5 принципов работы с данными, которые остаются актуальными спустя 10 лет скачать в хорошем качестве

5 принципов работы с данными, которые остаются актуальными спустя 10 лет

Когда я начал работать с данными в 2015 году, Hadoop был на пике популярности. Случайно просматривая старый аккаунт в Instagram, я наткнулся на фотографию с конференции DAMA, спонсором которой выступила компания Horton Works (вы можете увидеть её ниже). В то время Hadoop и его экосистема были повсюду: Hortonworks, Cloudera, MapR – каждый обещал изменить будущее данных. Прошло всего десять лет, и многие новые специалисты даже не знают этих имён. И всё же в сфере data engineering десятилетие – это едва ли достаточный срок для того, чтобы фундаментальные основы изменились. За циклами ажиотажа и новыми логотипами скрываются многие прежние проблемы. Итак, давайте поговорим об этом! Если вам понравилось это видео, посмотрите другие мои лучшие видео. Что такое BigQuery — подробное объяснение и практическое руководство    • What Is BigQuery - Breaking Down What BigQ...   Что такое Snowflake — подробное объяснение, что такое Snowflake, как работают кредиты Snowflake и многое другое    • What Is Snowflake - Breaking Down What Sno...   Если вы хотите быть в курсе моих новостей о поле данных, подпишитесь на нашу рассылку здесь. https://seattledataguy.substack.com/​​ Или загляните в мой блог https://www.theseattledataguy.com/ Кроме того, если ваша команда пытается понять, следует ли создавать пакетные конвейеры или конвейеры реального времени, обратите внимание на Estuary, чтобы вам больше не пришлось выбирать (я являюсь консультантом Estuary)! https://estuary.dev/ Если вы хотите поддержать канал, можете оформить платную подписку на мою новостную рассылку. https://seattledataguy.substack.com/s... Теги: Проекты по обработке данных, Идеи проектов по обработке данных, Источники данных для проектов, Источники данных для проектов по аналитике данных, Портфолио проектов по обработке данных _____________________________________________________________ Подписаться:    / @seattledataguy   _____________________________________________________________ Обо мне: Всю свою карьеру я посвятил всем формам данных. Я занимался разработкой алгоритмов для выявления мошенничества, снижения повторных госпитализаций пациентов и пересмотром полисов страховых компаний с целью снижения общих расходов на здравоохранение. Я также участвовал в разработке аналитики для маркетинга и ИТ-операций, чтобы оптимизировать ограниченные ресурсы, такие как сотрудники и бюджет. Я предоставляю частные консультации по вопросам науки о данных и инженерии как самостоятельно, так и в составе компании Acheron Analytics. У меня есть опыт как практического решения технических проблем, так и помощи руководству в разработке стратегий для максимизации эффективности данных. *Я участвую в партнёрских программах. Если ссылка отмечена звездочкой (*), я могу получить небольшую часть дохода без каких-либо дополнительных затрат для вас.