matt housley (33 resultados)

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Rustica (tapa blanda). Condición: New. Estado de la sobrecubierta: Nuevo. 01. La ingeniería de datos ha crecido rápidamente en la última década. Esto ha ocasionado que muchos ingenieros de software, científicos de datos y analistas se hayan quedado estancados y busquen conseguir una visión completa de esta materia. Si quiere estar a la última y desea aprender a planificar y desarrollar sistemas para satisfacer las necesidades de su organización y las de sus clientes, este es el libro indicado. En él se explica cómo evaluar las mejores tecnologías disponibles a través del ciclo de vida del framework de la ingeniería de datos. LIBRO.

Condición: New. Idioma/Language: Español. La ingeniería de datos ha crecido rápidamente en la última década. Esto ha ocasionado que muchos ingenieros de software, científicos de datos y analistas se hayan quedado estancados y busquen conseguir una visión completa de esta materia. Si quiere estar a la última y desea aprender a planificar y desarrollar sistemas para satisfacer las necesidades de su organización y las de sus clientes, este es el libro indicado. En él se explica cómo evaluar las mejores tecnologías disponibles a través del ciclo de vida del framework de la ingeniería de datos. Los autores Joe Reis y Matt Housley detallan, en este libro, el ciclo de vida de la ingeniería de datos y muestran cómo unir una variedad de tecnologías en la nube para satisfacer las necesidades de los procesos consumidores de datos que se encuentran en las fases posteriores al ciclo de vida de la ingeniería de datos. Gracias a esta lectura, entenderá cómo aplicar los conceptos de generación de datos, ingestión, orquestación, transformación, almacenamiento y gobernanza, que son críticos en cualquier entorno de datos, independientemente de la tecnología subyacente. Asimismo, con este libro: ' Obtendrá una visión concisa de todo el panorama de la ingeniería de datos ' Evaluará los problemas de ingeniería de datos mediante el uso integral de las mejores prácticas ' Sabrá elegir el conjunto más adecuado de tecnologías, arquitecturas y procesos de datos ' Utilizará el ciclo de vida de la ingeniería de datos para diseñar y desarrollar una arquitectura sólida ' Incorporará la gobernanza y la seguridad de los datos en todo el ciclo de vida de la ingeniería de datos Joe Reis es un 'científico en recuperación de datos', ingeniero y arquitecto de datos. Matt Housley es consultor de ingeniería de datos y especialista en la nube. 'Desde hace tiempo, el mundo de los datos se encuentra en permanente evolución. Primero fueron los diseñadores. Después, los administradores de bases de datos. Luego, los CIO. A continuación, los arquitectos de datos. Este libro señala el siguiente paso en la evolución y madurez del sector. Es una lectura obligada para cualquiera que sea honesto con su profesión y su carrera' -Bill Inmon Creador del data warehouse 'Fundamentos de la ingeniería de datos es una gran introducción a las actividades de mover, procesar y manejar datos. Explica la taxonomía de los conceptos de datos, sin centrarse demasiado en herramientas o en proveedores individuales, por lo que las técnicas e ideas deberían perdurar más que cualquier tendencia o producto individual. Lo recomiendo con vehemencia a cualquiera que quiera ponerse al día en ingeniería de datos o en analítica, o a los profesionales de hoy que quieran cubrir las lagunas que tengan en cuanto a su comprensión' -Jordan Tigani fundador y CEO de MotherDuck, e ingeniero fundador y Cocreador de BigQuery *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

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Condición: Nuevo. COLECCIÓN: O'REILLY O'REILLY - BASES DE DATOS | INFORMATICA: CUESTIONES GENERALES | MINERIA DE DATOS.

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Paperback. Condición: Brand New. 400 pages. 9.19x7.00x0.98 inches. In Stock.

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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. &Uumlber den AutorJoe Reis is a business-minded data nerd who s worked in the data industry for 20 years, with responsibilities ranging from statistical modeling, forecasting, machine learning, data engineering, data architecture, and a.

Otros. Condición: New. Estado de la sobrecubierta: Nuevo. 01. La ingeniería de datos ha crecido rápidamente en la última década. Esto ha ocasionado que muchos ingenieros de software, científicos de datos y analistas se hayan quedado estancados y busquen conseguir una visión completa de esta materia. Si quiere estar a la última y desea aprender a planificar y desarrollar sistemas para satisfacer las necesidades de su organización y las de sus clientes, este es el libro indicado. En él se explica cómo evaluar las mejores tecnologías disponibles a través del ciclo de vida del framework de la ingeniería de datos. Los autores Joe Reis y Matt Housley detallan, en este libro, el ciclo de vida de la ingeniería de datos y muestran cómo unir una variedad de tecnologías en la nube para satisfacer las necesidades de los procesos consumidores de datos que se encuentran en las fases posteriores al ciclo de vida de la ingeniería de datos. Gracias a esta lectura, entenderá cómo aplicar los conceptos de generación de datos, ingestión, orquestación, transformación, almacenamiento y gobernanza, que son críticos en cualquier entorno de datos, independientemente de la tecnología subyacente. Asimismo, con este libro: Obtendrá una visión concisa de todo el panorama de la ingeniería de datos Evaluará los problemas de ingeniería de datos mediante el uso integral de las mejores prácticas Sabrá elegir el conjunto más adecuado de tecnologías, arquitecturas y procesos de datos Utilizará el ciclo de vida de la ingeniería de datos para diseñar y desarrollar una arquitectura sólida Incorporará la gobernanza y la seguridad de los datos en todo el ciclo de vida de la ingeniería de datos Joe Reis es un científico en recuperación de datos, ingeniero y arquitecto de datos. Matt Housley es consultor de ingeniería de datos y especialista en la nube. Desde hace tiempo, el mundo de los datos se encuentra en permanente evolución. Primero fueron los diseñadores. Después, los administradores de bases de datos. Luego, los CIO. A continuación, los arquitectos de datos. Este libro señala el siguiente paso en la evolución y madurez del sector. Es una lectura obligada para cualquiera que sea honesto con su profesión y su carrera -Bill Inmon Creador del data warehouse Fundamentos de la ingeniería de datos es una gran introducción a las actividades de mover, procesar y manejar datos. Explica la taxonomía de los conceptos de datos, sin centrarse demasiado en herramientas o en proveedores individuales, por lo que las técnicas e ideas deberían perdurar más que cualquier tendencia o producto individual. Lo recomiendo con vehemencia a cualquiera que quiera ponerse al día en ingeniería de datos o en analítica, o a los profesionales de hoy que quieran cubrir las lagunas que tengan en cuanto a su comprensión -Jordan Tigani fundador y CEO de MotherDuck, e ingeniero fundador y Cocreador de BigQuery. LIBRO.

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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - La ingeniería de datos ha crecido rápidamente en la última década. Esto ha ocasionado que muchos ingenieros de software, científicos de datos y analistas se hayan quedado estancados y busquen conseguir una visión completa de esta materia. Si quiere estar a la última y desea aprender a planificar y desarrollar sistemas para satisfacer las necesidades de su organización y las de sus clientes, este es el libro indicado. En él se explica cómo evaluar las mejores tecnologías disponibles a través del ciclo de vida del framework de la ingeniería de datos. Los autores Joe Reis y Matt Housley detallan, en este libro, el ciclo de vida de la ingeniería de datos y muestran cómo unir una variedad de tecnologías en la nube para satisfacer las necesidades de los procesos consumidores de datos que se encuentran en las fases posteriores al ciclo de vida de la ingeniería de datos. Gracias a esta lectura, entenderá cómo aplicar los conceptos de generación de datos, ingestión, orquestación, transformación, almacenamiento y gobernanza, que son críticos en cualquier entorno de datos, independientemente de la tecnología subyacente. Asimismo, con este libro: ' Obtendrá una visión concisa de todo el panorama de la ingeniería de datos ' Evaluará los problemas de ingeniería de datos mediante el uso integral de las mejores prácticas ' Sabrá elegir el conjunto más adecuado de tecnologías, arquitecturas y procesos de datos ' Utilizará el ciclo de vida de la ingeniería de datos para diseñar y desarrollar una arquitectura sólida ' Incorporará la gobernanza y la seguridad de los datos en todo el ciclo de vida de la ingeniería de datos Joe Reis es un 'científico en recuperación de datos', ingeniero y arquitecto de datos. Matt Housley es consultor de ingeniería de datos y especialista en la nube. 'Desde hace tiempo, el mundo de los datos se encuentra en permanente evolución. Primero fueron los diseñadores. Después, los administradores de bases de datos. Luego, los CIO. A continuación, los arquitectos de datos. Este libro señala el siguiente paso en la evolución y madurez del sector. Es una lectura obligada para cualquiera que sea honesto con su profesión y su carrera' -Bill Inmon Creador del data warehouse 'Fundamentos de la ingeniería de datos es una gran introducción a las actividades de mover, procesar y manejar datos. Explica la taxonomía de los conceptos de datos, sin centrarse demasiado en herramientas o en proveedores individuales, por lo que las técnicas e ideas deberían perdurar más que cualquier tendencia o producto individual. Lo recomiendo con vehemencia a cualquiera que quiera ponerse al día en ingeniería de datos o en analítica, o a los profesionales de hoy que quieran cubrir las lagunas que tengan en cuanto a su comprensión' -Jordan Tigani fundador y CEO de MotherDuck, e ingeniero fundador y Cocreador de BigQuery.

Paperback. Condición: Brand New. German language. 9.41x6.54x1.06 inches. In Stock.

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Condición: New. Autor/Autorin: Joe ReisJoe Reis ist ein businessorientierter Daten-Nerd, der seit 20 Jahren in der Datenbranche taetig ist. Seine Taetigkeitsbereiche umfassen statistische Modellierung, Prognosen, Machine Learning, Data Engineering, Datenarchitektur .