PySpark Cheatsheet. Используется для Apache Spark.

Starbucks используют преимущество облака (Microsoft Azure) для развития своего бизнеса. Отличный пример применения облачных решений для развития бизнеса.
https://www.geekwire.com/2019/microsoft-teams-starbucks-predictive-drive-thru-ordering-bean-cup-blockchain/

Tableau предоставляет удобный сайт для Tableau User Group. Я буду проводить уже второй у нас на острове, вот пример - https://usergroups.tableau.com/victoriatableauusergroup. Я посмотрел, Москва есть в списке, но группы нет, это отличная возможность взять инициативу в свои руки для кого-нибудь, Питер тоже.

Чаще всего мы слышим про то, что расти, нужно выйти из зона комфорта, другой вопрос, а находимся ли мы сейчас в зоне комфорта. Я никогда не работал больше, чем 1,5 года на одном месте, но сейчас я уже работаю 3 года в одной команде, в классном офисе с ocean view 360, я много раз ездил в Seattle, Vancouver на всякие мероприятия Амазон. Казалось бы все классно, работай себе и получай удовольствие. Но я совершенно не вырос профессионально, с точки зрения повышения зарплаты или карьерного роста, и это очень depressed, Амазон это большая бюрократическая машина, тут работает старый добрый принцип, на что пришел, на том и сидишь. В Москве решается вопрос проще, меняешь работу с повышение зарплаты. Здесь я живу на острове и у меня такой возможности нет, покидать остров тоже не хочется.

В сентябре я решил попробовать сделать консалтинг компанию, так появилась Rock Your Data, она еще ничего не заработала, но из достижений, мы единственный и главный партнер Tableau в British Columbia, единственный партнер Snowflake в Western Canada, и первый партнер Matillion в Канаде (не считая Slalom, но они международные лидеры в облачных технологиях). Ну и само собой Azure, GCP, AWS.

Благодаря Tableau через нас проходят все клиенты Табло, но мы столкнулись с проблемой Product/Market Fit, это когда есть классный продукт, но рынок еще не готов, так что пока пытаемся создавать рынок для партнеров. По сути это у меня full time 2ая работа за бесплатно, но помогло переключить фокус с нытья про повышения зарплаты. Также я заметил, что на работе я мало разговаривал по английски и мог вообще не говорить целый день. Благодаря RYD я снова стал со всеми общаться ездить на встречи, учить новый технологии и учить, как продавать solution. Всем все равно, что ты знаешь, главное в Канаде это relationship, то есть это возможность “подружиться” с людьми.

Одно из моих наблюдений показало, что когда мы работаем на кого-то, то мы считаем себя в безопасности, но это не так. Если что-то случиться с работой, то вы никому не нужны. Если вы делаете что-то на стороне, то вы знакомитесь с людьми, общаетесь, и это намного безопасней, чем ходить на работу. И много других плюсов.

Помимо этого, каким-то образом в Бостоне я затусил с Amazon Robotics и они звали меня на работу, но не очень активно. Потом через них на меня вышла Amazon Alexa команда, тоже из Бостона, и стала активно привлекать. Ради интереса я про собеседовался с 4 мя менеджерами, и все очень захотели, чтобы я к ним пришел. За 3 года мне удалось заработать хорошую репутацию в Амазоне, потому что я активно участвовал во всех community (Amazon Tableau User group ~2500 человек, BI Tech Talk 100 BI команд по всему миру), я всегда отвечал почти на все вопросы в communities и помогал людям, также участвовал во всех внутренних конференциях Амазон, и сделал с 0 несколько проектов, которые интересны другим.

В итоге после долгой возни, все пришло к тому, что мне дали оффер в Amazon Alexa в Бостон, но с возможностью работать с Vancouver Island, звучит круто, живешь на West Coast и работаешь на East Coast. И еще катаешься между Seattle и Boston. Прям приключение. К сожаления мне не прибавят зарплату, не повысят, и вообще я окажусь в опасном положении. Так как одно дело делать аналитику для marketplace, а другое дело для Alexa. Но с другой стороны, Alexa это стратегический продукт Amazon, в этой команде работают люди из Harvard и MIT (профессоры, mba и тп), то есть это космическая возможность поработать с такими людьми. С точки зрения аналитики это будущее, там везде ML, NLP и космический объем данных.

Я еще официально не согласился, но хотелось с вами поделиться, так как возможно многие находятся/находились в похожих ситуациях. И я всегда думаю о том, что живем мы один раз, и надо пускаться во все приключения. Отличный пинок из зоны комфорта.

И конечно придется дальше развивать RYD, так как должен быть бэкап и я верю, что идея облачной аналитики дойдет до нашей части Канады и мы встретим во всеоружии))

Я думаю все из вас знают Shopify, конструктор для создания интернет магазинов, особенно удобно для dropshipping. Мне попалась статья сегодня о том, что их акции выросли в цене. Там написано детально почему так произошло. Но идея поста не о Shopify, а о том, как аналитика, инжиниринг данных приносят business value для компании. Я уверен, весомая доля их успехов, именно в создании правильной аналитической платформы, сбора данных, поиск скрытых закономерностей и использование Machine Learning. Все это позволяет компании видет возможности для роста бизнеса и обрубать расходы.

Было бы классно иметь в своем портфолио или резюме похожие булет поинты. Идея не в том, чтобы перечислить список технологий, а в том, чтобы показать как вы помогли компании достичь успехов (заработать денег)

Кстати если говорить про очень классные книги, то книга The Motley Fool Investment Guide for Teens: 8 Steps to Having More Money Than Your Parents Ever Dreamed Of которую написали основатели Motley Fool, стоит чтобы ее прочитали

А вот кстати вакансия, про которую я говорил. Мне нравиться, что это не традиционный DW/BI, а на стыке ML/AI, то есть работать вместе с ребятами, которые используют передовые методы машинного обучения. Я им честно сказал, что статистику я плохо знаю, pyhton тоже не очень, надеюсь чему-нибудь научиться. И рассказал, как я самостоятельно учил Spark и Hadoop, чтобы решить бизнес проблему.

Раньше, чтобы получить работу, нужно было врать, как мы строили космические корабли. Теперь наоборот, нужно быть честным, говорить о своих проблемных местах, но обязательно сказать, что у вас есть опыт самостоятельно разобраться (погуглить) в любом вопросе и найти самое лучшее решение.

С таким темпом развития технологий не возможно знать все. Только поймешь что-то одно, сразу появятся новые технологии и решения. Как грибы, нет смысла бросаться на все вподряд, главное понять основы и принципы, а остальное можно погуглить.

Лучший совет, выучить что-то одно очень хорошо: BI tool, SQL или ETL tool, и поймите как с помощью это вы можете принести пользу бизнесу (заработать денег), а все остальное уже придет по необходимости.

Важные новости про облачные технолониги - “Confluent создает новый типа лицензии для открытого ПО, чтобы бороться с облачным браконьерством”.

Производители открытого ПО возмущены тем, что облачные провайдоры, такие как AWS, GCP, Azure используют их решения, для монетизации своих сервисов. В статье приводится пример Apache Kafka - это открытое ПО, AWS недавно выпустило Saas версию Kafka и продает ее клиентам. Производители открытого ПО с этим не согласны и поэтому начинают изменять условия открытой лицензии, чтобы ограничить гигантов в использовании их продуктов.

В целом этот тренд будет развиваться и отразиться на модели работы облачных провайдеров. https://www.datacenterknowledge.com/open-source/confluent-creates-new-open-source-license-stop-cloud-poaching

GCP сервисы по назначению

А вот они же графически

Почему каждому из нас следует разбираться в визуализации данных?

Визуализация данных является неотъемлемой частью делового общения сегодня. Возможно, Вы делитесь результатами работы своего отдела или строите маркетинговую кампанию, но в любом случае точная визуальная коммуникация поможет Вам принять ключевые бизнес-решения и связаться с Вашей аудиторией.

Читать подробнее