Постановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Документированиеи спецификациятребований креализациисистемыАнализполноты иясноститребований креализациисистемыПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокНаписаниепрограммногокодаРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Сбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Формулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Документированиеи спецификациятребований креализациисистемыАнализполноты иясноститребований креализациисистемыПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокНаписаниепрограммногокодаРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Сбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Формулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализом

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