Привет, Хабр! Мы – Ярослав Насонов и Надежда Колезнева – развиваем витрину для внешних API в МТС. Сегодня обсудим тему управления API в корпорации. Поделимся опытом внедрения API-менеджмента в МТС, расскажем, что уже сделали, сколько потратили времени, с какими ошибками столкнулись, и зачем все это вообще нужно.

Эта статья будет интересна всем, кто задумывается о централизации IT-сервисов в своей компании, не знает с чего начать внедрение API-менеджмента в компанию, и поможет ответить на вопрос – а нужно ли вообще это внедрение у себя?

Чтобы сделать статью полезной, мы побеседовали с главным по API-менеджменту в МТС – руководителем платформы ЦФК Алексеем Неботовым.

Предисловие

Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.

Как я писал в предисловии предыдущей статьи, я нахожусь в поисках языка, в котором я мог бы писать поменьше, а безопасности иметь побольше. Моим основным языком программирования всегда был C#, поэтому я решил попробовать два языка, симметрично отличающиеся от него по шкале сложности, про которые до этого момента приходилось только слышать, а вот писать не довелось: Haskell и Go. Один язык стал известен высказыванием "Avoid success at all costs"*, другой же, по моему скромному мнению, является полной его противоположенностью. В итоге, хотелось понять, что же окажется лучше: умышленная простота или умышленная строгость?

Я решил написать решение одной задачки, и посмотреть, насколько это просто на обоих языках, какая у них кривая обучения для разработчика с опытом, сколько всего надо изучить для этого и насколько идиоматичным получается "новичковый" код в одном и другом случае. Дополнительно хотелось понять, сколько в итоге мне придется заплатить за ублажание хаскеллевского компилятора и сколько времени сэкономит знаменитое удобство горутин. Я старался быть настолько непредвзятым, насколько это возможно, а субъективное мнение приведу в конце статьи. Итоговые результаты меня весьма удивили, поэтому я решил, что хабровчанам будет интересно почитать про такое сравнение.

Метод главных компонент (PCA)/SVD

• scipy.linalg.svd
• sklearn.decomposition.pca

• Учебное пособие по основному анализу компонентов