Крутая визуализация https://physicstoday.scitation.org/do/10.1063/PT.6.4.20200401a/full/

Wow, 90 дней Tableau даёт бесплатный доступ на тренинги. Не важно работаете вы с табло или нет, обязательно пройдите их!

Привет, нм нужно выбрать домен для курсов, вот варианты:
Engineering-analytics.ru
Englytics.ru
Lyeng.ru
Enlytics.ru
Sayyesdata.ru
omydata.ru
Datalearn.ru
Dadabigda.ru
Bigda.ru
Analitika.club

Ну или пишите ваш вариант в комментах. Я хочу сделать основу, и потом добавить ambassadors , кто может более подробно писать инструкции в github в markdown, по сути это будет как ваше портфолио, и можно будет всегда менять содержание учебника.

datalearn.ru победил! а мне понравился omydata:) В общем приобрел datalearn.ru на 1 год, теперь мы его прикрутим к сайту, который создает Роман (@rspon) на тильде, за что ему спасибо!

Дальше можно будет сделать:
🎥youtube (для видео) GitHub (для текста)
🏖 какой-нибудь веселый лого
🏆сертификат
😎 программу курса прописать (Data Literacy это у нас был introduction), Gentle Data Engineering (это у нас DWH, BI, ETL, ELT, BigData). Тут у меня есть контент и идеи.
💃Analytics for Women, тут сложней, так как я не woman:) Но я хочу быть ментором и найти заинтересованных девушек, кто хочет развивать это русскоговорящие комьюнити (просто идеи с запада взять).

Как я писал нужны добровольцы, кому интересно помочь создать этот ресурс. Самое трудоемкое это создать подробные инструкции на GitHub, такие вот туториал step by step. Зато потом можно в резюме ссылок наставлять😜

Вообще скидывайте идеи, можно также и какие-нибудь курсы в таком формате сделать. Главное идея это что бы был четкий контекст, не просто "строим график и нажимаем кнопки", а зачем график, почему график, почему в Табло, а не в экселе и почему столбчатый график хорошо , а пирог не хорошо, и тп.

Так как я не могу быть экспертом всего, то соответственно где-то я буду срезать углы и округлять. По принципу парето 20% знаний, решать 80% проблем.

Мой личный интерес это масштабировать мою передачу знаний и закрепить ее, я уверен это поможет другим.

Вебинары про Snowflake https://datainnovationsummit.com/webinar/snowflake-changing-the-game-with-a-cloud-data-platform/

А это я с Kent Graziano (который будет выступать на вебинары выше) на kick off Snowflake Vancouver User Group. Он является chief evangelist в Snowflake с начала основания компании. До этого он был Oracle консультантом и блогером, имел статус Oracle Ace Director. На встречи он рассказал как пришел в Snowflake и насколько его поразила способность Snowflake работать с BigData без Hadoop и MapReduce. Просто загружаем ТБ данных и пишем SQL и все работает. Это наверно было 2012-13 год. Все еще активно говорили про Hadoop, о том как он заменит хранилище данных, но в итоге Cloudera и Hortonworks объединились и им это не помогло. Технологии Hadoop отлично послужила, но все ушло вперед. Облако принесло elasticity, контейнеры, и Snowflake использовал преимущества новых технологий и создали революционный продукт.

Как вам подкасты? Вот data science podcast. Я вообще не могу воспринимать такую информацию на слух, мне нужна картинка, ну или текст (лучше с картинками). Из аудио я только послушал книгу Гарри Поттер, когда учил английский, ее озвучил Stephan Fry. Если учите английский, прям очень советую!

А вот для ваших детей, Snowflake книжку раскраску выпустил, маркетинг на уровне! Кстати хорошая идея для бизнеса.

20 апреля мы сделаем бесплатный вебинар с Нетологией, где я расскажу про свой опыт с Data Engineering, устройство на работу за границей и про возможности эммиграции. Регистрируйтесь и приглашайте друзей.

Смотрите сколько ресурсов:
1. Pluralsight - entire catalog of courses free with #FREEapril: https://lnkd.in/d6fhFsP

2. Tableau eLearning, 90 days free with the code 2020learning - https://lnkd.in/dFDg5jv

3. Qlik's Data Literacy Project eLearning (always free): https://lnkd.in/dr6sPUE

4. edX free course "Analyzing and Visualizing Data with Power BI" - https://lnkd.in/dyKYRM6 (audit path free, $99 for "verified" path)

5. ThoughtSpot U - Free eLearning for Business Users, Business Analysts, Data Experts & Architects: https://lnkd.in/dvcWV8v

6. Looker University - 6 free elearning courses: https://lnkd.in/drrsmVr

Про финансовый дашборд.

Для меня аналитика это пересечение технологий, данных и дизайна. Интересная статья от Вадим про всем известные продукты и их дизайн.

ML помогает бороться с COVID-19 https://www.forbes.com/sites/maneetahuja/2020/04/13/exclusive-amazon-is-powering-the-coronavirus-diagnostics-of-the-future/#545deb453f44

Если вы вдруг работаете или планируете начать работать с Microsoft Azure, то вот отличный обзор учебных ресурсов для Data Engineer. https://youtu.be/ceOSlyc2J0g

Недавно писал про Гарри Поттера на английском, теперь его можно слушать бесплатно в Audible https://stories.audible.com/pdp/B017V54W6O?ref_=pe_25733880_489915460 (Amazon Subsidiary)

Когда мы говорил об аналитики, то часто мы говорим о том, что вверху айсберга. Всегда хорошо понимать весь цикл потока данных, от системы источника, до показателей и инсайтов.

Согласно AWS Big Data решение состоит из 4х основных элементов:
1) Сбор данных (инструменты по сбору данных и их транспортировки).
2) Хранение данных (базы данных SQL/NoSQL, файловые хранилища)
3) Обработка и анализ данных (SQL, Redshift, SageMaker)
4) Визуализация (QuicksSght, Elastic Search Service).

Я приложил картинку, где можно посмотреть какие сервисы AWS, куда попадают.

А вот тот же framework, но уже с различными решения

У меня не очень полулось влезть в консалтинг партнеры для Snowflake, но зато, как обычно получлось через Community. Snowflake присвоил мне статус Super Data Hero - это максимальный уровень в community. Не уверен, что это как-то поможет, но еще раз говорит что активное участие в сообществах всегда благотворно влияет на нетворкинг и позволяет создавать дополнительные возможности.

Детальная статья про собеседование в Амазон на русском. Все этапы описаны очень подробно. Единственное у автора 15 лет в Microsoft до работы в AWS, что явно помогло ему получить рабочую визу.