Artykuły według tagu: data-engineering

Trzy błędy agregacji danych w systemach BI

Dowiedz się, dlaczego systemy BI kłamią: matematyczne błędy uśredniania, count distinct i metryk snapshot. Jak budować analitykę bez zniekształceń.

Materializowane widoki ClickHouse: niuanse i rozwiązania

Jak działają MV w ClickHouse? Krytyczne różnice od klasycznych systemów zarządzania bazami danych, ograniczenia UPDATE/DELETE i praktyczne wskazówki. Dowiedz się, jak uniknąć błędów w projektowaniu.

Deklaratywny Data Pipeline w Spark | Klasy i dekoratory

Jak zbudować łatwy w utrzymaniu data pipeline za pomocą klas i dekoratorów w Python. Implementacja na Spark dla projektów data engineering. Czytaj przewodnik.

Wajb-koding w rekrutacji inżynierów danych: oznaki AI

Jak rozpoznać generację AI w zadaniach testowych inżynierów danych. Adaptacja wywiadów, typy wajb-koderów i degradacja rynku. Praktyczne wskazówki dla rekrutacji midów — czytaj doświadczenie.

AWS DEA-C01: jak zdać bez doświadczenia w chmurach

Przygotowanie do AWS Data Engineer Associate: zasoby Dojo, Anki, Udemy. Doświadczenie zdawania na 805/1000. ETL, Glue, Athena — kluczowe tematy. Zacznij systematycznie do certyfikacji.

ArchDB: modułowe schematy BD jako kod

Poznaj deklaratywne modelowanie BD w ArchDB: szablony, pakiety, generated-pola. Przyspiesz rozwój, wyeliminuj duplikaty. Przykłady dla PostgreSQL na 2500+ znaków.

Optymalizacja Iceberg: sortowanie i deletion vectors

Konfiguracja kolejności zapisu, statystyk i wektoryzowanego usuwania w Apache Iceberg. Przyspiesz zapytania, zmniejsz obciążenie storage. Dla data engineers.

Kursy Big Data 2026: Data Engineering przegląd

Porównanie 6 kursów Big Data i Data Engineering: od zera do middle. ETL, Spark, Kafka, Yandex Cloud. Wybierz program według poziomu i formatu dla kariery w 2026. Zapisz się teraz.

Parquet w Pythonie: odczyt, zapis i optymalizacja

Praktyczny przewodnik dla inżynierów danych: jak czytać Parquet z filtrowaniem, zapisywać z jawnym schematem, używać dictionary encoding i partycjonowania. Działa w produkcji.

Przetwarzanie strumieniowe danych w Elixir: architektura i implementacja

Zapoznaj się z architekturą przetwarzania strumieniowego danych w Elixir: od klasyfikacji węzłów po implementację symulatorów i integrację. Dowiedz się więcej!

Architektura ETL: asapBI, Trino, Spark, Airflow dla inżynierów danych

Jak asapBI integruje Trino, Spark i Airflow w jeden interfejs dla procesów ETL. Autogenerowanie kodu, orkiestracja i rozwiązania Open Source dla inżynierów danych.