Всем привет, это была проверка на внимательность:)
Аналитики ведь должны быть внимательны!)
Аналитики ведь должны быть внимательны!)
😈10🦄1
Ну дела у ❄️, пампили пампили дата облако, но походу оказался ROI низкий.
Как обычно бывает качество продукта тут не так важно. Инвесторам вообще пофигу и когда появляются большие инвестиции - часто вредит.
Осталось, чтобы кто-нибудь поглотил Snowflake.
Кстати, Databricks можно купить на вторичке, он в топе там.
Как обычно бывает качество продукта тут не так важно. Инвесторам вообще пофигу и когда появляются большие инвестиции - часто вредит.
Осталось, чтобы кто-нибудь поглотил Snowflake.
Кстати, Databricks можно купить на вторичке, он в топе там.
🙈10🍾1
AI Company Asks Job Applicants Not to Use AI in Job Applications
Anthropic, компания, создавшая одного из самых популярных в мире AI-ассистентов для написания текстов, требует от соискателей согласия на то, что они не будут использовать AI-ассистента при подаче заявки.
«Хотя мы поощряем использование AI-систем в работе для повышения скорости и эффективности, пожалуйста, не используйте AI-ассистентов в процессе подачи заявки», — говорится в тексте заявки. «Мы хотим понять вашу личную заинтересованность в Anthropic без посредничества AI-системы, а также оценить ваши навыки коммуникации без помощи AI. Пожалуйста, укажите "Да", если вы прочитали и соглашаетесь».
Вот так вот, всем продаёт свой AI, а вот на собеседовании нельзя использовать.
У меня было один раз собеседование в компания Zapier, и там прям сразу же попросили использовать AI и написать, как я его использовал для домашнего задания. Задание нужно было сделать на Databricks, и я использовал Notebooks для решения. Само задание и решение здесь - Football Teams and Competition Analytics. Им не понравилось, что я много переиспользовал ноутбуки. Хотя во всех курсах Databricks показывают примеры с ноутбуками.
В выходные Дмитрий Фошин эксперт по Azure и Databrics из 🇵🇹, с которым мы написали 2 книжки по Azure Data Factory и сейчас заканчиваем второй релиз Snowflake Jumpstart, провел очень полезный воркшоп в Surfalytics, где мы работали с Databricks, но использовали традиционный Python подход с Wheel, Pytest. То есть это полная противоположность моего подхода с ноутбуками. Видео я загружу на YouTube. Само задание и решение можно найти здесь - Building a Databricks workflow with Python wheel tasks. Такое решение подойдет для Apache Spark в целом.
PS для Surfalytics я добавил новую фичу, такие эксперты как Дмитрий Фошин могут бесплатно присоединиться к нашему сообществу в обмен на их активность - win/win. Если у вас глобальные планы на вашу карьеру по дате, лучше места не найти, можете мне написать.
Anthropic, компания, создавшая одного из самых популярных в мире AI-ассистентов для написания текстов, требует от соискателей согласия на то, что они не будут использовать AI-ассистента при подаче заявки.
«Хотя мы поощряем использование AI-систем в работе для повышения скорости и эффективности, пожалуйста, не используйте AI-ассистентов в процессе подачи заявки», — говорится в тексте заявки. «Мы хотим понять вашу личную заинтересованность в Anthropic без посредничества AI-системы, а также оценить ваши навыки коммуникации без помощи AI. Пожалуйста, укажите "Да", если вы прочитали и соглашаетесь».
Вот так вот, всем продаёт свой AI, а вот на собеседовании нельзя использовать.
У меня было один раз собеседование в компания Zapier, и там прям сразу же попросили использовать AI и написать, как я его использовал для домашнего задания. Задание нужно было сделать на Databricks, и я использовал Notebooks для решения. Само задание и решение здесь - Football Teams and Competition Analytics. Им не понравилось, что я много переиспользовал ноутбуки. Хотя во всех курсах Databricks показывают примеры с ноутбуками.
├── README.md
├── __includes
│ └── utils.py # common functions and libraries for this project
├── facts # aka Gold layer
│ ├── __includes
│ │ └── dim_facts_ddl.py
│ ├── dimensions.py
│ └── facts.py
├── football_analytics_pipeline.py
└── raw # aka Bronze Layer
├── __includes
│ ├── raw_football_schemas.py # Struct Schemas for API
│ ├── raw_tables_ddl.sql # Table DDLs
│ └── seed_competition_list.py # Data seed for list of competitions
├── __tests # assertions for notebooks
│ ├── competition_assertion.py
│ ├── competitions_teams_assertion.py
│ └── teams_assertion.py
├── raw_football_api_competitions_ingest.py
├── raw_football_api_competitions_teams_ingest.py
└── raw_football_api_teams_ingest.py
В выходные Дмитрий Фошин эксперт по Azure и Databrics из 🇵🇹, с которым мы написали 2 книжки по Azure Data Factory и сейчас заканчиваем второй релиз Snowflake Jumpstart, провел очень полезный воркшоп в Surfalytics, где мы работали с Databricks, но использовали традиционный Python подход с Wheel, Pytest. То есть это полная противоположность моего подхода с ноутбуками. Видео я загружу на YouTube. Само задание и решение можно найти здесь - Building a Databricks workflow with Python wheel tasks. Такое решение подойдет для Apache Spark в целом.
PS для Surfalytics я добавил новую фичу, такие эксперты как Дмитрий Фошин могут бесплатно присоединиться к нашему сообществу в обмен на их активность - win/win. Если у вас глобальные планы на вашу карьеру по дате, лучше места не найти, можете мне написать.
404 Media
AI Company Asks Job Applicants Not to Use AI in Job Applications
Anthropic, the developer of the conversational AI assistant Claude, doesn’t want prospective new hires using AI assistants in their applications, regardless of whether they’re in marketing or engineering.
⚡13❤🔥7🍌5👨💻3🐳2🌭2🫡2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🙈56🗿10⚡5💯2🍌2🙉2🦄2🤷♀1
У Snowflake есть бесплатные свежие курсы на курсере:
- Introduction to Generative AI with Snowflake (я как раз в процессе, ведь у меня теперь в LinkedIn Data Infrastructure for AI, то есть не отсаю от трендов)
- Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers
- Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake
Но самое ценное в этих курсах:
Sign up for a free, 120 day Snowflake trial account
The entire course can be completed using a free, 120 day Snowflake trial account. This is the recommended way of completing the course. The instructor will also be using a trial account throughout the course.
Use the link below to create your free:
https://signup.snowflake.com/?trial=student&cloud=aws®ion=us-west-2&utm_source=coursera&utm_campaign=genai1
Так намного лучше, ведь по умолчанию 30 дней Snowflake Trial.
- Introduction to Generative AI with Snowflake (я как раз в процессе, ведь у меня теперь в LinkedIn Data Infrastructure for AI, то есть не отсаю от трендов)
- Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers
- Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake
Но самое ценное в этих курсах:
Sign up for a free, 120 day Snowflake trial account
The entire course can be completed using a free, 120 day Snowflake trial account. This is the recommended way of completing the course. The instructor will also be using a trial account throughout the course.
Use the link below to create your free:
https://signup.snowflake.com/?trial=student&cloud=aws®ion=us-west-2&utm_source=coursera&utm_campaign=genai1
Так намного лучше, ведь по умолчанию 30 дней Snowflake Trial.
Coursera
Introduction to Generative AI with Snowflake
Offered by Snowflake. This course introduces learners to ... Enroll for free.
❤🔥41⚡11
Неожиданные поворот от Databricks - интеграция с SAP!
https://news.sap.com/2025/02/sap-business-data-cloud-databricks-turbocharge-business-ai/
Всем SAP инженерам самое время upskill сделать по 🧱
https://news.sap.com/2025/02/sap-business-data-cloud-databricks-turbocharge-business-ai/
Всем SAP инженерам самое время upskill сделать по 🧱
❤🔥17🍾4🙈1🎄1
Когда-то Informatica была №1 среди ETL инструментов. Но они так и не смогли адаптироваться к современным реалиям.
Последний раз я смотрел на Informatica Cloud в 2016 году, когда нужно было строить хранилище данных на AWS, выбрал в итоге Matillion ETL (сейчас бы и его не выбрал бы).
Вот что говорит CEO информатики:
«Это был квартал, в котором мы не предвидели и не достигли тех результатов, которые планировали», — сказал Валия, подчеркнув две «основные проблемы», с которыми столкнулась компания в течение этого периода.
«Первая заключается в том, что уровень продления подписок на наши облачные и некоторые не облачные решения не оправдал наших ожиданий, что снизило показатель ежегодной повторяющейся выручки (ARR)», — пояснил он, добавив: «На самом деле, у нас было значительно больше клиентов, использующих локальные решения, которые захотели перейти на облачные технологии, но это создает учетную загвоздку, из-за которой мы теряем часть доходов от локальных решений гораздо быстрее».
Надо было лучше в Bitcoin инвестировать как Microstrategy🍷
Последний раз я смотрел на Informatica Cloud в 2016 году, когда нужно было строить хранилище данных на AWS, выбрал в итоге Matillion ETL (сейчас бы и его не выбрал бы).
Вот что говорит CEO информатики:
«Это был квартал, в котором мы не предвидели и не достигли тех результатов, которые планировали», — сказал Валия, подчеркнув две «основные проблемы», с которыми столкнулась компания в течение этого периода.
«Первая заключается в том, что уровень продления подписок на наши облачные и некоторые не облачные решения не оправдал наших ожиданий, что снизило показатель ежегодной повторяющейся выручки (ARR)», — пояснил он, добавив: «На самом деле, у нас было значительно больше клиентов, использующих локальные решения, которые захотели перейти на облачные технологии, но это создает учетную загвоздку, из-за которой мы теряем часть доходов от локальных решений гораздо быстрее».
Надо было лучше в Bitcoin инвестировать как Microstrategy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥11🙊1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🫡59❤🔥22⚡16🌚3👨💻3🦄1
Как я понимаю в каждой второй (крупной) компании в РФ есть Greenplum.
Сегодня я как обычно смотрел профили свежих подписчиков и их телеграмм каналы и увидел свежее выступление про Greenplum. Если вы с ним не работали, я думаю подойдет для ознакомления.
https://boosty.to/magician_data/posts/7ffaec19-1419-40bb-8a2d-be22afc200f1
PS если у вас есть другие классные ссылки по GP пишите в комментах. Чтобы добавить ссылку попробуйте как код это сделать
Сегодня я как обычно смотрел профили свежих подписчиков и их телеграмм каналы и увидел свежее выступление про Greenplum. Если вы с ним не работали, я думаю подойдет для ознакомления.
https://boosty.to/magician_data/posts/7ffaec19-1419-40bb-8a2d-be22afc200f1
PS если у вас есть другие классные ссылки по GP пишите в комментах. Чтобы добавить ссылку попробуйте как код это сделать
https://kuku.ru
boosty.to
ЧТО? ГДЕ? КОГДА? В GREENPLUM - Константин Елфимов
Привет, искатель истины в данных! Хочу поделиться своим первым уроком из цикла роликов по анализу данных. В уроке ты узнаешь больше о концепциях DWH и Greenplum с доступным для понимания уровнем объяснения, улучшишь своё аналитическое восприятие данных и…
5❤🔥17⚡5🫡1
Forwarded from Joni in Web
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
GetMatch — это сервис, который помогает IT-специалистам находить работу, а компаниям — закрывать вакансии. В отличие от классических job-бордов, GetMatch сразу показывает зарплатные вилки.
Идея «просто» автоматизировать парсер вакансий зародилась у нас с Сашей Варламовым (канал Саши @data_bar) – как часто бывает, слово «просто» стало началом чего-то действительно масштабного. Сейчас у нас есть полноценная автоматизированная система, которая ежедневно парсит вакансии с GetMatch, загружает их в PostgreSQL, тянет курс рубля и доллара, отправляет отчеты в Telegram и полностью автоматизирует ETL-процесс для аналитики в дашборде.
Поднял Airflow в docker-compose на Timeweb (не реклама, просто нравится админка), чтобы DAG’и можно было запускать и мониторить централизованно. Добавил CI/CD на GitHub Actions, чтобы больше не заходить на виртуалку вручную — всё деплоится автоматически. Был парсер getmatch, но я его переписал под Airflow с Taskflow API. Разделил задачи, сделал их атомарными и настроил on_failure_callback, который отправляет сообщения об ошибках в Telegram-канал. Теперь, если что-то сломается, я узнаю об этом сразу, а не через неделю, когда появится дыра в данных.
База данных PostgreSQL развернута на другом VPS, чтобы разграничить вычисления и хранение данных. Создал таблицы vacancies, vacancy_skills, skills, где skills сразу вынесена в ref-таблицу, чтобы не дублировать текстовые значения. Настроил пользователей и доступы, подключил базу к Airflow. Бэкапы настроены на ежедневное обновление.
Теперь каждая вакансия и навык привязаны к конкретному дню, что позволяет анализировать динамику рынка труда. Каждое утро DAG собирает свежие вакансии, тянет курсы валют и обновляет таблицы, а в Telegram приходит сообщение с итогами работы: сколько вакансий обработано, какие ошибки возникли.
Теперь в дашборде можно:
• Смотреть историю изменения вакансий по дням
• Анализировать время жизни вакансий и скорость закрытия
• Отслеживать корреляцию зарплат с навыками
• Изучать спрос на скиллы в динамике
Раньше были просто “актуальные вакансии”, теперь есть полноценная разбивка по дням, что открывает больше возможностей для анализа.
Посмотри на наш дашборд анализа зарплатных вилок 👈
🔹 public.tableau.com иногда работает, только под VPN из РФ — держи мой VPN. Выше рассказывал, как разробатывал его в новогодние праздники @ShtormVPNBot🫂
В планах — развернуть dbt и начать собирать слой трансформаций, чтобы сразу приводить данные в нужный вид для аналитики.
Идея «просто» автоматизировать парсер вакансий зародилась у нас с Сашей Варламовым (канал Саши @data_bar) – как часто бывает, слово «просто» стало началом чего-то действительно масштабного. Сейчас у нас есть полноценная автоматизированная система, которая ежедневно парсит вакансии с GetMatch, загружает их в PostgreSQL, тянет курс рубля и доллара, отправляет отчеты в Telegram и полностью автоматизирует ETL-процесс для аналитики в дашборде.
Поднял Airflow в docker-compose на Timeweb (не реклама, просто нравится админка), чтобы DAG’и можно было запускать и мониторить централизованно. Добавил CI/CD на GitHub Actions, чтобы больше не заходить на виртуалку вручную — всё деплоится автоматически. Был парсер getmatch, но я его переписал под Airflow с Taskflow API. Разделил задачи, сделал их атомарными и настроил on_failure_callback, который отправляет сообщения об ошибках в Telegram-канал. Теперь, если что-то сломается, я узнаю об этом сразу, а не через неделю, когда появится дыра в данных.
База данных PostgreSQL развернута на другом VPS, чтобы разграничить вычисления и хранение данных. Создал таблицы vacancies, vacancy_skills, skills, где skills сразу вынесена в ref-таблицу, чтобы не дублировать текстовые значения. Настроил пользователей и доступы, подключил базу к Airflow. Бэкапы настроены на ежедневное обновление.
Теперь каждая вакансия и навык привязаны к конкретному дню, что позволяет анализировать динамику рынка труда. Каждое утро DAG собирает свежие вакансии, тянет курсы валют и обновляет таблицы, а в Telegram приходит сообщение с итогами работы: сколько вакансий обработано, какие ошибки возникли.
Теперь в дашборде можно:
• Смотреть историю изменения вакансий по дням
• Анализировать время жизни вакансий и скорость закрытия
• Отслеживать корреляцию зарплат с навыками
• Изучать спрос на скиллы в динамике
Раньше были просто “актуальные вакансии”, теперь есть полноценная разбивка по дням, что открывает больше возможностей для анализа.
Посмотри на наш дашборд анализа зарплатных вилок 👈
🔹 public.tableau.com иногда работает, только под VPN из РФ — держи мой VPN. Выше рассказывал, как разробатывал его в новогодние праздники @ShtormVPNBot
В планах — развернуть dbt и начать собирать слой трансформаций, чтобы сразу приводить данные в нужный вид для аналитики.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥72⚡28🍌1
Всем привет!
Хочу поделится хорошей вакансией от знакомых товарищей! Я сам лично знаком с проектом, командой и данными.
Ребята ищут ML инженера, ну или data scientist, на контракт в Европе с возможностью продления или устройством в штат (удаленка), который сможет построить несколько моделей, для продукта.
Backend на Azure, в качестве аналитических инструментах есть Snowflake. Бизнес проблемы уже сформулированы и осталось найти эксперта, кто сможет построить модель для решения поставленных задач.
Кандидат уже должен иметь возможность работать за пределами России или Беларуси.
Описание по ссылке: https://careers.softeq.com/jobs/5526008-senior-lead-ml-cv-engineer
Так же компании ищет экспертов по IOS и Android разработке.
В качестве referral указывайте Виктор Козуб.
Хочу поделится хорошей вакансией от знакомых товарищей! Я сам лично знаком с проектом, командой и данными.
Ребята ищут ML инженера, ну или data scientist, на контракт в Европе с возможностью продления или устройством в штат (удаленка), который сможет построить несколько моделей, для продукта.
Backend на Azure, в качестве аналитических инструментах есть Snowflake. Бизнес проблемы уже сформулированы и осталось найти эксперта, кто сможет построить модель для решения поставленных задач.
Кандидат уже должен иметь возможность работать за пределами России или Беларуси.
Описание по ссылке: https://careers.softeq.com/jobs/5526008-senior-lead-ml-cv-engineer
Так же компании ищет экспертов по IOS и Android разработке.
В качестве referral указывайте Виктор Козуб.
🤷♂13❤🔥11👾3
ИИ уже меняет мир, и каждый может стать частью этих перемен. Если и вы хотите создавать прорывные технологии, а не просто наблюдать за ними. Для того, чтобы преуспеть нужен крепкий фундамент – качественное образование.
Этот выбор – инвестиция в востребованность в стремительно развивающейся сфере.
Чтобы не тратить время и разбираться в чём разница между топовыми школами ИИ, присоединяйся к вебинару "Где изучать искусственный интеллект: ШАД, AI Masters, Центральный Университет?".
Лекторы:
- Юрий Дорн, к.т.н., академический руководитель AI Masters.
- Александр Дьяконов, д.ф.-м.н., профессор РАН, академический руководитель направления Data Science в Центральном Университете.
Не смотри как поезд уходит!
Записывайся по ссылке!
Этот выбор – инвестиция в востребованность в стремительно развивающейся сфере.
Чтобы не тратить время и разбираться в чём разница между топовыми школами ИИ, присоединяйся к вебинару "Где изучать искусственный интеллект: ШАД, AI Masters, Центральный Университет?".
Лекторы:
- Юрий Дорн, к.т.н., академический руководитель AI Masters.
- Александр Дьяконов, д.ф.-м.н., профессор РАН, академический руководитель направления Data Science в Центральном Университете.
Не смотри как поезд уходит!
Записывайся по ссылке!
Shadhelper
Вебинар: Где изучать искусственный интеллект : ШАД, AI Masters, Центральный Университет?
На вебинаре мы обсудим как правильно выбрать для себя школу по ИИ. Важно понять чем школы различаются между собой, кем становятся выпускники, какие задачи решают, как поступить в любимую школу.
🌚16🗿7❤🔥5🙉4🐳1
С развитием AI, теперь любой может стать разработчиком. Я и сам столько всего сделал, о чем раньше даже и мечтать не мог.
Недавно на радостях купил себе Cursor AI подписку и поставил Augment Code.
Но так как у меня есть хоть какой-то опыт в ИТ, я примерно понимаю как нужно работать с code repo, есть понимания безопасности (где и как хранить секреты), знаю о рисках потери персональных данных и тп.
А вот новоиспеченные ИТышники еще не знакомы, и вообще можно базу проскочить и сразу по красоте @уяк @уяк и в продакшн!
А потом такие красивые истории всплывают - Cursor f*ck up my 4 months of works. Там сразу ответ предложили - “А git не пробовали?”.
Думаю нас ждет еще много таких интересных историй.
Недавно на радостях купил себе Cursor AI подписку и поставил Augment Code.
Но так как у меня есть хоть какой-то опыт в ИТ, я примерно понимаю как нужно работать с code repo, есть понимания безопасности (где и как хранить секреты), знаю о рисках потери персональных данных и тп.
А вот новоиспеченные ИТышники еще не знакомы, и вообще можно базу проскочить и сразу по красоте @уяк @уяк и в продакшн!
А потом такие красивые истории всплывают - Cursor f*ck up my 4 months of works. Там сразу ответ предложили - “А git не пробовали?”.
Думаю нас ждет еще много таких интересных историй.
🙈36👨💻4👾3🤷♂2🐳1
Clickhouse активно работает над поддержкой Iceberg Lakehouse.
Должно быть быстрое (performance) и недорогое (cost) решение.
В качестве демо, они используют Snowflake Polaris каталог. Раньше я писал про похожий сценарий, но с DuckDB.
https://clickhouse.com/blog/climbing-the-iceberg-with-clickhouse
Их дорожная карта на 2025: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/74046 (мне понравилась идея создавать road map через Github Issues, прозрачно и удобно, и главное привязано к code changes)
Должно быть быстрое (performance) и недорогое (cost) решение.
В качестве демо, они используют Snowflake Polaris каталог. Раньше я писал про похожий сценарий, но с DuckDB.
https://clickhouse.com/blog/climbing-the-iceberg-with-clickhouse
Их дорожная карта на 2025: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/74046 (мне понравилась идея создавать road map через Github Issues, прозрачно и удобно, и главное привязано к code changes)
⚡38❤🔥10🫡4
Дата с Димой - Эпизод 1
«Дата с Димой» срез актуальных новостей из мира данных, бигтеха и аналитики как в России, так и за рубежом. Дмитрий обсуждает как технические обновления и интеграции продуктов, так и вопросы карьерного роста, менторства, рынка труда и инвестиций в IT-сфере.
Вот основные моменты:
🎙️ Запуск новой программы: Первый эпизод «Дата с Димой», где обсуждаются тренды в мире данных и аналитики.
🛠️ Обзор инструментов и вендоров: Новости об обновлениях и приобретениях продуктов (например, dbt, SDF, Clickhouse, DuckDb, Iceberg, Databricks, Confluent, SAP и другие), которые влияют на скорость и качество работы с данными.
🚀 Инновационные интеграции и миграции: Обсуждение ускорения компиляции кода, миграционных решений (например, Blade Bridge) и интеграций с потоковыми системами.
🔍 Контроль качества данных и best practices: Роль open-source библиотек и новых подходов для проверки качества данных, а также рекомендации по построению надежных data pipelines.
💡 Менторство и карьерный рост: Важность поиска хорошего ментора и следования его рекомендациям для профессионального развития.
📈 Инвестиции и динамика рынка: Обзор новостей о падении акций, массовых увольнениях в крупных компаниях (например, Meta) и переходе экспертов к Databricks.
💰 Рынок труда и зарплатные тренды: Рост зарплат опытных дата-инженеров, изменение требований к кандидатам (отказ от джуниоров в пользу специалистов) и влияние автоматизации на рынок.
🎓 Образовательные ресурсы и курсы: Новые курсы от Snowflake и другие обучающие проекты, помогающие подготовиться к работе как в России, так и за рубежом.
🌍 Глобальные тренды и удалённая работа: Обсуждение возможностей работы на международном уровне, мультизанятости и перехода на удалённые контракты («валютные удалёнки»).
🤖 Телеграм-бот Getmanch: Отмечается удобство работы с ботом от Getmanch, который помогает находить вакансии с персонализированными предложениями.
И многое другое, enjoy! 😉
«Дата с Димой» срез актуальных новостей из мира данных, бигтеха и аналитики как в России, так и за рубежом. Дмитрий обсуждает как технические обновления и интеграции продуктов, так и вопросы карьерного роста, менторства, рынка труда и инвестиций в IT-сфере.
Вот основные моменты:
🎙️ Запуск новой программы: Первый эпизод «Дата с Димой», где обсуждаются тренды в мире данных и аналитики.
🛠️ Обзор инструментов и вендоров: Новости об обновлениях и приобретениях продуктов (например, dbt, SDF, Clickhouse, DuckDb, Iceberg, Databricks, Confluent, SAP и другие), которые влияют на скорость и качество работы с данными.
🚀 Инновационные интеграции и миграции: Обсуждение ускорения компиляции кода, миграционных решений (например, Blade Bridge) и интеграций с потоковыми системами.
🔍 Контроль качества данных и best practices: Роль open-source библиотек и новых подходов для проверки качества данных, а также рекомендации по построению надежных data pipelines.
💡 Менторство и карьерный рост: Важность поиска хорошего ментора и следования его рекомендациям для профессионального развития.
📈 Инвестиции и динамика рынка: Обзор новостей о падении акций, массовых увольнениях в крупных компаниях (например, Meta) и переходе экспертов к Databricks.
💰 Рынок труда и зарплатные тренды: Рост зарплат опытных дата-инженеров, изменение требований к кандидатам (отказ от джуниоров в пользу специалистов) и влияние автоматизации на рынок.
🎓 Образовательные ресурсы и курсы: Новые курсы от Snowflake и другие обучающие проекты, помогающие подготовиться к работе как в России, так и за рубежом.
🌍 Глобальные тренды и удалённая работа: Обсуждение возможностей работы на международном уровне, мультизанятости и перехода на удалённые контракты («валютные удалёнки»).
🤖 Телеграм-бот Getmanch: Отмечается удобство работы с ботом от Getmanch, который помогает находить вакансии с персонализированными предложениями.
И многое другое, enjoy! 😉
YouTube
Дата с Димой | Новости из мира BigTech | Эпизод 1
«Дата с Димой» срез актуальных новостей из мира данных, бигтеха и аналитики как в России, так и за рубежом. Дмитрий обсуждает как технические обновления и интеграции продуктов, так и вопросы карьерного роста, менторства, рынка труда и инвестиций в IT-сфере.…
⚡70❤🔥6😈3💘2
А вот и рутьюб! Как я же мог родненького забыть и не загрузить туда 🙌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
RUTUBE
Дата с Димой | Новости из мира BigTech | Эпизод 1
«Дата с Димой» срез актуальных новостей из мира данных, бигтеха и аналитики как в России, так и за рубежом. Дмитрий обсуждает как технические обновления и интеграции продуктов, так и вопросы карьерного роста, менторства, рынка труда и инвестиций в IT-сфере.…
🙈47❤🔥26🫡14🙉6⚡3🗿3🍾1🙊1