Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Впервые я столкнулся с техническими собеседованиями еще в 2012 году, когда искал свою первую работу в IT. Я выслушал условия задачи, нацарапал решение на доске, ответил на несколько вопросов и ушел, весь перепачканный черный маркером. В то время я совершенно не представлял, как выглядит весь этот процесс с другой стороны; всё, что мне оставалось – в тревоге ждать результатов и надеяться, что я вписался в неизвестные мне критерии тех, кто проводил собеседование.
У Яндекса много самописных сервисов для внутренних задач: Яндекс.Формы, Яндекс.Диск, трекер, календарь. Со временем их решили использовать не только внутри компании, но и за ее пределами. Так появилась платформа Яндекс.Коннект.
Большинство сервисов Коннекта построено на Python V3. В качестве web-фреймворка используется Django, реже Flask и Tornado, а новые чаще пишутся на FastAPI. Сервисы, как и базы PostgreSQL, MySQL и MongoDB, живут в облаке. В качестве очереди сообщений почти везде используется Celery с MongoDB в качестве брокера. Он и стал проблемой.
У Яндекс.Дзен нет готового API, чтобы агрегировать статистику привычным для аналитиков и маркетологов образом. Чтобы собрать данные, нужно пройти 8 шагов: зайти на zen.yandex.ru, перейти в кабинет, затем в раздел «Статистика», потом на вкладку «Кампании», выбрать период и нажать на «Отчеты». Затем в сформировавшихся отчете Excel перейти на вкладку «Статистика кампаний по дням», выбрать нужную кампанию и создать сводную таблицу.
A new home for the book "Clean Architectures in Python" that can be read online for free and is published in PDF by Leanpub. This website will host other books in the future, stay tuned!
В первую очередь, материал ориентирован на аналитиков, которые манипулируют разумными объемами данных, необходимых для решения практических задач. ETL из Бигдаты в котором перекачиваются сотни Тб ежесуточно живет своей отдельной жизнью.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Audio
Специалисты по анализу данных часто оценивают свои прогностические модели с точки зрения точности и погрешности, но редко спрашивают себя:
«Способна ли моя модель спрогнозировать реальные вероятности?»
Однако точная оценка вероятности чрезвычайно ценна с точки зрения бизнеса (иногда она даже ценнее погрешности). Хотите пример?
По сравнению со старшими товарищами, EasyOCR очень молодой проект, но с большими амбициями. В статье приводится сравнение качества работы, удобства работы, особенности установки и производительности трёх инструментов.
Одна из популярных задач в аудиторской практике – распознавание текста с документов. Казалось бы, инструменты для решения этой задачи давно известны, всё работает и ничего больше особо и не хочется: бесплатно и руками – Tesseract, платно и легко в использовании – FineReader.