• О чем на самом деле спрашивают на собеседовании по System Design в МО и почему (инсайдерская информация!).
• 7 основных шагов для решения любой задачи МО, предлагаемой на собеседовании.
• 10 вопросов из реальных собеседований по System Design в МО с подробным разбором ответов.
• 211 диаграмм, которые наглядно объясняют, как работают различные системы.

В прошлой статье мы рассматривали неочевидные проблемы АБ тестирования и как можно с ними справляться [ссылка]. Но часто бывает так, что при внедрении новой функциональности АБ тестирование провести нельзя. Например, это типично для маркетинговых кампаний нацеленных на массовую аудиторию. В данной ситуации существует вероятность того, что пользователи контрольной группы, которым недоступна рекламируемая функциональность, начнут массово перерегистрироваться. Также возможен сценарий, при котором возникнет значительное количество негативных отзывов из-за воспринимаемой дискриминации. Но задача оценки таких нововведений одна из наиболее частых, которые приходится решать аналитикам. Если метрики только улучшаются, то это обычно легко объяснить хорошей работой, а если метрика ухудшилась, то сразу появляется задача на аналитика. В этой заметке мы рассмотрим первую часть задачи - а действительно ли метрика упала и если да, то имеет ли смысл разбираться дальше?

Раз в месяц я и команда QA Studio вручную собираем статистику по вакансиям и резюме тестировщиков с нескольких ресурсов. Сегодня — статистика за декабрь 2023. Мы не делаем выводы, а оставляем сухие цифры. Много или мало открытых вакансий и что с рынком — каждый может интерпретировать по-своему.

Квантовые вычисления - это наука о хранении и обработке информации с использованием систем, подчиняющихся законам квантовой механики. На атомарном уровне системы проявляют нелогичные эффекты.

Впервые Ричард Фейнман предложил в 1980-х годах, что эти эффекты, возможно, могут быть использованы для выполнения вычислений способом, превосходящим классические вычисления. Вскоре после первого появления квантовых компьютеров были разработаны алгоритмы, которые доказуемо решают определенные задачи быстрее, чем любой известный классический алгоритм. Например, алгоритм Гровера может быть использован для решения задачи неструктурированного поиска по N элементам со сложностью всего O(N). А алгоритм Шора позволяет решить задачу целочисленной факторизации, которая является центральной в системе шифрования RSA с открытым ключом, за полиномиальное время, экспоненциально быстрее, чем наиболее известный классический алгоритм. Моделирование квантово-механических систем является еще одним важным применением квантовых вычислений, которое может обеспечьте возможное ускорение по сравнению с классическими алгоритмами.

В частности, моделирование квантово-механических систем сложно для классического компьютера и, по сути, в первую очередь вдохновило концепцию квантового компьютера. Эти ранние теоретические успехи вызвали всплеск исследований в этой области, и тем временем квантовые вычисления превратились в высокодисциплинарную область исследований на стыке теоретической физики и информатики с теоретической стороны и экспериментальной физики и инженерии с практической.

Для того чтобы упростить восприятие данных в интерфейсе используются инструменты, вроде графиков и диаграмм. Но используя такие элементы практически сразу встает вопрос, а в какие цвета красить тренды графиков и столбики в диаграммах?
Эта статья поможет вам решить эту проблему.

Не так давно наткнулся на результаты опроса о "личном счастье" от компании Gallup, они задают людям простой вопрос: "насколько вы счастливы?" Очень интересно то, что Gallup периодически проводит эти опросы начиная еще с 1948 года и у них накопились результаты аж за последние 75 лет. Что можно увидеть в этих результатах?

Всем привет! Меня зовут Гоша, я тимлид Frontend-команды в June Homes. Мы занимаемся рентой квартир и комнат в США на долгосрочный период.

Хочу рассказать историю о том, как я пришел во Frontend. Статья поможет с выбором начинающим разработчикам, а ребята с опытом понастальгируют и вспомнят середину 2010-х.

Всем привет, я Серёжа, технический лидер iOS-разработки. Сегодня хочу поговорить о многогранности мира программирования, а именно о количестве языков, причинах, по которым они нам нужны, и о том, зачем одному программисту несколько языков.

Если с каких-то рассуждений прямо сильно подгорит, приходи в комментарии, будет классно пообщаться!

В целом с языками программирования так же, как и со знаниями: лишними точно не будут. Какие языки изучал я сам, тонкости работы со скриптами, CI/CD и советы, что из языков ещё поизучать разработчику, найдёте под катом.

Это Бренды на коне. По статистике современный человек меняет профессию в среднем раз в 5 лет. А место работы на аналогичной должности — еще чаще. Хорошо, если успел подготовиться и найти новое место. А если так выгорел, что убегал, теряя тапки, и теперь сидишь без работы? Рассказываем как поддержать себя и не впасть в уныние, если оказался в таком положении.

Если говорить об эволюции с научной точки зрения, то примитивные процессы преобразования неорганики в органику (абиогенозы) начали формироваться на Земле около 4 млрд лет назад — спустя 500 млн лет после геологического формирования планеты. Можно сказать, этот момент и есть начало эволюции как таковой.

Однако с более фундаментальных точек зрения, эволюция — это не просто изменения формы биологических систем. Согласно идеям К.Э. Циолковского и других представителей русского космизма, эволюция в научных теориях космологии и биологии представляет собой непрерывный процесс усложнения материи. Усложняется сама структура вещества, ее взаимодействия и среды существования самоподдерживающихся систем — биологических организмов.

Сложность системы заключается в том, что она состоит из огромного числа подсистем, каждая из которой представляет собой относительно самостоятельную систему, способную к различным направлениям эволюции в составе целого. При этом каждая подсистема может рекурсивно состоять из множества других подсистем.

Линеен ли процесс эволюции? Исторические наблюдения множества людей, впоследствии научно концептуализированные и математически формализованные, заставляют полагать, что развитие биосферы постоянно ускоряется...

Когда я училась в универе, программисты ещё считались людьми закрытыми, необщительными, странными. И я очень старалась этому образу соответствовать. Но после моего переезда оказалось, что ситуация начала меняться, и даже самому матерому сисадмину неплохо бы овладеть культурой общения. Опишу несколько уроков, которые преподавались лично мне управляющими и менеджерами, за что им огромное спасибо!

Отфильтровав для Вас большое количество источников и подписок, сегодня собрал все наиболее значимые новости из мира будущего, машинного обучения, роботов и искусственного интеллекта.

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие новости.

Итак, а теперь сам дайджест:

Химия, как наука, всегда требовала точности, глубокого анализа и системного подхода. С развитием вычислительных технологий открылись новые перспективы для химиков: возможность использовать программирование для моделирования, анализа данных и ускорения процессов исследований. В этой статье мы погрузимся в мир химии, представленный через призму Python - мощного языка программирования, который стал надежным инструментом для химиков в их исследованиях. Мы рассмотрим ключевые библиотеки, инструменты и подходы, позволяющие применять Python для анализа химических данных, создания моделей молекулярной структуры и многого другого. Давайте вместе исследуем, как Python становится неотъемлемой частью химических исследований, расширяя горизонты возможностей в этой захватывающей научной области.

Почему программисты не боятся искусственного интеллекта? Потому что им достаточно сказать заказчику: «Объясните компьютеру, что именно вы хотите». Так шутили еще недавно, но теперь такие шутки становятся не такими веселыми, как раньше. Искусственный интеллект, воплощенный в ChatGPT, продолжает совершенствоваться, в то время как IT-сообщество делится на скептиков и энтузиастов. Одни верят, что программистам не нужно меняться, другие думают, что новые языки и подходы в разработке окончательно похоронят ручной кодинг. На недавней дискуссии Artezio мы собрали влиятельных разработчиков и попросили предсказать, как будет меняться программирование в будущем, какие языки обещают быть на волне успеха и как оставаться в тренде. 

Привет, Хабр! Если вы читаете этот материал, скорее всего, вы готовитесь к собеседованию. Важным аспектом работы системного аналитика (СА) является умение эффективно работать с базами данных, и SQL — это ключевой инструмент для этого. Будьте готовы, что на техническом собеседовании вас могут попросить назвать операторы SQL, написать запросы для извлечения, обновления или удаления данных, создания новых таблиц и многого другого. Давайте посмотрим на некоторые примеры таких заданий.

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

Всем привет, на связи команда Skill Vortex!

Пару недель назад один знакомый нашего коллектива обратился с вопросом про планирование и тайм менеджмент.

Перед ним стояла задача – каким-то чудом совместить стажировку на полную ставку, учебу в ВУЗе, изучение иностранного языка и личную жизнь.

История показалась нам довольно интересной, поэтому на ее основе мы решили написать подобие руководства по планированию и оптимизации времени.

В этой статье:

• Чуть подробнее про историю

• Начинаем первичную обработку: утечки, приоритезация и пожелания

• Составляем нормальное расписание: 7 основных принципов

• Ищем недостатки в получившемся

• Еще пара универсальных советов

• Заключение и полезные ссылки

Инфоцыгане, или же скомпонованная информация с практикой и возможностью пообщаться с практикующим специалистом? Вокруг курсов сейчас много разных точек зрения, и, мне как ментору, с самого начала своей карьеры мне есть что сказать по этому поводу. Это особенно актуально, учитывая, что я занимаюсь третьим по счёту уроком для одной из образовательных платформ. 

Давайте рассмотрим все "за" и "против". Для этого возьмём две противоположные точки зрения на эту тему. Первая точка зрения - Невозможно за 6-12 месяцев подготовить вменяемого джуна, не говоря уже о более высоких грейдах. 

Соответственно, любые курсы не могут дать нормальной базы, а как следствие, они бесполезны и не могут стоить тех денег, которые за них просят (30 -300 тыс.). По этому мнению, это не более, чем развод на деньги, и само собой, ни о каком трудоустройстве после них говорить нельзя. 

Вторая точка зрения - курсы дают все то, что нужно для трудоустройства. Если ты будешь усерден, то обязательно прокачаешься хоть до синьера и трудоустроишься. Если почувствуешь, что это всё-таки не твоё, тебе обязательно вернут деньги.

Я не буду говорить, что правда лежит посередине, но как человек, взгляд которого сформирован изнутри индустрии, и начавший свой путь с бесплатных курсов Netcracker, я попробую раскрыть эту тему. 

Давайте сначала декомпозируем предмет на составляющие и составим список вопросов: могут ли курсы дать базу; достаточно ли информации дают курсы; возможно ли после курсов получить позицию выше джуна; есть ли смысл платить за курсы; и за что вы платите, если вся информация находится в свободном доступе? 

Волна цифровизации неумолимо нарастает, равно как и количество начинающих программистов. Стоит ли поддаться общей тенденции сегодня, и если да, то с какого языка лучше начать своё погружение в мир кода?