Уже на следующей неделе пройдет первая в своем роде русскоязычная онлайн-конференция по продуктовой аналитике Aha!'21. Организаторы собрали убедительную программу:

- 20% - про монетизацию: из каких шагов состоит оптимальная воронка активации, как определить шаги (моменты) воронки, применение фреймворка от Reforge на практике и др.
- 20% - технологический стек - от работы с Power BI и Amplitude до Яндекс.Облака и Exasol.
- 20% - эксперименты: оценке долгосрочных эффектов после проведения эксперимента, этапам эволюции in-house системы экспериментов в любой компании, проверке качества систем сплитования трафика и мн. др.
- Много внимания уделено системам автоматического поиска инсайтов в данных, поиску, анализу и автоматизации процесса обнаружения аномалий, как находить инсайты по оптимизации монетизации. После этого, подходы к определению product market fit и обнаружению aha-моментов. Оргам удалось согласовать Q&A-сессию с вице-президентом Sequoia Capital (!!!) - самым успешным венчурным фондом в мире - они то уж точно знают что к чему в деньгах и продуктах + еще десяток тем и дискуссий. Подробная программа конференции.

🔥 Не пропускайте конференцию - промокод - LASTCALL - дает скидку 10% - регистрируйтесь!

❗️Важно! Все материалы — видео, презентации, мастер-классы, доступы в чаты - бессрочно доступны участникам в записи сразу после трансляции. Вещание студийного качества в формате FullHD, с возможностью поставить прямой эфир на паузу и потом ускорить. Если вы пропустили что-то в прямом эфире — не страшно! Вопросы к спикерам собираются в течение 1,5-2 недель и потом проводится общий Q&A Zoom со спикерами.

Помните - ничто не освобождает вас от знания матчасти!

Свежая книга по Data Literacy, 80 баксов за твердый переплет это конечно круто!)) https://www.amazon.com/Be-Data-Literate-Literacy-Everyone/dp/1789668018/?ref_=d6k_applink_bb_marketplace

Ссылки по analytics.

ML:
A Chat with Andrew on MLOps: From Model-centric to Data-centric AI
What is MLOps? Machine Learning Operations Explained
Building a Successful Enterprise AI Platform
Nested Attributes & Functions Operating on Nested Types in PySpark
Data Scientists, don’t worry about data engineering: Viewflow has your back.

DE:
Capturing Every Change From Shopify’s Sharded Monolith
Scaling Data Culture Is a Marathon, Not a Sprint
Taming the Dependency Hell with dbt
Executing a distributed shuffle without a MapReduce system

Interview:
The New York Times is rolling out a new approach to how we hire data analysts.

Мне нравятся мысли Зака про Data Engineering, у него большой опыт. В посте он сравнивает практики SDE vs DE, что важно, что не важно, по его мнению.

Чувак рассказывает про инструменты инженера данных на Azure и про то, как можно их учить бесплатно.


Кстати я продолжаю общаться с разными студиями Xbox, и если Minecraft и Rare (создатели Sea of Thieves) +/- довольны Databricks, но еще далеки от совершенства, то вот Turn 10 (создатели Forza) решили пойти по пути Azure Synapse. Оказывается, когда вышел Synapse, то они выпустили поддержку Delta Lake и Serverless SQL Engines. Пока еще сыровато, но звучит многообещающе. Я больше всего боюсь, что в один прекрасный день, Databricks уйдет из Azure, и останется мне только Synapse. Я очень хочу попробовать кейсы для DataBricks, чтобы запускать ML модели внутри игры в режиме реального времени, пока не знаю, как это работает, но технологии позволяют так делать. Сейчас основной проект это миграция HDInsight (Azure Hadoop)+Hive на Databricks.

Я часто тут затрагиваю тему сертификации, вот мои сертификаты за 10+ лет. 4 из них fake. Попробуйте угадать какие fake в опросе ниже.

Продолжаю про ценность сертификатов. У меня по ним примерно такая история:
- SnowPro Core - я даже не пытался, но у меня был купон на бесплатную сдачу. Это вводный экзамен, просто было жалко времени теорию повторять.
- AWS BigData - я прошел все тренинги и лабы, осталось только зубрить теорию бесполезную. Стало жалко времени.
- AWS Cloud Practitioner - я сдавал честно 2 раза, и какждый раз был сбой в программе онлайн экзаменов. 3й раз я просто забил.
- Pentaho DI - я набрал 73%, а нужно было минимум 75%. Пересдавать это уже дорого.

То есть эти 4 fake. Реально для себя я не ощущаю полезности их наличию. Тренинги к подготовке AWS, очень важны и полезны, а вот учить теорию наоборот. Они весят в LinkedIn и больше служат как приманка для рекрутеров. Это как ловить рыбу и вокруг насыпать приманку, чтобы ее привлечь🤫

DAMA CDMP я сдал без подготовки на конференции EDW. Причем там оплачиваете, только если успешно сдали)) Во время сдачи я очень очень быстро делал CNTR+F (search) в книги по подготовке CDMP. Вообще это сертификат какой-то древний, даже нет картинки в Linkedin.

2xTableau я сдал честно, так как нужно было стать партнером Tableau в British Columbia. К сожалению, каждые 2 года они expired. Но реально пользы в них никакой. Больше я знать не стал. Главные знания из практики.

2xSplunk я сдавал в Москве по той же причине, было требование партнерства. Тренинги были крутые, а вот сертификаты бесполезны. В 2016 году меня не взяли в Splunk в Toronto.

Я еще не указал сертификат по Microstrategy. Я его тоже получил честно, тоже бесполезный.

2xIBM тоже было требование партнерства в Москве. Полная профанация. Мне даже ответы дали из IBM😂

SAP BO сдал честно в центре SAP в Москве, было крутое ощущение. Но пользы не было.

2x Teradata сдавал честно, но готовился по dump ответов. Это было необходимо, так как работал в Терадата.

В общем, сертификаты могут быть нужны в следующих случаях:
1. У вас мало или вообще нет опыта, но вам надо показать обратное -> сдавайте сертификат
2. Вы работаете в консалтинге и вам необходим экзамен, так как это требование партнерства. Если все оплачивают и дают время на подготовку, то почему бы и нет.
3. Ваш работодатель оплачивает вам подготовку, экзамены и очень ценит сертификаты на годовой оценке, тогда конечно нужно получить парочку.

Я бы еще мог к себе добавить сертификатов по Azure и Databricks. Может быть добавлю потом. Никто, никогда не попросил меня прислать proof сертификата. Так что смело добавляйте 2-3 к себе по технологиям, которые вы хорошо знаете!

Детская книга про data science https://www.dominodatalab.com/childrens-book-florence-the-data-scientist-sweepstakes/ (вроде бесплатная)

Я потратил 4 месяца на full time изучение Databricks на Azure. Вчера написал письмо пользователям, что вот все готово, переходим с HDInsight/SQL Server на Databricks. А сегодня оказалось, что больше мы не используем Databricks, и теперь Synapse Analytics. У которого тоже есть managed spark, delta lake, но все это еще местами сыровато. Все мои планы про крутые кейсы на databricks, про collaboration и продвижение продукта среди студий Microsoft улетучились. С завтрашнего дня начинаю ковырять Synapse. Чувствую себя примерно, как переходить с Tableau на Power BI, и вам обещают, что все будет так же и даже лучше🤪 Последние 4 месяца я в голове строил планы про архитектуру решения, возможные use cases, общался с другими командами и убеждал их в превосходстве Databricks над другими решениям, и многое другое, а теперь все это стало не актуальным, надо будет разобраться как это сделать на Synapse.

В любом случае опыт хороший получил по Databricks. Принципы Spark, pyspark и delta lake останутся неизменны. Но есть недостатки, например максимальная версия, которая есть у Synapse -> Spark 2.4.

Из хорошего, будет легче в datalearn засунуть Databricks и Synapse Analytics.

С виду полезная книга