Классная стятью про дядьку, который проработал 35 лет в IBM и ушел на пенсию. Его подчиненный написал статью на medium, где рассказала, как быть крутым лидером. Действительно в современном мире не так просто быть лидером/руководителем. Это звучит просто, но на самом деле это очень тяжелый труд. Самые сложные проблема это не технические проблемы, а отношения с людьми. Например, я работаю больше 10 лет с вещами связанными с данными, казалось бы я ощущаю себя экспертом в определенной области, но все это бесполезно, если не уметь выстраивать правильные отношения с коллегами, руководителями. Это явно про soft скилы. Пока мы грызем гранит науки, учим программы и языки, мы не должны забывать про soft скилс, уметь слушать , уважать и принимать чужое мнение, быть менее капризными, помогать другим, хвалить, не обсуждать коллег и многое другое. Только так можно достичь чего-то. Есть у кого мысли на этот счет?

Microsoft следую примеру datalearn.ru сделала бесплатным обучение для ряда вакансий🤗

Вот программа по Microsoft https://www.linkedin.com/learning/paths/become-a-data-analyst

Сертификация по Big Data и Data Engineer? Вот пример из 14 сертификаций:
☁️ Amazon Web Services (AWS) Certified Big Data – Specialty
☁️ Azure Cloud Data Engineer
☁️ Cloudera Certified Associate (CCA) Spark and Hadoop Developer
☁️ Cloudera Certified Professional (CCP): Data Engineer
☁️ Data Science Council of America (DASCA) Associate Big Data Engineer
☁️ Data Science Council of America (DASCA) Senior Big Data Engineer
☁️ Google Professional Data Engineer
☁️ HDP Apache Spark Developer
☁️ HDP Certified Developer Big Data Hadoop
☁️ Hortonworks Certified Associate (HCA)
☁️ IBM Certified Data Architect – Big Data
☁️ IBM Certified Data Engineer – Big Data
☁️ Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11 Certified Implementation Specialist
☁️ SAS Certified Big Data Professional

Вообще вопрос про сертификацию популярен. По факту это бесполезно. Но когда мы готовимся к ней, мы учим много нового. Вы можете думать, что сертификация это такой learning framework, который помогает вам выбрать фокус. Прежде чем начать готовиться к сертификации, нужно промониторить рынок, какие инструменты используются на рынке. Наприме в РФ одно, в Европе другое, в Штатах еще что-то. И уже готовиться. Так же подготовка поможет подтянуть английский и закрепить терминологию.

У меня больше 10 сертификатов, но это никак не влияет на мой доход. Так же я писал статью про сертификацию в общем и ее цели.

The Data Flywheel, звучит круто! Надеюсь вы знакомы с Amazon Flywheel, если нет, то посмотрите, что это такое. Я всегда рассказывал на выступлениях про амазон.

Сейчас у вас супер возможность побывать на любых мероприятиях по всему миру, учить английский (слушать и задавать вопросы). Все мероприятия онлайн. Вот, например, Data Science митап в Кремниевой Долине https://www.meetup.com/Introduction-to-Data-Science/events/271192014/

Что тако Cloud Computing? (облачные вычисления) https://youtu.be/J9LK6EtxzgM

Как расшифровывают слово CLOUD? C - common
L - location Independent
O - online
U - utility pricing
D - on demand, what you need, when you need

Яркий пример как ситуация в мире влияет на специалистов США, особенно кто на рабочей визе H1B. Мало того, что до конца года они не продляют и не дают такие визы, оказывается если вы потеряли работу у вас 60 дней найти замену. США платит хорошо специалистам, но никакой защиты и никаких гарантий, только бизнес🙄

Прикольная статья про то, как стать программистом. Главная идея это количество часов которые вы можете потратить. Нужно как минимум 1500 часов на junior позицию. Все платные курсы это шляпа, вам необходимо реально вкладываться и напрягаться. Так же и на datalearn. Медленно, но верно двигаться в заданном направлении.

Сегодня я копался в своем google drive и нашел много презентаций и материалов по SAP Business Objects, Oracle и Teradata. Все что было так востребовано в 2010-2013 теперь уже legacy. Не нужно бояться изучать новое. Принципы остаются неизменными, а вот программы и решения видоизменяются.

Страшно подумать, если бы много лет назад я бы побоялся перестать быть экспертом по SAP BO и до сих пор бы работал с этой программой, вместо того чтобы адаптироваться по рынок, я бы пытался адаптировать рынок про себя, но так не бывает.

Не бойтесь потерять свой прошлый опыт ради получения нового, более востребованного.

Я много пишу про профессии связанные с данными. Но есть профессия - бизнес аналитик. У них не простая работа. Вот хорошая статья про то, что они делают.

Опубликовали курс по Cloud Computing, который я буду преподавать https://continuingstudies.uvic.ca/business-technology-and-public-relations/courses/cloud-computing

Теперь все свободно время изучаю облачные вычисления, теорию, практику. Заказал себе книжки по теме, буду точно экспертом к зиме. Решил потом по Cloud Computing сделать курс на Stepic (расширенную версию главы 5 для datalearn). Интересно будет проверить stepic в качестве канала привлечения аудитории.

Google выпустил сертификация по ML https://lnkd.in/fj7e9Cg в бету

Вот это интересно, может оказаться, что опыт и сертификация AWS могут очень вам пригодиться! Кто-то знает больше? https://www.cnews.ru/news/top/2020-07-06_mailru_group_i_amazon_zapustili_multioblako

Вебинар https://events.quantumblack.com/dataengineersinuncertaintimes

Matillion расшарил мой пост про Synapse. Вообще писать для вендоров это хорошо для портфолио.

Мой совет для всех, кто хочет уехать или найти работу за границей, создайте блог на medium и начни писать туда все подряд, будущий работодатель оценит. Так было у меня при первоначальном устрйостве в Амазон.

Spark + Tableau = Data Lake analytics. Интересно? Посмотрите вебинар databricks https://pages.databricks.com/201910-US-WB-Tableau-Virtual-Summit_03.On-demandpage.html