Data Zen Podcast

Знаете, а ведь мы должны быть благодарны ребятам из ЦЕРН - европейской организации по ядерным исследованиям. Не только за изобретение концепции всемирной паутины (HTTP, HTML, вот это всё), благодаря которой вы сейчас и читаете эти строки. И даже не за то, что придумали свою облачную платформу задолго до того, как в AWS S3 загрузили первый файл.

Знаменитые эксперты из мира ясновидения предрекали коллапс вселенной от Большого Адронного Коллайдера - и как всегда ошиблись! Можно было бы сказать, что это скорее недоработка ясновидцев, но не хотелось бы и заслуги инженеров ЦЕРН приуменьшать, ведь БАК - это не просто длинный подземный тоннель с кучей научной электроники. Это ещё и крепкий генератор больших данных, производящий порядка 50 петабайт научной информации в год.

Особенности работы с этой информацией, коллаборации с ЦЕРН, а также риск возникновения черной дыры от столкновения разных частиц мы обсудили в восьмом выпуске Data Zen подкаста с нашим гостем Андреем Цитриновым - разработчиком в EPAM и кандидатом физико-математических наук (во всём мире).

Праздники уже давно прошли, самое время очухаться и задуматься над действительно важными вопросами. Например, о том, кто и зачем разработал твоё любимое приложение или библиотеку, которой ты пользуетесь каждый день. Это может быть hibernate из Maven репозитория или notepad++. Хотя, как слушатель нашего подкаста, должно быть ты активный пользователь Spark! Примеров open source приложений много, и всё же, кто всё это делает? Как им помочь и нужна ли им наша помощь? В этом выпуске Дмитрий Лемешко, который работает над open source продуктами в Elastic, поможет нам пролить свет на все эти вопросы.

"Если вы хотите новых достижений - вы должны учиться". Это утверждение кажется разумным, но остаётся вопрос: где получить знания? Университетское образование всё больше кажется неповоротливым, неактуальным, с неинтересными предметами и странными правилами. Буйным цветом цветут самые различные курсы, которые спекулируют на этой слабости высшего образования и предлагают подготовить вас к чему угодно за месяц, за неделю, за час! В этом выпуске мы постараемся дать зацепки, помочь сформулировать аргументы как правильно инвестировать своё время. Ну и не обойдём тему тестирования, ведь наш гость - Святослав Куликов, доцент кафедры ПОИТ БГУиР, преподаватель, автор курсов, книг, статей по тестированию и не только.

В декабрьском выпуске мы поговорим о психологии в IT. Что нужно знать, чтобы выгорать ровно к началу отпуска? Как ходить по грани, сохранять рассудок и эффективность одновременно? Как работать 24/7 и при этом продержаться дольше, чем тот парень напротив? Эксперт - Ирина Каленчук, психолог, карьерный консультант поделится с нами опытом и подскажет где искать ментальные силы, когда всё плохо.

Вероятно, никто не станет спорить с утверждением, что любой разработчик так или иначе сталкивается с базами данных. Достаточно посмотреть требования вакансий – там обязательно будет присутствовать как минимум знание SQL. И тут можно было бы предположить, что Биг Дата разработчики работают с данными (а значит и с базами данных) плотнее всего. Но есть как минимум ещё один вид специалистов, которые могли бы с этим поспорить и это Database инженеры, которые разрабатывают прямо внутри баз данных. Различаются ли эти роли, или быть может Биг Дата инженер – это хипстерская версия старого доброго Database разработчика? Каково это писать на PL/SQL, когда все только и говорят, какой питон удобный? Всё это в новом выпуске вместе с Антоном Татариновым (Database Engineer) и Дмитрием Тумиловичем (Big Data Engineer), встречайте!

В новом выпуске Data Zen Podcast вместе с Павлом Гончаровым (Data Scientist) и Игорем Нестереней (Machine Learning Engineer) мы рассуждаем о том, чем отличается DS от ML-инженера, и так уж отличается ли? Нужно ли штудировать учебники по мат. статистике, чтобы научить модель машинного обучения отличать собачек от котиков и почему на проектах с машинным обучением даже проджект мэнеджеру приходится читать научные статьи? И когда уже искусственный интеллект если не поработит нас, то, хотя бы приблизится к самосознанию? Обо всём это в новом выпуске.

Вместе с нашими гостями Татьяной Гирко (Quality Assurance Engineer) и Артёмом Вариводой (Data Quality Engineer) обсуждаем самые популярные вопросы, касающиеся QA и DQE специалистов. В чём разница? Какие у них зоны ответственности на проекте? Какие технологии они используют? Можно ли заменить одного другим?

Эта война никогда не стихнет. Тысячи молодых бойцов каждый день тратят свои нервы в спорах о том, какой язык программирования лучше. И хоть мы за мир во всём мире, сегодня мы организовали одну небольшую, но кровожадную битву. В этом выпуске мы с Александром Лещенко (Python Developer) и Дмитрием Кравцовым (Big Data Developer) пытаемся понять, что больше подойдёт Биг Дата разработчику - Scala или Python? Кто вообще в наши дни пишет на скале, когда есть питон? И почему кому-то в голову приходит использовать питон в Биг Дата, в высоконагруженных приложениях? Какие задачи больше подходят для одного и другого языка? Всё это в нашем подкасте.