Как стать автором
Обновить
-21
0

Пользователь

Отправить сообщение

Почему я чуть не запорол свою карьеру тимлида. 4 совета начинающим

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров76K

Я работаю тимлидом уже несколько лет и с уверенностью могу сказать, что это направление развития мне очень нравится. А помню, я чуть не запорол свою карьеру тимлида в самом начале, на переходном этапе разработчик - тимлид. Я тогда работал разработчиком в большой компании и, в общем, работа мне нравилась. У нашей команды был номинальный тимлид - хороший, душевный человек, которому очень нравилось ковыряться в своих железках, а в жизни команды его участие ограничивалось только вопросами на дейлике “как дела?”. В общем, проблемы в команде копились, и никто ими не занимался, и меня это беспокоило. В итоге мне предложили попробовать себя тимлидом. Я эту историю рассказываю к тому, что я начинал свой путь с огромном воодушевлением, но уже через 3-4 месяца я почти выгорел и хотел вернуться в разработку или вообще уволиться. Поразмыслив тогда, я решил, что не могу так бесславно уйти и должен попытаться разобраться в ситуации и найти другое решение. Я сформулировал 4 основные причины такого быстрого выгорания, которое случилось со мной на этом переходном этапе. Мне удалось найти решение этих возникших трудностей и продолжить работу.

Итак, четыре проблемы начинающего тимлида.

Читать далее
Всего голосов 83: ↑79 и ↓4+75
Комментарии79

Сжимаем временной ряд в светофор

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров3.1K


«Мы сделаем вас счастливыми! Вы будете счастливыми!»
«Отроки во Вселенной» (1974)


Менеджеры в большинстве компаний хотят примерно одного и того же. Чтобы сложные вещи объяснялись простым языком, а все можно было свести к спидометрам, градусникам и светофорам.


Аллегория вполне понятная, пытаться объяснять что-либо — в 99% случаев процедура бессмысленная и энергозатратная. Поэтому ниже пример, как двумя экранами кода можно быстренько превратить временные ряды, которые почти всегда встречаются в больших количествах, в светофор.


Все предыдущие публикации.

Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0+6
Комментарии2

Моя шпаргалка по Скраму для подготовки к интервью. Часть 1

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров37K

Как быстро подготовиться к вопросам по Скрам на собеседовании? Предлагаю свою шпаргалку, которой пользовалась на протяжении многих лет, и готовила по ней многих аналитиков.

Читать
Всего голосов 16: ↑12 и ↓4+8
Комментарии18

Обзор книги «Искусство объяснять: Как сделать так, чтобы вас понимали с полуслова», автор Ли ЛеФевер

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров19K

Чему учит эта книга: быть понятным

Чему она научила меня: вести коммуникацию так, чтобы после нее люди выходили уверенные и окрыленные

Что я хочу от материала: кратко объяснить основные идеи книги, которые помогают упаковать свои мысли в более понятную форму 

Читать далее
Всего голосов 34: ↑32 и ↓2+30
Комментарии26

В Data Science не нужна математика (Почти)

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров87K

Привет, чемпион!

Ребята с «вышкой» всё время умничают, что в Data Science нужна «математика», но стоит копнуть глубже, оказывается, что это не математика, а вышмат.

В реальной повседневной работе Data Scientist'а я каждый день использую знания математики. Притом очень часто это далеко не «вышмат». Никакие интегралы не считаю, детерминанты матриц не ищу, а нужные хитрые формулы и алгоритмы мне оперативнее просто загуглить.

Решил накидать чек-лист из простых математических приёмов, без понимания которых — тебе точно будет сложно в DS. Если ты только начинаешь карьеру в DS, то тебе будет особенно полезно. Мощь вышмата не принижаю, но для старта всё сильно проще, чем кажется. Важно прочитать до конца!
Читать дальше →
Всего голосов 143: ↑136 и ↓7+129
Комментарии87

Борьба с  TOAST или будущее JSONB в PostgreSQL

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров21K

В PostgreSQL есть два типа данных: JSON и JSONB. Первый формат является текстовым хранилищем, в котором json хранится "as is",  второй — бинарным, в нем ключи отсортированы  (сначала по длине ключа, а потом по его названию), дубликаты удалены, а пробелы удалены.

Тип JSONB имеет богатую поддержку, облегчающую работу разработчиков приложений, для него есть встроенные индексы, кроме того, существует расширение Jsquery, в котором реализован язык запросов к JSONB и дополнительные индексы. Когда у меня спрашивают, чем пользоваться, я всегда советую JSONB, так как он позволяет работать очень эффективно. 

Однако у постгреса есть серьёзная проблема, которая сказывается и на производительности JSONB  — это TOAST, и о ней я говорил в первой части. Сегодня я расскажу о том, как мы улучшили JSONB для того, чтобы существенно повысить его производительность.

Читать далее
Всего голосов 58: ↑57 и ↓1+56
Комментарии10

Крутые GitHub репозитории в области машинного обучения

Время на прочтение1 мин
Количество просмотров7.4K

GitHub - это прекрасное место для того чтобы узнать что-то новое, найти что-то полезное для нынешних и вдохновиться для будущих проектов. Этот список крутых проектов является всего лишь маленькой частью того разнообразия интересных репозиториев в области ML, которые можно найти на гитхабе.

Читать далее
Всего голосов 7: ↑2 и ↓5-3
Комментарии5

Насколько данные для обучения модели (не)похожи на тестовую выборку?

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров24K
Рассмотрим один из сценариев, при котором ваша модель машинного обучения может быть бесполезна.

Есть такая поговорка: «Не сравнивайте яблоки с апельсинами». Но что делать, если нужно сравнить один набор яблок с апельсинами с другим, но распределения фруктов в двух наборах разное? Сможете работать с данными? И как будете это делать?

Читать дальше →
Всего голосов 24: ↑23 и ↓1+22
Комментарии5

Как построить диаграмму Венна с 50 кругами? Визуализация множеств и история моего Python-проекта с открытым кодом

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров24K
Всем привет, меня зовут Фёдор Индукаев, я работаю аналитиком в Яндекс.Маршрутизации. Сегодня хочу рассказать вам про задачу визуализации пересекающихся множеств и про пакет для Python с открытым кодом, созданный мной для её решения. В процессе мы узнаем, чем различаются диаграммы Венна и Эйлера, познакомимся с сервисом распределения заказов и по касательной заденем такую область науки, как биоинформатика. Двигаться будем от простого к более сложному. Поехали!



Читать дальше →
Всего голосов 43: ↑42 и ↓1+41
Комментарии6

Геоаналитика с помощью Python и открытых данных: пошаговое руководство

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров42K

Геоаналитика с помощью Python: GeoPandas, folium, Uber H3, OSM + примеры как можно определять лучшие локации для поиска помещений под открытие кофейни (и не только).

Читать далее
Всего голосов 29: ↑29 и ↓0+29
Комментарии39

В чём мерить будем? Как выбрать правильные ML-метрики под задачи бизнеса

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров24K


Сегодня одним из главных препятствий на пути внедрения машинного обучения в бизнес является несовместимость метрик ML и показателей, которыми оперирует топ-менеджмент. Аналитик прогнозирует увеличение прибыли? Но ведь нужно понять, в каких случаях причиной увеличения станет именно машинное обучение, а в каких — прочие факторы. Увы, но довольно часто улучшение метрик ML не приводит к росту прибыли. К тому же иногда сложность данных такова, что даже опытные разработчики могут выбрать некорректные метрики, на которые нельзя ориентироваться.

Давайте рассмотрим, какие бывают метрики ML и когда их целесообразно использовать. Разберём типичные ошибки, а также расскажем о том, какие варианты постановки задачи могут подойти для машинного обучения и бизнеса.
Читать дальше →
Всего голосов 39: ↑32 и ↓7+25
Комментарии16

Анализ вакансий и зарплат в Data Science

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров49K

Привет, Хабр!

Делимся нашим исследованием вакансий и зарплат в сфере data science и data engineering. Спрос на специалистов растет, или рынок уже насытился, какие технологии теряют, а какие набирают популярность, размер зарплатных вилок и от чего они зависят?

Для анализа мы использовали вакансии, публикуемые в сообществе ODS. По правилам сообщества все вакансии должны иметь зарплатную вилку от и до и подробное описание вакансии - есть что анализировать. К статье прилагается репозиторий с ноутбуком и исходными данными.

Читать далее
Всего голосов 35: ↑34 и ↓1+33
Комментарии17

Домик в деревне, потоп, и цифровые модели рельефа

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров7.5K

Сбылась мечта вашего детства—вы присмотрели себе домик в деревне​! Домик в отличном состоянии, из окна прекрасный вид, под самым окном тихо журчит речка Переплюйка, жизнь прекрасна! Вы совсем было собрались его купить, но вдруг достали телефон и зачем-то решили почитать новости. А там—изменения климата, очередное наводнение неважно где, с разрушениями и жертвами. И вдруг вы с беспокойством смотрите на речку Переплюйку прямо перед вами, и думаете, а не превратится ли она в случае чего в бурный поток, смывающий всё нажитое непосильным трудом? Давайте посмотрим, чем технологии ГИС (геоинформационных систем) могут вам помочь, и почему свободный доступ граждан к географическим данным полезен для принятия решений.

Читать далее
Всего голосов 17: ↑16 и ↓1+15
Комментарии17

5 разных библиотек Python, которые сэкономят ваше время

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров22K

В этой подборке, переводом которой мы решили поделиться к старту курса о машинном и глубоком обучении, по мнению автора, каждая библиотека заслуживает отдельной статьи. Всё начинается с самого начала: предлагается библиотека, которая сокращает шаблонный код импортирования; заканчивается статья пакетом удобной визуализации данных для исследовательского анализа. Автор также касается работы с картами Google, ускорения и упрощения работы с моделями ML и библиотеки, которая может повысить качество вашего проекта в области обработки естественного языка. Посвящённый подборке блокнот Jupyter вы найдёте в конце.

Читать далее
Всего голосов 27: ↑20 и ↓7+13
Комментарии12

Обеспечение безопасности базы данных PostgreSQL

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров36K

Базы данных — это Святой Грааль для хакеров, поэтому их необходимо защищать с особой тщательностью. Это первая из серии статей, в которых мы дадим обзор best practice в обеспечении безопасности баз данных. Мы начнем с одной из самых популярных СУБД с открытым исходным кодом, PostgreSQL, и рассмотрим несколько уровней безопасности, о которых стоит задуматься:

Читать далее
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1+5
Комментарии3

Цифровая паяльная станция своими руками

Время на прочтение12 мин
Количество просмотров36K

В этом посте мы будем делать в домашних условиях недорогую цифровую паяльную станцию Hakko 907! Она способна поддерживать переменную и постоянную температуру (до 525 °C). Для создания паяльной станции потребуются несколько компонентов общей стоимостью всего 7 долларов (не считая блока питания, но можно использовать уже имеющийся блок питания). Мне не удалось найти подробные инструкции по созданию такой станции, поэтому я решил подготовить собственный туториал с подробным описанием процесса.

Приятного крафтинга!
Всего голосов 34: ↑31 и ↓3+28
Комментарии35

8 бесплатных инструментов для создания интерактивных визуализаций данных без необходимости написания кода

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров72K
Когда тот, кто работает в сфере Data Science, собирается показать результаты своей деятельности другим людям, оказывается, что таблиц и отчётов, полных текстов, недостаточно для того чтобы представить всё наглядно и понятно. Именно в таких ситуациях возникает нужда в визуализации данных, в такой их обработке, которая позволит всем желающим в них разобраться и ухватить суть тех сложных процессов, которые они описывают.

В этом материале я расскажу о лучших бесплатных инструментах, позволяющих без особых сложностей создавать впечатляющие визуальные представления данных. При этом тут я не буду говорить о сложных системах вроде Power BI и Google Studio. Я выбрал те 8 инструментов, о которых пойдёт речь, из-за того, что ими легко пользоваться, из-за их приятного внешнего вида, из-за того, что работать с ними можно, не написав ни единой строчки программного кода и из-за того, что они бесплатны. Кроме того, они позволяют создавать интерактивные визуализации. А это значит, что графики, представляющие некие данные, могут содержать в себе больше сведений об этих данных, чем обычные изображения. Да и работать с такими графиками интереснее.



Так как инструменты для визуализации данных то появляются, то исчезают, я включил в этот материал только те из них, которые, вероятнее всего, ещё долго будут пребывать в добром здравии. А это значит, что вполне разумным шагом будет вложение некоторого времени в их изучение. Как уже было сказано, пользоваться этими инструментам можно без написания кода. Но если вас интересует визуализация данных именно через код — взгляните на этот материал.
Читать дальше →
Всего голосов 37: ↑36 и ↓1+35
Комментарии8

Реализация ARP-спуфинга на Python

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров16K

Введение


В данной статье я бы хотел продемонстрировать то, как можно реализовать собственную программу ARP-спуфинга на Python. Реализаций уже тысячи, но почти все они с использованием библиотеки Scapy и пары методов. Возможно данную библиотеку использовать эффективнее, не спорю, но мне было интересно реализовать самому с помощью сокетов и я бы хотел поведать читателям о том, как это делается.

Предполагается, что Вы уже знакомы с тем, как работает ARP-протокол и его недостатком, если нет, то советую прочитать вот эту статью.

Я не являюсь высококвалифицированным специалистом Информационной Безопасности, поэтому прошу тапками не кидать, а любые неточности оговорить в комментариях.
Читать дальше →
Всего голосов 24: ↑24 и ↓0+24
Комментарии4

5 заметок для новоиспеченного менеджера

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров5.4K
Специально для студентов курса «Team Lead 2.0» подготовили небольшой полезный материал. Приятного прочтения.



Вот вас повысили до тимлида или даже до Project менеджера, вы пришли домой и невероятно рады новой должности. Вечером вы лежите в кровати, пытаетесь уснуть, но в душе радуетесь новым открывшимся перспективам. Однако что-то еще вас тревожит. Теперь среди ваших коллег по цеху – вы главный, поскольку вы лучше всех разбираетесь в той или иной области, помогали другим и участвовали в принятии важных решений или по любой другой достойной причине вас сделали «главным». В этот момент происходит самая важная профессиональная трансформация, перед вами новая гигантская область, которой предстоит овладеть — менеджмент. Как себя вести? Завтра и каждый день после этого? Что вас ждет?
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑18 и ↓3+15
Комментарии1

Работа не волк, часть 1. Поиск работы: 9 кругов HR-a

Время на прочтение16 мин
Количество просмотров69K
Поиск работы вызывает неприятные тревожно-азартные ощущения и у вчерашнего студента, и у профессионала с годами опыта за плечами. Это не признак неуверенности в себе, это проблема всей отрасли поиска персонала: мы идём на собеседование и понимаем, что не всё может зависеть от профессионализма, что кому-то не понравятся наши софт-скиллы или внешний вид, кто-то упрется в вопрос о причинах ухода с предыдущего места. На Хабре может выйти 200 статей-обращений к HR-службами IT-компаний, где сами соискатели будут с пеной у рта рассказывать, как с ними (нами!) нужно разговаривать, как оценивать, но на первой встрече с будущим работодателем вам всё равно подсунут психологический тест, зададут странные вопросы и посмотрят на вас, как будто вы уже что-то нарушили и идёте в компанию, чтобы порушить устои и корпоративную культуру. Поэтому мы не будем рассказывать компаниям, в чём они не правы — мы расскажем вам, как с этим жить. 


Это первая часть нашего нового цикла «Работа не волк», который будет состоять из пяти частей, каждая из которых раскрывает важнейшие аспекты, связанные с трудоустройством. Как и в случае с циклом про образование, статьи будут субъективными, честными и основанными на обширной экспертизе. Вот что вас ждёт:

Часть 1. Поиск работы: источники, резюме, собеседование с HR
Часть 2. Устройство и адаптация: собеседуем с боссом, проходим испытательный срок с ветерком
Часть 3. Работа в роли новичка: рост в компании
Часть 4. Работа в роли опытного сотрудника: как не перегореть
Часть 5. Увольнение: я ухожу красиво
Читать дальше →
Всего голосов 52: ↑45 и ↓7+38
Комментарии37
1

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность