Введение

Содержание

• Что такое API
  
  • API — набор функций
  • Как составляется набор функций
  • При чем тут слово «интерфейс»
• Как вызывается API
  
  • Вызов API напрямую
  • Косвенный вызов API
• Что значит «Тестирование API»
• Резюме

Любая оплата идет через API платежной системы. Купил билет в кино? Маечку в онлайн-магазине? Книжку? Как только жмешь «оплатить», сайт соединяет тебя с платежной системой.

• скучать в ожидании;
• проверять логику работы по API

Что такое API

• мои обязанности — внести такую то сумму,
• обязанность продавца — дать машину.

На примерах разберем как буквально небольшими изменениями повысить читаемость (и привлекательность) резюме. Без лишних слов сразу к делу.

Что такое автоматизированное машинное обучение (AutoML) и
собирается ли оно лишить специалистов по данным (Data Scientists) работы?

С того момента как стали появляться инструменты автоматизированного машинного обучения (AutoML), такие как Google AutoML, эксперты обсуждают вопрос — готовы ли они к полной корпоративной интеграции и применению. В описании инструментов AutoML утверждается, что каждый может взять на себя роль «исследователя данных» (data scientist), способного создавать готовые для промышленного применения модели машинного обучения без традиционно необходимого технического образования.

Хотя, безусловно, верно, что автоматизированные процессы машинного обучения меняют способы, с помощью которых предприятия могут выполнять задачи анализа данных, технология еще не готова оставить специалистов по данным без работы. Одно из главных утверждений технологии заключается в том, что автоматически созданные модели имеют схожее качество и производятся в кратчайшие сроки по сравнению с эквивалентной моделью, созданной группой исследователей данных.

Хотя модели AutoML создаются быстрее, они эффективны только в том случае, если проблема, которую они ищут, является постоянной и повторяющейся. Большинство моделей AutoML работают хорошо и достигают постоянного качества в этих условиях; но чем сложнее проблемы с данными, тем больше требуется вмешательство специалиста, чтобы понять, что запустила система AutoML, и превратить ее в нечто полезное. Чтобы понять некоторые из этих ограничений, давайте рассмотрим процесс AutoML более подробно.

Привет всем!

Сразу хочется отметить, что данная статья написана исключительно для людей, начинающих свое путь в изучении SQL и оконных функций. Здесь могут быть не разобраны сложные применения функций и могут не использоваться сложные формулировки определений - все написано максимально простым языком для базового понимания. 

P.S. Если автор что-то не разобрал и не написал, значит он посчитал это не обязательным в рамках этой статьи))) 

Для примеров будем использовать небольшую таблицу, которая показывает оценки учеников по разным предметам. В БД табличка выглядит следующим образом

Доброго времени суток, друзья!

Изучение настоящей шпаргалки не сделает вас мастером SQL, но позволит получить общее представление об этом языке программирования и возможностях, которые он предоставляет. Рассматриваемые в шпаргалке возможности являются общими для всех или большинства диалектов SQL.

Привет, Хабр! Если вы читаете этот материал, скорее всего, вы готовитесь к собеседованию. Важным аспектом работы системного аналитика (СА) является умение эффективно работать с базами данных, и SQL — это ключевой инструмент для этого. Будьте готовы, что на техническом собеседовании вас могут попросить назвать операторы SQL, написать запросы для извлечения, обновления или удаления данных, создания новых таблиц и многого другого. Давайте посмотрим на некоторые примеры таких заданий.

1.1 Введение

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

Статистика вокруг нас

Беспилотные автомобили, продвинутые голосовые ассистенты, рекомендательные системы – это только малая часть тех классных продуктов, которые создаются с помощью инженеров по машинному обучению и, думаю, не для кого не секрет, что за кулисами сего чуда стоит математика. Именно она играет главную роль в понимании алгоритмов машинного и глубокого обучения.

Машинное обучение держится на трёх основных столпах:

Программисты любят программировать. Но если вы – программист, и результат вашего творения делается не “в стол”, рано или поздно наступит момент, когда нужно показать его миру: заказчику, пользователям, инвесторам, etc. Хорошо, когда вы работаете в компании, где есть целый отдел или хотя бы отдельный специально обученный человек, который может развернуть ваше приложение где вы скажете и как вы скажете. Однако не все компании могут себе такое позволить. А уж если вы фрилансер или это ваш пет-проект, развертывание приложения точно ляжет на вас.

О чем вам нужно позаботиться перед развертыванием? Арендовать сервер, настроить его, зарегистрировать доменное имя, получить SSL-сертификат, подумать о доставке обновлений.

Чтобы предметно рассмотреть процесс развертывания, напишем небольшой API-сервис TODO-заметок на языке программирования Python с использованием микрофреймворка Flask.

Планирование

Каждая заметка будет определяться следующим образом:

Часто, в обзорах видов баз данных упоминают реляционные и “другие”, “NoSQL” и т.д., либо приводят самые основные типы СУБД (базы данных), забывая о редких. В данной статье я постараюсь описать максимально полно виды баз данных и привести примеры конкретных реализаций. Разумеется, статья не претендует на всеохватность и классифицировать базы данных можно по разному, в том числе по типам оптимальной нагрузки и т.д., но надеюсь, она даст базовое представление о видах СУБД и принципах их работы.

В статье мы рассмотрим следующие типы баз данных:

Чему нужно обучить junior QA, чтобы он начал приносить пользу проекту? Конечно, было бы здорово «всему и сразу», но это может затянуться надолго. А вот с основами тестирования можно познакомить буквально за пару-тройку дней. Особенно если это фулл-тайм дни (рабочее время).

Я обучаю новичков больше 6 лет, больше тысячи людей выпустила, книгу вот написала. И на опыте студентов вижу, что «план-минимум» на самом деле небольшой.

Если перед вами стоит задача «завтра выйдут два джуниора, обучи их», начните с основ. Один из вариантов: 

• дали посмотреть видео или прочитать статьи;

• собрались вместе в переговорке или зуме, обсудили;

• дали ДЗ на закрепление материала;

• через три дня получили более-менее адекватного джуна, профит!

В этом посте я собрала ссылки в помощь по каждой теме:

• видео — варианты из публичного доступа. Выбираете то, что больше по душе, отдаете падаванам;

• статьи — даете как дополнительный материал.

В итоге затраты на подготовку — меньше, а польза от новичков — быстрее.

Разработка программного обеспечения — сфера, которая будет в ближайшее время только расти, несмотря ни на эпидемию, ни на экономический кризис. Соответственно, будет увеличиваться дефицит технических специальностей, связанных с разработкой.

Одна из них — тестирование ПО. Забегая наперед, скажем, что в тестировщиках нуждаются практически все компании, которые занимаются созданием программного обеспечения и сервисов. Что касается порога входа, требований, которые предъявляются к разработке ПО и размере заработной платы тестировщиков, то в этом вопросе поможет разобраться преподаватель курса GeekBrains «Тестирование ПО» Максим Засецкий.

Около года назад я начал проходить собеседования в разные компании на позицию Machine Learning Engineer. Одним из этапов в каждой компании было проектирование ML системы. В данной статье я делюсь опытом и ресурсами, которые помогли мне пройти собеседования. В том числе в команду MLE Ленты, в которой сейчас тружусь.

What's up guys!

В этой статье мы поговорим о полезных материалах для изучения тем глубокого обучения и немного ИИ. В статье я дам список полезных ресурсов и немного советов по.