Скучали по дайджесту? А он уже в ленте.

Дата-платформа – это набор интегрированных между собой инструментов, с помощью которых команды анализируют данные. На Medium (VPN) я нашел интересную статью о нюансах построения дата-платформы для аналитики и Data Science. Автор рассказывает, какие изменения произошли в индустрии за последние три года и дает рекомендации на будущее. Вот несколько инсайтов:
🔹Дата инженеры должны учитывать возрастающие объемы данных. Все больше компаний выходит на уровень масштабов данных, которые ранее были присущи только гигантам вроде Netflix.
🔹Data Streaming – единственный способ получать данные в темпе развития бизнеса.
🔹Модульная структура и оркестровка сервисов – два столпа при создании дата-платформы.

В эпоху генерации текстов и изображений люди стали мистифицировать профессию дата сайентиста. Им рисуется образ Нео и великой Матрицы. На деле ребята каждый день сталкиваются с рутинными задачами. А когда процесс становится механическим, нужно переходить к его автоматизации. Head of ML Laboratory Альфа-банка проанализировал проблему рутины в Data Science под разными углами и поделился решениями своей команды по борьбе с ней. Мне понравился тезис о том, что обратная сторона рутины – это экспертность. Рутина лишь означает, что вы научились решать сложную задачу. Важно не останавливаться на этом этапе, а переходить дальше – к ее автоматизации.

В прошлых дайджестах я приводил множество статей на тему, как построить стильные и информативные графики, и ни одну о том, как размещать заголовки, описания и другие текстовые элементы. Статья в блоге Datawrapper как раз дает много советов по работе с текстом при визуализации данных. Например,
✔️Размещай информацию рядом с объектом. Не заставляй читателя бродить в поисках описания.
✔️Повторяй единицы измерения на осях, тултипах и в аннотации.
✔️Не выравнивай абзацы по центру. Используй выравнивание по левому краю.
✔️Заменяй нули в больших числах на буквы К и М. Например, вместо 20 000 напиши 20к.

#дайджест