[PARTIE I : Établir les fondements de l'ingénierie des données]

CHAPITRE 1 Détails de l'ingénierie des données
_1.1 Qu'est-ce que l'ingénierie des données ?
1.2 Technologies et activités d'ingénierie des données
_1.3 Ingénieur de données au sein de l'organisation
1.4 Conclusion
_1.5 Références

CHAPITRE 2 : LE CYCLE DE VIE DE L'INGÉNIERIE DES DONNÉES
_2.1 Quel est le cycle de vie de l'ingénierie des données ?
2.2 Éléments clés et méconnus du cycle de vie de l'ingénierie des données
2.3 Conclusion
_2.4 Références

CHAPITRE 3 Concevoir une bonne architecture de données
_3.1 Qu'est-ce que l'architecture des données ?
3.2 Principes d'une bonne architecture de données
3.3 Concepts architecturaux clés
3.4 Cas et types d'architecture de données
_3.5 Qui est responsable de la conception de l'architecture des données ?
3.6 Conclusion
3.7 Références

CHAPITRE 4 Sélection des technologies tout au long du cycle de vie de l'ingénierie des données
4.1 Taille et capacités de l'équipe
4.2 Rapidité de mise sur le marché
_4.3 Interopérabilité
4.4 Optimisation des coûts et valeur commerciale
4.5 Présent vs. Futur : Technologies immuables vs. Technologies temporaires
4.6 Emplacement : Sur site, cloud, cloud hybride, multicloud
4.7 Comparaison de la construction et de l'achat
4.8 Comparaison entre architecture monolithique et modulaire
4.9 Comparaison entre les architectures sans serveur et serveur
4.10 Optimisation, performances et guerre des benchmarks
4.11 Les éléments cachés du cycle de vie de l'ingénierie des données
4.12 Conclusion
_4.13 Références

[PARTIE II : Un examen approfondi du cycle de vie de l'ingénierie des données]

CHAPITRE 5 ÉTAPE 1 : GÉNÉRER DES DONNÉES À PARTIR DU SYSTÈME SOURCE
_5.1 Sources de données : Comment les données sont-elles générées ?
_5.2 Système source : Idées principales
5.3 Détails pratiques du système source
5.4 Avec qui travailler
5.5 L'impact des facteurs invisibles sur le système source
5.6 Conclusion
5.7 Références

CHAPITRE 6 ÉTAPE 2 : SAUVEGARDER LES DONNÉES
6.1 Composants de base du stockage de données
6.2 Système de stockage de données
6.3 Aperçu du stockage des données
6.4 Idées clés et tendances en matière de stockage
6.5 Avec qui travailler
_6.6 Éléments invisibles
6.7 Conclusion
_6.8 Références

CHAPITRE 7 ÉTAPE 3 : COLLECTE DE DONNÉES
_7.1 Qu’est-ce que la collecte de données ?
7.2 Principales considérations d'ingénierie pour la phase de collecte
_7.3 Considérations relatives à la collecte par lots
_7.4 Considérations relatives à la collecte des messages et des flux
7.5 Méthodes de collecte de données
7.6 Personne chargée de travailler ensemble
_7.7 Éléments invisibles
_7.8 Conclusion
_7.9 Références

CHAPITRE 8 ÉTAPE 4 : Modélisation des requêtes et transformation des données
Requête _8.1
8.2 Modélisation des données
_8.3 Conversion
8.4 Personne chargée de travailler en équipe
_8.5 Éléments invisibles
8.6 Conclusion
8.7 Références

CHAPITRE 9 Étape 5 : Mise à disposition des données pour l’analyse, l’apprentissage automatique et l’ETL inverse
_9.1 Considérations générales relatives à la diffusion des données
_9.2 Analyse
_9.3 Apprentissage automatique
9.4 Ce que les ingénieurs de données doivent savoir sur le ML
9.5 Comment diffuser des données pour l'analyse et le ML
_9.6 ETL inversé
_9.7 Les personnes avec lesquelles je travaille
_9.8 Éléments invisibles
_9.9 Conclusion
_9.10 Références

[PARTIE III : L'avenir de la sécurité, de la confidentialité et de l'ingénierie des données]

CHAPITRE 10 Sécurité et confidentialité
10,1 personnes
_10.2 Processus
_10.3 Technologie
_10.4 Conclusion
_10.5 Références

CHAPITRE 11 L'avenir de l'ingénierie des données
_11.1 Le cycle de vie de l'ingénierie des données qui ne disparaît jamais
11.2 Réduction de la complexité et essor des outils de données conviviaux
_11.3 Système d'exploitation de données à l'échelle du cloud et interopérabilité améliorée
11.4 Ingénierie des données d'entreprise
_11.5 Changements de postes et de responsabilités
11.6 Au-delà de la pile de données moderne : vers la pile de données en direct
_11.7 Conclusion

ANNEXE A Techniques de sérialisation et de compression décrites en détail
ANNEXE B Réseaux cloud

Épilogue
Recherche

Le livre dont tout le monde parle, découvert en premier par les ingénieurs de données sur le terrain !
Les principes fondamentaux de la conception et de la construction de pipelines de données réunis dans un seul livre !

Ce livre ne traite pas de l'ingénierie des données à l'aide d'outils, de technologies ou de plateformes spécifiques.
De nombreux ouvrages abordent les technologies liées à l'ingénierie des données sous cet angle, mais leur durée de vie est limitée.
Ce livre, quant à lui, se concentre sur les concepts fondamentaux de l'ingénierie des données.


L'objectif de cet ouvrage est de combler le manque de contenus et de ressources actuels en matière d'ingénierie des données.
Bien que les ressources techniques couvrant les outils et techniques spécifiques d'ingénierie des données ne manquent pas, les gens ont du mal à comprendre comment assembler ces composants en un résultat cohérent et global applicable au monde réel.
Ce livre explore chaque étape du cycle de vie des données, du début à la fin.
Il démontre notamment comment combiner différentes technologies pour répondre aux besoins des utilisateurs de données en aval, tels que les analystes, les data scientists et les ingénieurs en apprentissage automatique.
D'une part, il complète les ouvrages d'O'Reilly qui traitent en détail de technologies, de plateformes et de langages de programmation spécifiques.

Le contenu principal de ce livre est le cycle de vie de l'ingénierie des données, qui couvre la création, le stockage, la collecte, la transformation et la diffusion des données.
Depuis l'avènement des données, nous avons assisté à l'essor et au déclin de nombreuses technologies spécifiques et offres de fournisseurs, mais les étapes du cycle de vie de l'ingénierie des données sont restées fondamentalement inchangées.
Ce cadre de référence permet aux lecteurs d'acquérir les connaissances nécessaires pour appliquer la technologie aux problèmes concrets des entreprises.


Notre objectif est ici d'établir des principes qui s'articulent autour de deux axes.
Notre objectif premier est de faire de l'ingénierie des données une discipline englobant toutes les technologies pertinentes.
Deuxièmement, je souhaite présenter des principes qui restent inchangés au fil du temps.
Nous espérons que ces idées reflètent les leçons tirées des deux dernières décennies de bouleversements dans le domaine des technologies de données, et que notre cadre interne restera pertinent pour la prochaine décennie, voire plus.
_Extrait de la préface « À propos de ce livre »

Public cible

- Personne en charge des pratiques d'ingénierie des données
- Ingénieurs logiciels de niveau intermédiaire à senior recherchant un emploi en ingénierie des données
- Les parties prenantes ou les chefs d'équipe chargés des données qui travaillent en collaboration avec les experts techniques
- Toute personne souhaitant comprendre l'ingénierie des données en tant qu'analyste et scientifique des données
- Toute personne souhaitant avoir une vision d'ensemble dans le domaine de l'ingénierie des données

Contenu principal

- Un aperçu concis de l'environnement complet d'ingénierie des données.
- Évaluer les problèmes d'ingénierie des données à l'aide d'un cadre de bonnes pratiques de bout en bout.
- Évitez les arguments marketing exagérés lors du choix des technologies, des architectures et des processus de données.
- Concevoir et construire une architecture robuste avec un cycle de vie d'ingénierie des données.
- Intégrer la gouvernance et la sécurité des données tout au long du cycle de vie de l'ingénierie des données.