home.social

#инженер_данных — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #инженер_данных, aggregated by home.social.

  1. Кто такие инженеры по данным и почему они зарабатывают больше других аналитиков

    Медианная зарплата инженера данных — 255 тысячи рублей в месяц, следует из данных калькулятора Хабр Карьеры. Системный аналитик при этом получает около 170 тысяч рублей. Разрыв — почти 35%, и чем выше уровень специалиста, тем эта разница больше. Почему инженерам по данным рынок готов платить больше, чем занимаются эти специалисты, что нужно знать для старта и сколько можно зарабатывать — разбираем в статье.

    habr.com/ru/companies/habr_car

    #образование_в_ит #образование_в_it #аналитика #инженер_данных #онлайнкурсы #образование_онлайн

  2. Кто такие инженеры по данным и почему они зарабатывают больше других аналитиков

    Медианная зарплата инженера данных — 255 тысячи рублей в месяц, следует из данных калькулятора Хабр Карьеры. Системный аналитик при этом получает около 170 тысяч рублей. Разрыв — почти 35%, и чем выше уровень специалиста, тем эта разница больше. Почему инженерам по данным рынок готов платить больше, чем занимаются эти специалисты, что нужно знать для старта и сколько можно зарабатывать — разбираем в статье.

    habr.com/ru/companies/habr_car

    #образование_в_ит #образование_в_it #аналитика #инженер_данных #онлайнкурсы #образование_онлайн

  3. Кто такие инженеры по данным и почему они зарабатывают больше других аналитиков

    Медианная зарплата инженера данных — 255 тысячи рублей в месяц, следует из данных калькулятора Хабр Карьеры. Системный аналитик при этом получает около 170 тысяч рублей. Разрыв — почти 35%, и чем выше уровень специалиста, тем эта разница больше. Почему инженерам по данным рынок готов платить больше, чем занимаются эти специалисты, что нужно знать для старта и сколько можно зарабатывать — разбираем в статье.

    habr.com/ru/companies/habr_car

    #образование_в_ит #образование_в_it #аналитика #инженер_данных #онлайнкурсы #образование_онлайн

  4. Кто такие инженеры по данным и почему они зарабатывают больше других аналитиков

    Медианная зарплата инженера данных — 255 тысячи рублей в месяц, следует из данных калькулятора Хабр Карьеры. Системный аналитик при этом получает около 170 тысяч рублей. Разрыв — почти 35%, и чем выше уровень специалиста, тем эта разница больше. Почему инженерам по данным рынок готов платить больше, чем занимаются эти специалисты, что нужно знать для старта и сколько можно зарабатывать — разбираем в статье.

    habr.com/ru/companies/habr_car

    #образование_в_ит #образование_в_it #аналитика #инженер_данных #онлайнкурсы #образование_онлайн

  5. [Перевод] AI и Data engineering: Что реально происходит с профессией?

    Сразу успокоим читателя: AI не вытеснил data-инженера из рабочего процесса. Наоборот, он сделал эту роль еще более значимой. И в этой статье объясняется, что именно это означает для вас и вашей профессии. Не с точки зрения технологий и инструментов, а с точки зрения изменения зоны ответственности. AI, как и везде, конечно классно справляется с некоторыми задачами, но всю ответственность по-прежнему несет человек. Весь контекст не передашь через промпт, и AI не делает компромиссных решений. Большинство систем не выходят из строя, потому что было сложно написать код. Выходят потому что решения по разработке были приняты поспешно, и без четкого понимания, кто и как этими системами будет пользоваться. И AI еще быстрее за нас принимает решения, но все те же риски «непонимания контекста» остаются.

    habr.com/ru/articles/1002036/

    #ai #качество_данных #data_quality #etl #data_engineering #data_engineer #schema #модель_данных #искусственный_интеллект #инженер_данных

  6. [Перевод] AI и Data engineering: Что реально происходит с профессией?

    Сразу успокоим читателя: AI не вытеснил data-инженера из рабочего процесса. Наоборот, он сделал эту роль еще более значимой. И в этой статье объясняется, что именно это означает для вас и вашей профессии. Не с точки зрения технологий и инструментов, а с точки зрения изменения зоны ответственности. AI, как и везде, конечно классно справляется с некоторыми задачами, но всю ответственность по-прежнему несет человек. Весь контекст не передашь через промпт, и AI не делает компромиссных решений. Большинство систем не выходят из строя, потому что было сложно написать код. Выходят потому что решения по разработке были приняты поспешно, и без четкого понимания, кто и как этими системами будет пользоваться. И AI еще быстрее за нас принимает решения, но все те же риски «непонимания контекста» остаются.

    habr.com/ru/articles/1002036/

    #ai #качество_данных #data_quality #etl #data_engineering #data_engineer #schema #модель_данных #искусственный_интеллект #инженер_данных

  7. [Перевод] AI и Data engineering: Что реально происходит с профессией?

    Сразу успокоим читателя: AI не вытеснил data-инженера из рабочего процесса. Наоборот, он сделал эту роль еще более значимой. И в этой статье объясняется, что именно это означает для вас и вашей профессии. Не с точки зрения технологий и инструментов, а с точки зрения изменения зоны ответственности. AI, как и везде, конечно классно справляется с некоторыми задачами, но всю ответственность по-прежнему несет человек. Весь контекст не передашь через промпт, и AI не делает компромиссных решений. Большинство систем не выходят из строя, потому что было сложно написать код. Выходят потому что решения по разработке были приняты поспешно, и без четкого понимания, кто и как этими системами будет пользоваться. И AI еще быстрее за нас принимает решения, но все те же риски «непонимания контекста» остаются.

    habr.com/ru/articles/1002036/

    #ai #качество_данных #data_quality #etl #data_engineering #data_engineer #schema #модель_данных #искусственный_интеллект #инженер_данных

  8. [Перевод] AI и Data engineering: Что реально происходит с профессией?

    Сразу успокоим читателя: AI не вытеснил data-инженера из рабочего процесса. Наоборот, он сделал эту роль еще более значимой. И в этой статье объясняется, что именно это означает для вас и вашей профессии. Не с точки зрения технологий и инструментов, а с точки зрения изменения зоны ответственности. AI, как и везде, конечно классно справляется с некоторыми задачами, но всю ответственность по-прежнему несет человек. Весь контекст не передашь через промпт, и AI не делает компромиссных решений. Большинство систем не выходят из строя, потому что было сложно написать код. Выходят потому что решения по разработке были приняты поспешно, и без четкого понимания, кто и как этими системами будет пользоваться. И AI еще быстрее за нас принимает решения, но все те же риски «непонимания контекста» остаются.

    habr.com/ru/articles/1002036/

    #ai #качество_данных #data_quality #etl #data_engineering #data_engineer #schema #модель_данных #искусственный_интеллект #инженер_данных

  9. Как сменить профессию и попасть на стажировку в IT: из музыканта в дата-инженеры

    Многие сегодня задумываются о том, чтобы сменить профессию, а бесчисленное количество онлайн-курсов лишь усиливает впечатление того, что это доступно каждому. В реальности же дело обстоит немного сложнее – прохождение курса вовсе не гарантирует трудоустройство, да и как выбрать курс, который даст базу, необходимую для начала работы?

    habr.com/ru/companies/sapiens_

    #стажировка #стажировка_в_it #карьера #data_engineering #data #базы_данных #инженер_данных #начало_карьеры

  10. [Перевод] Два подхода моделирования исторических данных

    Перевод статьи с Medium В статье обсуждаются моделирование данных для хранения исторических данных, включая использование временных таблиц и исторических таблиц. Временные таблицы добавляют две даты к каждой записи для определения периода актуальности данных, в то время как исторические таблицы сохраняют только последние записи в основной таблице, перемещая старые записи в отдельную историческую таблицу. Это обеспечивает более четкий аудит изменений и улучшает производительность запросов к историческим данным, но требует дополнительного хранения и обслуживания.

    habr.com/ru/articles/801067/

    #база_данных_предприятия #моделирование_данных #sql #таблицы_данных #инженер_данных

  11. [Перевод] Два подхода моделирования исторических данных

    Перевод статьи с Medium В статье обсуждаются моделирование данных для хранения исторических данных, включая использование временных таблиц и исторических таблиц. Временные таблицы добавляют две даты к каждой записи для определения периода актуальности данных, в то время как исторические таблицы сохраняют только последние записи в основной таблице, перемещая старые записи в отдельную историческую таблицу. Это обеспечивает более четкий аудит изменений и улучшает производительность запросов к историческим данным, но требует дополнительного хранения и обслуживания.

    habr.com/ru/articles/801067/

    #база_данных_предприятия #моделирование_данных #sql #таблицы_данных #инженер_данных

  12. [Перевод] Два подхода моделирования исторических данных

    Перевод статьи с Medium В статье обсуждаются моделирование данных для хранения исторических данных, включая использование временных таблиц и исторических таблиц. Временные таблицы добавляют две даты к каждой записи для определения периода актуальности данных, в то время как исторические таблицы сохраняют только последние записи в основной таблице, перемещая старые записи в отдельную историческую таблицу. Это обеспечивает более четкий аудит изменений и улучшает производительность запросов к историческим данным, но требует дополнительного хранения и обслуживания.

    habr.com/ru/articles/801067/

    #база_данных_предприятия #моделирование_данных #sql #таблицы_данных #инженер_данных

  13. [Перевод] Два подхода моделирования исторических данных

    Перевод статьи с Medium В статье обсуждаются моделирование данных для хранения исторических данных, включая использование временных таблиц и исторических таблиц. Временные таблицы добавляют две даты к каждой записи для определения периода актуальности данных, в то время как исторические таблицы сохраняют только последние записи в основной таблице, перемещая старые записи в отдельную историческую таблицу. Это обеспечивает более четкий аудит изменений и улучшает производительность запросов к историческим данным, но требует дополнительного хранения и обслуживания.

    habr.com/ru/articles/801067/

    #база_данных_предприятия #моделирование_данных #sql #таблицы_данных #инженер_данных