Články podle tagu: data-engineering

Tři chyby agregace dat v BI-systémech

Zjistěte, proč BI-systémy lžou: matematické chyby průměrování, count distinct a snapshot-metrik. Jak budovat analýzu bez zkreslení.

Materializovaná zobrazení ClickHouse: nuancí a řešení

Jak fungují MV v ClickHouse? Kritické rozdíly oproti klasickým DBMS, omezení UPDATE/DELETE a osvědčené postupy. Zjistěte, jak se vyhnout chybám v návrhu.

Deklarativní Data Pipeline ve Spark | Třídy a dekorátory

Jak postavit udržitelný data pipeline s pomocí tříd a dekorátorů v Pythonu. Implementace na Spark pro projekty data engineering. Přečtěte si průvodce.

Vibe-kódování v náboru datových inženýrů: znaky AI

Jak rozpoznat generování AI v testovacích úkolech datových inženýrů. Adaptace pohovorů, typy vibe-kodérů a degradace trhu. Praktické rady pro nábor midlů — čtěte zkušenost.

AWS DEA-C01: jak složit bez zkušeností v cloudu

Příprava na AWS Data Engineer Associate: zdroje Dojo, Anki, Udemy. Zkušenost s úspěšným absolvováním na 805/1000. ETL, Glue, Athena — klíčové témata. Začněte systematicky pro certifikaci.

ArchDB: modulární schémata DB jako kód

Studujte deklarativní modelování DB v ArchDB: šablony, balíčky, generated-polí. Zrychlete vývoj, vylučte duplicity. Příklady pro PostgreSQL na 2500+ znaků.

Optimalizace Iceberg: řazení a deletion vectors

Nastavení pořadí zápisu, statistik a vektorizovaného odstranění v Apache Iceberg. Zrychlete dotazy, snižte zátěž na úložiště. Pro data engineers.

Kurzy Big Data 2026: Přehled Data Engineering

Srovnání 6 kurzů Big Data a Data Engineering: od nuly do middle. ETL, Spark, Kafka, Yandex Cloud. Vyberte program podle úrovně a formátu pro kariéru v 2026. Zapište se nyní.

Parquet v Pythonu: čtení, zápis a optimalizace

Praktický průvodce pro data inženýry: jak číst Parquet s filtrováním, psát s explicitní schémou, používat dictionary encoding a partitionování. Funguje v production.

Streamové zpracování dat v Elixir: architektura a implementace

Seznámte se s architekturou streamového zpracování dat v Elixir: od klasifikace uzlů po implementaci simulátorů a integraci. Zjistěte více!

Architektura ETL: asapBI, Trino, Spark, Airflow pro datové inženýry

Jak asapBI spojuje Trino, Spark a Airflow do jediného rozhraní pro ETL procesy. Autogenerování kódu, orchestrace a Open Source řešení pro datové inženýry.