Организация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхНаписаниепрограммногокодаОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемАнализполноты иясноститребований креализациисистемыФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Визуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Организацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Сбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхНаписаниепрограммногокодаОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемАнализполноты иясноститребований креализациисистемыФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Визуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Организацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Сбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродукта

DE Bingo - Call List

(Print) Use this randomly generated list as your call list when playing the game. Place some kind of mark (like an X, a checkmark, a dot, tally mark, etc) on each cell as you announce it, to keep track. You can also cut out each item, place them in a bag and pull words from the bag.


1
G
2
G
3
G
4
N
5
I
6
G
7
B
8
O
9
O
10
N
11
I
12
N
13
O
14
O
15
O
16
I
17
O
18
N
19
I
20
O
21
O
22
N
23
B
24
O
25
I
26
B
27
B
28
B
29
B
30
N
31
O
32
I
33
G
34
G
35
O
36
O
  1. G-Организация каталога для управления данными, включая описание метаданных, описание происхождения и качества данных
  2. G-Написание программного кода
  3. G-Описание концептуальной модели данных для определения процессов работы с данными и требований к ним
  4. N-Контроль версий программного кода, отслеживание изменений кода и управление ими
  5. I-Сбор, анализ и разработка концептуальной архитектуры программной системы
  6. G-Работа с контейнеризацией и инфраструктурой распределенных систем
  7. B-Анализ полноты и ясности требований к реализации системы
  8. O-Формирование конвейеров (пайплайнов) для автоматизации обработки и трансформации данных перед их анализом
  9. O-Выгрузка данных из баз данных, хранилищ, витрин и других источников
  10. N-Постановка задач команде разработки на реализацию или доработку программного продукта
  11. I-Формулирование критериев приемки выполненной работы с учетом требований и ограничений в процессе разработки программного обеспечения
  12. N-Разработка стратегий для обеспечения отказоустойчивости и масштабируемости систем
  13. O-
  14. O-Сбор, анализ и разработка требований к интеграции систем
  15. O-Документирование и спецификация требований к реализации системы
  16. I-
  17. O-Проектирование корпоративного хранилища данных (DWH), разработка структуры, логической и физической модели хранилища
  18. N-Оптимизация запросов к хранилищам и базам данных для повышения скорости выполнения этих запросов
  19. I-Проведение миграции данных организации из старых систем и хранилищ в новые
  20. O-Настройка систем резервного копирования и восстановления данных из хранилищ и баз данных
  21. O-Поддержка и развитие существующего в компании корпоративного хранилища данных (DWH)
  22. N-
  23. B-Визуализация данных продукта или бизнеса в аналитических дашбордах
  24. O-Реализация механизмов пакетной и потоковой обработки данных в ETL-системах
  25. I-Разработка моделей и алгоритмов машинного обучения с подкреплением
  26. B-Разработка ETL-процессов извлечения, преобразования и загрузки данных из внешних источников в корпоративное хранилище данных
  27. B-Тестирование ETL-процессов и работы хранилищ данных
  28. B-Сбор, анализ и разработка требований к крупномасштабным системам
  29. B-Проектирование и настройка витрин данных из общего корпоративного хранилища по запросу бизнес-заказчика и аналитиков компании
  30. N-Организация сбора, обработки и хранения больших данных (Big Data), включая неструктурированные данные и данные в нестандартном формате
  31. O-Описание и моделирование бизнес-процессов «как должно быть»
  32. I-Организация хранения данных компании в виде «озер данных» (Data Lake)
  33. G-Сбор, анализ и разработка требований к системам баз данных и хранилищам данных
  34. G-Мониторинг потоков данных в организации, контроль их качества и полноты и быстрое устранение ошибок
  35. O-Сбор, анализ и разработка требований к информационной безопасности систем
  36. O-Определение нефункциональных требований к реализации системы, определяющих качество программного продукта