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