Работаете с маркетинговой аналитикой? Вот вам 7 уроков от модного вендора - Segment. Прям такой хайповый продукт, у многих он есть, особенно стартапы его любят.

Вообще вне зависимости от инструмента, можно просто посмотреть, что они делают с данным, какие бизнес кейсы, какие проблемы хотят решить, ну и потом на следующем собеседовании выдать за свое😉 #faketillyoumakeit

Бесплатный вебинар https://www.dataversity.net/aug-21-webinar-the-future-of-bi-isnt-a-bi-tool/

Каждый из облачных провайдеров будет вам рассказывать о их надёжности и безопасности. Но это больше маркетинг. А в результате страдает бизнес. Вот статья, в которой СТО компании принял решение перейти с Гугл на Амазон из-за сбоев. Готовы ли облака к бизнес критикал процессам? Возможно, если это заложить в архитектуру решения.

Работает с питоном? Мне нравиться использовать Jupyter Notebooks. Вот хорошая статья про этот блокнот. freecodecamp.org: How to optimize your Jupyter Notebook.
https://www.freecodecamp.org/news/optimize-your-jupyter-notebook/

23 Октября будет онлайн конференцию по аналитике https://content.dataversity.net/2019EAORegistration.html

Еще один интересный тренд, согласно иследованию Макинзи, которое они провели среди директоров, показывает, что организации уже не хватает одно облачного вендора, и чтобы быть более гибкими, компанию используют несколько вендоров. То есть уже можно мыслить шире, когда мы создаем решение в облаке.

Привет! от лица Rock Your Data буду выступать на конференции про построение решения для маркетинговой аналитике в облаке в эти выходные https://conference.smartpayment.pro/marketing-funnel/

Сегодня я выступаю в офисе McKinsey Boston вместе с их дочерней компанией QuantumBlack, которая является (для меня) самой крутой в мире консалтинговой компанией по аналитике. Поэтому я хочу, чтобы Rock Your Data была чем-то похожа на них, но у нас пока нет бизнес консалтинг партнера, но идея правильная, да и офисов по всему миру😎

Вот презентация.

*Про Матиллион я демо покажу, а в презентацию просто накидал скиншоты.

Ещё один пример миграция он премис в облако: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-to-migrate-from-ibm-netezza-to-amazon-redshift-with-no-downtime/

Meetup прошел супер! Секрет простой, надо побольше гифок в презентацию и побольше шутить. Люди хотят развлечений вечером после работы, а не скучные рассказы как там все в облаке работает;)

Интересная статья про сравнение аналитики и статистики как отдельных дисциплин.

Хороший курс по основе работе с данными - трансформации и визуализация.

Я нираз писал про Snowflake. Вот и книжка почти готова. На вопрос зачем столько книг писать? Ответ простой, написать книгу - это всего лишь возможность, которая создаст еще больше возможностей. Особенно если учесть, что Rock Your Data нацелена на облачную аналитику, то такие книги лишь укрепят авторитет компании для партнеров и клиентов.

Если кто в Ванкувере в эти дни - Велком! Осталось разобраться как работает Azure, и подготовиться к экзамену DP-200 Data Platform Engineer ну и все материалы подготовить. Если у кого чего есть, поделитесь. Я нашел интересный курс на Linux Academy - Azure D200 Certification Prep.

Команды curl вам пригодиться! Если вы работаете с данными и не знаете, что это такое, то в этом посте подробно описано с примерами и упражнениями. https://jvns.ca/blog/2019/08/27/curl-exercises/

Слышали о CAP теореме? В CAP говорится, что в распределенной системе возможно выбрать только 2 из 3-х свойств:

C (consistency) — согласованность. Каждое чтение даст вам самую последнюю запись.
A (availability) — доступность. Каждый узел (не упавший) всегда успешно выполняет запросы (на чтение и запись).
P (partition tolerance) — устойчивость к распределению. Даже если между узлами нет связи, они продолжают работать независимо друг от друга.

Обычно, когда мы собираемся строить решение Big Data, то вам стоит подумать, какие 2 требования наиболее важны для проекта.