как будем готовы — создадим ивент на здесь на ДОУ
kafka, redshift, hadoop ...
Ну, код запросов был. Я так понимаю, что не хватало execution plan’a , для объяснения, почему запрос х быстрее запроса y. Учтем на будущее. Спасибо
Планируется доклад по платформе, которую писали с нуля с начала этого года.Там немного по-другому все устроено
По самописным — вряд ли.Мы больше уже проверенные велосипеды используем : JMeter, Tsung
Про то, как их правильно готовить — можем рассказать
Привет,
Кто попал на ивент — отпишитесь , пожалуйста, о своих впечатлениях.
Мы планируем проводить новые BigData ивнинги и хотелось бы услышать от вас, что получилось хорошо, а что — не очень, и сделать работу над ошибками
Спасибо большое за статью.
Было бы интересно почитать, как у вас выглядит value prop вокруг этой команды. Внутренние проекты — это хорошо, но продавать data science клиентам, — другое дело.
Мы сталкивались с тем, что клиенты хотят сохранить построение моделей или предикшены на их основе in-house ,поэтому аутсорсят неохотно.
Плюс, многие клиенты не готовы сотрудничать ,если нет солидного портфолио data science проектов именно в их индустрии (независимо от того, насколько развиты технические компетенции).
Уверен, вам эти проблемы тоже знакомы. Было бы интересно узнать ваш подход к их решению