Компания Alteryx купила компания по data science, которая помогает автоматически выбирать features для моделей. Сам по себе Alteryx довольно популярен, изначально это был настольный ETL tool, которые был нацелен на бизнес пользователей и умел создавать Tableau extracts. Потом появилась серверная версия и много примочек для data science. Очень популярный продукт среди аналитиков. Часто используется вместе с Tableau, хотя у Tableau есть Tableau Prep (вообще голяк). Вывод простой, сейчас тренд на упрощение data science/machine learning. Уровень входа в профессию будет понижаться за счёт упрощения ПО. Так было много лет назад с BI. Чтобы создать отчёт нужно было много водить, а теперь мы просто пару кликов мышкой.

Пример использования python для финансовой отчётности.

Уже существует DeepFashion, например из базовой фотографии создаются копии разных поз. Можно сэкономить на продакшане. Был еще другой проект DeepNude но его прикрыли по понятным причинам))

Нашел прикольный сайт агрегатор ивентов. И в нем вот есть всреча аналитиков (бесплатно) в яндекс https://events.yandex.ru/events/data-driven-2019

В Северной Америке без кофе никуда!☕️

16 Октября AWSomeDay, можно подтянуть знания по cloud.

Сегодня увидел, что главный менеджер Tableau в Канаде перешёл в другую компанию. Ploty это Канадская компания по визуализации данных. Это говорит о том, что в Канаде у Табло не вся так хорошо, как хотелось бы. Да и в целом с облачной аналитикой печалька пока.

Вот вот, и я им говорю что одни бананы и все))

С послденей конференции Amazon, это Venn диаграмма специальностей. Я полностью согласен с пересечениями. PM = Product Manager, DBA and DBA = Data Base Admin/Engineer. SDE = Software Development Engineer. BIE = Business Intelligence Engineer. Research Scientist and Applied Scientist = ML Engineer.

Чтобы получать ROI от использования Cloud, необходимы развивать skills.

Другая картинка про скилы и роли

Онлайн тренинг по spark на aws

На всякий случай напомню про бескрайне полезный бесплатный марафон, сделали ребята из Дата Йоги. Торжественно креплю волшебную ссылку:

https://tableau.pro/marathon42

Кстати, задать вопросы или/устроиться на работу, связанную с Tableau, можно в специальном чате: @tableau_chat

В новостях Accenture CTO, сказал классную вещь. Все боятся, что AI заменит людей на работе, но это не совсем так. На самом деле это даст возможность посмотреть на "работу" с другой стороны и переосмыслить.

Регрессия - самый популярный метод для data science, и даже если вы внедряете AI и ML, то часто это всего лишь регрессия. Может посмотреть, как строить линейную регрессию в питоне.

Amazon окончательно мигрировал с Oracle (использовали для OLTP и DW) в облако AWS, что дало много преимуществ для бизнеса. В этом и есть большой плюс облака.

Интересный вариант визуализации geo данных в map box