Удаленная работа аналитика данных: https://zapier.com/jobs/4210183002/data-analyst/

Snowflake и Tableau это очень модно! А если еще и Slalom Consulting это внедрит, то вообще будет шоколадно) НО очень дорого!!!А вы что хотели. https://medium.com/slalom-data-analytics/unleash-an-avalanche-of-insights-with-snowflake-and-tableau-b9276a9d9191

Новы пост про Snowflake на Microsoft Azure https://medium.com/rock-your-data/meet-snowflake-on-azure-d2f33858a851

Приятно смотреть насколько профессия Инженера данных booming в Северной Америке. Я думаю она достаточно кристализовалась, напоминает шумиху про Big Data и Data Science в прошлом. В итоге хороший Data Engineer ни чем не хуже хорошего Data Scientist или Big Data Engineer (что практически тоже самое).

Немножко юмора! И да, с понедельника пилим Alexa в Бостоне (east coast) из Виктории (west coast), на таком растоянии. Команда создает analytics data product и делает Alexa еще умней. Например, есть целая команда, которая работает с Alexa Timer, а это всего лишь маленькая фича, но очень популярная🙈

Customer Analytics is the more versatile applications on data science across every industry.


Reading list by Steve Nouri
1-Customer Life Cycle:
https://lnkd.in/gEgBNJu
2-Recommend the Best Channels for Contact:
https://lnkd.in/gvJXmp5
3-Customer Lifetime Value:
https://lnkd.in/gpYnZX3
4-Clustering and Predictive Analysis of group problems:
https://lnkd.in/gchcPCA
5-Use Algorithms to Recommend Items to Customers in Python( Cross-selling, Up-selling ):
https://lnkd.in/gzzuFJh

Sample Dataset: https://lnkd.in/g9wZcmj

For Other Business Applications you can see at
1. Data Science Process https://lnkd.in/fMHtxYP
2. Data Visualization in Business https://lnkd.in/fYUCzgC
3. Understand How to answer Why https://lnkd.in/f396Dqg
4. Know ML Key Terminology https://lnkd.in/fCihY9W
5. Understand ML Implementation https://lnkd.in/f5aUbBM
6. ML Applications on Marketing https://lnkd.in/fUDGAQW
and Retail https://lnkd.in/fihPTJf

В Amazon у нас есть, телефонный справочник, там есть фотография, контактная информация, и самое главное Awards и Communities. Awards, нужно заслужить, что-то сделать или посетить. Некоторые люди собирают их сотнями. Для других это просто мотивация что-то сделать. Это вот с моей стены

Можно зарегистрироваться на онлайн трансляцию https://www.snowflake.com/live/

Кстати, я все время топил за Matillion, они получши следущую инвестицию https://venturebeat.com/2019/06/04/matillion-raises-35-million-to-transform-data-in-the-cloud/

Google приобрел looker https://looker.com/looker-plus-google-cloud. Looker это облачный BI инструмент, что-то вроде SAP BO или Microstrategy, где вы можете создать единую модель данных (у БО это юниверс), у Looker это LookerML язык. Теперь у GCP есть полноценное решение для BI, так как Google Data Studio было упрощенное решение, хотя и удобное для локального использования. Кстати, я раньше давал доступ в свой Looker если кто хотел его попробовать. Я никогда не сипользовал Looker на проектах. В западной Канаде, он не популярен, хотя Rock Your Data значится среди канадских партнеров, но никто не обращался. По отзывам, Looker не очень хороший инструмент. Но зато это SaaS, то есть вообще ничего не надо тюнить и администрировать, цена у него тоже довольно высокая.

Для сравнения, у Azure есть Power BI, у AWS есть QuickSight, но он не очень хороший, больше подходит для быстрой визуализации большого массива данных, так же может подключаться к AWS источникам (S3, DynamoDB и тп). И конечно дешевый, что-то вроде 7$ за пользователя в месяц. Интерсно, кто-нибудь пробовал отечественные облачные BI сервисы? С удовольствием расшарю вашу информацию.