Что читают наши преподаватели: Барбара Оакли, Habr и Теодор Драйзер

Опубликовано

Апрель 23

Говорят, чем больше читаешь, тем лучше пишешь тексты. И это не выдумки. А что делать, чтобы лучше писать код? Мы выяснили – тоже читать. Спросили наших преподавателей по Front-End разработке и услышали десятки советов. Книги, сайты, рассылки – парни знают толк в учебе. Делимся с тобой лучшими источниками для разработчиков.

 

 

Сергей Чуприна, Кременчуг 

 

 

Я свитчер – перешел в IT в 2015. Начал учить разработку самостоятельно, в основном проходил онлайн-курсы и смотрел каналы на youtube. Работал в небольших веб-студиях. А в 2016 перешел в международную компанию Hyuna International, где и работаю сейчас.

Я читаю статьи на Codeguida, иногда покупаю курсы на Udemy, а вот видео на youtube теперь отошли на второй план. Из книг по разработке советую “Секреты CSS”, Леа Веру; “JavaScript для детей” от Ника Моргана; “Изучаем JavaScript” Майкла Моррисона и “Вы не знаете JS”, Кайла Симпсона. А из литературы не по специальности нравится “Думай как математик” Барбары Оакли и цикл “Изумрудный город” Александра Волкова.

Сергей Чуприна

 

 

Артем Дяченко, Чернигов

 

 

Работаю в IT более 4 лет. Начинал с фриланса, потом сменил несколько местных компаний. Сейчас перешел в аутсорсинговую компанию Astound Commerce. Мы разрабатываем e-commerce платформы для мировых брендов.

 

Люблю читать рассылки Smashingmagazine и Medium, слушаю подкасты “Веб-стандарты” с Вадимом Макеевым. Если что-то интересует – просто гуглю. На досуге листаю DOU – интересно узнать о жизни программистов в Кремниевой долине.

Артем Дяченко

 

 

Давид Калоян, Киев

 

 

Я программирую более 7 лет. Начинал со скриптов для игр на языке Pawn, сейчас работаю в компании Beetroot – пишу на Python и JavaScript.

По работе пользуюсь сайтами Stackoverflow, Medium, Realpython, Github. Из книг – каждому “питонщику” нужно прочитать несколько:

 

  • Test-Driven Development with Python: Obey the Testing Goat: Using Django, Selenium, and JavaScript от автора Harry J. W. Percival;
  • Expert Python Programming, автор Tarek Ziade;
  • RESTful Web API’s, Leonard Richardson и Michael Amundsen.

 

А из художественной литературы люблю почти все произведения Эдгара По.

Давид Калоян

 

 

Максим Яворович, Винница

 

 

Первое образование у меня техническое, но до окончания учебы уже работал экономистом и пришлось получать второе. Проработал в банках около 10 лет. В 2013 уволился и начал учить программирование заново. Спустя год закончил курс по веб-разработке и с несколькими страницами в портфолио прошел интервью на junior front-end developer в компанию MLSDev. В 2017 перешел в Corevalue и сейчас у меня 4,5 года опыта в разработке на коммерческих проектах.

 

Читаю Habr и DOU. Начинающим советую серию книг O’Reilly Media – Head First. Книги по разработке помогают понять, что такое программирование и с чего начать учебу. Обязательно прочитайте хотя бы один учебник по алгоритмам и структурам данных. По JS советую “Секреты JavaScript ниндзя” Бэар Биболт и Джон Резиг, “Выразительный Javascript” от Марейн Хавербек и «JavaScript. Подробное руководство» от Дэвида Флэнагана. А лучший учебник онлайн javascript.ru.

 

Не по специальности люблю читать научную фантастику и альтернативную историю. Из последнего – “Атлант расправил плечи” Айн Рэнд и ее же “Источник”; трилогия Драйзера “Финансист”, “Титан” и “Стоик”. Из фантастического – “Битва за Геликонию” Брайна Олдиса и “Запад Эдема” Гарри Гаррисона для развития воображения.

Максим Яворович

 

 

Виталий Харитонов, Херсон

 

Я учился на инженера программного обеспечения. В период обучения увлекся дизайном и какое-то время работал дизайнером на фрилансе и в полиграфии. Сейчас работаю в компании DataArt уже более 3 лет.

Из ресурсов для работы читаю Medium, Stackoverflow, Exploringjs, Css-tricks и все, что посоветуют коллеги. Нравится книга “Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования” от “Банды четырех”. Литературу не читаю, но слушаю – люблю фантастику и фентези, книги из вселенной Warcraft очень затягивают.

Виталий Харитонов

 

 

 

Не терпится начать обучение? Просмотреть курсы
Не упускай возможность учиться и развиваться

К чему эти вопросы? Тест Майерс-Бриггс против бесконечных собеседований

Опубликовано

Апрель 12

Неделю пишешь идеальное резюме, ждешь собеседования, проходишь все этапы отбора. На одну позицию могут претендовать больше сотни кандидатов – как понять, кто подходит? У некоторых компаний есть еще один этап отбора – психологическое тестирование.

 

Почему тестирование перед наймом так популярно?

 

Согласно опросу Общества управления человеческими ресурсами (SHRM) и Mercer (консалтинговая компания в сфере человеческих ресурсов), 67% HR-специалистов используют тесты личности для проверки кандидатов. По данным исследовательской фирмы Aberdeen Group в 2010 году их было 50%. Личностный тест помогает найти кандидата, чьи черты характера лучше всего подходят для конкретной должности.

 

Если сотрудники занимают позиции, которая не подходит их типам личности, это снижает вовлеченность. Чем ниже вовлеченность, тем ниже продуктивность и тем выше текучка кадров. А искать новых сотрудников — дорого. Подумай, сколько ресурсов будет потрачено зря.

 

Работодателям нужен инструмент для принятия решений. Личные тесты перед приемом на работу обычно проводят онлайн и обрабатывают мгновенно. Затем результаты проверяются и нормируются по отношению к десяткам других кандидатов. Это ускоряет процесс найма и помогает совместить кандидатов с позицией и философией компании.

 

Немного истории

 

Популярная оценка личности — тест Майерс-Бриггс (MBTI). Он составлен на основе работы Карла Юнга. Этот швейцарский психиатр изучал архетипы личности и основал аналитическую психологию. Кэтрин Бриггс и ее дочь Изабель Бриггс Майерс расширили теорию Юнга. Они выявили четыре пары противоположных психологических элементов.

 

Изабель Майерс заметила две проблемы во время Второй мировой войны и хотела их решить. Во-первых, ее глубоко задели ненависть и дискриминация, свидетельницей которых она была. Во-вторых, она заметила, что многие люди устраивались на ненавистную работу только из-за патриотического долга.

Майерс считала, что если бы люди лучше понимали себя и друг друга, многих предрассудков в мире можно было бы избежать. Люди могли бы найти работу, которой они действительно наслаждались и на родине.

 

Она обратилась к теориям Юнга и с помощью своей матери разработала индикатор типа Майерс-Бриггс (MBTI). Изабель Майерс задала темп для постоянного изучения, адаптации и совершенствования созданного ею инструмента. Фонд Майерс-Бриггс пользуется им до сих пор.

 

Как это работает

 

Оценка MBTI меняет то, как люди работают вместе. Только 14% руководителей думают, что модель иерархической организации эффективна. Перспективные лидеры переходят на гибкую, ориентированную на команду, модель.

 

MBTI определяет:

  • разные пути отдачи и получения энергии (экстраверт ты или интроверт);
  • получения информации (используешь реальные факты или интуицию);
  • принятия решений и выводов (обдумывание или чувства);
  • взаимодействия с внешним миром (планирование или спонтанность).

 

MBTI состоит из 93 вопросов. Отвечая на каждый вопрос, ты получаешь два варианта утверждений — A или B, которые определяют, к каким тенденциям ты склоняешься. В результате ты попадаешь в один из 16 типов личности.

 

Чем помогает тестирование MBTI

 

  1. Предвидит, что нужно для успеха

 

Оценка личности помогает понять, что нужно потенциальному сотруднику, когда он выполнит свою работу. Кого мотивируют деньги, кого –  социальное признание? Кто будет больше стремиться к стабильности, а кто – к инновациям? Будет ли продвижение по службе топового сотрудника следующей главой успеха вашей компании? Или это будет вредно как для него, так и для команды?

 

На эти базовые вопросы нужно знать ответы. Конечно, личное знакомство с каждым кандидатом раскроет это через время. Но типы личности помогают быстрее добраться к тому, что полезно твоей команде и компании. Первичный отбор кадров так же важен, как и другие этапы рекрутинга.

 

  1. Помогает команде работать эффективней

 

Один менеджер будет говорить более абстрактно и принимать решения через фильтр гармонии внутри группы. Другой ожидает конкретного общения и принимает прагматичные решения. Проблемы на этой почве начнутся очень быстро.

Теперь умножь эту проблему на число людей и увидишь одну из причин, почему классную команду сложно создать без личностной совместимости.

 

  1. Удовлетворяет все современные требования к психологическим тестам

 

Критика оценки MBTI говорит – она устарела. Да, многое изменилось за эти годы, но люди все еще люди, и теория темперамента все еще хороший метод прогнозирования человеческого поведения.

 

  1. Добавляет в компанию разнообразие, а не дискриминацию

 

Критика личностных тестов так же боится риска дискриминации по типу личности. Но этот риск зависит от человека, использующего тест, а не от самого теста. Выгодно иметь команду состоящую из разных типов личности, которые уравновешивают друг друга.

 

Еще можно использовать тест Майерс-Бриггс как один из факторов, а не как определяющий фактор в решении о найме. Желание окружать себя похожими людьми вполне естественно. Но при этом мы часто упускаем критичные и полезные взгляды других.

 

Панацея от конфликтов?

 

Хотя каждый человек уникален, у нас есть общие характеристики. Это дает понять, почему ты делаешь вещи определенным образом, или почему ты делаешь их вообще.

 

В команде есть люди, которые просто не могут сработаться? Если это так, то определение их типов личности и признание различий между ними помогут команде работать более гармонично. Нет правильного или неправильного типа, и нет комбинаций типов, которые ”лучше” или ”хуже”, в бизнесе или в отношениях. Даже каждый из 100 человек с одинаковым опытом будет разным, из-за генетики, опыта, интересов и других факторов. Однако, согласно теории личности, у них будет много общего. Твой тип меняется и открыт для личной интерпретации.

 

Конечно, тип личности объясняет не все — люди намного сложнее. Этот опросник разработан для того, чтобы психологические типы были понятны и полезны в нашей повседневной жизни и в работе. Осознание личных предпочтений —  шаг к лучшему пониманию себя и улучшению отношений с другими. Если знаешь свой тип, можно развить навыки там, где их не хватает.

 

Майерс-Бриггс в IT

 

Наши HR-специалисты при поддержке Estonia Development Cooperation и Estonian Refugee Counsil изучили 16 типов личности по типологии Майерс-Бриггс и интерпретировали результаты для работы в информационных технологиях. Этот тест поможет выбрать собственную роль в ІТ, подходящую твоим личностным особенностям.

 

Например, личностям типа ESFJ хорошо подойдет работа ивент-менеджерами & happiness manager, аккаунт- или офис-менеджерами. Их среда – взаимодействие с людьми. А вот люди ISTJ типа могут занять позиции DevOps, System Architect, Back-End разработчиков, Data Scientist или тестировщиков. Им комфортно работать большую часть времени с машинами.

 

К чему мы это все? Так вот же он, наш адаптированный тест. Отвечай на вопросы и узнавай, какая роль в IT тебе больше всего подходит.

 

 

 

Не терпится начать обучение? Просмотреть курсы
Не упускай возможность учиться и развиваться

Умные города, дома и машины: зачем нам интернет вещей

Опубликовано

Апрель 08

Читаешь эту статью со смартфона или ноутбука? А ведь твои гаджеты способны не только показывать буквы на экране. Вместе с кофеваркой, которая варит эспрессо, или фитнес-трекером на руке, они могут образовать интернет вещей. Если это, конечно, умная кофеварка. Именно интернет вещей позволяет завести автомобиль во время завтрака или включить робот-пылесос со смартфона, сидя в офисе.

 

Что за вещи и при чем здесь интернет

 

Интернет вещей (Internet of things, IoT) – концепция, которая позволяет физическим вещам, подключенным к интернету, взаимодействовать друг с другом или с внешним миром, частично или полностью без человека.

 

“Вещи” буквально означают любые предметы, которые подключаются к интернету и друг к другу. Это может быть что угодно: зубная щетка, смартфон, фитнес-браслет, лампочка, дверной замок, кроссовки или двигатель машины. У каждого из этих устройств есть идентификационный номер. Эти объекты подключаются с помощью проводной или беспроводной связи. Независимо от подхода, интернет вещей позволяет перемещать данные (и управлять процессами) как из спальни в кухню, так и из США в Украину.

 

Цель IoT – измерение, сбор и анализ данных для лучшего обслуживания клиентов и улучшения качества продукции.

 

Как это работает: стандарты и типы подключений

 

Для реализации IoT нужна экосистема: гаджеты с датчиками; сеть доступа и передачи информации; платформы для управления сетью, устройствами и приложениями.

Для передачи данных есть несколько стандартов:

Стандарт eMTC (enhanced Machine-Type Communication) разворачивается на основе мобильных сетей LTE, а EC-GSM-IoT (Extended Coverage – GSM – Internet of Things) работает поверх сети GSM.

Но самый популярный – стандарт NB-IoT (Narrowband IoT). Он может быть развернут, как в сетях GSM или LTE, так и отдельной сетью.

 

Все IoT-проекты делятся на две группы: массовые (Massive MTC) и критические (Critical MTC). Перед каждым типом стоят свои задачи, и у каждого – свои требования к сети.
Массовые IoT-проекты – это, например, умные дома, счетчики, решения для отслеживания грузоперевозок или сельского хозяйства. Это передача небольшого количества данных от огромного количества сенсоров. Если один раз по какой-либо причине информацию со счетчика не получили – ничего критичного, данные обновятся во время следующего сеанса передачи. Для массовых проектов нужно, чтобы устройства были дешевыми и потребляли мало энергии. Частично такие проекты могут быть реализованы на основе GSM-сетей, но большинство построены на основе инфраструктуры LTE.

 

В критической машинной коммуникации другие запросы – низкая задержка передачи сигнала (меньше 5 миллисекунд) и высокая надежность сети. От работы сети зависит безопасность и даже жизнь пользователя. Это могут быть самоуправляемые автомобили, удаленная хирургия или управление промышленным оборудованием. Эти решения пока существуют в виде прототипов или тестовых образцов, для их реализации нужны сети следующего поколения – 5G.

 

На чем писать?

 

Каждый из трех этапов — измерение, сбор и анализ – имеет свою среду и ограничения. На каждом этапе разработки может быть свой язык программирования для IoT.

 

Согласно последнему опросу Фонда Eclipse, разработчики используют несколько языков программирования для IoT: C, C ++, Java, JavaScript, Python и PHP.

 

Лучшие три языка программирования для IoT:

С – идеальный язык для низкоуровневого кода (то есть кода, близкого к аппаратному уровню), он не требует большой вычислительной мощности и способен напрямую работать с оперативной памятью.

C также пользуются при программировании микроконтроллеров, что делает его простым для приложений на уровне датчиков и шлюзов. Тем не менее, из-за низкого уровня, его синтаксис может стать загроможденным и запутанным.

 

А что с Java? Для приложений IoT с помощью виртуальной машины Java (JVM) код может быть передан на любой чип. Код можно использовать там, где распространены JVM, например для смартфонов и серверов. И на самых маленьких компьютерах, что делает его идеальным для IoT.

 

Python начал свой путь как язык сценариев высокого уровня. У него много библиотек и он может выполнять больше работы с меньшим количеством строк кода. Он идеально подходит для анализа данных в системах IoT.

Исходный код компактен и читабелен, так как синтаксис чистый. Python прост в освоении, широко используется и надежно поддерживается. Отличный выбор для управления и организации сложных потоков данных без необходимости поддерживать одинаково сложные кодовые базы. Python набирает популярность для простых модульных проектов, в которых вычислительные потребности варьируются от умеренных до низких.

 

Где и зачем использовать интернет вещей

 

Везде, где нужно мониторить состояния объектов или собирать большие данные для последующего анализа.

Умные города: датчики на общественном транспорте, контроль за уровнем воды в водоемах, датчики шума и загрязнения, мусорные баки с датчиками наполняемости (как в Нидерландах). Это делает города удобнее и безопаснее. А сбор больших данных на основе датчиков помогает местным властям лучше понимать потребности города и жителей. Например, в Барселоне городской трафик регулируют умные светофоры – в приоритете зеленый свет для общественного транспорта и служб спасения в случае происшествий.

 

Умный транспорт: с появлением умных городов автомобили тоже подключатся к интернету. Они сами оценят ситуацию на дороге. Или напишут сообщение, если топлива не хватает на дорогу до работы, садится аккумулятор или подскочит давление в шинах. В перспективе – тебя отвезет на работу самоуправляемый автомобиль.

 

Умные дома: приехать сразу в теплый дом, включив обогрев через смартфон? Да, это прелесть умного дома. Кофеварка, которая знает, когда ты проснешься и варит кофе за минуту. Умные счетчики сами фиксируют, сколько энергии было потрачено в этом месяце – не нужно снимать показания и возиться с бумажками. Умные лифты оповещают о поломках, а холодильник сообщает на смартфон, что закончились продукты.

 

Магазины без кассиров, виртуальная и дополненная реальность, камеры видеонаблюдения с распознаванием лиц в метро – это тоже интернет вещей. Технология iBeacon от Apple меняет процесс покупок. Продавец отслеживает маршрут покупателя и собирает данные о моделях поведения. Это помогает определить, нужно ли давать скидку и на сколько процентов. Все данные от тысяч покупателей, помогут продавцу усовершенствовать свой магазин. Например, изменить расположение товаров на полках, что приведет к росту продаж.

 

Почему я не могу окружить себя умными вещами уже сегодня

 

Сейчас не хватает стандартизации. Это может стать проблемой, если покупать умные устройства не системно. Пока что они плохо совместимы между собой. Чтобы использовать IoT по полной, необходимо 5G. Сети пятого поколения позволят снизить задержки, одновременно поддерживать огромное количество подключений, продлить срок службы умных устройств до 10 лет. Особенность 5G в том, что в рамках одной сети она объединит все приложения и устройства. Это достигается благодаря «сегментированию” сети на фрагменты, каждый из которых предназначен для определенных нужд.

 

Будущее уже здесь

 

Интернет вещей изменит наш мир. Соединение всех вещей с помощью датчиков и облачных вычислений откроет дверь следующей промышленной революции. Чем больше мы будем пользоваться интернетом вещей, тем больше будет данных о производительности, проблемах и возможностях продукта.

 

Анализ данных даст более четкое представление о том, какой язык программирования лучше всего подходит для конкретного сценария развития IoT. До тех пор разработка программного обеспечения IoT будет оставаться многоязычной.

 

Для того, чтобы реализовывать потенциал интернета вещей, нужно тесное сотрудничество бизнеса, телеком-операторов, правительств и пользователей. Развитие рынка зависит от множества факторов, но участникам процесса придется меняться гораздо быстрее, чем это происходит сегодня. Вероятно, что скоро мы будем окружены сотнями умных роботов и устройств.

 

Главное – помнить, что IoT должен служить одной из этих идей: повышать эффективность, улучшать здоровье и безопасность или улучшать работу наших городов, домов и предприятий.

Не терпится начать обучение? Просмотреть курсы
Не упускай возможность учиться и развиваться