Data Engineering with Google Cloud Platform: A practical guide to operationalizing scalable data analytics systems on GCP
4.5
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینکتاب های مرتبط:
معرفی کتاب
کتاب 'Data Engineering with Google Cloud Platform: A practical guide to operationalizing scalable data analytics systems on GCP' نوشته من، آدی ویجایا، یک راهنمای جامع و عملی برای مهندسین داده است که به دنبال طراحی و پیادهسازی سیستمهای مقیاسپذیر تجزیه و تحلیل دادهها بر روی بستر Google Cloud Platform (GCP) هستند.
خلاصه مفصل کتاب
این کتاب به بررسی کامل اصول مهندسی داده در بستر Google Cloud Platform میپردازد. ما در این کتاب به چگونگی بهرهبرداری از ابزارهای GCP مانند BigQuery، Dataflow، و Pub/Sub میپردازیم تا بتوانید دادهها را به طور مؤثر تجزیه و تحلیل کنید. از آنجایی که ابزارهای GCP به صورت گسترده در صنعت به کار گرفته میشوند، این کتاب با ارائه مثالهای عملی و نمونههای واقعی به شما نشان میدهد که چگونه میتوانید زیرساختهای دادهای مستحکم و مقیاسپذیر ایجاد کنید. هدف اصلی کتاب این است که بتوانید با استفاده از قابلیتهای Google Cloud، دادههای پیچیده را به شکل ساده و کارآمد مدیریت کنید.
نکات کلیدی کتاب
- آشنایی کامل با اجزای مختلف GCP و نحوه ارتباط آنها با یکدیگر.
- راهنماییهای عملی برای پیادهسازی pipeline های دادهای مقیاسپذیر.
- روشهای بهینهسازی عملکرد سیستمهای Data Analytics در GCP.
- استفاده از ابزارهای برتر GCP برای مدیریت دادهها بهینهتر.
- آموزش شیوههای استاندارد برای ذخیرهسازی، پردازش، و تجزیه و تحلیل دادهها.
جملات معروف از کتاب
استفاده از قدرت Google Cloud Platform یعنی ایجاد امکانی برای آنکه دادههایتان به تکیهگاه تصمیمگیریهای بزرگ تبدیل شوند.
مهندسی داده مستلزم ترکیبی از هنر و علم است که در دنیای امروزی، با ظهور پلتفرمهای عظیمی مانند GCP، بیش از پیش اهمیت یافته است.
چرایی اهمیت این کتاب
کتاب 'Data Engineering with Google Cloud Platform' یک راهنمای اساسی برای کسانی است که در جهانی مملو از دادههای پیچیده عمل میکنند و نیاز به راه حلهای مقیاسپذیر و پایدار دارند. اهمیت این کتاب در ارائه یک راه مستقیم و عملیافته برای استفاده بهینه از تکنولوژیهای نوین در حوزه داده است. این کتاب به مهندسان داده و دانشمندان علوم داده کمک میکند تا با استفاده از GCP، بتوانند چرخه حیات دادهها را از جمعآوری تا تجزیه و تحلیل بهینهسازی کنند. افزون بر این، کتاب به شما نشان میدهد که چگونه میتوانید دادهها را به داراییهای ارزشمند سازمانتان تبدیل کنید و تصمیمگیریهای آگاهانهتری داشته باشید.
Welcome to the world of data engineering on the Google Cloud Platform (GCP). In the digital age, data is more than just an asset; it’s a catalyst for innovation and a fundamental part of business intelligence. With this guide, you will dive deep into the mechanics of scalable data engineering on GCP, equipping yourself with practical knowledge to build, manage, and optimize data pipelines for improved analytics and business outcomes.
Detailed Summary of the Book
"Data Engineering with Google Cloud Platform: A Practical Guide to Operationalizing Scalable Data Analytics Systems on GCP" is meticulously crafted for both budding and seasoned data professionals. The book starts by laying the foundational concepts of data engineering, cloud computing, and the role GCP plays in modernizing these processes. It provides a comprehensive overview of GCP's suite of tools, such as BigQuery, Dataflow, Dataproc, and Cloud Data Fusion, explaining how each can be leveraged to handle vast amounts of data efficiently.
The book takes a project-based approach, where readers are introduced to real-world scenarios and case studies that highlight best practices. Emphasis is placed on building end-to-end pipelines, from data ingestion, through processing, to final storage and analysis. You'll learn how to integrate machine learning, optimize query performance, and secure data across distributed networks. Additionally, there's a focus on cost management within GCP, ensuring that scalability doesn't equate to financial inefficiency.
Key Takeaways
- Understand the ecosystem of Google Cloud Platform and its role in data engineering.
- Develop robust, scalable data pipelines using GCP tools like BigQuery, Dataflow, and Cloud Pub/Sub.
- Incorporate machine learning models into your data workflows to enhance data-driven decision-making.
- Master the techniques for efficient data storage, retrieval, and processing at scale.
- Implement security best practices to protect data assets on the cloud.
Famous Quotes from the Book
"Data engineering is not just a technical skill set but a critical business function that drives innovation in any modern organization."
"The cloud is not the future of data engineering; it is the present, redefining how we manage and analyze vast datasets with unparalleled speed and flexibility."
Why This Book Matters
As organizations worldwide increasingly rely on data to drive their strategies and decision-making, the role of a data engineer has never been more pivotal. This book is vital as it not only provides the technical know-how to use Google Cloud to its fullest potential but also illustrates the strategic importance of data engineering in a business context. Readers will learn not just to handle data but to leverage it as a vital asset to fuel innovation and competitive advantage.
The practical approach adopted in this book means that you’re getting more than just theory. You’re receiving guidance grounded in actual industry practices which you can translate directly into your work. Whether you're aiming to enhance your current skills or transition to a role focused on data engineering, this book is your roadmap to success on the Google Cloud Platform.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین