Интегратор «никогда не предоставлял функциональный сайт или мобильное приложение».



Гигант по прокату автомобилей Hertz судится за адский редизайн сайта.

Американская корпорация наняла фирму «монстра» по IT управлению Accenture в августе 2016 года, чтобы полностью обновить свой вид в Интернете. Новый сайт должен был заработать в декабре 2017 года. Сроки сорвали, сдвинули до января 2018 года, а затем снова сдвинули до апреля 2018 года, которые, как нам сказали, были опять сорваны.

MicroPython — реализация языка программирования Python для микроконтроллеров, даёт возможность аудитории этого языка, используя знакомый синтаксис и принципы программирования работать с небольшими вычислительными устройствами.

В своей работе я использую MicroPython для прототипирования, быстрой проверки идей и для создания небольших стендов. Благодаря REPL и простому синтаксису MicroPython также отлично подходит для DIY проектов и для обучения программированию.

Когда речь заходит о взаимодействии компьютеров с реальным миром, меня всегда интересует скорость их взаимодействия. В некоторых случаях использования микропроцессорной техники, например в сфере интернета вещей, скорость реакции устройства не так важна. Нет особой разницы когда включится сирена сигнализации: через 10 микросекунд после обнаружения движения или через 10 миллисекунд.

Но в некоторых аспектах, скорость работы и время реакции важно и встаёт вопрос о целесообразности использования MicroPython. Поэтому я провел небольшое исследование, на которое меня вдохновило видео с выступления создателя MicroPython Damien George. Мне стало интересно как быстро программа, написанная на Micropython будет реагировать на входное воздействие.

Подопытным устройством будет микроконтроллер ESP8266, на плате NodeMcu с MicroPython версии esp8266-2018511-v1.9.4 на борту.

Примерно год назад я написал текст о том как у меня происходил процесс перехода из академической среды в популярную ныне профессию Data Scientist. На удивление я получил достаточно много сообщений от людей, которые оказались в похожей ситуации, то есть мой пост нашел свою аудиторию и кому-то оказался полезен. Теперь пришла пора написать продолжение.

(Заранее извиняюсь за обилие английских слов, какие-то из них я не знаю как перевести, а какие-то мне переводить не хочется.)

В последнее время Jupyter Notebook стал очень популярен среди специалистов Data Science, став де-факто стандартом для быстрого прототипирования и анализа данных. В Netflix, стараемся раздвинуть границы его возможностей еще дальше, переосмысливая то, чем может быть Notebook, кем может быть использован, и что они могут могут с ним делать. Мы вкладываем много сил, чтобы воплотить наше видение в реальность.

В данной статье мы хотим рассказать почему считаем что Jupyter Notebooks настолько привлекательным и что вдохновляет нас на этом пути. Кроме того, опишем компоненты нашей инфраструктуры и сделаем обзор новых способов использования Jupyter Notebook в Netflix.

Примечание от переводчика: осторожно, много текста и мало картинок

Всем привет. Когда я начинал изучение Python, устанавливал впервые Jupyter Notebook, потом пытался передать с созданное в нём приложение на предприятие, я часто сталкивался с различными проблемами. То кириллица в имени пользователя мешает, то настройки не перенеслись, то ещё чего-то. Все эти проблемы я преодолел в основном самостоятельно, используя Google и затратив немало времени на их решение.

По мере роста опыта я научился создавать папку, в которой лежит переносимое с одного компьютера на другой виртуальное окружение Python, настройки Jupyter и Matplotlib, портативные программы (ffmpeg и др.) и шрифты. Я мог написать дома программу, скопировать всю эту папку на компьютер предприятия, и быть уверенным, что ничего не потеряется и не сломается на ровном месте. Потом я подумал, что такую папку можно дать и новичку в Python, и он получит полностью настроенную и переносимую среду.

Всем привет!

Кратко о себе. По образованию я математик, а вот по профессии — программист. В сфере разработки с 2006 года. Хотя, поскольку программирование начали изучать ещё в школе, свои первые программки и игры я начал писать ещё в школе (примерно, с 2003). Так сложилось, что пришлось выучить и поработать на нескольких языках. Если не брать во внимание ВУЗ-овские лекции по С, С++, Бэйсику, Паскалю и Фортрану, то реально я работал с Delphi (более 6 лет), PHP (более 5 лет), Embedded (Atmel + PIC около 2.5 лет) и последним временем Python + чуть-чуть Scala. Конечно же без баз данных тоже никак не обойтись.

Для кого эта статья? Для всех, кто, как и я, хотел (или хочет) найти для себя достойную хорошо оплачиваемую работу с интересным проектом, классным коллективом и всякими плюшками. А также для тех, кто желает поднять свой уровень знаний и мастерства.

Перевели для вас статью Чака Грума, программиста с 18-летним опытом, работающего сейчас техническим директором крупной компании из Нью-Йорка. Чак часто ищет сотрудников для своей компании и в статье рассказывает, какими качествами и опытом должен обладать выпускник буткемпа (а равно и университета или курсов), чтобы его взяли на работу.

В роли технического директора собственной IT-компании я часто ищу новых сотрудников. Нередко разговариваю с выпускниками буткемпов, которые провели там по 3–6 месяцев. Основной вопрос, который их интересует, — как получить место разработчика.

(с)

Гитхаб — это не просто площадка для хостинга и совместной разработки IT-проектов, но и огромная база знаний, составленная сотнями экспертов. К счастью, сервис предоставляет не просто инструменты для работы с открытым исходным кодом, но и качественные материалы для обучения. Мы выбрали некоторые популярные репозитории и отсортировали их по количеству звезд в порядке убывания.

Эта подборка поможет разобраться, на какие именно репозитории стоит обратить внимание, если вас интересует работа с данными и сфера глубокого обучения.

Введение

Автор иллюстрации — Magdalena Tomczyk

Вторая часть

Python — язык с динамической типизацией и позволяет нам довольно вольно оперировать переменными разных типов. Однако при написании кода мы так или иначе предполагаем переменные каких типов будут использоваться (это может быть вызвано ограничением алгоритма или бизнес логики). И для корректной работы программы нам важно как можно раньше найти ошибки, связанные с передачей данных неверного типа.

Сохраняя идею динамической утиной типизации в современных версиях Python (3.6+) поддерживает аннотации типов переменных, полей класса, аргументов и возвращаемых значений функций:

• PEP 3107 — Function Annotations
• PEP 484 — Type Hints
• PEP 526 — Syntax for Variable Annotations
• Пакет typing

Аннотации типов просто считываются интерпретатором Python и никак более не обрабатываются, но доступны для использования из стороннего кода и в первую очередь рассчитаны для использования статическими анализаторами.

Меня зовут Тихонов Андрей и я занимаюсь backend-разработкой в Lamoda.

В этой статье я хочу объяснить основы использования аннотаций типов и рассмотреть типичные примеры, реализуемые аннотациями из пакета typing.

Я не люблю читать книжные рейтинги по двум причинам. Во-первых, чаще всего они представляют собой список книг, отобранных неведомым автором по неведомым критериям. Во-вторых, описания книг больше напоминают рекламные тексты издательств, которым сложно верить.

Из-за этого большинство подобных материалов мало полезны, несмотря на то, что могут содержать толковые книги. Мне давно хотелось написать полезный обзор, который не станет навязывать определенные материалы, а позволит читателю выбрать наиболее подходящие.

Привет, Хабр! Со временем, маркетологам начинает хотеться делать воронки ремаркетинга по событиям, а потом еще и преследовать по всем каналам.

Чтобы запустить ремаркетинг — в каждой из систем нужно настраивать сбор аудиторий. И чтобы меньше путаться с ними, предлагаю решение — сделать единый формат для событий, по которым будут формироваться аудитории.

Чтобы было проще масштабировать ремаркетинг на другие системы, сейчас мы сделаем синхронизацию событий GA в Метрику, Facebook, VK, MyTarget.


Поехали!

Бытует мнение, что стать датасайентистом можно только имея соответствующее высшее образование, а лучше ученую степень.

Однако мир меняется, технологии становятся доступны и для простых смертных. Возможно, я кого-то удивлю, но сегодня любой бизнес-аналитик в состоянии освоить технологии машинного обучения и добиться результатов, конкурирующих с профессиональными математиками, и, возможно, даже лучших.

Дабы не быть голословным, я расскажу вам свою историю — как из экономиста я стал дата-аналитиком, получив необходимые знания через онлайн-курсы и участвуя в соревнованиях по машинному обучению.



Сейчас я ведущий аналитик в группе больших данных в QIWI, но еще три года назад я был довольно далек от датасайнс и об искусственном интеллекте слышал только из новостей. Но потом все изменилось, во многом благодаря Coursera и Kaggle.

Итак, обо всем по порядку.

*фарм — (от англ. farming) — долгое и занудное повторение определенных игровых действий с определенной целью (получение опыта, добыча ресурсов и др.).

Введение

Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.

Немного предыстории о Python

Python — замечательный язык. Несколько языков я и до него пробовал: Pascal в школе; Си, Си с классами, Си++ — в университете. Последние два (три) привили стойкое отвращение к программированию: вместо решения задачи возишься с аллокациями и деструкторами (страшные слова из прошлого), мыслишь в терминах низкоуровневых примитивов. Мое мнение — Си не подходит для решения учебных и научных задач (во всяком случае, в области математики). Уверен, что мне возразят, но я никому не пытаюсь ничего навязать, просто высказываю своё мнение.

Python стал в своё время откровением. Впервые в жизни я писал на несколько уровней абстракции выше, чем это принято в Си. Расстояние между задачей и кодом сократилось как никогда ранее.

Я бы так наверное всю жизнь и писал бы на Python, если бы не пришлось внезапно реализовывать статистические тесты NIST. Казалось бы, задача очень простая: есть массив длины несколько (>= 10) мегабайт, есть набор тестов, которые надо применить к данному массиву.

Как-то меня попросили провести небольшой семинар в лицее, где я когда-то учился, по созданию веб-сайта. В процессе написания речи я подумал, что она может вылиться в материал, который, возможно, будет полезен многим начинающим в области веб-дизайна, вёрстки веб-страниц и пр. Я не претендую на истину в первой инстанции и всё изложенное носит чисто личностный взгляд на работу с дизайном и кодом. Статья даёт поверхностный взгляд на понятия и средства, которые, на мой взгляд, могут стать неплохим стартом для того, кто готов идти дальше.

Я много лет работал Data Engineer'ом и Data Scientist'ом, решал сложные бизнес-кейсы, строил большие системы, выводил это все в продакшен. В начале 2017го я бросил пить, курить и работать в офисе и ушел фрилансить, экспериментировать с альтернативными формами занятости. Довольно много времени я провел на Upwork. Судя по многочисленным комментариям, уважаемая аудитория не до конца представляет себе, что это такое. Вещаю.

Upwork это крупнейшая в мире биржа фриланса. Дата сатанисты и дата инженеры мало кому в этом мире нужны (по сравнению с переводчиками, веб-мастерами и переписывателями текстов), так что задач для нас относительно мало, так что они тяготеют к крупнейшей бирже в мире. Других фриланс-бирж с постоянным потоком задач для дата саентистов в мире нет — ни Guru, ни Toptal, ни отечественный fl.ru спросом похвастаться не могут. Что важно — для специалистов более массовых специальностей опыт фриланса может сильно отличаться.

Всем привет!

Ни для кого не секрет, что интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту растет в лучшем случае по экспоненте. Тем временем мой Яндекс Диск превратился в огромную свалку пейперс, а закладки в Google Chrome превратились в список, длина которого стремится к бесконечности с каждым днем. Таким образом, дабы упростить жизнь себе и вам, решил структурировать информацию и дать множество ссылок на интересные ресурсы, которые изучал я и которые рекомендую изучать вам, если вы только вначале пути (буду пополнять список постоянно).

Путь для развития новичка я вижу примерно так:

Привет, дорогой друг, ты всегда хотел попробовать машинное обучение, но область выглядела загадочно и сложно? Я хотел бы поделиться с тобой моей историей как я сделал первые шаги в машинном обучении, при нулевом знании Python и высшей математики на небольшом примере.

Как выглядит трек обучения программированию на Python с нуля? С чего стоит начать? На чем сделать акцент? Как не потерять интерес?

Полгода я искал ответы на эти вопросы, тщательно исследуя предметную область. Я обнаружил много полезных советов. Особенно в заметке Василия Большакова и на Хекслете. Но мне не хватало структуры. Знания нарастали со всех сторон и превращались в кучу. Чтобы структурировать процесс обучения и оценить его масштаб, я собрал план.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Font (More) Awesome — an iconic invention" автора Pubudu Dodangoda.

Создаёте ли вы веб-сайт, мобильное или настольное приложение, есть несколько вещей, которых вам не удастся избежать. Правильное использование графики и иконок является одной из таких базовых потребностей. Стильные иконки также важны, как выравнивание и цветовые комбинации — просто потому, что одна иконка может выразить то, что едва поместится в сотню слов.