Вступление

Не так давно, а именно двенадцать месяцев назад, начался мой последний год аспирантуры на физическом факультете ВУЗа под названием University of California, Davis. Вставал законный вопрос — что делать дальше? За преподаванием, движением науки и прочими развлечениями год пройдёт очень быстро. Решать надо было заранее. Основной план был найти позицию постдока, причем где-нибудь в Токио, Рио де Жанейро или Сингапуре, так что вроде как и путешествуешь, а вроде как и работаешь. И по идее под это дело у меня всё было подготовлено: и статьи, и знакомые, и знаний в определённых областях физики конденсированных сред — на троих. Я начал активно гуглить сайты разных вузов, в интересующих меня географически частях мира, написал научно ориентированный CV, подписался на рассылки где публикуются вакансии постдоков, намекнул всем знакомым, что если что — то мне надо сказать в первую очередь. Я даже по скайпу с какими то профессорами общался на тему работы в их научных группах. В общем всё куда-то катилось.

Примерно в то же время к нам в городок заехал один мой знакомый, который в свое время тоже выпустился с нашего доблестного факультета, но на пару лет раньше. Последние пару лет он мыкался и тыкался в разные конторы и вот наконец нашёл работу на позицию под названием Data Scientist. Посидели в баре, потрепались — то, чем он занимается, особенно не зацепило (когда каждый день пытаешься разобраться что и куда квантовать, чтобы описать свойства наноматериалов, рассказы о том, как в некой базе данных что-то куда-то аггрегируется и почему это важно для каких-то продаж офисных принадлежностей, вообще не цепляет), но зацепила зарплата. Для справки, в США грязными, то есть до вычета налогов:

1. Аспирант — $27k
2. Постдок — $45k
3. Профессор — $117k

Доброго Хактоберфеста, дамы и господа. Подготовил для вас подборку самых интересных находок из опенсорса за сентябрь 2019.

За полным списком новых полезных инструментов, статей и докладов можно обратиться в мой телеграм канал @OpensourceFindings (по ссылке зеркало, если не открывается оригинал).

В сегодняшнем выпуске.
Технологии внутри: Python, C, Rust, Ruby, JavaScript, Go.
Тематика: веб разработка, администрирование, инструменты разработчика.

Прошлый выпуск.

Andrew Godwin опубликовал DEP 0009: Async-capable Django 9 мая, а 21 июля он был принят техническим советом Django, так что можно надеяться, что к выходу Django 3.0 успеют сделать что-нибудь интересное. Он уже упоминался где-то в комментариях Хабра, но я решил донести эту новость до более широкой аудитории путём его перевода — в первую очередь для тех, кто, как и я, не особо следит за новостями Django.

Асинхронный Python разрабатывался много лет, и в экосистеме Django мы экспериментировали с ним в Channels с ориентацией в первую очередь на поддержку вебсокетов.

По мере развития экосистемы стало очевидно, что, хотя нет насущной необходимости расширять Django для поддержки отличных от HTTP протоколов, таких как вебсокеты, поддержка асинхронности даст много преимуществ для традиционной model-view-template структуры Django.

Преимущества описаны в разделе «Мотивация» ниже, но общий вывод, к которому я пришёл, заключается в том, что мы получим так много от асинхронного Django, что это стоит того большого труда, который потребуется. Я также считаю, что очень важно делать изменения итеративным, поддерживаемым сообществом путём, который не будет зависеть от одного-двух старых контрибьюторов, которые могут выгореть.

Многие хабровачане наверняка знакомы с тестом Джоэла (перевод). Если в двух словах, Джоэл Спольски предлагает на основе выбранных им критериев оценить любому инженеру, насколько хороша его команда.

Однако на основе теста можно оценивать не только свою нынешнюю команду, но и будущую. Представьте, что Вы пришли на собеседование в некоторый проект. Вы кое-что узнали о фирме из интернета, от друзей и коллег, но о проекте, куда собеседуетесь, знаете немного. Имеет смысл порасспрашивать своих визави об их проекте. Скорее всего, ответ со стороны нанимающей стороны ограничится содержательной частью — что делаем, кто заказчик, как давно, каковы цели, какого ищут человека и зачем.

Допустим, эта часть Вам понравилась и Вы задумались о том, чтобы перейти в этот проект. Потенциально Вам с этими людьми работать следующие несколько лет (ну минимум — месяцев). Поэтому имеет смысл пораспрашивать о проекте поподробнее. А заодно и будущих сокомандников прощупать — что они за перцы? ;)

И вот тут выясняется, что вышеупомянутный тест Джоэла очень хорошо подходит для выяснения подробностей о проекте. С одной существенной оговоркой — тест составлен более двенадцати лет назад. За это время отрасль существенно шагнула вперёд. Поэтому вопросы имеет смысл слегка подкоррекировать с учётом этого факта.

Сам по себе поиск работы в сфере IT достаточно прост. Что же касается поиска вакансий с возможность релокации, здесь уже сложнее. Несмотря на то, что технологические компании по всему миру сейчас активно нанимают разработчиков и других IT-специалистов из-за рубежа, поиск таких вакансий забирает достаточно много сил и времени.

В этой статье я решил собрать наиболее популярные сайты/ресурсы, на которых реально найти вакансии с переездом в страны Европы.

Telegram-каналы

• RelocateMe
• Jobs abroad

Джоб-борды для IT-специалистов и нишевые сайты

AngelList

На сегодняшний день AngelList является одним из наиболее популярных сайтов по поиску работы в стартапах по всему миру. Процесс поиска вакансий с релокацией на этом сайте очень прост – во вкладке «Compensation» выбираем опцию «Company Will Sponsor Visa». Чтобы сузить полученный список вакансий до максимально релевантных, можно использовать фильтры «Role» и «Location».

Glassdoor

Многие из вас, наверное, хотя бы раз сталкивались с сайтом Glassdoor. Прежде всего, Glassdoor известен как ресурс, на котором можно почитать отзывы инсайдеров о том или ином работодателе, а также о процессе собеседования и заработных платах в интересующей компании. Помимо этого, на сайте есть огромное количество вакансий в разных странах мира, и не только для IT-специалистов.

Чтобы найти вакансии, которые предлагают релокейт, пишем в поисковой строке relocation developer или relocation и название интересной вам позиции. Чтобы сузить результаты поиска, уточняем город/страну, куда хотели бы переехать.



Поскольку на сайте Glassdoor нет специального фильтра для поиска работы с переездом, при поиске вакансий описанным выше методом могут попадаться нерелевантные. В целом же, ключевое слово relocation в поисковой строке делает свое дело.

Привет Хабр! В этом году мы делали перевод огрооомного обучающего курса по React — в нашем блоге он был аж в 27 постах. В каждой части, от простого к сложному, выдавался концентрат знаний, которые тепло оценили читатели нашего блога. А сегодня мы поймали себя на мысли, что не выпустили все части одним большим куском — исправляемся!



Для новых читателей нашего блога — два бонуса внутри.

Первая попытка

Все началось с того, что я люблю ходить по конференциям и частенько хожу на них в Яндекс, Mail.ru и другие крупные компании. Однажды мне написал HR из Яндекса и попросила сделать тестовое на стажера фронтенд-разработчика.

Я его сделала, вот оно. По условию оно должно было работать на айфонах и андроидах, поэтому я проверила его в Browser Stack и дописала пару префиксов и css-стилей.

Через какое-то время поняла, что не хочу быть стажером, имея несколько лет опыта за плечами и зааплаилась в Я.Маркет через форму на их сайте.

Мне позвонила HR и предложила пройти скайп-интервью с лайвкодингом. Перед собеседованием я повторила структуры данных, сложность алгоритмов, сортировки. Тогда я еще не знала, что этого недостаточно.

На интервью я не смогла решить алгоритмические задачки, не знала внутренности JS и меня сбрили.

Это задело мою самооценку и весь следующий год параллельно с работой я учила JS на глубоком уровне и решала задачки на codewars. Здесь можно оценить мой прогресс.

Автор статьи разбирает на примерах Async/Await в JavaScript. В целом, Async/Await — удобный способ написания асинхронного кода. До появления этой возможности подобный код писали с использованием коллбэков и промисов. Автор оригинальной статьи раскрывает преимущества Async/Await, разбирая различные примеры.

Каждый разработчик ПО умеет программировать, но не каждый программист может разрабатывать ПО

Большинство может легко научиться готовить, но когда нужно накормить большое число людей, мы нанимаем повара.

Возможно, кому-то больше нравится говорить не «разработчик», а инженер-программист, ведь инженер — это звучит гордо! Или нет? К счастью, эта статья не о терминах. Если мой термин вам не нравится — подставьте свой: «автор ПО», «мастер ПО»… и даже «творец приложений»!

Говоря «разработчик ПО», я имею в виду человека, для которого написание качественного ПО — профессия. Человека, который использует в своей работе научные подходы и статистику и считает свое занятие чем-то большим, чем просто зарабатывание денег.

Чтобы стать разработчиком, уметь программировать недостаточно.

Научить программировать можно любого — это легко. Писать простые программы, которые работают у конкретных людей на конкретных машинах, может почти кто угодно, но никто не гарантирует, что те же программы будут работать в других условиях.

Мне нравится такая аналогия: каждый может ради собственного развлечения петь в ду́ше, но вы же не ставите треки с записями этого пения на вечеринке — вы обращаетесь к произведениям профессиональных музыкантов.

Хотите еще аналогий? Пожалуйста:

• В школе нас обучили математике и письму, но это не сделало нас математиками и писателями.
  
• Большинство может легко научиться готовить, но когда нужно накормить большое число людей, мы нанимаем повара.
  
• Никто не зовет соседа — мастера на все руки построить дом с нуля.
  

Главная задача этого текста — донести, что создание простых программ серьезно отличается от разработки ПО.

Переведено в Alconost

Во первых словах:

— Работа программистом-разработчиком — тяжелый труд, сравнимый с валкой леса топором. И проблематика данного труда сильно недооценена в общественном сознании.

Сейчас я обосную этот тезис с научной точки зрения.

Каждый раз перед собесом я говорю себе: "Спокойно, не нужно ничего выдумывать, доучивать и врать, твоих знаний и опыта достаточно для того, что бы работать у них. Ты усилишь любую команду, тебе есть что предложить, а пробелы в твоих знаниях — приемлемы. Если бы они знали о твоих навыках всё, что знаешь ты, они бы точно тебя взяли". Но когда начинается собеседование, я всегда перестаю в это верить. Все два часа интервью я хожу как по минному полю, что бы не дай бог не спалиться, что я чего-то не знаю.

В 1983 году Алан Купер легким взмахом руки пробудил к жизни первого пользовательского персонажа в дизайне. Купер, разработчик ПО, который положил начало многим новым концепциям, тогда как раз провел опрос группы потенциальных клиентов. К нему пришло понимание, что сосредоточившись на мотивах реальных пользователей, а не собственных нуждах, можно с большим успехом решать сложные проблемы. В дальнейшем в своем критическом анализе дизайна Купер стал моделировать жесты, речевые характеристики и мыслительный процесс вымышленных индивидов, которые создавались с опорой на образы опрошенных им людей.

Концепция персонажей быстро набрала популярность как в сфере дизайна, так и в разработке. И неудивительно: они помогают нам лучше понять, что нужно потребителям и предугадать, как они поведут себя в тех ситуациях, когда прямая коммуникация может быть затруднена.

Но сейчас мы начинаем осознавать, в чем состоит отрицательная сторона персонажей. Они по природе своей являются амальгамацией, усредненным набором атрибутов, которые мы приписываем своему среднему пользователю. А в реальности средних пользователей попросту не бывает.

Массачусетский Технологический институт. Курс лекций #6.858. «Безопасность компьютерных систем». Николай Зельдович, Джеймс Микенс. 2014 год

Computer Systems Security — это курс о разработке и внедрении защищенных компьютерных систем. Лекции охватывают модели угроз, атаки, которые ставят под угрозу безопасность, и методы обеспечения безопасности на основе последних научных работ. Темы включают в себя безопасность операционной системы (ОС), возможности, управление потоками информации, языковую безопасность, сетевые протоколы, аппаратную защиту и безопасность в веб-приложениях.

Лекция 1: «Вступление: модели угроз» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3

В сегодняшнем выпуске нашей рубрики Алексей Катаев рассказывает о том, как он научился читать по 17 книг в месяц, не тратя на это кучу времени, и рекомендует пять полезных произведений из разряда «нетленки», показавшихся ему наиболее полезными. А в конце — традиционная, но маленькая подборка ссылок из нашего рабочего Слака.

Привет, Хабр!

Этим постом начинается разбор задачек по алгоритмам, которые крупные IT-компании (Mail.Ru Group, Google и т.п.) так любят давать кандидатам на собеседованиях (если плохо пройти собеседование по алгоритмам, то шансы устроиться на работу в компанию мечты, увы, стремятся к нулю). В первую очередь этот пост полезен для тех, кто не имеет опыта олимпиадного программирования или тяжеловесных курсов по типу ШАДа или ЛКШ, в которых тематика алгоритмов разобрана достаточно серьезно, или же для тех, кто хочет освежить свои знания в какой-то определенной области.

При этом нельзя утверждать, что все задачи, которые здесь будут разбираться, обязательно встретятся на собеседовании, однако подходы, с помощью которых такие задачи решаются, в большинстве случаев похожи.

Повествование будет разбито на разные темы, и начнем мы с генерирования множеств с определенной структурой.

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

Привет, Хабр. Помните офигенную статью «Вы и ваша работа» (+219, 2265 в закладки, 353k прочтений)?

Так вот у Хэмминга (да, да, самоконтролирующиеся и самокорректирующиеся коды Хэмминга) есть целая книга, написанная по мотивам его лекций. Давайте ее переведем, ведь мужик дело говорит.

Это книга не просто про ИТ, это книга про стиль мышления невероятно крутых людей. «Это не просто заряд положительного мышления; в ней описаны условия, которые увеличивают шансы сделать великую работу.»

Мы уже перевели 10 (из 30) глав.

Глава 1. Ориентация

(За перевод спасибо Savva Sumin, который откликнулся на мой призыв в «предыдущей главе».) Кто хочет помочь с переводом — пишите в личку или на почту magisterludi2016@yandex.ru

Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему. В нём практически отсутствует техническое содержание, хотя я и буду часто ссылаться на него, в надежде, что такая структура курса станет для вас полезным повторением фундаментальных основ ваших дисциплин. Только не думайте, что техническое содержание и есть сам курс — это лишь иллюстрационный материал. Предметом курса является стиль мышления. Моя цель — обучать, а не тренировать вас.

Я буду рассматривать, критиковать и демонстрировать различные стили мышления. Для иллюстрации стилевых особенностей я буду использовать технические знания, знакомые большинству из вас, что, опять же, надеюсь, станет для вас полезным повторением основ. Вам следует рассматривать этот курс в качестве дополнения к уже изученным вами техническим курсам. Многим вещам, о которых я буду говорить, не нашлось места в стандартных курсах, однако я глубоко убеждён, что вам необходимо о них знать. Этот курс существует потому, что Отдел Электрической и Компьютерной Разработки Аспирантуры Университета Морской Пехоты осознаёт необходимость общего, широкого образования, наряду со специализированным, технологическим обучением, которого потребует ваше будущее.

Прошло 2.5 года после публикации первой версии подробного туториала по основам React. За это время gitbook насчитал 250 000+ уникальных посетителей.

Под катом подробнее об учебнике и список изменений.

Привет, Хабр!

В задачах машинного обучения для оценки качества моделей и сравнения различных алгоритмов используются метрики, а их выбор и анализ — непременная часть работы датасатаниста.

В этой статье мы рассмотрим некоторые критерии качества в задачах классификации, обсудим, что является важным при выборе метрики и что может пойти не так.

Некоторое время назад в моей ленте в фейсбуке всплыла ссылка на книгу Эндрю Ына (Andrew Ng) "Machine Learning Yearning", которую можно перевести, как "Страсть к машинному обучению" или "Жажда машинного обучения".

Людям, интересующимся машинным обучением или работающим в этой сфере представлять Эндрю не нужно. Для непосвященных достаточно сказать, что он является звездой мировой величины в области искусственного интеллекта. Ученый, инженер, предприниматель, один из основателей Coursera. Автор отличного курса по введению в машинное обучение и курсов, составляющих специализацию "Глубокое обучение" (Deep Learning).

В продолжение статьи о вреде избыточной диверсификации создадим полезный инструментарий по подбору акций. После этого сделаем простую ребалансировку и добавим уникальные условия технических индикаторов, которых так часто не хватает в популярных сервисах. А затем сравним доходность отдельных активов и различных портфелей.

Во всём этом задействуем Pandas и минимизируем количество циклов. Погруппируем времянные ряды и порисуем графиков. Познакомимся с мультииндексами и их поведением. И всё это в Jupyter на Python 3.6.