Предисловие

Привет! Меня зовут Ольга Мазур, сейчас я работаю продакт-менеджером в Samokat.tech, а до этого 5 лет занималась бизнес-анализом. Я прошла путь от бизнес-аналитика на аутсорсе до руководителя департамента бизнес-анализа на 100 человек в продуктовой компании. Также я один из авторов курса «Бизнес-аналитик» в Яндекс Практикуме, лектор и ментор.

В этой статье поделюсь 10 полезными для погружения в бизнес-анализ ресурсами. Оттолкнусь от важных для бизнес-аналитиков тем и на каждую из них предложу несколько ресурсов.

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

Автор статьи: Артем Михайлов

Часто, в обзорах видов баз данных упоминают реляционные и “другие”, “NoSQL” и т.д., либо приводят самые основные типы СУБД (базы данных), забывая о редких. В данной статье я постараюсь описать максимально полно виды баз данных и привести примеры конкретных реализаций. Разумеется, статья не претендует на всеохватность и классифицировать базы данных можно по разному, в том числе по типам оптимальной нагрузки и т.д., но надеюсь, она даст базовое представление о видах СУБД и принципах их работы.

В статье мы рассмотрим следующие типы баз данных:

Всем привет! В данной статье я расскажу о том, как наша компания смогла сэкономить за счет внедрения Azure SQL Elastic Pool. Дополнительно будут примеры Azure REST API для энумерации SQL Servers, для энумерации SQL databases и для получения метрик.

Самые пытливые в конце статьи узнают сэкономленную величину. Здесь исходники

Полезные платные и бесплатные утилиты, инструменты для Microsoft SQL Server — полный список из 165 инструментов.

Microsoft SQL Server Флаги Трассировки

Полный список Microsoft SQL Server флагов трассировки (359 флагов трассировки на текущий момент).

ПОМНИТЕ: Будьте предельно осторожны с флагами трассировки, проверяйте их влияние в первую очередь в тестовой среде.

Полезные платные и бесплатные расширения для SQL Server Management Studio (SSMS) — полный список из 29 расширений.

Хорошо, если у вас небольшие (сотни гигабайт) базы, а ночью или в выходные вы можете себе позволить иметь 'maintenance window' и дефрагментировать таблицы. А если нет? В любом случае дефрагментация многих терабайт может занять дни, так что существование maintenance window становится непринципиальным.

Case study: многие терабайты данных, деятельность связанная с процессингом карт (24/7, maintenance window нет в принципе), MSSQL. Разумеется, Enterprise Edition, разумеется AlwaysOn.

Миф: у нас SSD, поэтому дефрагментация нам не нужна. Еще как нужна! Часто в высоко нагруженных системах не делают дефрагментацию, потому что это сложно. В итоге процент фрагментации выходит на уровень почти 100%, и таблицы занимают в два раза больше страниц, чем нужно. В два раза больше места - это в два раза хуже Buffer Cache Hits Ratio. Это в два раза больше размер full backups. Это в два раза дольше full table scans. Это выше CPU (потому что страницы перемещаются с помощью процессора, а не сами по себе).

Вы сталкивались с тем, что ноутбук случайно включается, хотя вы уверены, что отправляли его в сон?

Бывало, что батарея оказывалась пустой, хотя вы точно-точно помните, как убирали в сумку заряженный на 100% ноутбук?

Тогда вам сюда:

Продолжение предыдущей статьи с важной информацией для тех, кто не планировал эмиграцию.

В Python списковые включения (и генераторы списков) —  замечательные механизмы, способные серьёзно упрощать программный код. Правда, чаще всего их используют в форме, предусматривающей наличие единственного цикла for и, возможно, одного условия if. И это всё. Но если попытаться немного вникнуть в эту тему, то окажется, что у списковых включений Python имеется гораздо больше возможностей, чем можно подумать, возможностей, разобравшись с которыми, можно, по меньшей мере, кое-чему научиться.

На какие вопросы отвечает эта статья

1. Каков механизм восприятия языка “напрямую”.

2. Как тренировать этот механизм.

3. Как воспринимать английские слова как русские.

3. Почему аудирование бесполезно.

На какие вопросы не отвечает эта статья

1. Как осваивать словарный запаса.

2. Как учить грамматику.

3. Как интегрировать связь смысл-слово в дальнейшую практику.

Поэтапно буду выкладывать статьи с подробным описанием упражнений. Ответы на все неотвеченные вопросы будут в последующих статьях. 

По материалам статьи Craig Freedman: The PIVOT Operator.

Несколько статей будут посвящены тому как в SQL Server реализован оператор PIVOT и UNPIVOT. Начнем с оператора PIVOT. Оператор PIVOT берет нормализованную таблицу и преобразует ее в другой вид, в котором столбцы результирующей таблицы получаются из значений исходной таблицы. Например, предположим, что мы хотим хранить данные о суммарной выручке от продаж за год по каждому из сотрудников. Для этих целей можно создать следующую таблицу:

Привет! Меня зовут Алексей Карпов, я прикладной администратор (MLOps) отдела сопровождения моделей машинного обучения в Альфа-Банке. Хочу поделиться опытом в работе с Apache Airflow. Расскажу, как установить интерпретатор Python и сам Airflow, а также как отладить его работу. Всё это — на примере запуска простейшего дага. 

Моя статья будет полезна дата-инженерам и разработчикам, которым необходимо автоматизировать запуск скриптов и установить возможность автоматического выполнения по расписанию.

Привет, Хабр!

Меня зовут Марк Порошин, в DV Group я занимаюсь Data Science. Мы работаем с большим количеством данных, на данный момент приближаемся к 10тб данных на нашем кластере Greenplum. Источники данных постоянно дополняются, а их структура меняется, поэтому в качестве методологии построения хранилища мы выбрали DataVault. Для автоматизации трансформации данных решили использовать dbt, о котором я хочу рассказать в данной статье.