​​У меня есть страх даже подачи резюме в компанию мечты, потому что считаю, что еще не до конца подготовлен.

Многим IT специалистам страшно даже выслать резюме, кажется что есть всего один шанс попасть в компанию мечты, скорей всего это обусловлено тем что каждый программист хорошо знает что программирование, это огромный объем информации, даже то что казалось бы знаешь хорошо, но все равно сомнения, вдруг зададут вопрос на который я не смогу дать ответ.

Что же на самом деле? Вопросы вам задавать будут тоже люди и эти люди прекрасно понимают что невозможно объять необъятное, это просто практически нереально досконально изучить любой язык программирования.

Есть методы побороть страх перед собеседованием:
1. Понять и принять что шансов на самом деле гораздо больше чем один.
2. Постоянно посещать собеседования и совсем не важно, хотите вы работать в той компании после собеседования или нет.
3. Максимально расслабиться на ( тренировочном) собеседование, возможно попробовать примерить маску веселого парня)
4. Выпишите для себя 10-20 вопросов на какие вы затрудняетесь ответить.
На самом деле вариантов прокачать себя для собеседования очень много но не стоит зацикливаться на этом занятие.
Несколько смешных собеседований.

Состоялся релиз Ubuntu 20.10 с полной поддержкой Raspberry

PiUbuntu 20.10 впервые предлагает официальный рабочий стол и серверные сборки, доступные для Raspberry Pi
На днях на странице загрузки Ubuntu появился дистрибутив Ubuntu 20.10 «‎Groovy Gorilla»‎. Его поддержка будет осуществляться до июля 2021 года. Новые образы созданы в следующих редакциях: Ubuntu, Ubuntu Server, Lubuntu, Kubuntu, Ubuntu Mate, Ubuntu Budgie, Ubuntu Studio, Xubuntu и UbuntuKylin (редакция для Китая).

Кроме того, впервые в день появления релиза Ubuntu разработчики выложили и специализированный релиз для Raspberry Pi. Причем это полноценный десктопный дистрибутив, а не серверная версия с оболочкой, как в случае предыдущих версий. В общем, теперь с «‎малинкой» Ubuntu работает из коробки.

Автор: Ян Гарланд
Название: Изучаем программирование на примере Minecraft

Эта забавная и познавательная книга познакомит детей с захватывающим миром программирования с помощью их любимой игры Minecraft. Знакомые персонажи и сюжеты сделают обучение интересным, а яркие иллюстрации помогут с легкостью разобраться даже в самых сложных заданиях. Вы узнаете о циклах, переменных и функциях и, конечно же, научитесь их применять. Каждый ребенок найдет что-то интересное для себя – будь то создание сайта Стива или анимация крипера. Вас ждет по-настоящему удивительное путешествие в мир программирования. И начинается оно прямо сейчас!

Разработчик на ремоуте: как искать работу на биржах, и кому это подойдёт?
Поработать с зарубежными заказчиками хочется, а переезжать в другую страну и сталкиваться со всеми трудностями релокейта — нет.
Что делать? Вариант — искать проекты на удалёнке из той страны, где вы живёте. На прошлый вебинар мы пригласили Дмитрия Рязанцева, ведущего Android-разработчика: последние пять лет он путешествует и работает в режиме ремоут, например, с Emirates и Crowdservice. Расспросили его про поиск проектов на бирже Toptal, плюсы, минусы и подводные камни удалённой работы. Ответы Дмитрия на вопросы — в сегодняшней статье.

Использование функции enumerate()
#Python
Функция enumerate() добавляет счетчик в итерируемый объект, в котором используется метод iter , возвращающий итератор. Он может принимать последовательные значения индекса, начиная с нуля. И выдаёт ошибку IndexError, когда индексы больше недействительны.

Типичный пример использования функции enumerate() — создание цикла по списку с отслеживанием индекса. Для этого можно использовать переменную в качестве счетчика. Но функция enumerate() позволяет сделать то же самое намного удобнее.

# First prepare a list of strings
subjects = ('Python', 'Coding', 'Tips')
for i, subject in enumerate(subjects):
 print(i, subject)

# Output:
0 Python
1 Coding 
2 Tips

​Какие продвинутые навыки стоит освоить Data Science специалистам?
27 октября в 20:00 (мск) приглашаем познакомиться с онлайн-курсом "Machine Learning. Продвинутый курс".

Преподаватель Дмитрий Сергеев представит программу, расскажет, как организована практика и ответит на ваши вопросы о карьере Data Science.
Вебинар предназначен для практикующих Data Science специалистов, желающих повысить свой профессиональный уровень до Middle/Senior. Интересно, как можно продвинуться в Data Science?
Тогда регистрируйтесь, чтобы не пропустить, и приходите: https://otus.pw/2tj0/

​​Bracket Pair Colorizer 2
Это расширение позволяет идентифицировать совпадающие скобки по цвету. Пользователь может определить, какие токены должны соответствовать и какие цвета использовать.
Скриншот👇

Проверьте свои знания по data science.

Что такое жизненный цикл проекта в области data science?

Функции, поддерживающие только именованные аргументы (kwargs)
#Python
Для того чтобы при использовании некоей функции сделать так, чтобы ей можно было бы передавать только именованные аргументы, можно поступить следующим образом:

def test(*, a, b):
 pass

test("value for a", "value for b") # TypeError: test() takes 0 positional arguments...
test(a="value", b="value 2") # А так - работает...

Это может быть полезно для того, чтобы улучшить понятность кода. Как видите, наша задача легко решается при помощи использования аргумента * перед списком именованных аргументов. Здесь, что вполне очевидно, можно использовать и позиционные аргументы — в том случае, если поместить их до аргумента *.

Новая востребованная профессия - онтоинженер

Развитие современных технологий влечет за собой появление новых профессий. Специальность онтоинженер является одной из них. Профессия молодая, но ее представители уже востребованы в различных сферах. Люди, которые решили выбрать это направление, являются великолепными лингвистами, программистами, разностороннее развитыми личностями, имеющими склонности к точным наукам. Профессия появилась на стыке программирования, лингвистики, информационных технологий, работать в этой сфере смогут люди, имеющие высшее образование.

Создание объектов, поддерживающих выражение with
#Python

Все знают о том, как, например, открыть файл, или, возможно, как установить блокировку с использованием оператора with. Но можно ли самостоятельно реализовать механизм управления блокировками? Да, это вполне реально. Протокол управления контекстом исполнения реализуется с использованием методов enter и exit:

class Connection:
 def __init__(self):
 ...

 def __enter__(self):
 # Инициализируем соединение...

 def __exit__(self, type, value, traceback):
 # Закрываем соединение...

with Connection() as c:
 # __enter__() executes
 ...
 # conn.__exit__() executes

Это — наиболее распространённый способ реализации возможностей менеджера контекста в Python, но то же самое можно сделать и проще:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def tag(name):
 print(f"<{name}>")
 yield
 print(f"</{name}>")

with tag("h1"):
 print("This is Title.")

Здесь протокол управления контекстом реализован с использованием декоратора contextmanager. Первая часть функции tag (до yield) выполняется при входе в блок with. Затем выполняется сам этот блок, а после этого выполняется оставшаяся часть функции tag.

Для чего нужны списки в Python?
#Python
Списки в Python — одна из 4 структур данных, предназначенных для работы с итерируемыми объектами. Представим, что нам нужно написать скрипт, который проверяет, является ли модель машины производства компании Tesla. Код будет выглядеть следующим образом:
# Объявим переменную, содержащую список всех моделей машин tesla_models = ['Model S', 'Model 3', 'Model X', 'Model Y'] # Название машины - это строка. Строки объявляются в двойных (") или одинарных (') кавычках # Проверем, производит ли Tesla модель AMG GT 4 door. содержащую список всех моделей машин print('AMG GT 4 door' in tesla_models) # Выведет False (Ложь). Эту модель производит Mercedes-Benz # А Model 3 – флагманская модель Tesla print('Model 3' in tesla_models) # Выведет True (Истина) # Значения регистрозависимы — Model Y не одно и то же, что и model y print('model y' in tesla_models) # Выведет False

Что изображено на этом ⬆️графике? Выберете верное утверждение.

1 января 2017 года у продукта было чуть больше 5 миллионов пользователей. - 79
👍👍👍👍👍👍👍👍 83%
3 марта 2015 года у продукта было менее 1 миллиона пользователей. - 5
👍 5%
Отметка в 15 миллионов пользователей продукта будет достигнута к 1 января 2018 года. - 11
👍👍 12%
👥 95 человек уже проголосовало.

Анализ данных социальных сетей: подходы и методы

Социальные сети являются хорошим источником данных и важно уметь эффективно работать с этим данными. Рассмотрим несколько особенностей и подходов работы с данными социальных сетей.
Стоит отметить, что существует отдельное направление — Social Mining. Это применение методов и алгоритмов data mining для поиска и обнаружения зависимостей и знаний в социальных сетях (или тех областях знаний, где данные можно представить в виде сетей/графов). Области применения достаточно широки.
В общем случае, почти все практические задачи анализа данных соцсетей сводятся к следующим базовым:
1. Анализ инфопотоков, структуры и метрик социальной сети
2. Анализ тональности сообщений (эмоциональной окраски)
3. Анализ и извлечение тем (о чем пишут в соцсетях)
4. Анализ изображений
Часто встречаются и комбинации этих задач.

​​Метод главных компонент (PCA)/SVD
#algorithms
Это один из основных алгоритмов машинного обучения. Позволяет уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Применяется во многих областях, таких как распознавание объектов, компьютерное зрение, сжатие данных и т. п. Вычисление главных компонент сводится к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных или к сингулярному разложению матрицы данных.
SVD — это способ вычисления упорядоченных компонентов.

​Хочешь освоить востребованную и высокооплачиваемую IT-профессию? Попробуй свои силы в Java-разработке!

Пройди бесплатный интенсив и напиши свою первую программу: https://clc.am/j96EpA.

За три дня ты:

👉 получишь базовые навыки программирования на Java;
👉 поймёшь на практике, как устроена работа Java-разработчика;
👉 напишешь программу для мониторинга активности рабочего стола.

Полезными навыками и лайфхаками поделится разработчик с опытом более 15 лет, директор центра SymbioWay, который находит IT-специалистов для крупнейших компаний России — Даниил Пилипенко.

🎁 Всех участников ждут подарки от издательства «МИФ», а авторов трёх лучших проектов — гранты на обучение в онлайн-университете Skillbox!

​​Метод наименьших квадратов
#algorithms
Метод наименьших квадратов — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных.
Он может использоваться для "решения" переопределенных систем уравнений (когда количество уравнений превышает количество неизвестных), для поиска решения в случае обычных (не переопределенных) нелинейных систем уравнений, а также для аппроксимации точечных значений некоторой функции.
Используйте этот алгоритм, чтобы соответствовать простым кривым/регрессии.
Полезные ссылки:
numpy.linalg.lstsq
numpy.polyfit

Сингулярность, которую мы заслужили

Технологическая сингулярность, которую Вернор Виндж предсказывал в 1993 году, происходит прямо сейчас. В своём манифесте Виндж предложил тогда несколько вероятных сценариев того, как этот фазовый переход разумности землян мог бы состояться где-то между 2005 и 2030 годами, но подчеркнул, что детальные прогнозы тут невозможны. Они и не сбылись. Что сбывается сейчас, так это главная идея: когда в игру войдут созданные нами сверхчеловеческие существа – мы быстро и навсегда утратим не только возможность управлять событиями, но даже принципиальную способность понять новые правила.

​​Снижение размерности
#algorithms
Этот термин легко понять интуитивно. Есть набор данных и нужно уменьшить количество его измерений. В Data Science под этим подразумевается количество переменных признаков.
Куб представляет набор данных, имеет три измерения и содержит 1000 точек. Конечно, при современных вычислительных мощностях таким количеством никого не напугать, но когда это число начнёт расти, могут появиться проблемы. Однако, если посмотреть на данные с двухмерной точки зрения, можно увидеть, что с такого угла легко разделить все цвета. С помощью снижения размерности можно спроецировать 3D-данные на 2D-плоскость, что эффективно снижает количество точек для вычисления до 100 единиц.
Снизить размерность также можно с помощью отбрасывания маловажных признаков. Например, после изучения набора данных было выявлено, что из 10 признаков 7 сильно коррелируют с выходом, а остальные 3 — нет. Значит, 3 этих признака не стоят траты ресурсов на них и их можно исключить без вреда для выхода.
Наиболее распространённый метод для снижения размерности — метод главных компонент (PCA), который создаёт векторные представления признаков, тем самым показывая их связь с выходом. PCA можно использовать для обоих вариантов снижения размерности, описанных выше.

Смешные собеседования: истории ИТ-рекрутеров

Невольный свидетель
Проводила собеседование с кандидатом по видеосвязи. На заднем плане был виден очень большой полированный шкаф времен СССР. Общение шло хорошо, кандидат был очень вежливый. В какой-то момент в комнату зашел дедуля, открыл шкаф и начал перебирать в нём вещи. Кандидат при этом ничего не мог сделать и продолжил рассказывать о своем опыте как ни в чем не бывало. Дедуля достал вещи, посмотрел в экран и удалился. По итогу интервью знала не только чего хочет мой кандидат, но и видела всё, что у них в шкафу хранится, а также частично познакомилась с его семьей.