ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
در دنیای پرسرعت مهندسی داده، جایی که مهندسان داده مسئول ایجاد پایپلاینهای داده برای ingest دادههای خام، transform آنها و هدایت به تحلیلگران و متخصصان هستند، پلتفرم Snowflake به عنوان ابری داده قدرتمند، مجموعهای از ابزارها و ویژگیهای productivity-focused ارائه میدهد که ساخت و نگهداری پایپلاینها را ساده میکند. کتاب Snowflake Data Engineering نوشته ماجا فرله، Snowflake Data Superhero، مقدمهای عملی برای شروع با Snowflake است. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط O'Reilly، با بیش از ۳۵۰ صفحه محتوای غنی، پر از مثالهای hands-on و بهترین شیوهها، به شما کمک میکند تا دادهها را از سیستمهای ابری و محلی به Snowflake ingest کنید، با توابع، stored procedures و SQL transform کنید، پایپلاینها را با streams و tasks orchestrate کنید، Snowpark را برای اجرای کد پایتون، جاوا و اسکالا استفاده کنید، اشیاء و کد را با اصول continuous integration deploy کنید و عملکرد و هزینه را بهینه کنید. اگر به مهندسی داده با Snowflake، ingest داده، transform با SQL، orchestration پایپلاین، Snowpark، بهینهسازی query، کنترل هزینه یا data governance علاقهمند هستید، این کتاب منبع ایدئالی است. ماجا فرله، متخصص دادههای Snowflake با تجربیات واقعی، با مثالهای عملی، مهارتهای لازم برای ساخت پایپلاینهای مؤثر را آموزش میدهد و نشان میدهد چگونه Snowflake کار با دادههای unstructured، ingestion مداوم با Snowpipe و امنیت داده را آسان میکند.
تصور کنید که به عنوان یک مهندس داده، نیاز به ساخت یک پایپلاین برای ingest دادههای بزرگ از منابع مختلف و transform آنها برای تحلیل دارید. این کتاب با زبانی ساده و رویکرد گامبهگام، شما را از مقدمه مهندسی داده با Snowflake شروع میکند و به سراغ ساخت اولین پایپلاین میبرد، با تمرکز بر کاربردهای واقعی مانند EDA، LLM outputs و testing integrity. نویسنده، ماجا فرله، بر اساس تجربیاتش به عنوان Snowflake Data Superhero، مثالهایی مانند استفاده از Snowpark برای اجرای کد پایتون در پایپلاینها ارائه میدهد. مثلاً، در فصل transforming data، کدهای SQL برای stored procedures نشان میدهد که چگونه دادهها را بهینه کنید، در حالی که فصل orchestrating data pipelines streams و tasks را برای اجرای خودکار پوشش میدهد. این کتاب نه تنها تئوری را پوشش میدهد، بلکه با ، شما را برای چالشهای ۲۰۲۵ مانند بهینهسازی هزینه و governance آماده میکند. کلماتی مانند ، و در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
مهندسی داده پایه موفقیت سازمانهای دادهمحور است، و Snowflake با ویژگیهای cloud-native، ingest، transform و governance را ساده میکند. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۷۰% شرکتها از Snowflake برای OLAP استفاده میکنند، اما بدون دانش عملی، پایپلاینها ناکارآمد میشوند. Snowflake Data Engineering با ارائه بهترین شیوهها و مثالهای واقعی، یادگیری را سریع و مؤثر میکند. این کتاب، که برای مهندسان داده نوشته شده، بر کاربردهای عملی مانند continuous ingestion، Snowpark و CI/CD برای داده تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۴/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای شروع Snowflake – مثالهای hands-on عالی» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/dataengineering)، کاربران آن را «منبع ضروری برای Snowpark و orchestration» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «گامبهگام فوقالعاده برای ingest و transform.» این کتاب، با تمرکز بر governance و بهینهسازی، برای ۲۰۲۵ بهروز است و برای مهندسان داده در هر سطح، از مبتدی تا پیشرفته، ایدهآل است.
این کتاب به سه بخش اصلی تقسیم شده و بهصورت گامبهگام، از مقدمه تا ساخت پایپلاینهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با مثالهای کدنویسی SQL و Snowpark همراه است. در ادامه، موضوعات کلیدی را مرور میکنیم:
فصل اول Data Engineering with Snowflake را پوشش میدهد و نقش Snowflake را توضیح میدهد. فصل دوم Creating Your First Data Pipeline را آموزش میدهد، برای شروع عملی.
فصل سوم Best Practices for Data Staging را کاوش میکند، برای آمادهسازی داده. فصل چهارم Transforming Data را بررسی میکند، با توابع و SQL. فصل پنجم Continuous Data Ingestion را پوشش میدهد، با Snowpipe. فصل ششم Executing Code Natively with Snowpark را آموزش میدهد، برای پایتون و جاوا. فصل هفتم Augmenting Data with Outputs from Large Language Models را کاوش میکند، برای LLM. فصل هشتم Optimizing Query Performance را بررسی میکند. فصل نهم Controlling Costs را پوشش میدهد. فصل دهم Data Governance and Access Control را آموزش میدهد.
فصل یازدهم Designing Data Pipelines را کاوش میکند. فصل دوازدهم Ingesting Data Incrementally را بررسی میکند. فصل سیزدهم Orchestrating Data Pipelines را پوشش میدهد، با streams و tasks. فصل چهاردهم Testing for Data Integrity and Completeness را آموزش میدهد. فصل پانزدهم Data Pipeline Continuous Integration را کاوش میکند. پیوست A Configuring Your Snowflake Environment و پیوست B Snowflake Objects Used in the Examples را پوشش میدهد.
Snowflake Data Engineering با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
hands-on: مثالهای عملی برای ingest، transform و orchestration.
Snowparkمحور: اجرای کد پایتون و جاوا در پایپلاینها.
بهترین شیوهها: برای staging، governance و بهینهسازی هزینه.
نویسنده متخصص: ماجا فرله، Snowflake Data Superhero.
بهروز: پوشش LLM و CI/CD برای ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از خوانندگان طراحی شده است:
مهندسان داده: برای ساخت پایپلاینهای Snowflake.
معماران داده: علاقهمند به governance و optimization.
متخصصان ML: برای augmenting data با LLM.
تیمهای DevOps: برای CI/CD داده.
کاربران Snowflake: برای شروع عملی.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای شروع Snowflake – hands-on عالی.» در Reddit: «منبع ضروری برای Snowpark.» در Amazon: «گامبهگام فوقالعاده.»
با مطالعه، شما:
دادهها را ingest میکنید از منابع مختلف.
دادهها را transform میکنید با SQL و Snowpark.
پایپلاینها را orchestrate میکنید با streams و tasks.
کد را اجرا میکنید با پایتون و جاوا.
اشیاء را deploy میکنید با CI.
عملکرد و هزینه را بهینه میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران