Data Coffee

A4. Логирование событий и их доставка

Shownotes:

1:06 Нельзя ненавидеть кофе

4:57 Что такое доставка событий

6:48 В чем сложность

8:56 Как все устроено

14:45 Ошибки при передаче

19:45 Как предотвращать

28:24 Критичность события

32:05 Схема события

35:55 Проверки и тесты

46:40 Разделение по типам

49:15 Еще ошибки в данных

55:32 Внешние генераторы событий

58:05 Зачем нужна своя система

1:03:33 Ненужные события

1:05:30 Что почитать

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

A3. A/B эксперименты

Shownotes:

0:50 Про кофе

2:58 Что такое A/B тестирование

7:13 Зачем нужна платформа

10:21 Деление на группы

14:21 Как делать дизайн теста

17:48 Длительность эксперимента

20:37 Случайное распределение

22:47 Количество экспериментов

24:50 Взаимное влияние экспериментов

34:00 Разделение слоев

35:17 Как устроен бизнес-процесс

38:28 Зачем делать свое

41:17 Приоритезация бэклога

45:10 Как устроена команда

48:32 Интеграция

52:30 Визуализация результатов

55:41 MLOps

57:43 Какие сложности и боли

1:00:07 Специфичные тесты

1:02:40 Переносимость платформы

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

A2. Интеграция с инфраструктурой компании

Shownotes:

1:04 Классический вопрос

2:07 Всем ли нужны новые решения

3:33 Необходимость именно для бизнеса

4:45 Как объяснить бизнесу необходимость в новых решениях

6:58 Как измерить удобство

8:54 Оцифровка хранилища данных в деньги

11:15 В чем сложность внедрения новой технологии

13:17 Контекстный пример

18:46 Ограничение ресурсов в Vertica

20:08 Альтернативные инструменты

26:42 Trino federated queries

29:16 High-level план внедрения новых инструментов

32:26 Dead end централизованных хранилищ

32:51 Как делится детальный слой

38:20 Гибридная модель

39:47 Переиспользование расчетов

42:10 Предел центрального хранилища

44:59 Бюджетирование по подразделениям

47:17 Аутсорс

49:44 Ограниченность ресурсов

52:51 Блокеры для аутсорса

53:34 Цикл технологий хранилищ данных

56:23 Немного про безопасность хранения

57:11 Метрики для потенциальных проблем

1:00:34 Tech radars

1:03:24 Альтернативные движки

1:05:51 Где искать новые инструменты

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

A1. Аналитическая платформа

Shownotes:

0:32 Представление гостя

0:53 Отношение к кофе

2:02 Помогает ли кофе взбодриться

2:10 Введение в аналитическую платформу

2:50 Составляющие части

4:52 Инфраструктура хранилища

7:09 Метрики

8:17 Usage

10:25 Изначально ли платформа была монолитом

11:55 Настройка логирования

15:42 Популярные инструменты внутри платформы

17:58 Что есть кластер

21:05 Как устроено хранилище

24:48 Когда пора заводить свою аналитическую платформу

27:18 Cost efficiency

30:31 Что привело к созданию

34:47 Расширение функционала

39:08 Open source частями

42:06 Open source нюансы

44:20 Data governance

48:21 Еще про open source

50:57 Что бы сделали иначе

52:50 Безопасность доступа к данным

54:57 Какой дата-каталог используется

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

#партнерскийматериал

Ведущие подкаста 'Data Coffee' обсуждают новости и делятся своими мыслями!

Shownotes:

0:00 Introduction

1:53 Первый керамический подкаст (внутряк)

5:28 Байкал (опровержение)

7:09 dbt 1.6

11:43 Terraform и OpenTofu

12:57 Whatsapp и группы

13:52 TON Wallet

15:13 Развод мошенников

18:17 Что делать если коллеги не отвечают

20:03 Темная тема в Confluence

22:19 Entity centric data modeling

30:31 Как досаждать владельцам Apple

33:23 Double commander

40:18 Apache Superset 3.0

42:07 Альтернатива docker desktop

47:39 snowkill

48:43 Дипломы писать с чатгпт

49:11 Spotify white noise

49:47 Метод определения по звуку клавиатуры

50:24 Молния про Spoitfy

50:50 Помощь в диагностике ДЦП по видео

51:33 Amazon планирует дата центр в Казахстане

51:47 Защита изображений от распознавания нейросетями

52:34 У Neuralink разрешение на работу с человеком

54:45 Лимит от gmail для amazon

57:15 (оффтоп) про браузеры

1:01:47 ts_zip

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

Тема выпуска Организация data-команд

В гостях у подкаста `Data Coffee` Георгий Виноградов — product owner в компании Novartis (LinkedIn)

Shownotes:

0:00 Introduction

1:32 Походный аэропресс

5:08 Data mesh — хайп?

10:44 Data Governance

14:13 Сколько людей работает с данными

15:33 Инфраструктура

17:17 Зачем что-то, если есть Snowflake

19:22 Snowflake & Databricks

22:15 Как выровнять аналитиков

24:22 Кабак в эпоху глобализации

26:25 Data catalog

30:14 Синхронизация распределенных команд

33:06 Упрощение взаимодействия

34:26 Airflow vs Matillion

36:30 Обучение боссов

39:19 ML pipelines

42:30 Разграничение прав на каталог

45:42 Как зародилась такая структура

50:10 Границы свободы команд

52:43 Эффект от внедрений в аналитике

56:29 Оценка внутренних инструментов

1:04:21 Специфика бизнеса

1:06:35 Карьерный трек

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

Тема выпуска Data Mesh & dbt

Shownotes:

0:00 Капсульные кофеварки

1:57 Выступление на конференции

3:52 dbt

6:32 Data Mesh

10:23 Data Ownership

17:01 Проблема Data Mesh

20:40 Кто отвечать будет

23:16 Нужны новые данные

30:08 Доклад

39:29 SQL и тибетский монастырь

43:23 Зачем дружить dbt с Airflow

54:32 Как делить модели на DAGs

55:28 Есть ли проблемы с backfill

1:02:09 Альтернативы dbt

1:04:52 Как разобраться с dbt

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

Ведущие подкаста 'Data Coffee' обсуждают новости и делятся своими мыслями!

Shownotes:

0:39 Не техновости

1:23 Зачем Алексу Swift

5:33 Приключения Мака с Java и Nim

8:15 Python in Excel

25:15 Airflowctl

32:19 Airflow 2.7.0

42:32 Еще один убийца Airflow

43:40 Hashicorp меняет лицензию на все

51:58 Байкал обанкротился

53:18 Опросы Stackoverflow

1:05:14 Native Whatsapp for MacOS

1:07:15 Самую малость про игры

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

Shownotes:

1:47 Как стал психологом

7:15 Прямая коммуникация

10:45 Риск, выживание, тревога

11:39 Мужественность и определения

16:26 Легализация злости

18:06 Ты че, не мужик

20:35 Определенность это безопасность

22:56 Правила и определенность

26:19 Мужественность через службу

29:26 Мужские и женские роли

34:48 Завоевание и покорение сердца

38:05 Гендерная социализация

39:05 Священная война

41:05 Приятие чувств

45:55 Устойчивость к эмоциональным переживаниям

49:50 Мужская поддержка

59:59 Эмоциональный реализм и Терминатор

1:04:43 Про детство и размытие ролей

1:12:32 Назад к мужественности

1:20:12 Боль

1:27:43 Завершаем

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat

Тема выпуска Мосты, ветряки и их фреквенции

В гостях у подкаста `Data Coffee` Иван Долбоносов — специалист по системному мониторингу инженерных конструкций

Shownotes:

1:22 Классический вопрос

3:04 Ближе к делу

6:15 Какие данные собирать с моста

10:13 Высотные здания

11:50 Куда ставить датчики

14:47 Raw data

16:23 Умный город

18:47 Прочность в статике

19:34 Хрупкость

21:18 Стихийные бедствия

23:44 Законодательство и допуски

26:17 Предотвращение аварий

27:56 Умный город и хранение данных

31:21 Почем нынче датчик

35:50 Ветряные электростанции

38:17 airflow mic drop

39:11 Бесконечный ветер

44:09 Конечный ветер

49:04 No more airflow

51:23 xakepbI

53:25 На чем пишут код

55:45 Про экологию

1:01:17 Работа гостя

1:03:15 Классика от Жени

1:06:36 Кубы на ветряках

1:10:18 Эксперимент с окончанием

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat