Пользователь
Привет, Хабр!
Меня зовут Игорь Левин. Я разработчик 1С в Sportmaster Lab. Наша команда работает над проектом Shipdocs 2.0 — это продукт, который состоит из двух информационных систем. Он обеспечивает информационную поддержку бизнес-области закупок и цепей поставок. Часто мы автоматизируем кроссфункциональные бизнес-процессы на стыке с международной логистикой и финансовым управлением.
Вот ключевые функции Shipdocs 2.0:
Данные. Они повсюду и их становится только больше. За последние 5-10 лет data science привлекла множество новичков, пытающихся ощутить вкус этого запретного плода.
Но как сегодня выглядит ситуация с наймом в data science?
Вот краткое изложение статьи в двух предложениях.
TLDR: в компаниях на 70% больше вакансий на должности дата-инженеров, чем на должности дата-саентистов. Так как мы обучаем новое поколение практиков в сфере обработки данных и машинного обучения, давайте сделаем больший упор на инженерные навыки.
Так как моя работа заключается в разработке обучающей платформы для профессионалов в области данных, я много думаю о том, как эволюционирует рынок вакансий, связанных с данными (машинное обучение и data science).
Общаясь с десятками перспективных новичков в сфере данных, в том числе и со студентами лучших вузов мира, я увидел серьёзное недопонимание того, какие навыки являются наиболее важными, помогают выделиться из толпы и подготовиться к карьере.
Дата-саентист может работать в любом сегменте следующих сфер: моделирование машинного обучения, визуализация, очистка и обработка данных (например, преобразование данных для SQL), проектирование и развёртывание на производстве.
С чего вообще начинать рекомендации курса обучения для новичков?
Данные говорят громче слов. Поэтому я решил провести анализ должностей в сфере данных, на которые есть вакансии у компаний, выходивших из Y-Combinator с 2012 года. Вопросы, которыми я руководствовался в своих исследованиях:
Пожалуй, многих хотя бы раз посещала мысль поделиться своим опытом. Помочь коллегам и подрастающему поколению собранными граблями, изложить сообществу любопытные (а может и поворотные, как знать!) идеи, оставить что-то “после”.
Книга, опыт выпуска которой и послужил источником данного материала, в статье ранее https://habr.com/ru/post/512460/ набрала тысячи скачиваний и десятки благодарных отзывов.
Для тех, кто хочет узнать, как работает книжное дело сейчас, выкладывать ли онлайн самому или сотрудничать с издательством, сколько получают авторы, как попасть на полки Буквоеда, Читай-города, в главные интернет-магазины, и все ли решают лайки — прошу:
В июньской серии вебинаров Hewlett Packard Enterprise вы узнаете, как автоматизировать разрешение самых сложных проблем в ИТ-инфраструктуре, а также подготовиться к новой волне цифровой трансформации, основанной на растущем объеме периферийных данных.
Посмотреть список тем и зарегистрироваться вы можете ниже.
Из-за местного закона, который требует указывать размер зарплаты в объявлениях о вакансиях, компании отказываются рассматривать кандидатов из всего штата.
Вот пример вакансии аутсорсинговой фирмы Insperity, которая предоставляет кадровые услуги. В ней сказано: «Кандидат должен иметь возможность работать удаленно на Среднем Западе или в центральной части США. На должность не рассматриваются претенденты из Колорадо». То же самое теперь указано в тысячах других объявлений на платформах для поиска разработчиков.
На апрель выпал переезд с GDevelop на Phaser, к которому пришлось прибегнуть после опроса в предыдущей мартовской статье, где мы определили приоритеты реализации возможностей, которые стоит добавить в игру:
Всем привет! Недавно я решил написать свой алгоритм генерации ландшафта для своих игр на игровом движке Unity 3D. На самом деле мой алгоритм вполне подойдет и для любых других движков и не только движков, так как использует только чистый C#. Делать это с помощью шума мне показалось неинтересным, и я решил реализовать все с помощью интерполяции. Конечно все скажут зачем изобретать велосипед, но это еще и хорошая практика, а в жизни пригодится все. Если вам не понравится моя реализация через интерполяцию, я в конце напишу алгоритм для генерации с помощью шума Перлина(Perlin Noise). Итак, приступим.
1. Кривые Безье.
Первый способ реализации я решил сделать через формулу кривых Безье. Формула для n-го количества точек в пространстве:
Привет!
Хорошие новости для студентов из Москвы, Санкт-Петербурга и Екатеринбурга — мы открываем набор на оплачиваемую стажировку. В этот раз сразу на 11 бизнес-направлений, включая IT, кибербезопасность, Data Science, маркетинг и продуктовую аналитику. Полный список собрали на лендинге.
Если интересно — зарегистрируйтесь до 30 апреля и пройдите небольшой тест по навыкам. В июне начнём проводить собеседования, а сама стажировка стартует с 1 июля и продлится до 27 декабря 2021. Можно совмещать с учёбой, само собой. В Москве студентам будут доступны коворкинги нового формата, фудкорты и бесплатный фитнес.
Под катом — немного подробнее о программе стажировок и отзывы от тех, кто её проходил.
Удостоверяющий центр, в чьи функции входит поддержание жизненного цикла сертификатов открытых ключей проверки электронной подписи, шифрования, аутентификации и защиты каналов передачи данных, их выпуск, распределение, депонирование, резервное копирование, восстановление, отзыв и ведение списка отозванных сертификатов, является важнейшим участником и арбитром инфраструктуры открытых ключей.
УЦ должен работать, как часы. От его правильного функционирования зависит электронный документооборот множества клиентов и систем.
Некорректная работа или сбой удостоверяющего центра может привести к санкциям регуляторов, искам недовольных клиентов для самого УЦ и значительным финансовым и репутационным потерям всех участников электронного обмена.
Для удостоверяющих центров, аккредитованных в Министерстве цифрового развития, связи и массовых коммуникаций, выпускающих квалифицированные сертификаты и обеспечивающих безусловно юридически значимый электронный документооборот, такой вопрос стоит еще более остро.
В этом посте я хочу рассказать, с какими критическими проблемами и нарушениями в работе УЦ часто приходится сталкиваться, а также о том, как их избежать.
У полноправного участника Public Key Infrastructure, должна быть информационная система со встроенными СКЗИ, которая позволяет вести электронный документооборот с клиентами и партнерами, обмениваясь с ними документами с электронной подписью (ЭП) или зашифрованными данными.
Когда партнер присылает документы с ЭП, система выполняет ряд действий. Она проверяет электронную подпись на документе и партнерский сертификат открытого ключа проверки этой подписи.
Перед открытием нового бизнеса, смены логотипа, расширением ассортимента или запуском рекламной кампании хорошо бы заранее знать главное — как воспримут ваши действия будущие покупатели? Будут ли новшества или активности иметь успех? Сработает ваша бизнес-модель, понравится ли пользователям новый логотип, или от него в восторге только дизайнеры? Принесет рекламная кампания пользу или проделает дыру в бюджете?
Давайте же вспомним, чему нас учит маркетинг? Продавать нужно то, что будет непременно куплено.
Мы предлагаем новый инструмент для вашего бизнеса, «Мобильные опросы», который поможет еще до старта оценивать эффективность ваших идей. Пригодится как крупным компаниям, так и стартапам.
Появление услуги летом 2020 года вызвало немало вопросов на рынке, хотя появление такого продукта выглядит очень логичным, а методология и результаты — прозрачными. При наличии большого количества инструментов себестоимость продукта удалось сделать в несколько раз меньше, чем у компаний, собирающих данные по классическим методикам. Это объясняется несколькими причинами: во-первых, мы не содержим штат интервьюеров и верификаторов, эти функции заменили современные инструменты: BigData и развитая платформа обработки данных. Во-вторых, сами данные — нам не надо закупать сторонние базы данных для совершения обзвонов (мы вообще никому не звоним с опросами), у нас есть собственная база, которую можно сегментировать по более чем 700 параметрам, и направлять предложение пройти опрос прямо на телефон. Ещё одно важное преимущество в том, что опросы можно теперь проводить по всей России, даже там, где это было ранее просто физически невозможно. Например, в регионах и малых поселениях.
Все вместе работает очень быстро, без ошибок и значительно дешевле, что не может не радовать малый и средний бизнес, ведь данные инструменты им раньше были в принципе недоступны.
Вторая часть поста про то, как сделать, чтобы продуктовая agile-команда выполнила задачу к определенному сроку, но при этом не изменила принципам работы по потоку. Первая часть поста посвящена описанию нашего подхода к работе продуктовых команд, а также тому, что в вытягивающей системе основными инструментами управления сроками становятся не перенос ответственности за сроки на исполнителя (команду), а прозрачность и прогнозируемость работы этой команды. Ниже остановимся на метриках команд и их использовании при прогнозировании сроков и синхронизации исполнения задач.
Метрики
Основной тип событий в нашей модели — перемещение задачи из одной области нашей карты в другую, их мы и будем оцифровывать в метриках.
Наша самая главная метрика — Lead Time: это характерное время, за которое задача доходит от одной из четырех контрольных точек (появление идеи, ТПР, Х и ТПО) до установки на продуктив.
