В продолжение к теме про визуализацию данных решил поделиться книгой

Джин Желязны / Говори на языке диаграмм

Когда начинаешь искать работу и получаешь тестовые задания от всех подряд 😆😆😅

Знаете ли вы разницу между базами данных SQL и NO-SQL?

Для вас уже всё сделали.
📌 Канал @database_group рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках Баз Данных, SQL, NO-SQL и многом другом

Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки 👍

Transition Requirements (Переходные Требования)

🔎 Переходные требования описывают условия, которые должны быть учтены, а также все возможности нового решения, чтобы осуществить переход от текущего состояния системы (AS-IS) в целевое состояние (TO-BE).

📍Эти требования являются временными и действуют только в момент миграции системы или решения между состояниями.

📍Переходные требования должны обеспечивать эффективный и успешный процесс перехода на новое разработанное решение с учетом всех остальных видов требований (бизнес, функциональные, нефункциональные)

Переходные требования включают в себя:
- Правила преобразования и миграции данных (Source to Target Mapping документ, Диаграммы потоков и миграции данных, Словарь данных)
- Менеджмент и стратегия изменений
- Роли доступов
- Пользовательское тестирование (UAT)
- Инструкции пользователей и администраторов
- Обучение пользователей и стейкхолдеров
- Инфраструктурные изменения

#требования

Ставь реакцию, если пост был полезен для тебя 😉

Коммуникация. Сообщение (идея) как один из блоков коммуникации

Затрагивая тему soft навыков погружаемся дальше в коммуникацию ⬇️

Статья

#soft_skills

Привет!

Решил поделиться книгой, которая легко и быстро читается. Автор рассказывает про различные уровни аналитических методов, важность data-грамотности и принятия решений на основе данных.

Джордан Морроу / Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Язык R - один из наиболее востребованных навыков в сфере Data Science

R способен заменить Excel, BI платформы и даже Python в области анализа данных и Data Science.

В канале R4marketing вы найдёте множество русскоязычных обучающих материалов по языку R, среди которых:

- Заметки по анализу данных на R
- Бесплатные книги
- Бесплатные курсы
- Статьи
- Видео уроки

Подписывайтесь!

OLAP-кубы: что это и как применяется в аналитике данных?

📍что такое OLAP
📍операции над OLAP-кубами
📍ROLAP/MOLAP/HOLAP

Ссылка

Привет!

Давно ничего не писал, видимо в преддверии отпуска)

Сегодня оформил статью на Habr про главные термины в Scrum и Kanban, постарался добавить примеров для более четкого понимания.

Это важные навыки работы на проекте в команде, чтобы не потеряться в процессах и разговаривать на одном языке с коллегами

Ссылка на статью

Всем привет!

Пока я отдыхаю в отпуске и наслаждаюсь летним солнышком, на IT рынке продолжают появляться очень крутые предложения для специалистов. Хочу поделиться One Day Offer от Сбер ⬇️

Это приглашение на «быстрое свидание» с работой мечты в команде Сбера.

One Day Offer — самый короткий путь до оффера. Пройти собеседование и получить ответ в тот же день можно 16 и 17 июля по двум вакансиям: Data Engineer в ИТ-команду «Комплаенс» и Java Developer в ИТ-подразделение «Сеть продаж».

Как это работает?

Шаг 1. 16 июля или 17 июля (в зависимости от вакансии) подключитесь к онлайн-интервью.
Шаг 2. Получите предложение о работе, о которой мечтали, в тот же день.
Шаг 3. А дальше — вместе со своей командой разрабатывайте крутые и важные продукты Сбера.

Прочитать подробнее о вакансиях и отправить заявку на участие в One Day Offer можно здесь.

Привет!

Начинаю потихоньку выходить из отпускного состояния и вливаться в рабочий поток.
Тем более что с понедельника стартует работа на новом проекте 🔥

Вчера пришла в голову мысль создать отдельный канал для подборки и рекомендации книг, связанных с аналитикой. Решил туда добавлять ссылки на книги, которые читал (читаю) сам, услышал отзыв от коллег и знакомых, либо нашел другие источники с рекомендациями хороших изданий.

Основные темы, по которым хочется делать подборку:
📍 аналитика данных
📍 бизнес-анализ
📍 визуализация данных
📍 аналитические хранилища данных
📍 Data Science
📍 изучение SQL, Python
📍 аналитическое мышление и работа в команде

Часть из них конечно буду рекомендовать репостом в этот канал и кратко описывать суть и содержание

Канал Книги по аналитике

Привет!

Одним из процессов, с которым всегда работают на data-проектах - это ETL/ELT разработка.

ETL (extract, transform, load) - процесс извлечения, обработки и загрузки данных между системами или хранилищами данных.

Написал пост про применение Airflow для управления ETL/ELT процессами, так как этот продукт ОЧЕНЬ часто используется на проектах.

Сбор требований на дашборд не всегда является тривиальной задачей. Особенно, когда непонятно, что именно делать и какие практики существуют в этом направлении. Данную технику можно смело подглядеть в смежной области айти - у бизнес- и системных аналитиков в канале Бизнес-анализ & IT.

На Бизнес-анализ & IT ребята расскажут, как общаться с заказчиком и управлять приоритетами, а также публикуют классные мемы, анонсы мероприятий, пруфы про зп и дельные советы, как войти в айти!

Подписывайтесь 👉 @bamrus

Часто возникают на проекте вопросы про формат передачи данных в системах.

Если вы раньше слышали слово JSON, но не понимали о чем идёт речь, то самое время почитать о JSON и JSON схеме в этой статье

Привет!

Смотрю сегодня кусочками на YouTube запись IT's Tinkoff Data Meetup. Есть довольно интересные вещи, которые подчеркнул для себя.

По списку докладов:

📍Евгений Ермаков - Как с помощью Data Mesh разломать ваше DWH

📍Анастасия Ожигина - Под капотом каталога данных

📍Юлия Кошелева и Энрика Матвейчук - Как мы строим Metadata Management

📍Олег Харатов - Data-docs: как найти данные о данных

Ссылка на видео

Вокруг искусственного интеллекта много как хайпа, так и скепсиса. Конвертируется ли вообще использование AI-сервисов в реальную пользу для бизнеса?

📌Чтобы раз и навсегда поставить для себя точку в этом вопросе, приходите на вебинар с продуктовым менеджером Cloud AI Consulting Татьяной Славкиной и архитектором клиентских решений Владиславом Синеглазовым вы узнаете:

✅ как добиться высоких метрик точности AI/ML и как следствие улучшить бизнес-метрики;
✅ какой экономический эффект и в каких сценариях сегодня достигнут в десятках компаний России и почему не стоит откладывать инвестиционные проекты AI «на потом»;
✅ как выгодно внедрить AI и обеспечить его масштабирование, особенно в ситуации, когда в компании нет или не хватает нужных человеческих и технологических ресурсов.

👥 Вебинар будет полезен топ-менеджерам ИТ-направлений, директорам офисов Big Data, CDO/CDTO, финансовым директорам, руководителям отделов маркетинга и аналитики.

↗️Регистрируйтесь по ссылке!