ProDATA

ProDATA

Разбираем с PROфессиональной точки зрения все нюансы общения с Big DATA. Как подойти, влюбиться и остаться навсегда. Наши эксперты – люди из профессии, которые объясняют сложные вещи простыми словами. Помогаем сориентироваться в большом мире хаотичных данных и узнать больше о внутренней кухне DATA-практики. PROработу PROтулы PROэкспертизу PRODATA

الحلقات

  1. ٠٦‏/٠٩‏/٢٠٢١

    Что такое DataOps?

    Что такое DataOps? Этому направлению еще нет и 10 лет, а оно уже стало востребованным среди заказчиков. Ведь если DevOps занимается предоставлением бизнесу работающего ПО, то DataOps концентрируется на оперативной доставке актуальных рабочих данных каждому участнику корпоративных процессов. В новом выпуске подкаста ведущие Евгений Никифоров и Данила Голощапов вместе с гостем выпуска Александром Кучиным, руководителем Data DevOps-направления в EPAM, разбираются в тонкостях этой специальности. Бонусом – рассказы о собственных нестыдных фейлах и факапах с проектов по BigData. Слушайте и не повторяйте. 😉 Таймкоды: 0:43 – О госте 1:25 – В чем разница между системным инженером и DevOps 2:27 – Особенности работы в Data DevOps 5:32 – Граница между системным аднимистратором и DevOps 7:25 – Какие инструменты есть сейчас 9:15 – Что встречается чаще: программирование или декларативный силь описания? 10:39 – «Хардкор» в работе 11:45 – Как складываются отношения с DevOps-девелоперами 16:30 – Как разговаривать с заказчиком о сложных инфраструктурных кейсах 21:38 – Как уберечься от ошибок? 25:20 – Что если в облаке что-то взорвется? 26:31 – Про стоимость простоя 27:40 – «Уверенность произрастает из опыта» 29:09 – Истории факапов 33:19 – Про «костыли и палки» на проектах – истории от всех 41:56 – Про особенности автоматизации 44:03 – Есть ли что-то такое, что вообще не автоматизируется? 46:02 – Советы молодым специалистам. Как прийти в эту сферу?

    ٤٨ د

  2. ٢٧‏/٠٥‏/٢٠٢١

    Data Science

    Как разобраться с гигантским объемом данных, построить на их основе работающую рекомендательную систему и помочь бизнесу заказчика? Слушайте новый выпуск подкаста о Data Science. Узнайте, почему это направление всегда будет актуально в нашем цифровом мире, как с его помощью меняются целые области научных знаний, и что нужно уметь, чтобы устроиться на работу по этой специальности. В гостях – Татьяна Бородина, старший аналитик данных в компании EPAM. Ведущие – Евгений Никифоров и Данила Голощапов. Таймкоды: 0:35 – Как Татьяна пришла в Data Science 2:05 – Кто такой дата-сайентист? 4:46 – В чем специфичные отличия Data Science 11:08 – Почему Data Science стала популярной именно в момент наибольшего интереса к Data-технологиям 16:33 – Про сложности в общении пользователей и роботов, созданных благодаря Data Science моделям 24:19 – Является ли проблемой неприятие пользователями созданных Data Science моделей 25:35 – Как устранять ошибки в выводах, которые делает модель 27:48 – Когда не хватает данных, на чём обучать модель? 31:16 – Приходится ли сталкиваться с проблемами личной этики при работе с большими данными в Data Science? 35:22 – Насколько реально использовать созданные модели не по назначению 39:20 – Области, где Data Science вносит существенные изменения уже сейчас, и области, где перемены только предстоят 43:35 – Есть ли области, где Data Science вообще не нужен? 46:54 – Полезные рекомендации тем, кто хочет попасть в Data Science

    ٥٢ د

  3. ٢٩‏/٠٣‏/٢٠٢١

    Data Quality

    Поговорим про качество данных? Гостем нового выпуска подкаста PRODATA стал руководитель направления Data Quality EPAM Роман Юшин. Из выпуска узнаете: чем отличается Data QA от классического тестирования, каким образом тестировать Cloud, а также как можно стать Data QA инженером. Ведущие подкаста - Евгений Никифоров и Данила Голощапов. Таймкоды: 0:55 – Старт направления Data Quality 3:00 – Специфика обучения Data-направлению 4:34 – Чем Data QA отличается от классического тестирования 7:40 – Где обязанности Data Quality инженеров расходятся с QA 13:10 – Какие есть методы проверок 15:40 – Бывают ли в Data Quality ручные проверки 18:00 – Что тестировать сложнее всего 18:42 – Несколько инсайтов Data Quality 21:05 – Как выстраивать параллельные процессы с другими командами 22:30 – Как Data Quality проявляет себя на начальных стадиях проекта 26:03 – Как собрать Data-set, чтобы наиболее точно отразить данные заказчика 30:05 – Про инфрастуктуру 31:30 – Про Cloud. Как тестировать 39:39 – Истории проектов 42:55 – Советы начинающим Data QA инженерам

    ٤٦ د

  4. ٠٨‏/٠٢‏/٢٠٢١

    Solution-архитектура в DATA

    Второй выпуск PRODATA посвящен архитектуре IT-решений. Ведущие Евгений Никифоров и Данила Голощапов вместе с solution-архитектором EPAM Василием Хомутовым разбирают особенности работы архитекторов в Data-практике, обсуждают нюансы во взаимодействии с командой инженеров и делятся подробностями реальных рабочих кейсов из арсенала архитектора. 1:07 – Как попасть в архитектуру. История гостя 3:15 – Архитектор – кто это? 5:07 – Классификация архитекторов 7:00 – Нужно ли архитектору ходить на дейли? 13:43 – Сколько нужно встреч с командой, чтобы успешно работать 15:48 – Точка зрения разработчика: чего не хватает в общении с архитектором 17:51 – Когда архитектор не нужен на проекте 22:12 – Как предсказать развитие проекта, чтобы понять нужно ли оставлять архитектора 24:20 – Специфика solution-архитектуры в Data-практике 28:31 – Что нужно знать, чтобы быть архитектором в Data 31:02 – Путь в архитектуру – это путь от девелопера или аналитика? 32:37 – Архитектор пишет код? 35:39 – Про проекты архиктекторов 36:31 – Про отношения между менеджерами и архитекторами 40:15 – Про проекты в Data + рабочий кейс

    ٤٦ د

  5. ٠٨‏/١٢‏/٢٠٢٠

    Как попасть в DATA-практику?

    В первом выпуске поговорим о том, как можно прийти в Data-практику, что для этого понадобится и какие перспективы у этого направления в ближайшие годы. Ведущие: Евгений Никифоров, Данила Голощапов Гость: Станислав Федяков, Senior Delivery Manager Таймкоды: 01:04 – Почему Станислав выбрал Data-практику 04:01 – Что такое большие данные и почему для работы с ними нужно отдельное направление 05:00 – Что нужно знать помимо фреймворков? 08:11 – «Excel Data Management – то, с чего мы чаще всего начинаем» 08:52 – Специалисты каких направлений работают в Data 10:34 – Чем может заниматься специалист DevOpsв Data-практике 11:38 – Необходимые для входа в Data-практику компетенции 12:34 – «Чтобы прийти в Data-практику, вы уже должны быть хорошим программистом. Остальному научим» 13:28 – Какие могут быть перспективы у синьора, если он решил идти в Data 15:21 – Кроме задач хранения и преобразования, какие еще есть направления внутри Data 17:00 – Где проходит граница между Data-инженером и Enterprise-разработчиком 18:09 – О росте интереса со стороны заказчиков 19:39 – Об интересных проектах и цифрах 24:44 – Что будет дальше, после пандемии 25:57 – Рекомендации тем, что хочет попасть в Data-практику

    ٢٨ د
  • ٥ حلقة

حول

Разбираем с PROфессиональной точки зрения все нюансы общения с Big DATA. Как подойти, влюбиться и остаться навсегда. Наши эксперты – люди из профессии, которые объясняют сложные вещи простыми словами. Помогаем сориентироваться в большом мире хаотичных данных и узнать больше о внутренней кухне DATA-практики. PROработу PROтулы PROэкспертизу PRODATA

المعلومات

  • صناع العمل
    ProDATA
  • سنوات النشاط
    ٢٠٢٠ - ٢٠٢١
  • الحلقات
    ٥
  • التقييم
    ملائم
  • حقوق النشر
    © ProDATA
  • موقع البرنامج على الويب
    ProDATA