В своем целом, гибриды (как Приус), не блещут ни в одной, ни в другой противоположности. С точки зрения экономичности при той же мощности, современные бензиновые двигатели конкурируют без проблем с гибридами (например SkyActive двигатели от Мазды). «Электрической» автономности у гибридных Тойот, по сути, нет. Отсюда и «хейт» сторонников обоих противоположностей.
С другой стороны, Volkswagen экспериментирует со своими Plug-In Hybrid, у которых дальность хода на заряде около 50км. При необходимости уехать дальше, есть бензиновый двигатель, который в совокупности с электрическим выдает неплохое количество ЛС. Но на данный момент, мне кажется, ценовой порог для этих машин достаточно высок, но при определенных условиях эксплуатации, покупка такого автомобиля имеет экономический смысл.
За последние 6 месяцев я провел около 30 интервью на позиции технических присейл консультантов, для разных продуктов и сервисов.
Просто как факт: наличие высшего образования трактовалось как у меня, так и у моих коллег, как нечто вторичное, неимеющее никакого отношения к шансам найма кандидата. Что было важно: опыт и знания направления по которому шел разговор, умение объяснять сложные моменты простым языком, общие технические данные.
Почему никто не рассматривает вариант не стопроцентной удаленной работы? Как насчет совмещать, скажем, 3 дня удаленно, 2 дня в офисе, при чем таким образом, чтобы дни в офисе совпадали с тим-митингами, или другими активностями, для которых видеосвязь «не достаточно high-fidelity»? Мне кажется это и есть тот баланс, который подойдет как для тех, кому нужно живое общение, так и для тех, кому нужна тишина и покой.
Disclaimer: в компании, в которой я работаю именно такой график. Недовольных нет.
Например на ежедневных данных продаж за последние 10 лет представленных как временной ряд + дополнительные регрессоры можно построить вполне себе приличный DS анализ, хотя размер таблицы будет немногом больше 3,5 тыс. строк.
Мне казалось, что это называется бизнес аналитикой уже как лет 15. И занимаются ею бизнес аналитики, а не новомодные Data Scientist-ы.
Количество утечек прямопропорционально количеству криво-настроенных инстансов Elastic Search.
А если серьезно — все больше и больше внедряется автоматический инструментарий учета и коррекции «неправильных» облачных настроек безопасности (да и не только облачных), особенно на корпоративном уровне. Горький опыт, как оказывается, учит.
На «нет» утечки, конечно, не сойдут, но их количество должно быть меньше.
Не всегда, некоторые облачные хранилища очень далеки от реляционных баз данных. Например Amazon S3 — объектное хранилище.
Я говорил о хранилище данных для аналитики, при чем активной. Данные, конечно, хранить в объектном хранилище можно, ну нужно ли? Холодные копии для исторических данных разве что.
Когда аналитика основана на small data вполне себе можно использовать как источник данных для аналитики DS и ML.
Извините, но мне казалось, что аналитика на small data, Экселем называется. Ну и Machine Learning и Data Science, технически, на небольшом количестве данных проводить можно, но не целесообразно. Модели будут очень далеки от реальности.
Интересно как “SQL-решения и реляционные базы данных” выводятся в отдельную категорию от “облачных сервисов”. Разве облачные сервисы не основаны на тех же “SQL-решениях и реляционных баз данных”?
Еще интересно как MySQL можно эффективно использовать хотя бы для нужд аналитики, не говоря уже для полноценного ‘data science’ и разработки ML моделей.
ИМХО, Data Scientist — не есть профессия, или даже специализация. Не имея понимания о специфике бизнеса, навыки ETL, или развертывание Hadoop кластера мало чем поможет в реальном понимании той информации, которую эти инструменты предоставляют (ну или могут предоставлять).
Apple TV до сих пор не научился 4K с Ютюба показывать (кодеки), также, при использовании Apple TV, HDR не такой выраженный как при просмотре того же контента, но только через родное приложение Samsung Smart TV.
Apple TV пользоваться, конечно, намного удобней (интерфейс, пульт, экосистема), но разница в качестве не дает перейти на исключительно него.
С другой стороны, Volkswagen экспериментирует со своими Plug-In Hybrid, у которых дальность хода на заряде около 50км. При необходимости уехать дальше, есть бензиновый двигатель, который в совокупности с электрическим выдает неплохое количество ЛС. Но на данный момент, мне кажется, ценовой порог для этих машин достаточно высок, но при определенных условиях эксплуатации, покупка такого автомобиля имеет экономический смысл.
Просто как факт: наличие высшего образования трактовалось как у меня, так и у моих коллег, как нечто вторичное, неимеющее никакого отношения к шансам найма кандидата. Что было важно: опыт и знания направления по которому шел разговор, умение объяснять сложные моменты простым языком, общие технические данные.
Мой комментарий относится больше к случаям, когда офис находится в терпимой досягаемости.
Disclaimer: в компании, в которой я работаю именно такой график. Недовольных нет.
Мне казалось, что это называется бизнес аналитикой уже как лет 15. И занимаются ею бизнес аналитики, а не новомодные Data Scientist-ы.
А если серьезно — все больше и больше внедряется автоматический инструментарий учета и коррекции «неправильных» облачных настроек безопасности (да и не только облачных), особенно на корпоративном уровне. Горький опыт, как оказывается, учит.
На «нет» утечки, конечно, не сойдут, но их количество должно быть меньше.
Я говорил о хранилище данных для аналитики, при чем активной. Данные, конечно, хранить в объектном хранилище можно, ну нужно ли? Холодные копии для исторических данных разве что.
Извините, но мне казалось, что аналитика на small data, Экселем называется. Ну и Machine Learning и Data Science, технически, на небольшом количестве данных проводить можно, но не целесообразно. Модели будут очень далеки от реальности.
Еще интересно как MySQL можно эффективно использовать хотя бы для нужд аналитики, не говоря уже для полноценного ‘data science’ и разработки ML моделей.
ИМХО, Data Scientist — не есть профессия, или даже специализация. Не имея понимания о специфике бизнеса, навыки ETL, или развертывание Hadoop кластера мало чем поможет в реальном понимании той информации, которую эти инструменты предоставляют (ну или могут предоставлять).
Apple TV пользоваться, конечно, намного удобней (интерфейс, пульт, экосистема), но разница в качестве не дает перейти на исключительно него.
Да ладно. 10 лет живу в Бухаресте. Зарплаты в IT — не ниже Москвы, иногда и выше. Цены несопоставимые.