Современная ситуация с разработкой веб-приложений

Всем привет! Мы ИТ-компания BSL - технологический партнер в продуктовой разработке и интеграции. И это наш первый обзорный материал для хабра-блога. В BSL мы успешно разрабатываем фронтовую часть проектов как с использованием старой версии фреймворка Vue, так и с использованием новой. В данной статье наш Team Lead Frontend Developer - Андрей,  рассказал о некоторых нововведениях Vue 3, которые могут стать для вас веской причиной для перехода на новую версию.

Привет, Хабр! В этой статье разберемся, как frontend-разработчику готовить на «кухне» props. Выбирайте подходящий уровень сложности: джуны-поварята смогут лучше разобраться в работе и применении props на фреймворке Vue.js, а еще мы затронем тему валидации. Для мидлов и более опытных специалистов — настоящих шеф-поваров мы приготовили продвинутые кулинарные техники props, где можно освежить в памяти некоторые детали или решить проектную проблему, если замылился глаз. 

Props – от слова «properties» (здесь и дальше будем использовать слово «props») – это специальные атрибуты, используемые в экосистеме Vue для передачи данных в компоненты. Они являются частью системы реактивности, позволяют определять типы данных и проводить с ними валидацию.

По большей части мы будем покрывать основы передачи props. Поэтому статья будет актуальна как для Vue 2, так и для Vue 3, поскольку по части объявления props отличий мало. Но так как в Composition API и TypeScript все же они есть, то мы рассмотрим их тоже.

Если вы подходите под все эти условия, то добро пожаловать, мы начинаем наш кулинарный гайд! Bon appétit!

Привет! Меня зовут Наташа Калачева. Я Frontend-разработчик в компании AGIMA. Vue — один из самых популярных фреймворков JS, его используют для разработки SPA и PWA. А его главные плюсы — это понятная, четкая документация, готовая структура и низкий порог входа.

Тем не менее, Frontend сегодня — это сложные приложения, которые содержат не только красивые элементы интерфейса, но и большую часть логики и функциональности всего продукта. Это требует от нас тщательного планирования и организации проекта, чтобы сделать его масштабируемым и простым.

В этой статье поделюсь правилами, которых придерживаюсь в работе и которые помогают упростить поддержку и расширение приложения. Мы рассмотрим, как организовать хранение компонентов, стилей и плагинов, когда использовать стор и полезные функции Vue.

Следуя этим рекомендациям, вы сможете создавать более эффективные проекты.

Во многих IT-компаниях первые кандидаты на повышение — уже работающие сотрудники, которые хорошо справляются со своими обязанностями. Однако нередко заняв менеджерскую позицию, отличный разработчик или аналитик не справляется с новой ролью. Одна из главных причин подобной ситуации — неумение и нежелание делегировать. 

Иногда кажется, что самому написать кусок кода проще, чем объяснять команде, что должно получиться в итоге. Однако такой подход в корне неверен. Он приводит к затягиванию сроков, переработкам, конфликтам, выгоранию сотрудников и руководителей.

Частая проблема — задачи не делегируются вовсе. Закоренелые айтишники норовят сделать всё собственными руками. И только когда понимают, что сами не справятся, начинают делегировать. Но лучше ошибиться, делегировав задачу, чем вообще забыть про неё, не сделав этого.

Давайте разберёмся, как новоиспечённому, а иногда и опытному IT-руководителю делегировать задачи таким образом, чтобы получать нужный результат.

«Эти разработчики опять ничего не поняли!» — возмущается заказчик мобильного приложения. Но мы все знаем, что у разработчиков тонкая душевная организация и куча злых мемов на случай недопонимания с заказчиком. Чтобы не попасть в череду уточнений, согласований и — самое плохое — исправлений ошибок, нужно просто грамотно написать задачу для специалистов. Как это сделать, рассказывает руководитель проектного офиса “CleverPumpkin” Лада Ларкина.

Привет! Меня зовут Андрей, я бэкенд-тимлид в KTS. 

Когда у вас в компании появляются стажёры или джуны, на первых порах они погружаются в процессы, подтягивают хард-скилы и знакомятся с командой. Стажёр постепенно становится джуном. Чтобы продолжить рост и стать мидлом, ему необходимы начальные навыки проектирования. Проблема в том, что часто взять эти навыки просто негде.

В статье расскажу про методику обучения проектированию в нашей компании.

Вступление

Хочешь быть креативным? Тебе сюда! Не хватает новых идей? Способ уже подоспел. Ты станешь креативным когда дочитаешь.

Статистика вокруг нас

• Работа — это непрекращающийся поток разработки, продукта и офисной политики, поэтому часто так бывает, что работа хороша настолько, насколько хорошо самое слабое звено в цепи.
• Никто не знал, в чём заключается разница между плохой и хорошей работой в data science, да никого это и не волновало. Это значит, что вы можете быть абсолютным неудачником или гением в ней, но в любом случае получите примерно одинаковое признание.
• Работа часто приносила очень малую пользу бизнесу (часто компенсируя некомпетентность выше по цепочке управления).
• Когда польза от работы превышала затраты на оплату труда, часто это не давало внутренней отдачи (например, настройка параметра, чтобы бизнес зарабатывал больше денег).

Резюме/ CV / аккаунт LinkedIN - инструменты, с создания или обновления которых, чаще всего начинается поиск работы. Обновление резюме чаще всего необходимо, когда Вы просто ищете работу, и тем более требуется, если ищете работу Remote, с переездом в другую страну, когда меняете сферу или хотели бы повысить свой уровень дохода.

Фактически часто структурированность, содержание и качество оформления Вашего резюме/ Вашего CV влияет на принятие решения о Job Offer, в целом, на предложение о зарплате и условиях, поэтому этот документ необходимо подготовить прежде, чем связаться с будущими работодателями.

И, хотя каждый обладает хотябы базовой необходимой экспертизой по составлению резюме, хотя существует множество бесплатных шаблонов и сервисов для подготовки резюме, есть все же ряд правил, которые могут помочь решить вопрос с дизайном и версткой, всё же есть правила HR-кухни, которые лучше соблюдать, чтобы получить наибольшее количество ответов от работодателей

Эта статья про мой путь до первой работы в DS (data science). Путь был не маленьким и был пройден за 2,5 года. Кого-то эта цифра отпугнет, если бы я знал это в начале, то меня бы тоже отпугнула, кто-то назовет меня неспособным дурачком (и отчасти будет прав), а для кого-то (я надеюсь) эта статья поможет сократить время обучения и пройти этот путь быстрее.

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.

Сегодня словосочетания вроде Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence очень популярны. При этом нередко под ними понимаются довольно разные вещи. Это зачастую смущает и запутывает людей, желающих войти в специальность: трудно разобраться, с чего начать, что действительно нужно, а что необязательно для начала. Не претендуя на общность, расскажем, как это видится на основе десятка лет опыта c решением такого рода задач для крупных клиентов со всего мира (сервис / заказная разработка / аутсорс – подставьте термин по вкусу).

Data Science сейчас во многом благодаря активному маркетингу становится очень популярной темой. Быть датасаентистом – модно и, как говорят многие рекламки, которые часто попадаются на глаза, не так уж и сложно. Ходят слухи, что работодатели стоят в очереди за возможность взять человека с курсов. Получить оффер на работу крайне легко, ведь в ваши обязанности будет входить требование данных от заказчика (как обычно говорят, чем больше данных – тем лучше) и закидывать их в искусственный интеллект, который работает по принципу черного ящика. Кстати, еще и платят немереное количество денег за всё это. 

Спойлер: это не так.

В этой душераздирающей статье решили попробовать отговорить людей, которые готовы оставить кучу денег за курсы по Data Science, браться за это дело, а может быть и помочь определиться с тем, что на самом деле стоит сделать, чтобы встать на путь истинный.