Forwarded from Vasily Pantyukhin
Тема: S3 Dive deep
Когда: Понедельник 7 декабря 17:00-18:00 MSK
Где: https://chime.aws/5886310272
Как присоединиться:
Download Amazon Chime at https://aws.amazon.com/chime/download
For information about creating an Amazon Chime account, see https://aws.amazon.com/chime/getting-started
Meeting ID: 5886 31 0272
https://chime.aws/5886310272
Call in using your phone:
Russia Toll-Free: +7 800 333-23-25
Meeting ID: 5886 31 0272
One-click Mobile Dial-in (Russia Toll-Free): +7 800 333-23-25,,,5886310272#
Russia: +7 499 951-25-91
International: https://chime.aws/dialinnumbers/
Когда: Понедельник 7 декабря 17:00-18:00 MSK
Где: https://chime.aws/5886310272
Как присоединиться:
Download Amazon Chime at https://aws.amazon.com/chime/download
For information about creating an Amazon Chime account, see https://aws.amazon.com/chime/getting-started
Meeting ID: 5886 31 0272
https://chime.aws/5886310272
Call in using your phone:
Russia Toll-Free: +7 800 333-23-25
Meeting ID: 5886 31 0272
One-click Mobile Dial-in (Russia Toll-Free): +7 800 333-23-25,,,5886310272#
Russia: +7 499 951-25-91
International: https://chime.aws/dialinnumbers/
Forwarded from Smart Data
Всем привет!
Меня зовут Денис Соловьёв, я web-аналитик и Data Engineer в компании Promodo. Я решил создать канал про Data Engineering, аналитику и данные в целом, так как уверен, что полезный контент помогает находить оптимальные решения для бизнеса и развить критическое мышление.
Благодаря этому, мы развиваем индустрию и делаем этот мир немножко лучше 🌎
Это, так сказать, миссия нашего канала)
Здесь я буду публиковать посты, ссылки, видео и подкасты, которые затрагивают общие принципы работы с данными, полезные инструменты из арсенала инженеров данных и аналитиков, облачные технологии а также главные тренды data-индустрии.
Я хочу, чтобы читатели не просто зацикливались на конкретных инструментах, но и понимали, как их переложить на конкретные задачи бизнеса и приносили реальную бизнес-ценность. Поэтому постараюсь дополнять материалы примерами кейсов, где имеет смысл применять тот или другой инструмент.
Также побуждаю всех к здоровой дискуссии в комментариях, так как именно в дискуссии рождаются крутые идеи для оптимизации существующих решений и создания классных продуктов.
Я планирую каждый пост помечать хештегом. Пока есть идея размечать посты по уровню сложности: #easy, #medium и #hard. Возможно, потом придумаю какую-то систему для объединения постов в темы. Обязательно об этом расскажу)
И напоследок немного о себе:
- финансист по образованию, но свой карьерный путь начал в digital-маркетинге
- 1 год работал менеджером по платному трафику, потом стал руководителем отдела
- руководить мне не понравилось, и я начал изучать всё, что касается данных
- люблю строить современные аналитические платформы в облаке
- анализировать умею, но больше кайфую от инжиниринга
- отдыхаю, проводя время с близкими людьми)
P.S. Пожалуйста, в комментариях относитесь друг к другу с уважением. У всех разный уровень знаний и навыков, но все мы учимся и канал как раз для этого и создан.
Меня зовут Денис Соловьёв, я web-аналитик и Data Engineer в компании Promodo. Я решил создать канал про Data Engineering, аналитику и данные в целом, так как уверен, что полезный контент помогает находить оптимальные решения для бизнеса и развить критическое мышление.
Благодаря этому, мы развиваем индустрию и делаем этот мир немножко лучше 🌎
Это, так сказать, миссия нашего канала)
Здесь я буду публиковать посты, ссылки, видео и подкасты, которые затрагивают общие принципы работы с данными, полезные инструменты из арсенала инженеров данных и аналитиков, облачные технологии а также главные тренды data-индустрии.
Я хочу, чтобы читатели не просто зацикливались на конкретных инструментах, но и понимали, как их переложить на конкретные задачи бизнеса и приносили реальную бизнес-ценность. Поэтому постараюсь дополнять материалы примерами кейсов, где имеет смысл применять тот или другой инструмент.
Также побуждаю всех к здоровой дискуссии в комментариях, так как именно в дискуссии рождаются крутые идеи для оптимизации существующих решений и создания классных продуктов.
Я планирую каждый пост помечать хештегом. Пока есть идея размечать посты по уровню сложности: #easy, #medium и #hard. Возможно, потом придумаю какую-то систему для объединения постов в темы. Обязательно об этом расскажу)
И напоследок немного о себе:
- финансист по образованию, но свой карьерный путь начал в digital-маркетинге
- 1 год работал менеджером по платному трафику, потом стал руководителем отдела
- руководить мне не понравилось, и я начал изучать всё, что касается данных
- люблю строить современные аналитические платформы в облаке
- анализировать умею, но больше кайфую от инжиниринга
- отдыхаю, проводя время с близкими людьми)
P.S. Пожалуйста, в комментариях относитесь друг к другу с уважением. У всех разный уровень знаний и навыков, но все мы учимся и канал как раз для этого и создан.
www.promodo.ua
Digital агентство Promodo: Онлайн-маркетинг повного циклу
Надійний партнер з діджитал-маркетингу. Нам довіряють свій розвиток в онлайн сотні українських та світових компаній, серед яких Rozetka, monobank, Glovo
Forwarded from How to DWH with Python
Рекомендую к прочтению тем, кто пробовал NoSQL: https://medium.com/@nabtechblog/advanced-design-patterns-for-amazon-dynamodb-354f97c96c2 — эта статья буквально расширила границы моего сознания!
Здесь рассказывается про то, как проектировать таблицы в NoSQL БД на примере (и с большой привязкой к) AWS DynamoDB.
Расширение сознания вызвано тем, что основной рассмотренный прием — это хранение в одной таблице совершенно разных данных, относящихся к одном объекту, чтобы ускорить к ним доступ. В реляционных СУБД в одной таблице лежат данные «одной грани» каждой сущности, и это логично, привычно и оправданно. А вот идея хранить в одной таблице разные по сути данные звучит провокационно, однако статья вполне обосновывает такой подход.
В конце статьи дан пример, как шесть таблиц реляционной СУБД упихали в одну NoSQL таблицу, обеспечив доступ к разным «срезам» с помощью глобального индекса (Global Secondary Index). И это звучит обоснованно и модно 😉
Почитать про основные аспекты NoSQL и конкретно DynamoDB можно в первой части статьи: https://medium.com/@nabtechblog/advanced-design-patterns-for-amazon-dynamodb-c31d65d2e3de
Здесь рассказывается про то, как проектировать таблицы в NoSQL БД на примере (и с большой привязкой к) AWS DynamoDB.
Расширение сознания вызвано тем, что основной рассмотренный прием — это хранение в одной таблице совершенно разных данных, относящихся к одном объекту, чтобы ускорить к ним доступ. В реляционных СУБД в одной таблице лежат данные «одной грани» каждой сущности, и это логично, привычно и оправданно. А вот идея хранить в одной таблице разные по сути данные звучит провокационно, однако статья вполне обосновывает такой подход.
В конце статьи дан пример, как шесть таблиц реляционной СУБД упихали в одну NoSQL таблицу, обеспечив доступ к разным «срезам» с помощью глобального индекса (Global Secondary Index). И это звучит обоснованно и модно 😉
Почитать про основные аспекты NoSQL и конкретно DynamoDB можно в первой части статьи: https://medium.com/@nabtechblog/advanced-design-patterns-for-amazon-dynamodb-c31d65d2e3de
Medium
Advanced Design Patterns for Amazon DynamoDB
Part two
Forwarded from Mikhail Kumachev
Друзья!
В преддверии Нового Года мы проведем праздничный митап DE or DIE #5.
Дата и время: 24 декабря 18:00–20:30
Формат: Онлайн
В нашей программе:
1. Дмитрий Шалин, Data Engineer, СБЕР — расскажет про построение Data Lake в сжатые сроки в условиях стартапа.
2. Андрей Титов, Senior Spark Engineer, NVIDIA — особенности использования Scala UDF в PySpark.
Зарегистрироваться можно по ссылке: https://deordie.timepad.ru/event/1508656/
Всех с Наступающим Новым Годом! Ждем вас на митапе!
В преддверии Нового Года мы проведем праздничный митап DE or DIE #5.
Дата и время: 24 декабря 18:00–20:30
Формат: Онлайн
В нашей программе:
1. Дмитрий Шалин, Data Engineer, СБЕР — расскажет про построение Data Lake в сжатые сроки в условиях стартапа.
2. Андрей Титов, Senior Spark Engineer, NVIDIA — особенности использования Scala UDF в PySpark.
Зарегистрироваться можно по ссылке: https://deordie.timepad.ru/event/1508656/
Всех с Наступающим Новым Годом! Ждем вас на митапе!
В конце ноября Datafold проводили второй митап, посвященный теме качества данных. Ознакомиться с докладами и панельной дискуссией можно тут: https://www.datafold.com/blog/data-quality-meetup-2/
Datafold
Data Quality Meetup #2 Digest
Data Quality Meetup brings together professionals from data-driven teams and the community to share the best practices around data quality & governance.
Минутка саморекламы 😎
А вы знали, что в телеграм-боте @RemoteListBot можно подписаться на вакансии категории DataOps и получать в том числе предложения из сферы Data Engineering 👨🔧
А вы знали, что в телеграм-боте @RemoteListBot можно подписаться на вакансии категории DataOps и получать в том числе предложения из сферы Data Engineering 👨🔧
Серия вебинаро про TimescaleDB: https://www.youtube.com/playlist?list=PLsceB9ac9MHT3D_2voE2DUUlHgG3yEUEw
YouTube
Timescale Webinars - YouTube
Нашел библиотеку для построения ETL на базе Celery: https://ovh.github.io/celery-director/
А вы использовали AWS Lambda для стриминговой аналитики?
https://aws.amazon.com/ru/blogs/compute/using-aws-lambda-for-streaming-analytics/
https://aws.amazon.com/ru/blogs/compute/using-aws-lambda-for-streaming-analytics/
Amazon
Using AWS Lambda for streaming analytics | Amazon Web Services
With tumbling windows, you can calculate aggregate values in near-real time for Kinesis data streams and DynamoDB streams. Unlike existing stream-based invocations, state can be passed forward by Lambda invocations. This makes it easier to calculate sums…
Интересный кейс построения lake house на базе Redshift, AWS Lambda и Athena: https://aurochssolutions.com/blog/build-a-real-time-data-lake-with-aws-lambda-redshift-athena/
Aurochs Solutions
Build a real-time data lake with AWS Lambda, Redshift and Athena - Aurochs Solutions
As data sources grow even early-stage, pre-commercialization healthcare organizations need to adopt data stores, lakes and warehouses to enable analysis of prenoscription.
Вчера на главной странице HackerNews появился пост: We Don't Need Data Scientists, We Need Data Engineers
Ссылка на статью: https://www.mihaileric.com/posts/we-need-data-engineers-not-data-scientists/
Автор провёл небольшой анализ открытых позиций в компаниях из пула Y Combinator, и сделал выводы, что спрос на дата инженеров на 70% выше чем на data science специалистов. Занятное чтиво 💪
Ссылка на статью: https://www.mihaileric.com/posts/we-need-data-engineers-not-data-scientists/
Автор провёл небольшой анализ открытых позиций в компаниях из пула Y Combinator, и сделал выводы, что спрос на дата инженеров на 70% выше чем на data science специалистов. Занятное чтиво 💪
Mihaileric
We Don't Need Data Scientists, We Need Data Engineers
After analyzing 1000+ Y-Combinator Companies, I discover there's a huge market need for more engineering-focused data practitioner roles.
Большая просьба 🆘
Поделитесь, пожалуйста, ресурсами (сайты, блоги, каналы), которые читаете, чтобы быть в курсе последних новшеств в Data Science, Analytics, Engineering.
Поделитесь, пожалуйста, ресурсами (сайты, блоги, каналы), которые читаете, чтобы быть в курсе последних новшеств в Data Science, Analytics, Engineering.
Нашел в сети как два человека обсуждают мою статью про дата инженера на английском: https://youtu.be/UvmDBXNDeVE
Полезно послушать с точки зрения фидбека и дополнений к озвученному мною списку навыков, которыми должен обладать современный дата инженер.
Полезно послушать с точки зрения фидбека и дополнений к озвученному мною списку навыков, которыми должен обладать современный дата инженер.
YouTube
Where Data Engineering Is Going In 2021 - Monday Morning Data Chat (1/18/2021)
This week, we discuss two blog posts on becoming a data engineer and the demand for data engineers at tech startups. We also discuss where we think data engineering is going in 2021.
Blog posts we discuss.
How to become a data engineer: https://khashtamov.com/en/how…
Blog posts we discuss.
How to become a data engineer: https://khashtamov.com/en/how…
Смотрите какой апдейт у Dagster подкатил: https://dagster.io/blog/dagster-0-10-0-the-edge-of-glory
- Exactly-once, Fault-Tolerant Scheduling (прям в Airflow 2.0)
- Sensors (event-based schedules)
- Mature Kubernetes Execution Engine
Здоровая конкуренция среди workflow менеджеров прям радует 💪
- Exactly-once, Fault-Tolerant Scheduling (прям в Airflow 2.0)
- Sensors (event-based schedules)
- Mature Kubernetes Execution Engine
Здоровая конкуренция среди workflow менеджеров прям радует 💪
dagster.io
Dagster 0.10.0: The Edge of Glory | Dagster Blog
In 0.10.0, we introduce unique event-based scheduling capabilities, hardened deployments on Kubernetes, and new primitives for persistence.