![97 Things Every Data Engineer Should Know Tobias Macey - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_22ia.png)
![97 Things Every Data Engineer Should Know Tobias Macey - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_22ia.png)
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 264
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: 97 Things Every Data Engineer Should Know
Take advantage of today's sky-high demand for data engineers. With this in-depth book, current and aspiring engineers will learn powerful real-world best practices for managing data big and small. Contributors from notable companies including Twitter, Google, Stitch Fix, Microsoft, Capital One, and LinkedIn share their experiences and lessons learned for overcoming a variety of specific and often nagging challenges.
Edited by Tobias Macey, host of the popular Data Engineering Podcast, this book presents 97 concise and useful tips for cleaning, prepping, wrangling, storing, processing, and ingesting data. Data engineers, data architects, data team managers, data scientists, machine learning engineers, and software engineers will greatly benefit from the wisdom and experience of their peers.
Topics include:
- The Importance of Data Lineage - Julien Le Dem
- Data Security for Data Engineers - Katharine Jarmul
- The Two Types of Data Engineering and Data Engineers - Jesse Anderson
- Six Dimensions for Picking an Analytical Data Warehouse - Gleb Mezhanskiy
- The End of ETL as We Know It - Paul Singman
- Building a Career as a Data Engineer - Vijay Kiran
- Modern Metadata for the Modern Data Stack - Prukalpa Sankar
- Your Data Tests Failed! Now What? - Sam Bail
Wybrane bestsellery
-
Statystyka to dziedzina wiedzy, która bazuje na danych – przedmiotem jej zainteresowania są metody ich pozyskiwania i prezentacji, a przede wszystkim analizy. W ostatnich latach mocno zyskuje na popularności i dziś niemal każda uczelnia w Polsce oferuje możliwość studiowania na kierunku zwi...
Statystyka. Kurs video. Przewodnik dla studentów kierunków ścisłych Statystyka. Kurs video. Przewodnik dla studentów kierunków ścisłych
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Mastering Data transformation is essential for enhancing their data models and business intelligence. The Definitive Guide to Power Query equips you with the knowledge and skills to master the tool while leveraging its remarkable capabilities.
The Definitive Guide to Power Query (M). Mastering complex data transformation with Power Query The Definitive Guide to Power Query (M). Mastering complex data transformation with Power Query
Gregory Deckler, Rick de Groot, Melissa de Korte, Brian Julius
-
Jeśli w swojej pracy masz lub miewasz do czynienia z danymi, z pewnością orientujesz się, że do tego celu stworzono dotąd całkiem sporo narzędzi. Nic dziwnego – przy tej liczbie danych, z jaką spotykamy się w dzisiejszym cyfrowym świecie, zdolność do ich sprawnego analizowania i wyciągania ...
Grafana. Kurs video. Monitorowanie, analiza i wizualizacja danych w czasie rzeczywistym Grafana. Kurs video. Monitorowanie, analiza i wizualizacja danych w czasie rzeczywistym
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)90.34 zł
139.00 zł(-35%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Autorzy, Joe Reis i Matt Housley, przeprowadzą Cię przez cykl życia inżynierii danych i pokażą, jak połączyć różne technologie chmurowe, aby spełnić potrzeby konsumentów danych w dolnej części strumienia przetwarzania. Dzięki lekturze tej książki dowiesz się, jak zastosować koncepcje generowania,...
Inżynieria danych w praktyce. Kluczowe koncepcje i najlepsze technologie Inżynieria danych w praktyce. Kluczowe koncepcje i najlepsze technologie
(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.30 zł
119.00 zł(-30%) -
Big data pokazuje, jak postęp technologiczny spowodowany rozwojem Internetu i cyfrowego wszechświata wpłynął na radykalną transformację nauki o danych. Czym są duże zbiory danych i jak zmieniają świat? Jaki mają wpływ na nasze codzienne życie, a jaki na świat biznesu? W tej książce czytelnik znaj...(20.29 zł najniższa cena z 30 dni)
20.24 zł
27.90 zł(-27%) -
W złożonej rzeczywistości myślenie systemowe jest kluczowym narzędziem pozwalającym odnieść się do licznych wyzwań: gospodarczych, ekologicznych, politycznych czy społecznych. Tylko w ten sposób w codziennych wiadomościach można dostrzec przejawy trendów, a w trendach — przeja...(29.94 zł najniższa cena z 30 dni)
34.93 zł
49.90 zł(-30%)
Ebooka "97 Things Every Data Engineer Should Know" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "97 Things Every Data Engineer Should Know" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "97 Things Every Data Engineer Should Know" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-6236-3, 9781492062363
- Data wydania ebooka:
-
2021-06-11
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 40.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 63.5MB
Spis treści ebooka
- Preface
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. A (Book) Case for Eventual Consistency
- Denise Koessler Gosnell, PhD
- 2. A/B and How to Be
- Sonia Mehta
- 3. About the Storage Layer
- Julien Le Dem
- 4. Analytics as the Secret Glue for Microservice Architectures
- Elias Nema
- 5. Automate Your Infrastructure
- Christiano Anderson
- 6. Automate Your Pipeline Tests
- Tom White
- Build an End-to-End Test of the Whole Pipeline
- Use a Small Amount of Representative Data
- Prefer Textual Data Formats over Binary
- Ensure That Tests Can Be Run Locally
- Make Tests Deterministic
- Make It Easy to Add More Tests
- Tom White
- 7. Be Intentional About the Batching Model in Your Data Pipelines
- Raghotham Murthy
- Data Time Window Batching Model
- Arrival Time Window Batching Model
- ATW and DTW Batching in the Same Pipeline
- Raghotham Murthy
- 8. Beware of Silver-Bullet Syndrome
- Thomas Nield
- 9. Building a Career as a Data Engineer
- Vijay Kiran
- 10. Business Dashboards for Data Pipelines
- Valliappa (Lak) Lakshmanan
- 11. Caution: Data Science Projects Can Turn into the Emperors New Clothes
- Shweta Katre
- 12. Change Data Capture
- Raghotham Murthy
- 13. Column Names as Contracts
- Emily Riederer
- 14. Consensual, Privacy-Aware Data Collection
- Katharine Jarmul
- Attach Consent Metadata
- Track Data Provenance
- Drop or Encrypt Sensitive Fields
- Katharine Jarmul
- 15. Cultivate Good Working Relationships with Data Consumers
- Ido Shlomo
- Dont Let Consumers Solve Engineering Problems
- Adapt Your Expectations
- Understand Consumers Jobs
- Ido Shlomo
- 16. Data Engineering != Spark
- Jesse Anderson
- Batch and Real-Time Systems
- Computation Component
- Storage Component
- NoSQL Databases
- Messaging Component
- Jesse Anderson
- 17. Data Engineering for Autonomy and Rapid Innovation
- Jeff Magnusson
- Implement Reusable Patterns in the ETL Framework
- Choose a Framework and Tool Set Accessible Within the Organization
- Move the Logic to the Edges of the Pipelines
- Create and Support Staging Tables
- Bake Data-Flow Logic into Tooling and Infrastructure
- Jeff Magnusson
- 18. Data Engineering from a Data Scientists Perspective
- Bill Franks
- Database Administration, ETL, and Such
- Why the Need for Data Engineers?
- Whats the Future?
- Bill Franks
- 19. Data Pipeline Design Patterns for Reusability and Extensibility
- Mukul Sood
- 20. Data Quality for Data Engineers
- Katharine Jarmul
- 21. Data Security for Data Engineers
- Katharine Jarmul
- Learn About Security
- Monitor, Log, and Test Access
- Encrypt Data
- Automate Security Tests
- Ask for Help
- Katharine Jarmul
- 22. Data Validation Is More Than Summary Statistics
- Emily Riederer
- 23. Data Warehouses Are the Past, Present, and Future
- James Densmore
- 24. Defining and Managing Messages in Log-Centric Architectures
- Boris Lublinsky
- 25. Demystify the Source and Illuminate the Data Pipeline
- Meghan Kwartler
- 26. Develop Communities, Not Just Code
- Emily Riederer
- 27. Effective Data Engineering in the Cloud World
- Dipti Borkar
- Disaggregated Data Stack
- Orchestrate, Orchestrate, Orchestrate
- Copying Data Creates Problems
- S3 Compatibility
- SQL and Structured Data Are Still In
- Dipti Borkar
- 28. Embrace the Data Lake Architecture
- Vinoth Chandar
- Common Pitfalls
- Data Lakes
- Advantages
- Implementation
- Vinoth Chandar
- 29. Embracing Data Silos
- Bin Fan and Amelia Wong
- Why Data Silos Exist
- Embracing Data Silos
- Bin Fan and Amelia Wong
- 30. Engineering Reproducible Data Science Projects
- Dr. Tianhui Michael Li
- 31. Five Best Practices for Stable Data Processing
- Christian Lauer
- Prevent Errors
- Set Fair Processing Times
- Use Data-Quality Measurement Jobs
- Ensure Transaction Security
- Consider Dependency on Other Systems
- Conclusion
- Christian Lauer
- 32. Focus on Maintainability and Break Up Those ETL Tasks
- Chris Moradi
- 33. Friends Dont Let Friends Do Dual-Writes
- Gunnar Morling
- 34. Fundamental Knowledge
- Pedro Marcelino
- 35. Getting the Structured Back into SQL
- Elias Nema
- 36. Give Data Products a Frontend with Latent Documentation
- Emily Riederer
- 37. How Data Pipelines Evolve
- Chris Heinzmann
- 38. How to Build Your Data Platform like a Product
- Barr Moses and Atul Gupte
- Align Your Products Goals with the Goals of the Business
- Gain Feedback and Buy-in from the Right Stakeholders
- Prioritize Long-Term Growth and Sustainability over Short-Term Gains
- Sign Off on Baseline Metrics for Your Data and How You Measure It
- Barr Moses and Atul Gupte
- 39. How to Prevent a Data Mutiny
- Sean Knapp
- 40. Know the Value per Byte of Your Data
- Dhruba Borthakur
- 41. Know Your Latencies
- Dhruba Borthakur
- 42. Learn to Use a NoSQL Database, but Not like an RDBMS
- Kirk Kirkconnell
- 43. Let the Robots Enforce the Rules
- Anthony Burdi
- 44. Listen to Your Usersbut Not Too Much
- Amanda Tomlinson
- 45. Low-Cost Sensors and the Quality of Data
- Dr. Shivanand Prabhoolall Guness
- 46. Maintain Your Mechanical Sympathy
- Tobias Macey
- 47. Metadata Data
- Jonathan Seidman
- 48. Metadata Services as a Core Component of the Data Platform
- Lohit VijayaRenu
- Discoverability
- Security Control
- Schema Management
- Application Interface and Service Guarantee
- Lohit VijayaRenu
- 49. Mind the Gap: Your Data Lake Provides No ACID Guarantees
- Einat Orr
- 50. Modern Metadata for the Modern Data Stack
- Prukalpa Sankar
- Data Assets > Tables
- Complete Data Visibility, Not Piecemeal Solutions
- Built for Metadata That Itself Is Big Data
- Embedded Collaboration at Its Heart
- Prukalpa Sankar
- 51. Most Data Problems Are Not Big Data Problems
- Thomas Nield
- 52. Moving from Software Engineering to Data Engineering
- John Salinas
- 53. Observability for Data Engineers
- Barr Moses
- How Good Data Turns Bad
- Introducing Data Observability
- Barr Moses
- 54. Perfect Is the Enemy of Good
- Bob Haffner
- 55. Pipe Dreams
- Scott Haines
- 56. Preventing the Data Lake Abyss
- Scott Haines
- Establishing Data Contracts
- From Generic Data Lake to Data Structure Store
- Scott Haines
- 57. Prioritizing User Experience in Messaging Systems
- Jowanza Joseph
- 58. Privacy Is Your Problem
- Stephen Bailey, PhD
- 59. QA and All Its Sexiness
- Sonia Mehta
- 60. Seven Things Data Engineers Need to Watch Out for in ML Projects
- Dr. Sandeep Uttamchandani
- 61. Six Dimensions for Picking an Analytical Data Warehouse
- Gleb Mezhanskiy
- Scalability
- Price Elasticity
- Interoperability
- Querying and Transformation Features
- Speed
- Zero Maintenance
- Gleb Mezhanskiy
- 62. Small Files in a Big Data World
- Adi Polak
- What Are Small Files, and Why Are They a Problem?
- Why Does It Happen?
- Detect and Mitigate
- Conclusion
- References
- Adi Polak
- 63. Streaming Is Different from Batch
- Dean Wampler, PhD
- 64. Tardy Data
- Ariel Shaqed
- 65. Tech Should Take a Back Seat for Data Project Success
- Andrew Stevenson
- 66. Ten Must-Ask Questions for Data-Engineering Projects
- Haidar Hadi
- Question 1: What Are the Touch Points?
- Question 2: What Are the Granularities?
- Question 3: What Are the Input and Output Schemas?
- Question 4: What Is the Algorithm?
- Question 5: Do You Need Backfill Data?
- Question 6: When Is the Project Due Date?
- Question 7: Why Was That Due Date Set?
- Question 8: Which Hosting Environment?
- Question 9: What Is the SLA?
- Question 10: Who Will Be Taking Over This Project?
- Haidar Hadi
- 67. The Data Pipeline Is Not About Speed
- Rustem Feyzkhanov
- 68. The Dos and Donts of Data Engineering
- Christopher Bergh
- Dont Be a Hero
- Dont Rely on Hope
- Dont Rely on Caution
- Do DataOps
- Christopher Bergh
- 69. The End of ETL as We Know It
- Paul Singman
- Replacing ETL with Intentional Data Transfer
- Agreeing on a Data Model Contract
- Removing Data Processing Latencies
- Taking the First Steps
- Paul Singman
- 70. The Haiku Approach to Writing Software
- Mitch Seymour
- Understand the Constraints Up Front
- Start Strong Since Early Decisions Can Impact the Final Product
- Keep It as Simple as Possible
- Engage the Creative Side of Your Brain
- Mitch Seymour
- 71. The Hidden Cost of Data Input/Output
- Lohit VijayaRenu
- Data Compression
- Data Format
- Data Serialization
- Lohit VijayaRenu
- 72. The Holy War Between Proprietary and Open Source Is a Lie
- Paige Roberts
- 73. The Implications of the CAP Theorem
- Paul Doran
- 74. The Importance of Data Lineage
- Julien Le Dem
- 75. The Many Meanings of Missingness
- Emily Riederer
- 76. The Six Words That Will Destroy Your Career
- Bartosz Mikulski
- 77. The Three Invaluable Benefits of Open Source for Testing Data Quality
- Tom Baeyens
- 78. The Three Rs of Data Engineering
- Tobias Macey
- Reliability
- Reproducibility
- Repeatability
- Conclusion
- Tobias Macey
- 79. The Two Types of Data Engineering and Data Engineers
- Jesse Anderson
- Types of Data Engineering
- Types of Data Engineers
- Why These Differences Matter to You
- Jesse Anderson
- 80. The Yin and Yang of Big Data Scalability
- Paul Brebner
- 81. Threading and Concurrency in Data Processing
- Matthew Housley, PhD
- Operating System Threading
- Threading Overhead
- Solving the C10K Problem
- Scaling Is Not a Magic Bullet
- Further Reading
- Matthew Housley, PhD
- 82. Three Important Distributed Programming Concepts
- Adi Polak
- MapReduce Algorithm
- Distributed Shared Memory Model
- Message Passing/Actors Model
- Conclusions
- Adi Polak
- 83. Time (Semantics) Wont Wait
- Marta Paes Moreira and Fabian Hueske
- 84. Tools Dont Matter, Patterns and Practices Do
- Bas Geerdink
- 85. Total Opportunity Cost of Ownership
- Joe Reis
- 86. Understanding the Ways Different Data Domains Solve Problems
- Matthew Seal
- 87. What Is a Data Engineer? Clue: Were Data Science Enablers
- Lewis Gavin
- AI and Machine Learning Models Require Data
- Clean Data == Better Model
- Finally Building a Model
- A Model Is Useful Only If Someone Will Use It
- So What Am I Getting At?
- Lewis Gavin
- 88. What Is a Data Mesh, and How Not to Mesh It Up
- Barr Moses and Lior Gavish
- Why Use a Data Mesh?
- The Final Link: Observability
- Barr Moses and Lior Gavish
- 89. What Is Big Data?
- Ami Levin
- 90. What to Do When You Dont Get Any Credit
- Jesse Anderson
- 91. When Our Data Science Team Didnt Produce Value
- Joel Nantais
- 92. When to Avoid the Naive Approach
- Nimrod Parasol
- 93. When to Be Cautious About Sharing Data
- Thomas Nield
- 94. When to Talk and When to Listen
- Steven Finkelstein
- 95. Why Data Science Teams Need Generalists, Not Specialists
- Eric Colson
- 96. With Great Data Comes Great Responsibility
- Lohit VijayaRenu
- Put Yourself in the Users Shoes
- Ensure Ethical Use of User Information
- Watch Your Data Footprint
- Lohit VijayaRenu
- 97. Your Data Tests Failed! Now What?
- Sam Bail, PhD
- System Response
- Logging and Alerting
- Alert Response
- Stakeholder Communication
- Root Cause Identification
- Issue Resolution
- Sam Bail, PhD
- Contributors
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
209.24 zł
249.00 zł(-16%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
250.70 zł
289.00 zł(-13%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
208.25 zł
249.00 zł(-16%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(118.15 zł najniższa cena z 30 dni)
121.79 zł
149.00 zł(-18%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
207.65 zł
249.00 zł(-17%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(228.65 zł najniższa cena z 30 dni)
250.94 zł
289.00 zł(-13%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
156.65 zł
189.00 zł(-17%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
182.05 zł
219.00 zł(-17%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
209.00 zł(-15%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(149.92 zł najniższa cena z 30 dni)
149.82 zł
179.00 zł(-16%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
Oceny i opinie klientów: 97 Things Every Data Engineer Should Know Tobias Macey (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.