Когда у меня была собственная компания, я большую часть времени работал с джунами. Ещё до того, как это стало модным и необходимым. Очень многие компании в заказной разработке с ними работают, потому что в этой отрасли меньше денег и не такие сложные проекты. Почему я сказал, что это стало необходимым? Давайте разберёмся.

Всем привет! Меня зовут Глеб Михеев, я занимаюсь разработкой с 2003 года. В прошлом я основал компанию по заказной разработке и 9 лет там успешно отгалерил в роли CTO. Седьмой год руковожу программным комитетом конференции FrontendConf. Веду в Telegram канал «Уставший Техдир». Лидер команды Виртуального Ассистента в В2С в Сбере.

Детей недостаточно учить только питону и ардуине. Нужно еще и цифровой схемотехнике, причем не на симуляторе, так как он для ребенка неубедителен, а на микросхемах малой степени интеграции, лучше которых для иллюстрации функции D-триггера никто с 1968 года ничего не придумал.

Но учить канонично по книжкам 1970-х не обязательно. Например, ну зачем ребенку руками собирать генератор тактового сигнала на микросхеме 555, если его теорию он все равно не поймет, а для понимания функции D-триггера понимание работы генератора нерелевантно? Генератор на 555 можно купить уже собранным на AliExpress.

Также можно заменить батарейку на 9 вольт на питание от USB на 5 вольт; поставить толерантные к 5 вольтам светодиоды, не требующие дополнительных резисторов и поставить кнопочки, не требующие подтягивающих резисторов. В результате все сведется к самой сути - логическим элементам и D-триггерам, откуда уже можно переходить на ПЛИС / FPGA. Вот сравните схему сдвигового регистра. Что вы по этому поводу думаете?

Было:

Исследуя все явления в нашем мире, наука не обходит стороной и саму себя. Такие дисциплины, как науковедение и социология науки, по сути, как раз являются остриём рефлексии научного сообщества.

Представляется, что в рамках дискуссии об электротехнических сообществах, было бы полезно ознакомиться с инструментарием и взглядами академических учёных — социологов науки.

Большой удачей является то, что Вадим Александрович Малахов, кандидат исторических наук, заведующий отделом науковедения Института истории естествознания и техники — весьма отзывчивый человек. Он согласился ответить на ряд вопросов, ответы на которые интересны мне и, я надеюсь, — вам.

Оценка руководителей – это важный процесс, который помогает улучшить качество управления и общую атмосферу в компании. В этой статье мы рассмотрим, как правильно составить опрос для оценки руководителей и предложим 50 вопросов, которые можно использовать для этого.

Цель данной статьи – предоставить вам инструменты и примеры для проведения качественной оценки руководителей. Независимо от того, являетесь ли вы сотрудником, желающим дать конструктивную обратную связь, HR-специалистом, стремящимся улучшить процессы внутри компании, или менеджером, желающим получить честное мнение своей команды, эта статья будет для вас полезной.

«Усложнять просто, упрощать сложно»

Закон Мейера

Часто ли вы задумываетесь о том, как вы воспринимаете ту или иную информацию? Почему одни статьи или книги идут легче, а другие - тяжелее? Бывало ли у вас такое, что вы раз за разом скользили взглядом по абзацу текста и не могли понять, что вы только что прочитали?

Визуальное представление данных - очень большая часть нашей жизни, и это влияет на разные ее сферы: обучение, работу, развлечения.

Что если мы скажем, что на практически любой вопрос можно дать ответ таким образом, что скорость восприятия получаемой информации возрастёт, а понимание будет гарантированным?

У руководителей, как и у обычных специалистов, бывают самые разные проблемы: с хардами, софтами, мотивацией и прочим.

Самая неприятная ситуация возникает, когда личные ценности и майндсет человека сильно расходятся с работой, которую ему приходится выполнять. Если работа не подходит человеку из‑за конфликта с личными свойствами и мотивацией, это не исправить обучением. Если такой человек — руководитель, будет страдать он и все вокруг него.

После ошибочных назначений на должность отличные сотрудники демотивируются, выгорают в щепки и демеджат всех своих подчинённых и смежников. Не потому, что они недостаточно умны или старательны, а потому, что им каждый день приходится делать вещи, которые они ненавидят или фундаментально не могут делать.

Если ты уже давно и успешно руководишь командами, эта статья вряд ли откроет тебе что‑то новое. Если ты — инженер и думаешь, стоит ли переходить в управление или руководитель, сомневающийся, стоит ли конкретного человека делать лидом — приходи под кат.

Там я поделюсь мыслями о том, какая мотивация и ожидания от управленческой работы приводят или не приводят людей к успеху. Буду рад, если мой пост снизит количество боли и плохих карьерных решений у классных ребят.

Умение анализировать и разрабатывать онтологии предметной области – комплекс довольно сложных навыков. Если ему учить как следует, то нужен как минимум семестр теории и практики. Запишу некоторые базовые идеи.

Веб-разработка часто требует реализации механизмов обновления контента на странице в реальном времени. Существуют различные сценарии, где это необходимо, например, отображение прогресса выполнения тяжелых задач на бекенде, обновление каких-либо часто меняющихся данных, будь то курсы валют или мониторинг какой-то активности, чаты, различные уведомления. Эти сценарии объединяет одна общая особенность: источник события необходимости обновления данных находится не на клиентской стороне, поэтому мы хотим получать события с бекенда. В данной статье мы рассмотрим четыре популярных подхода к реализации этой функциональности: WebSocket, Server-Sent Events (SSE), Long Polling и Short Polling.
Мы проанализируем каждый метод, выявим их плюсы, минусы и сложность реализации.

В предыдущей статье рассказали, как разработчику зарегистрировать аккаунт в Google Play в 2024 годy. Сегодня подготовили актуальный гайд по регистрации Apple Developer в App Store для физических лиц. Если у вас есть сложности, можете обратиться за помощью к нам. Или пробуйте самостоятельно по инструкции ниже.

С одной стороны, задача посчитать юнит-экономику выглядит как задача на вечер в компании с экселем. А если она возникает регулярно, то можно потратить 10 вечеров, и потом все будет занимать 20 минут.

А с другой стороны — мы потратили год на разработку системы, которая просто работает. Да, она делает больше, чем просто юнит-экономика, но даже на базовый функционал ушло полгода. Почему? Давайте разбираться.

Каждый автор, обдумывая статью, сталкивается с проблемой. С одной стороны хочется передать читателю крутую идею и тем самым принести большую пользу, а с другой страшно давать что-то “тяжелое”, потому что тема может оказаться неподъемной и следовательно бесполезной.

В первых материалах я описывал простые вещи. Эффективное обучение, работа памяти, правила ведения заметок, всё это очень полезно каждому из нас, особенно в начале пути. Также сюда можно отнести это небольшое руководство.

Cегодня же я хочу рассказать о чем-то более сложном и продвинутом. ВАЖНО! Если вы не совсем понимаете, что такое кривые забывания, метод заметок корнелла, зеттелькастен, то дальнейший текст будет вам мало полезен. Если нет необходимой базы и опыта, то дальше читайте на свой страх и меня потом не обвиняйте.

Изложенная ниже методика Зеттелькастен рисования на бесконечном канвасе (далее ЗРБК для удобства) мне не встречалась ранее, поэтому я скромно буду считать себя одним из первых её практикантов/изобретателей. Причем это не что-то абсолютно новое, а скорее соединение существующих методик и новых возможностей цифровых устройств.

Немодерируемые юзабилити-исследования — это метод оценки удобства использования продукта, при котором участники выполняют заданные задачи без прямого наблюдения исследователя. Этот подход позволяет собирать данные о взаимодействии пользователей с продуктом в более естественной для них обстановке, что часто приводит к более точным и честным результатам. Участники могут использовать продукт в своем обычном рабочем пространстве или дома, что минимизирует влияние лабораторной среды на их поведение и отклики.

Для любого разработчика глубокое понимание основных принципов системного проектирования является необходимым условием для создания стабильных и масштабируемых программных систем, способных обеспечивать высокую производительность. Системное проектирование (System Design) включает разработку архитектуры и структуры программной системы, направленную на удовлетворение специфических требований и обеспечение требуемых показателей производительности.

С учетом стремительного прогресса в области технологий и возрастающей сложности программных приложений, овладение принципами системного проектирования становится критически важным для разработчиков, стремящихся создавать эффективные системы. Не имеет значения новичок вы или опытный специалист: освоение этих принципов позволит вам разрабатывать надежные и масштабируемые программные системы, отвечающие требованиям современных приложений.

Далее мы рассмотрим каждый из принципов более детально, чтобы понять их суть и способы применения в разработке приложений.

Все знают, что компанию надо автоматизировать и оцифровывать. Но как подойти к этому процессу? Все ли можно и надо автоматизировать? Как посчитать стоимость автоматизации? Решил поделиться нашим подходом к таким задачам.

Привет, Хабр! Меня зовут Николай, я аналитик компании Simbirsoft. Мне довелось участвовать во многих проектах, и на каждом из них заказчики понимали задачи и роль аналитика по-своему. Поэтому вопрос ролей аналитика на проекте —  мои личные кровь и пот боли: часто в одном лице хотят видеть и разработчика, и продвинутого тестировщика с пониманием процессов автотестирования, и многое-многое другое. Тем не менее, многие требования находят отражение в навыках и интересах аналитика, но эти требования ещё нужно правильно сформулировать при поиске.

В этой статье я расскажу, какие роли выполняют разные специалисты, как меняются их задачи, с кем могут путать разных аналитиков в IT, как их отличить, и чем каждая роль полезна для разных типов проектов. Потому что правильно выбранный аналитик может заменить 2-3 специалистов разного профиля, а неправильно — не сделать ничего.

Этот гайд поможет и заказчикам, и исполнителям. Первым — четко сформулировать желания и потребности. Вторым — разобраться в требованиях первых и лучше понять себя как специалиста.

Иными словами, типология ролей аналитиков призвана предотвратить расхождение интересов специалиста и клиента. Я нередко наблюдал ситуации, когда запросы клиентов не отражали полный список требований, ожидаемых от специалиста на самом деле. Например, при обсуждении выяснялось, что вместо системного аналитика для разработки ТЗ требовался аналитик 1С. Или от аналитика-джуниора по умолчанию ожидались навыки по разработке взаимодействия конкретных систем, довольно редких в отрасли. При этом я не беру в расчет обычные проблемы обычного системного аналитика, когда приходится погружаться в незнакомую предметную область или принимать дела в самом разгаре проекта. 

Управление ассортиментной матрицей и складскими запасами является нетривиальной задачей для бизнеса, требует аналитики и научного подхода к решению задачи. Одним из методов управления ассортиментом и закупками является ABC-XYZ классификация.

Рассмотрим ее реализацию на Python, поговорим об основных принципах построения и предобработке входных данных, в рамках рабочего проекта, в который мне пришлось погрузиться в одной крупной торгово-производственной компании.

Uplift-моделирование — это метод оценки эффекта от воздействия, который использует алгоритмы ML для предсказания изменения вероятности интересуемого события под влиянием этого воздействия. Зачастую цель Uplift заключается в выявление тех клиентов, которые с наибольшей вероятностью изменят своё поведение в желаемую сторону в ответ на предложение.

Uplift-модели считают разницу между вероятностями наступления события в обработанной и контрольной группах. С ними можно предсказать результат и определить, был ли он действительно вызван проведенной кампанией.

Условия задачи: дано число клиентов банка N, число банковских продуктов М, горизонт времени прогноза Т. Нужно посчитать ( Pij ).

Привет, меня зовут Игорь Дойников, в Альфе я CDS — Chief Data Scientist в Розничном Бизнесе. Моя команда строит модели машинного обучения для розничного бизнеса Альфа-Банка. В статье я расскажу как, собственно, эту задачу решать и зачем. Сначала пройдёмся по CLTV, как бизнес постановки задачи мы перешли к задаче машинного обучения, какие при этом возникали проблемы и как мы их решали. А главное — что такое Feature Store и как этот инструмент помогает нам решать задачи СLTV.

Эффект Даннинга-Крюгера описывает тревожащее когнитивное искажение, от которого страдаем все мы. Люди с ограниченными знаниями в какой-либо области склонны переоценивать свои знания — а пробелы в знаниях есть у всех нас. Это несоответствие может объяснить, почему некоторые пациенты обращаются к «доктору Google», чтобы на дому поставить диагноз в случае сложных медицинских проблем, а почему мы время от времени совершаем ошибки в разных областях, начиная от починки водопровода и заканчивая представлением себя в суде. За прошедшие годы эффект Даннинга-Крюгера превратился из научной гипотезы в популярный мем, который используется в перепалках в социальных сетях. В иерархии оскорблений найдётся немного более сильных аргументов, чем идея о том, что ваши оппоненты настолько глупы, что даже не знают, насколько они глупы. Это всего лишь один шаг до того, чтобы назвать другую сторону кучкой нацистов, так называемый «закон Годвина» — традиционный способ, которым заканчиваются пламенные войны.

Дэвид Даннинг, ныне социальный психолог из Мичиганского университета, и Джастин Крюгер, работающий в Нью-Йоркском университете, предложили свой одноимённый эффект в знаменитой работе 1999 года. Проведя серию опросов в сочетании с тестами, они обнаружили, что студенты из Корнелла, получившие оценки в нижнем квартиле, считают, что они получили оценки в третьей четверти, и выявили связанные с этим формы необоснованной самоуверенности. С тех пор Даннинг расширил свои исследования, изучая механизмы доверия и убеждений. Соредактор OpenMind Кори С. Пауэлл поговорил с Даннингом о его повсеместном эффекте и о том, как он влияет на самопознание каждого из нас. (Эта беседа была отредактирована для большей ясности).