Инжиниринг Данных
23.4K subscribers
1.92K photos
57 videos
191 files
3.16K links
Делюсь новостями из мира аналитики и карьерными советами.

15 лет в Аналитике и Инжиниринге Данных, 10 лет в MAANG

🛠️ dataengineer.ru | 🏄‍♂️ Surfalytics.com

№5017813306

Реклама:
https://almond-rule-130.notion.site/1199f595f76a8030ba1be1e607c9a8ce
Download Telegram
В ленте новостей часто появляется dribble (сервис для портфолио графических дизайнеров). Вот красивая картинка но я бы никогда ее не спользовал, потому что стоит белый мужчина, и женщина белая, выглядит как секретарша. В общем дизайнер не знаком с понятием diversity. Я бы ещё добавил азиатов и афроамериканцев, возможно first Nation (индейцы). В общем в Канаде и Штатах маркетинг и дизайн это не просто.
Кстати простой секрет мотивации. Иногда спрашивают "Как все успевать?". Я думаю будет все полезно успевать делать больше. Два пункта помогают:

1) Если вдуматься о том, что мы живем один раз, и довольствоваться тем, что у нас есть, это не достаточно. Так вся жизнь пройдет, надо всегда стреммиться "вверх". Я не хочу жалеть о том, что что-нибудь не сделал, не попробовал (я не имею ввиду пригнуть с парашюта, тут в контексте развития и карьеры, хотя парашют наверно может расскрыть потенциал). Даже если полный провал, зато гордость за то, что попробовал. И не важно это соревнования по джиу джитсу, своя компания, стартап в Китае или новый сложный проект на работе. А если этого не сделать, то так вся жизнь пройдет. Примерно такие мысли мне помогают делать больше, чем я могу и это создает новые возможности.

2) Я заметил, что у нас часто появляется возможности, но они требуют дополнительных усилий, время. Я уверен тут линейная зависимость, чем больше возможностей мы увидили и попробовали, тем больше новых возможностей появиться, пока не появится действительно что-то стоящее. (у меня таких примеров много). Тут конечно дилема между ДА и НЕТ. Иногда нам жалко время, и мы говорим НЕТ новым возможностям. Я уверен, существует конверсия возможностей, ну вы поняли😜

В общем не ленитесь!
Интересный тренд, консалтинг McKinsey открыли магазин. Говорят будут учиться на его примере.
Ещё один обзор Snowflake DW, если выработали с традиционными хранилищами данных, то вы поймёте о чем это. Я же книгу по нему пишу, и уже на след недели пойдет в продакшн. Мне удалось найти самого крутого ревьевера - Кент Гараци, он chief evangelist у них там. Ещё обещал выступить в Ванкувере у нас на юзер груп.

Но в Канаде все тухло с облаком и тем более Snowflake. Для статистики: я создал user group в Торонто и Ванкувере. И там и там где-то по 30 человек. А в Бостоне было 500.

Кстати ивент в Microsoft прошел очень хорошо, из 55 человек пришло где-то 40, все досидели до конца и всем очень понравилось. Но клиентов пока нет, зато Microsoft нас оценил.

Следущий ивент будет 3 Октября, я буду в Ванкувере на Табло юзер груп рассказывать и показывать про Snowflake+Tableau. Но что-то я уже не верю в технические мероприятия, туда ходят одни и те же люди.
Microsoft Cloud DW in a Day
Освоил GIMP
Про мои проекты в Alexa. Наксолько сильный прессинг и сжатые сроки, что я как мальчик на картинке. Но одно радует, что решения Data Engineering до меня уже хуже не будет.
Гугл запустит challenge для сертификации! Отличный вариант начать изучать Data Engineering и Cloud. Если кто запишется дайте знать! Интересно узнать результат!
Хорошо объясняют, что такое p-value. Я использовал p при A/B тестировании или при построении прогноза (бюджетирование). Но это такие easy варианты для тех кто со статистикой на Вы.
Job Search by HR view.pdf
297.2 KB
Рекрутер из штатов делится информацией, на что он обращает внимание, когда просматривает кандидатов.
Чтобы эффективно измерять эффективность бизнеса, нужны правильные метрики. Вот пример фреймворка для создания метрики и ее согласования
Попался интересный ресурс https://www.insightdataengineering.com/. Как я понял это не просто традиционные онлайн курсы, по крайней мере по первому взгляду. Было бы интересно пройти 7ми недельный интенсив, но цены не видно, может быть дорого. Другой интересный курс - Data Literacy
Возможность подписаться и получить бесплатно книжку The 17 Key Traits of Data Literacy. Это я нашел на сайте, который вчера скинула. Оказывается его автор развивал Tableau Public и написал книжку Communication with Data (O'Reilly). В общем он знает о чем говорит. А сам термин Data Literacy означает понимание данных. То есть, вы видите отчет первый раз в жизни, там графики, таблички и нифига не понятно. И вот такие вот курсы научат вас воспринимать информацию с отчетов и дашбордов. Это примерно как понимать настоящие чертежи, если вы никогда не работали с этим, просто так не разобраться. Как я понимаю это для бизнес аудитории и не очень часто я слышу про это. Точнее я вообще на работе с таким не сталкивался никогда. Век живи, век учись!🤗