Пять советов по проведению код-ревью

👨‍💻 Код-ревью — это проверка кода другими разработчиками. Коллеги просматривают код и дают замечания. Это помогает выявить проблемы, которые не заметил автор. А еще код-ревью развивает коммуникацию между разработчиками, позволяет учиться в команде и хорошо разбираться в коде.
Как подготовиться и провести код-ревью?

1️⃣ Проверьте работоспособность кода перед тем, как отправить его на проверку.

2️⃣ Отправляйте небольшие фрагменты кода на ревью. Или разбивайте объемный код на несколько пул-реквестов. Так проверять код будет легче. Исследования показали, что мозг способен эффективно просмотреть не более 200-400 строк кода за раз.

3️⃣ Если вам нужно проверить код коллеги, то будьте корректны и доброжелательны. Люди могут воспринимать критику как личную обиду. Поэтому не забудьте похвалить за удачные решения.

4️⃣ Вместо резкого осуждения подскажите способ решения задачи и объясните, почему он лучше того, что написал автор. Не требуйте, а предлагайте: «Давай поменяем вот этот фрагмент, это увеличит скорость обращения к серверу».

5️⃣ Не зацикливайтесь на мелочах вроде форматирования кода. Пусть за этим следит форматтер кода. В первую очередь проверяйте функциональность, логичность кода, можно ли его упростить, покрыт ли код тестами и др.

А что вы считаете важным при проведении код-ревью?👇

💡Чему могут научить пет-проекты?

Пет-проекты (от англ. pet — «домашний питомец, любимец») — это личные проекты, хобби, которым разработчики занимаются в свободное время.

Разбираемся, почему программисты «заводят» пет-проекты.

🔹 Свобода творчества.
Однообразные задачи на работе кого угодно вгонят в тоску. Почему бы на досуге не отвлечься и не написать переводчик с собачьего языка на кошачий?

🔹Нет боязни неудачи.
Заказчик пет-проекта — сам разработчик, а не бизнесмен. Поэтому можно смело воплощать все безумные идеи, экспериментировать — за неудачу вас не раскритикуют. Зато есть шанс превратить хобби-проект во что-то грандиозное. Так было с Gmail: из пет-проекта он вырос в сервис, которым пользуются более 1,8 млрд человек.

🔹Обучение тайм-менеджменту.
В пет-проекте рассчитываешь только на себя или небольшую команду единомышленников. Поэтому стараешься эффективнее использовать время и расставлять приоритеты.

🔹Изучение новых технологий.
Нетипичные задачи требуют нетипичных решений. Приходится много гуглить, читать форумы и тестировать разные гипотезы. Можно отточить навыки, которыми редко пользуешься на основной работе.

🔹Пополнение портфолио.
Где новичку взять кейсы для портфолио? Придумать и написать пару пет-проектов.

🔹Компании приветствуют пет-проекты.
Соискатель увлеченно рассказывает о своем пет-проекте? Он горит своей профессией — и сможет придумать что-то новое для компании. Welcome to our team!

Как вы относитесь к пет-проектам? Готовы «пилить» проект, даже если он не принесет вам денег?👇

Мы попросили выпускницу курса "UX | UI дизайнер", Анастасию, поделиться своим впечатлением об обучении в нашей школе. Читайте о том, как Анастасия смогла сменить профессию👇🏻

Кажется ли вам смена профессии "безумием"?

https://vk.com/@levelspb-stoit-poprobovat-izuchit-novoe-dazhe-esli-kazhetsya-chto-eto

Приглашаем вас принять участие в онлайн-курсе «Data Scientist», который начинается 17 сентября🚀

Курс ориентирован на всех, кто хочет освоить новую профессию с нуля в интенсивном формате. Начальных знаний программирования на Python не требуется.

Каждая из тем курса содержит практические примеры, а каждое занятие сопровождается домашним заданием для закрепления материала. В конце курса вы также разберете самые популярные вопросы для прохождения собеседования 🤝🏻

💡При успешном прохождении курса студент может претендовать на должность Junior Data Scientist или Junior Data Analyst.

👩‍🏫 Преподаватель курса - Никита, Data Scientist в компании Магнит. Закончил бакалавриат и магистратуру на факультете вычислительной математики и кибернетики (ВМК) в ННГУ. За время профессиональной деятельности прошёл путь от стажёра до специалиста мидл+.

Узнайте подробную программу курса по ссылке: https://levelp.ru/courses/data-science/data-scientist/

Самый популярный язык программирования, человекоподобный робот и тату для контроля здоровья — подробнее в подборке IT-новостей👇

📊 Python возглавил рейтинг популярности языков программирования TIOBE.
В августе его доля на рынке языков составила 15,42 %. Популярность Python объяснима: это один из наиболее простых в освоении языков, который используется в разных областях разработки.

Второе место рейтинга занимает язык C, его доля на рынке — 14,59 %.

Также в пятёрке — Java, С++ и С#. JavaScript оказался на седьмом месте. Языки Swift и Objective C заняли 11-ю и 14-ю позиции соответственно.

Рейтинг TIOBE обновляется каждый месяц.

✅ В Южной Корее создали электронные татуировки для контроля здоровья. Ученые Корейского института передовых технологий придумали чернила для нанотатуировок. В составе чернил — смесь жидкого металла и углеродных нанотрубок — это биоэлектроды. Смесь не вводят под кожу, а наносят на неё. Чернила устойчивы, не стираются, но их можно смыть мылом.

Пока электронные тату соединяют с датчиками при помощи проводов. Например, аппарат ЭКГ или глюкометр измеряет показатели и передает их на дисплей. Так человек может контролировать важные жизненные показатели и вовремя заметить нарушения.

В будущем исследователи хотят создать беспроводные чипы и передавать сигнал на внешнее устройство по воздуху.

🤖 Робота-гуманоида представила компания Xiaomi. CyberOne выглядит спортивно: при росте 177 см он весит 52 кг. В среднем он может преодолеть 3,6 км за час.

Благодаря сенсорам робот ориентируется в пространстве, распознает людей и 45 эмоций, умеет реагировать на них. CyberOne способен поддержать разговор на разные темы. И даже умеет перемещать предметы — например, принести цветы.

В компании считают, что робот может помогать по дому. Это первый человекоподобный робот, он далек от совершенства, но Xiaomi собираеся развивать это направление.

Хотели бы завести такого помощника по дому?😊

Учиться самому или на курсах? Как лучше изучать программирование

Вы решили стать программистом. Есть два варианта научиться писать код: самостоятельно или на курсах. Мы собрали минусы и плюсы самообучение и курсов — выбирайте удобный вам формат.

Самообучение:

➕ Вы изучаете материал в своем темпе, не зависите от других студентов.
➕ Можно уделить больше времени теме, которая вам интересна.
➕ В интернете много бесплатной информации, то есть вы сможете сэкономить.

❌ Книги и статьи в интернете только показывают, к чему вы должны прийти. Вы получаете знания, но не всегда умеете их применять.
❌ Придется самостоятельно выстраивать программу обучения, искать материалы.
❌ Необходимы самодисциплина и сила воли, чтобы организовать свое время и не забывать про учебу.
❌ Нет обратной связи от преподавателей, других учащихся, некому ответить на ваши вопросы, дополнительно объяснить материал, поделиться профессиональными фишками.
❌ Высокий риск бросить самообучение, если вы не понимаете материал или допустили ошибку в проекте.

Курсы:

➕ Студенты учатся по программе, которая включает все необходимые для работы области и адаптирована под требования рынка.
➕ Строгие сроки сдачи домашек мотивируют работать и показывать результат. Поддержка однокурсников будет очень кстати!
➕ Хорошие IT-курсы обычно ведут практики (но лучше уточните это до того, как записаться на обучение). Поэтому у вас будет поддержка профессионала, который доступно объяснит теорию и научит работать с инструментами.
➕ К финалу курса вы сможете добавить несколько учебных проектов в портфолио. Для новичков в IT это особенно ценно.

❌ Учиться в своем темпе не получится, ведь на курсах тоже есть дедлайны.
❌ Не все курсы одинаково хороши и полезны. Советуем читать отзывы, внимательно изучать программу обучения и не стесняться задавать вопросы менеджерам.
❌ За курсы нужно платить. Но, вероятно, с преподавателем вы быстрее освоите программу и найдете работу, чем при самообучении.