TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #499 · 10.08

В массовых источниках информации пишут, что в Сочи сейчас дикие толпы людей на пляжах, и туда лучше не ехать. Но у нас пригород Сочи и выделенный пляж от отеля, толп вообще нет. Конечно, за это пришлось чуть больше заплатить (ненамного, учитывая в целом высокие сочинские цены), а ещё слегка потерять в инфраструктуре, но окупается полностью. И тут я подумал, а можно ли как-то объективно понимать разницу между издержками и выгодой? Не только с пляжами, вообще в жизни. Вот кто-то стоит в очереди в кассу метро, потому что лично для него это удобнее и комфортнее, чем учиться пользоваться автоматом. Можем ли мы отличать ситуации "Он выбирает то, что ему субъективно удобнее, отстаньте от него" и "Он совершает объективную ошибку, отказываясь тратить чуть больше усилий ради куда бОльшей выгоды впоследствии"? Если люди делают что-то, что вам кажется неудобным/неэффективным, то как понимать: это просто вариант личных предпочтений, или действительно людям стоило бы рассмотреть разные варианты? Допустим, кто-то не ест лук, но лук полезный, а ещё присутствует во многих блюдах. Почему бы такому человеку не терпеть личный дискомфорт от употребления лука ради объективно более удобного выбора? Чем это отличается от очередей в кассу вместо автомата, от вызова такси по телефону вместо приложений, от просмотра фильмов с рекламой по телевизору вместо стриминга? На мой взгляд ответ такой: если усилия нужно вкладывать единожды, либо непродолжительное время, но взамен ты получишь систематическую выгоду надолго или навсегда, то отказ от вложения усилий это объективная ошибка, а не вкусовое предпочтение. Например, ты один раз учишься пользоваться автоматом, и потом больше никогда не стоишь в очереди в кассу. Ты один раз платишь больше денег, и потом в течение многих дней не терпишь толпы на пляже. Ты один раз покупаешь паркинг, и потом никогда не ищешь часами место во дворе. При этом бывает и обратная ситуация: вот бросить курить очень сложно, в этом я верю курильщикам. Ты в течение многих месяцев вкладываешь значительные усилия, а потом до конца жизни так или иначе себя сдерживаешь, при этом выгода очень условная — трудно оценить, сколько лет тебе в итоге добавил отказ от курения. Разве что деньги на сигареты не тратишь, но вложения всё равно систематические. Так что выбор "не бросать курить" понятен. Другое дело, с этой точки зрения не понятен выбор "начинать курить", но это отдельный разговор. С луком аналогично: нельзя привыкнуть его есть, если ты его не любишь. Я вот за 32 года так и не привык, хотя периодически приходится: недавно в ресторане заказал пасту, и она почему-то оказалась с луком, а ведь по классическому рецепту не должна была. Наверняка, можно как-то более точно поделить. Не любые разовые усилия оправдываются даже систематической выгодой (пример: покупка автомобиля в городе, до сих пор очень спорная вещь). Но для меня граница лежит где-то тут. Однократная трата ресурсов для постоянного увеличения эффективности и/или комфорта — это форма автоматизации. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #databricks

当前筛选 #databricks清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2587 · 02.03.2025 г., 12:04

Ищем Data Engineer (Middle/Middle+/Senior) в аутстафф-компанию Top Selection для работы над зарубежным ритейл-проектом. Грейд: Senior Название компании: Top Selection Локация: Не важно Часовой пояс: МСК Предметные области: ритейл Формат работы: Удалёнка Мы ищем Data Platform Engineer с опытом работы в Microsoft Fabric или Databricks для построения и оптимизации дата-платформы в ритейле. Основная задача – разработка облачной платформы обработки данных, интеграция с различными источниками и аналитика в реальном времени. Работа в ритейле требует глубокого понимания данных о продажах, цепочке поставок, потребительском поведении и управлении товарными запасами. Обязанности: Ключевые обязанности (MS Fabric): - Проектирование архитектуры данных на Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouses, Synapse Data Warehouse, Power BI). - Разработка и внедрение ETL/ELT-конвейеров данных (Fabric Data Pipelines, Azure Data Factory). - Оптимизация хранения и обработки данных в OneLake и Lakehouses. - Настройка Real-Time Analytics (анализ транзакций, логистика, продажи в режиме реального времени). - Интеграция с Power BI и построение семантических моделей. - Оптимизация SQL-запросов для больших объемов данных в Synapse Data Warehouse. - Автоматизация CI/CD-конвейеров (Azure GitOps). - Обеспечение безопасности данных и соответствие стандартам работы с персональными и коммерческими данными. Технологии, с которыми предстоит работать: - Microsoft Fabric: - OneLake (облачное lakehouse-хранилище данных) - Lakehouses (совмещение Data Lake и традиционных DWH) - Data Pipelines (аналог Azure Data Factory) - Synapse Data Warehouse (облачный аналитический движок) - Real-Time Analytics (потоковая обработка данных) - Power BI & Semantic Models (бизнес-аналитика) - KQL (Kusto Query Language) для анализа событий и логов - DevOps & CI/CD: - Azure GitOps, YAML-пайплайны - Автоматизированное развертывание и управление инфраструктурой данных Требования: - Практический опыт работы с Microsoft Fabric или Databricks (или другим релевантным облачным стеком). - От 2 лет опыта в data engineering и облачных хранилищах данных. - Глубокие знания SQL, Python, Spark/PySpark, T-SQL. - Опыт оптимизации SQL-запросов и работы с большими объемами данных. - Понимание архитектуры баз данных и lakehouse-концепции. - Опыт работы с ETL/ELT-процессами, DataOps, CI/CD для данных. Пожелания: Будет плюсом: - Опыт работы с потоковыми данными (Kafka, Event Hubs, Stream Analytics). - Знание ритейл-данных (ценообразование, товарные запасы, программы лояльности). - Опыт работы с Delta Lake, Databricks ML. - Оптимизация SQL-запросов и настройка кластера Spark. Сертификации (желательно): - Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate - Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate - Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional Контактные данные: @mherchopurian / @datasciencejobs #вакансия#DataEngineer#Middle#MSFabric#Databricks#Удаленно

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15513 · 20.02.2026 г., 14:30

#python#agents#claude#cursor#databricks#vibecoding The Databricks AI Dev Kit enhances AI-driven development by providing your coding assistant (Claude Code, Cursor, etc.) with trusted Databricks knowledge and best practices. It includes a Python library, MCP server with 50+ tools, markdown skills teaching Databricks patterns, and a web-based builder app. You can build Spark pipelines, jobs, dashboards, knowledge assistants, and deploy ML models faster and smarter. The benefit is that your AI coding assistant gains direct access to Databricks functionality and patterns, enabling you to develop data and AI applications more efficiently with built-in governance and best practices. https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2029 · 15.04.2024 г., 16:25

#вакансия#удаленно#dataengineer#de#spark#databricks#kafka # Ищем Data Engineer на проектную занятость в Dodo Engineering (возможен неполный рабочий день) Компания: Dodo Engineering Локация: Remote Должность: Data Engineer (middle+/senior/lead) Занятость: проектная, на 3-6 месяцев, возможен вариант на неполный рабочий день (4 часа). Вилка: 350 000 - 500 000 р Формат: ГПХ\ИП О команде Мы разрабатываем платформу данных для it команд в Dodo. На данный момент перед нами стоит амбициозная задача по оптимизации затрат на дата платформу, поэтому в усиление нашей команде ищем на проектную занятость data engineer. Срок проекта - 3-6 месяцев. Мы ищем коллегу с бэкграундом в разработке, уверенным знанием Spark, Spark SQL. Если работали с databricks — будет большой плюс. Наш стек технологий: У нас современная платформа, которая базируется на облачных сервисах Azure Databricks. Данные загружаем с помощью debezium или принимаем события в Event Hub (Kafka). Храним в Delta Lake, всё раскладываем по слоям и Data Vault. Витрины храним в Kusto, а визуализация в Superset. Основной язык — python. Чем предстоит заниматься: - Оптимизация витрин, помощь другим командам в работе с данными и нашим инструментом - Оптимизация процессов в databricks для снижения затрат на compute и storage - Развертывание и обслуживание data сервисов Требования: - Уверенное владение одним из языков программирования: Python, Scala, Java. - Построение пайплайнов данных с мониторингом и логированием; опыт в оптимизации/изменении существующих пайплайнов. - Spark, Spark Streaming (у нас Structured Streaming) - Желателен опыт оптимизации аналитического кода Отправить резюме и задать вопросы можно тут: @AKoronnova 👉 Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3425 · 18.12.2024 г., 12:12

Databricks Secures $10B Funding Round Databricks has successfully raised $10 billion in a funding round that concluded on December 17, 2024. For more details, visit Databricks. #Databricks#Funding#Tech#Investment#Data#Cloud#Analytics#Software#BigData#Startup#Round#Financing#VentureCapital#Database#Platform#Enterprise#AI#ML#SaaS#Growth#Innovation

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3881 · 15.01.2025 г., 10:00

Major Funding Rounds Announced Multiple companies secure significant funding this month: - Databricks: $5B on Dec 17, 2024. - Nordic Investment Bank: $795.2M on Jan 9, 2025. - Brex: $235M on Jan 13, 2025. - Bjelin Group: $204.31M on Jan 13, 2025. - Caidya: $165M on Jan 13, 2025. - Harbinger: $100M on Jan 14, 2025. - Vita Group: $84.53M on Jan 10, 2025. - Aerin Medical: $32.5M on Jan 13, 2025. - Clear Labs: $30M on Jan 13, 2025. - Labviva: $25M on Jan 13, 2025. - Raspberry AI: $24M on Jan 13, 2025. - Conceivable Life Sciences: $18M on Dec 17, 2024. - Pimax VR: $13.64M on Jan 13, 2025. - Intelex Vision: $6.82M on Jan 13, 2025. - bythen: $5M on Jan 14, 2025. - Genesy AI: $4.82M on Jan 14, 2025. - Primus: $3.5M on Jan 13, 2025. - Wultra: $3.09M on Jan 15, 2025. - BIMINI Biotech: $3.06M on Jan 13, 2025. - Red Sky Health: $3M on Jan 13, 2025. Details can be found in the respective links. #Funding#Investment#Databricks#NordicInvestmentBank#Brex#Caidya#Harbinger#VitaGroup#AerinMedical#Labviva#RaspberryAI#ConceivableLifeSciences#PimaxVR#IntelexVision#GenesyAI#Wultra#AI#VC#Healthcare