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Produkt zum Begriff Data Engineering:


  • Handbuch Data Engineering (Reis, Joe~Housley, Matt)
    Handbuch Data Engineering (Reis, Joe~Housley, Matt)

    Handbuch Data Engineering , Der praxisnahe Überblick über die gesamte Data-Engineering-Landschaft Das Buch vermittelt grundlegende Konzepte des Data Engineering und beschreibt Best Practices für jede Phase des Datenlebenszyklus Mit dem Data-Engineering-Lifecycle bietet es einen konzeptionellen Rahmen, der langfristig Gültigkeit haben wird Es unterstützt Sie - jenseits des Hypes - bei der Auswahl der richtigen Datentechnologien, Architekturen und Prozesse und verfolgt den Cloud-First-Ansatz Data Engineering hat sich in den letzten zehn Jahren rasant entwickelt, sodass viele Software Engineers, Datenanalystinnen und Data Scientists nach einer zusammenfassenden Darstellung der grundlegenden Techniken suchen. Dieses praxisorientierte Buch gibt Ihnen mit dem Data Engineering Lifecycle ein Framework an die Hand, das die Evaluierung und Auswahl der besten Technologien für reale Geschäftsprobleme erleichtert. Sie erfahren, wie Sie Systeme so planen und entwickeln, dass sie den Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden optimal gerecht werden. Joe Reis und Matt Housley führen Sie durch den Data Engineering Lifecycle und zeigen Ihnen, wie Sie eine Vielzahl von Cloud-Technologien kombinieren können, um die Bedürfnisse von Datenkonsumenten zu erfüllen. Sie lernen, die Konzepte der Generierung, Ingestion, Orchestrierung, Transformation, Speicherung und Bereitstellung von Daten anzuwenden, die in jeder Datenumgebung - unabhängig von der konkret verwendeten Technologie - von entscheidender Bedeutung sind. Erhalten Sie einen kompakten Überblick über die gesamte Praxis des Data Engineering Beurteilen Sie Problemstellungen im Data Engineering anhand eines umfassenden Frameworks von Best Practices Wählen Sie geeignete Datentechnologien, -architekturen und -prozesse jenseits des Marketing-Hypes aus Nutzen Sie den Data Engineering Lifecycle, um eine robuste Infrastruktur zu entwerfen und aufzubauen Erfahren Sie, wie Sie Data Governance und Sicherheit in den gesamten Lebenszyklus Ihrer Daten integrieren , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20230803, Produktform: Kartoniert, Autoren: Reis, Joe~Housley, Matt, Übersetzung: Schock, Helena, Seitenzahl/Blattzahl: 489, Keyword: Cloud-Technologien; Data Governance; Data Science; Data-Engineering-Lifecycle; Data-Engineering-Pipeline; Daten-Pipeline; Deployment; Machine Learning; Privacy; Security; Sicherheit; Software-Architektur; Software-Engineering; Software-Entwicklung, Fachschema: EDV / Theorie / Software-Entw. / Software Engineering~Informatik, Fachkategorie: Informatik, Fachkategorie: Software Engineering, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 243, Breite: 170, Höhe: 32, Gewicht: 910, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, andere Sprache: 9781098108304, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,

    Preis: 49.90 € | Versand*: 0 €
  • Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
    Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data

    Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

    Preis: 28.00 € | Versand*: 0 €
  • Data Warehouse
    Data Warehouse

    Data Warehouse , Zum Werk Ein Data-Warehouse besteht aus unterschiedlichen Datenquellen. Es fasst eine integrierte, themenorientierte und chronologisierte Sammlung an Daten zusammen. Damit wird ein komfortabler Zugriff auf diverse Daten ermöglicht. Das Data-Warehouse bildet deshalb die Grundlage für die Datenökonomie. Nur wer ein solches Data-Warehouse hat und betreiben kann, bleibt ernstzunehmender Wettbewerber im digitalen Zeitalter und kann Daten genau, konsistent, relevant, legal aktuell, akkurat, als "single point of reference, auf einer time to market basis" und einer "need to know basis" für diverse digitale Geschäftsmodelle zur Verfügung stellen. Das Rechtshandbuch erörtert schwerpunktmäßig die rechtlichen Anforderungen eines Data-Warehouses. Es geht insbesondere auf Themen des Datenschutzes, der Informationssicherheit, des Kartellrechts, Open Data, den verschiedenen Rechtsformen bzw. Betreiberrollen, der Blockchaintechnologie und den Haftungsrisiken ein. Dabei werden: technische Hintergründe eines Data-Warehouses verständlich erörtert, praxisrelevante Rechtsfragen beim Betrieb eines Data-Warehouses aufgeworfen und diskutiert und Gestaltungshilfen beim Aufbau und Betrieb eines Data-Warehouses gegeben. Aus dem Inhalt Begriffsbestimmungen Inhaber und Betreiber Datenschutz Kartellrecht Open-Data Informationssicherheit Nutzung von Blockchain Haftung und Versicherung Vorteile auf einen Blick speziell auf die Rechtsprobleme eines Data-Warehouse zugeschnittene Darstellung mit konkreten, praxisorientierten Handlungsempfehlungen Anleitungen für die Planung, Errichtung und das Betreiben eines Data-Warehouse rechtsgebietsübergreifende Antworten und Fragestellungen im Data-Warehouse-Umfeld (Haftung und Versicherung, Blockchain, Informationssicherheit, Open Data, Kartellrecht, Datenschutz, etc.) zahlreiche Leitsätze und Grafiken Zielgruppe Für Unternehmen, im IT- und Datenschutzrecht tätige Rechtsanwältinnen und -anwälte, Gerichte und Datenschutzbehörden, Hochschulen, Verbände, Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 89.00 € | Versand*: 0 €
  • 5St. Axing SZU203 Abdeckung 80x80 TV/R/DATA/DATA
    5St. Axing SZU203 Abdeckung 80x80 TV/R/DATA/DATA

    Abdeckung 80x80 TV/R/DATA/DATA

    Preis: 3.53 € | Versand*: 4.90 €
  • Was bedeuten Data Science und Data Engineering?

    Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert.

  • Wie funktioniert Big Data Analytics?

    Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen.

  • Welche Förderungsmaßnahme gibt es für Data Analysts bzw. Data Scientists?

    Es gibt verschiedene Förderungsmaßnahmen für Data Analysts und Data Scientists, je nach Land und Organisation. Zum Beispiel bieten Universitäten und Forschungseinrichtungen Stipendien und Forschungsprojekte an. Unternehmen können auch Weiterbildungsprogramme und Schulungen für ihre Mitarbeiter anbieten. Darüber hinaus gibt es auch staatliche Förderprogramme und Stipendien für Studierende und Forscher in diesem Bereich.

  • Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Smart Data?

    Big Data bezieht sich auf große Mengen von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und oft unstrukturiert sind. Smart Data hingegen bezieht sich auf die Analyse und Nutzung dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu generieren. Smart Data konzentriert sich auf die Auswahl und Verarbeitung relevanter Daten, um konkrete Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen.

Ähnliche Suchbegriffe für Data Engineering:


  • Data Driven Controlling
    Data Driven Controlling

    Data Driven Controlling , Den Controllerinnen und Controllern stehen immer mehr interne und externe Daten zur Verfügung, die gemanagt und genutzt werden wollen. Ein modernes, datengetriebenes Controlling weiß, wie diese Ressourcen genutzt und effektiv zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden. Dieses Buch bietet dazu die Grundlagen und Konzepte. Es richtet sich an alle, die das Controlling durch den Einsatz moderner Data-Analytics- und Machine-Learning-Tools modernisieren möchten. Es dient als Leitfaden, um die vielfältigen Möglichkeiten der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu erkunden und sie gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Lösungsvorschläge und Best-Practice-Beispiele runden das Buch ab.    Inhalte: Data Governance und die Rolle des Controllings Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele, Anforderungen Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling Nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen Nachhaltigkeit: Datenbasierte Messung von Sustainability Performance und Risiken Organisation & IT Neue Möglichkeiten des prozessbezogenen Datenmanagements für das Controlling   , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 89.99 € | Versand*: 0 €
  • G DATA VPN
    G DATA VPN

    G DATA VPN aktivieren: Schritt-für-Schritt Anleitung für sicheres Surfen Erschreckende 30 Prozent der Internetnutzer berichten, dass ihre Online-Konten innerhalb eines Jahres von Dritten kompromittiert wurden. Diese alarmierende Statistik zeigt, wie wichtig es ist, G DATA VPN zu aktivieren und die eigene Online-Sicherheit zu gewährleisten. Tatsächlich bietet G DATA, ein seit 1985 etabliertes deutsches IT-Sicherheitsunternehmen, eine zuverlässige VPN-Lösung mit modernster 256-bit AES-Verschlüsselung - dieselbe Technologie, die auch von US-Regierungsbehörden für streng geheime Dateien verwendet wird. Mit fast 2.000 Hochgeschwindigkeits-Servern an 75 Standorten weltweit ermöglicht G DATA VPN dabei nicht nur sicheres, sondern auch schnelles Surfen. Besonders wichtig ist der Schutz beim Surfen in öffentlichen WLAN-Netzwerken, wo Datenspionage ein ernsthaftes Risiko darstellt. In dieser Sch...

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  • Raw Data (VR)
    Raw Data (VR)

    Raw Data (VR)

    Preis: 3.17 € | Versand*: 0.00 €
  • Gilisoft Data Recovery
    Gilisoft Data Recovery

    Neue Version: Gilisoft Data Recovery macht Datenrettung schneller Gilisoft Data Recovery bietet eine schnelle und unkomplizierte Lösung für Datenverlustprobleme , die jeden jederzeit treffen können. Wenn wichtige Dateien plötzlich verschwinden, löst dies oft Panik aus ? besonders wenn es sich um wertvolle Fotos, Videos oder geschäftliche Dokumente handelt. Jedoch kann diese Software Daten von verschiedensten Geräten wiederherstellen, einschließlich PCs, externer USB-Laufwerke, Speicherkarten, Mobiltelefone und Digitalkameras. Besonders bemerkenswert ist, dass die Software Dateien von formatierten, RAW oder unzugänglichen Laufwerken sowie von gelöschten oder verlorenen Partitionen retten kann. Zahlreiche Gilisoft Data Recovery Reviews bestätigen die Effektivität bei der Wiederherstellung verschiedener Dateitypen ? von persönlichen Fotos bis hin zu Finanzdokumenten. Die Anwendung verfüg...

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  • Was ist Big Data?

    Big Data bezieht sich auf große Mengen an Daten, die mit hoher Geschwindigkeit und Vielfalt generiert werden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel sozialen Medien, Sensoren oder Transaktionen. Big Data ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

  • Wie entsteht Big Data?

    Big Data entsteht durch die Sammlung und Speicherung einer großen Menge von Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Social Media, Transaktionen und mehr. Diese Daten werden dann mithilfe von speziellen Tools und Technologien analysiert und verarbeitet, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsprozesse optimieren. Letztendlich ermöglicht Big Data eine tiefere Einblicke in das Verhalten von Kunden, Trends auf dem Markt und ermöglicht die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen.

  • Wie funktioniert Big Data?

    Wie funktioniert Big Data?

  • Wie können Big Data Analytics-Technologien im Projektmanagement eingesetzt werden?

    Big Data Analytics-Technologien können im Projektmanagement eingesetzt werden, um große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht es Projektmanagern, Trends und Muster zu erkennen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Big Data Analytics-Technologien auch zur Vorhersage von Projektverzögerungen oder zur Optimierung von Ressourcen eingesetzt werden.

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