Size: a a a

2021 December 05

T

T in Data Engineers
Aws занимает большую часть рынка по этому вакух на нем больше
источник

FM

Freaking Mind in Data Engineers
Ну литкод заботать и любой в принципе)
источник

T

T in Data Engineers
80, мидлам будут платить ток крупные компании, в локальных обычно это уже синьорская зп, хотя сейчас рынок быстро меняется и все больше и больше компаний готовы платить. Но вообще это разговор для @datajobs
источник

AK

Alex K in Data Engineers
Хотя и 60 по российским меркам вообще норм
источник

S

Stanislav in Data Engineers
жобс пробрались в основной чатик
источник

DS

Denis Stadnik in Data Engineers
Сменим тему.
Есть готовые библиотеки для data QA для комбинации Scala + Spark? В стиле great expectations для Python.
источник

AZ

Anton Zadorozhniy in Data Engineers
Deequ
источник

Д

Дмитрий in Data Engineers
Скилл сейчас нужен один для де, это питон и еще раз питон.
источник

ЕГ

Евгений Глотов... in Data Engineers
А как же скл😐
источник

Д

Дмитрий in Data Engineers
Судя по последним веянием нет питона, нет ручек 😅
источник

Д

Дмитрий in Data Engineers
А там хоть бог скл.
источник

IN

Ivan Nikolaev in Data Engineers
источник

Д

Дмитрий in Data Engineers
Просто для меня питон как перл, ну есть и есть, надо в сервисы, эксел, сервис напишу. Могу регресию построить, нумпаем повращать матрицы. Но не для де его...
источник

VP

Vitaly Pismarev in Data Engineers
Петон в моем де мире почти везде. Кроме опенсорзных dbt/airflow много всяких самописных etl-тулов и интеграций.
источник

VP

Vitaly Pismarev in Data Engineers
пайспарк, опять же
источник

Д

Дмитрий in Data Engineers
Наверно все зависит от задач, мне питона при работе сданными не хватало, вернее было удобно но  медленно.
источник

VP

Vitaly Pismarev in Data Engineers
Ну так он не для процессинга данных, а скорее для обвязки (пульнуть SQL какой-нить )
источник

VP

Vitaly Pismarev in Data Engineers
хотя и процессить можно если устраивает
источник

Д

Дмитрий in Data Engineers
Ну так да, но многие этого не понимают. И потом уливлятся что медленно то ?
источник

VP

Vitaly Pismarev in Data Engineers
Всему свое время ) С опытом придет понимание
источник