TGViewer
Channel Public Channel
SPb BA/SA: накапливая знания

SPb BA/SA: накапливая знания

@spbcoachanel

Я – Влад Котов, консультант по изменениям. Здесь появляются материалы конференций, статьи и видео, связанных с системным и бизнес-анализом. Все то, что нужно сохранить для новых поколений специалистов.

Без рекламы
Subscribers
3.23K
Photos
12
Videos
0
Links
187

Showing posts older than #273 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #270 8.69K
Post #264 7.7K
Post #261 6.15K
👋 Всем привет!
На связи кураторы сообщества Аналитиков СПб.

👨‍💻🧑🏻‍💻👩🏼‍💻 Мы очень соскучились по живому общению и хотим возобновить серию встреч в формате - "meetup и не только".

🧩 У нас есть привычка делать наши встречи не только дружескими, но и интересными и полезными. А для этого важно узнать, что сейчас в фокусе и какие направления наиболее интересны и актуальны.

📊Опрос займёт не более 15 минут.
Результаты опроса будут проанализированы, собраны в дорожную карту тематических встреч и опубликованы в нашем канале.

🔗 Ссылка на опрос: https://forms.gle/KC9BZayw3A9iwDTC9
  • ❤ 8
Post #258 7.17K
Мы с коллегами подготовили каталог ссылок на тему
Базы Данных и немного ХД, BI, DE, Data Science

http://systems.wiki/database

Если у вас есть полезные ссылки или желание присоединиться к команде кураторов раздела — пишите, welcome!

Что вошло в подборку:

Данные
Типы данных
Кодировки
Форматы представления, хранения и обмена данными
Категории данных

Управление данными

Основы, виды и история баз данных

Реляционные базы данных

Основы реляционных баз данных

Основы использования реляционных БД и SQL
Получение данных. Основы SQL (DQL: Data Query Language)
Базовые операторы SQL
Использование соединений
Агрегатные и аналитические функции
Основы оптимизации запросов
Простые операции с данными в SQL
Команды определения структур данных в SQL

Объектно-ориентированное программирование и реляционные БД

Проектирование реляционных баз данных
Введение в моделирование данных и нормальные формы
Ключи в БД
Сервисы проектирования РБД

Разработка реляционных баз данных
Производительность и оптимизация SQL
Индексы в таблицах
Планы запроса
Денормализация
Теорема CAP
Транзакции в БД, OLTP, ACID, TCL
Бизнес-логика и обработка данных.
Триггеры и процедуры в реляционных БД

Администрирование реляционных баз данных
Команды администрирования баз данных в SQL
Ограничение видимости данных с помощью представлений
Обновление схем БД, Миграция данных
Миграция данных при модернизации схемы данных и развитии ИС
Миграция данных при смене СУБД
Масштабирование реляционных баз данных

Популярные реляционные СУБД
РСУБД SQLite
РСУБД MySQL
- MariaDB
РСУБД PostgreSQL
- Индексы в Postgres
- Оптимизация запросов в Postgres
- Масштабирование в Postgres
- Postgres и другие СУБД
- СУБД Postgres Pro и Расширения Postgres
РСУБД Microsoft SQL Server
РСУБД Oracle

NoSQL (Not only SQL) СУБД

Введение в NoSQL

Базы «ключ-значение»
Redis
Memcached
Tarantool от Mail.ru

Документарные БД
Mongo

Колоночные БД (Columnar DB)
ClickHouse от Yandex

Wide-column Databases
Cassandra от Apache

Massive parallel processing СУБД
GreenPlum

Key-object хранилища
S3 от Amazon

Графовые базы данных и SPARQL
Введение в графовые БД
SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language)
ГрафСУБД Neo4J

Базы данных временных рядов (Time Series Database - TSDB)
Поисковый движок и хранилище ElasticSearch

Аналитические хранилища данных
BigQuery от Google

OLAP и Хранилища данных (DWH, Data Warehouse)
Подход OLAP (Online Analytical Processing)
Введение в хранилища данных
Моделирование хранилищ данных
Проектирование хранилищ данных
Качество данных в хранилище

Аппаратные технологии хранения данных
RAID-массивы

Исторические подходы к базам данных
Иерархические БД (1950-е года)
Сетевые БД (1950-е года)
Объектные БД (1980-е года)
Файловые БД VS Серверные БД (1990-е года)
XML БД (2000-е года)
СУБД для XML

Big Data и распределённые вычисления
Экосистема Hadoop от Apache Software Foundation

Data Mapping: integration, migration, transformation
Протоколы и стандарты на обмен данными
Процессы ETL (extraction, transformation, loading)
ETL-инструменты

Современные архитектуры данных
Data Lakes
Data Mesh
Data Fabric

Визуализация данных
Популярные js библиотеки визуализации

Business Intelligence (BI)

Основы анализа данных
Основы статистики
Основы анализа данных в Excel
Анализ данных с помощью SQL
Язык R для анализа данных
Python для анализа данных

Основы Data Science
Введение в Data Science
Нейронные сети
Основы Machine Learning
Введение в NLP (Natural Language Processing)
Фреймворки машинного обучения
  • ❤ 46
Post #257 5.32K
Буду её внукам показывать...
  • ❤ 43
  • 💩 3
Post #256 4.62K

Forwarded from Максим Цепков (Maxim Tsepkov)

Очередная статья по работе с требованиями https://habr.com/ru/company/custis/blog/709912/ посвящена тем методам, которые принес Agile. Ведь если мы признаем, что гарантировать успех проекта невозможно, а сами требования могут изменяться в процессе реализации, то тщательная проработка становится бесполезной тратой сил, необходимо работать по-другому, чем предлагал классический подход. При этом, в соответствии с Agile -манифестом, многие методы представляют собой фокусируются не на форме и содержании документов, а на способах эффективного проведения встреч, на которых требования проясняются.
  • ❤ 5
Post #255 5.05K
@itsysdes
Это авторская группа Дениса Бескова (Systems.Education), где появляются публикации новостей, статей, анонсов и обсуждения профессиональных вопросов ИТ-аналитиков в структурированной форме.
  • ❤ 2
Post #253
SPb BA/SA: накапливая знания pinned «Опрос Повышаем уверенность в себе и своём окружении. Давай вместе разберемся в том, какие вызовы окружают Аналитиков в конце 2022 года и как лучше с ними работать. И для этого нам нужна твоя помощь! Напиши, пожалуйста, три ключевые проблемы в твоей работе…»
Post #252 6.65K
Опрос
Повышаем уверенность в себе и своём окружении. Давай вместе разберемся в том, какие вызовы окружают Аналитиков в конце 2022 года и как лучше с ними работать. И для этого нам нужна твоя помощь!
Напиши, пожалуйста, три ключевые проблемы в твоей работе за последние три месяца. Мы проанализируем все ответы и выложим отчет.
Для кого: для Бизнес и Системных аналитиков, и всех, кто работает с требованиями и системной архитектурой
Время прохождения: 3 минуты

https://forms.gle/83VukKFj6wiZT3e48
Post #251 5.57K
Post #250 4.39K
Сами кейсы не очень интересные, но вот подходы к автоматизации очень впечатляют. Кажется должно пригодится аналитика и всем, кто проводит много интервью и совещаний.
Post #248 8.86K
Частная Вики по бизнес и системному анализу. Дай бог здоровья людям, у кого хватает усидчивости это все систематизировать годами)
https://mellarius.ru/analysis
  • ❤ 82
Post #247 6.54K
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 →