TGViewer
Channel Public Channel
DataEng

DataEng

@dataeng

Data Engineering & Distributed Systems

Contact @adilkhash
Subscribers
4.39K
Photos
43
Videos
0
Links
547

Showing posts older than #253 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #252 3.24K
Post #251 3.55K
Post #250 621

Forwarded from Инжиниринг Данных (Dmitry Anoshin)

Роман подготовил следующий вебинар для вас:

Друзья, новая пушка для вас заряжена!
Во вторник (24.11.2020) в 20:00 по мск для вас вебинар в прямом эфире!
Вы просили практики или реальных кейсов, да не вопрос:)
Тема вебинара: "Как построить систему маркетинговой аналитики на Google Cloud"
План вебинара:
- Архитектура решения и её ключевые элементы;
- На что обратить внимание перед построением решения;
- Преимущества Google BigQuery при построении маркетинговой аналитики;
- Как построить простой ETL с помощью Cloud Functions + Cloud Pub/Sub + Cloud Scheduler + dbt;
- Google Data Studio как средство визуализации данных;
- Пути масштабирования системы.
Спикер: Денис Соловьев.
Денис также является подписчиком нашего канала, который изучает дата инжиниринг и применяет его на практике.
Я увидел его комментарий в телеграмм канале Димы Аношина "Инжиниринг Данных" под одним из постов, плюс многие из вас его также видели и поэтому просили побольше реальных практических разборов и я просто не мог пройти мимо, написал Денису и он согласился поделиться своими знаниями, спасибо ему за это.
Да и вообще спасибо каждому из вас, радует что люди потихоньку перестают прятаться и готовы делиться знаниями среди вас очень много толковых ребят, лично я думаю что все, так что не прячьтесь со временем всех вычислю 🙂
Рекомендации как всегда: ничего не планируйте на вечер, уделите пару часов для пополнения своих знаний и заварите чаек :slightly_smiling_face:
Ну и подписывайтесь на наш ютуб канал, ставьте колокольчик и делитесь видосиками с коллегами и друзьями
https://youtu.be/mqE6Q3WmoCU
YouTube КАК ПОСТРОИТЬ СИСТЕМУ МАРКЕТИНГОВОЙ АНАЛИТИКИ НА GOOGLE CLOUD / ДЕНИС СОЛОВЬЕВ План вебинара: - Архитектура решения и её ключевые элементы; - На что обратить внимание перед построением решения; - Преимущества Google BigQuery при построении маркетинговой аналитики; - Как построить простой ETL с помощью Cloud Functions + Cloud Pub/Sub…
Post #248 674

Forwarded from DevBrain

Всем привет! 👋

Сегодня собрал всю свою волю в кулак и написал небольшой туториал по библиотеке logging в Python 💪. Материал был подготовлен в рамках моего вебинара для студентов Яндекс.Практикума 📺

Прочитать статью как всегда можно у меня в блоге — Введение в logging на Python 🐍
Khashtamov Введение в logging на Python В стандартной библиотеке Python есть замечательный пакет для логирования — logging. В сети бытует мнение, что он сложный и настраивать его сплошная боль. В этой статье я попробую убедить вас в о…
Post #247 799
А вот и Uber поделился своим инструментом Data Catalog — Databook: https://eng.uber.com/metadata-insights-databook/
Инструмент пока не доступен для всех, но в статье есть информация про архитектуру этого приложения, возможно будет полезно узнать кому-то.
Post #244 674
Post #241 675

Forwarded from Data1984

Some important updates from #AWS :
✅ Amazon Kinesis Data Streams enables data stream retention up to one year.
✅ Now you can export your Amazon DynamoDB table data to your data lake in Amazon S3 to perform analytics at any scale.
✅ Amazon Redshift now supports modifying column compression encodings to optimize storage utilization and query performance
✅ Amazon Athena announces availability of engine version 2
Amazon Amazon Kinesis Data Streams enables data stream retention up to one year
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →