Простой и красивый синтаксис, множество библиотек под самые разные задачи и большое комьюнити делают Python одним из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, который активно используется в data science и машинном обучении, веб-разработке и других областях программирования.

Когда я начал изучать питон, у меня возникло несколько вопросов.

Это мой первый пост, прошу сильно не пинать. Для начала немного расскажу, кто такой тестировщик. Это специалист, который отлавливает ошибки на всех этапах разработки проекта. Работа рутинная, но ответственная. Получают тестировщики на 20-30% меньше, чем программисты: от 30 000 руб. и выше, всё зависит от опыта.

Становление тестировщиком – самый простой путь старта в IT, есть куда расти (тест-менеджмент, веб-дизайн, чистая разработка).

Эту информацию я почерпнул из открытых источников и подумал, что вот, я не умею программировать, а получать астрономическую зарплату работать в IT – хочется. Думал, что начну с ручного тестирования, устроюсь на работу – а дальше, как пойдёт.

Но на практике оказалось не всё так просто. Кругом полно таких же людей, который думают точно также же, и такие специалисты маловостребованы. Для чего вообще берут на работу стажёров? Работодатель ожидает, что в ближайшем будущем навыки стажёра охрененно вырастут и он будет приносить огромную пользу фирме с дальнейшим повышением зарплаты (но не всегда таким, какую ожидает стажёр). Поэтому чаще всего стажёры, получив опыт, либо настаивают на значительном повышении з/п или уходят к конкурентам.

Несмотря на грустные мысли, я поставил цель – изучить навыки тестирования на Python хотя бы на уровне продвинутого стажёра.

Data Science является одной из самых востребованных, высокооплачиваемых и перспективных профессий в современном мире. Как следствие, конкуренция за вакансии в этой области очень высока. Если вы ищете работу в качестве Data Science Junior, подготовка к собеседованию — это один из самых важных этапов. В этой статье мы рассмотрим, что нужно изучить к собеседованию на Data Science Junior и что ждут работодатели.

Это объект Pizza, там хранится инфа о латте, а заказали его в Restaurant или в Pizzeria? Неудобно? Максимально. Мы читаем код существенно больше, чем пишем. И хочется сразу понимать, что происходит, не играя в квесты «что имел в виду автор», «да как это работает» и «я снова ничего не понял». Без навыка давать хороший нейминг невозможно писать качественный и поддерживаемый код. Про нейминг говорят заодно, в рамках архитектуры и общих инженерных практик. В статье поговорим про него отдельно.

Как получается, что код становится мало понятным даже для его авторов? Почему нейминг так важен? Как придумывать названия, не применяя целые теории нейминга? Как лёгким процессом организовать работу с неймингом в команде? На все эти вопросы мы ответим в статье.