User
Привет, на связи Светлана Морозова и Сергей Кляхандлер из команды data science Авито. Рассказываем, как у нас устроен рост сотрудников, поговорим и о особенностях этого процесса в big tech-компаниях в целом и в Авито в частности. Статья будет интересна всем, кто хочет развиваться в профессии или просто ищет работу в направлении data science.
Лучший способ выявить эффективные тактики обучения — это исследовать приемы, которыми пользуются студенты передового вуза мира.
Например, Стэнфорда, где учеба сопоставима с полноценной работой. Для студентов так тратить время на непродуктивные тактики обучения равно расписаться в собственной неорганизованности.
Вот конспект эффективных техник из подкаста профессора Эндрю Хубермана о том, как учится наш мозг, согласно новейшим исследованиям на группах студентов.
На эту статью меня вдохновил мем о «лёгкой» работе айтишников, которые, мол, просто включают компьютер и получают за это по 300к в секунду. В комментариях к нему кто-то написал: «Ребят, недостаточно просто работать, надо ещё и любить свою работу». Вот тут я и задумалась: а можно ли обойтись без любви?
Понимаю, что айтишные зарплаты и идея получить профессию за полгода кажутся привлекательными. Но даже если ты освоишь все нужные хардскилы, не факт, что дорастёшь до зп, о которой шутят в мемах. Например, потому, что тебе не подойдёт специфика работы, а ежедневная рутина будет бесить и демотивировать.
Возможно, необязательно любить всё, что ты делаешь, но вот подумать о том, чего ты делать не любишь, точно стоит. И сегодня я хочу поговорить как раз о специфике работы аналитика. Эту статью я написала для тех, кто только присматривается к профессии. Надеюсь, она поможет вам принять осознанное решение.
Если вы НЕ обнаружите у себя эти 5 признаков, приходите на курс «Аналитик данных» в Практикум, я там наставник. Если же всё это про вас — подумайте дважды.
Привет, меня зовут Никита, я — продуктовый дизайнер в Effective Technologies. На работе ищу и внедряю наиболее эффективные способы решения проблем бизнеса и пользователей, учитывая технические ограничения и имеющиеся ресурсы. В итеративном улучшении продуктов компании мне помогают CustDev, UX-тесты и исследования, валидация метрик. А ещё я занимаюсь социологией, тема моей кандидатской — трудовая мотивация. О ней мы и поговорим в этой статье. Как Agile влияет на мотивацию сотрудников? Спойлер: положительно, но при определённых условиях. Я остановлюсь на каждом из них и подкреплю свои выводы научными данными.
Из этой статьи вы узнаете об основных широко используемых методология разработки программного обеспечения типа Waterfall и Agile (Scrum, Kanban) и познакомитесь с их основными ролями, артефактами и процессами.
Привет, Хабр. Я продолжаю рассказывать про неизвестные широкому кругу разработчиков CSS фишки. Я отбираю их так, чтобы они были полезны в разного рода проектах.
Неважно, верстаете ли вы сайт для малого бизнеса или создаёте супермодное React приложение. Они поддерживаются большинством браузеров. Отдельно отмечу, что я не считаю IE11 современным браузером. По этой причине я не учитывал его.
Сегодня мы рассмотрим:
system-ui;Больше не буду затягивать. Давайте посмотрим, что я вам подготовил.
Не тот язык, не так учил, не так мотивировал себя, не на то надеялся, недостаточно умный, недостаточно настойчивый, достаточно ограниченный и ленивый. В общем, советов было много и практически все они были по делу. Не то чтобы сразу после прочтения всех комментариев я бросился переучиваться. Или вообще решил возобновить учёбу. Тем не менее уверен, ваши советы очень помогут тем, кто только собирается окунуться в мир ИТ, выбирает направление, курсы, стратегии обучения. Сразу скажу, все комментарии было очень интересно читать. Спасибо, что делились своим опытом, подсказывали и искренне желали помочь.
Как всё успевать и не выгореть в хаосе задач? Я прошел путь от работы по найму, где моё время организовывали за меня, до самостоятельного управления множеством проектов. В этой статье я делюсь личными секретами тайм-менеджмента, которые помогают мне оставаться продуктивным и не терять мотивацию.
Прочитайте, если хотите узнать, как справляться с многозадачностью и находить баланс между работой и отдыхом.
Привет, Хабр! Я Владимир Князев, Agile-коуч ОТП Банка. В этой статье хочу рассказать про нейромедиаторы, и как они влияют на нашу мотивацию.
Когда вы достигаете какой-либо большой и сложной цели, что обычно чувствуете? Радость, удовлетворение, или, может быть, состояние опустошенности?
Алексей Груздев, 3D-дизайнер сервиса для встраивания 3D моделей на сайты Site3D Configurator, рассказывает про основы и перспективы профессии.
Статей про эмоциональное выгорание много, и часть из них очень даже хорошие. Они фокусируются на работе с людьми: как и что говорить, какие ставить задачи, где вести общение, и вот это всё. Я хочу разобрать более узкую тему: специфичное выгорание тестировщиков. И решения буду предлагать не про людей, а про процессы. Как строить такие процессы разработки, чтобы минимизировать эмоциональное выгорание в команде? Какие баги (в коде и в процессе) надо фиксить? На какие штуки обращать внимание? Рассказывать буду с трёх позиций: что с каждой проблемой может сделать биг‑босс (РМ или собственник бизнеса), тест‑менеджер и сам выгоревший тестировщик. Букв в статье получилось много, сорян ))) Зато вроде полезные? Поехали!
Привет, Хабр! Меня зовут Павел Кузьмин, я работаю ведущим разработчиком в РСХБ-Интех. Однажды в своей работе мы столкнулись с острой необходимостью перенести БД объемом 1,4 ТБ (более 1,5 млрд строк) с MS SQL на PostgresSQL не более чем за 20 часов. Неожиданно для нас, все имеющиеся готовые варианты не подходили, поэтому мы решили взять библиотеку Npgsql на C# и написать свой код. В итоге созданное решение справилось с поставленной задачей за 13 часов. Рассказываем, как мы это сделали, и делимся кодом. Возможно, он вам пригодится в работе.
Квантовые вычисления и машинное обучение — две из самых передовых и захватывающих областей современной науки и технологий. Квантовые вычисления, основанные на принципах квантовой механики, обещают революционизировать подход к обработке информации, предлагая возможности, недостижимые для классических компьютеров. В то же время машинное обучение уже преобразовало многие сферы деятельности человека, от анализа данных до создания интеллектуальных систем. Пересечение этих двух областей открывает новые горизонты для инноваций и значительных прорывов.
Хабр, привет! Я снова пришёл к вам со статьёй, где показываю мои любимые техники вёрстки. Моя цель — поделиться опытом с вами. Я использую не только трюки известных экспертов, есть лично мои придумки. Но, пожалуйста, относитесь к этому контенту, как просто альтернативному мнению. Мои техники не являются единственными правильными решениями.
Сегодня я расскажу:
Давайте посмотрим, что я вам подготовил.
Меня зовут Слава Усов. В 20 лет я уехал в свою первую экспедицию на Шпицберген, потом в Антарктиду и с тех пор пожил и поработал практически на всех континентах. От ученого до операционного менеджера в Африке и на Ближнем Востоке.
А что если если квантовые вычисления невозможны потому что противоречат законам природы? Звучит как бред? Давайте попробуем порассуждать.
Мем айсберг SQL: погружение в глубины изучения баз данных
Мем айсберг SQL — это вирусное интернет-изображение, изображающее айсберг с несколькими слоями. Вершина айсберга содержит общеизвестные концепции и инструменты SQL, такие как операторы SELECT и JOIN. Однако по мере погружения под воду становятся видны более абсурдные и малоизвестные аспекты SQL.
Машинное обучение может показаться сложной областью, но его основные принципы просты. Эта статья познакомит вас с основами машинного обучения, ясно и доступно объяснив его концепции.
Мы погрузимся в машинное обучение с помощью:
Разбора основной парадигмы обучения -- обучение с учителем (Supervised Learning).
Рассмотрения математической основы машинного обучения на двух моделях: линейный дискриминантный анализ (LDA) и наивный байесовский классификатор.
Примера кода на библиотеке scikit-learn, позволяющей реализовать обсуждаемые модели.