Послушать:


советы по ML Ops из Moscow Python

сами по себе МЛ-модели — это малая доля работы всего этого вашего машин-лёрнинга. До этого надо ещё собрать данные, их почистить и подготовить (ну вы знаете); обучить модель «на коленке», а потом переписать этот код НОРМАЛЬНО, чтобы можно было запустить в прод. Код в продакшене должен быть читаемым, повторяемы и поддерживаемым — именно в этой области работают специалисты по т.н. ML Ops.

Слушать в iTunes и Overcast



Дата-парень (ex-Spotify) в подкасте от dbt labs

Erik Bernhardsson — автор Luigi; оказывается, Luigiзапустился чуть раньше, чем Airflow (нынешний стандарт оркестрации)

понравилось мнение, что дата-отрасль сейчас как веб в 2000-х: есть по сути одна профессия (типа веб-мастер), которая занимается всем. Никто на самом деле (пока) не знает как правильно и все пытаются на ходу с этим разобраться. (Ух, прям как дикий запад — вместе строим новый мир с нуля!)

Слушать в iTunes и Overcast



Артур Хачуян про философию работы с данными

Артур работает с большими данными, основал Tezaros (это там где 60000 тысяч Селениумов круглые сутки парсят лайки из соцсетей). Артур шарит в данных и имеет здравый взгляд на мир, в подкасте рассказывает где в работе с данными серая зона (например, геопарсинг), а где полная а-та-та (слив персданных другим компаниям).

Полезно было вспомнить, что цифровая грамотность это не навык-по-умолчанию — этому реально надо учить (а некоторых прям принудительно).

Слушать в iTunes и Overcast

#подкаст