Какие темы вошли в первую версию карты?
1. Базовые знания из Computer Science 💻 - этот раздел является обязательным для всех it специальностей (мое личное мнение)
2. Нотации моделирования бизнес процессов 🧩 - BPMN, UML и т.д. Практически во всех вакансиях от аналитика требуют владения этими навыками
3. Требования к программному обеспечению 📜 - аналитик должен понимать какие требования существуют, как правильно подходить к процессу сбора требований
4. Архитектура ПО 🏠 - системный аналитик - это мини архитектор в команде. Зачастую приходится решать различные архитектурные задачи (+если хотите развиваться в сторону архитектора, то знание архитектуры - must have)
5. Теория баз данных 📟 - надо понимать как устроены БД, какие виды БД существуют и т.д.
6. Интеграция - знание темы нужно для того, чтобы понимать какими способами системы могут обмениваться информацией между собой
7. Языки программирования 🐍 - как обязательный включил бы sql, Python - как приятное дополнение :) Сейчас выпала задачка, пишу компонент ПО на Python, поэтому знание какого-нибудь ЯП - будет плюсом.
8. Тестирование ПО 📌- да, системный аналитик ещё и немного тестировщик. Поэтому с основами тестирования стоит ознакомиться.
9. Методологии разработки 🔖 - в каждой компании/команде свои подходы к разработке. Аналитик работает с задачей от самого начала до сдачи её заказчику. Поэтому понимать по какой методологии работает ваша команда - обязательно.
10. Soft skills 🗣 - важный пункт, гибкие навыки помогают быстрее наладить контакты, продвигаться по карьерной лестнице
11. Основы UX/UI 🧬 - добавил раздел, потому что иногда аналитику приходится на "скорую" руку сделать какой-нибудь макет в Figma (но всё зависит от сферы. думаю, этот пункт больше относится к тем, кто занимается mobile)
12. Инструменты для работы 🔨 - список всяких ПО, которые стоит освоить аналитику
Фух, вроде бы всё. Если есть идеи по тому, что можно ещё закинуть в карту - пишите в комментарии, обсудим :)
Также буду ждать критику/пожелания/замечания в комментариях к посту.
В ближайшее время ещё выложу пару опросов (не пугайтесь 😄). Хочу понять, что вам будет интересно читать в канале.
1. Базовые знания из Computer Science 💻 - этот раздел является обязательным для всех it специальностей (мое личное мнение)
2. Нотации моделирования бизнес процессов 🧩 - BPMN, UML и т.д. Практически во всех вакансиях от аналитика требуют владения этими навыками
3. Требования к программному обеспечению 📜 - аналитик должен понимать какие требования существуют, как правильно подходить к процессу сбора требований
4. Архитектура ПО 🏠 - системный аналитик - это мини архитектор в команде. Зачастую приходится решать различные архитектурные задачи (+если хотите развиваться в сторону архитектора, то знание архитектуры - must have)
5. Теория баз данных 📟 - надо понимать как устроены БД, какие виды БД существуют и т.д.
6. Интеграция - знание темы нужно для того, чтобы понимать какими способами системы могут обмениваться информацией между собой
7. Языки программирования 🐍 - как обязательный включил бы sql, Python - как приятное дополнение :) Сейчас выпала задачка, пишу компонент ПО на Python, поэтому знание какого-нибудь ЯП - будет плюсом.
8. Тестирование ПО 📌- да, системный аналитик ещё и немного тестировщик. Поэтому с основами тестирования стоит ознакомиться.
9. Методологии разработки 🔖 - в каждой компании/команде свои подходы к разработке. Аналитик работает с задачей от самого начала до сдачи её заказчику. Поэтому понимать по какой методологии работает ваша команда - обязательно.
10. Soft skills 🗣 - важный пункт, гибкие навыки помогают быстрее наладить контакты, продвигаться по карьерной лестнице
11. Основы UX/UI 🧬 - добавил раздел, потому что иногда аналитику приходится на "скорую" руку сделать какой-нибудь макет в Figma (но всё зависит от сферы. думаю, этот пункт больше относится к тем, кто занимается mobile)
12. Инструменты для работы 🔨 - список всяких ПО, которые стоит освоить аналитику
Фух, вроде бы всё. Если есть идеи по тому, что можно ещё закинуть в карту - пишите в комментарии, обсудим :)
Также буду ждать критику/пожелания/замечания в комментариях к посту.
В ближайшее время ещё выложу пару опросов (не пугайтесь 😄). Хочу понять, что вам будет интересно читать в канале.
🔥9
Вот и обещанный опрос про тематику канала :)
Что мне было бы интересно читать ?
Что мне было бы интересно читать ?
Anonymous Poll
58%
Обучающие посты (разбор темы, опросы, викторины)
68%
Рабочие кейсы (из опыта автора и не только)
16%
Интервью (в текстовом формате)
17%
Про карьеру в IT (профессии, их роли в IT проектах, направления развития)
1%
Свой вариант - пишите в комментариях к опросу
Остались последние часы уходящего 2023 года, самое время подвести итоги года и поставить цели на новый 2024 год. (да, я не забыл про свой канал, на 2024 год у меня на него большие планы:) )
Итак, мои итоги 2023 года:
1. Стал более техническим специалистом.
Что я имею ввиду?
В середине 2023 перешёл в другую компанию на позицию инженера данных. До этого работал с данными исключительно как аналитик. Но сейчас разработка стала скорее дополнением к моим обязанностам, так как обязанности аналитика всё равно остались.
2. Изучил новые для себя инструменты работы с большими данными, новые языки программирования.
2. Написал несколько статей на хабр
Скорее всего большинство участников канала как раз оттуда:)
3. Стал вести этот канал
Хоть и с перерывами))
4. Пробежал 2 старта за год полумарафон и 10км. Обновил личник на полумарафоне и на 10км.
5. Улучшил английский. Сейчас уровень B2. В новом 2024 году хочу довести английский до С1.
Хочу всем пожелать в Новом году ставить амбициозные цели и достигать их.
С Наступающим 2024 годом!
Итак, мои итоги 2023 года:
1. Стал более техническим специалистом.
Что я имею ввиду?
В середине 2023 перешёл в другую компанию на позицию инженера данных. До этого работал с данными исключительно как аналитик. Но сейчас разработка стала скорее дополнением к моим обязанностам, так как обязанности аналитика всё равно остались.
2. Изучил новые для себя инструменты работы с большими данными, новые языки программирования.
2. Написал несколько статей на хабр
Скорее всего большинство участников канала как раз оттуда:)
3. Стал вести этот канал
Хоть и с перерывами))
4. Пробежал 2 старта за год полумарафон и 10км. Обновил личник на полумарафоне и на 10км.
5. Улучшил английский. Сейчас уровень B2. В новом 2024 году хочу довести английский до С1.
Хочу всем пожелать в Новом году ставить амбициозные цели и достигать их.
С Наступающим 2024 годом!
👍7❤3
Что такое распределенные вычисления?
При работе с большими данными специалисты сталкиваются с проблемой, что вычисления с использованием одной машины становятся неэффективными.
В таком случае компании стараются внедрить инструменты для работы с большими данными, такие как Hadoop, Spark и т.д.
Основная идея таких инструментов - это использование мощностей нескольких машин (или нескольких "нод"). Вычисления на каждой ноде выполняются параллельно, что позволяет в несколько раз быстрее выполнить расчёты.
Как я написал выше, один из инструментов для работы с большими данными - это spark. Использование spark'a позволяет кратно уменьшить время вычислений.
Если хотите узнать о том за счёт чего достигается такая скорость вычислений в спарк - ставьте 🔥 на эту запись.
И в следующем посте я расскажу вам об этом, а ещё поделюсь своей историей о том как мне удалось в 10 раз оптимизировать загрузку данных с использованием spark (изменив при этом всего 1 строку кода 😁)
#hard_skills
При работе с большими данными специалисты сталкиваются с проблемой, что вычисления с использованием одной машины становятся неэффективными.
В таком случае компании стараются внедрить инструменты для работы с большими данными, такие как Hadoop, Spark и т.д.
Основная идея таких инструментов - это использование мощностей нескольких машин (или нескольких "нод"). Вычисления на каждой ноде выполняются параллельно, что позволяет в несколько раз быстрее выполнить расчёты.
Как я написал выше, один из инструментов для работы с большими данными - это spark. Использование spark'a позволяет кратно уменьшить время вычислений.
Если хотите узнать о том за счёт чего достигается такая скорость вычислений в спарк - ставьте 🔥 на эту запись.
И в следующем посте я расскажу вам об этом, а ещё поделюсь своей историей о том как мне удалось в 10 раз оптимизировать загрузку данных с использованием spark (изменив при этом всего 1 строку кода 😁)
#hard_skills
🔥20
Как Spark может ускорить скорость вычислений в 10 раз?
Недавно столкнулся с задачей оптимизации загрузки данных в хранилище.
Был уже готовый поток загрузки данных, который прогружал 1 день исторических данных за 5 часов. Требовалось перегрузить 5 месяцев исторических данных. По расчётам поток грузил бы данные 30 дней.
Проблема такой долгой загрузки данных была в том,
предварительно данные предобрабатывались отдельным Bash скриптом на одной ноде (с использованием мощностей всего лишь одной машины) без распараллеливания вычислений.
Здесь как раз на помощь пришёл spark. Использовалась строка кода с регулярным выражением. После переноса всего лишь одной этой строки кода на spark скорость вычислений увеличилась в 10 раз. Поток стал отрабатывать за 30 минут.
Как использование spark'a помогает получить такие результаты?
Во-первых, Spark использует мощности не одной машины, а мощности всего кластера (то есть нескольких машин, работающих параллельно)
Во-вторых, Spark позволяет кастомизировать загрузку данных под каждую задачу. Это достигается благодаря гибкой настройки параметров.
В-третьих, все вычисления в spark происходят в оперативной памяти. Это позволяет выполнять вычисления за короткий промежуток времени.
На прошлом посте набралось 15 🔥. Если наберём под этим постом 25 🔥, то поделюсь своей подборкой материалов для изучения spark.
#hard_skills
Недавно столкнулся с задачей оптимизации загрузки данных в хранилище.
Был уже готовый поток загрузки данных, который прогружал 1 день исторических данных за 5 часов. Требовалось перегрузить 5 месяцев исторических данных. По расчётам поток грузил бы данные 30 дней.
Проблема такой долгой загрузки данных была в том,
предварительно данные предобрабатывались отдельным Bash скриптом на одной ноде (с использованием мощностей всего лишь одной машины) без распараллеливания вычислений.
Здесь как раз на помощь пришёл spark. Использовалась строка кода с регулярным выражением. После переноса всего лишь одной этой строки кода на spark скорость вычислений увеличилась в 10 раз. Поток стал отрабатывать за 30 минут.
Как использование spark'a помогает получить такие результаты?
Во-первых, Spark использует мощности не одной машины, а мощности всего кластера (то есть нескольких машин, работающих параллельно)
Во-вторых, Spark позволяет кастомизировать загрузку данных под каждую задачу. Это достигается благодаря гибкой настройки параметров.
В-третьих, все вычисления в spark происходят в оперативной памяти. Это позволяет выполнять вычисления за короткий промежуток времени.
На прошлом посте набралось 15 🔥. Если наберём под этим постом 25 🔥, то поделюсь своей подборкой материалов для изучения spark.
#hard_skills
🔥17👍1
Этот пост не про технические навыки и компетенции в IT, а про такой навык как целеполагание.
Для достижения определённого результата важно ставить правильные цели.
Карьера. Доход. Отношения. Социальные достижения. Не важно какая сфера.
Всё начинается с правильной постановки цели.
Но что такое правильная цель? Существует много разных фреймворков для постановки цели. Самый популярный - SMART.
В соответствии со SMART цель должна быть:
1. Specific - конкретной
2. Measurable -измеримой
3. Attainable -достижимой
4. Relevant - значимой
5. Timebound-ограничена во времени.
Приведу пример своей цели на 2024 год в соответствии с этим фреймворком.
Моя цель: до конца 2024 года (timeboud) пробежать 10км (specific) из 37:40 (measurable).
Достижима (attainable) ? Да! Т.к. личник в прошлом году был 39:30
Relevant (значима)? Да! Доказать, самому себе что всё в жизни достижимо.
Первый старт на 10км будет уже в марте. Посмотрим на результаты!
Для достижения определённого результата важно ставить правильные цели.
Карьера. Доход. Отношения. Социальные достижения. Не важно какая сфера.
Всё начинается с правильной постановки цели.
Но что такое правильная цель? Существует много разных фреймворков для постановки цели. Самый популярный - SMART.
В соответствии со SMART цель должна быть:
1. Specific - конкретной
2. Measurable -измеримой
3. Attainable -достижимой
4. Relevant - значимой
5. Timebound-ограничена во времени.
Приведу пример своей цели на 2024 год в соответствии с этим фреймворком.
Моя цель: до конца 2024 года (timeboud) пробежать 10км (specific) из 37:40 (measurable).
Достижима (attainable) ? Да! Т.к. личник в прошлом году был 39:30
Relevant (значима)? Да! Доказать, самому себе что всё в жизни достижимо.
Первый старт на 10км будет уже в марте. Посмотрим на результаты!
👍7🔥4
Друзья, привет! В статьях выше писал о том, что такое spark, зачем он нужен и как его применяют в работе аналитики, data engineer'ы и data scientist'ы.
Сегодня делюсь подборкой материалов, по которым изучал Spark. Ставьте реакции, если хотите чтобы подобные подборки публиковались в канале чаще 😊
Книги:
Для изучения batch обработки данных на spark:
1. Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics
2. High Performance Spark: Best practices for scaling and optimizing Apache Spark
Для изучения потоковой обработки данных на spark:
1. Stream Processing with Apache Spark: Mastering Structured Streaming and Spark Streaming
Курс по spark (scala):
В курсе довольно понятно объясняют основные понятия spark-а и его преимущества + есть практические задания к темам:
https://www.coursera.org/learn/scala-spark-big-data
Лайфхак: курс можно проходить бесплатно слушателем (если не нужен сертификат) и без оформления заявки на денежную помощь, для этого на странице курса нужно нажать enroll for free, далее выбрать audit only.
Сегодня делюсь подборкой материалов, по которым изучал Spark. Ставьте реакции, если хотите чтобы подобные подборки публиковались в канале чаще 😊
Книги:
Для изучения batch обработки данных на spark:
1. Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics
2. High Performance Spark: Best practices for scaling and optimizing Apache Spark
Для изучения потоковой обработки данных на spark:
1. Stream Processing with Apache Spark: Mastering Structured Streaming and Spark Streaming
Курс по spark (scala):
В курсе довольно понятно объясняют основные понятия spark-а и его преимущества + есть практические задания к темам:
https://www.coursera.org/learn/scala-spark-big-data
Лайфхак: курс можно проходить бесплатно слушателем (если не нужен сертификат) и без оформления заявки на денежную помощь, для этого на странице курса нужно нажать enroll for free, далее выбрать audit only.
Coursera
Big Data Analysis with Scala and Spark
Offered by École Polytechnique Fédérale de Lausanne. ... Enroll for free.
🔥6👍1
Вчера был на конференции IT Purple от ФПМИ.
Выдали такую интересную брошюру с распределением ролей между участниками IT команд.
Из аналитиков на этой брошюре есть бизнес, системный и продуктовый аналитик.
На картинке можно посмотреть какие обязанности есть у каждой роли в командах.
Как по мне - прикольная вещь, показывает на каких этапах разработки какой специалист требуется. Позволяет посмотреть на всю картину разработки сверху в разрезе конкретной роли.
Выдали такую интересную брошюру с распределением ролей между участниками IT команд.
Из аналитиков на этой брошюре есть бизнес, системный и продуктовый аналитик.
На картинке можно посмотреть какие обязанности есть у каждой роли в командах.
Как по мне - прикольная вещь, показывает на каких этапах разработки какой специалист требуется. Позволяет посмотреть на всю картину разработки сверху в разрезе конкретной роли.
👍10
Кто такие дата инженеры ?
Вчера ходил на запись подкаста. В качестве первого гостя был Михаил Павлюк - дата инженер в СберОбразовании. Поговорили про профессию инженера данных и обсудили карьерный путь Миши.
В своих соц.сетях Миша рассказывает про инженерию данных, выкладывает обучалки и записывает интервью с IT специалистами.
Подписывайтесь, там много полезного контента про IT: Telegram канал Миши, Youtube (NOdata Misha), Youtube (ойтишники)
Запись первого подкаста уже находится в обработке. Следите за новостями - актуальную информацию буду постить сюда, а сам подкаст выйдет на моем YouTube канале 🔥🔥🔥
#ITA_podcast
Вчера ходил на запись подкаста. В качестве первого гостя был Михаил Павлюк - дата инженер в СберОбразовании. Поговорили про профессию инженера данных и обсудили карьерный путь Миши.
В своих соц.сетях Миша рассказывает про инженерию данных, выкладывает обучалки и записывает интервью с IT специалистами.
Подписывайтесь, там много полезного контента про IT: Telegram канал Миши, Youtube (NOdata Misha), Youtube (ойтишники)
Запись первого подкаста уже находится в обработке. Следите за новостями - актуальную информацию буду постить сюда, а сам подкаст выйдет на моем YouTube канале 🔥🔥🔥
#ITA_podcast
🔥4
Как спроектировать базу данных ?
Решил сделать серию постов про проектирование БД: подробно рассмотрим основные этапы проектирования, разберем процесс проектирования БД на конкретном кейсе.
Проектирование БД является важным этапом в создании информационной системы, поскольку от правильно спроектированной базы данных зависит эффективность и удобство работы с информацией.
Проектирование новой БД включает в себя несколько этапов и требует привлечение разных специалистов на каждом из этапов: аналитика, разработчика, архитектора.
Основные этапы проектирования БД включают следующие шаги:
1. Анализ и описание предметной области.
2. Концептуальное проектирование.
3. Построение логической модели базы данных.
4. Построение физической модели базы данных.
В следующих статьях подробно рассмотрим каждый из этапов проектирования баз данных 👇
#ITA_databases
Решил сделать серию постов про проектирование БД: подробно рассмотрим основные этапы проектирования, разберем процесс проектирования БД на конкретном кейсе.
Проектирование БД является важным этапом в создании информационной системы, поскольку от правильно спроектированной базы данных зависит эффективность и удобство работы с информацией.
Проектирование новой БД включает в себя несколько этапов и требует привлечение разных специалистов на каждом из этапов: аналитика, разработчика, архитектора.
Основные этапы проектирования БД включают следующие шаги:
1. Анализ и описание предметной области.
2. Концептуальное проектирование.
3. Построение логической модели базы данных.
4. Построение физической модели базы данных.
В следующих статьях подробно рассмотрим каждый из этапов проектирования баз данных 👇
#ITA_databases
👍19
Этап 1. Анализ предметной области (ПО).
Цель: изучение бизнес-процессов и требований заказчика для определения основных сущностей и их взаимосвязей.
Описание этапа: основой для анализа ПО служат проектные документы (примером таких документов могут являться бизнес-требования), и информация, которую можно получить от специалистов этой ПО в процессе общения с ними. На этом этапе аналитик выполняет анализ документов, а также общается со специалистами ПО для того, чтобы составить описание предметной области.
Результатом этапа может являться как текстовое описание ПО, так и графическое (например, составление диаграммы предметной области). Если анализ предметной области выполняется несколькими специалистами, то необходимо заранее договориться какой метод описания МПО будет использоваться на проекте, а также обсудить содержание создаваемых артефактов.
При разборе кейса мы будем использовать текстовое описание ПО.
#ITA_databases
Цель: изучение бизнес-процессов и требований заказчика для определения основных сущностей и их взаимосвязей.
Описание этапа: основой для анализа ПО служат проектные документы (примером таких документов могут являться бизнес-требования), и информация, которую можно получить от специалистов этой ПО в процессе общения с ними. На этом этапе аналитик выполняет анализ документов, а также общается со специалистами ПО для того, чтобы составить описание предметной области.
Результатом этапа может являться как текстовое описание ПО, так и графическое (например, составление диаграммы предметной области). Если анализ предметной области выполняется несколькими специалистами, то необходимо заранее договориться какой метод описания МПО будет использоваться на проекте, а также обсудить содержание создаваемых артефактов.
При разборе кейса мы будем использовать текстовое описание ПО.
#ITA_databases
👍10
Этап 2. Концептуальное проектирование.
Цель: создание модели данных на высоком уровне абстракции, определение ключевых сущностей и их связей.
Описание этапа: На этом этапе аналитик определяет все сущности, чтобы информационная система смогла выполнить все проектируемые функции. Для этого нужно выделить информационные объекты, которые будут храниться в базе данных. При выполнении этой операции мы будем опираться на нашу диаграмму Use Case из этапа 1. Обычно концептуальным проектированием в компаниях занимается аналитик.
Результатом этапа будет являться схема, на которой изображены информационные объекты в виде прямоугольников, а также проставлены все необходимые связи между выделенными сущностями.
#ITA_databases
Цель: создание модели данных на высоком уровне абстракции, определение ключевых сущностей и их связей.
Описание этапа: На этом этапе аналитик определяет все сущности, чтобы информационная система смогла выполнить все проектируемые функции. Для этого нужно выделить информационные объекты, которые будут храниться в базе данных. При выполнении этой операции мы будем опираться на нашу диаграмму Use Case из этапа 1. Обычно концептуальным проектированием в компаниях занимается аналитик.
Результатом этапа будет являться схема, на которой изображены информационные объекты в виде прямоугольников, а также проставлены все необходимые связи между выделенными сущностями.
#ITA_databases
❤4👍1
Мои цели и результаты в спорте на 2024 год
Ранее писал пост о том как формулировать цели по фреймворку SMART, где в качестве примера привёл свою цель в спорте на 2024 год.
Цель заключалась в следующем: выбежать из 37:40 на 10км до конца 2024 года.
Завтра по всей стране будет проходить ЗабегРФ. Я буду принимать участие в Москве, планирую пробежать 10км по целевому темпу (из 37:40).
Год назад на московском марафоне бежал 10 км за 39:40. Как думаете, удастся завтра выбежать из 37:40?
А вы бежите завтра? Какую дистанцию? За какое время планируете пробежать?
UPD: Результат забега - 37:57 😢 До 37:40 не хватило немного - 17 секунд. На этот год у меня запланировано ещё несколько стартов, до конца года думаю удастся выбежать из 37:40.
#ITA_life
Ранее писал пост о том как формулировать цели по фреймворку SMART, где в качестве примера привёл свою цель в спорте на 2024 год.
Цель заключалась в следующем: выбежать из 37:40 на 10км до конца 2024 года.
Завтра по всей стране будет проходить ЗабегРФ. Я буду принимать участие в Москве, планирую пробежать 10км по целевому темпу (из 37:40).
Год назад на московском марафоне бежал 10 км за 39:40. Как думаете, удастся завтра выбежать из 37:40?
А вы бежите завтра? Какую дистанцию? За какое время планируете пробежать?
#ITA_life
🔥9👍2❤1
✅ Первый практический вебинар по проектированию баз данных ✅
Друзья, прерываю серию постов анонсом о предстоящем вебинаре по проектированию баз данных. Навык проектирования БД является важным навыком для многих профессий: от аналитика до разработчика.
Вопросы про устройство баз данных спрашивают практически на каждом собеседовании на позицию системного аналитика. Приходите на бесплатный вебинар по проектированию баз данных, чтобы быть готовым к таким вопросам.
Этот вебинар точно будет для вас полезным, если вы только изучаете работу с базами данных.
📗Тема: Основы проектирования баз данных: как аналитику спроектировать базу данных ?
🧩План вебинара:
1. Разбираем теорию по проектированию БД
2. Изучаем практический кейс
3. Собираем требования и выполняем анализ предметной области
4. Разрабатываем концептуальную модель данных
5. Проектируем логическую модель данных
📅 30 МАЯ, 19:00 МСК 📅
♻️ ЗАРЕГЕСТРИРОВАТЬСЯ♻️
Подключайтесь на бесплатный вебинар в следующий четверг. До скорых встреч!
Друзья, прерываю серию постов анонсом о предстоящем вебинаре по проектированию баз данных. Навык проектирования БД является важным навыком для многих профессий: от аналитика до разработчика.
Вопросы про устройство баз данных спрашивают практически на каждом собеседовании на позицию системного аналитика. Приходите на бесплатный вебинар по проектированию баз данных, чтобы быть готовым к таким вопросам.
Этот вебинар точно будет для вас полезным, если вы только изучаете работу с базами данных.
📗Тема: Основы проектирования баз данных: как аналитику спроектировать базу данных ?
🧩План вебинара:
1. Разбираем теорию по проектированию БД
2. Изучаем практический кейс
3. Собираем требования и выполняем анализ предметной области
4. Разрабатываем концептуальную модель данных
5. Проектируем логическую модель данных
📅 30 МАЯ, 19:00 МСК 📅
♻️ ЗАРЕГЕСТРИРОВАТЬСЯ♻️
Подключайтесь на бесплатный вебинар в следующий четверг. До скорых встреч!
🔥4
Та-да-да-дам! Вышел первый выпуск подкаста IT'S Analysis.
Друзья, наконец-то закончил обработку, теперь первый выпуск подкаста доступен на нашем YouTube канале.
Гость подкаста - Михаил Павлюк, data engineer в Сбер Образовании. Поговорили про Big data и карьерный путь Михаила: обсудили как Михаил искал первую работу в сфере data science, пригодилось-ли высшее образование в IT, поговорили про процессы в корпорациях и небольших компаниях.
В заключении подкаста Михаил дал такой совет начинающим IT специалистам: "Делайте не напрягаясь, пытайтесь кайфовать от процесса обучения и получайте от этого удовольствие. Концентрируйтесь на процессе, а не на больших деньгах."
Согласны с Михаилом? Что для вас являлось мотивацией на старте карьеры?
Пишите в комментариях кого бы вы хотели видеть в следующем выпуске подкаста. Постараюсь записать с этим специалистом следующий выпуск.
Смотреть подкаст: https://youtu.be/XG62UJrQHdk 🔥
Не забывайте подписываться и ставить пальцы вверх :)
Друзья, наконец-то закончил обработку, теперь первый выпуск подкаста доступен на нашем YouTube канале.
Гость подкаста - Михаил Павлюк, data engineer в Сбер Образовании. Поговорили про Big data и карьерный путь Михаила: обсудили как Михаил искал первую работу в сфере data science, пригодилось-ли высшее образование в IT, поговорили про процессы в корпорациях и небольших компаниях.
В заключении подкаста Михаил дал такой совет начинающим IT специалистам: "Делайте не напрягаясь, пытайтесь кайфовать от процесса обучения и получайте от этого удовольствие. Концентрируйтесь на процессе, а не на больших деньгах."
Согласны с Михаилом? Что для вас являлось мотивацией на старте карьеры?
Пишите в комментариях кого бы вы хотели видеть в следующем выпуске подкаста. Постараюсь записать с этим специалистом следующий выпуск.
Смотреть подкаст: https://youtu.be/XG62UJrQHdk 🔥
Не забывайте подписываться и ставить пальцы вверх :)
YouTube
Как стать DATA ENGINEER ? DE в Сбер Образовании - Михаил Павлюк
Михаил Павлюк - data engineer в компании Сбер Образование.
В подкасте обсудили карьерный путь Михаила и профессию data engineer'а.
----------------------------------------------------------------
Подписывайтесь на соц.сети Михаила:
1. Telegram: https://t.me/datamisha…
В подкасте обсудили карьерный путь Михаила и профессию data engineer'а.
----------------------------------------------------------------
Подписывайтесь на соц.сети Михаила:
1. Telegram: https://t.me/datamisha…
🔥5