<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 
<rss version="2.0"
  xmlns:itunes="http://www.itunes.com/dtds/podcast-1.0.dtd"
  xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">

<channel>

<title>Slavlotski: заметки с тегом DataScience</title>
<link>https://slavlotski.com/tags/datascience/</link>
<description>Меня зовут Влад и я Data Engineer. В свободное от работы время люблю писать электронную музыку, играть в видеоигры</description>
<author></author>
<language>ru</language>
<generator>Aegea 11.2 (v4116)</generator>

<itunes:subtitle>Меня зовут Влад и я Data Engineer. В свободное от работы время люблю писать электронную музыку, играть в видеоигры</itunes:subtitle>
<itunes:image href="" />
<itunes:explicit></itunes:explicit>

<item>
<title>Моделирование данных: от иерархической, сетевой до реляционной модели</title>
<guid isPermaLink="false">30</guid>
<link>https://slavlotski.com/all/modelirovanie-dannyh-ot-ierarhicheskoy-setevoy-do-relyacionnoy-m/</link>
<pubDate>Fri, 01 May 2026 14:18:38 +0500</pubDate>
<author></author>
<comments>https://slavlotski.com/all/modelirovanie-dannyh-ot-ierarhicheskoy-setevoy-do-relyacionnoy-m/</comments>
<description>
&lt;p&gt;С бурным развитием AI стало понятно, что код мы будем писать всё меньше. Тогда чем же будем заниматься?&lt;br /&gt;
Если говорить про дата-инженеров — моделирование данных останется зоной их ответственности. AI с этим пока справляется плохо, а значит, это именно то, во что стоит вкладываться. Кроме этого становится всё яснее, что мы — люди будем выступать в роли операторов по сбору и управлению контекстом для AI.&lt;br /&gt;
Поэтому я запускаю серию роликов, где мы пройдёмся по всем основным концепциям моделирования данных: от иерархических моделей до реляционных, разберём нормализацию и денормализацию, посмотрим на проектирование хранилищ по Kimball и Inmon и дойдём до Data Vault и Anchor моделирования.&lt;br /&gt;
Главная идея, которой хочу придерживаться: каждый новый подход появился не просто так, а как ответ на проблемы предыдущего, так происходит эволюция. Универсального решения нет — важно понимать плюсы и минусы каждого инструмента, концепции и знать, когда и в каких случаях их применять.&lt;br /&gt;
В первом ролике разберём истоки: как IBM создала первую иерархическую модель данных в программе Аполлон, какие у нее были существенные недостатки, чем была хороша сетевая модель и почему мы все же пришли к реляционной модели Эдгара Кодда, которая изменила всё.&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-video"&gt;
&lt;iframe src="https://www.youtube.com/embed/40Ra3LyTdvM?enablejsapi=1" allow="autoplay" frameborder="0" allowfullscreen&gt;&lt;/iframe&gt;
&lt;/div&gt;
</description>
</item>

<item>
<title>Slavlotski Podcast Episode #2. Алексей Драль про Data Engineering</title>
<guid isPermaLink="false">29</guid>
<link>https://slavlotski.com/all/slavlotski-podcast-episode-2-aleksey-dral-pro-data-engineering/</link>
<pubDate>Sat, 04 Apr 2026 17:46:42 +0500</pubDate>
<author></author>
<comments>https://slavlotski.com/all/slavlotski-podcast-episode-2-aleksey-dral-pro-data-engineering/</comments>
<description>
&lt;p&gt;Во втором выпуске моего подкаста вместе с &lt;a href="https://www.linkedin.com/in/alexey-dral/"&gt;Алексеем Дралем &lt;/a&gt;— основателем BigData Team, ex-Яндекс, ex-Amazon, ex-Сбер, ex-Рамблер, выпускником ШАД обсудили: кто такой дата-инженер, чем он полезен бизнесу, почему важен навык System Design, чем специалисты уровня Senior отличаются от Staff+, как AI-трансформация затронет роль дата-инженера и как быть junior-специалистам в такое непростое время. Приятного просмотра!&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-video"&gt;
&lt;iframe src="https://www.youtube.com/embed/TthBs0LncA0?enablejsapi=1" allow="autoplay" frameborder="0" allowfullscreen&gt;&lt;/iframe&gt;
&lt;/div&gt;
</description>
</item>

<item>
<title>Slavlotski Podcast Episode #1. Андрей Шадриков про Computer Vision</title>
<guid isPermaLink="false">28</guid>
<link>https://slavlotski.com/all/slavlotski-podcast-episode-1-andrey-shadrikov-pro-computer-visio/</link>
<pubDate>Sat, 28 Feb 2026 16:36:02 +0500</pubDate>
<author></author>
<comments>https://slavlotski.com/all/slavlotski-podcast-episode-1-andrey-shadrikov-pro-computer-visio/</comments>
<description>
&lt;p&gt;На днях вместе с &lt;a href="https://www.linkedin.com/in/andrei-shadrikov/"&gt;Андреем Шадриковым&lt;/a&gt; записали подкаст, где поговорили о компьютерном зрении, о применении его в бизнесе, включая антифрод, удаленную верификацию, проблему с дипфейками. Обсудили как работает CV в беспилотных автомобилях, затронули роботехнику и какие вызовы перед ней стоят.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Для меня — это первый опыт записи такого рода подкастов, особенно было интересно его монтировать, делать обложку, цветокоррекцию и т. п. технические штуки. Буду рад если вы поделитесь обратной связью, понравилось вам или нет. Приятного просмотра.&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-video"&gt;
&lt;iframe src="https://www.youtube.com/embed/1Tf4UBvLPfs?enablejsapi=1" allow="autoplay" frameborder="0" allowfullscreen&gt;&lt;/iframe&gt;
&lt;/div&gt;
</description>
</item>


</channel>
</rss>