Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть 15 Minutes With: Andrew Ganim on Building a Data Pipeline

  • ChariotSolutions
  • 2020-07-31
  • 252
15 Minutes With: Andrew Ganim on Building a Data Pipeline
  • ok logo

Скачать 15 Minutes With: Andrew Ganim on Building a Data Pipeline бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно 15 Minutes With: Andrew Ganim on Building a Data Pipeline или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку 15 Minutes With: Andrew Ganim on Building a Data Pipeline бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео 15 Minutes With: Andrew Ganim on Building a Data Pipeline

In today’s episode of 15 Minutes With, Keith Gregory, Chariot’s AWS Practice Lead, talks to Andrew Ganim, one of Chariot's experienced software consultants.

Andrew’s most recent project was to help a multinational company better analyze their data by building a more robust data pipeline. He was brought in to clean up both their current pipeline code, and the data that was coming in. This project involved restructuring, joining, and aggregating purchase data (transactional) and behavioral data (clicks, add-to-carts, etc.) from both brick-and-mortar stores, and online sales.

Dealing with terabyte-scale data, international channels, data privacy laws from multiple countries, and all the different ways to represent retail transactions (like clearances and discounts) is extremely complex. So how did Andrew account for edge cases without leaving behind messy code? How did he partition all this data? What tools did he use?

Andrew and Keith discuss.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]