. This second edition of Data Architecture A primer for the Data Scientist covers all aspects of data architecture and provides readers with an understanding of how data fits into the larger landscape of organizational decision-making. It will help them develop a personal paradigm for understanding the technological process for developing modern knowledge and its role in shaping our future. The world of data science is constantly evolving. New tools new techniques and new sources of data are being developed every day. The goal of this book is to provide a framework for understanding this evolution and making sense of it. To make it easier for non technical readers to understand the concepts presented here, a glossary of key terms is provided at the end of each chapter. Answer:Data Architecture: A Primer for the Data Scientist, Second Edition offers a comprehensive overview of data architecture and its significance in organizational decision-making. In the past five years, the concept of big data has matured, and data science has grown exponentially, yet the fundamental principles of data architecture remain unchanged. The book aims to provide readers with an understanding of how data fits into the larger landscape of organizational decision-making and help them develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. The book covers all aspects of data architecture, from data governance and management to data integration and analytics. It explains how data architecture has become a standard part of organizational decision-making, and why it's essential to understand its significance in today's fast-paced digital world. The author emphasizes the need for people to take a step back and look at the bigger picture, analyzing and adapting their approaches to studying new technologies to better grasp the evolving landscape of data science. The book begins by discussing the importance of data architecture and its role in supporting organizational decision-making. It highlights the challenges of managing large amounts of data and the need for a comprehensive framework to integrate, manage, and analyze data effectively.

.Это второе издание Data Architecture Учебник для Data Scientist охватывает все аспекты архитектуры данных и дает читателям понимание того, как данные вписываются в более широкий ландшафт принятия организационных решений. Это поможет им разработать личную парадигму для понимания технологического процесса для развития современных знаний и его роли в формировании нашего будущего. Мир науки о данных постоянно развивается. Каждый день разрабатываются новые инструменты, новые методики и новые источники данных. Цель этой книги - обеспечить основу для понимания этой эволюции и осмысления ее. Для облегчения понимания представленных здесь концепций читателями, не являющимися техническими специалистами, в конце каждой главы приводится глоссарий ключевых терминов. Ответ: Архитектура данных: учебник для Data Scientist, второе издание предлагает всесторонний обзор архитектуры данных и ее значения при принятии организационных решений. За последние пять лет концепция больших данных созрела, и наука о данных выросла экспоненциально, однако фундаментальные принципы архитектуры данных остаются неизменными. Книга призвана дать читателям понимание того, как данные вписываются в более широкий ландшафт принятия организационных решений, и помочь им выработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Книга охватывает все аспекты архитектуры данных, от управления данными до их интеграции и анализа. В нем объясняется, как архитектура данных стала стандартной частью процесса принятия организационных решений и почему важно понимать ее значение в современном быстро развивающемся цифровом мире. Автор подчеркивает необходимость того, чтобы люди сделали шаг назад и посмотрели на общую картину, анализируя и адаптируя свои подходы к изучению новых технологий, чтобы лучше понять развивающийся ландшафт науки о данных. Книга начинается с обсуждения важности архитектуры данных и ее роли в поддержке принятия организационных решений. В ней освещаются проблемы управления большими объемами данных и необходимость в комплексной структуре для эффективной интеграции, управления и анализа данных.

.C'est la deuxième édition de Data Architecture tutoriel pour Data Scientist couvre tous les aspects de l'architecture des données et permet aux lecteurs de comprendre comment les données s'intègrent dans le paysage plus large de la prise de décision organisationnelle. Cela les aidera à développer un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique pour développer les connaissances modernes et son rôle dans la formation de notre avenir. monde de la science des données évolue constamment. Chaque jour, de nouveaux outils, de nouvelles techniques et de nouvelles sources de données sont développés. but de ce livre est de fournir une base pour comprendre cette évolution et la comprendre. Afin de faciliter la compréhension des concepts présentés ici par les lecteurs qui ne sont pas des techniciens, un glossaire des termes clés est fourni à la fin de chaque chapitre. Réponse : Data Architecture : tutoriel pour Data Scientist, la deuxième édition offre un aperçu complet de l'architecture des données et de son importance dans la prise de décisions organisationnelles. Au cours des cinq dernières années, le concept de big data a mûri et la science des données a connu une croissance exponentielle, mais les principes fondamentaux de l'architecture des données restent inchangés. livre vise à donner aux lecteurs une idée de la façon dont les données s'intègrent dans le paysage plus large de la prise de décisions organisationnelles et à les aider à développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. livre couvre tous les aspects de l'architecture des données, de la gestion des données à leur intégration et leur analyse. Il explique comment l'architecture des données est devenue une partie standard du processus de prise de décisions organisationnelles et pourquoi il est important de comprendre son importance dans le monde numérique en évolution rapide d'aujourd'hui. L'auteur souligne la nécessité pour les gens de faire un pas en arrière et de regarder le tableau général en analysant et en adaptant leurs approches pour apprendre de nouvelles technologies afin de mieux comprendre le paysage évolutif de la science des données. livre commence par discuter de l'importance de l'architecture des données et de son rôle dans la prise de décisions organisationnelles. Il met en lumière les défis de la gestion des grandes quantités de données et la nécessité d'une structure intégrée pour une intégration, une gestion et une analyse efficaces des données.

.Esta segunda edición de Data Architecture tutorial de Data Scientist cubre todos los aspectos de la arquitectura de datos y proporciona a los lectores una comprensión de cómo los datos encajan en el panorama más amplio de la toma de decisiones organizacionales. Esto les ayudará a desarrollar un paradigma personal para entender el proceso tecnológico para desarrollar el conocimiento moderno y su papel en la configuración de nuestro futuro. mundo de la ciencia de datos está en constante evolución. Cada día se desarrollan nuevas herramientas, nuevas técnicas y nuevas fuentes de datos. objetivo de este libro es proporcionar una base para comprender y comprender esta evolución. Para facilitar la comprensión de los conceptos aquí presentados por lectores no técnicos, al final de cada capítulo se presenta un glosario de términos clave. Respuesta: Arquitectura de datos: tutorial para Data Scientist, la segunda edición ofrece una visión general completa de la arquitectura de datos y sus significados en la toma de decisiones organizacionales. En los últimos cinco , el concepto de big data ha madurado y la ciencia de datos ha crecido exponencialmente, pero los principios fundamentales de la arquitectura de datos no han cambiado. libro pretende dar a los lectores una visión de cómo los datos encajan en el panorama más amplio de la toma de decisiones organizativas y ayudarles a desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. libro cubre todos los aspectos de la arquitectura de datos, desde la gestión de datos hasta su integración y análisis. Explica cómo la arquitectura de datos se ha convertido en una parte estándar del proceso de toma de decisiones organizacionales y por qué es importante entender su importancia en el mundo digital en rápida evolución de hoy. autor subraya la necesidad de que las personas den un paso atrás y miren el panorama general, analizando y adaptando sus enfoques al estudio de las nuevas tecnologías para comprender mejor el panorama en desarrollo de la ciencia de los datos. libro comienza discutiendo la importancia de la arquitectura de datos y su papel en apoyar la toma de decisiones organizacionales. Destaca los desafíos de la gestión de grandes volúmenes de datos y la necesidad de una estructura integrada para la integración, gestión y análisis de datos eficientes.

Esta é a segunda edição do Data Arquiteture Tutorial para o Data Scientist abrange todos os aspectos da arquitetura de dados e dá aos leitores a compreensão de como os dados se encaixam na paisagem mais ampla da tomada de decisões organizacionais. Isso os ajudará a desenvolver um paradigma pessoal para compreender o processo tecnológico para desenvolver o conhecimento moderno e o seu papel na formulação do nosso futuro. O mundo da ciência dos dados está em constante evolução. Todos os dias são desenvolvidas novas ferramentas, novas técnicas e novas fontes de dados. O objetivo deste livro é fornecer uma base para a compreensão e a compreensão desta evolução. Para facilitar a compreensão dos conceitos aqui apresentados por leitores que não são técnicos, ao final de cada capítulo é apresentado um glossário de termos-chave. Resposta: Arquitetura de dados: tutorial para Data Scientist, segunda edição oferece uma visão completa da arquitetura de dados e do seu significado na tomada de decisões organizacionais. Nos últimos cinco anos, o conceito de big data amadureceu e a ciência de dados cresceu exponencialmente, mas os princípios fundamentais da arquitetura de dados permanecem inalterados. O livro tem o objetivo de dar aos leitores a compreensão de como os dados se encaixam na paisagem mais ampla da tomada de decisões organizacionais e ajudá-los a desenvolver um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. O livro abrange todos os aspectos da arquitetura de dados, desde o gerenciamento de dados até a sua integração e análise. Explica como a arquitetura de dados se tornou uma parte padrão do processo de tomada de decisões organizacionais e por que é importante compreender o seu significado no mundo digital em rápido desenvolvimento. O autor ressalta a necessidade de as pessoas darem um passo atrás e olharem para o quadro geral, analisando e adaptando suas abordagens para o estudo de novas tecnologias para entender melhor a paisagem emergente da ciência dos dados. O livro começa discutindo a importância da arquitetura de dados e seu papel no apoio à tomada de decisões organizacionais. Ele destaca os desafios do gerenciamento de grandes quantidades de dados e a necessidade de uma estrutura integrada para integrar, gerenciar e analisar os dados de forma eficiente.

.La seconda edizione di Data Architettura Il manuale per Data Scientist comprende tutti gli aspetti dell'architettura dei dati e fornisce ai lettori la comprensione di come i dati si adattano a un panorama decisionale più ampio. Questo li aiuterà a sviluppare un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico per sviluppare la conoscenza moderna e il suo ruolo nella formazione del nostro futuro. Il mondo della scienza dei dati è in continua evoluzione. Ogni giorno vengono sviluppati nuovi strumenti, nuove metodologie e nuove fonti di dati. Lo scopo di questo libro è quello di fornire una base per comprendere questa evoluzione e comprenderla. Per facilitare la comprensione dei concetti qui presentati da lettori non tecnici, alla fine di ogni capitolo viene riportato un glossario di termini chiave. Risposta: Architettura dei dati - Esercitazione per Data Scientist, la seconda edizione offre una panoramica completa dell'architettura dei dati e del suo valore nelle decisioni aziendali. Negli ultimi cinque anni il concetto di big data è maturato e la scienza dei dati è cresciuta esponenzialmente, ma i principi fondamentali dell'architettura dei dati rimangono invariati. Il libro ha lo scopo di fornire ai lettori la comprensione di come i dati si adattano a un più ampio panorama decisionale organizzativo e di aiutarli a sviluppare un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Il libro comprende tutti gli aspetti dell'architettura dei dati, dalla gestione dei dati all'integrazione e all'analisi. Spiega come l'architettura dei dati sia diventata parte del processo decisionale dell'organizzazione e perché sia importante comprenderne l'importanza in un mondo digitale in continua evoluzione. L'autore sottolinea la necessità che le persone facciano un passo indietro e guardino al quadro generale, analizzando e adattando i loro approcci allo studio delle nuove tecnologie per comprendere meglio il panorama emergente della scienza dei dati. Il libro inizia con una discussione sull'importanza dell'architettura dei dati e sul suo ruolo nel supporto delle decisioni aziendali. Evidenzia i problemi di gestione di grandi quantità di dati e la necessità di una struttura completa per integrare, gestire e analizzare i dati in modo efficiente.

.Dies ist die zweite Ausgabe des Data Architecture Tutorial für Data Scientist deckt alle Aspekte der Datenarchitektur und gibt den sern ein Verständnis dafür, wie Daten in die breitere Landschaft der organisatorischen Entscheidungsfindung passen. Es wird ihnen helfen, ein persönliches Paradigma zu entwickeln, um den technologischen Prozess zu verstehen, um modernes Wissen und seine Rolle bei der Gestaltung unserer Zukunft zu entwickeln. Die Welt der Datenwissenschaft entwickelt sich ständig weiter. Täglich werden neue Tools, neue Techniken und neue Datenquellen entwickelt. Ziel dieses Buches ist es, eine Grundlage zu schaffen, um diese Evolution zu verstehen und zu verstehen. Um das Verständnis der hier vorgestellten Konzepte durch nicht-technische ser zu erleichtern, wird am Ende jedes Kapitels ein Glossar der Schlüsselbegriffe gegeben. Antwort: Data Architecture: Tutorial für Data Scientist, die zweite Ausgabe bietet einen umfassenden Überblick über die Datenarchitektur und ihre Bedeutung bei organisatorischen Entscheidungen. In den letzten fünf Jahren ist das Konzept von Big Data gereift und die Datenwissenschaft ist exponentiell gewachsen, aber die Grundprinzipien der Datenarchitektur bleiben unverändert. Das Buch soll den sern ein Verständnis dafür vermitteln, wie Daten in die breitere Landschaft der organisatorischen Entscheidungsfindung passen, und ihnen helfen, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Das Buch deckt alle Aspekte der Datenarchitektur ab, vom Datenmanagement über die Integration bis hin zur Analyse. Es erklärt, wie die Datenarchitektur zu einem Standardteil des organisatorischen Entscheidungsprozesses geworden ist und warum es wichtig ist, ihre Bedeutung in der heutigen schnelllebigen digitalen Welt zu verstehen. Der Autor betont die Notwendigkeit, dass die Menschen einen Schritt zurücktreten und das große Ganze betrachten, indem sie ihre Ansätze für das Studium neuer Technologien analysieren und anpassen, um die sich entwickelnde Landschaft der Datenwissenschaft besser zu verstehen. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über die Bedeutung der Datenarchitektur und ihre Rolle bei der Unterstützung organisatorischer Entscheidungsfindung. Es hebt die Herausforderungen bei der Verwaltung großer Datenmengen und die Notwendigkeit eines umfassenden Rahmens für die effiziente Integration, Verwaltung und Analyse von Daten hervor.

Jest to druga edycja Data Architecture A primer for Data Scientist obejmuje wszystkie aspekty architektury danych i daje czytelnikom zrozumienie, jak dane pasują do szerszego organizacyjnego krajobrazu decyzyjnego. Pomoże im to w opracowaniu osobistego paradygmatu zrozumienia procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy i jej roli w kształtowaniu naszej przyszłości. Świat nauki o danych stale się rozwija. Codziennie opracowywane są nowe narzędzia, nowe techniki i nowe źródła danych. Celem tej książki jest stworzenie ram dla zrozumienia tej ewolucji i jej sensu. Aby ułatwić czytelnikom nietechnicznym zrozumienie koncepcji przedstawionych tutaj, na końcu każdego rozdziału znajduje się słownik kluczowych terminów. Odp.: Architektura danych: Podstawą dla Data Scientist, druga edycja oferuje kompleksowy przegląd architektury danych i jej wpływu na organizacyjne podejmowanie decyzji. W ciągu ostatnich pięciu lat koncepcja dużych danych dojrzała, a nauka o danych wzrosła wykładniczo, ale podstawowe zasady architektury danych pozostają niezmienione. Książka ma pomóc czytelnikom zrozumieć, jak dane wpisują się w szerszy krajobraz organizacyjnego procesu decyzyjnego i pomóc im w opracowaniu osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Książka obejmuje wszystkie aspekty architektury danych, od zarządzania danymi po integrację i analizę danych. Wyjaśnia, w jaki sposób architektura danych stała się standardową częścią organizacyjnego procesu decyzyjnego i dlaczego ważne jest zrozumienie jej znaczenia w dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie cyfrowym. Autor podkreśla potrzebę podjęcia kroku wstecz i spojrzenia na duży obraz poprzez analizę i dostosowanie ich podejść do nauki o nowych technologiach w celu lepszego zrozumienia ewoluującego krajobrazu nauki o danych. Książka rozpoczyna się od omówienia znaczenia architektury danych i jej roli we wspieraniu organizacyjnego podejmowania decyzji. Podkreśla wyzwania związane z zarządzaniem dużymi ilościami danych oraz potrzebę stworzenia kompleksowych ram skutecznej integracji, zarządzania i analizy danych.

זוהי המהדורה השנייה של Data Architecture A premer for Data Scientist. זה יעזור להם לפתח פרדיגמה אישית להבנת התהליך הטכנולוגי לפיתוח הידע המודרני ולתפקידו בעיצוב עתידנו. עולם מדעי המידע מתפתח ללא הרף. כל יום, כלים חדשים, טכניקות חדשות ומקורות מידע חדשים מפותחים. מטרת הספר היא לספק מסגרת להבנת האבולוציה ולהבנת העניין. כדי לעזור לקוראים שאינם טכניים להבין את המושגים המוצגים כאן, מסופק גלוסרי של מונחי מפתח בסוף כל פרק. A: ארכיטקטורת נתונים: פריימר למדען נתונים, המהדורה השנייה מציעה סקירה מקיפה של ארכיטקטורת הנתונים והשלכותיה על קבלת החלטות ארגונית. בחמש השנים האחרונות, הרעיון של נתונים גדולים התבגר, ומדעי הנתונים גדלו באופן אקספוננציאלי, אבל העקרונות הבסיסיים של ארכיטקטורת נתונים נותרו ללא שינוי. הספר נועד לתת לקוראים הבנה כיצד נתונים משתלבים בנוף הרחב יותר של קבלת החלטות ארגונית ולעזור להם לפתח פרדיגמה אישית לתפיסת התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. הספר מכסה את כל ההיבטים של ארכיטקטורת נתונים, מניהול נתונים ועד אינטגרציה וניתוח נתונים. הוא מסביר כיצד ארכיטקטורת המידע הפכה לחלק סטנדרטי בקבלת החלטות ארגונית ומדוע חשוב להבין את משמעותה בעולם הדיגיטלי המתפתח במהירות. המחבר מדגיש את הצורך של אנשים לקחת צעד אחורה ולהסתכל על התמונה הגדולה על ידי ניתוח והתאמת הגישות שלהם ללמידה על טכנולוגיות חדשות כדי להבין טוב יותר את הנוף המתפתח של מדעי הנתונים. הספר מתחיל בדיונים על חשיבות ארכיטקטורת המידע ותפקידו בתמיכה בקבלת החלטות ארגוניות. הוא מדגיש את האתגרים שבניהול כמויות גדולות של נתונים ואת הצורך במסגרת מקיפה לשילוב מידע יעיל, ניהול וניתוח.''

Bu, Veri Mimarisinin ikinci baskısıdır Veri Bilimcisi için bir astar, veri mimarisinin tüm yönlerini kapsar ve okuyuculara verilerin daha geniş organizasyonel karar verme ortamına nasıl uyduğunu anlamalarını sağlar. Bu, modern bilginin gelişimi için teknolojik süreci ve geleceğimizi şekillendirmedeki rolünü anlamak için kişisel bir paradigma geliştirmelerine yardımcı olacaktır. Veri bilimi dünyası sürekli gelişmektedir. Her gün yeni araçlar, yeni teknikler ve yeni veri kaynakları geliştirilmektedir. Bu kitabın amacı, bu evrimi anlamak ve anlamlandırmak için bir çerçeve sağlamaktır. Teknik olmayan okuyucuların burada sunulan kavramları anlamalarına yardımcı olmak için, her bölümün sonunda bir anahtar terimler sözlüğü verilmiştir. C: Veri mimarisi: Veri Bilimcisi için bir astar olan ikinci baskı, veri mimarisine ve bunun organizasyonel karar vermedeki etkilerine kapsamlı bir genel bakış sunar. Son beş yılda, büyük veri kavramı olgunlaştı ve veri bilimi katlanarak büyüdü, ancak veri mimarisinin temel ilkeleri değişmeden kaldı. Kitap, okuyuculara, verilerin örgütsel karar vermenin daha geniş peyzajına nasıl uyduğuna dair bir anlayış kazandırmayı ve modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecini algılamak için kişisel bir paradigma geliştirmelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Kitap, veri yönetiminden veri entegrasyonu ve analizine kadar veri mimarisinin tüm yönlerini kapsar. Veri mimarisinin organizasyonel karar vermenin standart bir parçası haline geldiğini ve günümüzün hızla gelişen dijital dünyasındaki önemini anlamanın neden önemli olduğunu açıklar. Yazar, insanların bir adım geri çekilmeleri ve veri biliminin gelişen manzarasını daha iyi anlamak için yeni teknolojiler hakkında öğrenme yaklaşımlarını analiz ederek ve uyarlayarak büyük resme bakmaları gerektiğini vurgulamaktadır. Kitap, veri mimarisinin önemini ve organizasyonel karar vermeyi desteklemedeki rolünü tartışarak başlıyor. Büyük miktarda veriyi yönetmenin zorluklarını ve etkili veri entegrasyonu, yönetimi ve analizi için kapsamlı bir çerçeveye duyulan ihtiyacı vurgular.

هذه هي الطبعة الثانية من Data Architecture يغطي كتاب تمهيدي لعالم البيانات جميع جوانب بنية البيانات ويعطي القراء فهمًا لكيفية تناسب البيانات مع مشهد صنع القرار التنظيمي الأوسع. سيساعدهم ذلك على تطوير نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة ودورها في تشكيل مستقبلنا. عالم علم البيانات يتطور باستمرار. كل يوم، يتم تطوير أدوات جديدة وتقنيات جديدة ومصادر بيانات جديدة. الغرض من هذا الكتاب هو توفير إطار عمل لفهم هذا التطور وفهمه. لمساعدة القراء غير التقنيين على فهم المفاهيم المعروضة هنا، يتم تقديم مسرد للمصطلحات الرئيسية في نهاية كل فصل. ج: بنية البيانات: كتاب تمهيدي لعالم البيانات، تقدم الطبعة الثانية لمحة عامة شاملة عن بنية البيانات وآثارها في صنع القرار التنظيمي. على مدى السنوات الخمس الماضية، نضج مفهوم البيانات الضخمة، ونما علم البيانات بشكل كبير، لكن المبادئ الأساسية لبنية البيانات ظلت دون تغيير. يهدف الكتاب إلى إعطاء القراء فهمًا لكيفية تناسب البيانات مع المشهد الأوسع لصنع القرار التنظيمي ومساعدتهم على تطوير نموذج شخصي لإدراك العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يغطي الكتاب جميع جوانب بنية البيانات، من إدارة البيانات إلى تكامل البيانات وتحليلها. يشرح كيف أصبحت بنية البيانات جزءًا قياسيًا من صنع القرار التنظيمي ولماذا من المهم فهم أهميتها في عالم اليوم الرقمي سريع التطور. يسلط المؤلف الضوء على حاجة الناس إلى التراجع والنظر إلى الصورة الكبيرة من خلال تحليل وتكييف مناهجهم للتعرف على التقنيات الجديدة لفهم المشهد المتطور لعلوم البيانات بشكل أفضل. يبدأ الكتاب بمناقشة أهمية بنية البيانات ودورها في دعم صنع القرار التنظيمي. ويسلط الضوء على تحديات إدارة كميات كبيرة من البيانات والحاجة إلى إطار شامل لتكامل البيانات وإدارتها وتحليلها على نحو فعال.

이것은 데이터 아키텍처의 두 번째 버전입니다. 데이터 과학자를위한 입문서는 데이터 아키텍처의 모든 측면을 다루며 독자에게 데이터가 광범위한 조직 의사 결정 환경에 어떻게 적합한 지 이해합니다. 이를 통해 현대 지식 개발을위한 기술 프로세스와 미래를 형성하는 역할을 이해하기위한 개인 패러다임을 개발할 수 있습니다. 데이터 과학의 세계는 끊임없이 발전하고 있습니다. 매일 새로운 도구, 새로운 기술 및 새로운 데이터 소스가 개발됩니다. 이 책의 목적은이 진화를 이해하고 이해하기위한 틀을 제공하는 것입니다. 비 기술적 독자가 여기에 제시된 개념을 이해하도록 돕기 위해 각 장의 끝에 주요 용어집이 제공됩니다. A: 데이터 아키텍처: 데이터 과학자를위한 입문서 인 두 번째 버전은 데이터 아키텍처와 조직의 의사 결정에 미치는 영향에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 지난 5 년 동안 빅 데이터의 개념이 성숙해졌으며 데이터 과학이 기하 급수적으로 성장했지만 데이터 아키텍처의 기본 원리는 변경되지 않았습니다. 이 책은 독자들에게 데이터가 조직의 의사 결정의 광범위한 환경에 어떻게 적합한 지 이해하고 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스를 인식하기위한 개인적인 패러다임을 개발하도록 돕기위한 것입니다. 이 책은 데이터 관리에서 데이터 통합 및 분석에 이르기까지 데이터 아키텍처의 모든 측면을 다 데이터 아키텍처가 조직 의사 결정의 표준 부분이 된 방법과 오늘날 빠르게 진화하는 디지털 세계에서 그 중요성을 이해하는 것이 중요한 이유를 설명합니다. 저자는 진화하는 데이터 과학 환경을 더 잘 이해하기 위해 새로운 기술에 대한 학습에 대한 접근 방식을 분석하고 조정하여 사람들이 물러서서 큰 그림을 볼 필요성을 강조합니다. 이 책은 데이터 아키텍처의 중요성과 조직의 의사 결정을 지원하는 역할에 대해 논의함으로써 시작됩니다. 대량의 데이터 관리의 과제와 효과적인 데이터 통합, 관리 및 분석을위한 포괄적 인 프레임 워크의 필요성을 강조합니다.

これはData Architectureの第2版ですデータサイエンティストのプライマーは、データアーキテクチャのあらゆる側面をカバーし、データがより広範な組織の意思決定環境にどのように適合するかを理解することができます。これは、現代の知識の発展のための技術プロセスを理解するための個人的なパラダイムを開発し、私たちの未来を形作る上での役割を支援します。データサイエンスの世界は絶えず進化しています。毎日、新しいツール、新しいテクニック、新しいデータソースが開発されています。本書の目的は、この進化を理解し、理解するための枠組みを提供することです。技術的でない読者がここに提示された概念を理解するのを助けるために、各章の最後に主要な用語の用語集が用意されています。A：データアーキテクチャ：データサイエンティストのプライマーである第2版では、データアーキテクチャの包括的な概要と組織の意思決定への影響を提供しています。過去5間で、ビッグデータの概念は成熟し、データサイエンスは指数関数的に成長しましたが、データアーキテクチャの基本原則は変わりません。この本は、データが組織の意思決定のより広い風景にどのように適合するかを読者に理解させ、現代の知識を開発する技術プロセスを知覚するための個人的なパラダイムを開発するのを助けることを目的としています。この本は、データ管理からデータ統合および分析まで、データアーキテクチャのあらゆる側面を網羅しています。データアーキテクチャがどのように組織の意思決定の標準的な部分になっているか、そして今日急速に進化するデジタル世界においてその重要性を理解することがなぜ重要であるかを説明します。著者は、進化するデータサイエンスの風景をよりよく理解するために、新しい技術について学ぶために彼らのアプローチを分析し、適応することによって、人々が一歩後退し、大きな絵を見る必要性を強調しています。この本は、データアーキテクチャの重要性と、組織の意思決定を支援する上での役割について議論することから始まります。これは、大量のデータを管理する課題と、効果的なデータ統合、管理、分析のための包括的なフレームワークの必要性を強調しています。

.第二版數據體系結構數據科學家教科書涵蓋了數據體系結構的各個方面，使讀者了解數據如何適應更廣泛的組織決策環境。這將幫助他們發展個人範式，以了解技術過程，以發展現代知識及其在塑造我們未來方面的作用。數據科學的世界正在不斷發展。每天都在開發新的工具、新的方法和新的數據來源。本書的目的是為理解和理解這種進化提供一個框架。為了便於非技術讀者理解這裏提出的概念，在每一章末尾提供了一個關鍵術語詞匯表。答：數據體系結構：數據科學家教科書，第二版全面概述了數據體系結構及其在組織決策中的意義。在過去五中，大數據概念已經成熟，數據科學呈指數級增長，但是數據體系結構的基本原理保持不變。該書旨在使讀者了解數據如何適應更廣泛的組織決策格局，並幫助他們制定個人範例，以了解現代知識的技術發展過程。該書涵蓋了數據體系結構的各個方面，從數據管理到數據集成和分析。它解釋了數據體系結構如何成為組織決策過程的標準組成部分，以及為什麼了解其在當今快速發展的數字世界中的重要性很重要。作者強調人們需要退後一步，看大局，分析和調整他們的方法來研究新技術，以便更好地了解數據科學的發展格局。本書首先討論了數據體系結構的重要性及其在支持組織決策中的作用。它突出強調了管理大量數據的挑戰，以及需要一個綜合結構來有效地整合、管理和分析數據。