Java: краткое руководство для начинающих. Пишем простое приложение без опыта программирования
Делаем первые шаги к разработке на одном из самых востребованных языков.
Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить
Leon Chlon, специалист из Facebook, рассказывает, какие знания и подход нужны, чтобы успешно пройти собеседование по Data Science.
Применение структур данных и алгоритмов на практике на примере Skype, Uber и Skyscanner
Разработчик с опытом работы в Skyscanner, Uber и Skype рассказывает, где он нашёл практическое применение структурам данных и алгоритмам.
Технологии машинного обучения в реальной жизни: повышаем эффективность розничной торговли
Рассматриваем разные варианты применения машинного обучения, которые могут помочь бизнесу.
Отбор признаков в машинном обучении
Как происходит процесс отбора подмножества значимых признаков для использования в построении модели в машинном обучении.
Пошагово объясняем, как работает алгоритм хеширования SHA-2 (SHA-256)
Пошагово разбираемся в алгоритме хеширования SHA-2 (SHA-256) и показываем, как он работает, на реальном примере.
Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения
Создаём с помощью PyCaret приложение для прогнозирования затрат на госпитализацию пациентов на основе разных показателей.
Специалисты по data science тратят большую часть рабочего времени не на разработку продуктов
Дата-сайентисты часто сталкиваются с некачественными данными. В статье рассмотрены причины этого, а также возможные способы решения.
Типичные ошибки джунов, использующих React
Разбор некоторых из ошибок (и возможных решений), которые джуны совершают на раннем этапе своего профессионального роста.
8 основных языков для бэкенда
На чём обычно пишут бэкенд крупные компании? Рассказываем о 8-ми языках для бэкенда, об их плюсах и о компаниях, где их используют.
Программируем лучше с ESLint, Prettier и TypeScript
Рассказ о том, как правильно управлять инструментами ESLint и Prettier, которые позволяют писать более читабельный и продуктивный код.
Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих
Можно ли освоить Data Science с нуля самостоятельно? Спойлер: да. Мы составили гайд с полезной информацией и материалами для самостоятельного изучения.
Создание кроссплатформенной игры на Flutter за неделю
Рассказываем, как сделать мобильный кликер и адаптировать его для Android, iOS, ПК и веба.
Как спроектировать базу данных, чтобы в будущем не пришлось её переписывать — базовые советы
Если вы работаете с базами данных, мало просто выучить SQL — нужно ещё и правильно спроектировать БД. Рассказываем о базовых правилах и возможных ошибках.
Оконные функции в SQL — что это и зачем они нужны
Краткий гайд, который поможет разобраться в оконных функциях ORDER BY и PARTITION BY.
Как полюбить systemd
Рассматриваем базовые функции systemd, которые используются как для запуска системы, так и после.
Интересные приёмы и хитрости SSH
Рассказываем несколько вещей об эффективном использовании SSH, например, как выйти из зависшей сессии или расшарить удаленный терминал.
7 советов для новичков в Data Science
Как сосредоточить усилия на практических навыках, не зацикливаться на абстрактных теориях и подготовиться к работе Data Scientist’ом.
Когда вместо Boolean лучше использовать Enum и почему
Объясняем на примере, когда использование Enum оправданно и почему Boolean может внести в код путаницу.
3 инструмента для Python, которые упростят работу с кодом
Разбор полезных инструментов для Python с функциями умного ИИ автодополнения, статического и динамического анализа кода.
Создаём веб-приложение с бэкендом на Django и фронтендом на React
Создаём REST API на Django, добавляем React в проект и соединяем Django и React.
Проверяем себя и других: чек-лист для код-ревью
Подробный чек-лист, который помогает ничего не забыть во время ревью кода. Подойдёт для ревьюеров и для самопроверки.
Как это отменить?! Git-команды для исправления своих ошибок
Если вы что-то сделали в Git’е, а потом очень сильно пожалели, не отчаивайтесь: возможно, всё можно исправить. Рассказываем, как это сделать.
Code review без ревьювера: 8 инструментов, которые помогут улучшить код
Code review — штука важная, но времзатратная. Рассказываем об инструментах, которые сами проанализируют код и укажут в нём слабые места.
Ожидания vs. Реальность: чем отличается изучение Data Science и настоящая работа
Обычные энтузиасты Data Science редко сталкиваются с нюнасами реальных рабочих проектов. О них и расскажет человек, год проработавший в этой должности.
Перестаньте использовать !important. Помогаем разобраться с каскадом CSS
Почему ваши CSS-правила иногда не работают, зачем на самом деле нужен !important и как работает каскад CSS — рассказываем в статье.
Нужны ли вашему проекту микросервисы? Вопросы, которые помогут разобраться
Всё больше компаний внедряют микросервисы в свои проекты. Но нужны ли микросервисы вам? Рассказываем, о чём стоит подумать, прежде чем их использовать.
Безопасный веб-скрейпинг: как извлекать данные с сайтов, чтобы вас не заблокировали
Рассказываем, что такое скрейпинг и как не получить блокировку, извлекая данные с сайтов.
Стена технического долга: наглядная альтернатива багтрекеру
Рассказываем об инструменте, который поможет более осознанно работать с техническим долгом и продемонстрирует, почему важно его выплачивать.
10 фишек из JavaScript, которые помогут писать более качественный код на React
React — это почти чистый JS. Чем лучше вы понимаете JS, тем лучше вы в React. Разбираем концепции, которые помогут кодить круче и на том, и на другом.
Используем объекты вместо True и False — truthy и falsy значения в Python
Рассказываем про ложные и истинные значения, что их делает таковыми и как, используя истинные значения, можно сократить код.
Создатель C++ ответил на 5 самых популярных вопросов по C++ со Stack Overflow
Почему отсортированный массив обрабатывается быстрее, чем не отсортированный? Что за оператор −−>? Есть ли исчерпывающий список книг по C++? Чем отличаются ссылки от указателей? Как пройтись по словам в строке? — Отвечает Бьёрн Страуструп.
