How did we build a Data Warehouse in six months? | by Jérémy Wimsingues | Everoad | Medium
https://medium.com/everoad/building-a-data-warehouse-in-six-months-what-did-we-learn-e058e42446f1
https://medium.com/everoad/building-a-data-warehouse-in-six-months-what-did-we-learn-e058e42446f1
Medium
How did we build a Data Warehouse in six months?
Using the data if something every companies want to do. This is how we build our DTW in 6 months.
Apache Superset Meetup - Developing and Deploying Custom Visualization Plugins in Superset
Webinar Registration - Zoom
https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_nmtjoY8fR9-PlkUXrMhkSw
Webinar Registration - Zoom
https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_nmtjoY8fR9-PlkUXrMhkSw
Forwarded from Reveal the Data
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Таня Бибикова сделала небольшую 💣 интерактивную объяснялку про алгоритм Лаборатории Данных. Она проводит по всем шагам и объясняет как сделать крутую визуализацию или аналитический инструмент.
Для меня — самая классная часть когда Таня начинает крутить одни и те же данные на разных каркасах. Это отлично выправляет мозг и даёт понять как показать данные с разных сторон, чтобы в итоге получить полную картинку.
Почитать мысли Тани об этой штуке и высказать своё мнение можно в комментах FB, она будет рада обратной связи.
П.С. А ещё у нас осталось два места на майский курс Δλ.
Для меня — самая классная часть когда Таня начинает крутить одни и те же данные на разных каркасах. Это отлично выправляет мозг и даёт понять как показать данные с разных сторон, чтобы в итоге получить полную картинку.
Почитать мысли Тани об этой штуке и высказать своё мнение можно в комментах FB, она будет рада обратной связи.
П.С. А ещё у нас осталось два места на майский курс Δλ.
Everyday Data Engineering: Tips on Developing Production Pipelines in Airflow | by Niv Sluzki | Databand.ai | Medium
https://databand.ai/blog/everyday-data-engineering-tips-on-developing-production-pipelines-in-airflow/
https://databand.ai/blog/everyday-data-engineering-tips-on-developing-production-pipelines-in-airflow/
Databand
Tips on Developing Production Pipelines in Airflow - Databand
How we manage pipeline development lifecycle, including iterations deployment over multiple Airflow environments, from dev to production.
Python Exercises, Practice, Solution - w3resource
https://www.w3resource.com/python-exercises/
https://www.w3resource.com/python-exercises/
w3resource
Python Exercises, Practice, Solution - w3resource
Python Exercises, Practice, Solution: Python is a widely used high-level, general-purpose, interpreted, dynamic programming language. Its design philosophy emphasizes code readability, and its syntax allows programmers to express concepts in fewer lines of…
What_Is_Data_Governance_Understanding_the_Business_Impact_by_Andy.epub
2.3 MB
What Is Data Governance? Understanding the Business Impact
Сравнение открытых OLAP-систем Big Data: ClickHouse, Druid и Pinot / Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико) / Хабр
https://habr.com/ru/company/oleg-bunin/blog/351308/
https://habr.com/ru/company/oleg-bunin/blog/351308/
Хабр
Сравнение открытых OLAP-систем Big Data: ClickHouse, Druid и Pinot
ClickHouse, Druid и Pinot — три открытых хранилища данных, которые позволяют выполнять аналитические запросы на больших объемах данных с интерактивными задержкам...
How Airbnb Achieved Metric Consistency at Scale | by Robert Chang | Airbnb Engineering & Data Science | Apr, 2021 | Medium
https://medium.com/airbnb-engineering/how-airbnb-achieved-metric-consistency-at-scale-f23cc53dea70
https://medium.com/airbnb-engineering/how-airbnb-achieved-metric-consistency-at-scale-f23cc53dea70
Medium
How Airbnb Achieved Metric Consistency at Scale
Part-I: Introducing Minerva — Airbnb’s Metric Platform
Building Power BI custom visuals with React and D3.js | Pt. One | Welcome, Developer
https://www.welcomedeveloper.com/building-power-bi-custom-visuals-with-react-and-d-3-js-pt-one
https://www.welcomedeveloper.com/building-power-bi-custom-visuals-with-react-and-d-3-js-pt-one
Peritos_Solutions_Case_Study_Power_BI_Custom_Visualization_v1_0.pdf
367.1 KB
PeritosSolutionsCase-Study-Power-BI-Custom-Visualization-v1.0.pdf
Docker_на_практике_by_Иан_Милл,_Эйдан_Хобсон_Сейерс.pdf
8.8 MB
Docker на практике by Иан Милл, Эйдан Хобсон Сейерс.pdf
Простая идея Docker – упаковка приложения и его зависимостей в единый развертываемый контейнер – породило ажиотаж в индустрии программного обеспечения. Теперь контейнеры являются крайне необходимыми для корпоративной инфраструктуры, а Docker представляет собой бесспорный отраслевой стандарт.
Простая идея Docker – упаковка приложения и его зависимостей в единый развертываемый контейнер – породило ажиотаж в индустрии программного обеспечения. Теперь контейнеры являются крайне необходимыми для корпоративной инфраструктуры, а Docker представляет собой бесспорный отраслевой стандарт.
Руководство по Docker Compose для начинающих / Блог компании RUVDS.com / Хабр
https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/450312/
https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/450312/
Хабр
Руководство по Docker Compose для начинающих
Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, говорит, что она предназначена для тех разработчиков, которые хотят изучить Docker Compose и идут к тому, чтобы создать своё первое клиент-серверное...
Orchestration Frameworks for Big Data | by Javier Ramos | ITNEXT
https://itnext.io/orchestration-frameworks-for-big-data-cfb9d3af6e7e
https://itnext.io/orchestration-frameworks-for-big-data-cfb9d3af6e7e
Medium
Orchestration Frameworks for Big Data
Introduction
ETL_with_Azure_Cookbook_Practical_recipes_for_building_modern_ETL.pdf
14.2 MB
ETL with Azure Cookbook Practical recipes for building modern ETL solutions to load and transform data from any source
- Explore ETL and how it is different from ELT
- Move and transform various data sources with Azure ETL and ELT services
- Use SSIS 2019 with Azure HDInsight clusters
- Discover how to query SQL Server 2019 Big Data Clusters hosted in Azure
- Migrate SSIS solutions to Azure and solve key challenges associated with it
- Understand why data profiling is crucial and how to implement it in Azure Databricks
- Get to grips with BIML and learn how it applies to SSIS and Azure Data Factory solutions
- Explore ETL and how it is different from ELT
- Move and transform various data sources with Azure ETL and ELT services
- Use SSIS 2019 with Azure HDInsight clusters
- Discover how to query SQL Server 2019 Big Data Clusters hosted in Azure
- Migrate SSIS solutions to Azure and solve key challenges associated with it
- Understand why data profiling is crucial and how to implement it in Azure Databricks
- Get to grips with BIML and learn how it applies to SSIS and Azure Data Factory solutions
The Data Engineering Interview Study Guide | by SeattleDataGuy | Apr, 2021 | Better Programming
https://betterprogramming.pub/the-data-engineering-interview-study-guide-6f09420dd972
https://betterprogramming.pub/the-data-engineering-interview-study-guide-6f09420dd972
Medium
The Data Engineering Interview Study Guide
For your FAANG and other technical interviews
PowerBI-Advanced-Analytics-with-PowerBI-white-paper.pdf
1.4 MB
PowerBI-Advanced-Analytics-with-PowerBI-white-paper.pdf