Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Оформляя тикет в системе управления проектами и отслеживания задач, каждый из нас рад видеть ориентировочные сроки решения по своему обращению. Получая поток входящих тикетов, человеку/команде необходимо выстроить их в очередь по приоритету и по времени, которое займет решение каждого обращения. Все это позволяет эффективнее планировать своё время обеим сторонам.
Под катом я расскажу о том, как проводил анализ и обучал ML модели, предсказывающие время решения оформляемых в нашу команду тикетов.
Допустим, вы имели какое-то отношение к фондовому рынку раньше. Или, не имея такового, увлеклись горячей (но в последние месяцы уже заметно похолодевшей....) темой криптовалют. Также предположим, что вы пошли еще дальше и решили, что «ручное управление» полетами уже неэффективно и надо бы автоматизировать свои светлые идеи и превратить мартышкин труд в нечто более технологичное. Ровно на этом моменте начинаются вопросы, которые я хотел бы обсудить в статье, а именно: есть ли готовое решение для бэктестинга торговых идей (бесплатное желательно), где взять исторические данные (в идеале бесплатно), а также что с этим всем потом делать, т.е. какие существуют решения для боевого запуска автоматизированных торговых систем, успешно проверенных на бэктесте? Примечание первое и второе: статья написана для Python-based библиотек и систем, как дела с доступностью для других языков судить не могу; в приоритете — зарубежные рынки и/или криптовалюты, относительно применимости к фондовому рынку РФ судить также не берусь.
Аудио-подкаст
Базовая диагностика тормозов
На YouTube много бесплатных обучающих и курсов и туториалов.
В гостях у подкаста Ксения Сухова, датасайентист из ДомКлик. Мы поговорили с Ксенией о карьере женщин в IT и связанных с этим проблемах.
Доклад