Инжиниринг Данных
23.4K subscribers
1.91K photos
57 videos
190 files
3.16K links
Делюсь новостями из мира аналитики и карьерными советами.

15 лет в Аналитике и Инжиниринге Данных, 10 лет в MAANG

🛠️ dataengineer.ru | 🏄‍♂️ Surfalytics.com

№5017813306

Реклама:
https://almond-rule-130.notion.site/1199f595f76a8030ba1be1e607c9a8ce
Download Telegram
Новинки табло, особенно интересно - новая модель данных.
Завтра будет онлайн вебинар для Microsoft community, где я расскажу про Azure Data Platform https://cloud.pass.org/MeetingDetails.aspx?EventID=15182
Мне кажется 10 лет назад было проще войти в профессию, не было контента, не было множества решений и программ для аналитики. Вот посмотрел, что есть на udemy для data engineering - 10к результатов, там и big data с Hadoop, и ML, в общем каждой твари по паре. Как у вас с этим дела обстоят?
На youtube мне теперь рекомендую множество курсов - про SQL, про Python, сегодня даже про Burning Man посмотрел с детьми. Мне очень понравилась эта лекция про Python. (Если уже хотите питонить, то думаю очень полезный курс)

Лектор классно заметил, что не надо учить синтаксис языка. А именно это мы и делаем (мы это люди без ИТ образования). Нужно учить фундаментальные вещи. Точно также как и в data engineering, мы не учим инструменты, мы учим фундаментальные вещи в аналитике. Просто пример, я работаю в Alexa, со мной работает много крутых Data Scientist, Applied Researchers, Phd из топовых университетов, но при этим мои знания им полезные, и я им помогаю творить, опираясь на базовые принципы интграции данных, способов хранения и обработки данных.
Получается интересно, внутри курсов, рекламируются другие курсы🤣. (это в нашем слаке от datalearn) Скинули про карьерный bootcamp. Есть народ, кто проходил курсы и остался доволен или наоборот не довлен? Я видел одним глазком data science 😴
Как Amazon запускает новые продукты? Если коротко, то для этого нужно много писать, писать и переписывать, и снова писать, долго и "болезненно", чтобы в итоге появился на свет документ под названием PRFAQ. Вот отличная статья, где расскажут, что это такое. Я и сам недавно это проходил, когда предложил создать новую платформу данных для всех метрик качества Alexa. Чтобы идея зашла, я потратил месяца 2 со своим менеджером, чтобы создать такой документ и "продать его" Senior Leadership. По другому, никто не будет слушать, а power point мы не используем.

Кстати при собеседовании на позиции, начиная со старшего разработчика, вас проверяют на writing skills.

На курсе, я хочу затронуть этот пример PRFAQ
Эта книга — азбука компьютерных технологий. Шаг за шагом автор знакомит читателя с сущностью кодирования информации, рассказывает об истории возникновения компьютеров, на практических примерах помогает освоить основные концепции информационных технологий, подробно излагает принципы работы процессора и других устройств компьютера. Написанная живо, доступно, иногда иронично, книга богато иллюстрирована, состоит из 25 глав и предметного указателя. Издание адресовано в первую очередь студентам вузов (как гуманитарных, так и технических), а также всем, кто интересуется принципами создания и работы компьютеров.
http://flibusta.site/b/535358
Есть такой ресурс в России - TAdviser. Я их знал еще в 2010 году. Никогда не вдавался в подробности, но думал, что они крутые ребята, пишут про аналитику и ИТ решения. Оказалась это еще один ресурс, целью которого продавать рекламу и зарабатывать на конференциях. Может я не прав, кто нибудь знает про них?

Как-то давно я регистрировался к ним как спикер. Недавно мне прислали письмо:

Дмитрий, добрый день!

9 июня 2020 года TAdviser проводит онлайн-конференцию «Big Data и BI Day».


Я подумал, что это отличная возможно онлайн рассказать про решения в Amazon, про облачные решения для DW/Big Data/Data Lake.

На что я олучил ответ:

Дмитрий, здравствуйте!
Руководство нашей компании отнесло Ваше выступление к категории платных

Я им объяснил, что я ничего не продаю и сам от себя, но не помогло. Я подумал, что это шаражка какая-то из разряда сетевого маркетинга. Подлитесь опытом про ресурс?
Для нашего ресурас Data Learn, мы хотим найти:
1) Кто хочет развить API по полной и поучаствовать в мясе добро пожаловать, знания фронтенд приветсвивуются, бэкенд будет плюсом)))
2) Кому надоели после 2х видео кислотные превьюшки есть уникальная возможность порадовать 660 глаз чем то свеженьким)))

Так как ресурс бесплатный платить нечем, но он пользуется интерсом, и поэтому можно продвигать свой бренд, использовать как портфолио.
Простой и понятный туторил, как использовать Git http://cs.mipt.ru/python/lessons/lab3.html