DevBrain

​​⚡️8 июля в 20:00 мск не забудьте принять участие в онлайне Дня открытых дверей легендарного курса «Разработчик Python»! Вступительный тест на этот курс проходят всего 30% поступающих. Абсолютное большинство отмечает актуальность и сложность курса. Проверьте, сможете ли вы поступить и учиться. 📍На вебинаре: • Поговорим о программе курса и ее наполнении. Если вы уверенно чувствуете себя с Python, помните C, имеете представление о сетевом взаимодействии и реляционных СУБД, умеете обращаться с Linux, git’ом и прочими стандартными инструментами девелопера – программа вам очень понравится; • Ответим на все интересующие вопросы про формат обучения и выпускной проект; • Расскажем об условиях трудоустройства для выпускников. По статистике курса, 27% процентов выпускников поменяли место работы. • Обсудим актуальные тенденции отрасли. 🎁Первые 20 участников, зарегистрировавшихся на этот вебинар, получат сертификат на скидку. Еще 10 будут распределены во время вебинара. 👉Регистрируйтесь на сайте: https://otus.pw/W5K6/

А вот короткое и ёмкое видео про синдром самозванца: https://bit.ly/2DlE1RH Сплойлер: чувствовать себя "самозванцем" нормально, это двигает человека быть лучше и постоянно развиваться 🚀

Появился PEP 622 Structural Pattern Matching, https://www.python.org/dev/peps/pep-0622/, он сделает Python немножко похожим на Scala :) Очень хотелось бы увидеть эту фичу в Python 3.10 🔥

Всем привет! Нужна ваша помощь. Я решил в виде Twitter треда собрать список полезных материалов для изучения data engineering: https://twitter.com/adilkhash/status/1274757239488774144 Если вы пользуетесь Twitter, то просьба поставить лайк/сделать ретвит, это поможет распространить этот тред на большее количество людей. Спасибо!

По делу без воды про код ревью: https://devwayoflife.com/2020/06/04/i-made-over-1000-code-reviews-this-is-what-i-learned/

Неплохой гайд про декораторы в Python: https://aikikode.me/blog/python-decorators-manual/

​​Что и почему нужно знать тимлиду? 1 июля в 20:00 расскажет Вячеслав Лапин, Lead Software Developer в компании «xCritical Software». Если вы давно подумываете о роли лидера или уже работаете в этой должности, вебинар — отличная возможно расспросить эксперта о подводных камнях карьеры и неочевидных вещах, которые делают тим лида успешным и эффективным. Так же Вячеслав презентует программу онлайн-курса «Team lead 2.0», расскажет о практике, формате и возможностях обучения. Первые 20 зарегистрировавшихся участников получат Сертификат на скидку на электронную почту в течение 1-2 дней после трансляции. Еще 10 сертификатов на скидку распределим в прямом эфире между теми, кто записался на вебинар. Регистрируйтесь по ссылке https://otus.pw/8tBk/

Startup School от Y Combinator собрали все материалы в одном месте на сайте https://www.startupschool.org/curriculum 🔥

Вышла бета Django 3.1: https://www.djangoproject.com/weblog/2020/jun/15/django-31-beta-1-released/ Напомню, что в версии 3.1 появились асинхронные views. Но пока, к сожалению, ORM остаётся синхронной.

Продолжение про asyncio от EdgeDB: https://www.youtube.com/watch?v=1LTHbmed3D4

​​Сервис онлайн-образования Яндекс.Практикум в поиске Наставников на факультеты Аналитики, Data Science и бэкенд-разработки. Знание Python необходимо для всех трёх направлений. Наш девиз: «Каждый может». Каждый может менять свою жизнь, каждый может научиться новому, каждый может начать сегодня. Даже если раньше не получалось. Если вы считаете так же — вы уже часть нашей команды. ✔️Что делает наставник? Наставник помогает студентам учиться: отвечает на вопросы и помогает с трудностями. Каждый наставник курирует группу студентов: общается с ними в Slack, проводит групповые и индивидуальные звонки. Все наставники перед работой проходят Школу наставников от Яндекс.Практикума. ✔️Чтобы стать наставником на факультете Аналитики потребуется владение библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и, желательно, Plotly. Откликнуться на вакансию можно здесь: https://clck.ru/Nt8GM ✔️Если вдобавок к вышеперечисленному вы работали с проектами из сферы машинного обучения, то рассмотрите для себя наставничество на факультете Data Science: https://clck.ru/Nt8J5 ✔️Для факультета бэкенд-разработки нужно знание Django, базовых алгоритмов и структур данных, опыт работы с GIT, СУБД SQL, Docker. Заполнить форму для отклика можно на сайте: https://clck.ru/Nt8Dc Кстати, наставничество возможно совмещать с основной работой.

AMA с разработчиками из SpaceX на платформе reddit: https://www.reddit.com/r/spacex/comments/gxb7j1/we_are_the_spacex_software_team_ask_us_anything/

В сети появился документ про историю языка программирования Clojure: https://clojure.org/about/history

А вот ещё набор из мини-курсов от Kaggle: - Python - Intro to Machine Learning - Intermediate Machine Learning - Data Visualization - Pandas - Feature Engineering - Deep Learning - Intro to SQL - Advanced SQL - Geospatial Analysis - Microchallenges - Machine Learning Explainability - Natual Language Processing - Into to Game AI and Reinforcement Learning

​​22 июня пройдет открытый практический вебинар «Индексы в MySQL: best practices и подводные камни». Присоединяйтесь, будет интересно и профессионально: https://otus.pw/l52X/ Ни для кого не секрет, что база данных является узким горлышком высоконагруженной системы. Поэтому большое внимание при проектировании следует уделить именно этой части системы, ведь известно - если вы хотите ускорить эскадру, необходимо ускорить самый медленный корабль. На открытом уроке поговорим про индексы как про инструмент для повышения скорости работы базы данных. Вебинар проходит в рамках набора на профессиональный онлайн-курс «Архитектор высоких нагрузок». Чтобы попасть на этот курс с welcome-скидкой, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/Bl78/

Состоялся мажорный выпуск новой версии ETL инструмента Luigi - luigi 3.0. Из глобальных изменений там только отказ от поддержки Python2 по понятным причинам. Из новых фишечек добавили лишь более удобную визуализацию статуса работы воркера (при условии, что вы обновляете прогресс). Для тех, кто не знаком с инструментом, велком почитать мой старый пост: Строим Data Pipeline на Python и Luigi. Несколько месяцев назад я закончил создание курса про построение дата-пайплайнов на Luigi, он находится на платформе stepik: Введение в Data Engineering: дата-пайплайны. Его купили уже более 50 специалистов, отзывы о курсе можно почитать тут

Бессмертная презентация от Джошуа Блоха: How To Design A Good API and Why it Matters: https://www.youtube.com/watch?v=aAb7hSCtvGw