Аналитик данных — профессия перспективная, и спрос на специалистов растет стремительно. Но тому, кто ее выбрал, важно успевать за быстрым темпом развития IT-отрасли: нужно постоянно учиться и совершенствовать свои компетенции. В помощь — профессиональная литература. 

Чтобы вы быстрее освоились в профессии, если только начинаете карьеру аналитика, эксперты курса «Аналитик данных» от онлайн-университета Skypro советуют книги для новичков.

Самый плохой разработчик — тот, который всё делает по ТЗ. А самый лучший код — не написанный.

«Моя задача — писать код, я разработчик!» — да, это очень удобная позиция. Но людям, которые не только программируют, но ещё и общаются с коллегами, организуют собственную работу и понимают предметную область, платят больше. Потому что они приносят бизнесу больше пользы. Разработчики, которых надо микроменеджерить, чтобы они делали свою работу, никому не нужны.

Основная обязанность разработчика — это решить проблему. Не написать код, не отдать задачу на тестирование, а решить проблему. Писать код по спецификациям может любой дурак (на самом деле тоже нет). А вот решать проблемы — нет. Для этого надо думать и брать на себя ответственность.

Это история не про любовь, мир, жвачку и миссию компании, а про простую способность сделать свою работу так, чтобы она была сделана хорошо. И да, для этого разработчик должен не только уметь программировать, но и уметь общаться с другими людьми, уметь доносить свои мысли, уточнять и понимать, что вообще происходит. То есть уметь договариваться. Да, разработчик должен уметь организовывать свою работу: раскладывать проблему на задачи. Ещё он должен интересоваться продуктом (проектом). Не потому что разработчик так его любит, и не потому, что этого требует Agile, а потому, что живой интерес к продукту и понимание его ценности увеличивает качество решений и стоимость разработчика на рынке. Знание предметной области и её ограничений — первейшее требование для того, чтобы принять правильное техническое и архитектурное решение. И очевидно, что чем меньше руководитель тратит сил на управление сотрудником и чем больше получает результат, — то есть чем выше автономность сотрудника, его самостоятельность и беспроблемность, — тем он ценнее при прочих равных.

Эта статья — переработанная версия доклада Отказоустойчивая работа с Redis с прошедшего 17 октября 2020 митапа PHP-разработчиков Йошкар-Олы.

Мы поговорим о подводных камнях использования Redis в системе, где важна отказоустойчивость — на примере хранения сессий в условном веб-сервисе, написанном на PHP, но многие замечания будут справедливы и для других платформ — например для микросервисов на Go. Статья будет полезна, если вы проектируете микросервисы или монолитные приложения с достаточно большой нагрузкой и интенсивно работаете с Redis либо столкнулись с потребностью в перепроектировании механизмов аутентификации и сессий.

Когда-то вы кодили на одном большом и могучем серваке, с кучей памяти и кучей процов. Сервер был безграничен, все ваши сервисы были здесь, все ваши Redis’ы и даже зачастую MySQL-и были тут. Все ваши приложения были здесь же: какая-то аналитика, какой-то бэкенд для админки, еще десяток сервисов — все было рядом. 

Но вот вы заехали в Swarm. Все приложения — это набор контейнеров. А контейнеры это, по сути, набор микросерверов со своей файловой системой, своей памятью, своими процами. И они уже не всегда рядом. Соответственно, это тянет за собой некоторые изменения. 

Я люблю выращивать всякую экзотику и долго не мог решиться на организацию нормального освещения. Какое-то время у меня висели старые люминесцентные лампы, но света они давали немного, и вот, с приобретением венериной мухоловки я понял, что дальше оттягивать нельзя, сформулировал критерии и начал искать реализации.

В результате длительных сессий по курению мануалов и древних форумов, экспериментов и медитаций удалось создать светильник, ровно с теми характеристиками которые мне были нужны.

В посте приводится относительно длинный текст про причины, выбор, технологию производства, слегка разбавленный фотографиями того, что там растёт.

Всем привет! Целью данного поста является:

1) Поделится личным опытом.

2) Помочь другим кандидатам при подготовке к собеседованию.

Общение с людьми всегда было моей профессией и увлечением. Сначала я училась на журналиста, потом работала пиарщиком, после — бизнес-аналитиком в IT. В работе с любой аудиторией важно найти правильный подход и выстроить эффективную коммуникацию. Мой будущий ребенок не стал исключением. Шел пятый месяц беременности, а я еще не знала ни имени, ни пола (на узи он тщательно крутил фиги и отказывался деанонимизироваться), зато успела познакомиться с дивным новым миром, где полыхали дискуссии о преимуществах памперсов, пользе грудного вскармливания и лучших педагогических методиках.  Оказалось, ребенка мало родить, его ещё иногда надо кормить и когда-то отдать в школу. Нужно еще и правильно с ним говорить, играть, развивать и выращивать.  

Читая Монтессори, Спока и еще десяток других авторов, я не могла понять, как это воплощать и когда между всем этим жить. Но тут родился сын, и времени думать не осталось. В боевых условиях самой органичной, понятной и легко имплементируемой для меня оказалась концепция альфа-родительства. И теперь, спустя 9 лет, я продолжаю опираться на нее уже осознанно.

Все нижеследующее является только личным опытом и субъективной оценкой. Я не рискну назвать альфа-родительство единственно верной и правильной педагогической моделью, однако считаю ее жизнеспособной и эффективной стратегией, выгодной как для детей, так и для родителей.

Свежая подборка новостей и материалов со ссылками

Интересное в этом выпуске 

Поддержка ARM, Движок Diablo 2, Расшифровка паролей из браузеров, Сборщик js – аналог webpack

Приятного чтения!

^{Источник изображения}

Идея внедрения зависимости проста: объект, зависящий от другого объекта, делегирует управление его жизненным циклом внешнему коду. Однако её применение создаёт дополнительное требование - зависимостями нужно управлять. О механизмах, помогающих в этом, и их реализациях в Go - в этой статье.

В статье привожу курсы и книги, которые мне кажутся наиболее оптимальными для изучения машинного обучения/data science c нуля. Стараюсь привести список, который будет наиболее кратким и одновременно даст все знания, необходимые для начала работы на практике, без серьезных пробелов в знаниях.

Всем привет! Меня зовут Кирилл Поляков, я QA-инженер в компании Lamoda. Мы тестируем бекэнд большой e-commerce платформы. В этой статье я расскажу, как мы пришли к автотестам на языке разметки для тестирования микросервисов и делаем это с помощью инструмента собственной разработки – Gonkey, который позволяет использовать стандартизированный набор решений и легко писать тесты на Go.

Привет, Хабр! Меня зовут Артемий Козырь.

За последние годы у меня накопился довольно обширный опыт работы с данными и тем, что сейчас называют Big Data.

Не так давно также разгорелся интерес к сфере интернет-маркетинга и Сквозной Аналитики, и не на пустом месте. Мой друг из действующего агентства снабдил меня данными и кейсами реальных клиентов, и тут засквозило понеслось.
Получается довольно интересно: Azure SQL + dbt + Github Actions + Metabase.

Глубокие нейронные сети доказали свою эффективность при обработке данных  таких, как изображения и аудио. Однако для табличных данных более популярны древовидные модели. Хорошим свойством древовидных моделей является их естественная интерпретируемость. В этой работе мы представляем Deep Neural Decision Trees (DNDT) –древовидные модели, реализованные нейронными сетями. DNDT внутренне интерпретируем. Тем не менее, поскольку это также нейронная сеть (NN), ее можно легко реализовать с помощью инструментария NN и обучить по алгоритму градиентного спуска, а не по «жадному» алгоритму. Мы проводим оценку DNDT на нескольких табличных наборах данных, проверяем его эффективность и исследуем сходства и различия между DNDT и обычными деревьями решений. Интересно, что DNDT самообучается как на разделенном, так и на функциональном уровне.

Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли.

Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился. Думаю, многим будут полезны "мета" материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться.

В процессе прохождения игр пользователи стремятся к победе посредством достижения целей и задач, определяемых многими факторами. Навыки, мотивация, ресурсы и мощность аватара здесь играют решающую роль. Сравнение этих элементов — важная задача геймдизайна для достижения честного геймплея.

Стоит заметить, что термин «честность» здесь более уместен, чем «баланс», ведь последний чаще можно истолковать неверно. Честность подразумевается в том смысле, что опыт игроков должен быть выдержанным и правдоподобным. Честный геймплей должен быть приятным и увлекательным, даже если он не совсем четко сбалансирован. Идеальный баланс, в свою очередь, может сделать игру более скучной. По словам ведущего дизайнера Overwatch Джеффа Каплана:

Восприятие баланса гораздо важнее, чем сам баланс.

Во многих играх можно добиться хорошего игрового опыта, не задействуя при этом слишком много элементов, механик и правил. Это не означает, что такие игры обязательно будут простыми — но их можно понять, изучив меньшее число сущностей. В шашках, в примеру, всего четыре правила, но это не делает их простыми.

Иными словами, во многих играх имеется широкий спектр элементов, дающих им больше возможностей и альтернатив. Сами по себе они не делают игры сложными и не подразумевают, что их сложнее освоить. Более того: многие из этих элементов могут даже не приниматься игроком во внимание в ходе игры. Однако достижение ощущения честности игры в данном случае может оказаться более сложной задачей, ведь при большем числе элементов их сложнее настроить для достижения согласованного, приятного и увлекательного опыта.

Во всех описанных случаях могут быть разные стратегии и отправные точки, которые можно использовать для достижения этой самой честности. Одна из них, на которой мы и сфокусируемся в данной статье, — мощность (Power).

Власть над материальными объектами — пожалуй, лучший способ оценить мощь программирования.