Элита программисты или нет, достойны они сверхвысоких зарплат и заслуживают ли особого отношения — вопрос спорный. Очевидно только то, что программист — профессия немасштабируемая, поэтому сравнение с водителем автобуса вполне оправданно. В конечном итоге, программист продает часы разработки. Можно всю жизнь перебирать компании, какая из них больше предложит, но от этого часов в сутках не прибавится.

Лучше брать пример с Тэйлора Отвела, который создавал Laravel в свободное от основной работы время. В ноябре он опубликовал мини-серию подкастов, в которой поразмыслил над успехом своих программных продуктов — за последние 5 лет они принесли ему больше 10 млн долларов. В четырех выпусках подкаста Тейлор поделился советами, которые затрагивают ряд тем от поиска идеи и формирования лояльной аудитории до сохранения мотивации и преданности качеству.

Думаю сейчас самое подходящее время представить конспект его рассуждений. Всего будет опубликовано три конспекта, которые полностью охватят материал первоисточника.

Итак, поехали.

Бытует мнение, что стать датасайентистом можно только имея соответствующее высшее образование, а лучше ученую степень.

Однако мир меняется, технологии становятся доступны и для простых смертных. Возможно, я кого-то удивлю, но сегодня любой бизнес-аналитик в состоянии освоить технологии машинного обучения и добиться результатов, конкурирующих с профессиональными математиками, и, возможно, даже лучших.

Дабы не быть голословным, я расскажу вам свою историю — как из экономиста я стал дата-аналитиком, получив необходимые знания через онлайн-курсы и участвуя в соревнованиях по машинному обучению.



Сейчас я ведущий аналитик в группе больших данных в QIWI, но еще три года назад я был довольно далек от датасайнс и об искусственном интеллекте слышал только из новостей. Но потом все изменилось, во многом благодаря Coursera и Kaggle.

Итак, обо всем по порядку.

Я много лет работал Data Engineer'ом и Data Scientist'ом, решал сложные бизнес-кейсы, строил большие системы, выводил это все в продакшен. В начале 2017го я бросил пить, курить и работать в офисе и ушел фрилансить, экспериментировать с альтернативными формами занятости. Довольно много времени я провел на Upwork. Судя по многочисленным комментариям, уважаемая аудитория не до конца представляет себе, что это такое. Вещаю.

Upwork это крупнейшая в мире биржа фриланса. Дата сатанисты и дата инженеры мало кому в этом мире нужны (по сравнению с переводчиками, веб-мастерами и переписывателями текстов), так что задач для нас относительно мало, так что они тяготеют к крупнейшей бирже в мире. Других фриланс-бирж с постоянным потоком задач для дата саентистов в мире нет — ни Guru, ни Toptal, ни отечественный fl.ru спросом похвастаться не могут. Что важно — для специалистов более массовых специальностей опыт фриланса может сильно отличаться.

Давайте я за 5-10 минут чтения и понимания коротенькой статьи добавлю вам в резюме строчки «машинное обучение» и «нейронные сети»? Тем, кто далек от программирования, я развею все мифы о сложности ИИ и покажу, что большая часть всех проектов на машинном обучении строится на предельно простых принципах. Поехали — у нас всего пять минут.

Рассмотрим самый базовый пример нейронных сетей — перцептроны; я сам только после этого примера полностью осознал, как работают нейронные сети, так что, если я не накосячу, и вы сможете понять. Помните: никакой магии здесь нет, простая математика уровня пятого класса средней школы.

Всем привет!

Ни для кого не секрет, что интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту растет в лучшем случае по экспоненте. Тем временем мой Яндекс Диск превратился в огромную свалку пейперс, а закладки в Google Chrome превратились в список, длина которого стремится к бесконечности с каждым днем. Таким образом, дабы упростить жизнь себе и вам, решил структурировать информацию и дать множество ссылок на интересные ресурсы, которые изучал я и которые рекомендую изучать вам, если вы только вначале пути (буду пополнять список постоянно).

Путь для развития новичка я вижу примерно так:

В блоге на хабре мы стараемся рассказывать интересные истории из собственного опыта: телефония и браузеры, телеком, автоматизация звонков, видеоконференции — все эти истории. Но наш давний знакомый Цахи, автор bloggeek.me и мировой спец по WebRTC, настолько хорошо пишет, что его просто нельзя не переводить. Его новая статья, вышедшая неделю назад, про поддельные desktop-приложения, которые на самом деле обернутые в Electron веб-страницы. Многие такое видели – Slack, Discord и прочие товарищи вешают на свои страницы огромную кнопку «Скачайте наше desktop-приложение», а там — обернутая в .exe или .dmg веб-страничка. Которая иногда сделана удобнее, чем «хардкорные» WinAPI и Cocoa решения. А еще эти штуки умеют звонить голосом и видео. Под катом, традиционно для Цахи, много картинок, ссылок и интересных выводов от опытного программиста-телекомщика, ушедшего в популисты-аналитики. Перевод мы традиционно адаптируем для Хабра, а не слово-в-слово. Цахи любит заковыристые обороты…

Как с помощью консоли разработчика превратить Google Chrome в подобие текстового редактора? Какой смысл в ней приобретает знакомый многим по jQuery значок $? Как вывести в консоль набор значений, оформленный в виде вполне приличной таблицы? Если сходу ответы на эти вопросы в голову не приходят, значит вкладка Console из инструментов разработчика Chrome ещё не раскрылась перед вами во всей красе.

На первый взгляд, перед нами – вполне обычная JavaScript-консоль, которая годится только на то, чтобы выводить в неё логи ответов серверов или значения переменных. Я, кстати, так ей и пользовался, когда только начал программировать. Однако, со временем набрался опыта, подучился, и неожиданно для себя обнаружил, что консоль Chrome умеет много такого, о чём я и не догадывался. Хочу об этом сегодня рассказать. Да, если вы читаете сейчас не на мобильнике, можете тут же всё это и попробовать.

Пока подготовка к московскому DotNext идёт полным ходом, мы открыли доступ к видеозаписям докладов с прошедшей летом конференции. По ссылке — полный плейлист, а под катом — топ-5 докладов по отзывам участников. Говоря «топ», мы не имеем в виду наши любимые доклады или выбор каких-то «экспертов» — лучшие отобраны на основе взвешенной оценки от 80% участников конференции. Как думаете, чьё выступление зрители оценили выше — перфоманс-эксперта Саши Гольдштейна или харизматичного Дино Эспозито?

Слушайте и смотрите новую подборку лекций Техносферы Mail.Ru. На этот раз представляем в открытом доступе весенний курс «Введение в анализ данных», на котором слушателей знакомят со сферой анализа данных, основными инструментами, задачами и методами, с которыми сталкивается любой исследователь данных в работе. Курс преподают Евгений Завьялов (аналитик проекта Поиск Mail.Ru, занимающийся извлечением полезных бизнесу знаний из данных, генерируемых поисковым движком и десктопными приложениями), Михаил Гришин (программист-исследователь из отдела анализа данных) и Сергей Рыбалкин (старший программист из студии Allods Team).

Лекция 1. Введение в Python

Из первой лекции вы узнаете, что такое анализ данных, какие инструменты используют для анализа данных, а также как работает Python.

Привет, Хабр! Последнее время все больше и больше достижений в области искусственного интеллекта связано с инструментами глубокого обучения или deep learning. Мы решили разобраться, где же можно научиться необходимым навыкам, чтобы стать специалистом в этой области.

Господа! Только что на сайте Imagination Technologies вышло исправленное издание бесплатного учебника на русском языке «Цифровая схемотехника и архитектура компьютера» Дэвида Харриса и Сары Харрис (кстати, они не супруги и вообще не родственники – просто так совпало). Предыдущее издание этого учебника вышло год назад, пост о нем собрал 145,000 просмотров на Хабре, количество скачиваний с британского сайта вызвало у его британских админов подозрение, что их атакуют русские хакеры, а впоследствие команду переводчиков лично благодарили за учебник преподаватели МФТИ, МВТУ им. Баумана, харьковского ХНУРЭ и других университетов.



Книжка содержит «введение во все», доступное способному школьнику или младшему студенту, который после ее прочтения может спроектировать, написать на SystemVerilog или VHDL и реализовать на ПЛИС несложный, но при этом совершенно настоящий конвейерный процессор. Книга написана живым языком и для введения концепций, например конечных автоматов, использует примеры типа:

Немало заметок и обсуждений посвящены непростому вопросу безопасного хранения паролей, тема интересная и, похоже, актуальной будет ещё долго. Существуют различные программные решения для хранения паролей, о них довольно часто пишут на Хабре (например тут и вот тут), однако многим из них, как нам кажется, в той или иной степени свойственны следующие недостатки:

• закрытый код снижает доверие и вероятность оперативного устранения уязвимостей
• для автозаполнения нужно ставить дополнительный софт
• после ввода мастер-пароля вся база открыта и доступна, в том числе для вредоносного ПО, что особенно актуально на недоверенных устройствах
• использование мобильных приложений для хранения паролей все равно подразумевает ручной ввод с клавиатуры, например когда требуется залогиниться на стационарном ПК
• автозаполнение невозможно в некоторых случаях (в bios, консоли)

Мы пришли к выводу, что наиболее удобным решением будет простой и недорогой девайс, позволяющий аппаратно хранить и вводить логины/пароли на любые устройства, без установки какого-либо ПО.

Представим, что перед вами стоит задача организовать аутентификацию пользователя (в мобильном приложении, в первую очередь) так, как это сделано в Telegram/Viber/WhatsApp. А именно реализовать в API возможность осуществить следующие шаги:

• Пользователь вводит свой номер телефона и ему на телефон приходит СМС с кодом.
• Пользователь вводит код из СМС и приложение его аутентифицирует и авторизует.
• Пользователь открывает приложение повторно, и он уже аутентифицирован и авторизован.

Мне потребовалось некоторое количество времени, чтобы осознать, как правильно это сделать. Моя задача — поделиться наработанным с вами в надежде, что это сэкономит кому-то времени.

Я постараюсь кратко изложить выработанный подход к этому вопросу. Подразумевается, что у вас API, HTTPS и, вероятно, REST. Какой у вас там набор остальных технологий неважно. Если интересно — добро пожаловать под кат.

Мы поговорим о тех изменениях, которые следует проделать в API, о том, как реализовать одноразовые пароли на сервере, как обеспечить безопасность (в т.ч. защиту от перебора) и в какую сторону смотреть при реализации это функциональности на мобильном клиенте.

Вряд ли можно представить мир современных сетевых технологий без DPI (deep packet inspection – глубокий анализ пакетов). На нём держатся системы обнаружения сетевых атак, львиная доля политик безопасности корпоративных сетей, шейпинг и блокировка пользовательского трафика оператором связи – да-да, чтобы выполнять требования Роскомнадзора, средства DPI обязан иметь каждый провайдер.

И всё-таки, при всей своей востребованности, DPI имеет некоторые недостатки. Главный из них в том, что средствам DPI необходимо видеть полезную нагрузку анализируемых пакетов. А что делать, когда клиент использует шифрование? Или, например, если у нас нет DPI здесь и сейчас, но в перспективе потребуется проводить какой-то анализ текущего по сети трафика – тогда нам остаётся только сохранять всю полезную нагрузку для последующего анализа, что очень неудобно.

В данной статье я хочу предложить альтернативный способ решения одной из главных задач DPI – определения протокола прикладного уровня – на основе очень маленького количества информации, при этом не сверяясь со списком широко известных портов (well-known ports) и не глядя в полезную нагрузку пакетов. Вообще.

История о том, как разрабатывалась система автоматического тестирования методов, взаимодействующих с базой данных, с подробным описанием того, с какими подводными камнями пришлось столкнуться в процессе разработки и внедрения системы в окружение проекта.

Британская компания, две американские компании и 18 университетов (включая российские МИЭТ, ИТМО, СГАУ, ННТУ) сотрудничали, чтобы выпустить современный курс по микроконтроллерам c небольшой привязкой к интернету вещей. Об этом – сегодняшний пресс-релиз Imagination Technologies, Microchip Technology и Digilent (отделения National Instruments). Главный автор — профессор Александр Дин из университета Северной Каролины. В отличие от более легковестных курсов интернета вещей, новый курс подводит под предмет твердую инженерную базу – в нем подробно обсуждается использование RTOS-ов, архитектура микропроцессорного ядра микроконтроллера, протоколы периферии и даже оптимизация алгоритмов при программировании.



Скачать курс можно здесь:

https://community.imgtec.com/downloads/connected-microcontroller-lab-v1.2/

В пресс-релизе, помимо цитат из США, Великобритании, Германии, Китая, есть и цитата из России:

“MIET is part of Imagination’s MIPSfpga and Connected MCU Lab beta-testing programs. Our students have benefited from the MIPSfpga hands-on workshops and we are looking forward to implementing the Connected MCU Lab at our university because this course offers an up-to-date and well-structured curriculum for teaching embedded solutions to future engineers.”

– Alexey Pereverzev, Head of Computer Engineering, National Research University of Electronic Technology (MIET), Russia

Пару десятков слайдов из курса, чтобы вы почувствовали его вкус:

Очень давно хотелось поделиться своим опытом, с начинающими радиолюбителями, потому что об этом пишут очень мало и разрозненно. Мой опыт не хороший, не плохой, он такой какой есть. С некоторыми утверждениями вы в праве не согласиться и это нормально, ведь у каждого свое видение ситуации. Цель данного материала, обратить внимание читателя на некоторые вещи, что то взять на заметку и сформировать собственное мнение и видение ситуации, ни в коем случае нельзя воспринимать это как истину.

Фондовый рынок — масштабная и сложная область знаний. В последние пару десятилетий активно развиваются различные технологии биржевой торговли. Разобраться в устройстве фондового рынка, работающих на нем законов и принципов, а также используемых различными игроками технологиями — совсем непросто.

В нашем сегодняшнем материале — подборка из 40 книг и образовательных, которые помогут лучше подготовиться к началу работы на фондовом рынке и написанию механических торговых систем.

Уже практически ни у кого не вызывает вопросов то, зачем нужна двух факторная аутентификация, особенно при доступе к ресурсам удаленных пользователей. Априори пользователь относится достаточно безответственно к хранению паролей защищающих рабочую информацию, что и не удивительно, учитывая сколько личных паролей приходится помнить и приоритеты обычного человека в плане защиты личной или рабочей информации.

Внедрение аутентификации удаленных пользователей по принципу «something I know+ something I have” позволяет сделать атаку, направленную на перехват или подбор паролей, бессмысленной и значительно снизить угрозы ИБ от получения злоумышленником пароля пользователя.

Представляю Вам руководство по настройке Microsoft Azure Multi-Factor Authentication Server (MFAS) в качестве второго фактора аутентификации при подключение доменных пользователей к ресурсам компании посредством Cisco AnyConnect.

Рад представить дополнение оригинального списка из 300 потрясающих бесплатных сервисов. Автор оригинальной статьи Ali Mese добавил ещё +100 новых сервисов, которые помогут найти все — от источников вдохновения и редакторов фотографий до создания опросов и бесплатных иконок.

И еще подборку +500 инструментов от 10 марта 2017 г. смотрите здесь.

A. Бесплатные веб-сайты

• HTML5 UP: Адаптивные шаблоны HTML5 и CSS3.
• Bootswatch: Бесплатные темы для Bootstrap.
• Templated: Коллекция 845 бесплатных шаблонов CSS и HTML5.
• Wordpress.org | Wordpress.com: Бесплатное создание веб-сайта.
• Strikingly: Конструктор веб-сайтов.
• Layers: Создание сайтов на WordPress (new).
• Bootstrap Zero: Самая большая коллекция бесплатных шаблонов Bootstrap (new).
• Landing Harbor:  Продвижение мобильного приложения c помощью бесплатного лендинга (new).