Handbuch für Data Engineering

• Ein Repo, das alle Materialien für den Weg zum Data Engineer sammelt
  • Sammlung von Projekten/Interviews/Büchern/Communities/Newslettern
• Wenn du ganz am Anfang stehst, beginne mit dem Lesen des Einstiegs-Roadmaps für Data Engineering 2024
• 3 Pflichtbücher und 25 wichtige Titel
  • Robustes Data Engineering
  • Datenzentrierter Entwurf von Anwendungen
  • Entwurf von Machine-Learning-Systemen
• 5 Communities, denen man unbedingt beitreten sollte, sowie rund 10 weitere wichtige Communities
  • [DE] DataExpert.io Community Discord
  • [DE] Data Talks Club Slack
  • [DE] Data Engineer Things Community
  • [ML] AdalFlow Discord
  • [ML] Chip Huyen MLOps Discord
• Technologieunternehmen und Blogs rund um Data Engineering
  • Nach Kategorien sortierte Unternehmen: Orchestration, Data Lake/Cloud, Warehouse, Data Quality, Bildung, Analytics/Visualization, Data Integration, Modern OLAP, LLM-Anwendungen, Echtzeitdaten
  • Blogs: Netflix , Uber , Databricks , Airbnb , Amazon AWS Blog , Microsoft Data Architecture Blogs , Microsoft Fabric Blog , Oracle , Meta , Onehouse
• Whitepaper zu Data Engineering
  • A Five-Layered Business Intelligence Architecture
  • Lakehouse:A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics
  • Big Data Quality: A Data Quality Profiling Model
  • The Data Lakehouse: Data Warehousing and More
  • Spark: Cluster Computing with Working Sets
  • The Google File System
  • Building a Universal Data Lakehouse
  • XTable in Action: Seamless Interoperability in Data Lakes
  • MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
• Wichtige Social-Media-Konten und Podcasts
• 4 Newsletter, die man unbedingt abonnieren sollte, sowie mehr als 20 weitere Newsletter
  • DataEngineer.io Newsletter
  • Joe Reis
  • Start Data Engineering
  • Data Engineering Weekly
• Verschiedene Schulungskurse