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The guide covers data ingestion, data quality, idempotency, and various data engineering design patterns.

Who is the author of the guide?

The author is Bartosz Konieczny, a seasoned freelance data engineer.

What tools are used in the projects?

The guide uses open source data tools and public cloud services for implementing projects.

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Data Engineering Design Patterns: Recipes for Solving the Most Common Data Engineering Problems

This hands-on guide shows you how to provide valuable data by focusing on various aspects of data engineering.

Articolo #: 106582230

Data Engineering Design Patterns: Recipes for Solving the Most Common Data Engineering Problems

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Data projects are an intrinsic part of an organization's technical ecosystem, but data engineers in many companies continue to work on problems that others have already solved. This hands-on guide shows you how to provide valuable data by focusing on various aspects of data engineering, including data ingestion, data quality, idempotency, and more. Author Bartosz Konieczny guides you through the process of building reliable end-to-end data engineering projects, from data ingestion to data observability, focusing on data engineering design patterns that solve common business problems in a secure and storage-optimized manner. Each pattern includes a user-facing description of the problem, solutions, and consequences that place the pattern into the context of real-life scenarios. Throughout this journey, you'll use open source data tools and public cloud services to apply each pattern. You'll learn:Challenges data engineers face and their impact on data systems How these challenges relate to data system components Useful applications of data engineering patterns How to identify and fix issues with your current data components Technology-agnostic solutions to new and existing data projects, with open source implementation examples Bartosz Konieczny is a freelance data engineer who's been coding since 2010. He's held various senior hands-on positions that allowed him to work on many data engineering problems in batch and stream processing.

Publisher	O'Reilly Media
Publication date	May 20, 2025
Edition	1st
Language	English
Print length	372 pages
ISBN-10	1098165810
ISBN-13	978-1098165819
Item Weight	1.35 pounds (610 grams)
Dimensions	7 x 0.77 x 9.19 inches (17.8 x 2 x 23.3 cm)

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Caratteristiche e benefici

Learn to build reliable end-to-end data engineering projects.
Focus on data ingestion, quality, and security.
Explore common design patterns to solve real-life business problems.
Utilize open source data tools and public cloud services.
Understand the challenges data engineers face and their solutions.
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