Свободное время можно проводить по-разному. Скроллить ленту, что в нынешних реалиях не всегда получается, зависать в игрушке, с читалки смахнуть пыль, наконец.

А если все это уже надоело?

Мы придумали новое развлечение — журнал Skillfactory. В нем собрали сканворды, анекдоты, гороскоп, разные игры — в общем, все, чем можно заняться без интернета.

Скачивайте, делитесь с друзьями, ставьте лайки.
И напишите, будете ли ждать новый выпуск.

Читайте нас в MAX

#развлечения @skillfactory

Данных в мире очень много. И с каждой напечатанной буквой в этом сообщении становится больше. Их нужно где-то хранить. Один из вариантов — Data Warehouse. Сервис собирает информацию из разных источников, очищает и структурирует.

Как работает Data Warehouse

— Собирает данные из разных систем, например, сайтов и приложений, рекламных кабинетов.
— Очищает и преобразовывает: убирает дубли и пропуски, исправляет ошибки, приводит к единому формату.
— Загружает в центральное хранилище — для каждой команды отдельная витрина.
— Проводит аналитику и визуализацию. К хранилищу подключаются BI-системы. Аналитики пишут SQL-запросы для глубинного анализа, дата-сайентисты забирают данные для создания ML-моделей.

Как правильно работать с Data Warehouse, читайте в статье нашего блога.

Читайте нас в MAX

#почитать #аналитика @skillfactory

— Сколько раз вы прошли этот тест?
— Да!

И все для того, чтобы точно убрать все баги на пути в светлое IT-будущее.
После теста вас ждет мини-курс по профессии тестировщика.

Читайте нас в MAX

#бесплатно @skillfactory

Чаще всего большие объемы информации хранят в базах данных. Но когда их мощностей уже не хватает, используют специальные сервисы — например Greenplum. Это распределенная система управления базами данных (СУБД) для работы с Big Data и сложной аналитикой.

Greenplum нужна:

— Как основа для корпоративных хранилищ данных (DWH). В таких системах собирается информация из CRM и ERP, сайтов и приложений. Ее используют для аналитики и принятия решений.

— Для бизнес-аналитики и предиктивной аналитики. Например, чтобы анализировать клиентские операции, строить витрины данных, рассчитывать KPI.

— При работе с большими данными. В случае с Big Data один запрос может обрабатывать десятки или сотни миллионов строк — тут пригодится распределенная архитектура.

— Для создания Data Lake. Это хранилища необработанных данных. Они обычно разнородны и не приведены к единому типу, но бывают важны для аналитики.

Как устроена Greenplum и в чем ее особенности, читайте в статье нашего блога.

#почитать #данные @skillfactory

Читайте нас в Max

Молодой специалист с минимальным опытом, недавно окончивший курсы, — кажется, не самая выгодная позиция для поиска работы. Но наш выпускник Алексей не сдался. Он искал свое место под IT-солнцем почти девять месяцев — и нашел.

Историю нелегкого пути и впечатляющего результата читайте в нашем блоге.

#кейсы_студентов @skillfactory

Читайте нас в Max

Среди отечественных ОС выделяется РОСА Фреш — российский дистрибутив Linux для домашнего использования. Его придумали в компании «НТЦ ИТ РОСА» и позиционируют как удобную и безопасную операционную систему с поддержкой отечественного ПО и стандартов информационной безопасности.

Особенность системы в том, что интерфейс и базовые механизмы интуитивно понятны даже новичкам в мире Linux.

Для установки РОСА Фреш нужно скачать ее образ, создать загрузочную флешку, загрузиться с нее и выполнить установку через программу установки Anaconda. А после перезагрузить компьютер.

Подробности ищите в статье блога.

#почитать #данные @skillfactory

Читайте нас в Max