Der Daten-Tool-Dschungel: Ein Leitfaden für Softwareentwickler
Guide to data tools landscape for developers
Softwareentwickler, die in Datenprojekte einsteigen, stehen oft vor einem Wirrwarr aus Fachbegriffen und Tools. Dieser Leitfaden erklärt die vier Haupttypen von Datenberufen (Analysten, Data Scientists, Data Engineers, ML-Spezialisten) und den Datenlebenszyklus von der Extraktion über die Speicherung bis zur Visualisierung. Er beleuchtet gängige Dateiformate wie CSV und Parquet, In-Memory-Formate wie Arrow sowie die Unterschiede zwischen Data Warehouses und Lakes. Der Autor teilt seine Erfahrungen als Quereinsteiger bei Deepnote und Metabase und hilft Entwicklern, die Sprache des Data Teams zu verstehen.
Ich dachte, die Datenwelt sei nicht so weit von der Softwareentwicklung entfernt, aber nach meinem Einstieg bei Deepnote wurde mir schnell klar, dass ich keine Ahnung hatte, wovon alle sprachen.