Полезное чтение про данные, технологии и не только։ - Working with large CSV files in Python from Scratch [1] о том как работать с большими CSV файлами и используя Python. Я иного сталкивался и сталкиваюсь с большими CSV файлами, но в этой заметке были и новые техники. Стоит почитать тем кто с работает с CSV файлами регулярно - Tips For Hiring Junior Data Engineers [2] советы нанимающим дата инженеров начального уровня. Советы все по делу, но, конечно надо учитывать и рыночную специфику тоже. - Google BigQuery Data Lineage [3] гугл добавляют в BigQuery вкладу про прослеживаемости данных. Большое дело, облегчит жизнь многим и многие коммерческие инструменты обесценит. - Functional Data Engineering - A Blueprint [4] полезный архитектурный текст от автора Data Engineering Weekly. Хорошая цитата оттуда Data engineering has missed the boat on the “devops movement” and rarely benefits from the sanity and peace of mind it provides to modern engineers. They didn’t miss the boat because they didn’t show up; they missed the boat because the ticket was too expensive for their cargo. Которая. в свою очередь, из The Downfall of the Data Engineer [5] - Stack Overflow 2022 devlopers survey [6] результаты опроса 70 тысяч разработчиков от Stack Overflow. Интересного много, всё просто даже не перечислишь. Выделил я бы малое число разработчиков использующих Clickhouse и стабильно высокое использование MongoDB. И это если только говорить про СУБД, а там ещё много чего. Но платят более всего тем кто владеет DynamoDB, языком программирования Clojure и веб фреймворком Phoenix Ссылки։ [1] coraspe-ramses.medium.com/working…87aed5f7 [2] seattledataguy.substack.com/p/tips-…ngineers [3] cloud.google.com/bigquer…-catalog [4] www.dataengineeringweekly.com/p/funct…lueprint [5] maximebeauchemin.medium.com/the-dow…701e5d6b [6] https://survey.stackoverflow.co/2022/ #data #readings #technology