Data News – Outubro/2021

Data News – Outubro/2021

[Análise]   
Neste mês temos várias novidades bacanas, daquelas que não chegam a ser disruptivas mas que são muito úteis ao nosso trabalho no dia-a-dia.

Sem dar spoiler da lista toda (afinal, se está aqui é porque merece sua atenção), é bom ressaltar o lançamento do Postgres 14, já que a comunidade do PostgreSQL sempre trabalha forte no lançamento de cada versão.

Em um ano em que, além da pandemia, o mundo está sentindo os efeitos das mudanças climáticas de maneira cada mais forte, é com bons olhos ver que a Google Cloud está lançando ferramentas para ajudar você a medir o seu impactor ambiental.

Afinal, aquilo que não é medido, não é gerenciado!


[Postgres]  
– Lançado o PostgreSQL 14! Link
– Nova versão do pgtt, que permite o uso de tabelas temporárias globais
– Nova versão do pgFormatter para formatar código SQL disponível
– Audite a performance do Postgres com o pgCluu
– Full text search em várias línguas com o PGroonga


[MySQL]  
– Como importar dados do Redshift para o MySQL. Link
– Como importar dados do Postgres para o MySQL. Link
– Fazendo deploy de Apache Superset com MySQL. Link
– Os diferentes tipos de Explain. Link

[MongoDB]  
– Tutorial de NoCode usando MongoDB. Link

[Amazon Web Services]  
– Step Functions agora suporta 200 serviços da AWS
– Lançado o Redshift Query Editor V2
Quicksight Q: Descubra métricas fazendo perguntas em linguagem natural
MSK Connect para mandar e receber dados do Apache Kafka
S3 Intelligent Tiering otimiza os custos sem perder performance
– Serviço gerenciado do Grafana agora está GA

[Microsoft Azure]  
– Data Governance com Azure Purview
– Compartilhando dados com Azure Data Share
– Realizando AIOps com Gandalf


[Google Cloud Platform]  
– Aprenda com o Google Distributed Cloud
– Novo serviço de DocAI lançado
– Desenvolvendo produtos com Intelligent Products Essentials
– Lançadas ferramentas para medir o impactor ambiental. Link

[Machine Learning & Data Engineering
– Introdução ao Auto Machine Learning. Link
– Como encontrar pontos fracos em seu modelo. Link
– Caminho de aprendizagem para um “Full Stack Data Scientist

pereira

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