Dátová architektúra: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist

Recenzie čitateľov

Kniha o dátovej architektúre ponúka komplexnú príručku pre tých, ktorí sa zaoberajú dátovou analýzou a architektúrou, a oslovuje rôznorodú čitateľskú verejnosť. Zatiaľ čo niektorí používatelia ju považovali za prístupnú a informatívnu, iní ju kritizovali za zlú organizáciu, nadmerné opakovanie a problémy s kvalitou tlače.

⬤ Komplexné pokrytie konceptov dátovej architektúry
⬤ Prístupné a čitateľné pre neinžinierov
⬤ Dobrá referencia na pochopenie základov dátovej architektúry.

⬤ Zle organizovaný a opakujúci sa obsah
⬤ Potrebuje lepší redakčný dohľad
⬤ Nízka kvalita tlače ovplyvňujúca čitateľnosť
⬤ Niektoré faktické nepresnosti a mätúce informácie.

(na základe 7 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist

Obsah knihy:

Za posledných 5 rokov koncept veľkých dát dozrel, dátová veda sa exponenciálne rozvíjala a dátová architektúra sa stala štandardnou súčasťou rozhodovania organizácií. Počas všetkých týchto zmien zostali základné princípy, ktoré formujú dátovú architektúru, rovnaké.

Naďalej je potrebné, aby sa ľudia pozerali na "väčší obraz" a pochopili, kam ich údaje zapadajú do veľkej schémy vecí. Architektúra údajov: A Primer for the Data Scientist, Second Edition sa zaoberá širším architektonickým obrazom toho, ako veľké dáta zapadajú do existujúcej informačnej infraštruktúry alebo systémov dátových skladov. Ide o zásadnú tému nielen pre dátových vedcov, analytikov a manažérov, ale aj pre výskumníkov a inžinierov, ktorí čoraz častejšie potrebujú pracovať s veľkými a zložitými súbormi údajov.

Kým sa údaje nezhromaždia a nedajú sa umiestniť do existujúceho rámca alebo architektúry, nie je možné využiť ich plný potenciál. Autori sa na základe dlhoročných praktických skúseností a s využitím mnohých príkladov a prípadových štúdií z rôznych odvetví snažia vysvetliť tento širší obraz, do ktorého veľké dáta zapadajú, a poskytnúť dátovým vedcom potrebný kontext, ako by mali jednotlivé časti skladačky do seba zapadnúť.