• Насколько легко трудоустроиться программисту в 40+, 50+ итд лет?

    @nirvimel
    Подчинённый перед лицом начальствующим должен иметь вид лихой и придурковатый! Дабы не смущать начальство разумением своим.

    Петр I Великий

    Это объясняет все парадоксы СНГ-шного рынка труда, неизвестные в остальном мире.
    Как 20-летний новоиспеченный манагер будет строить 50-летнего сотрудника, который старше его отца?
    А как без построений обеспечить дисциплину в коллективе и правильныйЪ уклад отношений с подчиненными?
    Ответ написан
  • Какой курс по машинному обучению на Coursera полезнее?

    @doktr
    Data Scientist
    Вашингтонская специализация по ML мне показалась удачной. Недавно прошел ее первый курс - "Machine Learning Foundations: A Case Study Approach", сейчас изучаю второй - "Machine Learning: Regression". После курса ML от Эндрю Ына сначала показалось простовато, но, несмотря на более прикладной характер вашингтонской специализации, в нее включены некоторые алгоритмы, на которые у Ына места не хватило.
    Также большой плюс - в конце каждой недели есть не только тест, но и большое практическое задание (используется iPython Notebook, модули GraphLab, NumPy и т.д.), причем сначала используются готовые рабочие инструменты, а по мере продвижения нужно будет и собственные алгоритмы писать на Python'е. Видно, что труда в курс вложено достаточно, а это показатель того, что курс будет полезен.

    Если брать для сравнения курс Университета Джона Хопкинса "Practical Machine Learning" из специализации Data Science, то там все менее динамично и недостаточно практических заданий.

    Есть еще одна схожая специализация из Вашингтонского университета - "Tackle Real Data Challenges", но ее очень сложно воспринимать из-за достаточно монотонной подачи ведущего плюс практика предложена странная - предлагается поучаствовать в любом конкурсе на Kaggle (что само по себе, конечно, обязательная вещь, но нужны еще задания обучающие) и написать по нему обзор, что гораздо больше бы подошло курсу гуманитарной направленности, но никак не технической.

    P.S. К курсам российского производства у меня отношение скептическое. Если уж американцы в половине случаев не тянут, то чего ждать от отечественных производителей. Со специализацией МФТИ и Яндекса я, конечно, предварительно ознакомился. Начало динамичное - преподаватели вроде бы не страдают бубнением, активно жестикулируют (что тоже очень важно для более быстрого восприятия и концентрации внимания), на заднем фоне цветы, красивая мебель - все это очень хорошо. Если будет время в промежутках между вашингтонскими курсами, то обязательно пройду и этот курс.
    Пока что доступен только первый курс - там собственно машинного обучения нет (только линейная алгебра, начала анализа и Python). Но уже прослеживается нехорошая тенденция - курс состоит всего из 4 недель (понятно, что на математику и начальные знания по модулям больше тратиться не хочется, но что мешает добавить чего-то более существенного, более сложного), а в Вашингтонском первый и второй курсы (дальше пока не смотрел) - 6-недельные (по моему, меньшее количество недель в любом курсе - это явно мало, учитывая, что первая неделя в любом курсе - вводная), причем в первом же курсе в быстром темпе, но довольно подробно дан обзор по основным базовым темам и алгоритмам ML, разве что кроме нейронных сетей.
    Так что не воспринимать курс МФТИ и Яндекса как что-то более, чем дополнение к основным курсам Coursera либо рассчитанное на совсем уж начальную аудиторию, пока что особых оснований нет.
    Ответ написан
  • Что представляет из себя направление "Прикладная математика и информатика"?

    Я выбирал между ПМ и специальностью на факультете вычислительной техники в Политехе (СамГТУ). Выбрал ПМ. Это было до бакалавриата и магистратуры. Учились 5 лет. Все пять лет учили разную математику. Было и программирование, но то, что преподавали, я уже знал на то время. В общем, программирования мало, математики много.

    Почему выбрал ПМ. Через родителей мы знали людей с обоих факультетов и ведущих кафедр. Зав. кафедрой ПМ (как человек) внушал доверие. Пошел туда. В этом плане выбор полностью оправдался, это оказался один из лучших учителей, кто мне когда-либо встречался. Он также был куратором группы. Было абсолютное уважение со стороны группы.

    Специальность считалась самая сложная. Отбирались туда кто посильнее. Специально собирали хороших ребят с олимпиад, лицеев. Мы уж точно считали себя круче других (кстати, это хорошо сплачивает группу). Во время учебы часть ребят отсеялась, пожалуй, было тяжело. Несколько человек защитились по 05.13.05 к.т.н. и по какой-то спец. на к.ф.-м.н.

    Кто куда пошел работать. Многие подрабатывали программистами во время учебы. После окончания по линии IT пошло около половины+ группы. Один человек остался преподавать математику (специальность это позволяет). Остальные пополнили ряды менеджеров (многие близко к IT) и т.д. Пошел ли кто-то заниматься тем, для чего готовят прикладных математиков?... Из нашего выпуска я таких ребят не знаю. Только один работает с близкими вещами.

    Велика ли польза ПМ для программирования? Скорее нет. Такое количество программистов в выпускниках объясняется тем, что ребята с техническим уклоном, сообразительные, сами занимались компьютерами - соответствующий исход сложился естественно. Математика в программировании используется мало. Есть области, где она нужна (математическое моделирование), но, если вы видите себя веб-программистом или 1с-ником, то пользы от нее не будет.

    Для чего эта специальность? Для приложения разнообразной математики выше стандартного уровня в самих разных направлениях. Такие области есть.

    Мне не очень нравилось то, что в изучаемой математике нет практической "реализации". Мне нравится математика, но учить много лет одну, другую, а потом еще и еще... скучно, что ли. Есть мнение, что "математика ставит мозги на место". Это во многом правда.

    Стоит ли оно того? Да, если есть желание работать в соответствующей области. Стоит учитывать, что математику "легко" научиться программированию (это больше ремесло, чем наука), а вот обратный переход едва ли будет успешен. Самому набрать столько математических знаний не получится. Изучить конкретные вопросы - безусловно, но воспринять все в комплексе - едва ли. Если сама математика не столь интересна, я бы смотрел на специальности более ориентированные на программирование.
    Ответ написан
  • "Письмо счастья" от юридической конторы представляющей Ansys - что делать?

    Jump
    @Jump
    Системный администратор со стажем.
    что делать?
    Контору вежливо но настойчиво посылать на три буквы. Ну если вы конечно не лохи.

    А проблемный софт - либо покупаете, либо удаляете.
    Ответ написан
  • Как убрать неразрывный пробел из строки?

    Sanasol
    @Sanasol Куратор тега PHP
    нельзя просто так взять и загуглить ошибку
    регулярка ждя удаления/замены любых пробелов и переносов \s+
    Ответ написан
  • Не получается собрать Python 3.7 из официальных исходников?

    sim3x
    @sim3x
    Гайд
    Как установить питон, требуемой версии одному пользователю в домашнюю директорию

    Вам не нужно менять системный питон
    Никогда

    Запускать так python3.7 -v
    Не так python3 -v
    Почему? which python3.7; which python3

    Что требуется поставить для сборки в убунтах 16.хх-18.хх
    apt-get install -y \
      build-essential git libexpat1-dev libssl-dev zlib1g-dev \
      libncurses5-dev libbz2-dev liblzma-dev \
      libsqlite3-dev libffi-dev\
      libffi-dev tcl-dev linux-headers-generic libgdbm-dev \
      libreadline-dev tk-dev \
      libdb-dev \
      libmpdec-dev \
      libncursesw5-dev




    Получаем исходники и чекаутим нужную версию
    cd /tmp
    git clone https://github.com/python/cpython.git
    cd cpython
    git checkout 3.7


    Обращаем внимание
    Не --prefix=$HOME/.local/bin а --prefix=$HOME/.localИнсталлер создаст такие диры ${prefix}/{bin,include,lib,share}
    Сделайте tree .local до и после make install, тогда не возникнет вопросов, что поставил питон

    Перед любой операцией - требуется читать ман!
    ./configure --help
    Например если предполагается собирать разные варианты питона --with-lto может сильно ускорить процесс

    -j4 повесит сборку на 4 ядра, если они у вас конечно есть

    ./configure --prefix=$HOME/.local --enable-optimizations
    make -j4
    make install


    инсталлер формирует такую структуру для питона
    Перед установкой, желательно руками удалить все. Не директории. В данной директории может быть много софта
    .local
    ├── bin
    │   ├── 2to3 -> 2to3-3.7
    │   ├── 2to3-3.7
    │   ├── easy_install-3.7
    │   ├── idle3 -> idle3.7
    │   ├── idle3.7
    │   ├── pip3
    │   ├── pip3.7
    │   ├── pydoc3 -> pydoc3.7
    │   ├── pydoc3.7
    │   ├── python3 -> python3.7
    │   ├── python3.7
    │   ├── python3.7-config -> python3.7m-config
    │   ├── python3.7m
    │   ├── python3.7m-config
    │   ├── python3-config -> python3.7-config
    │   ├── pyvenv -> pyvenv-3.7
    │   └── pyvenv-3.7
    ├── include
    │   └── python3.7m
    ├── lib
    │   ├── libpython3.7m.a
    │   ├── pkgconfig
    │   └── python3.7
    │   └── man


    Если после инстала и сборки which python3.7не дает результата - проверьте наличие в PATH ~./local/bin
    $ grep "$HOME/.local/bin:" <<< "$PATH"  
    /home/sim3x/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:
    Ответ написан