Инжиниринг Данных
21.4K subscribers
1.6K photos
38 videos
177 files
2.91K links
Делюсь новостями из мира аналитики и карьерными советами;)

15 лет в Аналитике и Инжиниринге Данных, 9 лет в FAANG, solo entrepreneur🏄‍♂️

Реклама:
https://almond-rule-130.notion.site/1199f595f76a8030ba1be1e607c9a8ce
Download Telegram
Чувак - директор аналитики в Yelp (это такой сервис рекомендаций мест). У него открыто 5 вакансий. Под постом 141+ комментарий, аля возьми меня, я уже откликнулся. Интересно другое, если быстро пролистать список комментариев, то получиться 120+ это ребята из Индии. Получается, что они захватили весь рынок аналитики в Северной Америке? Почему людей из СНГ вообще нет? Наверно это связано с чем-то? Недавно товарищ, кстати Стас, которого я одного из первых обучил BI и он устроился в Ламоду, устроился в Краков в компанию на позицию SAP manager, и его менеджер и менеджер над менеджером, тоже из Индии. То есть тренд на лицо?
Австралийская конференция по инжинирингу данных. Можно бесплатно посмотреть 20 августа. Регистрация тут.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Всем привет!
В понедельник в 20:00(мск) вебинар проведёт Анастасия Риццо - Data Scientist.

Подписывайтесь на youtube канал и ставьте колокольчик, чтобы не пропустить!

Структура вебинара:
- Что такое AI ML DS и как они взаимодействуют?
- Зачем будущим Data Engineer на курсе DataLearn знать про Machine Learning и Data Science?
- В чем заключается совместная работа DE и DS?
- Кто такой DS и как им стать? Их скилы, обязанности, резюме, сертификации, софт скилы.
- Личный опыт: вход в профессию, интерншип в Mozilla, ошибки и отказы, самообучение и ресурсы, профессиональный нетворкинг, проекты и трудности работы с реальными кейсами.

Этот вебинар будет полезен:
- будущим DE которые проходят курс DataLearn
- людям с опытом работы в IT
- новичкам
- всем тем, кто хочет стать DS либо перейти в эту профессию но не знает с чего начать.
Forwarded from Reveal the Data
Записал подкаст с Дмитрием Аношиным — Data Engineer Амазон и автор канала Инжиниринг данных и проекта Datalearn.

Получился насыщенный разговор: Дима рассказал про свой подход к поиску работу, почему обилие технологий затрудняет вход в профессию и чем занимается дата инженер в Амазон.

2:01 — Почему сейчас сложнее войти в профессию
6:03 — Как переехал и искал работу
13:36 — Аналитик — специалист на все руки?
22:03 — Чем занимается Data Engineer в Amazon’e?
44:34 — Как у вас организован Data Governance?
47:05 — Как разработать модель данных?
51:28 — Extract или Live?
57:49 — Блиц

Аудио и текстовая версия
Яндекс Музыка
Другие платформы
Конспект текстом
Мы очень классно поговорили с Ромой Буниным, я знал что он мега крут по прошлому вебинару, и теперь лично познакомился🤗

Все что он делает со своими вебинарами, визуализацией данных очень круто! Так что, обязательно посмотрите его прошлые выпуски с другими специалистами! Ну и в нашем видео проскакивают интересные и полезные моменты про подход к поиску работы, развити и тп.
Настя рассказывает про взаимодействие Data Science и Data Engineer
cloud-data-engineering-for-dummies.pdf
2.1 MB
Должно быть круто!
Мы подготовили еще один интересный вебинар с моим бывшим коллегой Денисом Макагоновов. Сейчас он возглавляет департамент аналитики в fintech компании в Малайзии. Они там используют современные инструменты и подходы.

Мы работали с ним в месте в Черногории, где он был руководителем аналитики. Очень грамотный руководитель у которого есть чему поучиться.

Вебинар будет в среду 12.08.20 в 17:00 по мск.

Доклад будет на основе вопросов, которые мы собрали в слак.

Мы решили сделать несколько частей, первая часть будет про:
1) Построение команды аналитики
2) Как продавать дашборды руководству, доносить данные руководству и преподносить данные бизнесу
3) Machine Learning (как организовать машин леарнинг изнутри, какие готовые решения использовать) Ссылка на онлайн трансляцию https://youtu.be/n06R1x2XhD0 ставьте напоминание):
Пример аналитического решения на Google Cloud Platform
Денис рассказывать про ML Pipeline для расчета Customer Lifetime Value
Интересная новость, стоимость Alteryx (инструмент для настольного ETL и data science для бизнес пользователей, популярен среди табло пользователей) упала на 40%, и они полагают, что люди меньше стали пользоваться аналитикой. Как раз наоборот, ценность данных сейчас высока и качественный анализ бизнеса может помочь оптимизировать процессы, а вот отваливать 100-200т$ на лицензии денег нет, лучше в Экселе/питоне посчитать.
Крутой контент теперь бесплатно. Я проходил Tabular Data, 3х дневный курс, все по полочкам разложили.
Индустрия развивается и меняется, позиция по работе с данными становятся более универсальные. Это хорошо видно на примере инденера данных, BI разработчика. Тоже самое происходит с data scientists. Вот интересная статья, где data scientist рассказывает про эту тему https://eugeneyan.com/writing/end-to-end-data-science/
Tableau dashboard в New York Post