mastodon.world is one of the many independent Mastodon servers you can use to participate in the fediverse.
Generic Mastodon server for anyone to use.

Server stats:

8.1K
active users

#dataops

0 posts0 participants0 posts today

UPDATE: Hey everyone, there was a problem with the Restream-to-LinkedIn connector, and as we were attempting to restart the stream, the event on LinkedIn disappeared. We're not sure what caused this issue, but we are re-scheduling this event. Please stay tuned for the new date and time!

Today on #TheDrillDown, Ahmad and I are honored to be joined by a very special guest, @Jkerski! We'll be drilling down into the topic of integrating #DataOps tools and principles into your #MicrosoftFabric and #PowerBI workflows. Join us at 2PM Central time! lnkd.in/gbegXeAc

The MLOps skillset is evolving! 🤯

Reddit shows a clear trend: DataOps is emerging as a distinct specialization, separate from traditional DevOps.

Is your organization prepared for this shift?

Full blog post: dougortiz.blogspot.com/2025/05

What training programs are you implementing to address this emerging DataOps talent gap?

dougortiz.blogspot.comThe Quiet Revolution in MLOps: DataOps Emerges as the Critical Skill

𝐇𝐚𝐫𝐝𝐜𝐨𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐢𝐬 𝐇𝐮𝐫𝐭𝐢𝐧𝐠 𝐘𝐨𝐮𝐫 𝐓𝐞𝐚𝐦

Still hardcoding values in your data pipelines?
👎 It’s slowing down scaling.
👎 It creates more bugs.
👎 It’s not enterprise-ready.

Learn how to parameterize Azure Data Factory like a pro - with real-world strategies you can apply immediately after training.

💥 Save your team hours of rework.
💥 Build once, reuse forever.

📅 Live 6/11 - just $249.

🎁 1st 20 registrants get the bonuses!

🔗 Get your seat: entdna.com/product/advanced-az

Picked up "Python Polars the definitive guide" by Jeroen Janssens and Thijs Nieuwdorp. The polar bear was already used on another O'Reilly book, but the Iberian lynx is cool.

Never sure how tech books will pan out, but Jeroen's book data science at the command line was a good one, so I am hopeful.

DBT: трансформация данных без боли

Привет! Меня зовут Кирилл Львов, я fullstack-разработчик в компании СберАналитика. В этой статье хочу рассказать про мощный инструмент трансформации данных — DBT (Data Build Tool). Сегодня любой средний и крупный бизнес хранит множество данных в разрозненных источниках (CRM, ERP, HRM, базы данных, файловые хранилища и т.д.). Каждая из этих систем самодостаточна и закрывает определённую боль бизнеса, но собрав данные из таких источников и стандартизировав их, нам открывается возможность анализировать данные, строить модели машинного обучения и принимать на основе этих данных управленческие решения. Для того чтобы реализовать такой подход строятся ELT (или ETL) процессы. ELT (Extract, Load, Transform) — это процесс, состоящий из трех этапов:

habr.com/ru/articles/907540/

ХабрDBT: трансформация данных без болиПривет! Меня зовут Кирилл Львов, я fullstack-разработчик в компании СберАналитика. В этой статье хочу рассказать про мощный инструмент трансформации данных — DBT (Data Build Tool). Сегодня любой...

💶 𝗧𝗵𝗲 𝗵𝗶𝗱𝗱𝗲𝗻 𝗰𝗼𝘀𝘁 𝗼𝗳 𝗰𝘂𝘁𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗰𝗼𝗿𝗻𝗲𝗿𝘀? 𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗱𝗲𝗯𝘁, not just another corporate buzzword but the silent killer of efficiency, innovation, and organizational success.

👉 Understand what technical debt means in a datamanagement context.
datalumen.eu/technicaldebt_dat

#DataGovernance #DataManagement hashtag#DataArchitecture #DataOps #DataOpsFramework #DevOps #DataStrategy #DataAgenda