Pull to refresh
-21
0

User

Send message

Почему я чуть не запорол свою карьеру тимлида. 4 совета начинающим

Level of difficultyEasy
Reading time6 min
Views76K

Я работаю тимлидом уже несколько лет и с уверенностью могу сказать, что это направление развития мне очень нравится. А помню, я чуть не запорол свою карьеру тимлида в самом начале, на переходном этапе разработчик - тимлид. Я тогда работал разработчиком в большой компании и, в общем, работа мне нравилась. У нашей команды был номинальный тимлид - хороший, душевный человек, которому очень нравилось ковыряться в своих железках, а в жизни команды его участие ограничивалось только вопросами на дейлике “как дела?”. В общем, проблемы в команде копились, и никто ими не занимался, и меня это беспокоило. В итоге мне предложили попробовать себя тимлидом. Я эту историю рассказываю к тому, что я начинал свой путь с огромном воодушевлением, но уже через 3-4 месяца я почти выгорел и хотел вернуться в разработку или вообще уволиться. Поразмыслив тогда, я решил, что не могу так бесславно уйти и должен попытаться разобраться в ситуации и найти другое решение. Я сформулировал 4 основные причины такого быстрого выгорания, которое случилось со мной на этом переходном этапе. Мне удалось найти решение этих возникших трудностей и продолжить работу.

Итак, четыре проблемы начинающего тимлида.

Читать далее
Total votes 83: ↑79 and ↓4+75
Comments79

Сжимаем временной ряд в светофор

Reading time3 min
Views3.1K


«Мы сделаем вас счастливыми! Вы будете счастливыми!»
«Отроки во Вселенной» (1974)


Менеджеры в большинстве компаний хотят примерно одного и того же. Чтобы сложные вещи объяснялись простым языком, а все можно было свести к спидометрам, градусникам и светофорам.


Аллегория вполне понятная, пытаться объяснять что-либо — в 99% случаев процедура бессмысленная и энергозатратная. Поэтому ниже пример, как двумя экранами кода можно быстренько превратить временные ряды, которые почти всегда встречаются в больших количествах, в светофор.


Все предыдущие публикации.

Читать дальше →
Total votes 6: ↑6 and ↓0+6
Comments2

Моя шпаргалка по Скраму для подготовки к интервью. Часть 1

Reading time11 min
Views36K

Как быстро подготовиться к вопросам по Скрам на собеседовании? Предлагаю свою шпаргалку, которой пользовалась на протяжении многих лет, и готовила по ней многих аналитиков.

Читать
Total votes 16: ↑12 and ↓4+8
Comments18

Обзор книги «Искусство объяснять: Как сделать так, чтобы вас понимали с полуслова», автор Ли ЛеФевер

Reading time7 min
Views19K

Чему учит эта книга: быть понятным

Чему она научила меня: вести коммуникацию так, чтобы после нее люди выходили уверенные и окрыленные

Что я хочу от материала: кратко объяснить основные идеи книги, которые помогают упаковать свои мысли в более понятную форму 

Читать далее
Total votes 34: ↑32 and ↓2+30
Comments26

В Data Science не нужна математика (Почти)

Reading time6 min
Views86K

Привет, чемпион!

Ребята с «вышкой» всё время умничают, что в Data Science нужна «математика», но стоит копнуть глубже, оказывается, что это не математика, а вышмат.

В реальной повседневной работе Data Scientist'а я каждый день использую знания математики. Притом очень часто это далеко не «вышмат». Никакие интегралы не считаю, детерминанты матриц не ищу, а нужные хитрые формулы и алгоритмы мне оперативнее просто загуглить.

Решил накидать чек-лист из простых математических приёмов, без понимания которых — тебе точно будет сложно в DS. Если ты только начинаешь карьеру в DS, то тебе будет особенно полезно. Мощь вышмата не принижаю, но для старта всё сильно проще, чем кажется. Важно прочитать до конца!
Читать дальше →
Total votes 143: ↑136 and ↓7+129
Comments87

Борьба с  TOAST или будущее JSONB в PostgreSQL

Reading time9 min
Views21K

В PostgreSQL есть два типа данных: JSON и JSONB. Первый формат является текстовым хранилищем, в котором json хранится "as is",  второй — бинарным, в нем ключи отсортированы  (сначала по длине ключа, а потом по его названию), дубликаты удалены, а пробелы удалены.

Тип JSONB имеет богатую поддержку, облегчающую работу разработчиков приложений, для него есть встроенные индексы, кроме того, существует расширение Jsquery, в котором реализован язык запросов к JSONB и дополнительные индексы. Когда у меня спрашивают, чем пользоваться, я всегда советую JSONB, так как он позволяет работать очень эффективно. 

Однако у постгреса есть серьёзная проблема, которая сказывается и на производительности JSONB  — это TOAST, и о ней я говорил в первой части. Сегодня я расскажу о том, как мы улучшили JSONB для того, чтобы существенно повысить его производительность.

Читать далее
Total votes 58: ↑57 and ↓1+56
Comments10

Крутые GitHub репозитории в области машинного обучения

Reading time1 min
Views7.4K

GitHub - это прекрасное место для того чтобы узнать что-то новое, найти что-то полезное для нынешних и вдохновиться для будущих проектов. Этот список крутых проектов является всего лишь маленькой частью того разнообразия интересных репозиториев в области ML, которые можно найти на гитхабе.

Читать далее
Total votes 7: ↑2 and ↓5-3
Comments5

Насколько данные для обучения модели (не)похожи на тестовую выборку?

Reading time6 min
Views24K
Рассмотрим один из сценариев, при котором ваша модель машинного обучения может быть бесполезна.

Есть такая поговорка: «Не сравнивайте яблоки с апельсинами». Но что делать, если нужно сравнить один набор яблок с апельсинами с другим, но распределения фруктов в двух наборах разное? Сможете работать с данными? И как будете это делать?

Читать дальше →
Total votes 24: ↑23 and ↓1+22
Comments5

Как построить диаграмму Венна с 50 кругами? Визуализация множеств и история моего Python-проекта с открытым кодом

Reading time11 min
Views24K
Всем привет, меня зовут Фёдор Индукаев, я работаю аналитиком в Яндекс.Маршрутизации. Сегодня хочу рассказать вам про задачу визуализации пересекающихся множеств и про пакет для Python с открытым кодом, созданный мной для её решения. В процессе мы узнаем, чем различаются диаграммы Венна и Эйлера, познакомимся с сервисом распределения заказов и по касательной заденем такую область науки, как биоинформатика. Двигаться будем от простого к более сложному. Поехали!



Читать дальше →
Total votes 43: ↑42 and ↓1+41
Comments6

Геоаналитика с помощью Python и открытых данных: пошаговое руководство

Reading time11 min
Views42K

Геоаналитика с помощью Python: GeoPandas, folium, Uber H3, OSM + примеры как можно определять лучшие локации для поиска помещений под открытие кофейни (и не только).

Читать далее
Total votes 29: ↑29 and ↓0+29
Comments39

В чём мерить будем? Как выбрать правильные ML-метрики под задачи бизнеса

Reading time6 min
Views24K


Сегодня одним из главных препятствий на пути внедрения машинного обучения в бизнес является несовместимость метрик ML и показателей, которыми оперирует топ-менеджмент. Аналитик прогнозирует увеличение прибыли? Но ведь нужно понять, в каких случаях причиной увеличения станет именно машинное обучение, а в каких — прочие факторы. Увы, но довольно часто улучшение метрик ML не приводит к росту прибыли. К тому же иногда сложность данных такова, что даже опытные разработчики могут выбрать некорректные метрики, на которые нельзя ориентироваться.

Давайте рассмотрим, какие бывают метрики ML и когда их целесообразно использовать. Разберём типичные ошибки, а также расскажем о том, какие варианты постановки задачи могут подойти для машинного обучения и бизнеса.
Читать дальше →
Total votes 39: ↑32 and ↓7+25
Comments16

Анализ вакансий и зарплат в Data Science

Reading time8 min
Views49K

Привет, Хабр!

Делимся нашим исследованием вакансий и зарплат в сфере data science и data engineering. Спрос на специалистов растет, или рынок уже насытился, какие технологии теряют, а какие набирают популярность, размер зарплатных вилок и от чего они зависят?

Для анализа мы использовали вакансии, публикуемые в сообществе ODS. По правилам сообщества все вакансии должны иметь зарплатную вилку от и до и подробное описание вакансии - есть что анализировать. К статье прилагается репозиторий с ноутбуком и исходными данными.

Читать далее
Total votes 35: ↑34 and ↓1+33
Comments17

Домик в деревне, потоп, и цифровые модели рельефа

Reading time5 min
Views7.5K

Сбылась мечта вашего детства—вы присмотрели себе домик в деревне​! Домик в отличном состоянии, из окна прекрасный вид, под самым окном тихо журчит речка Переплюйка, жизнь прекрасна! Вы совсем было собрались его купить, но вдруг достали телефон и зачем-то решили почитать новости. А там—изменения климата, очередное наводнение неважно где, с разрушениями и жертвами. И вдруг вы с беспокойством смотрите на речку Переплюйку прямо перед вами, и думаете, а не превратится ли она в случае чего в бурный поток, смывающий всё нажитое непосильным трудом? Давайте посмотрим, чем технологии ГИС (геоинформационных систем) могут вам помочь, и почему свободный доступ граждан к географическим данным полезен для принятия решений.

Читать далее
Total votes 17: ↑16 and ↓1+15
Comments17

5 разных библиотек Python, которые сэкономят ваше время

Reading time5 min
Views22K

В этой подборке, переводом которой мы решили поделиться к старту курса о машинном и глубоком обучении, по мнению автора, каждая библиотека заслуживает отдельной статьи. Всё начинается с самого начала: предлагается библиотека, которая сокращает шаблонный код импортирования; заканчивается статья пакетом удобной визуализации данных для исследовательского анализа. Автор также касается работы с картами Google, ускорения и упрощения работы с моделями ML и библиотеки, которая может повысить качество вашего проекта в области обработки естественного языка. Посвящённый подборке блокнот Jupyter вы найдёте в конце.

Читать далее
Total votes 27: ↑20 and ↓7+13
Comments12

Обеспечение безопасности базы данных PostgreSQL

Reading time10 min
Views36K

Базы данных — это Святой Грааль для хакеров, поэтому их необходимо защищать с особой тщательностью. Это первая из серии статей, в которых мы дадим обзор best practice в обеспечении безопасности баз данных. Мы начнем с одной из самых популярных СУБД с открытым исходным кодом, PostgreSQL, и рассмотрим несколько уровней безопасности, о которых стоит задуматься:

Читать далее
Total votes 7: ↑6 and ↓1+5
Comments3

Цифровая паяльная станция своими руками

Reading time12 min
Views35K

В этом посте мы будем делать в домашних условиях недорогую цифровую паяльную станцию Hakko 907! Она способна поддерживать переменную и постоянную температуру (до 525 °C). Для создания паяльной станции потребуются несколько компонентов общей стоимостью всего 7 долларов (не считая блока питания, но можно использовать уже имеющийся блок питания). Мне не удалось найти подробные инструкции по созданию такой станции, поэтому я решил подготовить собственный туториал с подробным описанием процесса.

Приятного крафтинга!
Total votes 34: ↑31 and ↓3+28
Comments35

8 бесплатных инструментов для создания интерактивных визуализаций данных без необходимости написания кода

Reading time8 min
Views71K
Когда тот, кто работает в сфере Data Science, собирается показать результаты своей деятельности другим людям, оказывается, что таблиц и отчётов, полных текстов, недостаточно для того чтобы представить всё наглядно и понятно. Именно в таких ситуациях возникает нужда в визуализации данных, в такой их обработке, которая позволит всем желающим в них разобраться и ухватить суть тех сложных процессов, которые они описывают.

В этом материале я расскажу о лучших бесплатных инструментах, позволяющих без особых сложностей создавать впечатляющие визуальные представления данных. При этом тут я не буду говорить о сложных системах вроде Power BI и Google Studio. Я выбрал те 8 инструментов, о которых пойдёт речь, из-за того, что ими легко пользоваться, из-за их приятного внешнего вида, из-за того, что работать с ними можно, не написав ни единой строчки программного кода и из-за того, что они бесплатны. Кроме того, они позволяют создавать интерактивные визуализации. А это значит, что графики, представляющие некие данные, могут содержать в себе больше сведений об этих данных, чем обычные изображения. Да и работать с такими графиками интереснее.



Так как инструменты для визуализации данных то появляются, то исчезают, я включил в этот материал только те из них, которые, вероятнее всего, ещё долго будут пребывать в добром здравии. А это значит, что вполне разумным шагом будет вложение некоторого времени в их изучение. Как уже было сказано, пользоваться этими инструментам можно без написания кода. Но если вас интересует визуализация данных именно через код — взгляните на этот материал.
Читать дальше →
Total votes 37: ↑36 and ↓1+35
Comments8

Реализация ARP-спуфинга на Python

Reading time4 min
Views16K

Введение


В данной статье я бы хотел продемонстрировать то, как можно реализовать собственную программу ARP-спуфинга на Python. Реализаций уже тысячи, но почти все они с использованием библиотеки Scapy и пары методов. Возможно данную библиотеку использовать эффективнее, не спорю, но мне было интересно реализовать самому с помощью сокетов и я бы хотел поведать читателям о том, как это делается.

Предполагается, что Вы уже знакомы с тем, как работает ARP-протокол и его недостатком, если нет, то советую прочитать вот эту статью.

Я не являюсь высококвалифицированным специалистом Информационной Безопасности, поэтому прошу тапками не кидать, а любые неточности оговорить в комментариях.
Читать дальше →
Total votes 24: ↑24 and ↓0+24
Comments4

5 заметок для новоиспеченного менеджера

Reading time5 min
Views5.4K
Специально для студентов курса «Team Lead 2.0» подготовили небольшой полезный материал. Приятного прочтения.



Вот вас повысили до тимлида или даже до Project менеджера, вы пришли домой и невероятно рады новой должности. Вечером вы лежите в кровати, пытаетесь уснуть, но в душе радуетесь новым открывшимся перспективам. Однако что-то еще вас тревожит. Теперь среди ваших коллег по цеху – вы главный, поскольку вы лучше всех разбираетесь в той или иной области, помогали другим и участвовали в принятии важных решений или по любой другой достойной причине вас сделали «главным». В этот момент происходит самая важная профессиональная трансформация, перед вами новая гигантская область, которой предстоит овладеть — менеджмент. Как себя вести? Завтра и каждый день после этого? Что вас ждет?
Читать дальше →
Total votes 21: ↑18 and ↓3+15
Comments1

Работа не волк, часть 1. Поиск работы: 9 кругов HR-a

Reading time16 min
Views68K
Поиск работы вызывает неприятные тревожно-азартные ощущения и у вчерашнего студента, и у профессионала с годами опыта за плечами. Это не признак неуверенности в себе, это проблема всей отрасли поиска персонала: мы идём на собеседование и понимаем, что не всё может зависеть от профессионализма, что кому-то не понравятся наши софт-скиллы или внешний вид, кто-то упрется в вопрос о причинах ухода с предыдущего места. На Хабре может выйти 200 статей-обращений к HR-службами IT-компаний, где сами соискатели будут с пеной у рта рассказывать, как с ними (нами!) нужно разговаривать, как оценивать, но на первой встрече с будущим работодателем вам всё равно подсунут психологический тест, зададут странные вопросы и посмотрят на вас, как будто вы уже что-то нарушили и идёте в компанию, чтобы порушить устои и корпоративную культуру. Поэтому мы не будем рассказывать компаниям, в чём они не правы — мы расскажем вам, как с этим жить. 


Это первая часть нашего нового цикла «Работа не волк», который будет состоять из пяти частей, каждая из которых раскрывает важнейшие аспекты, связанные с трудоустройством. Как и в случае с циклом про образование, статьи будут субъективными, честными и основанными на обширной экспертизе. Вот что вас ждёт:

Часть 1. Поиск работы: источники, резюме, собеседование с HR
Часть 2. Устройство и адаптация: собеседуем с боссом, проходим испытательный срок с ветерком
Часть 3. Работа в роли новичка: рост в компании
Часть 4. Работа в роли опытного сотрудника: как не перегореть
Часть 5. Увольнение: я ухожу красиво
Читать дальше →
Total votes 52: ↑45 and ↓7+38
Comments37
1

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity