Oto kilka przewodników po Inżynierii Danych, które pomogą Ci nauczyć się inżynierii danych:
- Jakość Danych
- Jak radzić sobie z problemami związanych z jakość danych poprzez wykrywanie, rozumienie, naprawianie i redukowanie.
- Przewodnik po Jeziorze Danych / Lakehouse
- i dlaczego potrzebujemy Jeziora Danych (Data Lake)
- Różnice między Jeziorami Danych z Magazynem (Lakehouse) a Magazynem Danych (Data Warehouse)
- Składniki jeziora danych
- Trendy na rynku
- Odpowiadamy na pytania takie jak:
- Jak zbudować darmowe jezioro danych oparte na oprogramowaniu open-source do przesyłania danych do analizy?
- Jak zarządzać setkami lub tysiącami plików i mieć funkcje zbliżone do baz danych?
- Omówienie Odwrotnej ETL
- Krótka historia integracji danych: ETL kontra ELT
- Więc, czym jest Odwrotna ETL (Reverse ETL)?
- Techniczne różnice między ETL a Odwrotną ETL
- Typowe przypadki użycia Odwrotnej ETL
- Odwrotna ETL i Hierarchia Potrzeb Danych
- Trendy w Orkiestracji Danych
- Przewodnik po Integracji Danych
- Zrozumienie Złapania Zmian w Danych (CDC)
- Użycie Ramy ETL kontra Napisanie Kolejnego Skryptu ETL
Zobacz więcej na stronie Artykuły na temat Wniosków z Danych.