Про мои проекты в Alexa. Наксолько сильный прессинг и сжатые сроки, что я как мальчик на картинке. Но одно радует, что решения Data Engineering до меня уже хуже не будет.

Гугл запустит challenge для сертификации! Отличный вариант начать изучать Data Engineering и Cloud. Если кто запишется дайте знать! Интересно узнать результат!

Хорошо объясняют, что такое p-value. Я использовал p при A/B тестировании или при построении прогноза (бюджетирование). Но это такие easy варианты для тех кто со статистикой на Вы.

Рекрутер из штатов делится информацией, на что он обращает внимание, когда просматривает кандидатов.

Отправь свое имя на марс https://mars.nasa.gov/participate/send-your-name/mars2020

Попался интересный ресурс https://www.insightdataengineering.com/. Как я понял это не просто традиционные онлайн курсы, по крайней мере по первому взгляду. Было бы интересно пройти 7ми недельный интенсив, но цены не видно, может быть дорого. Другой интересный курс - Data Literacy

Возможность подписаться и получить бесплатно книжку The 17 Key Traits of Data Literacy. Это я нашел на сайте, который вчера скинула. Оказывается его автор развивал Tableau Public и написал книжку Communication with Data (O'Reilly). В общем он знает о чем говорит. А сам термин Data Literacy означает понимание данных. То есть, вы видите отчет первый раз в жизни, там графики, таблички и нифига не понятно. И вот такие вот курсы научат вас воспринимать информацию с отчетов и дашбордов. Это примерно как понимать настоящие чертежи, если вы никогда не работали с этим, просто так не разобраться. Как я понимаю это для бизнес аудитории и не очень часто я слышу про это. Точнее я вообще на работе с таким не сталкивался никогда. Век живи, век учись!🤗

Примеры работы с текстом в Табло.

Лучший способ научиться - это учить других!🤺

Курс по Power BI - бесплатно на EdX.

Если вы совсем новичок и хотите работать с данными, то можно начать с простого - с Экселя. Вот и курс. Курсы на английском. Это хорошо, нам не нужно искать легких путей. Все термины по аналитике на английском, не обходите курсы на английском.

В Алексе мне часто приходиться првоодить собеседования для BI и Data Engineer. Я это очень не люблю. Собеседование занимает 1 час, потом еще надо писать подробный отчет, это еще 30 минут. Самое обидное в этой истории, что на эти вакансии я собеседую только специалистов из индии. Они классные ребята, они учатся программирования с детского садика, в их резюме можно найти все технологии мира и все ключевые слова по специальности, они знают все и ничего не знают. Например скоро буду собеседовать Top-Tier IT Consultant (Data Management Expert | Innovation Leader | Visualization Enthusiast), это я не придумал, а скопировал у него.

Меня больше интересует вопрос, что делают Канадцы и Американцы? Почему все Research Scientist/Data Science позиции занимают китайцы, а все BI/DE/BigData индусы. Конечно есть и местные ребята и из Европы из России и Украины, но это больше исключение из правил. Одно можно сказать точно, они могут хреначить круглосуточно (учиться, работать, карабкаться вверх). За счет этого они пробиваются вверх. Шансы у всех равны и возможности тоже, а вот мотивация разная. Если бы мне попался русскоговорящий кандидат, я бы наверно обрадовался; Другой вопрос, что собеседования в Амазон построены таким образом, что сразу собеседуют 5-6 человек и каждый отвечает за свою маленькую область.

Отличный white paper - Google BigQuery экономически выгодное решение и стоимость TCO (Total Cost of Ownership - цена владения) 26-34% меньше, чем у аналогов. Конечно, тут и маркетинг, но в целом облачное хранилище дешевле и проще в эксплуатации.

Из документа