Если вы хотите развиваться в сфере анализа данных, но, как и у меня, в университете у вас не было полноценного курса по базам данных — эта книга вполне может стать вашей “палочкой-выручалочкой” для освоения необходимой теоретической базы.
Как бы ни называлась ваша роль — аналитик, data scientist, ML-инженер или data engineer — готов поспорить, что значительная часть вашей работы так или иначе связана с базами данных. Трансформации, хранение, моделирование, обработка данных, SQL-запросы, оптимизация пайплайнов — все это в конечном итоге упирается в понимание того, как устроены системы хранения и управления данными. В этом смысле материал книги — абсолютный must-have для любого специалиста, работающего с данными.
При этом сразу отмечу: легким это чтение назвать никак нельзя. Местами ощущения от чтения книги я бы сравнил с “поеданием стекла” (спасибо Илону Маску за метафору). К сожалению, без этого в профессии никуда. Понятия СУБД, модели данных, ER-модели, индексы, нормализация, SQL — это фундаментальные вещи, понимание которых очень сильно повышает уверенность при решении повседневных рабочих задач.
Честно говоря, лично я так и не продвинулся дальше шестой главы (всего их двадцать в книге). Однако даже этого “подхода к снаряду” оказалось достаточно, чтобы значительно расширить мое понимание того, как устроены базы данных.
Рекомендовал бы книгу в первую очередь тем, кто действительно хочет глубоко разобраться в теме или чувствует пробелы в фундаментальных знаниях. Для “легкого чтения” материал подходит слабо — книга довольно плотная, техническая и потребует серьезного вовлечения.
4.6/5
