Привет, Хабр!

14 лет я работал в международной компании Airbus – компании, занимающейся авиастроением. В IT же мой путь начался совсем недавно – всего лишь чуть больше года назад.

Чем отличается управление релизами программного обеспечения и управление проектированием конструкций гражданских самолётов? Мой опыт позволяет поставить знак равенства между этими двумя видами деятельности. По крайней мере, в контексте выстраивания долгосрочных отношений между заказчиком и исполнителем.

В статье мы попробуем взглянуть на релиз-менеджмент как на управление в первую очередь ожиданиями заказчика. Пристегните ремни, откройте шторки иллюминатора, сейчас будет немного потряхивать.

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре".

В этой лекции углубимся в расширенные возможности команды SELECT : как можно "сложить" и "вычесть" выборки (UNION/INTERSECT/EXCEPT), или запомнить и использовать в рекурсивных запросах (CTE), что дают оконные функции (WINDOW) и соединения (JOIN).

Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись и слайды.

Привет, Хабр!

Log-файлы систематически записывают хронологию событий, происходящих в системе (или приложение). Это может быть что угодно: от записи о запуске программы до детальной информации об ошибках и предупреждениях. Для нас log-файлы — это не просто дневники событий, а очень хороший инструмент для диагностики и устранения проблем.

Я часто сталкивался с ситуациями, когда правильный анализ этих файлов помогал не только обнаружить и устранить сбои в работе программ, но и предотвратить потенциальные проблемы, еще до того как они проявились.

Log-файлы содержат подробные записи о событиях и ошибках, которые происходят в приложении или системе. Анализируя эти записи, можно точно определить, в какой момент и по какой причине возникла ошибка, также можно отследить последовательность событий, которая привела к ошибке.

Что собой представляет MVP

Принятие решений на основе данных является неотъемлемой частью работы аналитика. Данные помогают сделать это быстро. Но что если объём данных достигает десятков петабайт? Подобная задача становится не такой тривиальной, как может показаться на первый взгляд. Как масштабировать работу с данными в продуктовых командах? Как быстро найти инсайты в куче данных? Какие инструменты могут быть полезны для аналитика?

Заинтригованы? Добро пожаловать в мир аналитики больших данных.