Рівень проджект менеджменту = 3 дітей + будівництво дому + ферма альпак + фултайм робота. Неймовірно.

Дуже крута та мотивуюча історія про те що неможливе можливо! Дякую, що поділився.

Нажаль ні. Але якщо треба щось спеціфічне — пишіть, допоможемо.

Звичайно, в сучасному інформаційному контексті, штучний інтелект не зможе визначити дезінформацію на всі сто відсотків. Але система може оптимізувати роботу факт-чекера, автоматизувавши кроки, які потребують багато мануальної роботи. Наприклад, відбір підозрілих кейсів, веріфікацію джерел розповсюдження, детекцію наративів і так далі. Це дозволить аналітику більше часу приділяти саме інтелектуальній аналітичній роботі, а не займатись «копі / пастом».

Це переклад з англійської терміну «Product Vision».

Компанія Mantis Analytics зараз оформлена на мій ФОП (youcontrol.com.ua/...​log/fop_details/16518149). Ми знаходимось в процесі трансформації з волонтерської ініциативи в стартап. Якщо треба додаткові деталі, чи є додаткові питання, пишіть в особисті, за радістю відповім. Деталі про нашу ініциативу ви можете прочитати в каталозі Miltech компаній: dou.ua/...​/ukrainian-miltech-guide

Наскільки я знаю, всі співробітники працюють без ЗП на волонтерській основі без відриву від основної роботи.

1) Чи це дійсно так?
2) І якщо так, чи плануєте брати людей на ЗП? Якщо так, то на які ролі?
3) Як виходить забеспечити делівері та якість, враховуючи лімітовани обсяг часу, який кожний співробітник може приділяти задачам фонду
4) Чи взагалі, на вашу думку, може працювати велика структура (організація) де всі волонтери і мають основну роботу?
5) Чи відкритий зараз повний P&L фонду?

Дякую за відповіді і за вашу роботу!

По поводу продуктов полная ерунда. В Украине на порядок качественнее продукты. Тем более, что сейчас куча магазинов с фермерскими продуктами. В Америке даже самые качественные продукты невозможно есть, молоко не скисает неделями, хлеб не черствеет днями.

А как в IB работает наследственность счета? По доверенным лицам?

Статья по факту небольшая выжимка базовой популярной теории по Big Data. Если уже такой заголовок, то нужно копать глубже и покрыть следующие темы:

1) Что привнесли BigData технологии в мир тестирования? Какие сложности и вызовы?
2) В чем отличие тестирования BigData проекта от BI/DWH проекта?
3) С помощью какого функционала (тулсета) выполняются разного рода вида тестирования на различных Cloud платформах?
4) Есть ли Best Practice от Cloud провайдеров, как лучше организовать тестирование?
5) Как тестировать данные реально на больших объемах?
6) Есть ли смысл применять мануальное тестирование? Если да, то каким образом?

и т.д.

Сергей, спасибо, интересно. Так где и кем ты сейчас работаешь?

Уровень затрат будет на порядок выше.

Хорошо, возьмем, например Малазию или Китай. Там же нет таких проблем?

Игорюня, красавчик! Спасибо, что поделился.

Спасибо за статью. Почему было принято решение писать систему с нуля, а не использовать готовую BI систему?

Спасибо, крутая подборка!

Локальный рынок очень разный. Есть много новых и продуктовых компаний, и бизнесов с вполне адекватным стеком технологий и ожиданий. Так что будем надеяться, что ситуация по-тихоньку будет меняться к лучшему.

Базовый и самый простой энтри левел в Microsoft BI — SQL + Power BI :)

Я не согласен, что на местном рынке одно «жлобство». Очень хорошо развивается Retail (например, Розетка, МоднаКаста, Prom.Ua, т.д.), есть классные проекты в Телеком, уверен, что-то в банках неплохое можно найти, в службах доставки. Кроме того, активно развивается сфера Open Data, где BI ох как нужен. Так что интересные проекты можно найти, но вот адекватная оплата — да, это вопрос.

Ирина, для того чтобы стать BI разработчиком необходимо в общих чертах:

1) Знание SQL на хорошем уровне
2) Понимание структур данных (реляционные базы данных, JSON, XML, CSV, тд)
3) Обязательно — основые теории хранилищ данны (подходы, виды, тд)
4) Желательно основы Big Data (hadoop stack, No-SQL, тд)
5) Знание систем BI аналитики, самые популярные сейчас: Tableau, Qlik, Power BI
6) Понимание теории анализа данных, построения графиков, business analytics

Вся информация по данным вопросам есть в открытых источниках. Нужно приобретать умение в условиях засилия разного контента находить валидный, это скилл потом вам пригодится :)

После приобретения хорошего бекграунда в данных вопросах, можно и нужно больше сфокусироваться. Например, выбрать одну BI систему для углубленного изучения, или сориентироваться на стеке какого-то вендора, например, Microsoft. Тут все зависит от ваших предпочтений и потребностей рынка. Еще важный момент, что BI developer — это всегда на половину аналитик, т.е. он должен понимать какое value он может приносить отчетами и дашбордами, который он делает.

Вкратце так, если интересует более подробная информация, стукните в личку — расскажу.

Удачи!