Ребята в посте снизу постарались собрать список бесполезных курсов, которые еще и дают бесполезный диплом😜 и главное за конский ценник.

Собрали для вас обучающие онлайн-программы в области анализа данных, после обучения на которых можно получить официальный документ - диплом о профессиональной переподготовке.

Яндекс Практикум
Курс «Аналитик данных»
Курс «Аналитик данных плюс»
Буткемп "Аналитик данных"
Курс «Специалист по Data Science»
Курс «Специалист по Data Science плюс»
Буткемп "Специалист по Data Science"
Курс «Инженер данных»
Курс «Системный аналитик»

Нетология
Аналитик данных
Аналитик данных с нуля до middle
Data Scientist
Data Scientist: старт в профессии
Data Scientist с нуля до middle
Машинное обучение
Дата-инженер с нуля до middle
Аналитик BI
Аналитик BI с нуля до middle
Продуктовый аналитик: с нуля до middle
Системный аналитик
Системный аналитик с нуля до middle
DataOps-инженер
Дата-журналист: истории, основанные на данных

SkillFactory
Полный курс по анализу данных
Профессия "Аналитик данных"
Полный курс по Data Science
Профессия "Data Scientist"
Специализация «Продуктовая аналитика»
Курс Маркетолог-аналитик

GeekBrains
Специалист по аналитике
Аналитик больших данных
Инженер-аналитик
Инженер-аналитик Мастер
Инженер-аналитик PRO
Data Science
Data Science в медицине
Инженер Искусственного интеллекта
Продуктовый аналитик
Бизнес-аналитик
Бизнес аналитик в ИТ
BI (Business Intelligence) аналитик
Аналитик коммерческих данных
Системный аналитик

Skypro
Аналитик данных

Otus
Специализация "Machine Learning"
Специализация "Системный аналитик"

#DA #курсы #paid 💸 #диплом

Запись выступления с Алексеем https://youtu.be/e1etpDy8R8M

Common table expressions, они же CTE в SQL, используются в dbt для запуска sql model (запроса). Много пишут про их неэффективность и деградацию скорости. Вот еще один пример стати на эту тему https://techwithadrian.medium.com/the-hidden-risk-of-using-ctes-53b241e256b2

По отзывам очень хорошая книга - Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World

Bullshit isn't what it used to be. Now, two science professors give us the tools to dismantle misinformation and think clearly in a world of fake news and bad data.

Посвящается всем, кто работает с данными. Если есть Pdf присылайте в комменты.

Сегодня задался простым вопросом, продавать ли акции Microsoft, их цена почти 250 US$ или не продавать, хотя бы просто иметь кеша на черный день, потому что большинство технологических стоков уже не очень ликвидны. Например, я упусти момент когда нужно было продавать акции Амазон по 3600$, но кто мог подумать, что это будет максимум😏 Одно меня точно радует, что в последние 2 года у меня не было лишних денег на крипту.

Сегодня искал на reddit ответ на свой вопрос и не нашел, зато нашел интересный пост - Should I sell my microsoft stock and buy PLTR? 2х летней давности. В комментариях с умным видом говорил о том, что надо покупать PLTR акции, компания топчик и будет расти. Потом я посмотрел, сколько же сейчас они стоят - 8$, а были 35$. Поэтому совет оказался не очень. Я сам год назад такие советы всем раздавал😄

Сегодня попалась еще одна интересная новость - Apple, Microsoft and Alphabet Grapple With Bond Investment Losses в которая говорят о крупных компаниях, которые теряют деньги.

Как у вас настрой? Как с финансовым планированием? Насколько вы оптимистично настроены?

FREE UDEMY Course - Snowflake SnowPro Core Certification Practice Exam
(For the first 1000 enrollments only)

Grab the highest rated UDEMY Course on Snowflake Core Certification!

Enrollment Link :

https://www.udemy.com/course/snowflake-snowpro-certification-practice-questions/?couponCode=24EFD9D9E223CEA84BDE

Happy Learning !
Online Snowflake Training 

Коллеги, радостная новость - несмотря на турбулентность наша команда выпустила ETL-круг Громова 2022 &Connectors - исследование русских ETL-инструментов, API и коннекторов, российское ПО бизнес-аналитики (включая open-source инструменты)
Его уже получили все, кто зарегистрировался на https://russianbi.ru/ и теперь мы его отправляем стандартно при регистрации.
В скором времени выйдет СУБД-круг. Остаемся на связи и всем успешных внедрений!

Работа на российскую компанию из-за рубежа: нюансы и риски
https://t.me/foranalysts/4882
https://vc.ru/hr/525349-rabota-na-rossiyskuyu-kompaniyu-iz-za-rubezha-nyuansy-i-riski
https://t.me/dataengineering_chat_ru/55993

Мы слышали про lake house подход много раз, где существует 3 основных решения - Delta Lake, Hudi, Iceberg.

Я работал 2 года с Delta Lake, так как использовал Databricks (Spark), именно они и contribute into delta lake.

А вот интересная статья про работу и использование Apache Iceberg https://medium.com/insiderengineering/apache-iceberg-reduced-our-amazon-s3-cost-by-90-997cde5ce931

Кстати в продолжения темы про продажу стоков. Очень не хотелось продавать в тот день, так как все росло.
Напомню, Microsoft стоил - 247US$, Amazon - 120US$. Но я решил продать и не ждать уже ничего, хотя здравый смысл говорил об обратном. И даже на след день все подорожало на 2$ после продажи. А еще через день все компании объявили о своих доходах за квартал, все недобрали и все упало, теперь Microsoft - 226US$, Amazon - 110US$. Все логично, либо продавайте как есть, либо ждите несколько лет.

Накопилось несколько полезных ссылок по dbt:
Data Engineering with Snowpark Python and dbt - это, как я понимаю, новинка😁

Complexity: the new analytics frontier - dbt уже 6 лет +, обзор того, как это было и как сейчас

How we structure our dbt projects - классика, как нужно все организовывать в dbt проекте

dbt(Data Build Tool) Tutorial - tutorial по dbt. Я уже год с dbt работаю, уже могу и сам учить😊 но вы же знаете что это будет дорого и долго🙈

The Most Efficient Way to Organize Dbt Models - еще одна статья про то, как нужно делать правильно. А то они не знают - "Нормально делай, нормально будет"!😚

dbt Style Guide - ну а если вы на стиле, как я🕺🏻, то тут можно посмотреть стильные гайды.

Рома Бунин упомянул в своем канале про интересный доклад - миграция из Табло на Даталенс https://youtu.be/47qVUDBOuXk

Ps ссылка на пост https://t.me/revealthedata/765

Венчурный капиталист Томаш Тунгуз (Tomasz Tunguz) поделился прекрасным постом по итогам конференции Monte Carlo
про будущее дата-индсутрии на 2023 год.

Томаш как-то объявил, что в 2020 году мы вошли в декаду дату-стартапов и последовательно развивает этот тезис в своем блоге. За последние пару лет его работодатель, VC фонд, Redpoint Ventures проинвестировал в HEX, ClickHouse, Materialize, Monte Carlo, Omni. Большинство этих сделок лидидровал Томаш, так что прислушаться к его советам стоит.

Главные тезисы:

1. В 2021 году стартапы в области данных привлекли в общей сложности более $60 млрд, что составляет более 20% от всех венчурных долларов в мире.

2. Облачные хранилища данных (DWH) будут отвечать за 75% рабочих нагрузок (workloads) к 2024 году. За последние пять лет облачные DWH выросли с обработки 20% workloads до 50%. Оставшуюся часть составляют локальные базы данных. За это время объем отрасли вырос с $36 млрд до $80 млрд.

3. Workloads, связанные с данными, разделяются на три группы. In-memory бд, такие как DuckDB, будут доминировать в локальном анализе даже весьма массивных файлов. DWH сохранят классическое применение в BI и аналитике. Data lakes данных будут обслуживать таски, работающие с обработкой массивных данных, но которым не требуется высокая latency - и делать это за половину стоимости хранения.

4. Metrics layers объединит стек данных. Сегодня существует два разных направления в работе с данными – BI и машинное обучение. В первом случае мы используем ETL для перекачки данных в DWH, затем в BI или инструмент исследования данных. Отличие процессов машинного обучения том, что на выходе – обслуживание модели и обучение модели. Metrics layers станет единым местом определения метрик и характеристик, объединяя стек и потенциально перемещая обслуживание и обучение моделей в базу данных.

5. Большие языковые модели изменят роль инженеров по обработке данных. Здесь Томаш восхищается Copilot и верит, что подобные технологии, продвинут работу по проектированию данных на более высокий уровень абстракции.

6. WebAssembly (WASM) станет неотъемлемой частью приложений для работы с данными для конечных пользователей. WASM - это технология, которая ускоряет работу по браузера. Страницы загружаются быстрее, обработка данных происходит быстрее, а пользователи становятся счастливее.

7. Ноутбуки завоюют 20% пользователей Excel. Из 1 млрд. пользователей Excel в мире 20% станут пользователями, пишущими на Python/SQL для анализа данных. Эти блокноты станут приложениями для работы с данными, используемыми конечными пользователями внутри компаний, заменив хрупкие Excel и Google Sheets.

8. SaaS-приложения будут использовать облачные DWH в качестве бэкенда для чтения и записи (см.статью выше). Сегодня данные о продажах, маркетинге и финансах хранятся в разрозненных системах. Системы ETL используют API для передачи этих данных в DWH для анализа. В будущем программные продукты будут создавать свои приложения на базе DWH, чтобы воспользоваться преимуществами централизованной безопасности, ускорения процессов закупок и смежных данных. Эти системы также будут записывать данные в DWH.

9. Data Observability становится обязательным условием. Команды по работе с данными будут согласовывать показатели времени безотказной работы/точности данных. Сегодня команды по работе с данными сталкиваются с 70 инцидентами на 1000 таблиц.


@mobilefirstasia

Всем привет, завтра (2022-10-31) в 20:00 по мск Вебинар.
Спикер - почетный гость Datalearn - Николай Голов.
Тема: Activity Schema - новая методология? Одна таблица вместо хранилища данных.

Николай уже не первый раз радует нас выступлением
Ссылка на трансляцию: https://youtu.be/JXdz7-hCJyI
Как всегда рекомендация - "Кому интересно быть" :)

Спойлер: Я видел презентацию, там очень круто, впрочем как и всегда :)

Контакты спикера:
- azathot.mail@gmail.com
- linkedin.com/in/golov-nikolay-data