Интересное чтение про данные, технологии и не только։ - Writing Well: A Data Engineer’s Advantage [1] просто прекрасный совет который я могу повторять всем дата инженерам и разработчикам. Уметь писать тексты, документировать свою работу - это не софт скилл, это профессиональный левел ап. - Here’s why your efforts to extract value from data are going nowhere [2] о том что если у данные у вас плохие то как ни старайся хорошего результата не будет и о том что кроме профессий data science и data engineering есть ещё профессия которой пока нет нормального названия, но по сути это люди которые производят данные. Их труд менее всего выпячивается, ценится и так далее. Значимость тексту придаёт и то что его автор Cassie Kozyrkov, Chief Decision Scientist в Google. Она там же активно продвигает The Data Cards playbook, о котором далее. - The Data Cards Playbook [3] по-русски звучит как "карточки данных". Карточки данных - это структурированные резюме существенных фактов о различных аспектах наборов данных ML, необходимых заинтересованным сторонам на протяжении всего жизненного цикла проекта для ответственной разработки ИИ. Это сложный и концептуальный, но важный и интересный путь описания документации наборам данных для ИИ. - Tabular Announcement [4] анонс стартапа Tabular предлагающего хранилище данных в виде таблиц Apache Iceberg и с поддержкой многих языков/инструментов запросов причём хранят данные в хранилище AWS S3 к которому пользователь даёт доступ, так что обещают отсутствие vendor lock-in. Кстати, отсутствие vendor lock-in часто звучит как преимущество в последнее время. Правда оно не распространяется на итоговое хранилище которое почти всегда AWS, Azure, GCS или Snowflake. Ссылки։ [1] medium.com/@luukme…8efaedb0 [2] towardsdatascience.com/heres-w…facbdbc0 [3] https://sites.research.google/datacardsplaybook/ [4] https://tabular.io/blog/announcing-tabular/ #datatools #data #readings #dataengineering