10 本出色的数据工程书籍

信息科学和研究的一个重要组成部分是数据工程。它涉及规划、构建和维护支持组织管理和解释大量数据的系统。阅读书籍是学习数据工程并可能开始数据工程职业生涯的绝佳方式。

在接下来的教程中，我们将讨论一些市面上学习数据工程的绝佳书籍。

那么，让我们开始吧。

学习数据工程的一些绝佳书籍

这些书籍涵盖了广泛的主题，包括分布式系统和数据建模。以下是一些学习数据工程概念的书籍列表：

书 1

书名：数据建模简化版

作者：Steve Hoberman

Steve Hoberman 的著作《数据建模简化版》是初学者的绝佳资源。它对数据建模进行了通俗易懂的解释，非常适合没有技术背景的人。书中涵盖的重要主题包括实体关系图、规范化以及有效数据建模的重要性。

书 2

书名：设计数据密集型应用程序

作者：Martin Kleppmann

Martin Kleppmann 的著作《设计数据密集型应用程序》是一本关于构建大规模应用程序的全面指南。它介绍了开发这些系统所使用的关键概念和技术，例如数据一致性、容错能力和分布式系统理论。

书 3

书名：Python 数据分析

作者：Wes McKinney

Wes McKinney 的著作《Python 数据分析》是任何使用 Python 处理数据的人的绝佳资源。它侧重于 Pandas 库，该库在处理和分析数据方面非常受欢迎。本书提供了简洁的说明和指南，可帮助您轻松上手使用 Pandas。

书 4

书名：数据仓库工具包

作者：Ralph Kimball 和 Margy Ross

Ralph Kimball 和 Margy Ross 的著作《数据仓库工具包》对于任何处理数据仓库的人来说都是一个极好的资源。书中解释了创建和维护数据仓库的关键概念和最佳实践，包括维度建模、提取、转换和加载 (ETL) 以及数据建模。对于任何使用流行的 Hadoop 大数据平台的人来说，Tom White 的著作《Hadoop：权威指南》都强烈推荐。

书 5

书名：Hadoop：权威指南

作者：Tom White

Tom White 的《Hadoop：权威指南》对于任何使用著名的 Hadoop 大数据平台的人来说都是一个极好的资源。它涵盖了使用 Hadoop 的基本概念和工具，包括 MapReduce、HDFS 和 Hive。

书 6

书名：面向业务的数据科学

作者：Foster Provost 和 Tom Fawcett

Foster Provost 和 Tom Fawcett 的《面向业务的数据科学》是一本出色的数据科学及其在商业问题中应用的入门读物，涵盖了预测建模、机器学习和数据挖掘等重要主题。

书 7

书名：重构：改善既有代码的设计

作者：Robert C. Martin

Robert C. Martin 的《重构：改善既有代码的设计》是任何从事编程的人的必读书籍。虽然不专门讨论数据工程，但它介绍了编写清晰、高效且易于阅读和理解的代码的关键原则。

书 8

书名：零基础数据科学

作者：Joel Grus

Joel Grus 的《零基础数据科学》对于任何希望从头开始学习数据科学的人来说都是一个极好的资源。它提供了关于概率、统计和机器学习等基本主题的实际示例和教程。

书 9

书名：Google Cloud 平台上的数据工程

作者：Valliappa Lakshmanan

Valliappa Lakshmanan 的《Google Cloud 平台上的数据工程》是一本关于在 Google Cloud 平台上进行数据工程的全面指南，涵盖了 BigQuery、Cloud Dataflow 和 Cloud Storage 等关键主题，并提供了清晰的示例和教程，帮助读者入门。

书 10

书名：分布式数据库系统原理

作者：M. Tamer Özsu 和 Patrick Valduriez

M. Tamer Özsu 和 Patrick Valduriez 的《分布式数据库系统原理》对于任何从事分布式数据库系统工作的人来说都是一个极好的资源，它探讨了在这些系统的构建和维护中，诸如复制、一致性和容错等关键思想和最佳实践。