Иерархия потребностей инженера данных

Тётенька приводит хорошие аргументы, почему она сливает выпускников крутых универов. У них нет никаких интересных side проектов, они не понятно чем интересуются и ТД. Когда я провожу собеседования, я тоже часто спрашиваю, про дополнительные курсы, интересные вещи на стороне. Недостаточно только делать свою работу, тогда предпочтение отдадут кандидату, кто делает что-то ещё помимо работу в этой области. Не знаете чтобы такого сделать? Впмшитесь в волонтеры datalearn или пройдите новые курсы на курсера, в может быть начните учить python или писать блог.

Я взял данные из Linkedin Inside по Инженерам данных (несильно отличается от SDE). Сиэтл и Ванкувер находится в 200км друг от друга. Но Сиэтл в Америке, а Ванкувер в Канаде. И курс отличается на 30%. А жить в Сиэтле дешевле и налоги меньше.

Base Salary - это ваша зарплата.
Total Comp - это сумма зп и бонуса (эквивалент акциями компании RSU).

Видно насколько FB платит больше, других компаний. По гуглу не нашел чего-то, но я думаю на уровне Fb.

Заставляю старшего читать, нашел хорошую книгу ему. Кстати, если вы хотите, чтобы ваши дети учились читать по английски попробуйте этот сервис (платный) https://www.getepic.com/ там можно читать и повторять вслух за программой.

С Ромой Бунины мы делаем классную штуку, сначала Рома согласился провести Tableau User Group вместе с Tableau в British Columbia. И потом мы проведем Amazon Tableau User Group внутри Амазона, я уже отправил приглашение 5000+ человек, кто работает с tableau, powerbi, looker, quicksight или просто с данными, классная коллаборация. На картинке скрин из BC Tableau User Group

Современным студентам не просто сделать выбор

Интервью 2019 года, очень круто! Интересно было узнать про путь талантливого и мега умного человека

Очень весело и подробно про p-value https://youtu.be/9jW9G8MO4PQ

А вот эта же девушка рассказывает про Decision intelligence with ML. Кстати она Chief Decision Scientist в гугле.

И еще одно видео с ней на с конференции Strata 2019. Она умеет интересно рассказывать!

“We have charts and graphs to back us up. So f*** off.” - вот это я пониманю, серьезная аналитика, то есть people analytics.

Курс от Google - Google Data Studio https://analytics.google.com/analytics/academy/course/10

Kubernetes - контейнеры от google cloud. Это вообще отдельная история про контейнеры, doker, в которой я совсем не силен. Но некоторые аналитические команды используют контейнеры, что запускать аналитические инструменты:
-Redash - SQL BI инструмент
-Airflow - инструмент для интеграция и трансформации данных ELT
-Модели для ML.

Контейнеры позволяют масштабировать и распаралелить процессы.

В общем больше уже про hardcore data engineer. Если разобраться, будет полезно. Так как у гугла сегодня праздник - 5 лет kubernetes, то они дают доступ на бесплатный курс до конца года.

В коментах напишите в 2х словах, как используете контейнеры для аналитики.

BI в ручном режиме

Опубликовали свежий квадрант Gartner по ETL инструментам, видно, что облачные инструменты уже тут - Matillion и Fivetran

Всем привет, извините за мой вопрос, у меня есть личный вопрос-просьба, брата моей жены сокращают из-за covid в Москве, и он ищет работу финансовым аналитиком/менеджером, огромный опыт в управлении финансовыми показателями, отчетностью, знание законов, автоматизация фин отчетности и тп.

PS Внедрение аналитичесикого решения, ML, BigData, BI, DW в подарок с кандидатом от меня😉

Если есть позиции в Москве, дайте знать в личку, познакомлю. Спасибо🙏