Увидев примерно десятый раз пост в своей ленте про “все пропало, Гугл увольняет 12 тысяч человек” с интонациями тревожными (а бывают и панические), не могу не поделиться статьей, в которой есть не просто цифры текущей занятости, но и очень полезные графики.
Инициированный пандемией почти экспоненциальный рост численности в крупнейших технологических компаниях не мог при всем желании продолжаться вечно, а что он не посто замедляется, а сменяется небольшой коррекцией — типичная динамика охлаждения любого рынка.
Но страшилки, как известно, продаются лучше, так что пресса и блогеры продолжат нас пугать:)
https://www.marketwatch.com/story/big-tech-layoffs-are-not-as-big-as-they-appear-at-first-glance-11674251270

Google увольняет 12000 сотрудников. Сундар Пичай сегодня опубликовал открытое письмо всем гуглерам об этом нелёгком решении.

Но обещают инновации в сфере AI:
"I am confident about the huge opportunity in front of us thanks to the strength of our mission, the value of our products and services, and our early investments in AI."

Увольнения уже прокатились по всем крупным tech компаниям, не обошли и Гугл. Два дня назад, например, Microsoft анонсировал уже вторую волну увольнений на 10000 сотрудников.

@ai_newz

https://habr.com/ru/post/474458/ #SQL #task

https://news.1rj.ru/str/dataengineering_chat_ru/69755
ох уж эти типичные переговоры и финансовой составляющей по вакансии 😏 (где-то был хороший мем по этому поводу...)

Postgres.app — это полнофункциональная установка PostgreSQL, упакованная как стандартное приложение для Mac. Оно включает в себя всë, что нужно для начала работы, и даже включено популярное расширение PostGIS для геоданных.

Postgres.app имеет красивый пользовательский интерфейс и удобное меню. Нет необходимости прикасаться к командной строке, чтобы использовать еë, но, конечно же, включены все необходимые инструменты командной строки и заголовочные файлы для опытных пользователей.

#macos #postgres

#Бесплатный курс по Docker.

#Docker применяется в Data Science, разработке, инженерии данных и даже тестировании! Уверены, программа будет полезна всем, кто пишет код и работает с приложениями.

Вы научитесь:

● заворачивать собственные приложения в контейнеры;
● локально разворачивать готовые сервисы: Airflow, Postgres, ClickHouse, Nginx;
● поднимать и настраивать полноценные веб-приложения.

Программа даст вам базовые знания, с которыми можно будет сделать шаг навстречу ещё более интересным инструментам — например, Kubernetes.

Автор курса – Антон Сидорин, бэкенд-разработчик karpov.соurses.
Начать учиться можно в любое удобное время.

[Познакомиться с Docker] #free #course #docker #karpov

Дима Аношин решил поделиться мыслями после прочтения легендарного "Кабанчика" 🤓
Как всегда в своём лучшем стиле – просто, понятно, прикладно и что самое важное "надо ли нам это зачем нам это надо, чтобы стать богатыми 🤑 успешными🤣" – в общем, очень краткий, но ёмкий обзор для нас, простых небескорыстных смертных работяг 😁
#кабанчик #SystemDesign #book #databook #debook
https://news.1rj.ru/str/data_career/597 #Аношин

#upd
Где ещё про кабанчика?
- #кабанчик@jane_yanchenko

🔥 Хотите перейти в область дата-инжиринга и работать с большими данными?

👉 Сделайте первые шаги в этом направлении на открытом уроке онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS! 27 января в 20:00 мск пройдет вебинар «Elasticsearch как NoSQL хранилище документов». Глубокое понимание этого инструмента — ключевой момент для его правильного применения.

💻 В результате урока вы:

🔸 Изучите классификацию NoSQL СУБД
🔸 Узнаете про отличительные черты Elasticsearch и его применимости к разным задачам
🔸 Узнаете, почему Elasticsearch — одних из наиболее популярных инструментов для создания поисковых датасетов в современном мире
🔸 Поймете, чем так хорош Elasticsearch и задумаетесь об его внедрении в вашей команде

🟢 Чтобы записаться на мероприятие, пройдите вступительный тест https://otus.pw/6o7P/

Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru.

#Яндекс бесплатные тренировки по алгоритмам организовывает с 13 февраля по 13 марта.

Поговаривают, что даже есть варик потом в Яндекс устроиться.
Но я вижу пользу, как минимум, в расширении кругозора и алгоритмического мышления.

Вперёд покорять вершины 🦾

https://news.1rj.ru/str/data_magic/281 #free #algo

Из канала Киры Кузьменко @kirafound (пост состоит из нескольких частей и он не весь мне зашел, цитирую только интересную мне часть)

“Дело в том, что русскоязычные ИТ-кандидаты, в массе своей, не умеют искать работу. Ведь ИТ-рынок до 2022 года рос как на дрожжах. Поэтому кандидатам негде было системно учиться быть классными кандидатами. Поэтому, практически никто не владете навыкам самопрезентации, не умеет упаковывать сделанные проекты, затачивать свой опыт под вакансию. Даже элементарный предварительный ресеч информации о компании – это для многих кандидатов новый навык. Потому что нанимали и без этого. А если вы сеньорный разработчик, то вам могли сделать оффер просто поболтав за кофе 15 минут.

Вот примерный и почти не выдуманный диалог после собеседования Java разработчика в 2021 году:
- Ну что, нормальный разраб?
- Вроде нормальный!
- Шарит?
- Да вроде да.
- Мб дадим тестовое проверить?
- Да какое тестовое! Он щас уйдет из кафе из через полчаса примет другой оффер!
- Ладно, сколько он там хочет денег? Вот бл... У нас гендир столько не получает...

Следствие? В среднем, вы как кандидат, скорее всего не умеете искать работу. А сейчас вам нужно нарабатывать этот навык как никогда.”

https://news.1rj.ru/str/drmgreen/1003

Maven analytics делится советами и ресурсами для тех, кто хочет начать или прокачать свою карьеру в сфере данных.
Перевела для вас эти советы! ☺️👌

Вот подборка для хорошего начала!

ШАГ 1: Изучите информацию про основные дата-профессии
-> Data Analyst
-> Data Scientist
-> Data Engineer
(*их намного больше, а так же есть разные сочетания)

ШАГ 2: Изучайте инструменты:
-> Excel
-> SQL
-> Power BI / Tableau
-> Python / R
(*их намного больше, но эти самые популярные)

ШАГ 3: Учитесь думать на основе данных
-> Решение проблем
-> Бизнес проницательность
-> Критическое мышление
-> Сторителлинг на основе данных

ШАГ 4: Создайте проект(ы) в портфолио для продвижения своих навыков
1) Найдите публичные источники данных (ссылки ниже)
2) Проанализируйте данные
3) Упакуйте ваши находки в проект
4) Дайте людям увидеть ваши работы (линкедин для этого отлично подходит, но и другие соц сети хороши)

Пользуйтесь этим маршрутом и вы сможете прокачать свои скиллы и найти работу мечты 😁

Любой может это сделать. Нужно лишь начать!

Вот ссылки на полезные бесплатные ресурсы по теме (vpn):

Свободно скачиваемые датасеты:
-> https://lnkd.in/dQ_Uxiw
-> https://lnkd.in/gEK897K
-> https://lnkd.in/dNne7Kw6

Статьи о карьере в сфере данных:
-> https://lnkd.in/ePMkQXNu
-> https://lnkd.in/e6-wQEVp
-> https://lnkd.in/eWxsqHR7
-> https://lnkd.in/eusD9jph
-> https://lnkd.in/enWVTPGc

Видео на тему карьеры в сфере данных:
-> Небольшие истории от недавно начавших свою дата-карьеру: https://lnkd.in/eRcBQfy
-> Как получить свою первую работу в сфере данных:
https://lnkd.in/eeAGdWF3
-> Подкаст для вдохновения аналитиков:
https://lnkd.in/gQAfRxA

Источник!
https://www.linkedin.com/posts/maven-analytics_data-careers-analytics-activity-7022158986091098112-gH8O

https://news.1rj.ru/str/dataviz_jobs/639