Junior c# developer
Бюро статистики труда США прогнозирует, что в следующие 10 лет спрос на специалистов Data Science и Machine Learning значительно вырастет. Условия вакансий становятся лучше, а потребность в Data Science увеличивается в IT, маркетинге, консалтинге и других сферах. К старту флагманского курса по науке о данных представляем сокращённый перевод анализа более 3000 вакансий Data Science в США.
Осенью прошлого года в московском офисе Яндекса прошла первая Школа бэкенд-разработки. Мы сняли занятия на видео и сегодня рады поделиться на Хабре полным видеокурсом Школы. Он позволит вам научиться промышленной разработке на Python. Авторы лекций — опытные разработчики в Яндексе. К каждому видео приложены ссылки на примеры и полезные материалы.
Хабр, это снова я, Алексей Рак (фото не мое). В прошлом году, помимо основной работы, мне довелось стать одним из авторов задач для кандидатов в Яндекс. Сегодня наша команда впервые за долгое время публикует на Хабре реальные задачи для разработчиков, которые устраиваются в компанию. Эти задачи использовались до февраля 2020 года при отборе на стажировку для бэкендеров. Решения проверял компьютер. Сейчас кандидатам достаются похожие задания.
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи
"How does a relational database work".
Когда дело доходит до реляционных баз данных я не могу не думать, что чего-то не хватает. Они используются везде. Существует множество различных баз данных: от небольшого и полезного SQLite до мощной Teradata. Но есть только несколько статей, которые объясняют, как работает база данных. Вы можете искать сами по запросу "howdoesarelationaldatabasework" («как работают реляционные базы данных») чтобы увидеть, как мало результатов. Более того, эти статьи — короткие. Если же вы ищете последние модные технологии (BigData, NoSQL или JavaScript), вы найдете больше углубленных статей, объясняющих, как они работают.
Являются ли реляционные базы данных слишком старыми и слишком скучными, чтобы их можно было объяснить вне университетских курсов, исследовательских работ и книг?
Всем привет! Я бэкэнд-разработчик, пишу микросервисы на Java + Spring. Работаю в одной из команд разработки внутренних продуктов в компании Тинькофф.
У нас в команде часто встает вопрос оптимизации запросов в СУБД. Всегда хочется еще чуть-чуть быстрее, но не всегда можно обойтись продуманно выстроенными индексами — приходится искать какие-то обходные пути. Во время одного из таких скитаний по сети в поисках разумных оптимизаций при работе с БД я нашел бесконечно полезный блог Маркуса Винанда, автора книги SQL Performance Explained. Это тот самый редкий вид блогов, в котором можно читать все статьи подряд.
Хочу перевести для вас небольшую статью Маркуса. Ее можно назвать в какой-то степени манифестом, который стремится привлечь внимание к старой, но до сих пор актуальной проблеме производительности операции offset по стандарту SQL.
Как я пришел к покупке приточной вентиляции для квартиры с готовым ремонтом. Как купил ее за 150к и чуть не потратил деньги зря. Статья будет полезна тем, кто планирует купить очиститель воздуха, бризер или приточку.
Новая серия статей
- 8 самых новых курсов Microsoft Learn
- 10 бесплатных курсов для начинающих специалистов
- 10 бесплатных курсов для продвинутых специалистов
Следующая серия статей, начало 2020 года
- 5 бесплатных курсов для ИИ-инженеров
- 6 бесплатных курсов для безопасников
- 7 бесплатных курсов для специалистов по работе с данными (Data-Science и Data-Engineering)
Эта серия статей, 2019 год
