Классный пример использования Azure Data Platfrom для игровой аналитики (BigData, Streaming, BI) + ключевые показатели в игре. И для примера вакансия, где используются эти навыки.

Tableau один из самых популярных продуктов среди BI. На западе Tableau очень популярен. Среди отечественных компаний он широко известен, но часто его считают дорогим. Хотя всем и так известно, что покупка BI - это инвестиция, если его правильно внедрить и хорошо настроить, обучить пользователей и дать им возможность самостоятельно ковыряться в данных (self-service BI). В этом уроке мы рассмотрим Tableau Desktop - клиент решения Tableau, который позволяет работать с большими и маленькими данными, подключаться ко множеству систем и сервисов и создавать офигительные дашборды.

В этом видео мы узнаем:
⚡️ Как начать пользоваться Tableau
⚡️ Как стать экспертом по Tableau
⚡️ Как строить самые крутые визуализации
⚡️ Как стать Tableau Zen Master
⚡️ Как сдать экзамен по Tableau
⚡️ Tableau экзамены
⚡️ Tableau vs Excel
⚡️ Tableau Data Source и другие штучки
⚡️ Демонстрация работы Tableau Desktop⚡️

Полезная очень крутая и нужная статья про переговоры во время обсуждения зарплаты.

Если вам интересно, что значит быть Data Engineerом в Facebook, то можете посмотреть тут:

Fireside chat with Data Engineering Director Vish
My First Month at Facebook!
Making meaningful connections through Data Engineering

Всегда очень интересно знать, что значит инжиниринг данных для топ компаний. Много интересного.

McKinsey представил фреймворк по AI для компаний, где описала как лучше адаптировать практики AI.

Перевод статьи Teradata про data driven подход: Я внедрил современные технологии – теперь мой бизнес основан на данных, так?
https://www.linkedin.com/pulse/%D1%8F-%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B8%D0%BB-%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8-%D1%82%D0%B5%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%8C-%D0%BC%D0%BE%D0%B9-%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81-%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD-kigim

Вебинары по Databricks:
-Getting Started with Apache Spark
-Data Engineering and Streaming Analytics
-Machine Learning

Все привет, мы решили попробовать настоящий out of the box подход для Datalearn и хотим попробовать еще один формат вебинаров, который может оказаться инверсным и полезным. Помимо аналитики, мы хотим рассмотреть более детально вопросы личного роста, например через иммиграцию в Канаду, Австралию, Европу, или через поступление в заграничный университет, поиск работы за границей. Подготовку к экзаменам IELTS/TOEFL и тп.

Так как datalearn не имеет территориальных границ и судя по опросу 70% людей мечтают пожить и поработать за границей. Почему бы и нет? Это отличная возможность набраться опыта и вернуться обратно более опытным и востребованным. Я заметил, что в Индии, в Китае, есть поддержка чуть ли не на государственном уровне. Это очень выгодно для страны отправлять учиться и работать специалистов за границу и потом привлекать их обратно. Я знаю примеры когда специалисты из Амазон после Masters и несколько лет в Амазоне уезжают обратно в Индию, так как там уже условия жизни для них не хуже, и даже лучше чем в штатах. Не уверен, что в России пока все также как и в Индии, но мне кажется это хорошая инициатива.

В общем, встречайте наш первый вебинар: Иммиграция в Канаду. Последствия пандемии

Мы привлекли Юлию Потапову, которая является канадским иммиграционным консультантом! (познакомился с ней недавно, она остановилась в моем Airbnb с семьй, разговорились и родилась такая вот идея)

Юля согласилась провести для вас вебинар, который состоится в понедельник 3-го августа в 20:00 по мск.

Программа вебинара:
- Канада и иммиграция в цифрах
- Последствия пандемии
- Обзор иммиграционных программ
- Express Entry
- Личный опыт
- С чего начинать
- Действовать самому или обратиться к специалистами?
- Вопросы

Приходите, слушайте задавайте вопросы, все будет в прямой трансляции на ютуб

Немного про Юлию Потапову:
Регулируемый канадский иммиграционный консультант. В Канаде с 2013 года, иммигрировала по федеральной программе для высококвалифицированных специалистов.
Не для кого не секрет, что Канада входит в список стран, в которую реально проще иммигрировать, чем в многие другие.

Ссылка на вебинар:
https://youtu.be/QV4lxYyKy6o

Почему datalearn бесплатен для студентов? Оказывается на эту тему проведено множество исследований. В этом коротком видео-комиксе, подробно рассказывают, что на самом деле нас мотивирует. И это не денежное вознаграждение. Посмотрите, очень интерсено. И это относиться и к нашей работе и другим вещам. Сразу приходит на ум традиционный подход платных школ, который работает не так как хотелось бы.

Я тут немного замедлился по datalearn. Следующие 2 недели будет перерыв в создании контента из-за накопившихся дел. Я скину в slack, что можно пока изучать самостоятельно, чтобы не задерживаться (Tableau Server, Power BI Desktop/Server), Pentaho DI (ETL), по учебнику.

Отдельный вопрос к аудитории, я знаю тут есть эксперты в PowerBI, не хотели бы сделать такую же презентацию по Power BI, как я сделал про Tableau Desktop и записать урок? И потом 2ой про Power BI Server. Это сэкономило бы время.

Начало через 2 минуты https://youtu.be/QV4lxYyKy6o

А вот и запись вчерашней дискуссии про стайлагайды и миро доска с ссылками и картинками. По-моему получилось очень интересно — Андрей задавал отличные вопросы и было весело! 🤘

Мы часто говорим про "облака", посмотрите как они выглядят в google https://www.youtube.com/watch?v=kd33UVZhnAA

Ничто не остановит талантливых и целеустремленных людей. А у меня в гараже велосипеды и круги надувные. А у кого-то и гаража нет. https://blog.aboutamazon.com/innovation/amazon-robotics-engineers-build-cutting-edge-technologies-from-their-garages

Лёша Шаграев из Яндекса опубликовал мануал о том, как проходить собеседования по ML.

https://youtu.be/krDfPEYVVvk

Собеседуя для Amazon на позиции BI и Data Engineer для разных команд, я осознал одну интересную вещь, она распространяется на всех, то же самое и со мной, если я буду проходить собеседование. Например, мой последний кандидат на роль BI имел 12 лет опыта, очень круто шарил в Tableau Server и администрирование, мог все рассказать про настройки и инструменты для сервера. Но оказалось, что он не очень дружит хранилищем данных и не так часто пользуется SQL. То есть получается, мы можем работать годами на одном месте, каждый день решать сложные задачи, но со временем наш кругозор начнет сужаться, и мы будем использовать только то, что нужно на работе - несколько приложение, сервисов, возможно SQL, возможно python. Чем мы не пользуемся, то уйдет на совсем, это как с иностранным языком. И в этом нет ничего плохого. Пока мы не захотим пройти собеседование в другой компании, где вас спросят совершенно другое, и вам 12 летний опыт будет не по теме. 🤦‍♂️

Всем привет! Мы же обещали вам все самое лучше! Уже на следующей неделе будет вебинар про AI и Machine Learning от Анастасии! Она расскажет про свой путь, про сертификацию AWS ML и много всего интересного! Я скину попозже youtube ссылку. PS А еще она мне помогала решать задачки по ML и ее модели показала очень хороший результат! 🚀

Пришла посылка от новой команды, приятная коробочка, а у вас в компании есть такое?