Решил ты обновить себе смартфон или корм докупить для собаки/кошки или подгузники ребенку, достаешь телефон и поехали: ищешь на Ozon, потом открываешь приложение WildBerries, потом в Яндекс Маркете, затем в СберМегаМаркете, потом еще на паре сайтов, потом уже забыл где нужный товар был дешевле и пошел снова по кругу, купил, а потом выяснилось, что именно сегодня нужный смартфон был дешевле в DNS, а подгузники по акции в Детском Мире, но ты забыл там посмотреть.

Знакомая ситуация? Площадок много и каждый раз нужный товар может быть дешевле совсем не на той, где он был дешевле вчера. А искать на всех отнимает много времени и порядком надоедает.

Как мы боролись с документированием API на наших проектах, и как мы немного сошли с ума

У вас на проекте порядок с документацией на API? Скорее всего нет. И в нашей компании порядка не было.

Не будем рассказывать, к каким печальным последствиям приводит ошибочная, устаревшая или вовсе отсутствующая API-документация. Почему же на большинстве проектов не удаётся решить такой, казалось бы, несложный вопрос?

Data Science сейчас во многом благодаря активному маркетингу становится очень популярной темой. Быть датасаентистом – модно и, как говорят многие рекламки, которые часто попадаются на глаза, не так уж и сложно. Ходят слухи, что работодатели стоят в очереди за возможность взять человека с курсов. Получить оффер на работу крайне легко, ведь в ваши обязанности будет входить требование данных от заказчика (как обычно говорят, чем больше данных – тем лучше) и закидывать их в искусственный интеллект, который работает по принципу черного ящика. Кстати, еще и платят немереное количество денег за всё это. 

Спойлер: это не так.

В этой душераздирающей статье решили попробовать отговорить людей, которые готовы оставить кучу денег за курсы по Data Science, браться за это дело, а может быть и помочь определиться с тем, что на самом деле стоит сделать, чтобы встать на путь истинный.