Fünf wichtige Bücher zur Beherrschung von Big Data: Leitfaden für Anfänger und Fortgeschrittene

• „Da die Nachfrage steigt, wird es einen großen Bedarf an qualifizierten Big-Data-Spezialisten geben“, sagt Daniel Restrepo, Senior Big Data Engineer bei SoftServe, der eine Liste mit Empfehlungen zu den Grundprinzipien und fortschrittlichsten Techniken dieser Methodik teilt.

Santiago, Mai 2024 – Der digitale Raum expandiert in einem beispiellosen Tempo und reicht von alltäglichen Anwendungen bis hin zur massiven Generierung von Informationen, die den Einsatz großer Sprachmodelle (LLM) und künstlicher Intelligenz (KI) vorantreiben werden. Laut einer Seagate-Studie wird jedoch trotz der hohen Menge an erzeugten Daten nur ein Fünftel davon analysiert.

Dank der kontinuierlichen Entwicklung und Einführung neuer Dienstleistungen in der Branche beginnt sich diese Lücke zu schließen, was enorme Beschäftigungsmöglichkeiten im Technologiesektor eröffnet. Der Big-Data-Markt ist in den letzten sieben Jahren um das 5,3-Fache gewachsen und wird nach Angaben der Europäischen Kommission bis 2025 voraussichtlich einen Wert von 829 Milliarden Euro erreichen.

„Da die Nachfrage steigt, wird es einen großen Bedarf an qualifizierten Big Data-Spezialisten geben“, sagt Daniel Restrepo, Senior Big Data Engineer bei SoftServe, der eine Liste von fünf Büchern veröffentlicht, die Anfänger und Fortgeschrittene durch die Grundlagen und die fortgeschrittensten Big Data führen Datentechniken:

1. Grundlagen der Datentechnik: Robuste Datensysteme planen und aufbauen

„Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems“ von Joe Reis und Matt Housley führt den Leser von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten im Data Engineering. Es behandelt die Planung, den Entwurf und den Aufbau robuster Datensysteme und beleuchtet sowohl grundlegende Prinzipien als auch neue Trends in der Cloud, insbesondere mit Azure Data.

1. Schritt für Schritt vorankommen – Data Engineering mit Python

„Data Engineering with Python“ ist ein praktischer Leitfaden zum Entwerfen, Orchestrieren und Verwalten von Datenpipelines mit Python. Es deckt wesentliche ETL-Techniken ab und bietet klare Beispiele zur Anpassung und Flexibilität in Datenpipelines sowie Tools und Bibliotheken, die den Datenfluss rationalisieren und dem Leser fortgeschrittene technische Fähigkeiten vermitteln.

1. Sie haben Zweifel? Öffnen Sie Ihre Perspektive mit The Datapreneurs

„The Datapreneurs“ von Bob Muglia untersucht die Entwicklung der künstlichen Intelligenz und ihre zukünftigen Auswirkungen und beleuchtet die Interaktion zwischen menschlichem Einfallsreichtum und digitalen Daten. Durch Gespräche mit Experten bietet das Buch tiefe Einblicke in die Vorteile, Risiken und ethischen Probleme, die mit datengesteuerten Technologien verbunden sind, und unterstreicht deren transformative Kraft.

1. Hier ist das Gute – „Learn Spark“ (2. Auflage)

„Learning Spark“ schlüsselt die Konzepte und Anwendungen von Apache Spark auf und deckt RDD, DataFrame, Dataset, Spark SQL und MLlib ab. Die Autoren erklären, wie man Spark-Anwendungen bereitstellt und eine effiziente Datennutzung gewährleistet. Daniel empfiehlt, dieses Buch durch O’Reillys Spark Cookbook für fortgeschrittene Techniken und Praktiken zu ergänzen.

1. Erkundung der Büchse der Pandora – Datenintensives Anwendungsdesign

„Designing Data-Intensive Applications“ befasst sich mit dem Aufbau großer Datensysteme, wobei der Schwerpunkt auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit liegt. Anhand von Beispielen und Fallstudien aus der Praxis verknüpft das Buch Theorie und Praxis und vermittelt tiefes technisches Verständnis und Strategien für die Erstellung robuster, skalierbarer Datensysteme.

Über SoftServe

SoftServe ist das größte Informationstechnologieunternehmen (IT) mit ukrainischen Wurzeln, das sich auf Softwareentwicklung und Beratungsdienstleistungen spezialisiert hat. Das Unternehmen beschäftigt mehr als 11.000 Mitarbeiter in mehr als 50 Niederlassungen von San Francisco bis Singapur. Der Hauptsitz befindet sich in Lemberg und Austin (USA).

Das Unternehmen arbeitet an mehr als 900 aktiven Projekten für Kunden in Nordamerika, der Europäischen Union und Asien. Zu den Kunden zählen IBM, Cisco, Panasonic, Cloudera, Henry Schein, Spillman Technologies und andere. SoftServe ist außerdem Partner von Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Microsoft Azure, NVIDIA und anderen großen Technologieunternehmen.