Сбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Работа сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаНаписаниепрограммногокодаОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемАнализполноты иясноститребований креализациисистемыПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Проектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Мониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Работа сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаНаписаниепрограммногокодаОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемАнализполноты иясноститребований креализациисистемыПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Проектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Мониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данных

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