Программисты, переведите на нормальный язык
Наша компания занимается разработкой решений в области сбора, построения хранилищ и аналитики над данными. Мы разрабатываем собственные state of the art алгоритмы в области текстового, сетевого анализа и фреймворк для их конвейеризации. Для хранения кода используем GitLab, трекинг задач в ClickUp, для обсуждения Slack, Мониторинг сервисов на Prometheus, логи в ELK и Loki, визуализация в Grafana.
Что такое "решения"? Что такое хранилища? Что такое аналитика над данными? Что такое state of the art алгоритмы? Что такое фреймворк для их конвейеризации? . Для хранения кода используем GitLab, трекинг задач в ClickUp, для обсуждения Slack, Мониторинг сервисов на Prometheus, логи в ELK и Loki, визуализация в Grafana. Что это значит на русском языке. Я этот бред не знаю как нагуглить. Вчера начал изучать питон.
Решение есть решение - решение поставленной задачи.
Хранилище - обычно набор жестких дисков, локальный или, чаще, доступный по сети.
state of the art алгоритмы - вид самообучающихся алгоритмов искусственного интеллекта.
Фреймворк - программная платформа для решения задач.
Конвейер алгоритмов - объединение в цепочку нескольких алгоритмов для решения задачи.
Всё дальше в вопросе - названия существующих готовых программных платформ для решения определенных задач.
state of the art - фраза означающая в переводе современные, передовые
Запрос в yandex: "data warehouse python analysis"
Запрос в yandex: "Data Visualization with Python"
SQL vs Python for Data Analysis airbyte.com/blog/sql-vs-python-data-analysis
Building a Data Warehouse in Python Using PostgreSQL towardsdatascience.com/building-a-data-warehouse-in-python-using-postgresql-f10dce22e3aa
Data Analytics with Python: 4 Easy Steps hevodata.com/learn/data-analytics-with-python/
Лучшие инструменты Python ETL на 2021 год: waksoft.susu.ru/2021/04/28/luchshie-instrumenty-python-etl-na-2021-god/
Overview: State-of-the-Art Machine Learning Algorithms per Discipline & per Task towardsdatascience.com/overview-state-of-the-art-machine-learning-algorithms-per-discipline-per-task-c1a16a66b8bb
Machine Learning: State of the art / Хабр habr.com/ru/company/jugru/blog/338654/
Data Visualization with Python: towardsdatascience.com/data-visualization-with-python-8bc988e44f22
ETL (от англ. Extract, Transform, Load — дословно «извлечение, преобразование, загрузка») — один из основных процессов в управлении хранилищами данных, который включает в себя: извлечение данных из внешних источников, их трансформация и очистка, чтобы они соответствовали потребностям бизнес-модели и загрузка их в хранилище данных ru.wikipedia.org/wiki/ETL
Храни́лище да́нных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения. ru.wikipedia.org/wiki/Хранилище_данных
"Data warehousing is the ability to cache, tokenize, analyze and reuse your curated data on demand in an unparalleled manner. In a similar fashion to how your mother navigates around her immaculately well organized kitchen. Mind you, there is no one size fits all solution, and there are as many ways to warehouse as there are warehouses themselves.
Arguably, there are three key ingredients to implementing a successful data warehouse:
Server: first and foremost you must provision a distributed database system that is both robust and resilient.
Indexing: your database system should ideally have some form of indexing that allows you to access records at warp speed. Having a full-text index would be a bonus.
Dashboard: you should have a staging area where you can import, export, visualize and mutate your data in an immutable way."
"A decade ago, the data industry struggled with scaling data warehouses. The solution that emerged was to take data out of the warehouse and transform it in memory with programming languages like Python and Java, using tools like Hadoop, Spark, and Dask. This was accompanied by a move from data warehouses to data lakes."
Не, ну GitLab не понимать это слишком
GitHub тоже не понимаешь? Так изучи его, это основа основ
А GitLab - это что-то вроде GitHub )
Slack - просто мессенджер такой корпоративный
Ну как телеграм или скайп
Это всё ПО для IT сферы. Вбивай каждое название в поисковик и читай о нем инфу.