Architecting a Modern Data Warehouse for Large Enterprises: Build Multi-cloud Modern Distributed Data Warehouses with Azure and AWS
Idioma: inglés
Editorial: Apress, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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- Título
- Architecting a Modern Data Warehouse for Large Enterprises: Build Multi-cloud Modern Distributed Data Warehouses with Azure and AWS
- Autor
- Kumar, Anjani; Mishra, Abhishek; Kumar, Sanjeev
- Editorial
- Apress
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798868800283
Design and architect new generation cloud-based data warehouses using Azure and AWS. This book provides an in-depth understanding of how to build modern cloud-native data warehouses, as well as their history and evolution.
The book starts by covering foundational data warehouse concepts, and introduces modern features such as distributed processing, big data storage, data streaming, and processing data on the cloud. You will gain an understanding of the synergy, relevance, and usage data warehousing standard practices in the modern world of distributed data processing. The authors walk you through the essential concepts of Data Mesh, Data Lake, Lakehouse, and Delta Lake. And they demonstrate the services and offerings available on Azure and AWS that deal with data orchestration, data democratization, data governance, data security, and business intelligence.After completing this book, you will be ready to design and architect enterprise-grade, cloud-based modern data warehouses using industry best practices and guidelines.
What You Will Learn
- Understand the core concepts underlying modern data warehouses
- Design and build cloud-native data warehouses Gain a practical approach to architecting and building data warehouses on Azure and AWS
- Implement modern data warehousing components such as Data Mesh, Data Lake, Delta Lake, and Lakehouse
- Process data through pandas and evaluate your model’s performance using metrics such as F1-score, precision, and recall
- Apply deep learning to supervised, semi-supervised, and unsupervised anomaly detection tasks for tabular datasets and time series applications
Who This Book Is For
Experienced developers, cloud architects, and technology enthusiasts looking to build cloud-based modern data warehouses using Azure and AWS“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Anjani Kumar is the Managing Director and Founder of MultiCloud4u, a rapidly growing startup that helps clients and partners seamlessly implement data-driven solutions for their digital businesses. With a background in computer science, Anjani began his career researching and developing multi-lingual systems that were powered by distributed processing and data synchronization across remote regions of India. He later collaborated with companies such as Mahindra Satyam, Microsoft, RBS, and Sapient to create data warehouses and other data-based systems that could handle high-volume data processing and transformation.
Abhishek Mishra is a Cloud Architect at a leading organization and has more than a decade and a half of experience building and architecting software solutions for large and complex enterprises across the globe. He has deep expertise in enabling digital transformations for his customers using the cloud and artificial intelligence.
Sanjeev Kumar heads up a global data and analytics practice at the leading and oldest multinational shoe company with headquarters in Switzerland. He has 19+ years of experience working for organizations modeling modern data solutions in multiple industries. He has consulted with some of the top multinational firms and enabled digital transformation for large enterprises using modern data warehouses in the cloud. He is an expert in multiple fields of modern data management and execution including data strategy, automation, data governance, architecture, metadata, modeling, business intelligence, data management, and analytics.“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Educational books, Textbooks, Fiction, Non- fictionInformación empresarial del vendedor
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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