Для Redshift выпущен коннектор под Python: https://github.com/aws/amazon-redshift-python-driver
GitHub
GitHub - aws/amazon-redshift-python-driver: Redshift Python Connector. It supports Python Database API Specification v2.0.
Redshift Python Connector. It supports Python Database API Specification v2.0. - aws/amazon-redshift-python-driver
Отличный материал про сравнение самых популярных облачных хранили: BigQuery, Amazon Redshift и Snowflake — https://poplindata.com/data-warehouses/2020-database-showdown-bigquery-vs-redshift-vs-snowflake/
Snowplow
Snowplow Behavioral Data Platform - Fuel AI, Analytics, Marketing | Snowplow
Snowplow empowers organizations to unlock the value of its customer behavioral data in their cloud data warehouse to fuel next-gen AI, analytics, and marketing.
На платформе Udemy можно бесплатно зарегистрироваться на курс Google Associate Cloud Engineer 2020: https://www.udemy.com/course/google-certified-associate-cloud-engineer-2019-prep-course/
Udemy
Google Cloud Associate Cloud Engineer: Get Certified 2024
Learn How to Pass the Exam from the author of the Official Certification Guide for Google
Ссылка с купоном на бесплатный курс: https://www.udemy.com/course/google-certified-associate-cloud-engineer-2019-prep-course/?couponCode=23FFEC011AB4ED7E351B
Udemy
Google Cloud Associate Cloud Engineer: Get Certified 2024
Learn How to Pass the Exam from the author of the Official Certification Guide for Google
Лекции про распределенные системы: https://www.youtube.com/playlist?list=PLeKd45zvjcDFUEv_ohr_HdUFe97RItdiB
Forwarded from Data1984
A comparison of data version control tools.
https://dagshub.com/blog/data-version-control-tools/
https://dagshub.com/blog/data-version-control-tools/
DagsHub Blog
Comparing Data Version Control Tools - 2020
Data versioning is one of the keys to automating a team's machine learning model development. While it can be very complicated if your team attempts to develop its own system to manage the process, this doesn’t need to be the case.
Forwarded from Data1984
Some important updates from #AWS :
✅ Amazon Kinesis Data Streams enables data stream retention up to one year.
✅ Now you can export your Amazon DynamoDB table data to your data lake in Amazon S3 to perform analytics at any scale.
✅ Amazon Redshift now supports modifying column compression encodings to optimize storage utilization and query performance
✅ Amazon Athena announces availability of engine version 2
✅ Amazon Kinesis Data Streams enables data stream retention up to one year.
✅ Now you can export your Amazon DynamoDB table data to your data lake in Amazon S3 to perform analytics at any scale.
✅ Amazon Redshift now supports modifying column compression encodings to optimize storage utilization and query performance
✅ Amazon Athena announces availability of engine version 2
Amazon
Amazon Kinesis Data Streams enables data stream retention up to one year
Нашел интересный проект от Apache (пока на стадии инкубатора) — Apache Liminal: http://liminal.incubator.apache.org/
Платформа для оркестрации машинного обучения. Насколько понял, под капотом используется Apache Airflow.
Платформа для оркестрации машинного обучения. Насколько понял, под капотом используется Apache Airflow.
liminal.incubator.apache.org
Apache Limial official site
Я чуть выше публиковал серию лекций про распределённые системы от Мартина Клепмана, а вот недавно появился пост у него в блоге: https://martin.kleppmann.com/2020/11/18/distributed-systems-and-elliptic-curves.html
Forwarded from Инжиниринг Данных (Dmitry Anoshin)
Netflix создал еще одно решение - Бульдозер, для экспорта данных из хранилища данных в NoSQL. https://netflixtechblog.com/bulldozer-batch-data-moving-from-data-warehouse-to-online-key-value-stores-41bac13863f8
Medium
Bulldozer: Batch Data Moving from Data Warehouse to Online Key-Value Stores
By Tianlong Chen and Ioannis Papapanagiotou
Серия видео про новшества в Airflow 2.0: https://bit.ly/395ib2C
YouTube
Airflow 2.0 - YouTube
А вот и Uber поделился своим инструментом Data Catalog — Databook: https://eng.uber.com/metadata-insights-databook/
Инструмент пока не доступен для всех, но в статье есть информация про архитектуру этого приложения, возможно будет полезно узнать кому-то.
Инструмент пока не доступен для всех, но в статье есть информация про архитектуру этого приложения, возможно будет полезно узнать кому-то.
Forwarded from DevBrain
Всем привет! 👋
Сегодня собрал всю свою волю в кулак и написал небольшой туториал по библиотеке logging в Python 💪. Материал был подготовлен в рамках моего вебинара для студентов Яндекс.Практикума 📺
Прочитать статью как всегда можно у меня в блоге — Введение в logging на Python 🐍
Сегодня собрал всю свою волю в кулак и написал небольшой туториал по библиотеке logging в Python 💪. Материал был подготовлен в рамках моего вебинара для студентов Яндекс.Практикума 📺
Прочитать статью как всегда можно у меня в блоге — Введение в logging на Python 🐍
Khashtamov
Введение в logging на Python
В стандартной библиотеке Python есть замечательный пакет для логирования — logging. В сети бытует мнение, что он сложный и настраивать его сплошная боль. В этой статье я попробую убедить вас в о…
Интересное начинание, автор Олег Агапов решил написать учебник по data engineering: https://github.com/oleg-agapov/data-engineering-book
GitHub
GitHub - oleg-agapov/data-engineering-book: Accumulated knowledge and experience in the field of Data Engineering
Accumulated knowledge and experience in the field of Data Engineering - oleg-agapov/data-engineering-book
Forwarded from Инжиниринг Данных (Dmitry Anoshin)
Роман подготовил следующий вебинар для вас:
Друзья, новая пушка для вас заряжена!
Во вторник (24.11.2020) в 20:00 по мск для вас вебинар в прямом эфире!
Вы просили практики или реальных кейсов, да не вопрос:)
Тема вебинара: "Как построить систему маркетинговой аналитики на Google Cloud"
План вебинара:
- Архитектура решения и её ключевые элементы;
- На что обратить внимание перед построением решения;
- Преимущества Google BigQuery при построении маркетинговой аналитики;
- Как построить простой ETL с помощью Cloud Functions + Cloud Pub/Sub + Cloud Scheduler + dbt;
- Google Data Studio как средство визуализации данных;
- Пути масштабирования системы.
Спикер: Денис Соловьев.
Денис также является подписчиком нашего канала, который изучает дата инжиниринг и применяет его на практике.
Я увидел его комментарий в телеграмм канале Димы Аношина "Инжиниринг Данных" под одним из постов, плюс многие из вас его также видели и поэтому просили побольше реальных практических разборов и я просто не мог пройти мимо, написал Денису и он согласился поделиться своими знаниями, спасибо ему за это.
Да и вообще спасибо каждому из вас, радует что люди потихоньку перестают прятаться и готовы делиться знаниями среди вас очень много толковых ребят, лично я думаю что все, так что не прячьтесь со временем всех вычислю 🙂
Рекомендации как всегда: ничего не планируйте на вечер, уделите пару часов для пополнения своих знаний и заварите чаек :slightly_smiling_face:
Ну и подписывайтесь на наш ютуб канал, ставьте колокольчик и делитесь видосиками с коллегами и друзьями
https://youtu.be/mqE6Q3WmoCU
Друзья, новая пушка для вас заряжена!
Во вторник (24.11.2020) в 20:00 по мск для вас вебинар в прямом эфире!
Вы просили практики или реальных кейсов, да не вопрос:)
Тема вебинара: "Как построить систему маркетинговой аналитики на Google Cloud"
План вебинара:
- Архитектура решения и её ключевые элементы;
- На что обратить внимание перед построением решения;
- Преимущества Google BigQuery при построении маркетинговой аналитики;
- Как построить простой ETL с помощью Cloud Functions + Cloud Pub/Sub + Cloud Scheduler + dbt;
- Google Data Studio как средство визуализации данных;
- Пути масштабирования системы.
Спикер: Денис Соловьев.
Денис также является подписчиком нашего канала, который изучает дата инжиниринг и применяет его на практике.
Я увидел его комментарий в телеграмм канале Димы Аношина "Инжиниринг Данных" под одним из постов, плюс многие из вас его также видели и поэтому просили побольше реальных практических разборов и я просто не мог пройти мимо, написал Денису и он согласился поделиться своими знаниями, спасибо ему за это.
Да и вообще спасибо каждому из вас, радует что люди потихоньку перестают прятаться и готовы делиться знаниями среди вас очень много толковых ребят, лично я думаю что все, так что не прячьтесь со временем всех вычислю 🙂
Рекомендации как всегда: ничего не планируйте на вечер, уделите пару часов для пополнения своих знаний и заварите чаек :slightly_smiling_face:
Ну и подписывайтесь на наш ютуб канал, ставьте колокольчик и делитесь видосиками с коллегами и друзьями
https://youtu.be/mqE6Q3WmoCU
YouTube
КАК ПОСТРОИТЬ СИСТЕМУ МАРКЕТИНГОВОЙ АНАЛИТИКИ НА GOOGLE CLOUD / ДЕНИС СОЛОВЬЕВ
План вебинара:
- Архитектура решения и её ключевые элементы;
- На что обратить внимание перед построением решения;
- Преимущества Google BigQuery при построении маркетинговой аналитики;
- Как построить простой ETL с помощью Cloud Functions + Cloud Pub/Sub…
- Архитектура решения и её ключевые элементы;
- На что обратить внимание перед построением решения;
- Преимущества Google BigQuery при построении маркетинговой аналитики;
- Как построить простой ETL с помощью Cloud Functions + Cloud Pub/Sub…
На YouTube канале Confluent появился плейлист с видео от легендарного Tim Berglund про введение в Apache Kafka: https://www.youtube.com/watch?v=qu96DFXtbG4&list=PLa7VYi0yPIH0KbnJQcMv5N9iW8HkZHztH
YouTube
Apache Kafka 101: Introduction (2023)
► TRY THIS YOURSELF: https://cnfl.io/kafka-101-module-1
Apache Kafka is used by over 80% of Fortune 100 companies to power real-time applications. Watch this video to understand what Kafka is, what an event is, and a basic introduction to key Kafka concepts.…
Apache Kafka is used by over 80% of Fortune 100 companies to power real-time applications. Watch this video to understand what Kafka is, what an event is, and a basic introduction to key Kafka concepts.…