1. Обзор и история РСУБД Oracle
2. Установка Oracle и создание базы данных
3. Экземпляр и база данных Oracle
4. Физическая и логическая структура данных Oracle: tablespace,segment,data file,undo,redo и т.д.
5. Структуры памяти и основные процессы Oracle: SMON, PMON, DBW,LGW, SGA, PGA, Buffer Cache, Library Cache и т.д.
6. Запуск и останов Oracle
7. Виды подключений к Oracle: DEDICATED, SHARED, DRCP
8. Системные представления V$ и DBA_
9. Список использованных материалов
Наша команда обычно делает технические выступления о том, как работать с PostgreSQL. В данном случае я хочу раскрыть тему того, как построен рабочий процесс, когда у тебя несколько сотен баз данных с абсолютно разной нагрузкой, но 99% баз критически важные для бизнеса, потому что принадлежат они разным клиентам.
Расскажу о том, что автоматизировано в нашей работе и что хотелось бы автоматизировать. Каким образом строится диалог между администратором и разработчиком приложения. Какие задачи решаем и как планируем свой рабочий день. Как следим за состоянием такой большой и разрозненной инфраструктуры с базами. Рутина как она есть, без приукрашиваний.
— Нашли ошибку в видео? Пишите нам на support@ontico.ru
Топ-5 книг по аналитике от Алексея Никушина:
1. «Lean Analytics» Alistair Croll and Benjamin Yoskovitz
2. «Аналитическая культура» Карл Андерсон
3. «Как не ошибаться. Сила математического мышления»
Джордан Элленберг
4. «Статистика. Шаг за шагом» Роберт А. Доннелли — младший
5. «Думай как математик. Как решать любые задачи быстрее и эффективнее» Барбара Оакли
00:00 | Что значит МатеМаркетинг?
2:35 | Маркетолог, аналитик — одно и то же?
7:40 | Анализ данных — грамотность 21 века
12:34 | Карьерный путь аналитика сегодня
16:54 | Python и SQL, все еще надо учить?
21:24 | Спрос на аналитиков растет?
24:52 | Как перестать делать выгрузки?
29:59 | Чат аналитиков в телеге
37:20 | Что делать, если вы джун аналитик?
39:30 | Где учиться аналитике?
48:07 | Топ 5 скилов
51:06 | Как устроиться на работу?
59:51 | МатеМаркетинг-2020, что нас ждет?
Профессия «Аналитик данных» или DATA SCIENTIST — эта серия о настолько необходимых людях, что им в любой сфере найдется место. Почему? Потому что данные сейчас производят везде, а обрабатывать их умеют только они — аналитики данных, специалисты нашего будущего, да и уже настоящего тоже.
Таких людей мы нашли и в приложении по редактированию фотографий «Prisma», и в группе компаний «S7», и в исследовательском центре «Samsung», и еще во многих сферах, где они есть, но мы просто не смогли рассказать о них за 13 минут.
«Кем быть: 2028. Профессии будущего» — новый проект фонда «Продюсер будущего» о профессиях, которые будут актуальны, востребованы и высокооплачиваемы в ближайшие 10 лет. В каждой серии ведущие эксперты перспективных профессиональных областей приглашают к себе на рабочее место, рассказывают об особенностях обучения и приоткрывают завесу тайны, рассуждая о том, какое будущее ждет «новых» специалистов и с какими сверхзадачами им предстоит столкнуться.
Год назад, на волне всеобщего восторга, автором было принято судьбоносное решение стартовать новый проект на связке React Redux Webpack. Решающим фактором стала обещанная изомофорность — переиспользование одного и того же кода отрисовки на сервере и клиенте. В этом докладе я освещу основные недостатки такого подхода, решенные и нерешенные (пока что) проблемы. Я по-рассуждаю о том, стоит ли игра свеч, и во что обходится продукту нахождение на переднем крае Frontend-технологий.