🎉Ура! KZ BI community исполняется 1 год! - отпразднуем в субботу 22.02.2020 в 12:30 🎉

KZ BI Community за один год объединило более 1200 человек, которым интересна сфера анализа данных! На мероприятиях KZ BI Community любой желающий с нуля может научиться реальным навыкам анализа данных (Excel, PowerBI, SQL, Python и др), а также познакомиться с топовыми экспертами Казахстана и мира (у нас выступали специалисты из аналитических команд Kolesa Group, Kaspi Bank, Beeline, и даже Google!).

🔥🔥🔥На этом митапе мы столкнем друг с другом 3 главных конкурентов в сфере BI-аналитики: PowerBI, Tableau, Qlik Sense - будет жарко! Приходи и отпразнуй наш день рождения вместе с нами! Будут спикеры из Microsoft Kazakhstan, KPMG, EPAM, Tableau User Group, Datanomix

🎯Дата и время: 22.02.2020, суббота, 12:30
📍Локация: г.Алматы, ул. Сатпаева, 16А, университет «Туран», 3 этаж, Актовый зал
💃С собой: иметь хорошее настроение
💰Бюджет: вход бесплатный, по регистрации https://forms.gle/t4CrK6aynfaQtDhS9

Дочитал книгу Fake. Действительно крутая книга, про РЕАЛЬНОЕ финансовое образование. В книге Роберт пишет про:
1) Fake Money - все знаю о том, что деньги печатаются в любом количестве и этот процесс не контролируется государством. Богатые богаче, бедные бедней. Деньги печатаются, инфлация растет, покупательская способность падает. Решение, это реальные деньги - золото, серебро и другие металлы, значит, нужно часть активов хранить в реальных металлах (god's money). Все стоки, бонды ETF, акции и тп, это деривативы, то есть fake.

2) Fake Teachers - это про школу и университеты, где нас не учат реальным знаниям, а готовят по специальности, главная задача, чтобы мы работали и платили налоги, отчисления в пенсию и тп. Рабочий класс несет основную налоговую нагрузку. Для бизнеса очень много налоговых послаблений. Вариант - накопить денег, купить акций, откладывать на пенсию и тп, это плохой вариант. Так как мы сначала заплатим все налоги, фи и тп, и потом нас еще оберут, и деньги подешевеют, это вариант для "бедных" (бедный не значит мало денег, автор делит людей на бедных и богатых по другим признакам, по финансовой грамотности, бедные это рабочий класс и самозанятые, кто платят налоги, а богатые ты кто работает не ради денег, они знают как использовать заемный капитал (кредиты, ипотеки и тп), чтобы быть еще богаче (легально).

Так же он говорит, в общем про учителей, тренеров, менторов и тп, кто нас учит как нужно делать правильно и берут за это деньги. Часто бывает, что это fake, и дает неправильные советы, особенно много финансовых советников, которые живут на комиссиях. То же самое и про курсы по работе с данными. Где вы учитесь? У реальных учителей или нет?

3) Fake Assets - он разделяет на 2 категории liability (то что у нас забирает деньги, например ипотека, кредиты, семья) и assets ( что нам приносит деньги)

Я немного сумбурно пересказал 450 страниц с картинками и графиками. Но я понял, что я был наивный, считал, что я получаю хорошую зп (плачу до хрена налогов) и есть немного акций, откладываю в Канадский пенсионный фонд, и думаю о том, чтобы копить. Так умные люди не делают, если я хочу действительно быть богатым, я должен перейти из квадранта наемного сотрудника и самозанятого контрактора в бизнес квадрант, и не боятся разбираться как работает налоговое регулирование в Северной Америке и научиться использовать заемный капитал, ну и копить золото и серебро. В общем надо учиться реальной финансовой грамотности.

А у вас как с этим? Откладываете зарплату или что посерьезней?

Классное сравнение Power BI и Tableau. Автор фломастерами нарисовал картинки, получилось забавно. https://www.whatdatashows.com/between-tableau-and-power-bi/

15 часов видео про ML https://www.r-bloggers.com/in-depth-introduction-to-machine-learning-in-15-hours-of-expert-videos/

А вот и про Airflow на русском, очень понятно написано, что такое DAG и Airflow. https://khashtamov.com/ru/apache-airflow-introduction/

А вот квадрант по Data Science. Я знаю хорошо про DataBricks (Spark) и Alteryx. SAS хоть и лидер, но дорогой и неудобный. https://www.alteryx.com/third-party-content/gartner-2020-mq-data-science-machine-learning-thank-you

Новую книгу начал - flawless consulting, 1981 год, фундаментальные знания про консалтинг и про взаимодействия клиента и консультанта. Кстати, работая BI разработчиком или аналитиком, мы тоже являемся консультантом для наших клиентов (flawless это значит безупречный)

Как обычно все круто разложено https://vas3k.ru/blog/augmented_reality/

Недавно я скидывал статью на русском про Airflow. Там на хорошо было написано, что такое Directed Acyclic Graphs (DAG). Для тех кто любит углубиться в детали я нашел paper.

Все больше и больше постов про имлементацию моделей. (data science, ML, AI, не важно каких). Вот еще одна с использование AWS SageMaker (вычислительные мощности и фреймфорк + pyhton notebooks), Python, контейнер (Docker) и MLFlow (для обеспечения цикла разрботки, например dev-prod). Лично я хочу в этом разобраться, я писал про свою задача для оттока клиентов Alexa, работая с DataScienеtist я масштабирую модель, автоматизирую data pipelines. Остался последний элемент, все это сделать и использование best practices.

Список 21 open source для визуализации

Классная вакансия в Авито https://m.avito.ru/company/job/data-analyst

О визуализации данных на понятном языке. Почему столбиковые диаграммы строятся только от нуля, как перестать исппользовать чудовищное стандартное оформление из Экселя, почему даже у президента России графики как из 90-х. Разборы неудачных графиков и диаграмм, и события из мира датавиз в канале @chartomojka. Ведущий — преподаватель визуализации данных в Высшей школе экономики, автор книги "Графики, которые убеждают всех" Александр Богачев.

Столько классных apps, которые интегрируются с Wordpress, но еще больше креативных людей, из Виннипега🙊🙈

Согласно отчету dice, data engineer #1 вакансия по востребованности. В прошлом году это был data scientist, а до него был big data specialist. А ещё где-то был специалист по визуализации. https://techhub.dice.com/Dice-2020-Tech-Job-Report.html

Отличный документ про планирование и внедрение Power BI. Есть ли у вас еще интересные материалы про Data Governance для PowerBI?

В коллекцию картинок. В общем устал я от GIMP, где в ручную надо все делать, и сделал теперь в canva. Получилось классно.

Обожаю эту фотографию Ванкувера, везде ее вставляю и оттенок оранжевый

Март напряженный:
4 Марта Snowflake Data Breakfast и потом Snowflake User Group. Заняло много времени, чтобы пробиться к Snowflake. Получилось через community. Я буду там выступать, и договорились провести user groups в Торонто, Калгари и Монреале, и должны все оплатить за перелеты. Юзер группы это круто, где есть доступ к аудитории, там и клиенты. Я буду рассказывать про Cloud Analytics Fundamentals + приколы про Amazon Redshift, который 128 нод.

11 Марта - Vancouver User Group, я теперь и в Виктории, и в Ванкувере являюсь администратором. Долго пробивался к ним, теперь есть доступ ко всей аудитории и заодно я смогу выступать там. Я буду рассказывать про Tableau Prep.

17 Марта - конференция Microsoft - SQL Saturday, я сделал Rock Your Data спонсором (всего за 500$) и буду тоже выступать про Azure Data Platform.

Еще я должен подготовиться к собеседованию в University of Victoria, я подался на преподавателя курса по Data Analytics, это будет финальная презентация. Денег там мало платят, но зато хорошо для связей.

Несмотря на такое большое кол-во мероприятий, сложно все это монетизировать, но мы не сдаемся.

Кстати я видел есть в Москве официальная Tableau User Group, если в апреле приеду на конференцию, то нужно будет организовать ивент.

Про курс обещанный я не забыл. Думаю, вот на каком фоне видео записывать, надо поторопиться, пока загар не сошел))

Снова и снова пишут про data literacy. Идея в том, что руководитель в любой оранизации должен говорить на языке данных, должен понимать данные и уметь использовать базовые инструменты для работы с данными (отчет, дашборд, визуализация)