👇Для тех, кто ценит своё время, мы сделали подборку лучших приложений для тайм-менджмента. Сегодня расскажем о 5 из них.


📋Trello
Одно из самых популярных приложений для проектной работы. В нём вы можете создавать виртуальные доски для себя и своей команды. На каждой доске есть колонки с карточками, куда можно добавить участников, цветные метки, дедлайны и прикрепить вложения. А чтобы никто ничего не забыл, Trello периодически напоминает пользователям об их задачах.
Доступно для iOS, Android, имеет десктопную версию.

⏱RescueTime
RescueTime засекает время, которое пользователь уделяет разным программам и сайтам. Так вы сможете лучше узнать свои рабочие привычки и поймёте, на что тратите больше всего ресурсов. В случаях, когда нужно будет сфокусироваться на конкретной задаче, RescueTime заблокирует часто отвлекающие вас источники информации.
Доступно для iOS, Android, имеет десктопную версию.

🔎Toggl
Как и RescueTime, Toggl следит за тем, как человек распоряжается своим временем. Это приложение — отличный помощник руководителя проекта, который хочет знать, чем заняты его сотрудники. Если пригласить команду в Toggl, программа покажет, где и сколько минут провёл каждый пользователь.
Доступно для iOS, Android, имеет десктопную версию.

💭MindNode
Майндмэп или диаграмма связей — превосходный способ зафиксировать и упорядочить разные идеи. Чтобы сэкономить ваше время, разработчики MindNode создали удобное приложение с готовыми шаблонами таких диаграмм.
Доступно для iOS, имеет десктопную версию.

⏳Focus Keeper
Принцип работы Focus Keeper основан на технике Pomodoro. Приложение помогает структурировать список задач, а также составить график работы и отдыха. Focus Keeper предназначен для людей, которые страдают от прокрастинации или не могут справиться с большим объёмом задач.
Доступно для iOS, Android, имеет десктопную версию.

#тайм_менеджмент

Машинам не нужна нравственность.
#Книганедели

«“Закладывание ценностей” — та самая ошибка, которой я призываю избегать, потому что идеально правильно усвоить ценности (или предпочтения) невероятно трудно, а их неправильное усвоение грозит катастрофой», — пишет Стюарт Рассел в книге «Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект», вышедшей на днях в издательстве «Альпина нон-фикшн».

Это идет вразрез с популярными веяниями в этике искусственного интеллекта. Но так же и действия ИИ могут пойти вразрез с целями человечества, если мы будем учить его метафизической нравственности, а не прямому следованию человеческим предпочтениям, считает Рассел, профессор теории вычислительных машин и систем Калифорнийского университета в Беркли.

#Видеонедели

Science!
Появилась возможность анимировать изображения с помощью уравнений Эйлера для движения жидкости. Авторы обещали выпустить код в ближайшее время.

А пока — посмотрите, как это делается, и что получается на выходе.

Есть хороший чек-лист для тех, кто хочет работать в Data Science и пытается понять, хватает ли ему для этого компетенции. Каждую неделю будем рассказывать вам о нескольких пунктах, а пока — сохраните к себе и отмечайте всё, в чем уже разобрались😉

Кстати, всему этому мы учим на наших курсах😇
#checklist

Делаем дистанционное образование лучше и доступнее 😉

Переход на удаленное обучение многим дался нелегко. Поэтому SkillFactory стала частью проекта, который поможет школьникам, студентам и вообще всем использовать онлайн-возможности и получать нужные знания. Уже сейчас можно записаться на бесплатные курсы по
🔹 Python
🔹 дизайну (школа Contented).

Также мы регулярно проводим открытые вебинары по программированию, обработке и аналитике данных. Но все это только часть большой истории, запущенной Mail.ru Group при поддержке Минпросвещения.

Подробнее читайте здесь

Декабрь можно смело назвать месяцем итогов. :) Вот и мы тут решили проанализировать рейтинги популярности языков программирования. Как менялась популярность ЯП и какие языки в 2020 году считаются топовыми, читайте в этой статье.
https://amp.gs/oGYz

Что интересного произошло на этой неделе? Подборка интересных новостей от нашего медиа «Больше, чем данные».

Изобретение NVIDIA Research позволит имитировать редкие произведения искусства
https://amp.gs/okLA

Создан инструмент для восстановления пикселизированного текста. Возможно, скоро нужно будет менять методы скрытия информации в документах
https://amp.gs/okLq

Стало известно об одном китайском приложении для глобальной слежки
https://amp.gs/okLs

Искусственный интеллект изучает историю жизни на Земле
https://amp.gs/okLi

В очередном #видеонедели Бернард Марр, специалист по вопросам цифровой трансформации и интеллектуального использования данных в бизнесе, рассказывает об одной норвежской компании, занимающейся ловлей лосося. Ничего особенного, просто компания использует систему распознавания лиц… рыб. Очаровательно, да?🙂
⠀
Компания внедрила в производственный процесс машинное зрение, потоковую передачу данных и 5G. Все это сделано для мониторинга рыбы в режиме реального времени. Таким образом удается выявлять болезни на ранней стадии, автоматизируют систему кормления, чтобы рыба соответствовала нормам.
⠀
С какими необычными случаями использования Data Science в производстве встречали вы?

Больше информации — на видео

Данные — это хорошо. Правильно упакованные данные — это прекрасно!

Но как различать эти субъективные «плохо» и «хорошо»?
Специалисты судят о данных по вполне понятным девяти характеристикам. Ведущий исследователь данных крупного российского банка Георгий Власов рассказывает про эти характеристики. В статье много наглядных примеров хорошей и плохой упаковки Google, Ozon и Росстата.

Чем занимается Data Engineer и в чем его отличие от Data Scientist?

🤔Представьте ситуацию:
Шаг 1. В компанию приходит Data Scientist, его задача — на основе имеющихся данных построить модель машинного обучения для расчета стоимости елочных игрушек.
Шаг 2. Вскоре Data Scientist понимает, что 90% рабочего времени занимает не построение модели, а сбор и подготовка данных.
Шаг 3. Так появляется необходимость в новом специалисте — Data Engineer.

Data Engineer разрабатывает, тестирует и поддерживают инфраструктуру, без которой работа с данными невозможна. Он же приводит собранные данные в должный вид для дата-сайентистов и бизнес-аналитиков.

После настройки всех процессов Data Scientist может спокойно приступать к работе: создать и обучить модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей — чтобы в итоге совершить прорыв на рынке шариков и гирлянд (ну или просто ощутимо поднять продажи за счет грамотной ценовой политики).
Наш курс «Data Engineer с нуля» ориентирован как на новичков, так и на тех, кто хочет систематизировать и расширить свои знания.

Курс можно найти на здесь

Итак, вы захотели самостоятельно изучить Data Science. Что теперь делать? Сосредоточиться сначала на программировании или статистике? Как и где учить? Систематизация своего учебного процесса — непростая задача для новичка.

Держите гайд для будущих дата-сайентистов, который поможет разобраться, с чего же начинать.

Сегодня вечером Юпитер и Сатурн соединятся на небосводе впервые за 794 года и будут видны невооруженным глазом как яркая двойная звезда. Правда, только если повезет с безоблачной погодой. Не пропустите: следующего сближения ждать придется не настолько долго, но все же до 2080 года далеко.

❓Как вообще астрономы вычисляют траектории движения небесных тел? К сожалению, строгих формул не существует — слишком сложно учесть взаимное влияние планет, смещение центра тяжести Солнечной системы и т. д.

Поэтому главный инструмент ученых — наблюдение. Они согласовывают с обсерваторией дату и время использования телескопа и в назначенный день собирают данные.

Представляете, о каких объемах данных идет речь? Ну, например, обсерватория имени Веры Рубин в Чили за ночь собирает 20 терабайт информации. Это 769 Википедий (и еще останется). А когда запустят крупнейший в мире радиоинтерферометр Square Kilometre Array, он сможет предоставлять до 2 петабайт в день к 2028 году. Вот это настоящая Big Data!

⏱Простите, мы опять отвлеклись на наши любимые большие данные. Вернемся к небесным телам: явление будет не очень продолжительным, наблюдать его можно с 16:20 по Москве на протяжении двух часов, а лучший момент — в 17:30. Планеты покажутся на юго-западе, недалеко от того участка неба, где заходит солнце.

Самоконтролирующийся и самокорректирующийся код. Что может звучать слаще для программиста? В очередном #видео недели смотрите о способе кодирования, предложенном Ричардом Хэммингом еще в 1950 году.
Его алгоритм построен для работы в бинарной системе счисления и способен самостоятельно исправлять одиночную ошибку в одном бите слова и находить двойную.
Все благодаря встраиванию контрольных бит. Они добавляются к каждому «слову», делая в нем сумму единиц четной. Эта сумма считается дважды: до передачи данных и после. По ней и определяют наличие одиночной ошибки. Причем, с такой точностью, что алгоритм в состоянии ее самостоятельно исправить.
Код Хэмминга — не анахронизм, его применение пусть и узконаправленно, но эффективно. О плюсах и минусах алгоритма — на видео.

XXI век — это эпоха симбиоза дисциплин: биохимия, биоинформатика, нейроэкономика и другие. Стык программирования и медицины — в их числе.
Нейросети в данном случае работают не как замена специалиста, а как помощник в диагностировании: по УЗИ, КТ и даже по обычным фотографиям.

Каких успехов в этом добились Skinive, DeepGestalt, Canon и другие — в нашем материале

Привет!
Сегодня, в 19:00(Мск), в прямом эфире разберем, что такое личный бренд разработчика.

→ Кому и зачем надо его прокачивать?
→ Расскажем поэтапно, как создавать личный бренд?
→ Ответим на вопросы, как личный бренд повлияет на трудоустройство, развитие карьеры и поиск заказов на фрилансе
→ Поговорим об обратной стороне «славы» (если она есть :))

Бесплатная регистрация здесь