Prefacio
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Como ingeniero de datos procedente del mundo de la ingeniería de software, los patrones de diseño siempre me han acompañado en mi viaje. El patrón de diseño Adapter me ayudó a escribir un backend con abstracciones de E/S conectables, el patrón de diseño Template Method me permitió escribir una lógica de negocio fácilmente adaptable y, gracias al patrón de diseño Builder, pude configurar una capa de pruebas unitarias fácilmente mantenible. Teniendo en cuenta estas grandes experiencias, he estado buscando soluciones estandarizadas similares desde mi primer día en el espacio de la ingeniería de datos.
Con el tiempo, en cada nuevo proyecto, encontré algo que era similar a proyectos anteriores. Uniendo estos puntos, completé por primera vez una lista de patrones de ingeniería de datos para servicios en la nube.1 Mientras tanto, he seguido enriqueciendo mi lista de patrones de diseño de ingeniería de datos, a pesar de trabajar en diferentes ámbitos empresariales y con diferentes tecnologías.
Así fue como, en el verano de 2023, acabé con una lista bastante sólida de patrones de diseño de ingeniería de datos que incluí en la propuesta para este libro -que, como tienes en tus manos, fue aceptada-. Espero que el libro añada una pieza de estandarización que falta y en la que cada ingeniero de datos pueda confiar para identificar un problema, su solución y los puntos ...
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