Удивительно, но я не нашёл перевода весьма сильной концепции Дядюшки Боба -- Transformation Priority Premise (TPP) аж 7-летней давности. Может в какой его книге есть?

https://blog.cleancoder.com/uncle-bob/2013/05/27/TheTransformationPriorityPremise.html

К коду можно применять рефакторинг (который меняет форму, не затрагивая содержания), а можно -- трансформации (которые меняют "локальные" содержания, не меняя общее поведение). В случае и рефакторинга, и трансформации мы улучшаем код, делая его чище, понятнее, выразительнее, только делаем это качественно разными способами.

Дядюшка Боб ввёл трансформации в контексте его любимой TDD (разработка, управляемая тестированием), по мантре "чем более конкретны тесты, тем более общим получается код". Идея, что, применяя к коду последовательность трансформаций, мы получаем всё более и более общую (универсальную) систему.

Дядюшка Боб предложил очень красивое правило: любое изменение вашего кода должно быть либо преобразованием его поведения из специфического в более общее, либо рефакторингом.

То есть, новая схема TDD, расширяющая оригинал "красный/зелёный/рефакторинг":

упавший тест => трансформация => пройденный тест => рефакторинг => пройденный тест

Трансформации из верхней части списка более просты и менее рискованны, а главное, что они более предпочтительны. Например, лучше превратить константу в переменную, или скалярную переменную в массив, чем добавлять оператор if.

Ещё тогда Дядюшка Боб говорил, что "the sequence of tests, transformations, and refactorings may just be a formal proof of correctness."

Список трансформаций

Тренды цифровизации и в ближайшее, и в отдалённое время, таковы, что продолжит быстро автоматизироваться всё больше и больше традиционных «работ». Огромный вклад в это всё вносит пока ещё сильно недооценённое машинное обучение, и на самом деле уже и высококвалифицированные «знаниевые» специалисты – айтишники, программисты, врачи, учителя, финансовые аналитики и т. д. и т. п. находятся под совершенно реальной угрозой быть заменёнными софтом.

Мы живём в эпоху машинного обучения и data science.

И упущение скилла Data Science, не говоря уже об AI/ML, может стать самой дорогостоящей ошибкой в вашей карьере.

Независимо от того, в какой области программирования вы специализируетесь.

Помните (скорее всего, нет))), как Билл Гейтс едва не прое… всю свою Microsoft, отказываясь верить в перспективы интернета в эпоху его зарождения? И до сих пор расплачивается тем, что ни один из микрософтовских браузеров так и не взлетел, а попытки его пропихнуть насильно, когда уже появились сильные конкуренты, привели к тому, что кривейший IE возненавидели почти все, а судебное разбирательство тянулось до 2000-го года, и Microsoft была вдобавок признана виновной в монополизме.

По моей методике 1-2-4-8 (всегда есть что-то одно самое-самое важное, что надо изучить в первую очередь), чтобы войти в DS, прежде всего надо изучить библиотеку NumPy.

https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html
https://habr.com/ru/post/352678/

Набор ноутбуков по NumPy (без подсказок -- с подсказками -- с решениями)
https://github.com/rougier/numpy-100

В идеале лучше сделать все 100 задачек:)

Ну, с Всемирным днём логики! :) 💥💥💥
Матлогика, формальная философия и теории типов из computer science — всё это одно.
Программист, кодирующий некоторую модель мира с помощью, например, классов ООП, по сути занимается формальным кодированием некоторого наблюдаемого феномена.
Причём этот процесс двойственный: получающаяся модель определяет как внешнее, так и внутреннее — выражает уровень, силу рационального мышления самого кодировщика.
Базовый ранг, когда разработчика действительно можно считать зародышем Программиста — когда он способен представить любую свою модель в системе типов MLTT.
Ну и он становится формальным философом-джуниором, если например научился использовать h-уровни в HoTT.

Либа Pandas -- второй из трёх must have-навыков DS, который нужен каждому датасайентисту. А на самом деле data science -- уже абсолютно обязательный скилл любого уважающего себя программиста, игнорирование которого может стоить вам всей карьеры.

Ноутбуки (есть также с решениями как и для NumPy), там же ссылочки на быстрые старты, хорошо всё прописано
https://github.com/ajcr/100-pandas-puzzles

Ещё можно посмотреть
https://github.com/guipsamora/pandas_exercises

Сэнсей рассказал историю годичной давности -- точнее, её результат. Пригласили его помочь сделать сервис, который должен быть очень устойчивым, падение катастрофично для всей системы, но в команде кодили традиционно с багами в продакшене, и тимлид очень боялся вообще даже начинать разработку :)

На первый экспериментальный деплой в прод давалось 6-9 месяцев от начала разработки, и с максимальной страховкой в случае чего сразу откатиться обратно.

Сэнсей обучил двух тамошних ребят TLA+, как писать формальные пруфы и потом искать баги, и начал гонять по процессу до тех пор, пока что-то ошибочное фиксилось. А когда всё устаканилось, выгон из TLA+ модельки в java код оказался тривиальным (по чек-листу пройти фактически).

Результат был сразу задеплоен в прод, заработал без ошибок и работает норм и сейчас.

Процесс занял 4 месяца против 6-9, причём с учётом времени на обучение и дополнительное развёртывание очень детального мониторинга сервиса.

Сервис ни разу не падал, а весь суппорт для него сводился лишь к эпизодическому тюнингу параметров, которые уже были определены как нуждающиеся в настройке исходно, в ходе построения модели TLA+.

Особо радует, что такие практики никогда не станут мэйнстримом просто из-за традиционного тотального ИТ-бардака, поэтому даже в такой небольшой и специфичной нише легко находятся умные клиенты готовые очень хорошо платить за качество.

Заключительная из трёх базовых технологий в data science (скилл, который сегодня надо знать абсолютно любому программисту), это Matplotlib (графики).
https://matplotlib.org/tutorials/index.html
https://github.com/rougier/matplotlib-tutorial
https://www.kaggle.com/leonlxy/matplotlib-tutorial-with-exercises-1
https://www.kaggle.com/leonlxy/matplotlib-tutorial-with-exercises-2
https://www.w3resource.com/graphics/matplotlib/

Отличная заметка
https://habr.com/ru/post/538356/
«Какие навыки стоит прокачать программисту в 2021 году чтобы зарабатывать больше»

Не хотел сперва тратить время, был уверен, что будет что-то в духе «питон java датасайнс …», но заглянул таки – очень всё верно!

1. (Разговорный) английский язык
2. Самопрезентация
3. Понимание финансов
4. Самоорганизация

«чтобы зарабатывать больше» -- совершенно точно никто вам больше платить не будет, если вы изучите новый фреймворк, а вот если пройдёте хороший тренинг по переговорам о зарплате и карьерному росту и сразу примените изученное там к своей жизни, то и с текущими хард-скиллами сможете получать гораздо больше.

В мой любимый прувер Lean, на котором я изучаю практику в HoTT, искусственный интеллект впервые сделал успешный пуллреквест! В частности, добавил два небольших пруфа в mathlib решателя.
https://github.com/leanprover-community/mathlib/pull/5796
Единственное, что немного омрачает -- AI этот не символьный, а увы, на базе GPT. Вот он:
https://github.com/jesse-michael-han/lean-gptf

Пичаль, что он натренирован с помощью закрытого OpenAI API, и сообщества, имеющие доступ к подобным ресурсам, будут получать огромное интеллектуальное преимущество перед всем остальным миром. А сегодня, оценки ACM/IEEE, преимущество в подобных исследованиях буквально в 9-12 месяцев может стать несокращаемым в принципе.
Сериал neXt хоть и шаблонный, но очень наглядный в эту тему.

Разве это не парадокс?

Я не стал богатым, всю жизнь программируя....

Но моё финансовое положение существенно улучшилось, когда я занялся ИТ-предпринимательством.

Все мои друзья, которые никогда не начинали свой бизнес, до сих пор застряли в своей работе по программированию.....

в надежде получить повышение зарплаты...
в надежде получить новую должность....
надеясь заслужить достаточную пенсию.....
в надежде уйти на пенсию в 65 с достаточным количеством денег на банковском счету.....

Они никогда не пытались построить бизнес. Навсегда застряли в крысиных бегах. Бегах не из фильма, а из книг Кийосаки, к которому бедолаги с копеечным доходом относятся скептически.

Программисту НИКОГДА ещё не было так просто начать и развивать бизнес, как сегодня.

Ага, и даже при карантинах и прочих сумасшедших событиях.

Некоторые ребята, начинавшие 15-20 лет назад вести простые ИТ-блоги,
сегодня превратили их в очень доходный бизнес. Никакие «пассивные инвестиции» не могли дать за эти годы такой процент, который люди получают, просто аккуратно и регулярно, минимум раз в неделю, ведя свой блог. Они получают огромные профиты: это может быть например поток клиентов с заказами, а главное, они сформировали хорошую репутация и высокую узнаваемость, которую не получить никакими другими способами.

А сегодня потенциал и перспективы для всех, кто регулярно развивает свой блог, ещё более радужны.

Ещё раз: сегодня у вас самые великолепные перспективы для построения своего программистского бизнеса с нуля без финансовых вложений.

Как же стать богатым программистом и начать своё ИТ-дело?

Вы можете вести блог по избранной теме программирования; можете организовать канал на ютубе (или даже в, извините, тиктоке) по какой-то технологии; можете начать вести подкаст по кодингу (подкасты кстати остаются отличной формой продвижения знаний наравне с другими, и таковыми останутся очень долго); можете открыть компанию по заказной разработке; можете организовать сайт или группу в соцсети по оказанию конкретных ИТ-услуг и легко их рекламировать; можете разработать платное мобильное приложение; можете организовать стартап и получить инвестиции и т. д. и т. п. Хотя конечно организация полноценной компании – дело не простое, но всё равно, возможности стать богатым программистом сегодня бесконечны.

Тем не менее, есть один важный момент, из-за которого как раз это и не получается у 90%...

Вам надо перестать думать как программист и начать думать как предприниматель. И это единственно надёжный путь к финансовому благополучию в современном мире.

И на самом деле это просто. Но, это и больно :)

В чём же различие в мышлении программиста-программиста и программиста-предпринимателя?

Самое первое и самое главное различие: программист думает о разработке (в общем случае, о производстве) продукта, а предприниматель думает о маркетинге и продажах (о деньгах). Поэтому 90% бизнесов и проваливаются – «программисты» сперва вкладывают деньги в продукт (очередной «киллер фейсбука»), а потом банкротятся, потому что их продукт нафиг никому не сдался. Ну или они прозаически не умеют продавать.

Никто ещё не рождался таким, чтобы сразу понимать, как начать свой бизнес.

Все этому учились. И почти у всех это обычно никогда не получалось с первого раза.

Так какой самый простой способ научиться начинать своё дело?

Читайте лучшие книги по предпринимательству и бизнесу.

Теперь вы, наверное, думаете....

"У меня нет времени читать книги".

Или, может быть, вы бормочете себе под нос.....

"Ненавижу читать книги".

Тогда второй совет : идите на курсы.

И учитесь у предпринимателей, которые уже делали это многократно и могут предложить концентрированную выжимку самого ценного.

Запуск своего ИТ-дела -- это просто технология, которая подразумевает прежде всего смену стиля мышления.

На какой платформе лучше развивать свой ИТ-блог? Скорее двигаем на MySpace, он живой и там всё классно! Или нет! Лучше набирать френдов на фейсбуке, и как только ты соберешь достаточное количество фолловеров... Ну и Pinterest конечно. Определённо.

Какой у тебя ник в твиттере? Ты будешь вести там прямые эфиры с вебинарами по программированию?

А может лучше будем стримить на Quibi... Развернёмся также в инсте и финсте...

А вы видали, сколько они зарабатывают на Substack?! Текстовые блоги давно мертвы…

===

Все такие горячие советы «как быстро заработать миллион тикток-стайлом» обычно заканчиваются на "текстовые блоги мертвы".

Словно в день сурка, люди продолжают повторять одну и ту же ошибочную схему, метаясь между десятками платформ.

У любой социальной платформы, которая достаточно популярна, есть общий паттерн: совсем мало человек получают большую часть трафика и денег, а все остальные -- очень мало.

Если стример, вошедший в top 20%, получает условную тысячу рублей в месяц, то стример, вошедший в top 7% -- 5000, вошедший в top 2% -- 20,000, и вошедший в top 1% -- 35,000.
И вы попробуйте для начала войти хотя бы в top 80% :)

По огромной статистике, что бы вы ни выделывали в интернете, вы никогда не получите много трафика, если не вложите много денег в саморекламу. В современных открытых соц-платформах нету волшебных тропинок, даже если они только начали взлёт. К тому времени, как вы сможете в них подняться, будет уже слишком поздно.

Какая альтернатива?

Пишите. Последовательно. Регулярно. Терпеливо. Организуйте свой текстовый блог на github.io, и там же выкладывайте «исходники» вашего блога. Сделайте его зеркало на своём сайте. Организуйте RSS-трансляцию. Избегайте любых соцсетей в качестве посредников.

Текстовые ИТ-блоги -- самая вечная вещь в этом бушующем мире.

И постепенно всё сложится великолепно.

Топ-25 ИТ-профессий в США на сегодня, по данным Glassdoor, по критерию
зарплата (годовая) + удовлетворённость работой

1. Java Developer ($91k / 4.2)
2. Data Scientist ($114k / 4.1)
3. Product Manager ($121k / 3.9)
4. Enterprise Architect ($131k / 4.0)
5. DevOps Engineer ($110k / 4.0)

Далее Information Security Engineer, Business Development Manager, Mobile Engineer, Software Engineer, и что интересно, в топе-25 больше нету ни одного упоминания конкретной технологии, только должности. То есть Java становится в девелопинге именем нарицательным , как девопс или машин лёнинг :)

https://www.zdnet.com/article/java-developers-data-scientists-have-the-best-rated-jobs-according-to-glassdoor-analysis/

Программист ли вы?
1. Если кто-то заговорит с вами о serverless, kotlin, nosql или любой другой темке из ИТ, а вы скажете «да я чёт в этом не очень…», значит вы не программист.
2. Если вы попробовали один раз, зафейлились и сдались, значит вы не программист.
3. Если вы не готовы стать красноглазиком, высиживая перед монитором по 12 часов, значит вы не программист.
4. Если вы постоянно нуждаетесь во внимании и обратной связи от окружающего мира, значит вы не программист.
5. Если у вас нету желания постоянно улучшать свой код и свои проекты, значит вы не программист.
Бонус:
6. Если вы верите всему, что читаете и слышите, и делаете то, что вам говорят другие, значит вы не программист 😂

Вы только посмотрите на это:
https://incredible.pm/
Шикарный тренажёр для прокачки в различных видах логик и формальных исчислений.
Вообще, для программистов, привыкших фигачить киберпанки, опердни или распознавалки котиков, главная засада в изучении математической логики, что там нету вообще никакого содержания :) одни абстракции. Но, нельзя стать сильным проектировщиком, цепляясь лишь за семантику и "мысля в онтологии заказчика".

Carrot Weather прикольная прога прогноза погоды, стоит 5 евро; осенью 2020-го ежемесячно продавалась на 100++ тысяч евро.
Смешные комменты выдаёт AI, даже сюжет есть (города как локации разблокировывать), и вообще у Мюллера (аффтор проги) все приложения в таком стиле. Например, есть список дел Carrot ToDo, который жостко прям мотивирует, обзывая ленивой свиньёй :)

Да, Мюллер шёл к успеху постепенно, семь лет, но -- это ровно та схема, которая работает и в случае личного блога и гитхаба, к чему я всех призываю.

Просто делай, долби и долби годами в одном направлении. И однажды ЭТО случится :)

Нету вообще никакой конкуренции в ИТ, и то что миллионы программ и игр в мобильных маркетах, тоже вообще ничего не значит, потому что 99.999% из них случайный шлак и отстой. Никакая это не ошибка выжившего -- просто надо долго нормально делать, и нормально будет.

Наконец-то засилью Unity3D подходит конец :) Движок Godot развивается опережающими темпами, причём он поддерживает как C#/Mono, так и свой скрипт-язык, почти идентичный Питону.
И вот новость, что Кефир (авторы Тюряги) выделили годоту грант на 120,000 долларов! респект пацанам.
https://godotengine.org/article/godot-engine-receives-120000-grant-from-kefir

Подводим итоги 2020-го. Что было потенциально самого крутого для ИТ?
Абсолютный топчик -- это доказательство MIP* = RE
https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/492502/
В результате уже в этом десятилетии начнётся космический взлёт компьютерных систем формального доказательства.
Речь о том, что а как верифицировать решение, полученное например квантовыми компьютерами? А вдруг они ошиблись?
Есть класс сложности задач MIP (multi-proven interactive proofs), в который в частности входит множество задач класса NP, однако и у него оказались явные границы. Тогда на помощь позвали квантовых физиков, которые намешали своих теорий, получился класс сложности MIP* (MIP + квантовая запутанность), и внезапно выяснилось, что в MIP* попадает большой класс рекурсивно перечислимых задач RE.
А RE -- это задачи вообще невероятной сложности. Реализовывать их по прежнему сложно, но верифицировать будет легко.

От крутого карьерного консультанта утянул очень полезную, довольно очевидную, но при этом редко применяемую фичу «как постоянно оставаться в трендах мэйнстрима». В принципе, я её рекомендовал не раз в каком-то виде, но вот тут чётко сформулированную услышал.

Чтобы постоянно оставаться в трендах мэйнстрима, еженедельно хотя бы по часу изучайте вакансии по вашей сфере разработки (например, бэкенд, мобильная разработка, дата сайнс).

Тренды меняются относительно медленно, если брать единичные недели, и сперва может показаться, что это пустая трата времени. Однако когда переходим к периодам в несколько месяцев, вы сразу увидите, как возникают и развиваются новые тенденции (прежде всего, какие-то новые
технологии, новые модные фреймворки…). Главный лайфхак, что в только стартующие тренды можно впрыгнуть очень успешно, потому что по новым темкам спецов мало, и зарплаты сперва высокие. Нередко – ооочень высокие.

А ещё лучше, запилить парсер 2-3 ресурсов по работе, и чтобы он выдавал вам наглядную аналитическую инфографику :)