Arquitectura e ingeniería de datos
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Arquitectura e ingeniería de datos

Pilares sólidos para decisiones estratégicas

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Arquitectura e ingeniería de datos

Pilares sólidos para decisiones estratégicas

Descripción del libro

Esta obra proporciona una introducción accesible y completa a los conceptos clave, las técnicas y las mejores prácticas en el campo de la arquitectura y la ingeniería de datos, sin la necesidad de conocimientos previos en programación o estadísticas.

Aborda secuencialmente una descripción general de los conceptos clave en la arquitectura de datos, incluidas las definiciones esenciales hasta la descripción de los sistemas de gestión de datos, los modelos de datos, el almacenamiento y la integración de datos. Se exploran las diferencias entre las bases de datos relacionales y no relacionales, así como las ventajas y desventajas de cada enfoque. También se abordan las consideraciones de seguridad y privacidad en la arquitectura de datos, y se proporcionan pautas para garantizar la protección de la información confidencial. Luego se adentra en la ingeniería de datos, que se centra en la ingesta de datos, así como en la limpieza, el enriquecimiento y la validación de datos.

Ya sea un gerente, un analista de negocios, un consultor o simplemente alguien interesado en aprender más sobre cómo los datos pueden impulsar el éxito empresarial, este libro le proporcionará las habilidades y el conocimiento necesarios para navegar con confianza en el complejo mundo de la arquitectura y la ingeniería de datos.

Información

Año
2024
ISBN de la versión impresa
9788441549708
ISBN del libro electrónico
9788441549821

Índice

  1. Cubierta
  2. Sobre el autor
  3. Introducción y cómo usar este libro
  4. 1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  5. 2. Roles en la ciencia de datos
  6. 3. Preguntas de negocios
  7. 4. El análisis descriptivo de datos
  8. 5. Análisis diagnóstico
  9. 6. El análisis predictivo
  10. 7. Análisis prescriptivo
  11. 8. ¿Qué son los datos?
  12. 9. Tipos de datos
  13. 10. Modelado dimensional de datos
  14. 11. Diseñando arquitecturas de datos
  15. 12. Diseños principales de arquitecturas de datos
  16. 13. Capas de arquitectura
  17. 14. Ingeniería de datos
  18. 15. Iteraciones y transformaciones
  19. 16. Ingeniería de datos con Microsoft Fabric
  20. 17. Fundamentos de Azure

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