How_Matt_The_Modern_Data_Warehouse_in_Azure_Building_with_Speed.pdf
9.6 MB
How Matt. The Modern Data Warehouse in Azure: Building with Speed and Agility on Microsoft’s Cloud Platform.pdf
What You Will Learn
🏷 Choose the appropriate Azure SQL engine for implementing a given data warehouse
🏷 Develop smart, reusable ETL/ELT processes that are resilient and easily maintained
🏷 Automate mundane development tasks through tools such as PowerShell
🏷 Ensure consistency of data by creating and enforcing data contracts
🏷 Explore streaming and event-driven architectures for data ingestion
🏷 Create advanced staging layers using Azure Data Lake Gen 2 to feed your data warehouse
What You Will Learn
🏷 Choose the appropriate Azure SQL engine for implementing a given data warehouse
🏷 Develop smart, reusable ETL/ELT processes that are resilient and easily maintained
🏷 Automate mundane development tasks through tools such as PowerShell
🏷 Ensure consistency of data by creating and enforcing data contracts
🏷 Explore streaming and event-driven architectures for data ingestion
🏷 Create advanced staging layers using Azure Data Lake Gen 2 to feed your data warehouse
Всё для изучения Python: 181 бесплатный материал + бонус
https://tproger.ru/digest/data-science-python/
https://tproger.ru/digest/data-science-python/
Tproger
Всё для изучения Python: 181 бесплатный материал + бонус
Статья на Tproger — Всё для изучения Python: 181 бесплатный материал + бонус
👍1
PYTHON_FOR_DATA_SCIENCE_Guide_to_computer_programming_and_web_coding.epub
8.3 MB
PYTHON FOR DATA SCIENCE: Guide to computer programming and web coding. Learn machine learning, artificial intelligence, NumPy and Pandas packages for data analysis. Step-by-step exercises included
✓ The basics of Python programming
✓ Differences among programming languages: Vba, SQL, R, Python
✓ 4 reasons why Python is fundamental for Data Science
✓ Introduction to some Python libraries like NumPy, Pandas, Matplotlib,
✓ Python design patterns
✓ Fit Python Data Analysis to your business
✓ Optimal tools and techniques for data visualization
✓ Analysis of popular Python projects templates
✓ Game creation with Pyhton
✓ The basics of Python programming
✓ Differences among programming languages: Vba, SQL, R, Python
✓ 4 reasons why Python is fundamental for Data Science
✓ Introduction to some Python libraries like NumPy, Pandas, Matplotlib,
✓ Python design patterns
✓ Fit Python Data Analysis to your business
✓ Optimal tools and techniques for data visualization
✓ Analysis of popular Python projects templates
✓ Game creation with Pyhton
Master_Data_Science_and_Data_Analysis_With_Pandas_By_Arun_by_Arun.pdf
24.7 MB
Master Data Science and Data Analysis With Pandas By Arun by Arun.pdf
Pandas has became an important and a must tool for data analysis. This book covers various scenarios that occurs in real life data and thus helps reader to relate the issues directly and apply the solution. The book has been developed in such a way that everyone can easily understand and run through the concepts. This book has been created for both beginners and experienced ones as the beginners can learn the technology from scratch and experienced ones can brush their concepts and can relate their issues and understand the concept in depth.
Pandas has became an important and a must tool for data analysis. This book covers various scenarios that occurs in real life data and thus helps reader to relate the issues directly and apply the solution. The book has been developed in such a way that everyone can easily understand and run through the concepts. This book has been created for both beginners and experienced ones as the beginners can learn the technology from scratch and experienced ones can brush their concepts and can relate their issues and understand the concept in depth.
Data Engineering 101: Automating Your First Data Extract | by SeattleDataGuy | Better Programming | Medium
https://medium.com/better-programming/data-engineering-101-automating-your-first-data-extract-845c84f119cc
https://medium.com/better-programming/data-engineering-101-automating-your-first-data-extract-845c84f119cc
Medium
Data Engineering 101: Automating Your First Data Extract
Pulling live data from San Francisco’s 311 feed
Python HOW: Getting Facebook Data and Insights Using facebook-sdk | by Gabriel Harris Ph.D. | Medium
https://medium.com/@DrGabrielHarris/python-how-getting-facebook-data-and-insights-using-facebook-sdk-9de14d3c12fb
https://medium.com/@DrGabrielHarris/python-how-getting-facebook-data-and-insights-using-facebook-sdk-9de14d3c12fb
Medium
Python HOW: Getting Facebook Data and Insights Using facebook-sdk
At the end of this article you will learn how to get valuable data and insights of a page you’re an admin of and its posts. Codes to write…
Forwarded from FEDOR BORSHEV
Запись стрима в прошлый понедельник
У меня наконец дошли руки добавить тайм-кодов, так что ловите запись.
Вот, что было интересного:
02:53 Как работаешь с техдолгом в команде?
08:50 Как планировать спринты, чтобы всё успевать?
11:01 Как выращивать людей в команде?
14:31 Что делать с легаси? Пример igooods
20:45 Как разработчику увеличить свой доход в 10 раз?
26:42 Получилось ли с Саматом заработать кучу денег?
27:04 Когда лучше брать джунов,
31:19 Как архитектурно правильно начинать новый проект?
37:24 Как следишь за производительностью программистов в команде?
40:41 Как видишь перспективы развития no-code?
45:54 Как понять, что у проекта исчерпывающая документация?
47:23 Где искать мотивацию работать, когда начинаешь ненавидеть проект?
51:44 Нет хобби кроме работы
52:24 Что значит взять на себя ответственность? Как и чем отвечать за неудачу?
57:46 Что будет с фронтендом и бекендом через 20–30 лет?
59:52 Куда лучше пойти джуну — на галеру или в стартап?
01:02:22 Переквалифицироваться в программисты после 40, миф или реальность?
01:05:36 Как тимлиду правильно устроить процесс делегирования задач, чтобы самому всё не контролировать?
01:08:45 Как развиваться project-менеджеру? Будет ли профессия актуальна в будущем?
01:10:29 Как продакту понять, о чём говорят разработчики?
01:12:16 Как думаешь, схлопнется ли скоро пузырь AI и ML?
01:14:30 Как совмещать семью и работу?
01:15:54 Как лучше учиться фундаментальным знаниям? Посоветуешь доступные гуманитарию книги и курсы?
01:18:18 Как найти и распознать техлида, способного лидить бек, фронт и тест-активности?
01:21:45 Важна ли декомпозиция задач, или это вмешательство в художественный процесс разработки?
01:25:19 Куда и как развиваться синьёру (в техническом плане)?
01:26:45 Инвестириуешь? Через какого брокера? В кого?
01:28:10 Что делать, если понимаешь, что коллеги технически не растут?
01:30:29 Как ты повышаешь у разработчиков ответственность за задачи?
01:32:39 В чём тебе стоило бы улучшить свои навыки? Какие области роста видишь у себя?
01:36:27 Как онбордить новых разработчиков, если документации и сервисов с интеграциями очень много?
01:37:20 Резко упало качество и скорость разработки, выросла сложность задач. Что делать?
01:39:08 Девопс в команде. Дань хайпу или есть польза?
01:41:20 Какие технические знания не устареют через 10 лет?
01:42:14 Есть ли жизнь без скрама и спринтов?
01:43:21 Как проджект-менеджеру перейти во фронтенд? Может сначала в QA?
01:44:11 Как ты вёл два беклога, для бизнеса в трелло, а для команды — в гитхабе?
01:46:53 Что такое высокая инженерная культура и как её распознать?
01:49:52 Как выбираешь на чём сфокусировать команду в устаревающем проекте на саппорте?
01:50:34 Как приучал себя к регулярным повторяющимся активностям, таким как блог или телеграм?
01:51:41 Можно ли долго вести проект без код-ревью? Как уменьшить временные затраты на этот этап?
01:53:44 О чём писать в блоге разработчика?
Честно говоря, я крайне не доволен стримом — пересматривая запись я понимаю, что мог бы ответить гораздо полнее и интереснее. Ну, ничего страшного — теперь я знаю, как готовиться, поэтому через пару недель устроим ещё один.
Ну и спасибо всем, кто пришёл!
У меня наконец дошли руки добавить тайм-кодов, так что ловите запись.
Вот, что было интересного:
02:53 Как работаешь с техдолгом в команде?
08:50 Как планировать спринты, чтобы всё успевать?
11:01 Как выращивать людей в команде?
14:31 Что делать с легаси? Пример igooods
20:45 Как разработчику увеличить свой доход в 10 раз?
26:42 Получилось ли с Саматом заработать кучу денег?
27:04 Когда лучше брать джунов,
31:19 Как архитектурно правильно начинать новый проект?
37:24 Как следишь за производительностью программистов в команде?
40:41 Как видишь перспективы развития no-code?
45:54 Как понять, что у проекта исчерпывающая документация?
47:23 Где искать мотивацию работать, когда начинаешь ненавидеть проект?
51:44 Нет хобби кроме работы
52:24 Что значит взять на себя ответственность? Как и чем отвечать за неудачу?
57:46 Что будет с фронтендом и бекендом через 20–30 лет?
59:52 Куда лучше пойти джуну — на галеру или в стартап?
01:02:22 Переквалифицироваться в программисты после 40, миф или реальность?
01:05:36 Как тимлиду правильно устроить процесс делегирования задач, чтобы самому всё не контролировать?
01:08:45 Как развиваться project-менеджеру? Будет ли профессия актуальна в будущем?
01:10:29 Как продакту понять, о чём говорят разработчики?
01:12:16 Как думаешь, схлопнется ли скоро пузырь AI и ML?
01:14:30 Как совмещать семью и работу?
01:15:54 Как лучше учиться фундаментальным знаниям? Посоветуешь доступные гуманитарию книги и курсы?
01:18:18 Как найти и распознать техлида, способного лидить бек, фронт и тест-активности?
01:21:45 Важна ли декомпозиция задач, или это вмешательство в художественный процесс разработки?
01:25:19 Куда и как развиваться синьёру (в техническом плане)?
01:26:45 Инвестириуешь? Через какого брокера? В кого?
01:28:10 Что делать, если понимаешь, что коллеги технически не растут?
01:30:29 Как ты повышаешь у разработчиков ответственность за задачи?
01:32:39 В чём тебе стоило бы улучшить свои навыки? Какие области роста видишь у себя?
01:36:27 Как онбордить новых разработчиков, если документации и сервисов с интеграциями очень много?
01:37:20 Резко упало качество и скорость разработки, выросла сложность задач. Что делать?
01:39:08 Девопс в команде. Дань хайпу или есть польза?
01:41:20 Какие технические знания не устареют через 10 лет?
01:42:14 Есть ли жизнь без скрама и спринтов?
01:43:21 Как проджект-менеджеру перейти во фронтенд? Может сначала в QA?
01:44:11 Как ты вёл два беклога, для бизнеса в трелло, а для команды — в гитхабе?
01:46:53 Что такое высокая инженерная культура и как её распознать?
01:49:52 Как выбираешь на чём сфокусировать команду в устаревающем проекте на саппорте?
01:50:34 Как приучал себя к регулярным повторяющимся активностям, таким как блог или телеграм?
01:51:41 Можно ли долго вести проект без код-ревью? Как уменьшить временные затраты на этот этап?
01:53:44 О чём писать в блоге разработчика?
Честно говоря, я крайне не доволен стримом — пересматривая запись я понимаю, что мог бы ответить гораздо полнее и интереснее. Ну, ничего страшного — теперь я знаю, как готовиться, поэтому через пару недель устроим ещё один.
Ну и спасибо всем, кто пришёл!
YouTube
Fedor Borshev Live — Стрим без темы #1
Общаемся на свободные темы.
02:53 Как работаешь с техдолгом в команде?
08:50 Как планировать спринты, чтобы всё успевать?
11:01 Как выращивать людей в команде?
14:31 Что делать с легаси? Пример igooods
20:45 Как разработчику увеличить свой доход в 10 раз?…
02:53 Как работаешь с техдолгом в команде?
08:50 Как планировать спринты, чтобы всё успевать?
11:01 Как выращивать людей в команде?
14:31 Что делать с легаси? Пример igooods
20:45 Как разработчику увеличить свой доход в 10 раз?…
Creating PDF Reports with Python, Pdfkit, and Jinja2 Templates | by Mark Nagelberg | Towards Data Science
http://www.marknagelberg.com/creating-pdf-reports-with-python-pdfkit-and-jinja2-templates/
http://www.marknagelberg.com/creating-pdf-reports-with-python-pdfkit-and-jinja2-templates/
Mark Nagelberg
Creating PDF Reports with Python, Pdfkit, and Jinja2 Templates
Once in a while as a data scientist, you may need to create PDF reports of your analyses. This seems somewhat “old school” nowadays, but here are a couple situations why you might want to consider …
Regex tutorial — A quick cheatsheet by examples | by Jonny Fox | Factory Mind | Medium
https://medium.com/factory-mind/regex-tutorial-a-simple-cheatsheet-by-examples-649dc1c3f285
https://medium.com/factory-mind/regex-tutorial-a-simple-cheatsheet-by-examples-649dc1c3f285
Medium
Regex tutorial — A quick cheatsheet by examples
Regular expressions (regex or regexp) are extremely useful in extracting information from any text by searching a specific search pattern
12 Python Tips and Tricks For Writing Better Code
https://towardsdatascience.com/12-python-tips-and-tricks-for-writing-better-code-b57e7eea580b
https://towardsdatascience.com/12-python-tips-and-tricks-for-writing-better-code-b57e7eea580b
Medium
12 Python Tips and Tricks For Writing Better Code
Improve the quality of your code by staying up to date with the latest Python features, techniques, tips, and tricks 👨💻👩💻
Библиотека Python для создания Excel с форматированием, бесплатная https://xlsxwriter.readthedocs.io/index.html
20 Data Table Libraries for JavaScript in 2020 | by Kapil Rastogi | Frontend Weekly | Medium
https://medium.com/front-end-weekly/20-data-table-libraries-for-javascript-in-2020-1bf00411b060
https://medium.com/front-end-weekly/20-data-table-libraries-for-javascript-in-2020-1bf00411b060
Medium
20 Data Table Libraries for JavaScript in 2020
The data grid library enables the manipulation of HTML tables with big sets of data, as well as provides extended features, such as custom…
🔥A curated list of awesome open source workflow engines
https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines
https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines
GitHub
GitHub - meirwah/awesome-workflow-engines: A curated list of awesome open source workflow engines
A curated list of awesome open source workflow engines - meirwah/awesome-workflow-engines