Мы продолжаем изучать, как ускоряют обучение нейросетей. В прошлой статье мы погрузились в теоретические аспекты этой проблемы. Сегодня перейдем к практике. 

Мы разберем несколько интересных исследований, которые демонстрируют эффективность различных подходов к ускорению нейросетей на разнообразных задачах и датасетах. Затем обсудим практические рекомендации по выбору и комбинированию методов оптимизации и расскажем, какие инструменты лучше использовать для профилирования и мониторинга процесса обучения. В довершение рассмотрим полезные библиотеки для быстрой и эффективной разработки.

Проектирование A/B-экспериментов может быть сложным процессом, особенно для тех, кто только начинает работать с аналитикой и тестированием в мобильных приложениях. Нередко возникают проблемы с формулировкой гипотез, выбором метрик и определением оптимального распределения аудитории.

На связи Алексей Андриянов, менеджер продукта в RuStore. В этой статье на простом примере мы рассмотрим, как правильно подойти к постановке гипотезы и избежать распространенных ошибок при тестировании изменений в мобильных приложениях.

Периодически создается впечатление, что работодатель на собеседовании то и дело пытается спровоцировать, задать неудобный вопрос, а иногда и вовсе переходит границы личного и рабочего.

Но все же, зачастую, вопросы имеют под собой вполне определенную смысловую нагрузку и имеют целью сформировать не только портрет личностных компетенций, но и оценить кандидата, как профессионала своего дела.

Вопрос: «Расскажите о своих недостатках/провалах/ошибках/слабых сторонах?» тоже имеет свое прикладное значение.

• Сделать удобную «песочницу» для экспериментов, чтобы быстро проверять гипотезы для бизнеса.
• Эффективно масштабировать найденные кейсы внутри компании, по возможности снижая затраты на ресурсы.

Уровень квалификации, или грейд, представляет собой оценку уровня IT-специалиста с учётом технических и коммуникативных навыков, опыта и степени самостоятельности работы. Правильное определение грейда поможет претендовать на соответствующую зарплату. Но как быть, если ты не понимаешь свой грейд, а надо искать работу? Что писать в резюме и на какую зарплату рассчитывать?

Привет! Меня зовут Оля, я директор по разработке моделей в Департаменте анализа данных и моделирования. Рада приветствовать всех тех, кто отважился заглянуть под капот розничного взыскания. Будет интересно, обещаю!

15 лет на удаленке, в разных формах и вариациях, набитые шишки и бесценный накопленный опыт, проверенные на себе решения и развенчанные мифы, страхи, сомнения друзей и знакомых — все это сподвигло меня к написанию статьи.

Для кого она? Во‑первых, для тех, кто до сих пор сомневается, имеет ли смысл уходить на удаленку. Или стоит перед выбором (в том числе при смене и поиске новой работы), а иногда и практически перед ультиматумом руководителей, стремящихся минимизировать косты и любыми способами перевести большую часть коллектива на удаленный или гибридный режимы работы.

Во‑вторых, для тех, кто недавно начал выполнять профессиональные задачи из дома и уже столкнулся с проблемами привыкания, перестроения, мотивации и самоорганизации.

В‑третьих, для людей с солидным опытом, но до сих пор с нерешенными вопросами и страхами, не только мешающими чувствовать себя бодро и уверенно, но и периодически порождающими мысли о выгорании, смене работы или даже направления деятельности.

Разбор самых частых проблемных ситуаций, конкретные советы без долгих размышлений — вот что вы найдете в этой статье.

В последние годы мир информационных технологий переживает настоящую революцию, связанную с развитием искусственного интеллекта (ИИ). Одной из наиболее захватывающих и новых профессий в этой области становится промпт‑инжиниринг. Меня зовут Наталья Бруй, я руководитель группы промпт‑инженеров MTS AI. В этой статье я расскажу почему эта профессия приобретает всё большую значимость и как можно использовать приёмы промпт‑инжиниринга в работе и повседневной жизни.

При изучении дата‑инжиниринга часто возникает вопрос: «откуда брать данные?»

В данной статье вы узнаете про крутые инструменты, которые позволят вам создавать свои pet‑проекты c использованием разнообразных данных.

Всем привет! Мы продолжаем говорить об использовании электронных таблиц в работе OSINT-аналитиков. В первой части нашего цикла статей мы обсуждали автоматизацию генерации дорков. Во второй — коснулись интеграции API для исследования данных. Сегодня раскроем тему скрапинга: разберем основы, сделаем сервис для пробива судимостей и чтения RSS, а также интегрируем поисковые выдачи с сайтов в наши Таблицы. За подробностями добро пожаловать под кат!

Привет, Хабр! Меня зовут Татьяна Ошуркова, я разработчик и системный аналитик. Не так давно у меня вышла статья Не базовые навыки. Как расширить свои возможности и найти новые подходы в работе, где я поделилась различными навыками и инструментами, которые могут быть полезны не только разработчику, но также и системному аналитику.

В этой статье я хотела бы более подробно поговорить о языке разработки Python, которого я касалась в предыдущей статье и разобрать, как системный аналитик может использовать его в своей работе.

Подготовили гайд о том, какие бывают признаки, когда и с помощью каких методов проводить генерацию фич и как решить распространенные ошибки при работе с признаками. 

Составить его помогла Виктория Тюфякова, Senior Data Scientist компании ecom.tech.

«Что нам анализировать?» — такой вопрос нередко возникает у владельцев компаний. С одной стороны, руководители знают, что бизнес-аналитика может повысить прозрачность и эффективность. С другой — определить контрольные точки бывает сложно. Рассказываем, как это решить.

В современном мире эффективное управление доступом к информационным системам (ИС) становится ключевым фактором успеха для больших предприятий. Недавно наша команда «ЛАНИТ-Интеграции» столкнулась с интересным вызовом в этой области, работая с крупной промышленной компанией, которая переживала период трансформации после отделения от европейской головной организации. Перед нами встала задача разработки единой универсальной системы управления доступом, которая могла бы адаптироваться под специфику каждой ИС, сохраняя при этом общую структуру и логику. Подробно об этом - в блоге ЛАНИТ ниже. 

Продажи в кибербезе имеют свою специфику: даже этапы сделки в этой сфере отличаются от классической последовательности, которая описана в маркетинговой литературе. А еще продажнику в ИБ сложно обойтись без использования OSINT. Да, сбор информации о цели в открытых источниках пригождается не только в пентестах и хакинге. 

Если вы не ждете, что бог торговли Гермес прилетит в своих крылатых сандалиях и поможет выполнить годовой план на 110%, предлагаем ознакомиться с best practices в продажах ИБ-услуг, которыми поделился наш BDM Иван Куракин. Передаем ему слово. 

Доброго времени суток! В этой статье я собираюсь продолжить рассказ о своем небольшом опыте автоматизации. В прошлой статье я показал, как это сделать с помощью Postman - сегодня покажу, как это реализовать, используя язык программирования Python, фреймворк Pytest, библиотеку Requests.

Тестировать будем на том же примере, сервис ЕМИАС - запись к врачу.

Для начала представлю дерево проекта.

В данной статье мы рассмотрим один из вариантов использования ИБ утилиты Snoop в задачах HR подразделения компании. Для этого мы напишем парсер участников telegram чата с помощью библиотеки theleton, потом прогоним результаты через snoop и создадим удобную таблицу для дальнейшей работы IT рекрутера или ресечера.

В этой статье рассмотрим одну важную тему, как SEO-оптимизация может помочь малому и среднему бизнесу конкурировать с крупными игроками, такими как Amazon. Здесь мы детально рассмотрим успешную стратегию, с помощью которой увеличился органический трафик клиента с 72,4 тыс. до 136,4 тыс. посетителей менее чем год, что позволило обогнать Amazon по ряду ключевых слов.

В этой статье я покажу, как сделать Telegram-бота для онлайн-магазина на Python, который позволяет пользователям просматривать каталог товаров, добавлять их в корзину и оформлять заказы. Мы также рассмотрим, как интегрировать платежи и работать с базой данных для хранения информации о товарах и корзинах пользователей.