Data Engineering with AWS読んだ - カーキ色はヒンディー語らしい

Data Engineering with AWSという本を読みました。

収拾（Ingestion）や変換（Transformation）、利用（Consumer）などのカテゴリごとに、関連するAWSサービスの概要の説明、ハンズオンがあります
AWS依存ではないデータエンジアリングの話もあります
- 概要・ビッグデータの価値の話（Chap1）
- DWH、Data Lake、Lake Houseなどの概念の話（ Chap2）
- セキュリティー、データガバナンス（Chap4）
- 要件定義、設計（Chap5）

（説明の大、中、小はこの本の中での相対的な量です）

紹介されているAWSサービス（Ingestion）

紹介されているAWSサービス（Transform）

サービス	説明	ハンズオン	備考
Lambda	中	有
Glue	中	有	ハンズオンは・Data Catalog ・Crawler ・Studio
EMR	小

サービス

説明

ハンズオン

備考

Lambda

中

有

Glue

中

有

ハンズオンは

・Data Catalog

・Crawler

・Studio

EMR

小

紹介されているAWSサービス（Orchestration）

紹介されているAWSサービス（Consume）

サービス	説明	ハンズオン	備考
Athena	大	有
Redshift	大	有
QuickSight	大	有
Sagemaker Family	中		Family（StudioやData Wrangler）それぞれをさらっと紹介
Auto AI・ML系（ComprehendやLex）	小	有（Comprehend）	AI・ML系のサービス（Comprehend、Lex、Textract、Textract、Rekognition、Forecast、Fraud Detector、Personalize）それぞれをさらっと紹介

データエンジニアリングに特有でないAWSの知識は、知っている前提で進みます
- IAMとかVPC、EC2あたり
タイトルにある通りAWSの本です。GCPやAzureとの比較、対応するサービスの話は一切ありません
- AWSの上で動くサードパーティーは、名前の紹介程度あるものもあります（Talendとか）

この本を取っ掛かりとして、（１）「そんなサービスもあるんだ」を片隅に入れるために使う、（２）公式ドキュメントを読む前の概要把握として使う、のが良い？気がしています
- 著者も、個別ジャンルのディープな話はしないよと記載しています（「This book was never intended as a deep dive into one specific area of data engineering」）
特にOrchestration（Step Functionsなど）、Ingestion（DMSやKinesisなど）は紹介している本が少ないので、この本で取っ掛かるのも良いかも
- 逆にGlueやSagemaker、EMRなどはこの本だとサラッとすぎる、かつ、専用の本があるので、そちら（もしくは公式ドキュメント）を読んだ方が良いかと
- Glue（Serverless ETL and Analytics with AWS Glue [Book]）
- Sagemaker （Data Science on AWS [Book]）
AWSのデータサイエンス・エンジニアリングの資格（DAS、MLS）の準備としてもよさそう
「AWSではじめるデータレイク」との住み分けは難しいです。若干紹介サービスが違いますが、どちらか片方読めば十分なかも