Львиную долю своего рабочего времени программисты проводят в редакторах кода. В такой ситуации комфортность и удобство рабочей среды трудно переоценить. Конечно, писать код можно и в простейшем текстовом редакторе и сохранять в .html, но с продвинутым редактором это не сравнится. Особенно если редактор ориентирован на конкретный язык. Так как питон был и остается основным языком, используемым в Data Science, и именно ему мы уделяем особое внимание на наших курсах, делимся с вами переводом статьи, автор которой пишет о знакомых ему редакторах и о том, что он считает привлекательным в них.
Сегодня мы делимся с вами переводом статьи создателя FunctionTrace — профайлера Python с интуитивно понятным графическим интерфейсом, который может профилировать многопроцессорные и многопоточные приложения и потребляет на порядок меньше ресурсов, чем другие профайлеры Python. Неважно, только учитесь ли вы веб-разработке на Python, либо уже давно используете его — всегда полезно понимать, что делает ваш код. О том, как появился этот проект, о деталях его разработки — далее под катом.
Самообразование — пожалуй, один из самых сложных путей и процессов для взрослого человека. Когда вокруг столько отвлекающих факторов, уже трудно заставить себя довести дело до конца (особенно если мотивация неочевидна). Но самообразование как эволюция — это неотъемлемый элемент жизни любого профессионала или того, кто хочет им стать. Книги в этом случае могут стать тем самым выстрелом, которым убиваются два зайца, вы и растете как специалист, и не «выпадаете из жизни». Автор материала подобрал 7 бесплатных электронных книг, которые помогут вам изучать Data Science и ML.
Перед записью на новый курс Machine Learning Advanced мы тестируем будущих студентов, чтобы определить уровень их готовности и понять, что именно им необходимо предложить для подготовки к курсу. Но возникает дилемма: с одной стороны, мы должны проверить знания по Data Science, с другой — мы не можем устроить полноценный 4-х часовой экзамен.
Для решения такой задачи мы развернули штаб по TestDev прямо в команде разработки курсов по Data Science (и, похоже, это только начало). Представляем вам список 10 «граблей», на которые наступают при разработке тестов для оценки знаний. Надеемся, что мир онлайн-обучения станет после этого чуть лучше.
Рассказываем про людей будущего, которые расшифровывают органическую биг-дату. За последние два десятилетия количество биологических данных, которые можно проанализировать, выросло во много раз благодаря тому, что был расшифрован геном человека. До этого мы и представить не могли, что по информации, хранящейся буквально у нас в крови, можно будет определить наше происхождение, проверить, как организм будет реагировать на определенные лекарства, и даже изменить свою биологическую наследственность.
Когда вы пишете код, важно учитывать ситуации, приводящие к ошибкам. Обработка ошибок — это неотъемлемая часть работы над веб-приложением. Мы посмотрим на некоторые рекомендации по обработке ошибок в JavaScript. Чтобы не тратить ваше время зря, сразу поясняем, что описанное в статье может быть не в новинку многопытным кодерам. Если вы себя таким считаете — смело пропускайте этот материал, всех остальных приглашаем под кат.
