Google BigQuery - воркшоп, на котором можно узнать основы BigQuery и Облачного Хранилища данных.

Только я воодушевился подъемом Терадата, созданием облачной аналитики, новому CEO, как его убрали https://www.teradata.com/Press-Releases/2019/Victor-L-Lund-Appointed-Interim-CEO-Succeeding-Oliver-Ratzesberger?mod=article_inline

И конечно стоимость Teradata очень сильно упала. Я застал время, когда акции были нам максимуме, но так и не купил их. Из акций у меня только был/есть Amazon, и он вырос с 600 до 2000 и потом упал до 1600. Много коллег покупают сток продуктов Tableau, Microstrategy. Коллега, скупал сток продуктовых сетей и строительных магазинов в Канаде. Медленный, но верный рост. Я бы купил бы акции Snowflake.

Рейтинг облачных хранилищ данных.

Про зарплаты: How much do programmers make in FANG companies? Starting engineers start at about $200K total compensation, reaching $400-600K for senior engineers." Это про Software Development Engineer (SDE) позиции и это про силиконовоую долину. Но в целом, это относиться и к Data Engineer/ML Engineer. Как и везде, в Северной Америке, запрлата зависит от места работы и среднего уровня жизни. В Канаде зарплаты меньше, в Европе еще меньше. Идеальная ситуация, это получать зарплату в Северной Америке и жить где-нибудь в Южной Америке (часовой пояс совпадает).

Меня спросили, где лучше всего смотреть за стоком? Мне кажется это самое лучшее место.

Интересная книга под названием Machine Learning God написана Machine Learning Angel.

Чувак очень правильно заметил, каждый должен занимать своим делом! Я бы добавил еще, что каждый дольже обязательно понимать всю картину целиком end-to-end хотя бы верхнеуровне. Но не нужно тратить время не на свои задачи. Я недавно потрали 2 недели времени на работу SDE, в итоге не сделал задачу. SDE смог бы это сделать за 2 дня. А я пытался понять основы и найти документацию. В итоге я передал задачу SDE.

Приходите 20го на митап, привезу стикеров https://www.meetup.com/Moscow-Business-Analysis-School/events/265849525/.

Технологии позволят эффективно распознавать лицо человека, и мы помогаем это делать каждый раз когда кого-то отмечает на фотографии, интересная статья про распознавание лица https://nymag.com/intelligencer/2019/11/the-future-of-facial-recognition-in-america.html

в коллекцию колажей

Обзор решений MLOps на Azure вместе с DataBricks (Spark) и Azure Data Factory https://www.linkedin.com/pulse/understanding-mlops-azure-databricks-raki-rahman/?trackingId=1cLnff%2Be6j7mVBeaSuhUMg%3D%3D