Я думаю все из вас знают Shopify, конструктор для создания интернет магазинов, особенно удобно для dropshipping. Мне попалась статья сегодня о том, что их акции выросли в цене. Там написано детально почему так произошло. Но идея поста не о Shopify, а о том, как аналитика, инжиниринг данных приносят business value для компании. Я уверен, весомая доля их успехов, именно в создании правильной аналитической платформы, сбора данных, поиск скрытых закономерностей и использование Machine Learning. Все это позволяет компании видет возможности для роста бизнеса и обрубать расходы.

Было бы классно иметь в своем портфолио или резюме похожие булет поинты. Идея не в том, чтобы перечислить список технологий, а в том, чтобы показать как вы помогли компании достичь успехов (заработать денег)

Кстати если говорить про очень классные книги, то книга The Motley Fool Investment Guide for Teens: 8 Steps to Having More Money Than Your Parents Ever Dreamed Of которую написали основатели Motley Fool, стоит чтобы ее прочитали

А вот кстати вакансия, про которую я говорил. Мне нравиться, что это не традиционный DW/BI, а на стыке ML/AI, то есть работать вместе с ребятами, которые используют передовые методы машинного обучения. Я им честно сказал, что статистику я плохо знаю, pyhton тоже не очень, надеюсь чему-нибудь научиться. И рассказал, как я самостоятельно учил Spark и Hadoop, чтобы решить бизнес проблему.

Раньше, чтобы получить работу, нужно было врать, как мы строили космические корабли. Теперь наоборот, нужно быть честным, говорить о своих проблемных местах, но обязательно сказать, что у вас есть опыт самостоятельно разобраться (погуглить) в любом вопросе и найти самое лучшее решение.

С таким темпом развития технологий не возможно знать все. Только поймешь что-то одно, сразу появятся новые технологии и решения. Как грибы, нет смысла бросаться на все вподряд, главное понять основы и принципы, а остальное можно погуглить.

Лучший совет, выучить что-то одно очень хорошо: BI tool, SQL или ETL tool, и поймите как с помощью это вы можете принести пользу бизнесу (заработать денег), а все остальное уже придет по необходимости.

Важные новости про облачные технолониги - “Confluent создает новый типа лицензии для открытого ПО, чтобы бороться с облачным браконьерством”.

Производители открытого ПО возмущены тем, что облачные провайдоры, такие как AWS, GCP, Azure используют их решения, для монетизации своих сервисов. В статье приводится пример Apache Kafka - это открытое ПО, AWS недавно выпустило Saas версию Kafka и продает ее клиентам. Производители открытого ПО с этим не согласны и поэтому начинают изменять условия открытой лицензии, чтобы ограничить гигантов в использовании их продуктов.

В целом этот тренд будет развиваться и отразиться на модели работы облачных провайдеров. https://www.datacenterknowledge.com/open-source/confluent-creates-new-open-source-license-stop-cloud-poaching

GCP сервисы по назначению

А вот они же графически

Почему каждому из нас следует разбираться в визуализации данных?

Визуализация данных является неотъемлемой частью делового общения сегодня. Возможно, Вы делитесь результатами работы своего отдела или строите маркетинговую кампанию, но в любом случае точная визуальная коммуникация поможет Вам принять ключевые бизнес-решения и связаться с Вашей аудиторией.

Читать подробнее

The Law of diffusion of Innovations stated by Everett M.Rogers pertains to the bell curve of product adoption. The curve outlines the percentage of the market who adopt your product, beginning with the Innovators (2.5%), followed by Early Adopters (13.5%), Early Majority (34%), Late Majority (34%) and Laggards (16%).

Написал пост про Data Lake https://medium.com/rock-your-data/getting-started-with-data-lake-4bb13643f9

AWS Innovate - Databases & Analytics Edition - online webinars. https://pages.awscloud.com/NAMER-field-OE-AWS-Innovate-Databases-and-Analytics-Edition-2019-reg-event.html

A Chinese startup is offering its clients to reconstruct old/damaged pictures using artificial intelligence.