- 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
-
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)43.55 zł
67.00 zł(-35%) -
Power Apps to platforma stworzona przez Microsoft, umożliwiająca łatwe projektowanie, tworzenie i dostosowywanie aplikacji bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy programistycznej. Z użyciem Power Apps można budować niestandardowe aplikacje, które efektywnie wspierają i automatyzują różne pr...
Power Apps. Kurs video. Tworzenie biznesowych aplikacji no-code Power Apps. Kurs video. Tworzenie biznesowych aplikacji no-code
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)129.35 zł
199.00 zł(-35%) -
Oto zwięzłe i równocześnie praktyczne kompendium, w którym znajdziesz 20 praktyk udanego planowania, analizy, specyfikacji, walidacji i zarządzania wymaganiami. Praktyki te są odpowiednie dla projektów zarządzanych zarówno w tradycyjny, jak i zwinny sposób, niezależnie od branży. Sprawią, że zesp...
Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)53.60 zł
67.00 zł(-20%) -
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywisteg...
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)70.85 zł
109.00 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)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych prz...
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)77.35 zł
119.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce nauczysz się przekształcać suche dane liczbowe w pełną empatii narrację! Aby spełniły one swoje zadanie, ktoś musi przedstawić zawarte w nich informacje w postaci opowieści. W tej publikacji wyczerpująco i praktycznie opisano przebieg tego procesu. Jej lektura sprawi, że rozwin...
Opowieści ukryte w danych. Wyjaśnij dane i wywołaj działania za pomocą narracji Opowieści ukryte w danych. Wyjaśnij dane i wywołaj działania za pomocą narracji
(20.90 zł najniższa cena z 30 dni)20.90 zł
67.00 zł(-69%) -
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)
32.43 zł
49.90 zł(-35%) -
Ta książka jest przewodnikiem dla każdego, kto musi przekazywać informacje, robiąc przy tym użytek z danych. Szczególnie wartościowa będzie dla analityków, studentów i naukowców, a także dla każdego, kto w swojej komunikacji odwołuje się do danych. Pokazano tu prostą i intuicyjną technikę przedst...
Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów
(46.20 zł najniższa cena z 30 dni)50.05 zł
77.00 zł(-35%) -
BPMN pozwala na ciągłe analizowanie, monitorowanie i optymalizowanie procesów biznesowych. Jest narzędziem bardzo skutecznym, prawdziwym „świętym Graalem” współczesnego biznesu. Jednak nie jest on niestety tak przyjazny, jak mógłby oczekiwać początkujący użytkownik. Jego oryginalną sp...
Zrozumieć BPMN. Modelowanie procesów biznesowych. Wydanie 2 rozszerzone Zrozumieć BPMN. Modelowanie procesów biznesowych. Wydanie 2 rozszerzone
(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)31.85 zł
49.00 zł(-35%)
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
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
101.15 zł
119.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%)
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
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.