Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML.
Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что:
🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат
🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека
🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек
Но есть и минусы
🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки)
🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты)
🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...)
🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда)
🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные
Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи.
Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳.
🔸 очень быстрая запись
🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд
🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки
🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память
🔸 можно извлечь любую часть данных независимо
Из минусов
🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата)
🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию.
🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки
В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии.
(Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно)
Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого
f15d cd29 a564 4578 ...
09e2 9bc4 a696 1253 ...
84e9 4de1 3b23 c24a ...
2534 5161 28e0 709d ...
...
Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла.
К чему это я? Читайте в следующем посте...
#tricks#basic
#вакансия#DA#analyst#remote#fulltime
Вакансия: Middle Data Analyst
Формат: Удаленный
Занятость: Полная
Локация: РФ, РБ
Оплата: 3000 - 4000$ net.
Ptolemay - аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем MiddleData Analyst для аустафф-проекта в сфере ритейла.
Задачи:
- Собирать и анализировать данные из различных источников, включая обработку и очистку данных для обеспечения их качества и надежности.
- Создавать интерактивные отчеты и дашборды (matplotlib, seaborn, Power BI, Tableau).
- Анализировать бизнес-процессы, выявлять узкие места и разрабатывать предложения по их оптимизации.
- Разрабатывать и внедрять новые продукты и решения, основанные на анализе данных, с оценкой их влияния на бизнес-показатели.
- Проводить A/B тесты, включая планирование, анализ и интерпретацию результатов.
- Писать скрипты и настраивать процессы для извлечения, трансформации и загрузки данных (ETL), создавать и поддерживать аналитические витрины данных.
Требования:
- Опыт работы аналитиком данных от 3 лет.
- Опыт общения с бизнес-заказчиками.
- Уверенное знание Python и SQL.
- Опыт работы с библиотеками визуализации данных (matplotlib, seaborn и пр.).
- Опыт анализа/изменения бизнес-процессов.
- Опыт внедрения/изменения продуктов, основанных на данных.
Будет плюсом:
- Опыт проведения А/В тестов и оценки их результатов.
- Опыт написания ETL-процессов/создания витрин данных.
- Что-нибудь из: docker, git, airflow, nifi, kafka, командная строка Linux.
- Опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau)
- Опыт сбора, составления и согласования функциональных требований к продукту.
Условия:
- Удалённый формат работы.
- Гибкий график.
- Полная занятость.
- Оформление по ИП.
- Возможность роста и развития в крупной компании.
- Оплата 3000 - 4000$ net по результатам собеседования.
Буду рада ответить на вопросы и ознакомиться с резюме: @rinapina_ptolemay
#вакансия#vacancy#DA#analyst#senior#remote#fulltime#optimization
Вакансия: Middle+/Senior Data Analyst (с опытом в оптимизационных задачах)
Формат: Удалённый
Занятость: Полная
Оплата: 3500 - 4500$ net.
Ptolemay - аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере металлургии.
Обязанности:
- Разрабатывать и внедрять алгоритмы оптимизации для объемно-календарного планирования.
- Осуществлять постановку и решение задач LP, NLP, определять целевые функции и ограничения.
- Автоматизировать планирование в промышленности или смежных областях.
- Работать с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner) и солверами (COBYLA, Ipopt и др.).
Требования:
- Опыт работы по функциональному направлению от 4-х лет.
- Знание языков программирования Python либо Java.
- Знание основных типов оптимизационных задач (LP, NLP и т.д.).
- Опыт работы с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner или аналогичные).
- Опыт работы с различными солверами (COBYLA, Ipopt и другие), понимание принципов их работы (сильные и слабые стороны).
- Опыт линеаризации задач, постановка целевой функции и ограничений.
- Опыт постановки задачи, разбиение на подзадачи.
Условия работы:
- Удалённый формат работы.
- Полная занятость.
- Оформление по ИП, СМЗ.
- Оплата 3500 - 4500$ net.
Буду рад ответить на вопросы и ознакомиться с резюме: @Dmitriy_Ptolemay
#работа#удаленнаяработа#вакансия#Dataengineer#Дата_инженер#middle#инженер#DA
Позиция: Data-инженер
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
Компания: 7RedLines
Оформление: ТК РФ
Оклад на руки: 160 000 – 190 000 к
Обязанности:
Оптимизация обработки данных в GreenPlum для сокращения времени выполнения запросов;
Проектирование и поддержка хранилищ данных в GreenPlum;
Разработка и поддержка dbt-моделей;
Проведение code review, участие в интервью для найма сотрудников.
Обязательные требования:
Опыт работы в роли Data Engineer/Data analytic от 3 лет;
Глубокие знания SQL;
Опыт работы с GreenPlum;
Опыт построения и оптимизации ETL-процессов;
Умение проводить code review и работать в команде;
Понимание принципов Agile (Scrum, Kanban) и опыт работы с Jira/Trello;
Английский язык на уровне чтения технической документации.
Желательные требования:
Опыт миграции данных из SAS в GreenPlum;
Опыт работы с dbt;
Понимание методологий проектирования хранилищ данных (Data Vault, Anchor modelling).
Контактная информация:
Тг: @HR7RedLines
Эл.почта: [email protected]
#вакансия#remote#middle#de#da#etl#postgresql#clickhouse#dbt
Компания Excdev в поиске Middle Data Engineer/Data Analyst
Удаленный график работы из любой точки мира,зарплатная плата 200-250 тысяч рублей на руки.
Задачи:
- Разработка хранилищ данных, витрин данных;
- Проектирование, разработка и поддержка ETL-процессов;
- Разработка визуализации данных и отчетности;
- Контроль качества загружаемых данных;
- Интеграция новых источников;
Вы идеальны, если:
- Высшее математическое или техническое образование (компьютерные науки, инженерия, статистика, математика или смежные области)
- Минимум 3 года опыта работы в управлении данными, инжиниринге данных или анализе данных в сфере веб и/или мобильных продуктов
- Практические знания в областях хранения данных, моделирования, управления и визуализации данных, опыт работы со следующими инструментами Airflow, DBT, Clickhouse, Superset, Postgre
- Успешный опыт работы с извлечением и обработкой данных из разных источников для коммерческой ценности
- Опыт работы(настройка и интеграция) с трекерами типа Google Analytics, Branch, AppMetrica, Adjust, AppsFlyer, Binom (поп-ап реклама) и т.п.
Будет огромным плюсом:
- Опыт работы со SkadNetwork iOS и понимание принципов работы с агрегированными данными.
- Опыт настройки и ведения рекламных кампаний в источниках типа Meta, Google Ads, Tiktok и т.п.
- Опыт работы с Tableau, Google Looker или подобных им.
Контакт для связи в тг: @valenti_sh
D-d大d鱼y海h棠t- 大鱼海棠 (2016)
直达链接：https://pan.quark.cn/s/9c244ba2b42a
#大鱼海棠#大鱼·海棠
#大海#大·海#Da Hai
#Big Fish & Begonia
#Big Fish & Chinese Flowering Crabapple
链接：https://link3.cc/sf_com
#电影#爱情#内地#10年代