания визуализаций. В заключительных главах вы поймете, как можно использовать возможности машинного обучения и искусственного интеллекта для извлечения новых знаний из данных.

К концу изучения этой книги по AWS вы сможете самостоятельно выполнять задачи по проектированию данных и внедрять конвейер обработки данных на AWS.

Что вы узнаете

• Понимание концепций инженерии данных и новых технологий.
• Обрабатывайте потоковые данные с помощью Amazon Kinesis Data Firehose.
• Оптимизируйте, денормализуйте и объединяйте наборы данных с помощью AWS Glue Studio.
• Используйте события Amazon S3 для запуска процесса Lambda, который преобразует файл.
• Выполняйте сложные SQL-запросы к данным озера данных с помощью Amazon Athena.
• Загрузите данные в хранилище данных Redshift и выполните запросы.
• Создайте визуализацию своих данных с помощью Amazon QuickSight.
• Извлечение данных об эмоциональном состоянии из набора данных с помощью Amazon Comprehend

Для кого предназначена эта книга?

Эта книга предназначена для инженеров данных, аналитиков данных и архитекторов данных, которые только начинают работать с AWS и хотят расширить свои навыки в облаке AWS. Она также будет полезна всем, кто только начинает заниматься инженерией данных и хочет изучить основные концепции, а также получить практический опыт работы с распространенными сервисами инженерии данных на AWS.

Базовое понимание тем, связанных с большими данными, и знание программирования на Python помогут вам максимально эффективно использовать эту книгу, но это не является обязательным условием. Знание консоли AWS и основных сервисов также поможет вам следить за ходом изложения материала.

Оглавление

1. Введение в проектирование данных
2. Архитектуры управления данными для аналитики
3. Набор инструментов AWS для инженеров по обработке данных
4. Каталогизация данных, безопасность и управление данными
5. Проектирование конвейеров обработки данных
6. Обработка пакетных и потоковых данных
7. Преобразование данных для оптимизации в целях аналитики.
8. Выявление и обеспечение доступа к данным для потребителей
9. Загрузка данных в хранилище данных
10. Организация конвейера обработки данных
11. Специальные запросы с использованием Amazon Athena
12. Визуализация данных с помощью Amazon QuickSight
13. Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения
14. Завершение первой части вашего учебного пути