Контроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Визуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаАнализполноты иясноститребований креализациисистемыСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Выгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Сбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамНаписаниепрограммногокодаКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Визуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаАнализполноты иясноститребований креализациисистемыСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Выгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Сбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамНаписаниепрограммногокода

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