Комментарии
Неа :) Те, кто работа только на маленьких — не смогут, а тем, кто уже умеет на больших — не интересно :)

У кого был опыт работы с биг дата на elastic stack? Подходит ли он для этого или всё-таки нет?

Я так думаю, что большие данные, это не про размер, а про «избыточность». Предположим непосредственно в текущих бизнесс-процессах нужен некий набор сведений. Но мы собираем храним и обрабатываем не только его но и связанные с ними.

Чем то это напоминает именно человеческий подход, который выделяет в каждом контексте чтото важное в фокусе, и в то же время может в процессе обработки или после даже — привлекать чтото еще, чему раньше не уделялось внимания, но связь с чем — записана.

Предположим, мотается мерчендайзер по магазинам, фотки полок снимает, но принимаем мы не только то что нам непосредственно нужно, но и к примеру, обшарпанную урну у магазина. И как то раз аналитик выбрав глубоко переферийные торговые точки вдруг наткнется на то что неплохо было бы их с лица немного сделать презентабельнее. И тыц — акция, принеси фотку фасада магазина и получишь пирожок.
Было бы неплохо, чтобы у работодателей аналог ЕГЭ появился.
Допустим, выполнил по каждому разделу из списка 10 кейсов на 80% и выше — добро пожаловать… или понимаешь чего не хватает.
Python можно подтянуть на Питонтьютое, работы с базой данных — на SQL-EX. Там даются задачи, по которым на практике учатся делать запросы.
Высшая математика — Mathprofi. Там можно получить понятную информацию по математическому анализу, статистике и линейной алгебре. А если плохо со школьной программой, то есть сайт youclever.org.

ЕГЭ в школе к сожалению не дождался — завершил обучение раньше.
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.