#ml #mlops
Жизненный цикл моделей

https://m.youtube.com/watch?v=uQ--wxaxzSk&t=2412s

#ml #career #courses
ML-engineer roadmap

https://github.com/chris-chris/ml-engineer-roadmap
https://whimsical.com/machine-learning-roadmap-2020-CA7f3ykvXpnJ9Az32vYXva

#dl #courses
Full-stack deep learning

https://fullstackdeeplearning.com/spring2021/

#ml #dl #courses
Интересные курсы с NYU

https://davidrosenberg.github.io/ml2019/#lectures

https://atcold.github.io/NYU-DLSP21/

https://drive.google.com/drive/mobile/folders/170njS-ArA7DXEqGWHe2vF2yi9pguHtkv

#career #courses
Team lead roadmap

https://tlroadmap.io

#mlops
Как работает Apache Kafka

Брокер сообщений Apache Kafka

Начать изучение рекомендуем со статьи Apache Kafka: основы технологии от ребят из slurm, в которой покрыты:
— отличия кафки от остальных сервисов очередей
— базовые компоненты kafka
— основные принципы работы

Для опытных пользователей будет полезна статья Apache Kafka: the Complicated Simplicity (открывать с vpn) о неочевидных проблемах, с которыми можно столкнуться. Но наибольшую ценность представляют предложенные решения.

Нам эта статья помогла разобраться, почему не удаляются записи месячной давности при явно заданном в настройках правиле "удалять записи старше одного месяца". Дело в том, что кафка хранит данные в сегментах (segments). Запись осуществляется в один активный сегмент, который при достижении определенного размера становится неактивным. Оказалось, что удалять можно только данные из неактивных сегментов. И правило на удаление не сработает, если данные в этот момент находятся в активном сегменте.

Backup: август

Python:
1. Управляем зависимостями: poetry / вендоринг
2. Пример логгирования в python / применяем else в цикле for / разбираем код в трёх постах
3. Заглушки для тестирования — постановка задачи и решение

Обучение:
1. Сравнение брокеров сообщений: идеальные критерии
2. Английский язык: почему он важен / как я научился воспринимать английский на слух
3. Чему стоит научиться в вузе? (хватить губить будущее ИТ)

Рассуждаем о программировании:
1. Нормальный ли у меня код?
2. Поддерживаемость кода
3. Чем плох goto?
4. Чему я научился за 30 лет в разработке?

Hardskills:
1. Подводные камни в bash
2. Анатомия Linux

Самое популярное:
Корчеватель ломает науку — как сгенерированные тексты пытаются опубликовать в рецензируемых изданиях

Наши видео:
1. Идеальный скрипт на bash
2. Атака forkbomb в docker
3. Стрим по pythonBackup: август

#backup

Как сделать бота на C++ или Java

Бот для Telegram

В этом видео создают простенького бота, который написан на двух языках программирования (C++, Java). Он работает с YouTube API и использует базу данных PostgreSQL.

Стоит отметить, что вы уже должны уметь работать с этими языками, поскольку автор объясняет только моменты, которые могут показаться странными опытному зрителю.

Подробнее: 👉 тут

#видео #cpp

#interesting #courses
Один молодой человек прошёл в РЭШ и делится конспектами

https://yk4r2.notion.site/NES-904652a4e94945a2b2a81be03f3c9ea7

#ml #ab
Ноутбук по A/B-тестам

https://www.kaggle.com/code/kartushovdanil/a-b-test

#ml #speech
Крутой бот от Сбера для расшифровки аудио

@smartspeech_sber_bot

Проектируем сервис: поиск организаций по картам

Частью жизни middle-разработчика и выше является проектирование сервисов. На собеседованиях эта секция называется system design interview. В рамках проектирования нужно уточнить требования к сервису и ограничения, оценить возможную нагрузку, выбрать те или иные технические решения.

В видео FAANG System Design Interview: Design A Location Based Service (англ) проектируют сервис поиска ближайших организаций по картам. Требуется регистрация организации (классический CRUD) и поиск ближайших для заданной геопозиции (вернуть все организации в заданном радиусе). Условия — 200 млн организаций на карте и 100 млн пользователей, генерирующих в день по 5 запросов каждый. Сможете по этим данным прикинуть объём диска для хранения будущей БД?

Автор подробно рассматривает способы хранения точки на карте для быстрого поиска ближайших — geohash и quadtree.

#skills #youtube

#career
Матрица компетенций

исходя из многих отзывов проходивших, матрица в минималистическом варианте похожа на такую:

трейни-джун:
- ничего не знает про дизайн
- знает алгоритмы и пишет на языке вменяемо (знает паттерны, выносит абстракции итп)
- общаться с кандидатом не напряжно

мидл (4 левел по грейду): все то же, что для джуна плюс
- может в дизайн немножко, знает системы с которыми работал на достаточном уровне
- есть кейсы решения бихейв ситуаций с правильным (ожидаемым) подходом

синьор (5 левел): все то же, что для мидла, плюс
- может в дизайн хорошо, задает правильные вопросы, правильно выявляет потенциальные проблемы
- есть потенциал к лидершипу и успешный опыт кроскомандного взаимодействия