ООП умерло? Да здравствует ООП!

Адепты функционального программирования, кажется, вы рано сбросили ООП со счетов. А не зря ли вы вообще на него ополчились?

Чужой код: краткий ликбез по использованию

Что нужно знать об авторских правах на исходники, чтобы не было мучительно больно и стыдно.

Карта развития дата-сайентиста: с чего начать, к чему идти и сколько времени потребуется

На каком уровне находитесь вы и далеко ли до следующей ступеньки?

Как изучить Data Science по-настоящему, а не развлекаться трюками

Если наука о данных кажется вам несложной — у вас недостаточно данных.

Что такое рекомендательные системы и как они работают

Откуда соцсети, интернет-магазины и онлайн-кинотеатры знают, что вы любите? Разбираемся вместе.

Как сбежать от хтони, если ты российский аграрий

После 20 лет в сельском хозяйстве Денис Мироненко бросил работу в агрохолдинге и пошёл изучать Python.

Почему вы мало успеваете, когда долго работаете

Разбираемся, как переработки влияют на продуктивность.

Kaggle для начинающего дата-сайентиста: соревноваться нельзя учиться

Мало нам питона и матана — есть ещё, оказывается, и какой-то Каггл. Разбираемся, что это и зачем нужно

Эти 10 ошибок делал каждый разработчик

Не стесняйтесь своих ошибок, потому что ошибаются — все!

Язык программирования R: ничего лишнего, только работа с данными

Правило 35: если в мире что-то существует, для этого уже придумали свой язык программирования. И работа с данными не исключение.

SCRUM 2020: простой, открытый, обобщённый и похудевший

Похоже, обновлённый гайд сделал Scrum доступнее, и не только для программистов. Выясняем, что поменялось и не маркетинговый ли это ход.

Специалист по машинному обучению: кто такой, чем занимается и сколько получает

Разбираемся, нужно ли творцам искусственного интеллекта знать математику и Python.

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies 🍪

Ссылка скопирована