Technical interviews about software topics.
…
continue reading
תוכן מסופק על ידי Data Archives - Software Engineering Daily. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Data Archives - Software Engineering Daily או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
Streamlit with Amanda Kelly
MP3•בית הפרקים
Manage episode 380680500 series 1437556
תוכן מסופק על ידי Data Archives - Software Engineering Daily. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Data Archives - Software Engineering Daily או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
The importance of data teams is undeniable. Most companies today use data to drive decision-making on anything from software feature development to product strategy, hiring and marketing. In some companies data is the product, which can make data teams even more vital. But there’s a common problem – analyzing data is hard and time consuming. Lots of people have questions they want to answer with data, but data teams often don’t have the resources to move quickly. This can create a pernicious effect where organizations stop asking questions about their own data.
Amanda Kelly thinks a lot about data and the dynamics of data teams inside organizations. She’s worked at Google X, and on self-driving cars and cybersecurity. Her experiences on data teams inspired her to co-found Streamlit, which is an open source Python library that gives primitives to assemble a data app for rapid data visualization and interaction. Her goal was to accelerate the iteration loop to go from a question to a data-driven answer. Amanda is currently the COO of Streamlit and a Product Director at Snowflake, and she joins us today to talk all about data and how she’s building Streamlit.

Please click here to view this show’s transcript.
Sponsorship inquiries: [email protected]
The post Streamlit with Amanda Kelly appeared first on Software Engineering Daily.
228 פרקים
MP3•בית הפרקים
Manage episode 380680500 series 1437556
תוכן מסופק על ידי Data Archives - Software Engineering Daily. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Data Archives - Software Engineering Daily או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
The importance of data teams is undeniable. Most companies today use data to drive decision-making on anything from software feature development to product strategy, hiring and marketing. In some companies data is the product, which can make data teams even more vital. But there’s a common problem – analyzing data is hard and time consuming. Lots of people have questions they want to answer with data, but data teams often don’t have the resources to move quickly. This can create a pernicious effect where organizations stop asking questions about their own data.
Amanda Kelly thinks a lot about data and the dynamics of data teams inside organizations. She’s worked at Google X, and on self-driving cars and cybersecurity. Her experiences on data teams inspired her to co-found Streamlit, which is an open source Python library that gives primitives to assemble a data app for rapid data visualization and interaction. Her goal was to accelerate the iteration loop to go from a question to a data-driven answer. Amanda is currently the COO of Streamlit and a Product Director at Snowflake, and she joins us today to talk all about data and how she’s building Streamlit.

Please click here to view this show’s transcript.
Sponsorship inquiries: [email protected]
The post Streamlit with Amanda Kelly appeared first on Software Engineering Daily.
228 פרקים
כל הפרקים
×ברוכים הבאים אל Player FM!
Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.