Как стать автором
Обновить
1
0

Пользователь

Отправить сообщение

QA: Conference. Вторая волна докладчиков

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров4.8K


Есть более свежий анонс: https://habrahabr.ru/company/luxoft/blog/280524

Наша конференция по тестированию программных систем начнется совсем скоро и, как известно, пройдет в пяти городах России. Напоминаем всем, то у нас:
  • от 24 полноценных доклада в Москве и Питере
  • до 16 докладов — в Новосибирске и Екатеринбурге
  • 8 докладов — в Омске
  • возможность посмотреть записи всех докладов — всем участникам
  • только полноценные, 45-минутные доклады, раскрывающие все темы «от» и «до»
  • в цену до 3,000 рублей включено: все доклады всех городов — в записи, кофе-брейки и огромное количество знаний

Что в совокупности дает возможность:
  • Получить много ценных знаний в формате интенсива
  • Перенести свои новые знания — в проекты и тем самым облегчить своей команде и компании жизнь
  • Пообщаться с коллегами по вопросам, которые вас волновали
  • Услышать как про положительный опыт, так и про отрицательный

Итак, докладчики, о которых мы расскажем сегодня:
  • Евгений Огородников. RmBIT — развёртываем автоматизацию тестирования с нуля — советы из личного опыта
  • Сергей Махетов. Центр ИТ — автоматизация тестирования на языке Scala
  • Алексей Лавренюк. Яндекс — методика и инструменты нагрузочного тестирования
  • Сергей Пирогов. Записки автоматизатора — автоматизация функционального тестирования Web приложений
  • Дмитрий Акмаев. DINO Systems — global CI, что это такое, и чего не хватает в классическом CI
  • Александр Чумакин. JUNO — автоматизация сценариев взаимодействия интеграционных систем и нагрузочного тестирования
  • Екатерина Боброва. Тамтэк — представление предметной области в автотестах
  • Михаил Бобков. Neoflex — автоматизация тестирования на интеграционных проектах

Хотите почитать подробнее? Добро пожаловать под кат и на наш сайт
Читать дальше →
Всего голосов 14: ↑11 и ↓3+8
Комментарии2

Big Data от А до Я. Часть 1: Принципы работы с большими данными, парадигма MapReduce

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров510K

Привет, Хабр! Этой статьёй я открываю цикл материалов, посвящённых работе с большими данными. Зачем? Хочется сохранить накопленный опыт, свой и команды, так скажем, в энциклопедическом формате – наверняка кому-то он будет полезен.



Проблематику больших данных постараемся описывать с разных сторон: основные принципы работы с данными, инструменты, примеры решения практических задач. Отдельное внимание окажем теме машинного обучения.



Начинать надо от простого к сложному, поэтому первая статья – о принципах работы с большими данными и парадигме MapReduce.


Читать дальше →
Всего голосов 58: ↑51 и ↓7+44
Комментарии35

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность