Книга про визуализацию и коллекцию дашбордов по Tableau.

В одном из обзере профессий я рассказывал про data visualization engineer. Это такой специалист/программист с фокусом на элементы визаулизации для продуктов, приложений или просто аналитики. https://www.noodle.com/articles/how-and-why-to-become-a-data-visualization-engineer

Классика. Сейлзы IBM напродавали решения для страховой компании в Лондоне за 36 млн фунтов, повнедряли чего-то. В итоге софт оказался никакой и его просто выкинули, теперь судятся. Вам продавали решения или консалтинг такой?

Одно из "модных" BI решений MODE, которое очень популярно в стартапах и продвинутых западных компаниях (там по-моему отчёты из SQL создаются) получили 33млн инвестиций. Кто-то пробовал?

Вебинар от Databricks (Spark) Лучшие Практики Инжиниринга данных https://pages.databricks.com/wb-data-engineering-best-practices

Чувак - директор аналитики в Yelp (это такой сервис рекомендаций мест). У него открыто 5 вакансий. Под постом 141+ комментарий, аля возьми меня, я уже откликнулся. Интересно другое, если быстро пролистать список комментариев, то получиться 120+ это ребята из Индии. Получается, что они захватили весь рынок аналитики в Северной Америке? Почему людей из СНГ вообще нет? Наверно это связано с чем-то? Недавно товарищ, кстати Стас, которого я одного из первых обучил BI и он устроился в Ламоду, устроился в Краков в компанию на позицию SAP manager, и его менеджер и менеджер над менеджером, тоже из Индии. То есть тренд на лицо?

Яндекс будет рассказывать про свое облако в сентябре

Австралийская конференция по инжинирингу данных. Можно бесплатно посмотреть 20 августа. Регистрация тут.

Всем привет!
В понедельник в 20:00(мск) вебинар проведёт Анастасия Риццо - Data Scientist.

Подписывайтесь на youtube канал и ставьте колокольчик, чтобы не пропустить!

Структура вебинара:
- Что такое AI ML DS и как они взаимодействуют?
- Зачем будущим Data Engineer на курсе DataLearn знать про Machine Learning и Data Science?
- В чем заключается совместная работа DE и DS?
- Кто такой DS и как им стать? Их скилы, обязанности, резюме, сертификации, софт скилы.
- Личный опыт: вход в профессию, интерншип в Mozilla, ошибки и отказы, самообучение и ресурсы, профессиональный нетворкинг, проекты и трудности работы с реальными кейсами.

Этот вебинар будет полезен:
- будущим DE которые проходят курс DataLearn
- людям с опытом работы в IT
- новичкам
- всем тем, кто хочет стать DS либо перейти в эту профессию но не знает с чего начать.

Записал подкаст с Дмитрием Аношиным — Data Engineer Амазон и автор канала Инжиниринг данных и проекта Datalearn.

Получился насыщенный разговор: Дима рассказал про свой подход к поиску работу, почему обилие технологий затрудняет вход в профессию и чем занимается дата инженер в Амазон.

2:01 — Почему сейчас сложнее войти в профессию
6:03 — Как переехал и искал работу
13:36 — Аналитик — специалист на все руки?
22:03 — Чем занимается Data Engineer в Amazon’e?
44:34 — Как у вас организован Data Governance?
47:05 — Как разработать модель данных?
51:28 — Extract или Live?
57:49 — Блиц

Аудио и текстовая версия
Яндекс Музыка
Другие платформы
Конспект текстом

Мы очень классно поговорили с Ромой Буниным, я знал что он мега крут по прошлому вебинару, и теперь лично познакомился🤗

Все что он делает со своими вебинарами, визуализацией данных очень круто! Так что, обязательно посмотрите его прошлые выпуски с другими специалистами! Ну и в нашем видео проскакивают интересные и полезные моменты про подход к поиску работы, развити и тп.

Начинается наш вебинар про DS/ML https://www.youtube.com/watch?v=0bejTH1BKWI

Настя рассказывает про взаимодействие Data Science и Data Engineer

Должно быть круто!

Мы подготовили еще один интересный вебинар с моим бывшим коллегой Денисом Макагоновов. Сейчас он возглавляет департамент аналитики в fintech компании в Малайзии. Они там используют современные инструменты и подходы.

Мы работали с ним в месте в Черногории, где он был руководителем аналитики. Очень грамотный руководитель у которого есть чему поучиться.

Вебинар будет в среду 12.08.20 в 17:00 по мск.

Доклад будет на основе вопросов, которые мы собрали в слак.

Мы решили сделать несколько частей, первая часть будет про:
1) Построение команды аналитики
2) Как продавать дашборды руководству, доносить данные руководству и преподносить данные бизнесу
3) Machine Learning (как организовать машин леарнинг изнутри, какие готовые решения использовать) Ссылка на онлайн трансляцию https://youtu.be/n06R1x2XhD0 ставьте напоминание):

Там я что-то напутали со ссылкой. Сейчас всё идёт и запись тоже будет!https://youtu.be/n06R1x2XhD0

Пример аналитического решения на Google Cloud Platform

Денис рассказывать про ML Pipeline для расчета Customer Lifetime Value