Традиционно рекомендации по обучению десятипальцевой печати сводятся к двум советам:

• тратить нервы на клавиатурные тренажеры вроде пресловутого «Соло на клавиатуре»;
• заклеить подписи на клавишах.

Научиться печатать на клавиатуре вслепую при помощи этих способов — издевательство над собой. Каждый, кто пробовал «Соло», хотя бы раз в ярости бил по клавиатуре кулаком, и практически никто не дошел до конца. А кто пробовал заклеивать надписи на клавишах, вскоре отрывал наклейки обратно, потому что без навыка и без подписей печатать невозможно, а жить дальше как-то надо.

Что если я скажу вам, что есть абсурдно простой, состоящий из одного пункта способ научиться слепой печати без этих дурацких органичений?
 

Добрый день!

Некоторое время назад меня попросили «помочь с Экселем», а потом и работа подвернулась такая, так что за последние пару месяцев я узнал много полезного, чем и хочу поделиться в догонку к недавней статье.

Предполагается, что вы знаете основы Visual Basic. Я не буду рассказывать, как создавать формы или модули, здесь только примеры кода.

В первой статье 
«Что нужно знать о трудовых правах каждому работнику» мы рассказали и дали несколько рекомендаций, как обезопасить себя при устройстве на работу и увольнении с неё. Кроме того, запустили небольшое исследование*, на которое откликнулось немало хабраюзеров. Вторая часть посвящена вопросам, так или иначе связанным с заработной платой.



Все мы работаем, и в том числе для того, чтобы радоваться перечислению заработной платы на банковские карточки. И очень огорчаемся, когда оповещения задерживаются или сообщают нам о приходе не тех сумм, на которые мы рассчитывали. Заработная плата, пожалуй, самая важная часть трудовых отношений для работника и, даже если мы готовы терпеть нарушения в ходе работы или в условиях труда, то мириться с нарушениями в выплатах заработной платы, как правило, не хочется.

Anki — это программа для запоминания иностранных слов. Список её преимуществ перед аналогами впечатляет! Судите сами:

• Широкие возможности по настройке вида карточек
• Поддержка мультимедиа
• Большое количество плагинов
• Настройка алгоритма обучения
• Подробная статистика
• Поддержка большинства современных платформ (Linux, Windows, Mac, iPhone, Android, список можно продолжить!)
• Синхронизация данных

И всё бы хорошо, да вот только благодаря таким обширным возможностям, в Anki может быть не так просто разобраться. Надеюсь, мой скринкаст вам в этом поможет.



Официальный сайт — ichi2.net/anki
Программу можно найти в Центре приложений Ubuntu.

Решил написать о системе, которую я использую, чтобы помнить практически все, что хочется, при минимальных затратах времени и других ресурсов. Под словом “помнить” имеется в виду любой способ найти нужную информацию — в личной памяти или в памяти компьютера, в зависимости от ситуации и от самой информации; основные требования при этом — экономия времени и контроль того, что мы запоминаем.

Я хочу достичь следующих целей при использовании системы:

• помнить все термины и слова, которые когда-либо решил запомнить;
• свободно использовать факты в разговорах и дискуссиях;
• сохранять накопленный опыт: иметь информацию обо всех текущих и законченных проектах, о важных встречах и разговорах, об изученных темах;
• моментально находить любые статьи, которые когда-либо показались интересными;
• держать сознание свободным от любой текучки;
• тратить на это все не более 20 минут в день.

Ниже я напишу о методах и правилах, которые составляют данную систему. Статья будет состоять из нескольких разделов:

• Мой опыт по описанному вопросу
• Проблемы запоминания
• Теоретическое разрешение проблем
• Практическое разрешение проблем с Evernote
• Практическое разрешение проблем с Anki

Хотите узнать, как на просторах интернета убеждать людей и получать от них желаемое?

Сила убеждения, вот что обычно отличает успешных от всех остальных. И существует ряд доказанных наукой приёмов о которых вы, возможно, ещё не слышали, но которые способны радикально увеличить вашу способность убеждать.

В этой статье не будет ни слова о взаимном обмене, дефиците, социальном доказательстве и прочих широко известных принципах убеждения. Вы наверняка и так все о них знаете

Лет 7 назад мне на глаза попались результаты исследования по преподавателям ВУЗов США. По некоторый выборке уважаемым преподавателям задавали простой вопрос: считаете ли вы, что вы работаете лучше чем ваш среднестатистический коллега?

94% преподавателей ВУЗов сказали, что ДА, они работают лучше.

(Перед написанием статьи пытался найти источник, но не удалось. Такое ощущение, что читал в бумажном Harvard Business Review, но полной уверенности нет.)

Не так давно мы с коллегой slavapankratov обсуждали эту тему в привязке к карьерному продвижению и адекватности самооценки. Честно признаться, стало очень интересно, как обстоят дела в нашей отрасли.

Короче говоря, решили провести мега-опрос у нас. Понятно, что понимание, что такое «среднестатистический» — у каждого свое, но как считаете, так и отвечайте. Простой опрос — заранее большое спасибо!

Друзья, завтра День программиста! Наверняка у каждого из нас есть знакомый программист. Такой специальный человек, которого все просят починить компьютер, принтер, телефон, «а что, он же программист, значит шарит в компьютерах». Так вот, не забудьте завтра поздравить этих знакомых и важных людей! Но сегодня пятница, поэтому мы решили поздравить всех программистов заранее.

Важность труда программистов для мира IT трудно переоценить. И не только для него. Благодаря им у нас есть компьютеры, смартфоны, планшеты, сайты, соцсети, мессенджеры и даже Хабр. Теперь вот они ещё и очки с часами прокачали. Благодаря программистам, мы сегодня обрели способности полубогов, с точки зрения предков. Современные высокие технологии позволяют нам получить все знания мира, не вставая с дивана. Всего за несколько десятилетий развитие программирования радикально поменяло мир, сделало доступными невиданные, фантастические технологии. Мы теперь можем увидеть на маленьком устройстве каждый уголок планеты, сразу узнать о событиях, происходящих за тысячи километров от нас. И если к возможностям и универсальности компьютеров и мобильных гаджетов все давно привыкли, то нас ещё ожидают невероятные успехи в роботостроении. Глядя на текущие достижения, понимаешь, что пора сдувать пыль с трёх законов робототехники, они нам уже скоро понадобятся.

Ладно, а теперь развлекательная часть. Сегодня мы подготовили для вас небольшой ролик, который особенно оценят программисты, работающие в командах, отделах и прочих департаментах. Не будем описывать, смотрите сами.



Поздравляем вас! Желаем безбажного кода, интересных проектов и успешных релизов! Кстати, наш CEO Дмитрий Гришин тоже когда-то был программистом, начав свою карьеру с должности разработчика ПО, подрабатывая на нескольких работах и учась при этом в Бауманке. Через два года он занял пост технического директора в новой компании Mail.Ru, которая несколько лет спустя выросла в крупнейшую IT-компанию России. В связи с праздником мы попросили наших программистов рассказать о том, почему они выбрали эту профессию, и что станет с программистами через 20 лет. Их рассказы читайте под катом.

Перевод поста Стивена Вольфрама (Stephen Wolfram) "Computational Knowledge and the Future of Pure Mathematics"
Выражаю огромную благодарность тем, кто помог мне сделать этот перевод: Владиславу Глаголеву (Himura), Илье Марчевскому, Сергею Шевчуку (opckSheff) и Анне Коваленко.

Введение

Уже больше века, каждые 4 года в некоторой точке мира проходит Международный конгресс математиков (ICM). В 1900 году, именно на нем Давид Гильберт представил свою знаменитую коллекцию проблем математики, которая по сей день задает направление исследования математикам всего мира.

В этом году ICM проходит в Сеуле, и сегодня я отправляюсь туда. Однажды я уже бывал на ICM — в Киото в 1990 году. Тогда системе Mathematica было всего 2 года, и математики ещё только начинали привыкать к ней. Многие уже повсеместно её использовали, но на ICM были и те, кто говорил «Я занимаюсь чистой математикой. В чем, интересно, мне может помочь система Mathematica?»

«Детали — это не детали. Они создают дизайн.» — Чарльз Имз.

Успех цифровых продуктов определяется мелочами. Книга «Микровзаимодействия» Дэна Саффера научит вас проектировать эффективные функциональные элементы. А этот подробный конспект поможет лучше запомнить прочитанное или даже заменит англоязычный оригинал.

Как пользователю изменить настройку? Как включить бесшумный режим или узнать о получении нового сообщения?

Используя яркие примеры из реальных современных устройств и приложений, автор разбирает микровзаимодействия на составные части и показывает, как их использовать в мобильных приложениях, веб виджетах и бытовой технике.

Можно ли сегодня создать популярное приложение? Рынки поделены, ниши заняты, конкуренция — очень плотная… Но не время разработчикам предаваться печали! Общая планка приложений все еще остается низкой, и обойти всех конкурентов все еще возможно. Так утверждает Кэти Сьерра (Kathy Sierra) в своем выступлении со сложно переводимой темой «Building the minimum Badass User» и его продолжении.

Кэти Сьерра известна в России прежде всего как автор мирового бестселлера «Изучаем Java». Но книги по программированию — это далеко не всё, чем она занимается. Теория обучения, разработка интерфейсов, маркетинг приложений, мотивация — вот неполный список тем, по которым она регулярно пишет статьи и выступает на конференциях. В поле нашего внимания попали именно эти два выступления, потому что они обобщают и резюмируют самое ценное из её собственного опыта разработки, а также сотен прочитанных Кэти научных работ. Перед вами — не перевод, а, скорее, конспект наиболее интересных мыслей и практических рекомендаций.

Зацепил меня один кусок дискуссии про маркетинг сегодня на Хабре. Что это, как это, как оно для IT. Всё там хорошо кроме одного — нет понимания, что маркетинг — это не специальный шаман в проекте, который что-то там крутит, а фиговина, в которой должен живо принимать участие каждый. В IT, не в IT — неважно. Поэтому расскажу, почему.

Представьте себе небольшую парикмахерскую на первом этаже жилого дома. Наверняка у вас есть такие рядом. У неё очень ограничен круг потенциальных клиентов – это жители ближайших домов. Маркетинг – это сделать так, чтобы большинство из них стриглись именно там. Каждый косяк – это потерянный клиент (а новому взяться негде, помните?). Каждый успех – это клиент на 5-6 лет минимум, то есть не одна стрижка, а сразу много.

С другой стороны, мы чаще наблюдаем ситуацию ресторана на потоке туристов. Турист поест и не вернётся. Главное – чтобы он зашел и сел. Можно готовить почти баланду, можно хамить, можно терять клиентов направо и налево. Турист не вернётся. Вам плевать на него.

Так вот, маркетинг – это сделать так, чтобы продукт и клиент сошлись. В моём понимании – пройти всю цепочку от разработки и производства продукта до его продажи и использования в течение нескольких лет. Найти все места этой цепочки, где можно сделать лучше – и сделать это. Поработать с людьми внутри компании, чтобы они понимали, зачем всё это и почему.

«Я рекламист: да-да, это именно я загаживаю окружающую среду. Я — тот самый тип, что продает вам разное дерьмо. Тот, что заставляет вас мечтать о вещах, которых у вас никогда не будет. О вечно лазурных небесах, о неизменно соблазнительных красотках, об идеальном счастье, подкрашенном в PhotoShop'e… Сделать так, чтобы у вас постоянно слюнки текли, — вот она, моя наивысшая цель. В моей профессии никто не желает вам счастья. Ведь счастливые люди — не потребляют», — отрывок из романа «99 франков» Фредерика Бегбедера.



Да, из-за таких маркетологов как Октав, сложно произносить слова «я маркетолог» с гордостью. На нашем постсовестком пространстве маркетинг сплошь оброс негативными стереотипами… Кто-то сразу морщась вспоминает о сетевом маркетинге, кто-то о задалбывающей непорядочной рекламе и уловках.

Но в этой статье я покажу вам благородную сторону маркетинга, которая сделает ваш стартап успешным без всякого впаривания. Речь о маркетинге, приносящем пользу компании в виде прибыли, а клиенту — в виде решения его проблемы.

Вот основные мысли:

• Маркетинг — краеугольный камень для бизнеса и стратапа, в частности
• Маркетинг — это не совсем то, что вы думаете
• Можно заниматься маркетингом и не быть сволочью.

А еще, эта статья — наш ответ Чемберлену, то есть Хабравчанину, написавшему "За что конкретно я ненавижу некоторых отдельно взятых маркетологов…".

Прогнозная аналитика — это технология, опирающаяся на большие массивы данных для прогнозирования будущего поведения людей с целью принятия оптимальных решений. Она задействует множество методов из статистики, интеллектуального анализа данных, учитывает как текущие данные, так и данные за прошлые периоды, на основе которых составляет прогнозы о будущих событиях. В бизнесе модели прогнозирования используют паттерны, составленные на основе данных за определенный период, чтобы оценить потенциальные риски и возможности. Модели выявляют связи среди многих факторов, чтобы сделать возможной оценку рисков или потенциала, связанного с конкретным набором условий. Итогом использования прогнозной аналитики является принятие верных (максимально эффективных для бизнеса) решений.

Как прогнозная аналитика может пригодиться e-commerce?

Представляю очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. Как всегда есть материалы по алгоритмам машинного обучения (в том числе Deep Learning). Несколько практических статей по популярному пакету для машинного обучения Scikit-Learn для Python. Есть статьи, посвященные практическому применению языка R. Некоторое количество материалов посвящено теме Data Engineering. Присутствуют интересные статьи про популярные проекты 'Google Brain' и 'Project Adam'.

Прошлый выпуск обзора был полностью посвящен онлайн-курсам по тематике Data Science. Данный выпуск обзора наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению будет содержать ссылки на свежие материалы по тематике. В данном выпуске некоторое количество материалов посвящено важной теме визуализации данных. Есть несколько статей, которые описывают небольшие практические примеры анализа данных. Как обычно много статей посвящено алгоритмам машинного обучения, в том числе несколько статей посвящены популярным алгоритмам машинного обучения Deep Learning и Random Forest. Также есть несколько ссылок на интересные видеоматериалы.

Данный выпуск дайджеста наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных содержит достаточно много статей, которые рассматривают теоретические аспекты вопросов, связанных с Data Science. Есть несколько статей, которые будут интересны новичкам. Также представлены ссылки на серию интересных статей о работе со схемами данных в MongoDb. Есть несколько ссылок на материалы, в которых рассматривается важная проблема переобучения (overfitting) в процессе машинного обучения. Некоторые статьи посвящены литературе, рекомендуемой к прочтению для тех кому интересна тема анализа данных.

В очередном обзоре наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения, достаточно большое внимание уделено популярному набору алгоритмов машинного обучения Deep Learning и его практическому применению. Несколько статей посвящено тому какие есть пути для собственного развития как специалиста по анализу данных и машинному обучению. Также несколько статей касаются такой темы как Data Engineering и рассматривают такие популярные продукты как Cassandra и Apache Kafka. Но начинается данный выпуск с обзора стартующих в ближайшее онлайн-курсов, связанных с темой анализа данных и машинного обучения.

Данный выпуск обзора наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению полностью посвящен онлайн-курсам по тематике Data Science. В прошлом выпуске был представлен список онлайн-курсов, стартующих в ближайшее время. В данном выпуске я постарался собрать наиболее интересные онлайн-курсы по теме анализа данных. Стоит отметить, что некоторые курсы уже закончились, но у большинства таких курсов можно посмотреть архив всех учебных материалов.
Начинается обзор с набора курсов от Johns Hopkins University на Coursera, которые объединены в одной специализации «Data Science Specialization», поэтому имеет смысл рассмотреть их отдельно от остальных курсов. Это 9 официальных курсов специализации и два дополнительных Mathematical Biostatistics Boot Camp 1 и 2, которые официально не входят в специализацию. Важно отметить, что весь набор данных курсов регулярно начинается заново и в общем-то можно достаточно гибко построить свой график продвижения по специализации. Большинство курсов длятся 4 недели. Язык R является основным языком программирования в данном наборе курсов. Далее идет список курсов из специализации Data Science от Johns Hopkins University:

Друзья, спасибо за комментарии к статье “Как обсуждать деньги на собеседовании: стратегия переговоров для соискателя”. В перерыве между тренингами нам удалось поймать Дмитрия Коткина, руководителя наших переговорных программ, чтобы он осветил тему обсуждения денег на собеседовании со стороны нанимателя:



Честно признаться, не встречал раньше приема “Включение в жизнь компании” кроме как в виде экскурсии по компании. Но идея, имхо, интересная. В любом случае, будем благодарны за вашу обратную связь.

А под катом ответы на вопросы в статьях про обсуждение денег + небольшое размышление о том, почему возникает чувство несправедливости при пересмотрах зарплат.