5 главных изменений в дата-инжиниринге прямо сейчас!

В этом видео Mr. K Talks Tech простым и доступным для начинающих языком объясняет, куда движется разработка данных. Конвейер, который отлично работал в прошлом году, теперь лежит в папке со скриптами, к которым никто не хочет прикасаться. Список инструментов вырос с трех до девяти, и половина недели уходит на то, чтобы заставить их взаимодействовать друг с другом. В планах появляется функция ИИ, и внезапно команда по работе с данными, команда по разработке платформы и команда по машинному обучению начинают спорить о том, кто за что отвечает. Ничто из этого не является ошибкой в ​​инструментах. Сама работа меняется, и это видео рассказывает о пяти способах этих изменений. РАЗДЕЛЫ 0:00 Инженерия данных быстро меняется 0:07 Пять трендов, на которые стоит обратить внимание 0:13 Тренд 1: ближе к разработке программного обеспечения 0:25 Git, тестирование, модульный код, CI/CD, инфраструктура как код 0:35 Почему ручные изменения перестают работать в масштабе 0:47 Речь не идет о том, чтобы стать инженером-программистом 0:57 Тренд 2: инструменты становятся все более интегрированными 1:03 Один инструмент для приема данных, другой для всего остального 1:17 Время, потерянное из-за подключений и учетных данных 1:26 Databricks, Snowflake и Microsoft Fabric 1:41 Тренд 3: данные, программное обеспечение и ИИ объединяются 1:51 Одно приложение ИИ, четыре движущиеся части 2:09 SQL по-прежнему важен, API и облако — это периферия 2:21 Тренд 4: ИИ меняет то, как работают инженеры 2:33 Правильное использование ИИ — это настоящий навык 3:00 Тренд 5: от конвейеров к продуктам данных 3:05 Самый важный образ мышления Изменения 3:19 «Работает ли это?» против «Полезно ли это?» 3:31 Куда движется разработка данных 3:49 Данные, программное обеспечение, облачные технологии и ИИ вместе ДЛЯ КОГО ЭТО Для инженеров данных, которые чувствуют, как меняется их работа, и хотят знать, чему учиться дальше, для аналитиков, переходящих на инженерную работу, и для всех, кто проходит собеседование на должность, связанную с данными, где будут обсуждаться тестирование, платформы, ИИ и продукты на основе данных. #инженернаяработасданными #аналитическаяинженерия #платформаданных #sql #ai #современныйстекданных Присоединяйтесь к этому каналу, чтобы получить доступ к бонусам:    / @mr.ktalkstech   – – – Забронируйте личную встречу со мной (1 час) – – – https://www.buymeacoffee.com/mrktalks... – – – Выразите свою поддержку, заварив для меня чашку кофе – – – https://www.buymeacoffee.com/mrktalks... – – – Другие полезные плейлисты: – – – 1. Плейлист Microsoft Fabric:    • Microsoft Fabric Tutorials   2. Плейлист Azure General Topics:    • Azure Beginner Tutorials   3. Плейлист Azure Data Factory:    • Azure Data Factory Tutorials   4. Плейлист Databricks CICD:    • CI/CD (Continuous Integration and Continuo...   5. Плейлист Azure Databricks:    • Azure Databricks Tutorials for Beginners   6. Плейлист Azure End to End Project:    • End to End Azure Data Engineering Real Tim...   7. Комплексный проект по проектированию данных в Azure:    • An End to End Azure Data Engineering Real ...   – – – Давайте свяжемся: – – – Электронная почта: mrktalkstech@gmail.com Instagram: mrk_talkstech – – – Обо мне: – – – Г-н К. — увлеченный преподаватель, создавший этот канал с единственной целью: «ПОМОЧЬ ЛЮДЯМ ИЗУЧИТЬ СОВРЕМЕННЫЕ РЕШЕНИЯ ДЛЯ ПЛАТФОРМ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОБЛАЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ». Я буду создавать плейлисты, охватывающие следующие темы (с демонстрацией): 1. Уроки для начинающих по Azure 2. Azure Data Factory 3. Azure Synapse Analytics 4. Azure Databricks 5. Microsoft Power BI 6. Azure Озеро данных Gen2 7. Azure DevOps 8. GitHub (и несколько других тем) После создания нескольких базовых видеороликов я создам видеоролики с реальными сценариями/примерами использования, специфичными для трех распространенных областей данных: 1. Инженер данных 2. Аналитик данных 3. Специалист по анализу данных С нетерпением жду возможности помочь людям своими видео. – – – Поддержите меня: – – – Пожалуйста, подпишитесь:    / @mr.ktalkstech