Несколько лет один парень, как и многие из вас, работал программистом. На всякий случай напишу так: «программистом». Потому что он был 1Сником, на фиксе, производственной компании.
До этого он пробовал разные специальности – 4 года во франче программистом, руководителем проектов, умел закрывать по 200 часов, одновременно получая процент с проекта, за руководство и немного занимаясь продажами. Пробовал самостоятельно разрабатывать продукты, был начальником IT-отдела в большой компании, численностью 6 тысяч человек, примерял разные варианты применения своей кавычечной профессии – программиста 1С.
Но все это позиции были несколько тупиковые, в первую очередь по доходу. Все мы тогда получали примерно одни и те же деньги, работали в одних и тех же условиях.
Этому парню стало интересно, как можно зарабатывать больше денег, не занимаясь продажами и не создавая свой собственный бизнес.
Не так давно мы допечатали книгу Одерски, Спуна и Веннерса о Scala 2.12. Ведь до Scala 3 еще далеко.
Автор сегодняшней статьи — Адам Уорски, сооснователь компании «SoftwareMill» и опытный Scala-разработчик. У него получилось интересное резюме сильных сторон современного языка Scala, которое мы и предлагаем вашему вниманию.
*фарм — (от англ. farming) — долгое и занудное повторение определенных игровых действий с определенной целью (получение опыта, добыча ресурсов и др.).
Введение
Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.
У нас в компании YouScan в день обрабатывается около 100 млн. сообщений, на которых применяется много правил и разных смарт-функций. Для корректной их работы нужно правильно определить язык, потому что не все функции можно сделать агностическими относительно языка. В данной статье мы коротко расскажем про наше исследование данной задачи и покажем оценку качества на датасете из соц. сетей.
Машинное обучение и нейросети становятся все более незаменимыми для многих компаний. Одна из основных проблем, с которыми они сталкиваются — деплой такого рода приложений. Я хочу показать показать практичный и удобный способ подобного деплоя, для которого не требуется быть специалистом в облачных технологиях и кластерах. Для этого мы будем использовать serverless инфраструктуру.
Один итальянский магазинчик нащупал новые способы использования Телеграма (и ранее WhatsApp'а), установив его на одноплатный миниатюрный компьютер Raspberry Pi. Как выясняется, мессенджер можно использовать для удалённого общения с собственной техникой. Ниже – перевод статей (1, 2) с сайта Instructables.com. Если есть уточнения по переводу, напишите об этом в комментариях.
