Визуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)ТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Сбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаАнализполноты иясноститребований креализациисистемыОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Описаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхНаписаниепрограммногокодаВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)ТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Сбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаАнализполноты иясноститребований креализациисистемыОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Описаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхНаписаниепрограммногокода

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