В июле этого года AliExpress сообщил о новом инструменте, который с помощью машинного обучения автоматизирует и ускоряет загрузку товаров на платформу. Этот же способ подходит интернет-магазинам, чтобы выгрузить информацию о товарах из внутренних баз на сайты. Мы поделимся с вами инструментом, который в сотни раз ускоряет категоризацию и загрузку товаров. Расскажем и о том, как и для чего создавали модель категоризации, используя машинное обучение.
Удивительно, сколько полезностей можно узнать за один хабрамитап Хабр ПРО. Например, какая судьба ждёт монолит при переходе на микросервисы и кто отвечает за общий код между двумя микросервисами.
Эти и другие вопросы обсуждались 25 ноября в выпуске «Хабрамитап про микросервисы: отвечаем на вопросы с Хабр Q&A». Вебкаст посетил наш сотрудник — руководитель направления автоматизации в Россельхозбанке (РСХБ) Денис Рылеев.
На протяжении эфира Денис отвечал на вопросы о микросервисах, которые задавал ведущий хабрамитапа Андрей Аврамчук, подобравший самые интересные топики от зрителей вебкаста и пользователей бывшего Тостера — нынешнего Хабр Q&A. Кроме Дениса выступал ещё один эксперт — системный инженер компании EPAM Михаил Чугунов.
Из этой статьи даже начинающий разработчик поймёт, что такое микросервисы и в каких ситуациях они применяются. Денис и Михаил постарались ответить на все вопросы максимально доступным языком. Мы выделили несколько категорий вопросов:
Заранее обрадуем жаждущих именно услышать специалистов: каждый вопрос сопровождается ссылкой с вшитым тайм-кодом, так что долго искать ответы в записи вебкаста не придётся.
Хороший вопрос требует хорошего ответа. Приступим.
Самый распространённый стандарт для обмена информацией внутри приложений — это REST API. Его все любят, но знают, что он не идеален. В этой статье обсудим его альтернативу — GraphQL. Мы расскажем, в чём преимущество GraphQL, как выглядят запросы и с чего начать.
Сейчас рынок системного анализа переживает бурный рост и на это есть несколько причин:
1) низкий порог входа (по сравнению с Java-разработчиками, например)
2) несколько хаотичные требования к системному аналитику на рынке труда (у каждой компании свое видение, кто это такой и чем он должен заниматься)
3) узкая специализация, например, мало кто вообще в детстве мечтал стать аналитиком:)
4) постоянное изменение внешней среды, в результате чего появляются новые возможности для системных аналитиков
При этом работа аналитика всегда имеет оттенок многозадачности, непредсказуемости и от проекта к проекту его функционал коренным образом может отличаться. Но сейчас не об этом. Эта статья скорее для тех аналитиков, которые имеют хоть какой-то минимальный опыт и теперь размышляют над сменой работодателя и/или проекта. Поговорим и о трендах, благодаря которым системные аналитики могут задать новые направления для своего развития и приобрести дополнительные скиллы.
Есть множество статей про технологии и те или иные подходы к автоматизации. Но почему-то нет статей про «обратную сторону» автоматизации. Как вообще всё зарождается на проекте? И как это «всё» организовать?
Этот текст мы посвящаем всем, кто никогда не работал с редактором или только начал с ним работать. А ещё этот материал будет полезен начинающим UX-редакторам, так как будем обсуждать hard skills на реальных кейсах, которыми важно обладать хорошему специалисту.
SCRUM закрепился и в стартапах, и в IT-гигантах, но что на счёт скрама в крупной госкомпании? Попытаемся дать ответ на примере одной из команд разработки Россельхозбанка, а в конце статьи поделимся чек-листом в помощь начинающему скрам-мастеру.
Об одной из важнейшей функциональностей Angular «Внедрение зависимостей» на просторах рунета написано преступно мало, в основном затрагивается только «Внедрение сервисов». В этом материале я расскажу практически обо всех возможностях «Внедрение зависимостей», приведу примеры реального использования, объясню тонкости некоторых неочевидных моментов.
В прошлой статье мы рассказывали про инструменты, которые позволяют нам строить отчеты и аналитику для управления клиентском опытом, искать инсайты в данных наших веб-платформ, с которыми взаимодействуют потребители, а также строить ML-модели, управляя их жизненным циклом. В этой статье поделимся, как собираем данные о клиентах и их действиях, как применяем полученные инсайты и мотивируем потребителей на дальнейшее сотрудничество с нами.
Flutter вышел в стабильной версии в 2018 году. Все это время он активно развивался: появилась поддержка Null safety, расширились возможности по темизации и локализации приложений, добавилось огромное количество новых виджетов. Одно из таких нововведений — Navigator 2.0, выпущенный Flutter осенью 2020 года. Это гибкий инструмент для решения непростой задачи навигации в мобильных приложениях. Разработчики начали применять Navigator 2.0, но столкнулись с трудностями и проблемами, о которых говорили команде Flutter в официальном репозитории, предлагая упростить использование инструмента. Самым подробным материалом по новому подходу является статья в блоге Flutter, но и ее мало для того, чтобы начать работать с Navigator 2.0 в продакшен-приложениях.
Hello, world! Меня зовут Руслан, я работаю в отделе внедрения АО «Россельхозбанк» и в этой статье поделюсь с вами, как мы переносили данные из АБС «БИСквит» в систему ЦФТ-Банк. Если вы так же, как и мы когда-то, задумаетесь о смене основной банковской системы или уже находитесь в этом процессе, то вам, определенно, сюда!
Привет! Меня зовут Павел и я Magento 2 бэкенд-разработчик. В прошлых частях саги о Magento 2 UI Components мы получили общие сведения о UI-компонентах, а также рассмотрели наиболее важные аспекты их конфигурации. Сегодня подробно коснемся некоторых вопросов модификации UI компонентов под свои нужды: изменение внешнего вида, поведения клиентской части, поведения серверной части и пр. Погнали!
Привет, Хабр! Не так давно мы в РСХБ запустили озеро данных. И подумали, что наш опыт может кому-нибудь пригодиться. В первую очередь тем, кто ещё только думает о создании своего озера, но не знает, с чего начать, с чем предстоит столкнуться, о чём подумать заранее и т. д. Потому что озеро — это, конечно, прекрасно, но как бы не получить вместо него заросшее болото, в котором небезопасно плавать и откуда толком ничего не достать.
Так что мы собрались и небольшой командой специалистов — в лице Алексея Новикова (заместитель директора, ДИТ), Руслана Ибрагимова (исполнительный директор, ДКР), Николая Кудачкина (управляющий директор, ДРК) и Юрия Колошеина (исполнительный директор, ДИТ) — написали своего рода инструкцию по созданию озера данных на собственном примере.
Запланировали задачу в MS Project, а исполнители не в курсе, т.к. смотрят свои таски в JIRA? Вручную заводить в таски долго, а любое перепланирование вызывает проблемы?
Если вы сталкивались с этим, мой опыт может показаться полезным.
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, руковожу проектами в РСХБ-Интех. В бэкграунде 6 лет управления проектами, портфелями проектов в интехе, ритейле, сертификация PME, PRIME. Сегодня я хочу рассказать о редком успешном кейсе использования метода быстрого прохода, и что это дало заказчику.
Итак, погнали!
Когда скорость имеет решающее значение, когда необходимо иметь возможность обмениваться информацией мгновенно, есть несколько способы добиться этого, отправка множества сетевых запросов на сервер не всегда решает эту задачу, так как часто нам нужно поддерживать постоянное активное соединение с сервером. Тогда и появляются WebSocket.
Привет, Хабр!
Мы продолжаем серию статей про Data Science задачи, решаемые нами в Центре развития финансовых технологий.
В прошлых статьях (тут, а также тут) мы рассказывали про решение задач премодерации контента, но не вдавались в детали того, с помощью какого инструментария мы это делали.
Сегодня же речь пойдет о том, что помогает нам решать эти задачи, а именно - про нашу Data Science экосистему.
