Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Какие инструменты должны знать специалисты по обработке данных — 100 дней в сфере обработки данных

Автор: Seattle Data Guy

Загружено: 2024-04-02

Просмотров: 51918

Описание:

Какие инструменты должен знать инженер данных?

Честно говоря, это видео представляет собой скорее список инструментов, выходящий далеко за рамки того, что известно большинству инженеров данных, но я хотел создать видео, которое поделится списком инструментов для видео «100 дней инженерии данных».

Итак, вот он!

Кроме того, если вы хотите ознакомиться с инструментами, которые я рекомендую, вы можете посмотреть:

Estuary для приема данных
https://bit.ly/3Svmeen

И

Mage для оркестровки рабочих процессов
https://www.mage.ai/

Если вам понравилось это видео, посмотрите другие мои лучшие видео.

Лучшие курсы для специалистов по работе с данными
   • Top Courses To Become A Data Engineer In 2022  

Что такое современный стек данных — Введение в инфраструктуру данных, часть 1
   • What Is The Modern Data Stack - Intro To D...  

Если вы хотите узнать больше об инженерии данных, ознакомьтесь с сертификатом GCP от Google
https://bit.ly/3NQVn7V

Если хотите быть в курсе моих новостей в области данных, подпишитесь на нашу рассылку здесь.

https://seattledataguy.substack.com/​​

Или загляните в мой блог
https://www.theseattledataguy.com/

Если вы хотите поддержать канал, вы можете стать платным подписчиком моей рассылки
https://seattledataguy.substack.com/s...

Теги: Проекты по инжинирингу данных, Идеи для проектов по инжинирингу данных, Источники данных для проектов, Источники данных для проектов по аналитике данных, Портфолио проектов по данным

_____________________________________________________________
Подпишитесь:    / @seattledataguy  
_____________________________________________________________
Обо мне:
Всю свою карьеру я посвятил всем формам данных. Я занимался разработкой алгоритмов для выявления мошенничества, снижения повторных госпитализаций пациентов и перепроектирования страховых полисов для снижения общих расходов на здравоохранение. Я также помог разработать аналитику для маркетинга и ИТ-операций, чтобы оптимизировать использование ограниченных ресурсов, таких как персонал и бюджет. Я предоставляю частные консультации по вопросам науки о данных и инженерии как самостоятельно, так и в составе компании Acheron Analytics. У меня есть опыт как практического решения технических проблем, так и помощи руководителям в разработке стратегий для максимизации эффективности данных.

*Я участвую в партнёрских программах. Если ссылка отмечена звездочкой (*), я могу получить небольшую часть дохода без каких-либо дополнительных затрат для вас.

Какие инструменты должны знать специалисты по обработке данных — 100 дней в сфере обработки данных

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Vocabulary for Data Engineers - Data Engineering 101

Vocabulary for Data Engineers - Data Engineering 101

What Is A Data Platform And Why You Should Build One

What Is A Data Platform And Why You Should Build One

5 принципов работы с данными, которые остаются актуальными спустя 10 лет

5 принципов работы с данными, которые остаются актуальными спустя 10 лет

How I would learn Data Engineering in 2025 (if I could start over) – Built by a Data Engineer

How I would learn Data Engineering in 2025 (if I could start over) – Built by a Data Engineer

What Tools should Data Engineers know in 2025 | 25+ Best and Worst Tech Stack Ranked

What Tools should Data Engineers know in 2025 | 25+ Best and Worst Tech Stack Ranked

Как бы я стал инженером данных (если бы мне пришлось начинать все сначала в качестве аналитика да...

Как бы я стал инженером данных (если бы мне пришлось начинать все сначала в качестве аналитика да...

Моделирование данных: одна большая таблица, Кимбалл и реляционные модели для инженеров данных

Моделирование данных: одна большая таблица, Кимбалл и реляционные модели для инженеров данных

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Интервью по проектированию системы Google: Design Spotify (с бывшим менеджером по маркетингу Google)

Интервью по проектированию системы Google: Design Spotify (с бывшим менеджером по маркетингу Google)

Как устроена База Данных? Кластеры, индексы, схемы, ограничения

Как устроена База Данных? Кластеры, индексы, схемы, ограничения

How He Got $600,000 Data Engineer Job

How He Got $600,000 Data Engineer Job

Извлечение данных из API для специалистов по обработке данных: основы и сложности, с которыми вам...

Извлечение данных из API для специалистов по обработке данных: основы и сложности, с которыми вам...

Как и почему инженерам данных нужно заботиться о качестве данных сейчас — и как это реализовать

Как и почему инженерам данных нужно заботиться о качестве данных сейчас — и как это реализовать

Data Modeling in the Modern Data Stack

Data Modeling in the Modern Data Stack

Реализация реального проекта по обработке данных с использованием медицинских данных — продукт на...

Реализация реального проекта по обработке данных с использованием медицинских данных — продукт на...

Is It Time to Say Goodbye to Data Engineers? - The Data Engineering Dilemma

Is It Time to Say Goodbye to Data Engineers? - The Data Engineering Dilemma

Databases Vs Data Warehouses Vs Data Lakes - What Is The Difference And Why Should You Care?

Databases Vs Data Warehouses Vs Data Lakes - What Is The Difference And Why Should You Care?

Как работает инженерия данных

Как работает инженерия данных

Какие инструменты вам следует знать как инженеру данных?

Какие инструменты вам следует знать как инженеру данных?

Изучите основы Microsoft Fabric за 38 минут

Изучите основы Microsoft Fabric за 38 минут

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]