Ух, как мы мощно начали 2021! Я всегда говорю, главная цель #datalearn - это достижение результата и трудоустройство. Благодаря Анастасии Дробышевей, профессионального консультант по рынку труда и карьерному развитию и ее инициативы мы добавили еще один убойный курс - Поиск работы для аналитических специальностей в России и за рубежом, сокращенно Job Hunting - 101 (JH - 101).

За 10 лет Анастасия провела более 2 000 карьерных консультаций, специализируется на IT/ digital, internet & e-commerce. Использует лучшие международные практики, полученные в работе с крупными американскими компаниями. В 2017 г. переехала из России в Словению, поэтому не понаслышке знает о поиске работы за границей.

Задача курса ー описать весь процесс поиска работы и дать вам инструменты для самостоятельного джобхантинга в любой стране.

Для кого курс:
📌Для кого этот курс?!Учебный курс подойдёт для аналитиков данных, инженеров данных, Data Scientist и других смежных профессий.

📌Вы узнаете о 5 этапах поиска работы от постановки цели до подписания трудового договора.

📌Разберем алгоритмы действий на каждом шаге поиска, каналы поиска работы и технологии нетворкинга.

📌Рассмотрим примеры формулировок в Резюме и профиле LinkedIn, готовые скрипты и шаблоны для переписки.

📌В финальной части обсудим, как говорить о зарплате и улучшить условия оффера.

📌В результате обучения вы сможете самостоятельно искать работу в любой стране и выстраивать процесс под свои задачи.

Содержание курса:
📌Урок 1. Стратегия поиска работы - Как грамотно спланировать поиск и поставить цель, опираясь на реалии рынка труда и свои сильные стороны.
📌Урок 2. Маркетинговые материалы - Как сделать сильное Резюме, настроить профили на LinkedIn и GitHub.
📌Урок 3. Поиск вакансий и отклики - Где искать вакансии в России и в других странах. Что делать, чтобы работодатель вас заметил.
📌Урок 4. Нетворкинг - Как развивать свой личный бренд, дружить с нужными людьми и укреплять социальные связи для успешного поиска работы.
📌Урок 5. Интервью и обсуждение оффера - Что важно на каждом этапе интервью и как себя лучше продать. Что хотят от кандидата FAANG-компаний.
📌 Bonus Track: Как не выгореть в процессе и Чек-лист готовности к поиску

Теперь у вас будет абсолютно все, чтобы
а) найти свою первую работу
б) сменить деятельность и начать работать с данными
в) подготовиться к собеседование в любой точке мира, включая компании FAANG

Регистрируйтесь, общайтесь в нашем Slack и помогайте друг другу быть успешней и лучше!

Интересное видео про склады Amazon

Если у вас есть много времени и вы хотите разобраться в построение распределенных системе, то вы можете ознакомится с лекциями MIT. -> MIT 6.824: Distributed Systems (Spring 2020)

Мне нравятся параллели с прошлым. Многое из того, что используем сейчас было сделано давно, но только сейчас становиться популярным. Ссылка: https://thenewstack.io/apache-iceberg-a-different-table-design-for-big-data/

Кто-то работал с Iceberg?

А это CEO Snowflake на обложке Forbes. Я про него читал, он иммигрант из Нидерландов. Он такой, настоящий ковбой, знает, что хочет и добивается. Явно полная противоположность Сатии CEO Microsoft. Я читал, что до Snowflake он уже был на пенсии, тусил с семьей на яхте, и согласился возглавить снежинку, и теперь миллиардер. Я кстати тоже 1000$ заработал на росте акции, с момента IPO.

https://www.forbes.com/sites/alexkonrad/2021/02/01/the-outsider/

Еще один python инструмент для ETL и pipelines, выпустил обновление под кодовым названием "The Edge of Glory.” https://dagster.io/blog/dagster-0-10-0-the-edge-of-glory

Dropbox рассказывает почему выбрали Apache Superset. Я то знаю наперед, у них много программистов, которые могут внедрять такое решение, модифицировать и поддерживать его. А то скучно будет. В статье также сравнительная таблица нескольких BI инструментов и критерии отбора, можно использовать:
-Superset
-Redash
-Mode
-Periscope

Я бы купил табло всем и не парился🤪 Но ребята любят Open Source

Прислали копию книг Azure Data Factory. 4 автора включая меня это наши ребята и один из technical reviewer, тоже наш человек. Кстати Павел ещё курирует модуль 4 про ETL и сейчас готовит видео по Pentaho DI, где покажет как делать базовые вещи в ETL/DW.

Каждый день я изучаю databricks и прохожу тренинги по нему. И по-моему не зря. Он получил еще млрд инвестиций от Salesforce, AWS и других. Так как я изучаю продукт в Azure, то там вообще всех запутали. Вы можете использовать Synapse Analytics (DW) от Azure, и к нему опционально использовать databricks или писать запросы к Delta таблицам в databricks. А можете использовать только databricks и строить Delta Lake. Но в Azure про это совсем не четко написано, как будто их задача, чтобы вы использовали Synapse + Databricks, да и только.

Сам продукт состоит из 2х основных компонентов:
- worspace - это notebooks, где мы пишем код, трансформации
- sql Analytics - это BI слой на основе Redash, который купили ранее

Пока больше вопросов, чем ответов. Я понимаю как сделать все решение на Synapse Analytics (DW) + Power BI, так как это классика. А еще бы легче на Snowflake. А вот, если я хочу только databricks, то уже есть вопросы, про ETL, BI и тп. Будем разбираться. Хотелось бы найти людей, кто прошел этот путь.

Хороший заголовок - В будущем вы сможете работать удаленно откуда угодно и сколько угодно часов и получать туже зарплату. Для меня будущее наступило года 2 назад.😎

Google cloud пока не оседлал волну и потерял 5 лярдов в 2020, но нагонит ещё.

#datalearn именно за такими success stories я охочусь и мы все в сообществе data learn создаем их каждый день своим трудом и целеустремленностью. Мне нравиться доказывать, что обходными путями можно добиться куда больше, чем просто в лоб как все. Что не надо платить кучу денег за посредственные курсы, когда все бесплатно. И главное, что когда мы помогаем кому-то, то этот человек будет так же помогать другим, своим пример мы можем немножко менять судьбы людей, это дает сил🚀

Интересно как повлияет уход Безоса с поста CEO на компанию и на стоимость акций Амазон, которые выросли в 5 раз за 5 лет.

Вовремя я ушел, без Безоса Амазон, не Амазон для меня.

Анастасия Риццо выложила новое видео, очень классно все объяснила, поймет даже человек без опыта.

Делать игры самим оказалось не по зубам для Google Stadia. Они закрыли все студии, что на руку Xbox, PS и другим.

Отличный message про сертификацию и доп курсы. Если нет сертификата это не так уж и плохо, на то могут быть причины. Но если есть, то это показывает ваш интерес к теме изучения предмета. Я всегда на собеседования в Амазон спрашивал про онлайн курсы типа Coursera, edx. Мне не важны были сертификации, но сам процесс изучения предмета говорит о многом.

Возвращаясь к нашей реальности, если у нас уже все ок с работой и опытом и мы не в консалтинге, где нужен прув экзамена, то и фиг с ним. А вот джунам, которые выдают себя за мидл😜, сертификат добавит веса, будет легче придерживаться своей красивой истории про большой опыт.

Порция постов для оголодавших гиков и прочих причастных к Big Data, ML и Python разработке:
Speaking of Spark Mllib
Modern Big Data architectures
Testing and validation in ML

Если вам интересно то и то, то вы можете подписаться на канал

PS автор поста закинул денежку vsevsevmeste.ru🤗

Вот и подошла к концу самая эпичная битва зимы!

Финал чемпионата для дата-сайентистов Alfa Battle 2.0.
Присоединяйтесь на утренний кофе с победителями и всеми причастными к громкому событию в it-индустрии 💥

Мы собрали для вас содержательный и яркий видеоподкаст:
- Победители поведали секреты эффективного подхода к решению задач чемпионата
- Организаторы поделились инсайтами “Как создавать задачи со звездочками”
- Жюри выбрало лучшие открытые решения
- Раскрыли карты “Как попасть на стажировку в компании Альфа-Групп”

📍Ссылка на трансляцию - https://www.youtube.com/watch?v=A7ha6mRUnhc

Заваривайте свой любимый напиток и готовьтесь погрузиться в самое технологичное утро февраля ☕️

PS тоже поддержали vsevsevmeste.ru😋