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Datengrundlagen und praktische Systeme
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Dieses Buch vermittelt praktische Datenarbeit vom Anfänger bis zum Produktionsdenken. Es behandelt Datenkonzepte, SQL, Modellierung, Pipelines, Analysen, Qualität, Governance und den Aufbau vertrauenswürdiger Datensysteme anhand klarer Beispiele.
Level: beginnerSprache: DE DeutschBewertung: 0Rezensionen: 0
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Book contents
01Chapter 1: Introduction to Data Work and Data Thinking02Chapter 2: Structured, Semi-Structured, and Unstructured Data03Chapter 3: Tables, Rows, Keys, and Relationships04Chapter 4: SQL Basics for Reading and Writing Data05Chapter 5: Joins, Aggregations, and Query Patterns06Chapter 6: Data Modeling, Normalization, and Denormalization07Chapter 7: ETL, ELT, and Batch Data Pipelines08Chapter 8: Data Cleaning, Validation, and Quality Checks09Chapter 9: Warehouses, Lakes, and Lakehouse Thinking10Chapter 10: Metrics, Dashboards, and Analytics Workflows11Chapter 11: Partitioning, Indexing, and Performance Basics12Chapter 12: Governance, Lineage, Privacy, and Access Control13Chapter 13: Designing a Small Data Platform14Chapter 14: Building a Pipeline with SQL and Python15Chapter 15: Capstone: Create an Analytics Dataset16Chapter 16: Capstone: Test, Document, and Operate It17Appendix A: Commands and Workflow Cheat Sheet18Appendix B: Reference Architectures and Patterns19Appendix C: Common Mistakes and Fixes20Appendix D: Best Practices Summary
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