Data Engineering Articles

Erfahre, was Amazon Kinesis ist und wofür es verwendet wird, sowie drei wertvolle Tipps zur Kostenoptimierung.

Vom Mathematikstudenten zum Dateningenieur: Erlebe im DataCamp, wie ein Mathematik-Absolvent theoretisches Wissen in praktische Data-Engineering-Fähigkeiten umwandelt.

Entdecke, wie sich Datenbanken und Tabellenkalkulationen in Bezug auf Funktionalität, Anwendungsfälle und Skalierbarkeit unterscheiden, und erfahre, welches Tool für deine geschäftlichen Anforderungen das richtige ist.

Verstehe die Schritte, um mit dem Erlernen von Databricks zu beginnen und setze dir klare Ziele. Erfahre mehr über das Erstellen und Verwalten von Clustern, das Ausführen von Notebooks und das Automatisieren von Arbeitsabläufen. Schaffe eine Grundlage für die Anwendung dieser Techniken in zukünftigen Projekten.

Mach dich bereit für dein dbt-Interview! Dieser Leitfaden behandelt die wichtigsten Fragen, von grundlegend bis fortgeschritten, zusammen mit Szenarien aus der Praxis. Perfekt für alle, die ihr dbt-Wissen auffrischen wollen, oder für absolute Anfänger.

Ein umfassender Vergleich zwischen der Architektur von Kafka und RabbitMQ, der Leistung und den Anwendungsfällen, damit du eine fundierte Entscheidung treffen kannst, was die beste Wahl für dich ist.

Erforsche verschiedene Strategien für schnellere und effizientere SQL-Abfragen.

Vergleiche die beiden führenden Cloud-basierten Data-Warehouse-Lösungen und wähle die beste für deine Anforderungen.

Mit dieser Zusammenstellung von Fragen und Antworten zu Vorstellungsgesprächen für Datentechniker kannst du dich auf verschiedene Phasen vorbereiten, von der Personalauswahl bis hin zu detaillierten technischen Bewertungen, einschließlich Python- und SQL-Fragen.

Entdecke die Grundlagen der Datenerfassung, Techniken, Tools und Best Practices für die effektive Verwaltung verschiedener Datentypen!

Erfahre, was Apache Kafka ist, warum es nützlich ist und wie du es lernen kannst.

In diesem Leitfaden werden Stern- und Snowflake-Schemata beschrieben - zwei gängige Methoden, um Daten in Warenhäusern zu organisieren. Du erfährst, wie sie funktionieren, wie sie sich unterscheiden und wann du sie für deinen Datenbedarf einsetzen solltest.