Женя Ермаков и Володя Верстов из нашей команды Data Management Platform тоже выступали на Data Fest. Можно послушать как в Такси устроена работа с данными.

Мне больше всего нравится вот этот рассказ, про то, как ребята измеряют эффективность работы с данными и следят за запросами аналитиков к таблицам. У них продуктовый подход к работе. В рассказе есть дашбордики с KPI, сделанные по нашему шаблончику.

Еще есть рассказ про то как в целом построен процесс управления данными и ETL и как выбирали между Data Vault и Anchor Modeling.

https://www.youtube.com/watch?v=EHmf0tTxd6A
https://www.youtube.com/watch?v=Sk_Y30qImgk
https://www.youtube.com/watch?v=_W-38jTkNLM

#ссылка

Еще добавить мессенджеры😖

Прикольные вакансии с релокацией в Таллин (требуется знание Looker, Snowflake, Cloud и других современных решений). Я вообще слышал, что там целый tech hub и много интересных компаний.

Попалась интересная вводная презентация “Modern ETL Tools for
Cloud and Big Data”

Чем больше канал, тем больше предлагают рекламировать что-нибудь по теме и нет. Один раз получись сделать рекламу для Яндекс Практикум и они перевели деньги в фонд. В идеале хотелось бы переводить деньги напрямую в детский дом, например, или еще куда-то, что менее популярно, но также нуждается в поддержке. Напишите в комментах, если знаете куда можно будет переводить по возможности.

Амазон запустился в Швеции, возможно будут туда делать релокейшн крутых спецов из России и других стран СНГ.

Не так давно я переименовал свой Linkedin с Data Engineer в Analytics Engineer. И потом крус на datalearn переименовал из Data Engineering в Analytics Engineering.  Как видно из подкаста я это сделал не случайно. Если data engineer фокусируется на разработке pipelines, то analytics engineer для меня делает полностью весь цикл решения end to end. Интересно, что он делает согласно подкасту

Заключительный урок для модуля 3: Fancy BI Tools

На рынке существует огромное количество BI инструментов. В модуле 3 мы уже познакомились с лидерами индустрии и попробовали их в деле. Так же мы попробовали разные сервисы для визуализации. А теперь, чтобы полностью закрыть тему Business Intelligence, я хочу вас познакомить еще с рядом интересных BI решений, которые активно используются на западе.

В этом видео мы узнаем:
📌   Про fancy BI tools
📌   ThoughtSpot
📌   Looker
📌   Opensource решения Redash и Dash
📌   Mode, Sigma, Chartio
📌   Посмотрим на финальный проект для модуля 3

Microsoft время не теряет и выпустил очень интересный сервис, причем бесплатный - Microsoft Clarity. Это инструмент для веб аналитики аналогично google analytics, который так же позволяет записывать клиентские сессии и смотреть heatmap по кликам. В общем очень интересное решения с точки зрения аналитики, особенно если строить решение на Azure. Интересно какие там ограничения.

Как говаривал Остап Бендер - “«Лёд тронулся, господа присяжные заседатели!»” И вот уже интро для модуля 4 про интеграцию и трансформацию данных.

Мы часто слышим про serverless архитектуру решений, в том числе и аналитических. На русском языке мало ресурсов по AWS, но вот есть хорошая статья про AWS Lambda (function as a service).

Data Engineer + Data Scientist

Введение в Pandas на русском. https://dfedorov.spb.ru/pandas/

Из slack #datalearn

Заказал книжку с многообещающим названием - Data Engineering with Python.

И еще Designing Cloud Data Platforms. Ее пишут уже больше года и планируют закончить в январе 2021. За время пока ее пишут технологии сильно меняются, это минус книг про технологии. Пока мы пишем книгу, появляются новые фичи и подходы и книга может быть немного устаревшей). Один из авторов наш соотечественник - Danil Zburivsky.

Очень удобно получилось - VSCode + Markdown Preview. И все это дело sync через GitHub Desktop. Будущее наступило для меня))