Das von James Serra bei O'Reilly neu erschienene Lehrbuch erläutert Schlüsselkonzepte und Datenarchitekturen von Big Data.
O'Reilly Media, Februar 2024Mit "Deciphering Data Architectures" legt der O’Reilly-Verlag ein neues, englischsprachiges Lehrbuch vor, das eine Einführung in die grundlegenden Konzepte und praktischen Methoden von Big Data und Data Science gibt und die wichtigsten Fachbegriffe dazu erläutert. Der Autor, der als Solution Architect für Big Data und Data Warehousing bei Microsoft tätig ist, legt den Fokus konsequent auf das Vermitteln des Wie.
Fast schon motivierenden Charakter hat die Präsentation verschiedener Methoden zur Repräsentation und Normalisierung der Informationen. Während manche der Themen mit SQL vertrauten Entwicklern bekannt erscheinen dürften, fanden sich selbst nach vielen Jahren routinierter Arbeit mit SQL-Statements noch die eine oder andere praktische Neuerung.
Die data2day ist seit 2014 die Konferenz für alle Fachleute, die rund um Data Science, Data Engineering und Data Analytics aktiv sind – auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen. Sie vermitteltsowohl Grundlagen für den Einstieg in Data Science und Machine Learning für Data Beginners als auch tiefer greifende Informationen zu Architekturen, Prozessen und Vorgehensmodellen für Data Professionals.
Die data2day legt einerseits den Fokus auf die technische Umsetzung von Projekten aus den Bereichen Big Data, Data Science, Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Enterprise Search. Sie will andererseits aber auch die Diskussion über die sozialen und datenschutzrechtlichen Aspekte beim Einsatz von Algorithmen sowie zu ethischen Herausforderungen künstlicher Intelligenz anregen.
Das zentrale Thema Data Ingestion, also das Aufnehmen von Informationen in das Datenbanksystem, handelt das Werk ebenfalls umfassend ab. In diesem Zusammenhang präsentiert der Autor Überlegungen zur optimalen Größe der Verarbeitungseinheiten: Sowohl die Echtzeit-Verarbeitung als auch das schon in Zeiten des Mainframes populäre Batch Processing haben Vor- und Nachteile, die sich auf Effizienz und TCO auswirken.
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