Обложка канала

Developer Starter pack. Страница 6

4518 @devsp
Открыть

Начинаешь свой путь в разработку? Или ты гуру и хочешь узнать новое? Тогда тебе стоит взглянуть на @devsp ✔️Английские термины(без него никуда) ✔️Бесплатные ресурсы для получения основ различных языков программирования ✔️Ресурсы - помощники ✔️Интересны

  • Developer Starter pack

    Быть программистом на JavaScript - прекрасное время. Веб-технологии развиваются все более быстрыми темпами, и поставщики браузеров больше не стесняются сразу же внедрять новые и инновационные функции. Этот сдвиг в развитии означает, что программистам необходимо постоянно обновлять свой набор навыков, чтобы оставаться конкурентоспособными на своей должности.
    В этой статье мы рассмотрим шесть функций ES2020 и ES2021, которые недавно были реализованы в современных браузерах, и увидим, как они помогают разработчикам JavaScript писать менее подверженный ошибкам и более эффективный код.

  • Developer Starter pack

    Разработан проект национального стандарта о структуре и применении архитектуры больших данных
    Технический комитет по стандартизации «Искусственный интеллект» (ТК 164) на базе РВК вынес на публичное обсуждение первую редакцию стандарта «Информационные технологии. Эталонная архитектура больших данных. Часть 1: Структура и процесс применения».
    Проект стандарта разработан Национальным центром цифровой экономики МГУ и Институтом развития информационного общества. Координацию работ по согласованию и утверждению документа осуществляет ПК 02 «Данные» на базе МГУ, действующий в составе ТК 164 «Искусственный интеллект».
    Документ входит в серию из пяти стандартов по эталонной архитектуре больших данных и представляет собой русскоязычную адаптацию международного технического отчета ISO/IEC TR 20547-1:2020 Information technology — Big data reference architecture — Part 1: Framework and application process.
    Национальный стандарт (проект):
    • содержит описание структуры эталонной архитектуры системы для работы с большими данными;
    • обеспечивает решение задачи отображения в эталонной архитектуре возможных вариантов использования больших данных.
    • может применяться организациями для описания архитектуры конкретных систем для работы с большими данными и реализации этих систем с учетом используемых технологий, а также ролей/исполнителей и их потребностей.
    В документе дано концептуальное представление эталонной архитектуры больших данных, а также базовых понятий:
    • эталонная архитектура;
    • интерес;
    • заинтересованная сторона;
    • область применения;
    • структура архитектуры;
    • пользовательское и функциональное представление;
    • процесс применения;
    • идентификация заинтересованных сторон и др.
    Представленный проект национального стандарта наряду с другими частями серии стандартов 20547-Х будет способствовать эффективному использованию сквозной цифровой технологии «большие данные» для решения экономических и социальных задач при реализации национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
    «Формирование национальной экосистемы больших данных невозможно без соблюдения общих требований работы в распределенной среде, и серия международных стандартов ИСО/МЭК 20547-Х, последовательно адаптируемая в качестве национальных стандартов, служит этой цели», — отметил Юрий Хохлов, председатель подкомитета «Данные» (ПК 02) в составе ТК 164.
    Первая редакция стандарта доступна: bigdata-msu.ru/standards

  • Developer Starter pack

    Структуры данных и алгоритмы в Java.

    Второе издание одной из самых авторитетных книг по программированию посвящено использованию структур данных и алгоритмов. Алгоритмы — это основа программирования, определяющая, каким образом разрабатываемое программное обеспечение будет использовать структуры данных.

  • Реклама

  • Developer Starter pack

    ⬆️ Правильный ответ ⬆️
    Запрос выведет "1" столько раз, сколько строк в таблице USERS

  • Developer Starter pack

    Что вернет запрос "select 1 from USERS" ? Если таблица USERS существует.
    #SQL

    Ошибка выполнения запроса - 3
    👍👍 4%
    Запрос выведет количества строк в таблице USERS
    ▫️ 0%
    Запрос выведет "1" - 10
    👍👍👍 13%
    Запрос выведет первую строчку таблицы USERS - 30
    👍👍👍👍👍👍👍👍 40%
    Запрос выведет "1" столько раз, сколько строк в таблице USERS - 32
    👍👍👍👍👍👍👍👍 43%
    👥 75 человек уже проголосовало.

  • Developer Starter pack

    Нейросеть Microsoft превзошла человека в понимании естественного языка
    Система искусственного интеллекта, разработанная в компании Microsoft, оказалась способнее человека в тесте SuperGLUE на понимание естественного языка. Нейросетевая модель DeBERTa получила 90,3 балла, в то время как средний результат человека в этом бенчмарке составляет 89,8 балла.
    SuperGLUE был создан в 2019 году при участии научно-исследовательского подразделения Facebook AI Research, принадлежащей Google ИИ-лаборатории DeepMind, а также ученых Вашингтонского и Нью-Йоркского университетов. В тест входят восемь задач, по результатам которых оценивается способность компьютерного алгоритма понимать контекст и структуру текста, распознавать причинно-следственные связи, давать правильный ответ на вопрос на базе прочитанного абзаца и так далее.
    DeBERTa удалось понять логику текста лучше, чем человеку. При этом еще полтора года назад, когда был выпущен SuperGLUE, разрыв между самой эффективной нейросетью и людьми составлял почти 20 баллов.
    Недавно алгоритм Microsoft был значительно переработан: теперь архитектура DeBERTa состоит из 48 слоев и имеет 1,5 миллиарда параметров. Система учитывает не только значения слов, но и их позиции и роли, а также умеет определять зависимость слов друг от друга.
    "Например, DeBERTa понимает, что зависимость между словами 'deep' и 'learning' гораздо сильнее, когда они стоят рядом (термин 'глубокое обучение'), чем когда они встречаются в разных предложениях".
    Инженеры Microsoft планируют сделать нейросетевую модель публичной, а также опубликовать её исходный код. Кроме того, DeBERTa будет интегрирована в такие продукты компании, как Bing, Office, Dynamics и Azure Cognitive Services. ИИ поможет улучшить взаимодействие пользователей с чат-ботами, а также позволит давать более точные рекомендации, ответы на вопросы и результаты поиска.

  • Developer Starter pack

    Функциональное программирование - лучшая парадигма кодирования будущего
    Функциональное программирование существует последние шесть десятилетий. В связи со взрывным ростом машинного обучения и больших данных популярность функционального программирования растет из-за простоты параллелизации чистых функций. Код для задач анализа данных и рабочих процессов также легче отслеживать, тестировать и поддерживать, используя функциональную парадигму, которая будет способствовать его растущему использованию в будущем.

  • Developer Starter pack

    Технологии будущего: как они преобразят жизнь человека в следующие несколко лет

    Ни один сколько-нибудь долгосрочный прогноз развития конкретных технологий не будет точным, и подтверждение тому — ежегодные Gartner Hype Cycle и другие аналитические отчеты. Мы давно ждем беспилотники, умные города, квантовые компьютеры и туристические полеты в космос. Они активно развиваются, но все еще не вошли в жизнь так, как предсказывали аналитики. 2020 год показал, что даже в самые точные прогнозы могут быть внесены неожиданные изменения неучтенными факторами.

  • Developer Starter pack

    ⬆️ Правильный ответ ⬆️
    UPDATE

  • Developer Starter pack

    Какой оператор SQL используется для обновления данных в базе данных?
    #SQL

    COPY
    ▫️ 0%
    SAVE AS - 1
    👍 1%
    UPDATE - 111
    👍👍👍👍👍👍👍👍 95%
    SAVE - 1
    👍 1%
    MODIFY - 4
    👍 3%
    👥 117 человек уже проголосовало.

  • Developer Starter pack

    В учебном пособии изложены основные методы анализа данных в статистическом пакте IBM SPSS Statistics 22: подготовка данных для анализа (описательные статистики, создание набора данных, построение частотных распределений, интервальная оценка генеральной средней); статистические гипотезы (t-критерий Стьюдента, критерий Колмогорова–Смирнова, критерий χ2, U-критерий Манна–Уитни, критерий знаковых рангов Вилкоксона, дисперсионный анализ); корреляционный и регрессионный анализ (парная корреляция, парная линейная регрессия, многофакторная регрессия, нелинейная регрессия, логистическая регрессия, временные ряды); классификация и снижение размерности данных (дискриминантный анализ, факторный анализ, иерархический кластерный анализ, метод К-средних, дерево решений). Изложение материала рассмотрено на примерах, позволяющих получить навыки практического применения анализа данных в социально-экономических исследованиях.

  • Developer Starter pack

    ⬆️ Правильный ответ ⬆️
    DELETE FROM WHERE

  • Developer Starter pack

    Выберите верный синтаксис DELETE выражений.
    #SQL

    DELETE FROM ORDER BY
    ▫️ 0%
    DELETE FROM WHERE - 66
    👍👍👍👍👍👍👍👍 94%
    DELETE WHERE - 4
    👍 6%
    DELETE FROM HAVING
    ▫️ 0%
    👥 70 человек уже проголосовало.

  • Developer Starter pack

    Оживляем деревья выражений кодогенерацией

    Expression Trees — это, пожалуй, самое удобное средство манипуляции кодом в run-time.
    Расширять код метапрограммами в compile-time позволяют Roslyn Source Generators, с ними это стало проще, чем когда-либо.
    Пора использовать одно во благо другого, даже если мир к этому еще не совсем готов.

  • Developer Starter pack

    Три гипотезы о разметке данных, которые мы опровергли
    Разметка — подготовка данных для машинного обучения. Мы познакомились с разными подходами к ней, развивая ML-проекты в Яндексе и изучая опыт других компаний. Проверили гипотезы, на которых основаны эти подходы, и отказались от некоторых из них. От каких и почему — рассказывает руководитель Яндекс.Толоки Ольга Мегорская.

  • Реклама

  • Developer Starter pack

    Инфлюенсеры в Big Data и Machine Learning: за кем следить в 2021 году?
    Инфлюенсеры – это лидеры мнений. Обычно – пользователи социальных сетей, которые имеют обширную и лояльную аудиторию. Big Data и ML – одни из самых быстро развивающихся сфер в ИТ, поэтому специалистам важно следить за инфлюенсерами и влиятельными сообществами. Ведущие профессионалы отрасли регулярно делятся с широкой аудиторией опытом, а также последними разработками и новостями.
    В данной публикации собраны влиятельные инфлюенсеры в сфере Big Data и ML, а также сообщества, на которые стоит подписаться в 2021 году.
    Предлагаем вашему вниманию подборку самых влиятельных сообществ и инфлюенсеров в сфере Big Data и Machine Learning.
    Сообщества
    Big Data and Analytics
    Сообщество LinkedIn, в котором собраны не только курсы и офферы для аналитиков Big Data, но и вся актуальная информация от ведущих экспертов области. Сообщества на LinkedIn – одно из лучших мест для энтузиастов данных и начинающих ученых, желающих овладеть искусством работы с большими данными. Активное участие в дискуссиях и собственные публикации дают возможность укрепить знания, найти наставника и расширить сеть профессиональных контактов.
    Data Science Central
    Твиттер-аккаунт одного из самых известных сообществ Data Science, где вы найдете новости о последних технологиях Big Data, машинного обучения, AI, Deep Learning, dataviz, Hadoop, IoT, и BI. Data Science Central объединяет пользователей, которые хотят получить уникальный опыт участия в дискуссиях на темы сбора и интеграции, а также аналитики и визуализации данных. Построенное на инновационной платформе сообщество включает технические форумы и сведения о рыночных тенденциях, а также дает возможности социального взаимодействия и трудоустройства.
    DataDriven
    В DataDriven работают над проектами на стыке науки о данных и социального воздействия в таких областях, как международное развитие, здравоохранение, образование, исследования и охрана природы, а также общественные услуги. Платформа работает над тем, чтобы предоставить организациям больший доступ к возможностям науки о данных, и привлечь больше ученых-исследователей к решению социальных задач, где их навыки могут иметь значение.

  • Developer Starter pack

    Пять вопросов на собеседовании, чтобы определить хорошего специалиста по данным
    Тем из нас, кто работает в этой профессии, мы постоянно напоминаем о резкой нехватке специалистов по обработке данных .Положение будет только ухудшаться, прежде чем начнутся улучшения, поскольку спрос на такие технологии, как машинное обучение , искусственный интеллект и глубокое обучение, находится на такой восходящей стадии. В результате этого дефицита мы видим, как многие люди ощущают возможности высокооплачиваемой занятости и переходят из других профессий. В результате этого натиска проблема для работодателей очевидна: вы не всегда получаете лучших кандидатов на свои открытые должности.

  • Developer Starter pack

    10 лучших навыков инженеров по обработке данных в 2021 году
    Инженерия данных становится все более востребованной профессией, и, несмотря на бурный 2020 год, приведенная выше диаграмма показывает, что спрос на нее больше, чем когда-либо. Из-за пандемии рабочих мест в апреле было мало, но они быстро восстановились до наступления традиционного летнего затишья, а затем спрос значительно вырос в последнем квартале 2020 года