Бесплатный ETL инструмент Luigi, раньше не встречал. Некоторые команды используют в Amazon.

Сегодня изучал новый функционал Tableau - Ask Data. Позволяет нам писать текст, типа ‘what is the sales amount by category last year?’. И сама строит отчет. Удобно для бизнес пользователей. Но чтобы это заработало, нужно в порядок привести данные, понять бизнес требования и тп. То есть все то, что обычно игнорируется, необходимо сделать. То есть Ask Data, это как тест работы Data и BI инженера. Если бизнес может работать с этим и все работает как надо, значит все хорошо. Если что-то не работает, значит, где-то есть недоделки. И я написал блог пост на эту тему https://link.medium.com/wLobSawVUW

Pyhton уже обязательный в требования к банковсим вакансиям согласно этой статье https://news.efinancialcareers.com/uk-en/3001136/python-for-banking-jobs

Amazon The 2 and 5 Promise - это обещание кандидату дать фибдек после собеседование через 2 дня после телефонного собеседования и 5 дней после onsite собеседования. Кстати в Европе есть много вакансий в Амазон и некоторые из них имею возможность Sponsorship, но я не знаю как это работает. Есть крупный офис в Мюнхене, недавно открылся офис в Мадриде, AWS и Kindle в Люксембурге

Удаленная работа аналитика данных: https://zapier.com/jobs/4210183002/data-analyst/

Snowflake и Tableau это очень модно! А если еще и Slalom Consulting это внедрит, то вообще будет шоколадно) НО очень дорого!!!А вы что хотели. https://medium.com/slalom-data-analytics/unleash-an-avalanche-of-insights-with-snowflake-and-tableau-b9276a9d9191

Новы пост про Snowflake на Microsoft Azure https://medium.com/rock-your-data/meet-snowflake-on-azure-d2f33858a851

Приятно смотреть насколько профессия Инженера данных booming в Северной Америке. Я думаю она достаточно кристализовалась, напоминает шумиху про Big Data и Data Science в прошлом. В итоге хороший Data Engineer ни чем не хуже хорошего Data Scientist или Big Data Engineer (что практически тоже самое).

Немножко юмора! И да, с понедельника пилим Alexa в Бостоне (east coast) из Виктории (west coast), на таком растоянии. Команда создает analytics data product и делает Alexa еще умней. Например, есть целая команда, которая работает с Alexa Timer, а это всего лишь маленькая фича, но очень популярная🙈

Customer Analytics is the more versatile applications on data science across every industry.


Reading list by Steve Nouri
1-Customer Life Cycle:
https://lnkd.in/gEgBNJu
2-Recommend the Best Channels for Contact:
https://lnkd.in/gvJXmp5
3-Customer Lifetime Value:
https://lnkd.in/gpYnZX3
4-Clustering and Predictive Analysis of group problems:
https://lnkd.in/gchcPCA
5-Use Algorithms to Recommend Items to Customers in Python( Cross-selling, Up-selling ):
https://lnkd.in/gzzuFJh

Sample Dataset: https://lnkd.in/g9wZcmj

For Other Business Applications you can see at
1. Data Science Process https://lnkd.in/fMHtxYP
2. Data Visualization in Business https://lnkd.in/fYUCzgC
3. Understand How to answer Why https://lnkd.in/f396Dqg
4. Know ML Key Terminology https://lnkd.in/fCihY9W
5. Understand ML Implementation https://lnkd.in/f5aUbBM
6. ML Applications on Marketing https://lnkd.in/fUDGAQW
and Retail https://lnkd.in/fihPTJf