Сегодня Заказчик попросил у Подрядчика (нас) табличку:

Ну а что, очевидно же, в системе есть БД, БД измеряются в записях. Много записей — большая база, мало записей — маленькая база. Сразу всё понятно.

В общем наши сразу пошли к администратору, а он открыл Oracle SQL Developer и написал там:

select sum(NUM_ROWS) from DBA_TABLES where OWNER=’SAPR3′

И получил число (барабанная дробь)… (далее…)

Если кратко: шансов у вас очень мало, проходите мимо.

Есть у меня в городе один магазин, который я ласково называю «грязи». На самом деле он называется Grazie. Udemy напоминает мне его своей ценовой политикой, там пока не увидишь скидку в 90% не стоит ничего покупать. Разница только в том, что в магазине обувь в целом чуть лучше рынка, а Udemy часто демонстрирует дно.

Основная проблема платформы — низкий порог входа, прям вообще низкий. Udemy готова продавать любого автора, отвечающего минимальным требованиям качества. Любой может зайти и опубликовать свой курс. Любой. Любой, кто думает, что сможет легко заработать денег. Если там можно про продавать курсы по $100 и на некоторых курсах можно наблюдать тысячи зачисленных, очевидно становится, что заработать $100’000 можно с небольшими усилиями. Записать кое-как звук со слайдами — небольшая техническая проблема. (далее…)

Картинка из свежего курса по DevOps.

С одной стороны авторы хотели визуально охватить весь мир, чтобы показать как всё глобально, но менеджеры находятся где-то в Германии, а разработчики — где-то в Индии.

How would you define a data scientist and data science?

Data science is what data scientists do. That’s what smart guys say.

«Data» because this is all about data, obviously. And «Science» beacause it is an open field and no fixed objective. We have to make assumptions and refute them. We do the guess-work and and try to back them up with evidence.

Yeah science bitch! (c) Jesse Pinkman

On the contrary, programming is mostly crafting than science. Because often programmer have objective in mind. Also he have tools and sequence of steps to obtain that objective.

What industry are you passionate about and would like to pursue a data science career in?

I’m a developer in ERP software for 15 years. I like accounting, linked documents — it’s perpetual blood flow of any company. Non-finance operations are often finance, because they are somehow affect final profit/loss. How and why? I hope Data Science will give me some insights on that subject.

What are the ten main components of a report that would be delivered at the end of a data science project?

• At first, cover page is ultimate face of your work. Prepare your costume before performing. It should not confuse anybody.
• Table of content — for easy navigation.
• Abstract or summary — quick overview of document in three paragraphs.
• Introduction — like setup in comedy, introduces cast and scene.
• Literature overview — you are not first who dig around, reader may be interested in your story in context of the other stories. You-name-it-verse. Sure, your report will give new insights, not described before.
• Methodology — as always Sherlock Holms did: you shoud explain to DrWatson what data you paid attention to and what method you applied to. Deduction is not the only method for you.
• Results — like punch-line in comedy, your reader should catch your joke here.
• Discussion — you must be prepared, that not all readers will be impressed by your story in a flash. You should answer them in advance.
• Conclusion — story never ends, nice section to place cliffhanger.
• Acknowledgements — this section helps to place list of people you are grateful. It will be useful when you receive an award for this work.
• References — the same as in the previous paragraph, but for documents.
• Appendices — bonus section, storage for materials, referenced from body of your report. Please do not include here jokes that didn’t work.

What is Data Science?

Попал в подкаст «За чашкой чая», эпизод 16. Можно слушать на любых доступных платформах: Anchor, Apple, Yandex.

Под катом текстовая расшифровка моей части. Хотите — слушайте, хотите — читайте.

(далее…)

Раннее утро. Птички чирикают.

Сижу, никого не трогаю, читаю утреннюю газету.

SAP вещает:

сморите как всё было плохо, какое всё разное, инконсистенси, то да сё,  фу-фу-фу

вот мы вам сделаем Fiori 3, там будет всё такое консистентное, прям ух-ты-красота

современные технологии, двадцать первый век, а о цене давайте не будем говорить

И неожиданно нахлынуло чувство какой-то органичной целостности этого мира.
(далее…)

I’m on week three of  course Learning How to Learn at (Coursera).

I recommend this course to everyone. In whatever area people work, they always need to learn.

Here are my current lessons. (далее…)