Всем привет! В этом дайджесте: статьи про Кафку, микросервисы и увольнение; вебинары по Jenkins и «войти в айти», круглый стол «Куда катится девопс»; новые акции и комплекты курсов; опросы за подарочки; подкаст «Манул Слёрма».

В «Яндекс Картах» появились карточки городов с интересными местами, ресторанами и достопримечательностями. Такие подборки помогут сориентироваться в новом городе и подробно изучить его.

Когда находится простой и удобный способ решать нужные задачи, мы легко привыкаем к нему и используем один и тот же подход постоянно (я, например, в свое время попробовала писать веб-приложения на SpringBoot и потом использовала его по поводу и без). И это неудивительно, ведь гораздо проще применить то, что уже знакомо и изучено, чем пытаться вникнуть в совершенно новую и незнакомую технологию.

Но на самом деле это не работает, ведь для конкретных задач иногда более подходящим может оказаться что-то принципиально отличающееся от того, что вы привыкли использовать. К тому же изучение нового помогает избежать застоя и скуки. Поэтому здесь я собрала краткий обзор технологий и инструментов, которые могут помочь в решении совершенно разных задач и открыть для вас новые идеи. Кто знает, может быть эта статья подтолкнет вас на написание домашнего проекта или подскажет хорошее решение для ваших рабочих задач?

В основном статья рассчитана на Java-разработчиков, но большинство из выбранного мной доступно для разных языков программирования, поэтому вы вполне можете найти для себя что-то новенькое здесь, даже если далеки от разработки на Java.

Маркетолог — слишком уж разносторонняя личность. И даже если специалист углубляется в одну сферу, например, контент или SEO, понимание, как работают другие подразделения жизненно необходимо. Я работаю в сфере маркетинга уже 23 года, сейчас руковожу департаментом маркетинга и коммуникаций в в федеральном банке. Три года назад для отслеживания лучших вакансий на рынке создал telegram-канала для маркетологов. Очень важно быть в курсе того, что происходит в сфере. Каждый день появляется что-то новое, но есть некоторые ресурсы, книги и фильмы, которые не просто полезны в моей работе, а основополагающие, особенно для начинающих маркетологов. Я их разбил на так называемые номинации, постарался ранжировать от общего к специализированному:

Весной 2021 проходит шестой запуск проектно-образовательных интенсивов Университета 20.35: студенты из 40+ вузов объединились в команды вокруг собственных идей или бизнес-задач от компаний и разрабатывают технологические решения. Звучит уже круто, а на практике ещё лучше. Помимо проектной работы всем участникам открывается доступ в сетевое пространство непрерывного обучения с образовательными подборками и онлайн-курсами. Сегодня подход «я не знаю, этого не было в программе, у меня лапки» всё больше вызывает недоумение, поэтому студенты интенсивов сразу учатся мыслить в логике «мне нужно чему-то научиться, чтобы сделать шаг развития». До этой весны участники выстраивали индивидуальную образовательную траекторию, либо пользуясь материалами Университета 20.35, либо самостоятельно подыскивая нужные курсы, лекции, книги. Но кто сказал, что систему Lifelong Learning’а нельзя прокачать ещё больше?

В этой подборке, переводом которой мы решили поделиться к старту курса о машинном и глубоком обучении, по мнению автора, каждая библиотека заслуживает отдельной статьи. Всё начинается с самого начала: предлагается библиотека, которая сокращает шаблонный код импортирования; заканчивается статья пакетом удобной визуализации данных для исследовательского анализа. Автор также касается работы с картами Google, ускорения и упрощения работы с моделями ML и библиотеки, которая может повысить качество вашего проекта в области обработки естественного языка. Посвящённый подборке блокнот Jupyter вы найдёте в конце.

Автор этого материала — программист и ML-инженер — собрала Open Source библиотеки Python, которые помогут вам сделать данные лучше, чтобы избежать траты времени и упростить анализ данных. Подборкой делимся к старту курса по анализу данных.

Разрабатываете приложения с применением Apache Kafka? Мы собрали для вас статьи, которые помогут освоить инструмент, познакомят с рабочими кейсами с использованием ПО. Делимся пользой и свежими идеями, подборками книг и реализованными задумками.

Искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью нашей жизни, что привело к появлению огромного числа продуктов, основанных на нейронных сетях. Давайте посмотрим на несколько полезных сервисов, в которых используются технологии искусственного интеллекта.

Рефлексия по поводу собирательства знаний + подборки такого собирательства в Notion. В комплекте - несколько лайфхаков, скриншотов, ну и само содержание: собранные за многие месяцы базы знаний.

За последний год появилось огромное число новых сервисов, которые работают на нейронных сетях. Кажется, что уже не осталось людей, кто бы не слышал о том, что chatGPT пишет новости, а Midjorney во всю создает шедевры.

Сегодня я бы хотел показать 5 сервисов на основе нейронных сетей, которые не связаны с chatGPT, Midjorney или Stable Diffusion. Эти сервисы помогают обрабатывать аудио, преобразовывать текст в речь и удалять ненужные вещи с картинок.