Когда у меня просят совет о том как попасть в data science, я советую стать разработчиком программного обеспечения. Это мое мнение. Я бы хотел услышать контраргументы в комментариях.

Все вокруг, даже ваша бабушка, хотят стать data scientist. Может быть data science это самая сексуальная профессия 21 века, но это не значит, что нужно игнорировать отличную, высокооплачиваемую профессию разработчика.

Часто недавние выпускники и люди, меняющие профессию, спрашивают меня как попасть в data science. Я советую им стать разработчиками вместо этого.

Имея опыт в обеих сферах, я попытаюсь убедить вас, что я прав.

Вакансий на должность разработчика больше

Вакансий на должность разработчика на порядок больше, чем вакансий на должность data scientist.

Ниже представлена пара скриншотов с результатами запросов на вакансии “data scientist” и “software engineer”.



google: data scientist usa indeed



google: software engineer usa indeed

7616 вакансий в data science по сравнению с 53893 вакансиями в сфере разработки ПО. Это данные по Америке, но я думаю в других странах будет похожий результат.

Вот как извлечь из него максимум.


^{Изображение: Люси Гутьеррес}

«Неправда, что ты больше никому не нужен».

Эти слова исходили от пожилой женщины, сидящей позади меня на позднем вечернем рейсе из Лос-Анджелеса в Вашингтон. В самолете было темно и тихо. Мужчина, которого я счел за ее мужа, почти беззвучно пробормотал в ответ что-то вроде «Лучше бы я был мертв».

И снова женщина: «О, прекрати это говорить».

Я не хотел подслушивать, но ничего не мог поделать. Я слушал с нездоровым интересом, в голове составляя образ человека, пока они говорили. Я представлял себе кого-то, кто усердно работал всю свою жизнь в относительной безвестности, кого-то с несбывшимися мечтами – возможно, о степени, которой он не добился, о карьере, которую он не построил, о компании, которую он не запустил.

Когда в конце рейса включился свет, я наконец-то увидел опустошенного человека. Я был в шоке. Я узнал его – он был и остается знаменитым на весь мир. Тогда, в возрасте восьмидесяти лет, он был любим как герой за мужество, патриотизм и достижения многих десятков лет назад.

Зачем это читать?

Всем привет! Меня зовут Винсент, и я с 2018 года живу в Кремниевой Долине со своей супругой и сыном.

Своим фильмом, Дудь хотел поднять стартапный ажиотаж в России, но в итоге возбудил всех моих товарищей гораздо больше здесь, в Silicon Valley.

Этот пост — расчет стоимости жизни "обычного разработчика" (не "стартапера"), который работает "на дядю". Все максимально честно и подробно.

Это перевод самого недавнего поста Кевина Келли, со-основателя журнала Wired, писателя, фотографа, футуролога.

---

Сегодня мой день рождения. Мне 68. Хочется пододвинуть кресло-качалку и пораздавать советы юнцам. Вот 68 непрошеных советов, которые я предлагаю всем вам как подарок ко дню рождения.

• Научитесь учиться у тех, с кем вы не согласны, или даже тех, кто вас раздражает. Нет ли истины в их убеждениях?
• Энтузиазм эквивалентен 25 баллам IQ.
• Всегда требуйте дедлайн. Дедлайн избавляет от лишнего и заурядного. Он останавливает попытки достичь совершенного, поэтому вам приходится делать необычное. Необычное лучше.

Кто-то только входит в IT-мир, кто-то объясняет информатику своему чаду.

Довольно быстро вы обнаружите, что не так-то просто объяснить, как работает двоичный счёт.

Это вам очевидно, что после 11 идёт 100, а новичку это ещё долго может быть непонятно.

Так вот, чтобы увеличить скорость понимания, мы решили сделать дидактический материал.

Фотография Джесси Оррико с Ансплэша

Это перевод статьи Брайана Пенни, в прошлом героинового наркомана, который справился с зависимостью и стал нейробиологом, практикующим осознанность.

Статья бережно перенесена из блога бегущего редактора. Кстати, следить за анонсами новых статей можно в моём телеграм-канале. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить!

Я работаю дизайнером около 10 лет. В дизайне не очень много объективных и проверяемых законов, и когда мне нужно было что-то выяснить, я искала информацию в профессиональных книгах, блогах крутых ребят, спрашивала у знакомых арт-директоров и приставала к людям в коридорах.

А потом узнала, что ученые уже сто лет как выяснили то, про что до сих пор спорят дизайнеры.

Мы в Тинькофф сравнили мнение знаменитых дизайнеров и ученых о том, какие шрифты легче читать: антикву(с засечками) или гротески(без засечек).

Ну ладно, домашними рабочими местами похвастались, теперь давайте о действительно важных вещах — о здоровье. Около 8 часов в сутки мы проводим сидя в одной, часто неудобной позе. Некоторые оригиналы — стоя, — но сути это не меняет. Если не уследить, то через несколько лет незаметно испортится осанка, начнутся проблемы с позвоночником, а оттуда головные боли и прочие неприятности. Мы не претендуем на научность, но пообщавшись с несколькими врачами и перечитав кучу релевантных постов тут на Хабре, соорудили короткий тест, который хотя бы в первом приближении покажет, насколько «здоровая» у вас поза для работы.

Видов e-learning курсов для обучения сотрудников в компаниях бывает много. Они начинаются с простых презентаций и заканчиваются интерактивными курсами с элементами геймификации и сложной программой обучения, которые можно проходить даже на телефоне. Вне зависимости от сложности, у большинства корпоративных курсов есть общая черта — они одноразовые. Это значит, что они линейны: трудно найти определенный блок, страницу или вопрос, не пройдя весь курс целиком, поэтому у сотрудников нет ни возможности, ни желания пройти курс второй раз. Курс мог бы помогать сотруднику обновлять знания и получать новые, использоваться в системе управления знаниями, но он лежит мертвым грузом на сервере.



На корпоративные курсы компании тратят много ресурсов. Собрать информацию у экспертов, структурировать, написать план, вопросы, тесты, добавить интерактив, анимацию — на все это уходит время и силы разработчиков. Естественно, что компания ожидает получить максимальную пользу от вложенных сил. Но когда к курсам не возвращаются после прохождения, «инвестиции» не оправдываются.

Как получать максимум от «инвестиций» и создать e-learning курс, который будет использоваться много раз и работать как база знаний, развиваться, дополняться и формировать вокруг себя активное сообщество, расскажет Елена Тихомирова. Елена — CEO eLearning Center, архитектор систем обучения, педагогический дизайнер, автор книги «Живое обучение: как заставить e-learning работать» о стратегии внедрения и развития электронного обучения.

Зимой 2012-го коллега предложил мне, С++ программисту с пятилетним стажем, написать первое приложение под Android. Ещё через год я начал руководить небольшой командой мобильных разработчиков, и с тех пор размеры моих команд стабильно росли. Но в прошлом году, после 2 лет руководства отделом мобильной разработки, я снова сдул пыль с любимой IDE.



Давайте расскажу, как было на той стороне, почему я вернулся в разработчики в возрасте 30+ (спойлер) и не жалею об этом.

Toyota — мировой лидер автомобилестроения, один из самых дорогих автомобильных брендов и синоним слова «качество». Toyota известна своей сложной производственной системой, благодаря которой она стала мировым лидером. На её описание потребовалось 10 лет и 20 версий, в итоге появился документ «Философия Toyota 2001». Часть принципов из этой книги — кайдзен и канбан — используются в IT. Но эти принципы лишь часть системы постоянного обучения и непрерывного совершенствования, которая плотно интегрирована во все процессы корпорации.



В системе обучения много разных принципов и техник. Например, перед разработкой новой модели инженеры Toyota изучают передовые разработки поставщиков и технологии конкурентов: разбирают их автомобили, изучают и фиксируют удачные технические решения. При этом обучаются не только инженеры, но и вся компания. Для этого используются контрольные листки, матрицы качества, ретроспективы, таблицы навыков, базы данных стандартов и всех прошлых проектов. Всё это помогают сохранять и систематизировать знания, расти, обучаться и выпускать качественные продукты. Другими словами, в Toyota реализована почти идеальная система управления знаниями. Поэтому они лидеры.

История Toyota — отличный пример управления знаниями. Но что будет, если знаниями не управлять, а систему не выстраивать? Велосипеды, сломанные конвейеры, автобусы, «сжигание» денег на онбординге и legacy — все это случается с компаниями, когда они не задумываются об управлении знаниями.

Это перевод статьи, опубликованной на сайте medium.com. В ней разработчик из Нидерландов Daan советует разные проекты, которые помогут в свободное время прокачать профессиональные навыки: от работы c 3D до создания биткойн-трекера.

Примерно 80% из нас, кто заканчивает университет с какой-либо IT-специальностью, в итоге не становится программистом. Многие устраиваются в техническую поддержку, системными администраторами, мастерами по наладке компьютерных устройств, консультантами-продавцами цифровой техники, менеджерами в it-сферу и так далее.

Эта статья как раз для таких 80%, кто только закончил университет с какой-либо IT-специальностью и уже начал мониторить вакансии, например, на должность системного администратора или его помощника, либо выездного инженера в аутсорсинговую фирму, либо в техническую поддержку 1-й/2-й линии.

А также для самостоятельного изучения или для обучения новых сотрудников.

За время своей трудовой деятельности в сфере IT я столкнулся с такой проблемой, что в университетах не дают самую основную базу касательно сетей. С этим я столкнулся сначала сам, когда, после окончания университета, ходил по собеседованиям в 2016 году и не мог ответить на простые (как мне сейчас кажется) вопросы. Тогда мне конечно показалось, что это я прохалтурил и не доучил в университете. Но как оказалось дело в образовательной программе. Так как сейчас, я также сталкиваюсь с данным пробелом знаний, когда обучаю новых сотрудников.

И что тогда, мне пришлось изучить множество статей в интернете, прежде чем я понял базовые моменты, и что сейчас, задавая молодым специалистам темы для изучения, они с трудом находят и усваивают необходимое. Это происходит по причине того, что в Интернете огромное количество статей и все они разрозненны по темам, либо написаны слишком сложным языком. Плюс большинство информации в начале своих статей содержат в основном просто научные определения, а дальше сразу сложные технологии использования. В итоге получается много того, что для начинающего пока совсем непонятно.

Именно поэтому я решил собрать основные темы в одну статью и объяснить их как можно проще «на пальцах».

Мне давно было интересно, как сжимаются данные, в том числе в Zip-файлах. Однажды я решил удовлетворить своё любопытство: узнать, как работает сжатие, и написать собственную Zip-программу. Реализация превратилась в захватывающее упражнение в программировании. Получаешь огромное удовольствие от создания отлаженной машины, которая берёт данные, перекладывает их биты в более эффективное представление, а затем собирает обратно. Надеюсь, вам тоже будет интересно об этом читать.

В статье очень подробно объясняется, как работают Zip-файлы и схема сжатия: LZ77-сжатие, алгоритм Хаффмана, алгоритм Deflate и прочее. Вы узнаете историю развития технологии и посмотрите довольно эффективные примеры реализации, написанные с нуля на С. Исходный код лежит тут: hwzip-1.0.zip.

Вместо введения

Давным давно была первая часть, теперь настало время для второй части! Здесь затронем вопросы, связанные с теорией вероятностей.

Вместо предисловия

Допустим, сидя вечерком в теплом кресле вам вдруг пришла в голову шальная мысль: «Хм, а почему бы мне вместо случайного подбора гиперпараметров модели не узнать, а почему оно всё работает?»

От прокрастинации не избавиться, не разобравшись в её причинах.

В этом деле я собаку съел, как и многие писатели. Когда мне нужно работать над задачей, а дедлайн уже близок, я буду делать всё что угодно — смотреть политические ток-шоу, подборки нокаутов МакГрегора, но не работать. В худшем случае я начинаю чувствовать себя слегка сумасшедшим: «Ты должен работать, — говорю я себе, — так чем же ты опять занят?!»

Привет, Хабр, меня зовут Вадим Макишвили. В 2014 году я выступил с докладом «36». Рассказывал про кризис среднего возраста, признавался в собственных слабостях и делился способами, которые помогли мне совладать со страхами. Сразу после выступления друзья стали надо мной подтрунивать, мол, давай каждые десять лет по продолжению. Я отшучивался, мол, обязательно сделаю. Но, вообще-то, не собирался, потому что каждые десять лет рассказывать всему миру про свои страхи — скучно.

Однако несколько месяцев назад на конференции YaTalks в Екатеринбурге я выступил с новым докладом. В заголовке число 42, и возникает вопрос: «Неужели Макишвили — автор одной темы?» Нет. Самокопания не было. А что было? И можно ли «42» считать продолжением «36»?

Мой рассказ имеет отношение к предыдущей лекции лишь косвенно. В «42» я детально обдумываю тему, которой тогда едва коснулся. Но если кому-то удобнее думать, что «42» — вторая серия, пусть так. Тогда впереди ещё и третья, которая не будет иметь ничего общего ни с первой, ни со второй, ну разве что автор — я, и название тоже окажется каким-то числом.

«42» — точно не про кризис среднего возраста.


— Здравствуйте, друзья. Мне очень много хочется вам рассказать. Так много, что первая версия этого доклада длилась два часа. Но организаторы сказали мне — Макишвили, не наглей. Короче, вы со мной здесь на час. Я постараюсь, чтобы вам не было ни скучно, ни грустно.

“Многого можно добиться добрым словом. Но гораздо большего можно добиться добрым словом и пистолетом”( Аль Капоне). “Но иногда помогает только пистолет”( не Аль Капоне).

Чтобы не быть обвиненным в пропаганде вооруженного бандитизма, сразу поясню, что под пистолетом здесь понимается математическая модель предметной области. Поэтому афоризм трансформируется в “Многого можно добиться словами. Но гораздо большего можно добиться словами и математикой. А иногда помогает только математика”. Теряется острота, но правда ведь остается.

Вступление

Давно хотел написать статью про образование в Computer Science, но руки не доходили. Решил все-таки это наконец сделать. Итак, о чем пойдет речь? Речь о том, что из себя представляет диплом MSc Computer Science топовых университетов США (во всех подробностях, включая основные курсы, книги и проекты) и как ему соответствовать.

Почему именно MSc? Это — некая развилка: с одной стороны после MSc — вы уже готовый к жизни инженер (да, речь идет о инженерной подготовке, как мне кажется это самое больное место в нашей системе образования), с другой — можно спокойно идти по пути PhD. Как известно, в PhD программу можно попасть и не особо умея программировать — особенно это касается теоретического Computer Science. С другой стороны найти работу программиста тоже дело не очень сложное, и часто не требует мощного образования. Но достигнув уровня MSc — вы получаете возможность разбираться как во всех новый идеях в Computer Science, так и возможность их воплотить в практику. То есть с одной стороны круто разобраться в каком-нибудь deep learning и сделать в нем что-то новое, а также взять и написать свою операционную систему (кто так сделал?). Причем вы не зажаты в рамки узкой специализации (если конечно продолжаете учиться). То есть вы теперь — универсальный солдат, готовый на все.

Надеюсь что эта статья будет полезна:
1. Студентам, которые хотят соответствовать высоким стандартам топ вузов США, или собирающиеся туда в аспирантуру по Computer Science
2. Профессионалам, которые хотят закрыть «дыры» и пробелы
3. Может кто-то из преподавателей возьмет на заметку для своих курсов.
4. Студентам, аспирантам американских вузов — хотелось бы тоже получить фидбэк, особенно касается последних трендов в образовании

Что же здесь будет написано? Минимум философии и общих мыслей: конкретная программа undergraduate и graduate курсов, конечно из дисциплин наиболее мне близких. Все курсы были лично прочувствованы на собственной шкуре, по этому и пишу. (Я пытался записаться на все интересные курсы, которые были, но мой основной упор — системное программирование, базы данных и искусственный интеллект. Отсюда конечно некий bias, но пытаюсь предложить более-менее универсальную программу).