Поддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Контроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаНаписаниепрограммногокодаПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеАнализполноты иясноститребований креализациисистемыОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Визуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Поддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Контроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаНаписаниепрограммногокодаПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеАнализполноты иясноститребований креализациисистемыОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Визуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»

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