Привет.
Наверное многие авторы, публикующие статьи на русскоязычных ресурсах, хотя бы раз задумывались о публикации своих текстов в англоязычном сегменте интернета. Мне тоже стало интересно узнать, как это работает и какой отзыв аудитории можно получить. Я пишу статьи исключительно в качестве хобби, так что терять нечего, почему бы и не попробовать.
Для тех кому интересно что получилось, подробности под катом.Читать полностью »
Когда я работал в офисе, я не очень понимал, зачем мне нужен хабр. Все больные для разрабов темы мы обсуждали в курилке, все сложные технические проблемы я изучал по доке, а ответы на простые вопросы искал на стековерфлоу. Когда я стал удаленщиком, ежедневное чтение хабра стало важным ритуалом. В офисе вокруг меня было две сотни разрабов, а тут только трое коллег, с которыми не особо и охота созваниваться.
Но потребность знать, что вообще происходит в индустрии есть. Хочется знать, что происходит, кого и что волнует, что люди думают о новых технологиях, и какой вообще сейчас дух у сообщества. Вот здесь Хабр и заменил мне тусовку в офисе. И новости, и исследования, и мнения, и сотни комментариев от коллег по цеху.
Читать полностью »
С каждым днём в интернете нам всё больше «рекомендуют» и всё меньше дают выбирать самим. Создаётся всё больше вещей которые облегчают просмотр контента и вместе с тем дают меньше свободы выбора.
Читать полностью »
Ослабление карантина стало потихоньку возвращать оффлайн-митапы в нашу жизнь. За последние несколько недель я снова окунулся в этот мир: нетворкинги, стартап-питч-компитишены, приглашённые спикеры – водоворот мероприятий захлестнул.
К сожалению, как и до карантина, на 70% этот водоворот состоит из кала.
Побывав на очередном time-waste мероприятии и в очередной раз поразившись, как организаторам удаётся так самоотверженно игнорировать все принципы модерации и здравого смысла, я понял, что не могу молчать.
В своё время я организовал и отмодерировал не один десяток мероприятий самого разного формата и размера. И выработал пачку базовых принципов, соблюдение которых отличает хорошие ивенты от плохих.
Вот они.
Читать полностью »
Многие из нас недавно прочли нашумевшую статью про WeChat, где браузер для чебурнета, состоящего из одного правительственного хоста, преподносился как нечто прекрасное. Во время дискуссии в комментариях, идея государственной цензуры всех пересылаемых сообщений была встречена с неодобрением. Автор оригинальной статьи искренне возмущен тем что большинство использовало систему кармы, чтобы остановить написание статей про прелести тоталитарного контроля всей страны. В ответ, ему было предложено задуматься над принципом
Никакой свободы врагам свободы
Который, однако, не всеми был понят в историческом контексте. Поэтому хотелось бы дать развернутое определение в ответ на статью с критикой этого принципа, и предоставить сообществу решить, так ли уж он плох.
Читать полностью »
Прочитал с интересом статью про Китай и его Интернет, она вызвала неоднозначное отношение. Потом прочитал комментарии — пришел в кромешный ужас.
Сперва думал написать комментарий сам, но быстро понял, что текста получается слишком много. Поэтому сформулирую отдельный текст.
Господа, мы же инженеры. Почти ученые. Люди, привыкшие в рассуждениях опираться на логику и объективные критерии. Ну вот, например, скажите мне на милость — ну какое универсальное определение понятия «свобода» выдержит эту очаровательную максиму «никакой свободы врагам свободы»? Это же чистая попытка присвоения понятия свободы себе. А оно не может принадлежать кому-либо.
И прежде, чем минусовать меня, прочитайте, пожалуйста, моё маленькое рассуждение на тему «что такое свобода». Это эссе не претендует ни на новизну, ни на революционность. Оно призвано лишь немного понизить градус агрессии в социуме, который мне близок и дорог. И заставить людей думать. Прежде всего, о других людях.
Наивное понимание прикладной социологии гиков характерно для Авторов. Попробуем разобраться. Речь пойдет не о клинических социопатах, зачехлите свои огнеметы.
Мне нравятся модели Венката и Чепмена: the Gervais Principle и MOPs. Ниже вольный перевод модели Чепмена об эволюции субкультур с моими комментариями.
Гиковские сообщества умерли в конце 2000-х. Не так давно сдался последний из могикан, Скотт Александр. С ним ушел целый праксис гиков. Один редактор из NYT играючи свалил мощное генеалогическое древо информационных гигантов, корни которого уходят в гимназию Фашори в Будапеште. Венгерские марсиане дали нам фон Ноймана и [вставить любого крупного математика и физика 20 века], Интернет, Фидо.
Мне повезло, я еще застала агонию lesswrong сообщества, где каждый юзер чекал свои Байесовы прайоры перед тем, как начать пост или комментарий. Скотт был одним из самых заметных писателей на lesswrong после Элиэзера Юдковски. Его блог slatestarcodex был последним убежищем рационалистов и эффективных альтруистов в сети. Все рационалисты знают его настоящую фамилию, но упоминать ее в приличном обществе не принято. Скотт понял, что после статьи в NYT его мирок будет доступен казуалам и сознательно ушел в подполье. Читать полностью »
Итак, в июле жизнь в стране наконец стала меняться к лучшему, ведь произошло то, чего многие жители с нетерпением ждали: Spotify запущен в России и ряде других стран.
Но потоковая музыка появилась не вчера и наверняка есть такие, кто подсел на иглу Яндекса и пользуется подпиской на Яндекс.Музыку, которая впоследствии стала Яндекс.Плюсом.
Слушать песни стало удобно, подбираторы научились подбирать хорошие треки и это привело к накоплению библиотеки с плейлистами и прочих удобных штук, которые в новом сервисе нужно заново добавлять.
Eсли хочется попробовать, но вам тоже лень, то я расскажу как перенести пожитки быстро, бесплатно. Нужно всего лишь немного питонов с батарейками.
Сегодня существует 100500 курсов по Data Science и давно известно, что больше всего денег в Data Science можно заработать именно курсами по Data Science (зачем копать, когда можно продавать лопаты?). Основной минус этих курсов в том, что они не имеют ничего общего с реальной работой: никто не даст вам чистые, обработанные данные в нужном формате. И когда вы выходите с курсов и начинаете решать настоящую задачу — всплывает много нюансов.
Поэтому мы начинаем серию заметок «Что может пойти не так с Data Science», основанных на реальных событиях случившихся со мной, моими товарищами и коллегами. Будем разбирать на реальных примерах типичные задачи по Data Science: как это на самом деле происходит. Начнем сегодня с задачи сбора данных.
И первое обо что спотыкаются люди, начав работать с реальными данными — это собственно сбор этих самых релевантных нам данных. Ключевой посыл этой статьи:
Мы систематически недооцениваем время, ресурсы и усилия на сбор, очистку и подготовку данных.
А главное, обсудим, что делать, чтобы этого не допустить.
По разным оценкам, очистка, трансформация, data processing, feature engineering и тд занимают 80-90% времени, а анализ 10-20%, в то время как практически весь учебный материал фокусируется исключительно на анализе.
Давайте разберем как типичный пример простую аналитическую задачу в трех вариантах и увидим, какими бывают «отягчающие обстоятельства».
И для примера опять же, мы рассмотрим подобные вариации задачи сбора данных и сравнения сообществ для:
Привет.
Заканчивается первая половина 2020 года, можно подвести некоторые статистические итоги, тем более что по понятным причинам они обещают быть интересными. Появились новые темы для обсуждения, многие стали работать из дома, любопытно посмотреть, как это сказалось на количестве статей и их популярности.
Для тех, кому интересно, что получилось, продолжение под катом.Читать полностью »
