O'Reilly опубликовали результаты опроса по зарплатам, которые они провели среди подписчиков Data&AI.
Вот основные моменты:
- Средняя зарплата 146000 US$.
- За последние три года в среднем у людей зарплата выросла на 9252 US$ в год, то есть на 2.25%. Нашлось 8% бедолаг, у кого заработок понизился.
- Толька 22% крепко призадумались о смене работы, возможно из-за пандемии все хотят надежности и боятся поменять работу
- В Калифорнии самая высокая средняя компенсация - 176000 US$, затем NY и Boston (MA штат)
- 84% зарплат женщин оказались меньше их коллег мужчин, зато у женщин было больше ученых степеней
- Многое товарищи прошли сертификация AWS и Azure, и это положительно сказалось на доходах
- Многое из опроса проходят тренинги и проходят курсы.
А что я думаю о результатах?
- Так, я не понял где зарплаты по 500 000 US$, на графиках шкала заканчиватся на 200 000 US$🤔
- Почему у женщин зарплаты меньше? Если мы только и слышим о равенстве в западном мире. Возможно, мужики более наглые и не стесняются торговаться?
- Понятное дело в ИТ все время надо учится, а то будет как у 8% бедолаг - понижение зарплаты
- В списке языков Python и SQL где-то по середине, а сверху Rust и Go. На них тоже делают Data&AI? Кто использует PERL для аналитики, тот вообще, мягко говоря, неудачник (судя по графикам). Еще мне понравился язык D.
Получается очень красивое название у опроса и цель хорошая была, но как-то получается бесполезные результаты, а вы что думаете?
Вот основные моменты:
- Средняя зарплата 146000 US$.
- За последние три года в среднем у людей зарплата выросла на 9252 US$ в год, то есть на 2.25%. Нашлось 8% бедолаг, у кого заработок понизился.
- Толька 22% крепко призадумались о смене работы, возможно из-за пандемии все хотят надежности и боятся поменять работу
- В Калифорнии самая высокая средняя компенсация - 176000 US$, затем NY и Boston (MA штат)
- 84% зарплат женщин оказались меньше их коллег мужчин, зато у женщин было больше ученых степеней
- Многое товарищи прошли сертификация AWS и Azure, и это положительно сказалось на доходах
- Многое из опроса проходят тренинги и проходят курсы.
А что я думаю о результатах?
- Так, я не понял где зарплаты по 500 000 US$, на графиках шкала заканчиватся на 200 000 US$🤔
- Почему у женщин зарплаты меньше? Если мы только и слышим о равенстве в западном мире. Возможно, мужики более наглые и не стесняются торговаться?
- Понятное дело в ИТ все время надо учится, а то будет как у 8% бедолаг - понижение зарплаты
- В списке языков Python и SQL где-то по середине, а сверху Rust и Go. На них тоже делают Data&AI? Кто использует PERL для аналитики, тот вообще, мягко говоря, неудачник (судя по графикам). Еще мне понравился язык D.
Получается очень красивое название у опроса и цель хорошая была, но как-то получается бесполезные результаты, а вы что думаете?
O’Reilly Media
2021 Data/AI Salary Survey
In June 2021, we asked the recipients of our Data & AI Newsletter to respond to a survey about compensation. The results gave us insight into
Народ, вы используете docker для DE? В каких случаях можно получить преимущетсва?
PS Никогда не использовал в продакшн.
PS Никогда не использовал в продакшн.
Microsoft опубликовал курс IoT for Beginners https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners
И там же есть Beginner's Series to Blockchain https://github.com/microsoft/beginners-series-blockchain
GitHub
GitHub - microsoft/beginners-series-blockchain: Beginner's Series to Blockchain
Beginner's Series to Blockchain. Contribute to microsoft/beginners-series-blockchain development by creating an account on GitHub.
Еще одна новая книга по Табло от Орейли
https://www.oreilly.com/library/view/tableau-desktop-cookbook/9781492090106/
https://www.oreilly.com/library/view/tableau-desktop-cookbook/9781492090106/
Облака это круто, говорили они… Но вот, что-то поломалось в облаках и соц сети отвалились
https://www.theverge.com/2021/10/4/22708989/instagram-facebook-outage-messenger-whatsapp-error
https://www.theverge.com/2021/10/4/22708989/instagram-facebook-outage-messenger-whatsapp-error
Forwarded from George Vinogradov 🍀
Привет!
В Новартис ищем стажера аналитика на 1-2 месяца.
Работа с Excel, Alteryx, Qlik, Python + power point
Офис в Москве м. Сокол. Можно рассмотреть и частичную удаленку
В datalearn много новичков, вероятнее всего, кому-то точно будет интересно 😊
В Новартис ищем стажера аналитика на 1-2 месяца.
Работа с Excel, Alteryx, Qlik, Python + power point
Офис в Москве м. Сокол. Можно рассмотреть и частичную удаленку
В datalearn много новичков, вероятнее всего, кому-то точно будет интересно 😊
Forwarded from Pasha Finkelshteyn
Чатик, я вам новый дайджест принёс!
https://jb.gg/ectvj9
https://jb.gg/ectvj9
The JetBrains Blog
Data Engineering Annotated Monthly – September 2021 | The Big Data Tools Blog
In most countries, students start learning in September. As data engineers, let’s follow their lead and learn something new, too! I’m Pasha Finkelshteyn, and I’ll be your guide through this month’s ne
6 Октябра Plotly выпускает Dash 5.0 и будет рассказывать про него.
Dash - the leading low-code platform for AI apps (Можно и BI построить). Dash (open source) & Dash Enterprise let you build & deploy analytic web apps using Python, R, and Julia. No JavaScript or DevOps required.
Plotly - Open Source Graphing Libraries
Interactive charts and maps for Python, R, Julia, ggplot2, .NET, and MATLAB®.
Dash - the leading low-code platform for AI apps (Можно и BI построить). Dash (open source) & Dash Enterprise let you build & deploy analytic web apps using Python, R, and Julia. No JavaScript or DevOps required.
Plotly - Open Source Graphing Libraries
Interactive charts and maps for Python, R, Julia, ggplot2, .NET, and MATLAB®.
Plotly
Plotly: The front end for ML and data science models
Dash apps go where Tableau and PowerBI cannot: NLP, object detection, predictive analytics, and more. With 0.5M+ downloads/month, Dash is the new standard for AI & data science apps.
Статья про назначение __init__ .py
Medium
What’s __init__ for me?
Designing for Python package import patterns
Forwarded from Konstantin Glushchenko
Воспользуясь советом Дмитрия :)
Ну вдруг) интересно же!
Наша дата-команда ищет на большой проект 2 инженеров данных уровня мидл и выше с твёрдым знанием T SQL.
Задачи проекта - создание моделей в хранилище данных у клиента под процессную аналитику, включая интеграцию и достаточно нестандартный подход к etl.
Полагается построение хранилища не по тз, а с головой, под решение аналитических бизнес задач, дальше на моделях строим как обычно всякие дашборды.
Суть всей создаваемой аналитики - поиск возможностей для изменения и улучшения процессов компании.
Будем рады и ооочень ждем:) 🤳🏼
Пишите
Хоть какое то описание на hh:
https://hh.ru/vacancy/46371781?from=employer
Ну вдруг) интересно же!
Наша дата-команда ищет на большой проект 2 инженеров данных уровня мидл и выше с твёрдым знанием T SQL.
Задачи проекта - создание моделей в хранилище данных у клиента под процессную аналитику, включая интеграцию и достаточно нестандартный подход к etl.
Полагается построение хранилища не по тз, а с головой, под решение аналитических бизнес задач, дальше на моделях строим как обычно всякие дашборды.
Суть всей создаваемой аналитики - поиск возможностей для изменения и улучшения процессов компании.
Будем рады и ооочень ждем:) 🤳🏼
Пишите
Хоть какое то описание на hh:
https://hh.ru/vacancy/46371781?from=employer
hh.ru
Вакансия Consultant/Senior Consultant - Data Assurance & Analytics - Risk Assurance в Москве, работа в компании Технологии Доверия…
Зарплата: не указана. Москва. Требуемый опыт: 3–6 лет. Полная занятость. Дата публикации: 17.08.2021.
У продуктовой команды чаще получается создать и запустить продукт, чем у дата команды создать аналитическое решение. Возможно стоит управлять дата командой как продуктовой?
There is a better way to build and run a data organization: run it as if you were building a Data Product and all of your colleagues are your customers. We believe this has the ability to transform your organization and help teams reach their true potential.
There is a better way to build and run a data organization: run it as if you were building a Data Product and all of your colleagues are your customers. We believe this has the ability to transform your organization and help teams reach their true potential.
Locally Optimistic
Run Your Data Team Like A Product Team - Locally Optimistic
Data teams aim to help the people in their organization make better decisions. Many data teams aren’t doing this as well as they could and are missing out on a huge opportunity, both for the organization and the team. This gap is due to teams not being set…
Статья про то, как начать в data профессии.
Ключевая фраза - I’d give 60% focus on SQL, with maybe 10% each for Git, CLI, Python, BI tools.
Я всегда топил за SQL! И в datalearn, кто учится, то знает, как надо начать и найти работу за 5 месяцев с 0.
General advice being - go and start doing analytics in your current position, utilizing whichever data skills/tools/etc you have access to. Guaranteed there are data pain points you can solve (which requires you to have some business acumen and soft skills to identify & work on!). This will get you real-life experience which you can leverage into a full-time position within a couple years.
Не важно кем вы работаете и что вы делаете, попробуйте начать использовать “аналитику”.
Вы доставляете еду? Запишите все в Excel табличку, и попробуйте проанализировать.
Продавец? Запишите кол-во клиентов, наименование продуктов, кто, что смотрел, откуда пришли и тп.
Студент? Постройте дашборд в экселе про кол-во занятий в день
Ничего не делаете? Выгрузите расходы из онлайн банка, и постройте отчет, чтобы сгруппировать покупки по 3-4 категориям за последний год.
В общем, вариантов много, но они нужны для вашего резюме, для вашей истории без практического опыта.
Ключевая фраза - I’d give 60% focus on SQL, with maybe 10% each for Git, CLI, Python, BI tools.
Я всегда топил за SQL! И в datalearn, кто учится, то знает, как надо начать и найти работу за 5 месяцев с 0.
General advice being - go and start doing analytics in your current position, utilizing whichever data skills/tools/etc you have access to. Guaranteed there are data pain points you can solve (which requires you to have some business acumen and soft skills to identify & work on!). This will get you real-life experience which you can leverage into a full-time position within a couple years.
Не важно кем вы работаете и что вы делаете, попробуйте начать использовать “аналитику”.
Вы доставляете еду? Запишите все в Excel табличку, и попробуйте проанализировать.
Продавец? Запишите кол-во клиентов, наименование продуктов, кто, что смотрел, откуда пришли и тп.
Студент? Постройте дашборд в экселе про кол-во занятий в день
Ничего не делаете? Выгрузите расходы из онлайн банка, и постройте отчет, чтобы сгруппировать покупки по 3-4 категориям за последний год.
В общем, вариантов много, но они нужны для вашего резюме, для вашей истории без практического опыта.
group by 1
Getting into Data
Rapid fire thoughts on transitioning from a technical role into "data"
Analytics adoption - what works?
The mind map in the figure below outlines the key ingredients for the successful deployment of BI and analytics capabilities.
The six key drivers of analytics adoption are ease of use, performance, training, data quality, coaching, and culture. Each category, in turn, has three contributing factors.
Organizations need a strategy to address each of these 18 factors if they want to maximize the adoption of BI and analytics capabilities.
The mind map in the figure below outlines the key ingredients for the successful deployment of BI and analytics capabilities.
The six key drivers of analytics adoption are ease of use, performance, training, data quality, coaching, and culture. Each category, in turn, has three contributing factors.
Organizations need a strategy to address each of these 18 factors if they want to maximize the adoption of BI and analytics capabilities.