Инжиниринг Данных – Telegram
Инжиниринг Данных
23.5K subscribers
1.98K photos
56 videos
192 files
3.19K links
Делюсь новостями из мира аналитики и карьерными советами.

15 лет в Аналитике и Инжиниринге Данных, 10 лет в MAANG

🛠️ dataengineer.ru | 🏄‍♂️ Surfalytics.com

№5017813306

Реклама:
https://almond-rule-130.notion.site/1199f595f76a8030ba1be1e607c9a8ce
Download Telegram
Всем привет, у меня есть прикольное предложение для новичков HR;

Что нужно: 1-2 человека, кто работает с HR или хочет работать в этом направлениие, знание английского (чтобы собеседовать), возможность обновить Linkedin профайл, чтобы написать про Location/Company name.

Задача: Нужно помогать общаться с потенциальными кандидатами. Необходимости их нанимать нет.

Это напоминает чем-то "Мертвые души" Гоголя, но не все так плохо. Живой HR, живые кандидаты, реальный опыт. Главное, что компания виртуально будет казаться больше и солидней, это что-то типа продвижение бренда. Это и есть цель этого упражнения.


Зато вы можете называться Talent Leader, People Operations или как угодно, практиковать анлглийский, и вообще собеседовать кого хотите (junior->Senior Executive) правда в области аналитики. Можно это рассматривать как стажировка удаленная, а даже можно будет выписать справку, что так и так были проекты, есть результаты и тп.

Можно конечно создать вообще левые профайлы, но так-то слишком скучно, а тут можно совместить приятное с полезным.

Если что, пишите в личку @dimoobraznii

Вообще мечта opportunity!
Амазон думает не только о клиентах с dissabilities, но и дает возможность людям работать и быть нужными. Видео про Майкла, он слепой, но программирует. Я его встретил в Seattle Airoport, когда летел в Boston. https://youtu.be/EjKuY7ql4Ug
Вы уже знаете, Snowflake это облачное хранилище данных нового поколения, очень популярное в Штатах и Европе. На него даже мигрируют с Redshift. Он доступен на Azure и AWS. Вот ближайший вебинар https://www.snowflake.com/webinar/snowflake-on-azure-modern-data-analytics-apac/
А вот серия вебинаров по Tableua про Dashboards https://www.tableau.com/learn/series/dashboards
Новый whitepaper - Инструкция для Машинного Обучения. Ничего нового, красивый документ и introduction to ML.
Прошел Google Next. Google серьезно инвестирует в аналитические решения. Сейчас очень много новостей про новый сервис для интеграции данных - Cloud Data Fusion. Можете ознакомиться. Я думаю из плюсов хорошая интеграция с BigQuery и Google сервисами. Но из минусов - нет преднастроенных коннекоторов, например SalesForce, Jira и тп. И нет удобного механизма для создания трансформаций. https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/google-cloud-smart-analytics-accelerates-your-business-transformation?utm_medium=nu_ne_hrena_sebe
Амазон проводит много конференция, но самая инновационная это re:MARS.

Это про будущее, космос, ракеты и тп, только недавно узнал побробности про нее.
M = Machine Learning
A = Automation
R = Robotics
S = Space

На этой недели я в Сиэтле, сегодня выступаю на конференции SubTech2019, ничего космического, топик - создание Data Lake, как, зачем и почему. Вместе со мной будут выступать ребята из Twitch, они будут про свой подход рассказывать, у них там все серьезно, несколько тысяч таблиц в озере. Я расшарю свою презенташку потом. Еще из интересного, я попробовал сегодня комментировать stories in Instagram, про Сиэтл и Амазон, если интересно заходите))

В субботу полечу в Edmonton, выступать на конференцию Microsoft, буду рассказывать про Cloud Analytics на Azure, хороший challenge, если учесть, что я не работал с Azure. Это же классика - fake it till you make it, интересно, что получится.

После всех своих многочисленных выступлений, я понял, что все оценивают презентацию только по одному критерию, скучно или нет. Как мне сказал директор Tableau по Канаде, "не надо быть скучным и говорить про ценность данных и аналитики, люди хотят театр", и действительно, хотите получить внимание аудитории, подарите им театр. А то вчера я почти заснул на конференции тут, театра не было.
Из моей презентации, Озеро Данных - для чайников. На примере, мы делаем фотку, сохраняем в облаком (Ingestion and Storage), фото обрабатывается и собираются метаданные (Process), и мы можем обращаться к данным (Catalog and Search), ну конечно все очень Secure.
А так выглядит data lake by AWS. Все данных сохраняются в S3. Главный challenge это собрать метаданные, чтобы люди могли самостоятельно найти данные, которые им нужны.