Мы оставили позади то полное надежд и опасений время, когда за нейросетями и ИИ было будущее: теперь за ними уже настоящее, а машинное обучение, то есть построение обучаемых моделей, востребованный профессиональный навык в среде IT. 

Наиболее важным во всей этой теме для многих окажется то, что машинное обучение — быстро растущий рынок труда, где предложение не удовлетворяет спрос, а нехватка квалифицированных кадров одно из основных препятствий, мешающих развитию ИИ. Это поезд, на который еще можно успеть запрыгнуть, так что давайте попробуем разобраться в тематике и сегодня начнем с фундаментального понятия: с категорий машинного обучения, которые различаются по способу обращения с входными и выходными переменными.

Продолжим наш экскурс для начинающих в основы и особенности либертарианского языка программирования, самого, пожалуй, популярного и востребованного среди тех, кто сегодня пытается войти в… да вы и сами знаете какая тут должна быть рифма. 

Сегодня поговорим про типы данных в Python и их иерархию. В иерархии типов упорядочение отражается в том, что существуют общие операции для типов, принадлежащих к типу более высокого уровня.

Хотите в геймдев, но ничего не умеете — идите в тестировщики. Этот универсальный совет, который не давал только ленивый, и верен, и одновременно не очень: стать тестировщиком игр, пожалуй, действительно самый легкий из доступных способов связать свою карьеру с игровой индустрией. Но это не совсем легкий путь сам по себе. Кто-то скажет, я геймер, я знаю игры, смогу играть в них за деньги и давать профессиональный фидбэк. И отчасти это правда, на позиции тестировщика есть методы и техники тест-дизайна, опирающиеся на личный игровой опыт, понимание жанра, знание индустрии, трендов и особенностей сходных проектов (в частности метод «Предугадывание ошибок (Error Guessing)»), но это лишь один из подходов к тестированию игр.  

Руководитель российской студии тестирования Александр Торговкин начинает свою книгу «Тестирование видеоигр, или Легкий способ попасть в геймдев» с развеивания мифа о геймере на зарплате. Вы не будете играть в игры: готовьтесь к тому, что часами (а может и днями) придется просто проходить один и тот же фрагмент одного и того же уровня, пока не выявите все спрятавшиеся там ошибки или не поймете, что их нет (такого не случится). Вам придется не проходить игру, а ломать каждую ее часть по-отдельности, периодически еще и натыкаясь на разочарование в циничности индустрии. 

«Охранники в этих стелс-миссиях почти никогда не поворачиваются назад. Это сделано исключительно для сохранения интереса у игрока. Ведь любой игрок разочаруется, если после нескольких минут планирования и скрытого преследования противника тот в последний момент просто развернется и выстрелит в героя. Поэтому противники остаются стоять спиной, чтобы было легче подкрасться к ним и провести «неслышный прием». И если когда-нибудь при тестировании реального проекта ты столкнешься с таким нелогичным и странным поведением ИИ, обязательно уточни у разработчика или посмотри в документации, не является ли это задумкой дизайнера»

Пользовательский опыт начинается задолго до взаимодействия с продуктом — с первого столкновения с маркетинговыми коммуникациями, то есть с любой информацией о бренде, товаре или компании. И именно от этого зависит общий успех компании на рынке, её репутация и финансовые результаты. Так что, говоря о любых цифровых продуктах, их жизненных циклах и развитии, нельзя забывать и о цифровом маркетинге. 

В БОМБОРЕ вышла вторая книга Ярослава Шуваева, эксперта по корпоративным инновациям, специалиста в области UX/UI-дизайна, основателя shuvaev.com и руководителя крупных digital-проектов для российских и западных компаний, — «Менеджмент цифрового продукта. От идеи до идеала». Советуем прочитать ее всем, кто планирует или уже внедряет цифровые технологии в свою компанию. 

А пока поговорим о том, что такое команды роста, какие их типы существуют и кому они подходят. Устраивайтесь поудобнее :) 

Сколько щелчков мышью на сайте или касаний экрана в приложении готовы сделать пользователи перед тем, как впадут в состояние полной фрустрации? Это давний спор в среде веб-юзабилити, и даже были сформированы правила дизайна, по которым подобных действий должно быть от трех до пяти и не более.  

Однако консультант по юзабилити Стив Круг, автор книги «Не заставляйте меня думать. Веб-юзабилити и здравый смысл» пришел к выводу, что важно даже не само количество кликов, а их сложность, и вот что это значит.

Пользователи не возражают против большого числа кликов, если каждый клик является «безболезненным» и поддерживает их уверенность в том, что они на верном пути — идут вслед за тем, что часто называют «запахом информации». Термин взят из исследования Питера Пиролли и Стюарта Карда на тему «следование за информацией» научно-исследовательского центра Xerox PARC, в котором они проводят параллели между людьми, отыскивающими информацию, и животными, следующими за запахом своей добычи. 

Ссылки, которые ясно и недвусмысленно указывают на свои цели, источают стойкий «запах», вселяющий в пользователей уверенность, что щелчок мышью приведет их ближе к «добыче». Двусмысленные ссылки или ссылки с плохо подобранными словами подобным образом на людей не действуют. 

Можно обобщить и сказать, что, как правило, три клика, которые не требуют раздумий и являются однозначными, равны одному клику, над которым приходится думать. 

Вот пример старого веб-дизайна онлайн-статьи на ресурсе издания с трудным неоднозначным выбором для пользователя: 

Многие, наверное, забыли, что основатель крупнейшей (до появления Hydra) площадки сбыта наркотиков в даркнете Silk Road (Шелковый путь) был и остается ярым либертарианцем, а его проект заявлялся не только как способ обогащения, но и как настоящий антиэтатистский бунт. 

Зовут этого уроженца США Росс Ульбрихт, и если вы еще не знаете деталей его биографии, умоляем, не спешите на Википедию для беглого ознакомления, не лишайте себя удовольствия и не спойлерите себе этот захватывающий сюжет. Дело в том, что издательство Бомбора выпускает на русском книгу Нила Билтона «Киберпреступник № 1. История создателя подпольной сетевой империи». И это не просто биография Ульбрихта, не просто история взлета и падения скандального международного сайта для продажи самых разных наркотиков (и ряда других нелегальных вещей, включая оружие). 

«Сейчас имел значение только Шелковый путь. Впрочем, оставался еще один важный вопрос, не дававший Россу покоя. Станут ли пользоваться его сайтом? Даже если ты в силах создать магазин без ограничений и правил, будут ли люди закупаться в нем? Если его детище превратится в очередную строку в длинном списке неудач, Росс будет уничтожен. Он в одиночку проделал работу двенадцати специалистов, побывав и фронтенд-разработчиком, и бэкенд-программистом, и специалистом по базам данных, и консультантом по Тору, и аналитиком по биткоину, и менеджером проекта, и специалистом по вопросам рекламной стратегии, и директором предприятия, и его же инвестором. Не говоря о том, что он же — главный грибовод»

Если вы уверенно программируете на Python, смело скипайте этот пост. Но если у вас пока даже не установлен его интерпретатор или вы не знаете, что это такое, а узнать хотите, текст вам сильно подсобит. 

Python — один из самых популярных, востребованных и при этом доступных в освоении языков, и для того, чтобы начать с ним работать, нет нужды оплачивать какие-то неприлично дорогие курсы. При правильном гайде сделать это можно самостоятельно, и правильный гайд для новичков Python имеет вполне конкретное название. Это книга «Программирование на Python для начинающих» опытного программиста и автора учебников Майка МакГрата. 

Текст этой книги предназначен для тех, кто совсем еще не знаком с  Python. Автор объясняет особенности языка, рассказывает, на чем он основан, почему и как появился, помогает с установкой, прогоняет по простейшим арифметическим функциям: вход в обучение удивительно легкий, и если вы опасались подаваться в кодинг, то эта книга сможет в числе прочего еще и побороть такой страх. 

Давайте посмотрим, как объясняется, например, работа с переменными в Python.

В программировании переменная представляет собой некоторый контейнер в памяти компьютера, где хранятся данные. После того как данные сохранены, их можно вызвать, используя имя этой переменной. Программист может выбрать любое имя для переменной, за исключением ключевых слов языка Python. Лучше выбирать для переменных значащие имена, которые отражают их содержание.

Саму бизнес-концепцию Jobs to Be Done (JTBD) при желании можно свести к одному термину — клиентоориентирование. Это буквально “Работы, которые Должны Быть Сделаны”, чтобы клиент остался доволен вашим продуктом и вернулся к услугам компании в дальнейшем. Звучит в целом просто и понятно, однако существуют всеобъемлющие методы применения JTBD в инновационной деятельности и каждый из них превращает теорию работ в эффективный повторяемый метод инноваций. 

Следуете ли вы традиционному методу или создаете ситуативную последовательность действий в рамках JTBD, старайтесь включить в диалог ваших товарищей по команде. Итак, вот о каких методах идет речь.

Речь идет про отрасль хранения данных (DW, Data Warehousing) и анализа данных (BI, Business Intelligence). И вот две доминирующие альтернативы архитектуре данных Кимбалла: 

Для того, чтобы разобраться в сложной и объемной теме машинного обучения, попробовать свои силы и отточить навыки, оптимально подходит библиотека scikit-learn (sklearn).

Перед нами отнюдь не такая специализированная тема, как может показаться на первый взгляд: удобное и понятное распределение статистике важно в большинстве дисциплин.

Как специалисты data science (DS) оперативно рассчитывают рентабельность инвестиций в проект (ROI) на реальной практике, то есть в ситуации, когда нет актуальной информации о необходимых данных? К примеру, чтобы рассчитать компонент оттока в Lifetime Value (LTV), требуются месяцы аналитики. К каким инструментам прибегают, чтобы ускорить эти процессы?

Для быстрой оценки ROI есть классический метод оценки смежных компонентов: охвата, влияния и усилия.

Одной из важных стадий формирования UX (User experience) диджитал-продукта является релиз MVP (Minimal Viable Product, он же минимально жизнеспособный продукт). Эта такая версия вашего приложения или программы, которая подразумевает минимальное количество реализованных в продукте функций, достаточное при этом для формирования пользовательского опыта и фидбека. Это помогает понять, устраивают ли пользователей имеющиеся функции и как его улучшить.

Однако даже после выделения MVP оставшиеся функции могут оказаться многосоставными - раскладывающимися на более мелкие. Отличный метод декомпозиции функциональности — картирование пользовательских историй (User Story Mapping).