Handbuch für Data Engineering
(github.com/DataExpert-io)- 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
- 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
- Verschiedene Schulungskurse
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