Классный deep fake.

Как должно выглядеть описание современного руководителя по инжинирингу данных:

• Provide strategic data engineering guidance to our Capability within <company name>, and our clients.
• Work closely with our team and clients on the discovery and delivery of complex projects, promoting a data engineering best practices.
• Research, explore, and evaluate the latest data engineering technologies and methodologies, continuously looking to improve my own skill set.
• Support the growth of our team members, sharing my experience and skills through training, and mentoring.
• Be a analytics and data engineering champion internally and externally, advancing our core data engineering practices, and engaging with the analytics community.
• Be an inclusive leader that provides an environment that allows everyone to flourish, individually and collectively, coaching and guiding people rather than giving directives.

Причем тут почти 50% это развитие своей команды и культуры, в который каждый является важным элементом и контрибьютером, чтобы все были счастливы (напоминает историю с классической музыкой в коровнике, когда коровы дают больше молока и наш учитель английского всегда включал классику, когда мы писали контрольную). Остальные 50% поделены между существующими навыками и знаниями по инжиниринга данных или любой другой специализацией и возможность учиться и развиваться в своей области. Это пример вакансий Director/VP инжиниринга данных.

PS data engineering можно заменить на data science, software engineering, qa и тп

Свежая инфографика от McKinsey https://www.mckinsey.com/featured-insights/innovation-and-growth/twelve-highlights-from-our-2020-research#

А что для вас справедливая зарплата? Интересное видео.

12 сценариев для потенциальных проектов Data Science. Где-то даже есть ссылки на датасеты.

У меня завалялось видео про мой сетап, еще в Амазоне, оно короткое, решил загрузить, чтобы не пропало. https://youtu.be/2G9l7tISp7s

Роман Бунин построил еще один замечательный дашборд на базе данных YouTube Data API. Очень хорошо прослеживается эффект синергии (усиливающий эффект взаимодействия двух или более факторов, характеризующийся тем, что совместное действие этих факторов существенно превосходит простую сумму действий каждого из указанных факторов🤗) Data Learn и Reveal the Data. Надо продолжать коллаборация😜

Язык R, не смотря на своё узкое назначение, входит в топ 10 наиболее популярных языков программирования согласно различным рейтингам, включая TIOBE. А для анализа данных R является чуть ли не стандартом отрасли наравне с Python.

Хочу порекомендовать канал @R4marketing. Автором которого является Алексей Селезнёв, руководитель отдела аналитики в Netpeak.

Канал посвящён языку R. На данный момент там собрано огромное количество русскоязычных материалов по изучения R:

- Статьи
- Видео уроки
- Вебинары и доклады с конференций
- Заметки по R
- Книги
- Бесплатные онлайн курсы
- Новости и релизы из мира R

В канале опубликовано более 450 ссылок на русскоязычные материалы по R.

Кому интересно - подписывайтесь!

https://news.1rj.ru/str/R4marketing

Из жизни:

-Мы только что внедрили Machine Learning!
-Ваша модель быстрая?
-Нет.
-Ваша модель дешёвая?
-Нет.
-Ну хотя бы она решает бизнес проблему?
-Нет. Но она является произведением инжирингового искусства и построена с помощью самых современных инструментов!

Мне кажется у меня похожий подход про решения data engineering 🤗

Как создать свою игру и заработать на ней?
Что актуально сегодня и будет востребовано завтра?
Как устроен процесс разработки в мобильном геймдеве?

https://news.1rj.ru/str/product_gamedev

В этом канале рассказывается внутренняя кухня разработки игр. Геймдизайн, аналитика и маркетинг.
Кратко, без воды, только самая суть.

Whitepaper от облачного ETL Fivetran про маркетинговую аналитику

Уже неделю всей редакцией (сам с собой, ага) кайфую с энциклопедической статьи про базы данных. Если бы сейчас кто-то попросил скинуть материалы для погружения в тему - поставил бы на первое место без колебаний.

Тут и схемы, и графики, и топы, и написано по делу (и даже нет привычного срача в комментах).

Немного про статистику и тренды:
- реляционные БД все еще сила, занимают почти 75% рынка;
- open source и тут растет и, кажется, скоро начнет побеждать;
- облачные БД тоже растут, но до победы еще ой как далеко;
- подробнее про популярность различных БД тут.

🔗 Ссылка на статью

33 Tableau Tips от Tableau Zen Master Ryan Sleeper (это его книги по табло доступны в русском переводе)

Есть что рассказать про Data Analytics на английском, можете попробовать зарегистрироваться тут https://callfordataspeakers.com/

А если хотите на русском, то welcome в datalearn, проведем вебинар!

Еще один инструмент для ETL, Data pipeline и даже для ML. https://dagster.io/

У Microsoft есть сайт, где можно выбрать бесплатные тренинги и воркшопы онлайн https://events.microsoft.com/

🎉 Друзья всех с Наступающим Новым Годом, а для тех кто будет это читать или смотреть позже, то уже С Новым Годом!

❤️ Команда DataLearn шлет поздравления - всем участникам сообщества и будущим новичкам.

❤️ В поздравлении мы анонсировали часть новинок, которые вас будут ждать, но далеко не все, а анонсы новинок в том числе не представленных в видео, анонсируем в ближайшее время
https://youtu.be/LaV5m7S3KP0