Embedding Oracle Analytics Cloud Data Visualizations into Oracle Visual Builder Applications
Facilitate easier sharing without compromising security by extending your OAC data visualizations into your Oracle Visual Builder applications.
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/embedding-oracle-analytics-cloud-data-visualizations-into-oracle-visual-builder-applications
Facilitate easier sharing without compromising security by extending your OAC data visualizations into your Oracle Visual Builder applications.
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/embedding-oracle-analytics-cloud-data-visualizations-into-oracle-visual-builder-applications
Oracle
Embedding Oracle Analytics Cloud Data Visualizations into Oracle Visual Builder Applications
Facilitate easier sharing without compromising security by extending your OAC data visualizations into your Oracle Visual Builder applications.
👍1
Как дата-сайентистам эффективно сотрудничать с дата-инженерами
Junkyard Blues by Papaya-Style
Иногда дата-сайентистам и дата-инженерам сложно понять друг друга. И тогда первые получают не те данные, а вторые занимаются непонятными или даже невыполнимыми задачами.
Команда разработки облачной платформы VK Cloud Solution перевела статью бывшего дата-инженера, которая стала дата-сайентистом. Она рассказывает, как этим специалистам прийти к взаимопониманию и эффективнее работать над общими задачами.
Читать: https://habr.com/ru/post/659139/
Junkyard Blues by Papaya-Style
Иногда дата-сайентистам и дата-инженерам сложно понять друг друга. И тогда первые получают не те данные, а вторые занимаются непонятными или даже невыполнимыми задачами.
Команда разработки облачной платформы VK Cloud Solution перевела статью бывшего дата-инженера, которая стала дата-сайентистом. Она рассказывает, как этим специалистам прийти к взаимопониманию и эффективнее работать над общими задачами.
Читать: https://habr.com/ru/post/659139/
Как посчитать ROMI и оптимизировать бюджет, если сквозная аналитика не работает?
Marketing Mix Modeling - это метод, который позволяет проанализировать вашу маркетинговую стратегию при использовании вами нескольких рекламных каналов. Цель МММ - количественно оценить влияние отдельных рекламных каналов на продажи и составить модель оптимального бюджета на каждый канал для максимизации ROI.
При этом помимо данных об используемых рекламных каналах и проведенных маркетинговых кампаниях также учитываются такие факторы как сезонность, макроэкономические показатели, цена продаж и т д - всё, что влияет на продажи без учета маркетинга. При анализе моделируется отложенный эффект рекламных кампаний и снижение этого эффекта во времени.
Читать: https://habr.com/ru/post/660701/
Marketing Mix Modeling - это метод, который позволяет проанализировать вашу маркетинговую стратегию при использовании вами нескольких рекламных каналов. Цель МММ - количественно оценить влияние отдельных рекламных каналов на продажи и составить модель оптимального бюджета на каждый канал для максимизации ROI.
При этом помимо данных об используемых рекламных каналах и проведенных маркетинговых кампаниях также учитываются такие факторы как сезонность, макроэкономические показатели, цена продаж и т д - всё, что влияет на продажи без учета маркетинга. При анализе моделируется отложенный эффект рекламных кампаний и снижение этого эффекта во времени.
Читать: https://habr.com/ru/post/660701/
Query your data streams interactively using Kinesis Data Analytics Studio and Python
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/query-your-data-streams-interactively-using-kinesis-data-analytics-studio-and-python/
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/query-your-data-streams-interactively-using-kinesis-data-analytics-studio-and-python/
Стратегия инкрементального наполнения витрин: необходимость, реализация, подводные камни
Итак, Вы работаете с Большими Данными:
Обработка этих данных требует значительного времени (и затрат 💰)
Исторические данные не меняются (или не должны меняться) - как правило, это свершившиеся факты
Если Вам удается не делать повторную обработку исторических данных - Вы экономите время и затраты
Читать: https://habr.com/ru/post/660677/
Итак, Вы работаете с Большими Данными:
Обработка этих данных требует значительного времени (и затрат 💰)
Исторические данные не меняются (или не должны меняться) - как правило, это свершившиеся факты
Если Вам удается не делать повторную обработку исторических данных - Вы экономите время и затраты
Читать: https://habr.com/ru/post/660677/
Совместные конфиденциальные вычисления на пальцах
В этой небольшой заметке я хочу затронуть тему совместных конфиденциальных вычислений и попробовать кратко изложить суть этих подходов и развеять несколько неоднозначностей, сложившихся в трактовке этого термина в современном информационном поле. Надеюсь получиться🙂
Начну немного издалека, я в целом интересуюсь темой распределенной обработки данных с сохранением конфиденциальности, в частности активно смотрю на развитие такого направления, как Federated Learning. Часто попадаются статьи и материалы на эту тему, в которых наблюдаю некоторую терминологическую путаницу, тк термины Federated Learning и Confidential Computing часто используют как синонимы, но это не совсем так. Может быть я не совсем прав, но набор методов, для "обучения" (learning) и для "вычислений" вообще-то отличаются и не являются подмножеством друг друга. Поэтому в первую очередь хочу высказаться про мое понимание их фундаментальной разницы:
Читать: https://habr.com/ru/post/660813/
В этой небольшой заметке я хочу затронуть тему совместных конфиденциальных вычислений и попробовать кратко изложить суть этих подходов и развеять несколько неоднозначностей, сложившихся в трактовке этого термина в современном информационном поле. Надеюсь получиться🙂
Начну немного издалека, я в целом интересуюсь темой распределенной обработки данных с сохранением конфиденциальности, в частности активно смотрю на развитие такого направления, как Federated Learning. Часто попадаются статьи и материалы на эту тему, в которых наблюдаю некоторую терминологическую путаницу, тк термины Federated Learning и Confidential Computing часто используют как синонимы, но это не совсем так. Может быть я не совсем прав, но набор методов, для "обучения" (learning) и для "вычислений" вообще-то отличаются и не являются подмножеством друг друга. Поэтому в первую очередь хочу высказаться про мое понимание их фундаментальной разницы:
Читать: https://habr.com/ru/post/660813/
👎1
The Data Founder Story: I Founded Spectacles With Someone I'd Only Met Once
Read: https://www.dataengineeringweekly.com/p/the-data-founder-story-i-founded
Read: https://www.dataengineeringweekly.com/p/the-data-founder-story-i-founded
Build a data pipeline to automatically discover and mask PII data with AWS Glue DataBrew
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-data-pipeline-to-automatically-discover-and-mask-pii-data-with-aws-glue-databrew/
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-data-pipeline-to-automatically-discover-and-mask-pii-data-with-aws-glue-databrew/
Best practices to optimize data access performance from Amazon EMR and AWS Glue to Amazon S3
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/best-practices-to-optimize-data-access-performance-from-amazon-emr-and-aws-glue-to-amazon-s3/
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/best-practices-to-optimize-data-access-performance-from-amazon-emr-and-aws-glue-to-amazon-s3/
Develop and test AWS Glue version 3.0 jobs locally using a Docker container
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/develop-and-test-aws-glue-version-3-0-jobs-locally-using-a-docker-container/
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/develop-and-test-aws-glue-version-3-0-jobs-locally-using-a-docker-container/
ИИ для прогнозирования тренда стоимости Bitcoin на данных Twitter. ч.1
ИИ для предсказания тренда цены BTC на данных Twitter
Читать: https://habr.com/ru/post/661141/
ИИ для предсказания тренда цены BTC на данных Twitter
Читать: https://habr.com/ru/post/661141/
👍2
12 актуальных вакансий для аналитиков
— Младший инженер-аналитик SOC
— Junior Data Аналитик
— Системный аналитик
— Продуктовый аналитик
— Аналитик
— Системный аналитик
— Продуктовый аналитик
— Middle Бизнес Аналитик
— Ведущий системный аналитик
— Ведущий аналитик
— Старший аналитик данных
— Старший системный аналитик
#вакансии #работа
— Младший инженер-аналитик SOC
— Junior Data Аналитик
— Системный аналитик
— Продуктовый аналитик
— Аналитик
— Системный аналитик
— Продуктовый аналитик
— Middle Бизнес Аналитик
— Ведущий системный аналитик
— Ведущий аналитик
— Старший аналитик данных
— Старший системный аналитик
#вакансии #работа
BI заместитель: Как сейчас быстро и недорого зарезервировать BI
Статья о том, как в нынешних условиях снизить критичность влияния санкций и прочих катаклизмов на пользователей данных в компании.
, про способ резервирования BI
Читать: https://habr.com/ru/post/661417/
Статья о том, как в нынешних условиях снизить критичность влияния санкций и прочих катаклизмов на пользователей данных в компании.
, про способ резервирования BI
Читать: https://habr.com/ru/post/661417/
Write prepared data directly into JDBC-supported destinations using AWS Glue DataBrew
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/write-prepared-data-directly-into-jdbc-supported-destinations-using-aws-glue-databrew/
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/write-prepared-data-directly-into-jdbc-supported-destinations-using-aws-glue-databrew/
Датацентрический и моделецентрический подходы в машинном обучении
Код и данные — фундамент ИИ-системы. Оба эти компонента играют важную роль в разработке надёжной модели, но на каком из них следует сосредоточиться больше? В этой статье мы сравним методики, ставящие в центр данные, либо модель, и посмотрим, какая из них лучше; также мы поговорим о том, как внедрять датацентрическую инфраструктуру.
Читать: https://habr.com/ru/post/661457/
Код и данные — фундамент ИИ-системы. Оба эти компонента играют важную роль в разработке надёжной модели, но на каком из них следует сосредоточиться больше? В этой статье мы сравним методики, ставящие в центр данные, либо модель, и посмотрим, какая из них лучше; также мы поговорим о том, как внедрять датацентрическую инфраструктуру.
Читать: https://habr.com/ru/post/661457/
What is the difference between a data lake and a data warehouse?
Read: https://www.startdataengineering.com/post/data-lake-warehouse-diff/
Read: https://www.startdataengineering.com/post/data-lake-warehouse-diff/
Share data securely across Regions using Amazon Redshift data sharing
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/share-data-securely-across-regions-using-amazon-redshift-data-sharing/
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/share-data-securely-across-regions-using-amazon-redshift-data-sharing/
Automate notifications on Slack for Amazon Redshift query monitoring rule violations
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/automate-notifications-on-slack-for-amazon-redshift-query-monitoring-rule-violation/
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/automate-notifications-on-slack-for-amazon-redshift-query-monitoring-rule-violation/
Amazon Redshift continues its price-performance leadership
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-continues-its-price-performance-leadership/
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-continues-its-price-performance-leadership/