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

Рекомендации дает Юля Пушкина — в SkillFactory она возглавляет карьерный центр, который готовит наших студентов к трудоустройству.

#советуем

1️⃣ Придерживайтесь структуры резюме:
— должность;
— опыт работы;
— ключевые навыки;
— образование (название учебного заведения полностью);
— дополнительное образование (только те курсы и сертификаты, которые имеют отношение к вакансии);
— блок «Обо мне» — несколько фраз о том, в чем состоит ваш профессиональный интерес, какие компании и проекты вас привлекают и какими уникальными компетенциями вы обладаете.

2️⃣ Если вы решили указать уровень ожидаемой зарплаты — изучите рынок, проанализируйте предложения по аналогичным должностям. Если ваши ожидания выше среднего, будьте готовы их обосновать.

3️⃣ Ответственно отнеситесь к блоку «Ключевые компетенции». В нем опишите стек технологий, которыми владеете. Не упоминайте того, что не имеет отношения к вакансии.

4️⃣ Помните, что в резюме должна прослеживаться логика карьерного пути. Показывая свой бэкграунд, постарайтесь найти взаимосвязи между тем, чем вы занимались раньше, и вашей новой профессией.

5️⃣ Опишите свои soft skills. Это не философия, а новая реальность. Вы можете быть выдающимся профессионалом, но если не владеете навыками «командной игры», ваши шансы получить оффер стремятся к нулю. Не говорите о банальных качествах вроде стрессоустойчивости и быстрой обучаемости. Подумайте, какими свойствами нужно обладать, чтобы быть эффективным в профессии. Например:
— межличностное общение, умения слушать и слышать собеседника, задавать вопросы, аргументировать точку зрения;
— межкультурная коммуникация, способность находить общий язык (в прямом и переносном смыслах) с представителями разных стран;
— эмоциональная компетентность — как понимание эмоций собеседника, так и управление своими;
— лидерские качества, умения руководить командой, контролировать и давать обратную связь, делегировать;
— управление собственной эффективностью.

6️⃣ Проведите внутренний аудит компетенций. Не приписывайте себе того, чем пока не обладаете — это с высокой вероятностью «всплывет» на следующих этапах конкурса.

7️⃣ Обязательно пишите сопроводительные письма. Они не дублируют резюме, а отвечают на вопросы: по каким причинам вам интересна вакансия, почему вы подходите на эту роль, чем выделяетесь среди других кандидатов.

Слишком много репозиториев, где хранятся полезные и классные штуки — поэтому легко пропустить самое нужное.

📝Сделали для вас подборку популярных репозиториев GitHub, которые высоко оценили в IT-сообществе

Конец года и без итогов? Как бы не так!
Вот вам итоги, причем не просто года, а сразу десятилетия — 10 ключевых технологий по версии нашей команды.

Привет! У нас новость: мы запустили партнерскую программу SkillFactory, и теперь вы можете зарабатывать вместе с нами (а мы — вместе с вами🙂). Подключайтесь прямо сейчас, ведь только для новых партнеров, присоединившихся в декабре и январе, до 28.02.2021 действует повышенная ставка — 18% от продаж наших курсов.

Как это работает: вы рассказываете о нас своей аудитории → люди покупают наши курсы → мы выплачиваем вам процент с продаж.

Шаг 1. Подайте заявку на участие в программе и получите все, что нужно для старта:
— рекламные материалы для размещения на ваших площадках
— уникальную реферальную ссылку
— доступ к статистике, где вы сможете наблюдать за продажами
— поддержку персонального менеджера

Шаг 2. Рекламируйте нас в своих блогах, каналах, на сайтах и любых других ресурсах. Вот почему вы можете рассчитывать на хорошие продажи наших продуктов:
— у нас сильный бренд на рынке онлайн-образования, SkillFactory — партнер Mail.ru Group, резидент Сколково, участник EdTech-рейтингов РБК
— мы обучаем самым востребованным профессиям в сферах Data Science, аналитики данных, программирования и готовим к трудоустройству

Шаг 3. Получайте от 15% с каждой продажи наших онлайн-курсов, цена которых достигает 150 000 ₽. Срок выплат партнерам — через 14 дней после совершенной продажи.

Давайте зарабатывать вместе!

Присоединиться к партнерской программе SkillFactory:
https://amp.gs/oWAF

Мы не просто так оставили #видеонедели на самый вечер. Нашли для вас видеоретроспективу того, как сильно нейросети развились в 2020 году.

Там все, от небольших развлекательных начинаний до серьезных проектов масштаба Google.

https://youtu.be/tccurlWtDrY

На что уходит время дата-сайентиста? Сделали наглядную диаграмму 🙂

Об этом и о других особенностях рынка труда для дата-сайентиста рассказываем здесь:
https://amp.gs/ooLt

Без лишних слов: пусть в наступающем году реализуются все ваши планы!

Команда SkillFactory желает вам роста и хороших праздников!

Python не просто останется в топе еще много лет, но и поднимется по позициям. Если мы говорим о России, то это во многом обусловлено экономическими факторами. Люди поняли, что их профессии уже не такие нужные, да и денег приносят не так много.

Поэтому многие начинают штурмовать IT-сферу и изучать программирование. А Python имеет очень низкий порог входа из-за простоты синтаксиса и, конечно же, сахара. Python позволяет написать рабочий прототип скрипта с помощью нескольких десятков строк кода, в отличие от других языков, где будет уже сотня-другая. Тем самым разработка на Python гораздо быстрее. А для многих компаний нужно быть первыми, чтобы не потеряться на рынке.