Документированиеи спецификациятребований креализациисистемыАнализполноты иясноститребований креализациисистемыСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Организацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Визуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокНаписаниепрограммногокодаРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Сбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыАнализполноты иясноститребований креализациисистемыСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Организацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Визуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокНаписаниепрограммногокодаРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Сбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистем

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