Визуализация данных – это метод, который позволяет специалистам по анализу данных преобразовывать сырые данные в диаграммы и графики, которые несут ценную информацию. Диаграммы уменьшают сложность данных и делают более понятными для любого пользователя.

Есть множество инструментов для визуализации данных, таких как Tableau, Power BI, ChartBlocks и других, которые являются no-code инструментами. Они очень мощные и у них есть своя аудитория. Однако для работы с сырыми данными, требующими обработки, а также качестве песочницы, Python подойдет лучше всего.

Высшее образование — один из вечных поводов для споров в айти. Существует два лагеря — те, кто считает, что университет дает базу, которую никак не получить без высшего образования и те, кто уверен, что настоящий программист должен сам все изучить и войти в индустрию. Есть еще третий лагерь, выходцы с курсов «react за 2 недели», но статья будет не про них.

Разберем целесообразность высшего образования в айти. Плюсы, минусы, подводные камни.

Нередко попадаются видео и статьи с примерным смыслом, что начал бегать в 45+ лет, через месяц уже бегал по 10 км, через год уже марафон и похудел со 120 до 70 кг. Но это не мой случай. Начинал с 300 метров (>>моя статья как это было), прогресс шел очень тяжело, тренировки давались очень трудно, прогресс за 2023 год за 10 месяцев дошел до очень медленного бега 1 раз 10 км (в основном 4..5 км), а к концу года и вовсе начался регресс и спад. Вес тела снизился с 88 кг до 82 кг, а потом возрос до 85 кг и стабилизировался. То есть самая лучшая и популярная методика тренировок в виде очень медленного бега трусцой в перемешку с ходьбой на ЧСС 120 в моём случае дала очень слабенькие результаты, намного хуже того, что пишут обычно другие начинающие. В 2024 году перестал бегать. 3 месяца был только тренажерный зал, ОФП, СБУ, сауна, плавание 2..3 раза в неделю. И вот в марте 2024 снова вышел на пробежки. Читайте, что из этого получилось... (в том числе анализ ЧСС и пульсовой стоимости, числа сокращений сердца на 1 км бега).

Всем привет! В этот раз собрали подборку вспомогательных материалов для изучения Git. Удобство и гибкость сделали Git стандартом для большинства современных IT-компаний. Поэтому умение работать с ним критично для любого программиста.

Эти ресурсы помогут начинающим разработчикам познакомиться с системой управления версиями, рассмотреть разные подходы и частые ошибки, а более опытным программистам — освежить знания. 

Привет всем! Меня зовут Юля, я фронтенд-разработчик, наставник на курсах по JS и React и организатор профессионального сообщества Tbilisi JS. В Практикуме я помогаю студентам на курсе «React-разработчик».

За время работы в разных компаниях и над разными проектами я поняла, что Git — это не только (и не столько!) знание самой технологии и конкретных команд, но и определённая культура взаимодействия, практики, подходы, договорённости. Всё это помогает участникам команды лучше понимать друг друга и работать быстрее и чётче.

Поговорим как раз об этом — о том, что формирует культуру работы с Git: начнём с конвенций именования коммитов и закончим практиками работы в пуллреквесте. В конце статьи я поделюсь полезными ссылками на интерактивные обучалки, шпаргалки и гайды.

За 7 дней я получила 16 заказов на фрилансе и в этой статье поделюсь своим опытом: как именно мне удалось это сделать, с каких ресурсов пришли заказы.

Статья будет полезна:

• Если вы хотите использовать фриланс для получения первого опыта и положить выполненные фриланс-задачи в портфолио (40% работодателей отмечают, что фриланс - это лучший способ получить первый опыт)

• Если вы хотите серьезно заняться фрилансом и сделать из фриланса "жизненную философию"

Вступление

1. Моделирование транспортных потоков стало одной из лидирующих проблем в науке, чуть ли не с появления первых автомобилей. Считается, что родоначальником данной отрасли является учёный ещё из царской России Дубелир со своей книгой «Городские улицы и мостовые» (1912 год). За 100 лет непрерывных исследований выработалось много хороших моделей, которые помогают сегодня строить качественные и быстрые дороги. Но если Вы думаете, что не осталось нерешённых вопросов, Вы сильно ошибаетесь, ведь до сих пор светлые умы нашей планеты ломают головы над решениями задач, о которых иногда спрашивают даже дети. Например, как настроить светофор так, чтобы около него не образовывалась пробка?

Predictive Analytics — или по-русски плановая или прогнозная аналитика, в основе которой лежит ответ на вопрос: «Что может произойти?»

Большая подборка для аналитиков данных, продуктовых аналитиков, веб аналитиков, маркетинговых аналитиков и особенно тех, кто хочет ими стать. От автора Telegram-канала «Аналитика и Growth mind-set».

Но прежде несколько важных моментов:

Хочу поделиться своим опытом в том, как я бесплатно получил сертифицированное обучение по основам проектного менеджмента от Google на Coursera. Описываемые действия, в моем конкретном случае, помогли мне сэкономить около €300 на всех частях этого курса. Для меня - это ощутимые деньги и я рад, что вообще есть подобная возможность.

К тому же, это хорошее подспорье для того, чтобы понять, нужен ли вам тот или иной курс или интересна ли сфера деятельности.

Python - это мощный язык программирования, который широко используется в области анализа данных, включая анализ погодных данных. Давайте на примере анализа годовых температур в Москве разберемся как с его помощью можно выгрузить, предобработать и визуализировать данные новичку в этом деле. 

Для начала, вам потребуется получить доступ к погодным данным. Вы можете использовать API, такие как OpenWeatherMap API, для получения данных о погоде. OpenWeatherMap API предоставляет доступ к текущим и историческим данным о погоде по всему миру.