Я записал видео про обзор вакансий Новой Зеландии и стоимость жилья и примерный расскалд по зарплатам.
Почему Новая Зеландия? Потому что единственный сидр, который был в отеле, был из NZ.
Следующий выпуск будет про автралийский сидр и рынок Австралии.
Мне было лень переводить мой пост на русский и я перевел с ChatGpt:
В этом эпизоде "Тестирование сидра Surfalytics" я погружусь во вкусы Новой Зеландии с дегустацией сидра Isaac 🍏 и исследую работу в области данных, технологический стек и популярные инструменты данных, специфичные для этого региона.
Также я рассмотрю средние цены на дома 🏠 и чистый доход 💰 для должностей в области данных, опираясь на информацию, доступную в описаниях вакансий.
Кроме того, я оценю общее качество этих описаний вакансий и поделюсь важными советами для специалистов по кадрам и рекрутингу о том, как составлять привлекательные объявления о вакансиях, чтобы привлечь подходящих кандидатов.
Некоторые выводы:
- Большинство вакансий в НЗ предполагают работу в офисе или гибридный формат 🔄
- Малое количество вакансий в области данных, с минимальной конкуренцией 📉
- Заметное присутствие рекрутинговых компаний и агентств-посредников 🕵️♂️, которые, похоже, перепродают инженеров
- Многие государственные работодатели предлагают хорошие льготы, некоторые из которых предлагают достойные технологические стеки 🏛️
- Среди описаний вакансий не увидел ни одной компании из MAANG или других крупных технологических компаний
Основные технологии:
- Преобладание технологий на месте, с лидерством SQL Server и стека Microsoft 🖥️
- Многие компании рассматривают переход на Azure, особенно на Synapse ☁️
- Power BI является самым популярным инструментом BI, в то время как Snowflake и DBT пользуются популярностью среди современных компаний ❄️🛠️
- Диапазоны зарплат часто не раскрываются или низки по сравнению с такими странами, как Канада 🇨🇦
- Высоко ценятся навыки инженерной совершенности и DevOps, включая инфраструктуру как код, CI/CD и контейнеры 🚀
- Azure и AWS являются главными выборами публичных облаков, GCP не упоминается ☁️
Информация о зарплатах:
- Инженеры по данным получают около 7-8к, в то время как аналитики данных получают около 4-6к 💵
- Налоги ниже, чем в Канаде 🍁
Информация о жилье:
- Средняя стоимость трехкомнатного дома превышает 1 миллион 💸
- Локации дальше от Окленда дешевле, но с преобладанием гибридной и офисной работы это часто не имеет значения 🌆
https://youtu.be/CcWbvDklXTI
Почему Новая Зеландия? Потому что единственный сидр, который был в отеле, был из NZ.
Следующий выпуск будет про автралийский сидр и рынок Австралии.
Мне было лень переводить мой пост на русский и я перевел с ChatGpt:
В этом эпизоде "Тестирование сидра Surfalytics" я погружусь во вкусы Новой Зеландии с дегустацией сидра Isaac 🍏 и исследую работу в области данных, технологический стек и популярные инструменты данных, специфичные для этого региона.
Также я рассмотрю средние цены на дома 🏠 и чистый доход 💰 для должностей в области данных, опираясь на информацию, доступную в описаниях вакансий.
Кроме того, я оценю общее качество этих описаний вакансий и поделюсь важными советами для специалистов по кадрам и рекрутингу о том, как составлять привлекательные объявления о вакансиях, чтобы привлечь подходящих кандидатов.
Некоторые выводы:
- Большинство вакансий в НЗ предполагают работу в офисе или гибридный формат 🔄
- Малое количество вакансий в области данных, с минимальной конкуренцией 📉
- Заметное присутствие рекрутинговых компаний и агентств-посредников 🕵️♂️, которые, похоже, перепродают инженеров
- Многие государственные работодатели предлагают хорошие льготы, некоторые из которых предлагают достойные технологические стеки 🏛️
- Среди описаний вакансий не увидел ни одной компании из MAANG или других крупных технологических компаний
Основные технологии:
- Преобладание технологий на месте, с лидерством SQL Server и стека Microsoft 🖥️
- Многие компании рассматривают переход на Azure, особенно на Synapse ☁️
- Power BI является самым популярным инструментом BI, в то время как Snowflake и DBT пользуются популярностью среди современных компаний ❄️🛠️
- Диапазоны зарплат часто не раскрываются или низки по сравнению с такими странами, как Канада 🇨🇦
- Высоко ценятся навыки инженерной совершенности и DevOps, включая инфраструктуру как код, CI/CD и контейнеры 🚀
- Azure и AWS являются главными выборами публичных облаков, GCP не упоминается ☁️
Информация о зарплатах:
- Инженеры по данным получают около 7-8к, в то время как аналитики данных получают около 4-6к 💵
- Налоги ниже, чем в Канаде 🍁
Информация о жилье:
- Средняя стоимость трехкомнатного дома превышает 1 миллион 💸
- Локации дальше от Окленда дешевле, но с преобладанием гибридной и офисной работы это часто не имеет значения 🌆
https://youtu.be/CcWbvDklXTI
YouTube
New Zealand Data Job Markets and Housing cost | Surfalytics Cider Testing
In this episode, I'll dive into the flavours of New Zealand with a taste test of Isaac Cider 🍏 and explore data jobs, the tech stack, and popular data tools specific to this region.
I'll also examine the average house pricing 🏠 and net pay 💰 for data roles…
I'll also examine the average house pricing 🏠 and net pay 💰 for data roles…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Эх последний день отпуска, Фиджи очень понравился! Из Канады и США отличное направление. Из Австралии и НЗ вообще 3 часа.
Snowflake отлично продает свои сервисы. Про Databricks мы обычно не слышим и не видим информации о продажах, доходах, а вот у снежинки наоборот, всегд информации на поверхности и ее любят шарить data (snowflake) influencers.
Лично для меня, Snowflake это про простоту и SQL.
Databricks я считаю более серьезных продуктом, и с ним легче оптимизировать цену.
Работаю и с тем и с тем последние лет 5. Но это больше как holly war, что лучше или что больше нравится, не стоит тратить время на обсуждение и споры.
CEO срубил бабла и уже 2й раз на пенсию=)
Лично для меня, Snowflake это про простоту и SQL.
Databricks я считаю более серьезных продуктом, и с ним легче оптимизировать цену.
Работаю и с тем и с тем последние лет 5. Но это больше как holly war, что лучше или что больше нравится, не стоит тратить время на обсуждение и споры.
CEO срубил бабла и уже 2й раз на пенсию=)
Я прочитал отличную книгу - Staff Engineer: Leadership beyond the management track, которую написал
Will Larson, сейчас он работает CTO Carta, это сервис который управляет опционами компаний, которые еще не вышли на IPO, возможно там и другие продукты из этой же категории.
У меня даже есть аккаунт Carta с опционом на 20k USD, который сгорит через 30 дней. Сначала я хотел выкупить его, потом подумал, что цена будет для меня почти 60k CAD (я считаю деньги до налогов), и я не уверен, что акции этой компании вырастут, даже если он выйдут на IPO в ближайшие 2 года.
Книга состоит из интервью Staff+ инженеров и выжимки основных идей, там даже есть интервью одной Staff DE из Mailchimp.
В целом книга хорошая, там четко прослеживается алгоритм действий для карьерного роста, даже с middle на senior. Очень много примеров и информации по стилю работы, который ожидается от Staff DE. Лично я на одном проекте являюсь Staff DE уже 1,5 года, и со всем полностью согласен.
Например, вещи которые осели в голове
⏺ Есть несколько архетипов Staff+ инженеров: Тим лид, Архитектор, Solver, Right Hands (Advisors).
⏺ Staff+ инженеры тратят много времени на менторство
⏺ Для Staff+ инженеров наличие “staff project” не является ключевым
⏺ Staff+ инженеры пишут мало кода и часто из обязанности пересекаются с обязанностью менеджеров, но только без performance reviews
⏺ Staff+ инженеры очень часто выступают в роли “клея” и взаимодействуют с разными командами и организовывают работу, задают техническое направление
⏺ Staff+ инженеры пишут много документов и конечно у них отличные Soft Skills
⏺ Иногда Staff+ инженеры решают hard problems
В книге собрано огромное кол-во ссылок на топ книги и статьи! А еще честно написано в каких случаях нужно менять работу или менеджера.
Если я буду анализировать свои 1,5 года в роли Staff, то на ум приходит:
⏺ Менторство (за год я вырастил 3 data engineer из смежных профессий, все были в моей команде)
⏺ “Клей”: очень много времени потратил на взаимодействие с product подразделениями внутри организации, и с помощью различных документов синхронизировал людей и техническое направление
⏺ Кода я писал очень много + инфрастуктурные вещи (это потому что в этой организации Staff+ прежде всего hands-on)
⏺ Мне приходилось быть одновременно: Тим лид, Архитектор, Solver
Главное, что нужно знать, что в 90% случаев Sr Engineer это потолок и от вас никто не ждет, что вы станете менеджером или Staff инженером. Но такая возможность существует, и если вам не хочется руководить людьми, то Staff+ лучший вариант. Например, я нашел компанию, где мне дали Staff на входе.
——
Теперь традиционно мое мнение про индустрию. Как я сказал, написано все красиво и классно. Но когда я читал книгу, у меня был какой-то внутренний диссонанс.
Меня мучали вопросы - сколько каждый инженер зарабатывает? А есть ли у них ипотека? А на какой машине ездят? А сколько детей? И тп. Потому что все эти карьерные истории напоминают мне аквариум, и они очень интересны и мотивирующие пока мы сами находимся в этом аквариуме и не подразумеваем, что существует целый океан за пределами нашего аквариума. Но это мой опыт и мой bias к происходящему.🤦♂️
Другой момент, мне напомнил про MBA программы, которые учат нас на кейсах 10ти летней давности. И очевидно, что работало 10 лет назад уже не работает, поэтому, возможно, некоторые красивые истории уже не сработают в будущем, ведь книга была написана в течении 2021 года на материалах 2020 года, еще до начала всех увольнений, бума AI, и других изменений индустрии.
Will Larson, сейчас он работает CTO Carta, это сервис который управляет опционами компаний, которые еще не вышли на IPO, возможно там и другие продукты из этой же категории.
У меня даже есть аккаунт Carta с опционом на 20k USD, который сгорит через 30 дней. Сначала я хотел выкупить его, потом подумал, что цена будет для меня почти 60k CAD (я считаю деньги до налогов), и я не уверен, что акции этой компании вырастут, даже если он выйдут на IPO в ближайшие 2 года.
Книга состоит из интервью Staff+ инженеров и выжимки основных идей, там даже есть интервью одной Staff DE из Mailchimp.
В целом книга хорошая, там четко прослеживается алгоритм действий для карьерного роста, даже с middle на senior. Очень много примеров и информации по стилю работы, который ожидается от Staff DE. Лично я на одном проекте являюсь Staff DE уже 1,5 года, и со всем полностью согласен.
Например, вещи которые осели в голове
В книге собрано огромное кол-во ссылок на топ книги и статьи! А еще честно написано в каких случаях нужно менять работу или менеджера.
Если я буду анализировать свои 1,5 года в роли Staff, то на ум приходит:
Главное, что нужно знать, что в 90% случаев Sr Engineer это потолок и от вас никто не ждет, что вы станете менеджером или Staff инженером. Но такая возможность существует, и если вам не хочется руководить людьми, то Staff+ лучший вариант. Например, я нашел компанию, где мне дали Staff на входе.
——
Теперь традиционно мое мнение про индустрию. Как я сказал, написано все красиво и классно. Но когда я читал книгу, у меня был какой-то внутренний диссонанс.
Меня мучали вопросы - сколько каждый инженер зарабатывает? А есть ли у них ипотека? А на какой машине ездят? А сколько детей? И тп. Потому что все эти карьерные истории напоминают мне аквариум, и они очень интересны и мотивирующие пока мы сами находимся в этом аквариуме и не подразумеваем, что существует целый океан за пределами нашего аквариума. Но это мой опыт и мой bias к происходящему.
Другой момент, мне напомнил про MBA программы, которые учат нас на кейсах 10ти летней давности. И очевидно, что работало 10 лет назад уже не работает, поэтому, возможно, некоторые красивые истории уже не сработают в будущем, ведь книга была написана в течении 2021 года на материалах 2020 года, еще до начала всех увольнений, бума AI, и других изменений индустрии.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Извините за офтоп и еще не первое апреля, но не смог удержаться при просмотре сего шедевра особенно в связи последних комментариев про денГи под постом о Стафф инженерах.
Наконец-то попалась новость, которая говорит о движениях в индустрии. Ничего принципиально нового, но уже достаточно четкий тренд.
Как было раньше?
У вас или Хранилище Данных, у которого свой собственный storage, или у вас Озеро Данных, где storage отдельно от compute.
Потом появился Snowflake, и там вроде и хранилище, но по факту данные хранятся отдельно (в закрытом формате), и назвали это Lakehouse. Databricks тренд подхватил.
Open source community создало 3 продукта - Delta, Hudi, Iceberg, которые позволяют любому желающему сделать Lakehouse “бесплатно”.
Поэтому большие вендоры не смогли пройти мимо, и теперь мы видим как Snowflake выпустил Managed Iceberg Tables. Amazon Athena тоже поддерживает Iceberg. И можно у любого вендора найти историю про интеграцию.
Аналитические БД Clickhouse, DuckDb используются как SQL engine поверх файлов в озере данных, то есть тот-же Lakehouse.
BigQuеry тоже работает с Iceberg - Announcing Apache Iceberg support for BigLake
То есть если традиционно каждый продукт был отдельной единицей и можно было выбирать - Serverless, Open Source, Data Lake, Data Warehouse, то теперь все это интегрируется в единую экосистему, и благодаря открытым форматам данных уже сложней сделать Vendor Lock.
Как было раньше?
У вас или Хранилище Данных, у которого свой собственный storage, или у вас Озеро Данных, где storage отдельно от compute.
Потом появился Snowflake, и там вроде и хранилище, но по факту данные хранятся отдельно (в закрытом формате), и назвали это Lakehouse. Databricks тренд подхватил.
Open source community создало 3 продукта - Delta, Hudi, Iceberg, которые позволяют любому желающему сделать Lakehouse “бесплатно”.
Поэтому большие вендоры не смогли пройти мимо, и теперь мы видим как Snowflake выпустил Managed Iceberg Tables. Amazon Athena тоже поддерживает Iceberg. И можно у любого вендора найти историю про интеграцию.
Аналитические БД Clickhouse, DuckDb используются как SQL engine поверх файлов в озере данных, то есть тот-же Lakehouse.
BigQuеry тоже работает с Iceberg - Announcing Apache Iceberg support for BigLake
То есть если традиционно каждый продукт был отдельной единицей и можно было выбирать - Serverless, Open Source, Data Lake, Data Warehouse, то теперь все это интегрируется в единую экосистему, и благодаря открытым форматам данных уже сложней сделать Vendor Lock.
От Автора вебинаров:
Хороший аналитик думает быстро и думает правильно.
Об этом в DataLearn провел два вебинара:
Развитие аналитического мышления - https://www.youtube.com/live/7qVJO0-XdL4
Проекты и продукты: взболтать, но не смешивать - https://www.youtube.com/live/6SaRpBoZ5Go
Эти вебинары, а особенно вопросы и обратная связь от аудитории стали основой для понимания элементов аналитического мышления и того, как они связаны между собой. В итоге всё удалось объединить в краткий, сжатый, очень плотный курс по тому, как развивать аналитическое мышление -
https://stepik.org/a/187981
Первая половина курса доступна бесплатно, чтобы понять, насколько вам это нужно.
Для подписчиков до 7 апреля 2024 по промокоду DATALEARN скидка 25%
Хороший аналитик думает быстро и думает правильно.
Об этом в DataLearn провел два вебинара:
Развитие аналитического мышления - https://www.youtube.com/live/7qVJO0-XdL4
Проекты и продукты: взболтать, но не смешивать - https://www.youtube.com/live/6SaRpBoZ5Go
Эти вебинары, а особенно вопросы и обратная связь от аудитории стали основой для понимания элементов аналитического мышления и того, как они связаны между собой. В итоге всё удалось объединить в краткий, сжатый, очень плотный курс по тому, как развивать аналитическое мышление -
https://stepik.org/a/187981
Первая половина курса доступна бесплатно, чтобы понять, насколько вам это нужно.
Для подписчиков до 7 апреля 2024 по промокоду DATALEARN скидка 25%
YouTube
РАЗВИТИЕ АНАЛИТИЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ
Развитие аналитического мышления: если мы посмотрим на мозг как на компьютер (вычислительное устройство), то открываются интересные следствия и практические применения - растим переборную мощность, ставим правильный софт и лучшие стандартные библиотеки.
Речь…
Речь…
Как искать работу зарубежом?
Канал Connectable Jobs собирает вакансии в международных стартапах с русскоязычными фаундерами и командами, публикует информацию о бэкграунде фаундеров, размере команды и инвестициях, а также делится прямыми контактами HR для отклика. Вот несколько актуальных вакансий:
— Data Analyst в Rarible (Лиссабон/EU)
— Product Analyst (L2 & ZK) в P2P.org (remote)
— Senior Data Engineer в Exness (Кипр)
Еще у ребят есть платный канал только для продактов, аналитиков и маркетологов, где вакансии с прямыми контактами публикуются каждый день.
Подписывайтесь и развивайте карьеру в будущем единороге!
Канал Connectable Jobs собирает вакансии в международных стартапах с русскоязычными фаундерами и командами, публикует информацию о бэкграунде фаундеров, размере команды и инвестициях, а также делится прямыми контактами HR для отклика. Вот несколько актуальных вакансий:
— Data Analyst в Rarible (Лиссабон/EU)
— Product Analyst (L2 & ZK) в P2P.org (remote)
— Senior Data Engineer в Exness (Кипр)
Еще у ребят есть платный канал только для продактов, аналитиков и маркетологов, где вакансии с прямыми контактами публикуются каждый день.
Подписывайтесь и развивайте карьеру в будущем единороге!
Telegram
Connectable Jobs Abroad
Вакансии от 300+ зарубежных компаний с русскоговорящими фаундерами или командами. Наши читатели уже получили офферы в InDrive, Revolut, Wallet, JetBrains и другие компании💙
Разместить вакансию: https://cutt.ly/DwJ5xAhT
Q&A: @connectable_jobs_team
Разместить вакансию: https://cutt.ly/DwJ5xAhT
Q&A: @connectable_jobs_team
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Не секрет, что нейросеть можно обучить чему угодно. Тут коллеги по ремеслу из Яндекса поделились в статье как они обучали свою LLMку YandexGPT пересказывать видео.
За основу взяли модельку, которая уже могла делать саммари статей внутри браузера. И начали по полной качать LoRA адаптер. Главное преимущество именно этого метода – он позволяет быстро экспериментировать и проверять огромное количество гипотез. А это необходимо при условии, что моделька обучалась на 20 000 суммаризаций (которые прошли ручную разметку!).
К тому же используя LoRA можно улучшить устойчивость модели к шуму, что может быть полезно в случаях, когда данные не идеальны. И что немаловажно – спасти от promt injections. Эти инъекции могут быть коварны – они могут привести модель к переобучению, что может снести весь текущий прогресс.
За основу взяли модельку, которая уже могла делать саммари статей внутри браузера. И начали по полной качать LoRA адаптер. Главное преимущество именно этого метода – он позволяет быстро экспериментировать и проверять огромное количество гипотез. А это необходимо при условии, что моделька обучалась на 20 000 суммаризаций (которые прошли ручную разметку!).
К тому же используя LoRA можно улучшить устойчивость модели к шуму, что может быть полезно в случаях, когда данные не идеальны. И что немаловажно – спасти от promt injections. Эти инъекции могут быть коварны – они могут привести модель к переобучению, что может снести весь текущий прогресс.
Хабр
Как мы научили YandexGPT пересказывать видео
Порой бывает сложно перематывать длинный ролик в надежде найти хоть что-то интересное или тот самый момент из Shorts. Или иногда хочется за ночь узнать, о чём шла речь на паре научных конференций. Для...
Пипец зарплаты на рынки с AI, такого не было раньше🍿
Недавно бывший VP Amazon (из Seattle) написал, что его годовой comp был 900к$ и в хороший год доходил до 2х млн$, а тут после универа и Phd можно сразу на такие деньги залететь.
Забавна, как несколько лет назад никто особо не смотрел в эту сторону, а теперь блогеры, которые успели запрыгнуть в ChatGPT контент (стали как бы экспертами) тоже неплохо крутятся.
Возможности приходят и уходят и кому-то удается максимально их реализовать.
Ну что, учите AI, LLMs, GenAi, Cuda?
Недавно бывший VP Amazon (из Seattle) написал, что его годовой comp был 900к$ и в хороший год доходил до 2х млн$, а тут после универа и Phd можно сразу на такие деньги залететь.
Забавна, как несколько лет назад никто особо не смотрел в эту сторону, а теперь блогеры, которые успели запрыгнуть в ChatGPT контент (стали как бы экспертами) тоже неплохо крутятся.
Возможности приходят и уходят и кому-то удается максимально их реализовать.
Ну что, учите AI, LLMs, GenAi, Cuda?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Отличный совет для наших детей, что нужно учить в будущем. И получается Computer Science и Coding не очень вписываются в будущее https://youtu.be/BD6xQsk0ewQ?si=b-sPx1XOf3fgWtrU
YouTube
Jensen Huang on what kids should study in school now #shorts
Я немножко запоздал, но в Канаде только утро 8 марта.
Девушки с в 8 марта! Успехов вам, побольше путешествий и качественных данных!
PS источник фото https://katerinasov.ru/disk/8-marta-bh3jz4 (там еще много открыток)
Девушки с в 8 марта! Успехов вам, побольше путешествий и качественных данных!
PS источник фото https://katerinasov.ru/disk/8-marta-bh3jz4 (там еще много открыток)
Если вдруг интересно чего по чем там в Австралии https://www.youtube.com/watch?v=R2plum6sLT4
PS Нашел много Azure, Dataricks, и чего-то не так много Snowflake и dbt, может не там искал=) Зарплаты на уровне Канады, например Staff DE - 220к, Head of Data/Director - 250к в год в австралийских тубриках до налогов. Зимой планирую на месяц в Австралию и там попробовать сделать Surfalytics Bootcamp🏄♂️
PS Нашел много Azure, Dataricks, и чего-то не так много Snowflake и dbt, может не там искал=) Зарплаты на уровне Канады, например Staff DE - 220к, Head of Data/Director - 250к в год в австралийских тубриках до налогов. Зимой планирую на месяц в Австралию и там попробовать сделать Surfalytics Bootcamp
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Australia Data Job Markets and Housing cost | Surfalytics Cider Testing
In this episode, I'll dive into the flavours of Australia with a taste test of local cider 🍏 "Sidewood" and explore data jobs, the tech stack, and popular data tools specific to this region.
I'll also examine the average house pricing 🏠 and net pay 💰 for…
I'll also examine the average house pricing 🏠 and net pay 💰 for…
Сегодня в Surfalytics мы изучали конкурента dbt labs - paradime.io. Честно говоря до сегодняшенего дня я не знал о существовании этой компании и было интересно послушать и понять в чем же их главное отличие от dbt cloud.
Никита участвовал в dbt челлендже который они устраивали и запилил проект на Modern Data Stack используя как раз paradime для dbt, ну и пару других инструментов таких как Hex и Sigma. Кстати приз за первое место $1500 USD - хорошая мотивация для тех кто изучает новые технологии.
Про paradime сложилось впечатление что ребята просто взяли dbt core и запили платную версию с интерфейсом как в VSCode с уже встроенными расширениями и job scheduler.
Но самое главное, что Никита сделал с нуля проект, изучил новый интрумент и поделился своим опытом со всеми участниками коммьюнити. Это отличный пример для тех кто учится и развивает свою карьеру. Очень рад что Surfalytics помогает в этом.
Пост от Никиты по итогам сегодняшнего воркшопа:
https://www.linkedin.com/posts/nikita-volynets_a-few-weeks-ago-i-discovered-a-new-dbt-workspace-activity-7172345289188470784-UNj-
Можно поддержать лайком, чтобы было больше шансов на победу!
Никита участвовал в dbt челлендже который они устраивали и запилил проект на Modern Data Stack используя как раз paradime для dbt, ну и пару других инструментов таких как Hex и Sigma. Кстати приз за первое место $1500 USD - хорошая мотивация для тех кто изучает новые технологии.
Про paradime сложилось впечатление что ребята просто взяли dbt core и запили платную версию с интерфейсом как в VSCode с уже встроенными расширениями и job scheduler.
Но самое главное, что Никита сделал с нуля проект, изучил новый интрумент и поделился своим опытом со всеми участниками коммьюнити. Это отличный пример для тех кто учится и развивает свою карьеру. Очень рад что Surfalytics помогает в этом.
Пост от Никиты по итогам сегодняшнего воркшопа:
https://www.linkedin.com/posts/nikita-volynets_a-few-weeks-ago-i-discovered-a-new-dbt-workspace-activity-7172345289188470784-UNj-
Можно поддержать лайком, чтобы было больше шансов на победу!
Linkedin
Sign Up | LinkedIn
500 million+ members | Manage your professional identity. Build and engage with your professional network. Access knowledge, insights and opportunities.
Пример современного решения на Azure Databricks, и даже умудрились использовать dbt.
Сама статья больше про data quality проекта (качество данных) - Data Quality within Lakehouses
Сама статья больше про data quality проекта (качество данных) - Data Quality within Lakehouses
Поговорим про деньги в IT?
Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные офферы.
Пройти опрос можно здесь
Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные офферы.
Пройти опрос можно здесь