Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-21

1 <a>#Подкаст</a>

2 <ul><li>2 фев 2023</li>

3 <li>0</li>

4 </ul>Подкаст "Люди и код", выпуск №57: Влад Гоцуляк.

5 Иллюстрация: Polina Vari / Skillbox Media

6 Фанат Free Software Foundation, использует Linux и недолюбливает Windows. Пишет истории про кодинг и программы на Python. Влюблён в Lisp, но пока что не умеет на нём программировать.

7 Директор по Data&AI в "Еаптеке". Окончил МФТИ. В свободное время читает лекции по big data для студентов<a>кафедры БИТ в МФТИ</a>.

8 <ul><li>Из каких компонентов состоит инфраструктура data science в идеальном варианте и как компании её выстроить.</li>

9 <li>Из каких источников в систему приходят сырые данные.</li>

10 <li>Куда данные сохраняются и в каком виде.</li>

11 <li>Как предварительно обрабатываются и готовятся данные.</li>

12 <li>Как отбираются данные для обработки и анализа.</li>

13 <li>Как происходит анализ в DS и чем он отличается от традиционной аналитики.</li>

14 <li>Какие решения и инструменты существуют для анализа и изучения данных в data science.</li>

15 <li>Витрины, озёра данных, Kafka, S3, Hadoop и всё остальное.</li>

16 <li>Чем занимается отдел data science. Какие роли связаны с data science.</li>

17 <li>Как правильно формулировать задачу для специалистов по data science, какие ошибки в формулировках задач могут встречаться.</li>

18 <li>Насколько data science - программирование. Чем задачи и стиль программирования специалистов по data science отличаются от задач и стиля программирования обычных разработчиков.</li>

19 <li>Какие языки и для каких задач используются.</li>

20 <li>Что необходимо знать специалисту для первой работы. Кто такие мидлы и сеньоры.</li>

21 <li>Какие зарплаты, специализации и перспективы есть в data science.</li>

22 </ul><ul><li><a>Apache Spark</a></li>

23 <li><a>Apache Hadoop</a></li>

24 <li><a>Язык программирования Scala</a></li>

25 <li><a>Amazon Simple Storage Service</a></li>

26 <li><a>Redis</a></li>

27 <li><a>MLflow</a></li>

28 <li><a>CI/CD</a></li>

29 <li><a>Apache Kafka</a></li>

30 <li><a>Debezium</a></li>

31 <li><a>Micro Batching</a></li>

32 <li><a>Витрина данных</a></li>

33 <li><a>Слои в data science</a></li>

34 <li><a>REST API</a></li>

35 <li><a>Модель вычислений MapReduce</a></li>

36 <li><a>Google File System</a></li>

37 <li><a>HDFS</a></li>

38 <li><a>Захват изменения данных</a></li>

39 <li><a>Apache NiFi</a></li>

40 <li><a>Nginx</a></li>

41 <li><a>Apache Airflow</a></li>

42 <li><a>Dimensional modeling</a></li>

43 <li><a>Сайт-тренажёр</a></li>

44 <li>"<a>Книга с кабанчиком</a>"</li>

45 <li><a>Codewars</a></li>

46 <li><a>LeetCode</a></li>

47 <li><a>Ютуб-канал "Диджитализируй!"</a></li>

48 <li><a>Марк Лутц. "Изучаем Python"</a></li>

49 <li>Эви Немет, Гарт Снайдер, Трент Хейн, Бэн Уэйли, Дэн Макин. "Unix и Linux: руководство системного администратора"</li>

50 </ul><ul><li><a>mave</a></li>

51 <li>"<a>Яндекс Музыка</a>"</li>

52 <li><a>Apple Podcasts</a></li>

53 <li><a>Castbox</a></li>

54 </ul><ul><li>"<a>ВКонтакте</a>"</li>

55 <li><a>YouTube</a></li>

56 <li><a>Google Podcasts</a></li>

57 </ul><a>Бесплатный курс по Python ➞Мини-курс для новичков и для опытных кодеров. 4 крутых проекта в портфолио, живое общение со спикером. Кликните и узнайте, чему можно научиться на курсе. Смотреть программу</a>