​​⚡️Data-driven рост с помощью науки о данных и машинного обучения

В этой статье автор расскажет, как машинное обучение меняет способы использования данных компаниями для обеспечения прибыльного роста, предоставляя возможность опередить своих конкурентов, и как технологические компании могут ускорить свой рост, приняв пять ведущих практик.

Читать...

​​🧑🏼‍💻Как мы организовали Data Warehouse в MANGO OFFICE

В этой статье мы рассказываем, как реорганизовали в MANGO OFFICE корпоративное хранилище данных: какие проблемы решали, какие точки роста находили и какой получился результат.

Читать...

​​😶‍🌫️Мигрируем с Qlik: как создать надежное хранилище для ваших данных

В этой статье автор расскажет об опыте миграции с такого известного BI‑инструмента, как Qlik.

Читать...

​​🔥Актуальные подходы к ETL. Или EL-T? Технологический разбор

В этой статье автор рассмотрит актуальные подходы к созданию данных решений и расскажет о двух проектах, где они были реализованы нестандартными способами.

Читать...

​​👤Как создать платформу для управления 50 000 сотрудниками в ритейле при помощи частного облака

В этой статье автор расскажет, как отслеживать эффективность сотрудников по всей стране, хранить терабайты данных и поддерживать доступность сервиса на высоком уровне.

Читать...

​​⚡️Борьба за открытый исходный код: BI-шоудаун на вебинаре «Open-source vs пропиетарный BI»

В этой статье автор расскажет, почему BI с открытым исходным кодом может быть ключевым моментом принятия решения в пользу open-source BI, и почему перед тем как писать sql запрос надо создавать правильное хранение данных.

Читать...

​​👦Объясните так, как будто мне 10 лет: простое описание популярного алгоритма кластеризации k-средних

В статье объясним всем новичкам в мире алгоритмов машинного обучения принципы работы алгоритма K-means (k-средних), пользующегося большой популярностью при решении задач кластеризаци.

Читать...

​​📊Что такое Data Science: объясняем простыми словами

В этой статье разберемся с критическим определением этой отрасли и лучше поймем ее актуальность в современном обществе.

Читать...

​​😶‍🌫️8 паттернов проектирования, которые должен знать каждый ML-разработчик

В этой статье мы рассмотрим 8 паттернов проектирования с примерами кода на Python.

Читать...

​​📊ТОП-30 ресурсов с данными для машинного обучения

В этом материале мы расскажем о некоторых ресурсах с предобработанной «датой», которую вы можете использовать в своей работе.

Читать...

​​​​😵Структурирование кредитного портфеля методами машинного обучения

В этой статье автор расскажет, зачем кредитные организации естественным образом располагают большими портфелями клиентских кредитов, и почему разбиения кредитного портфеля на более однородные по качеству кредитов под-портфели встречается в финансах уже очень давно, а также вы узнаете почему для задачи структуризации кредитного портфеля, применимость таких методов машинного обучения как кластеризация, классификация или различные версии деревьев очень ограничена.

Читать...

​​👾CI/CD в Data Science, MLOps в финтехе и тенденции в потоковой передаче данных

В этой статье автор расскажет о основах концепции CI/CD и объяснить, какую роль могут играть ее практики в улучшении аналитических процессов.

Читать...

​​🤔Как сэкономить свои нервы и деньги компании на перестроении структуры больших таблиц без простоя в PostgreSQL

В этой статье автор расскажет, как можно сэкономить время разработчика, администратора баз данных и ресурсы сервера, используя утилиту pg_rebuild_table.

Читать...

​​⚡️ClickHouse: полезные лайфхаки

В этой статье автор расскажет что такое ClickHouse и почему он считает его идеально подходящим мощным инструментом для аналитики.

Читать...

​​🧑🏼‍💻ClickHouse в ритейловом проекте

В этой статье автор расскажет, как развивается it-продукт в ритейле, откуда появилась потребность в инструменте, подобном ClickHouse, и как проходило RnD для его внедрения.

Читать...

​​👤Медленно меняющиеся измерения (SCDs) в эпоху облачного хранилища данных

В этой статье автор расскажет как работать с медленно меняющимися измерениями при использовании облачного хранилища данных.

Читать...

​​🧑🏼‍💻Профилирование данных из СУБД Oracle с помощью DataHub и Great Expectations. Часть 1

В этой статье автор расскажет о проблемах, которые возникли в ходе интеграции, а также поделимся найденными решениями для их устранения.

Читать...

​​🤔Как мы делали скоринг на микросервисной архитектуре руками не-программистов

В этой статье автор расскажет, почему во многих чувствительных областях нейросети никогда не заменят человека, и почему становится стандартом постепенный переход к микросервисной архитектуре, а также вы узнаете почему ключевая проблема заключалась в совмещении разных языков программирования.

Читать...

​​😎Семантический слой для Аналитики ключевых метрик – dbt Metrics vs. Cube

В этой статье автор рассмотрит что такое семантический слой, и в чем разница между Метрикой и Витриной данных.

Читать...

​​🤫Чей DAX сильнее? …или почему каждый пользователь должен влиять на развитие платформы

В этой статье автор расскажет о том, каким образом можно развивать платформу и откуда появляются новые функции в Visiology.

Читать...

​​😲Почему Trino такой быстрый: архитектура оптимизатора SQL-запросов

В данной статье мы рассмотрим, как устроен оптимизатор запросов в массивно-параллельном аналитическом SQL-движке Trino.

Читать...