GeekUniversity — первый онлайн-университет, где обучают Data Science с нуля. На старте достаточно знаний из школьной программы и желания постигать новое.
Вы пройдете все ступени становления программиста в области Data Science, поочередно освоив:
библиотеки Python для ИИ;
математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и математическую статистику;
парсинг, краулинг, машинное обучение и нейронные сети.
Мы научим вас работать с ОС Linux, писать «чистый» код, проектировать архитектуру, применять шаблоны и еще много чему интересному. И все это — за полтора года. И да, с нуля. Все инструменты и ресурсы вы освоите в ходе обучения.
Максимум практики на реальных задачах
Мы делаем обучение эффективным и разнообразным:
Делаем упор на практику. Мы не приемлем подход, при котором студенты допускаются к решению задач только после длительного курса теории. Каждый изученный алгоритм, модель, библиотека будут немедленно реализованы в коде;
Ставим реальные задачи. Мы не решаем задачи из книг — нам их диктует современная реальность. Какие кейсы актуальны в области ИИ и больших данных — расскажут ведущие эксперты Mail.ru Group, FIX, МегаФон;
Предоставляем личного наставника. Во время обучения у вас возникнут сотни вопросов. Личный помощник-куратор поможет найти ответы, сэкономить время и учиться качественнее;
Внедряем передовой опыт. Мы используем подходы ведущих учебных центров США, чтобы полтора года обучения в GeekUniversity стали для вас и работодателя эквивалентом 1,5 лет реального стажа.
Наша цель — ваше трудоустройство
Мы провели исследование портала hh.ru и выяснили, что только в 7% вакансий в области Data Science компаниям требуется сотрудник без опыта работы. Обучение на факультете искусственного интеллекта GeekUniversity идет в зачет вашему опыту и увеличивает шансы на трудоустройство более чем в 5 раз. Специалиста, работающего в Data Science от 1 до 3 лет, ждут на 39 % вакантных мест.
Помимо актуальных задач, мы подготовили крутой бонус — целую четверть вас будут обучать эксперты МегаФона. Они расскажут о реальной работе с Big Data, подготовят задания с использованием своих данных и кейсов из практики. И не забывайте и о классике GeekUniversity — множестве факультативов от наших партнеров.
Data Science — только один из возможных путей развития вашей будущей карьеры. После обучения вы сможете выбирать вакансии в сферах:
машинного обучения;
искусственного интеллекта;
нейронных сетей;
Big Data (анализа больших данных).
Мы поможем вам наполнить портфолио реальными проектами, которые вы с уверенностью сможете презентовать потенциальному работодателю. Вопрос поиска работы сведется к вашему желанию ходить на собеседования.
Искусственный интеллект и Big Data — одни из самых перспективных направлений в IT. По данным CB Insights, с 2011 по 2015 год общий объем финансирования стартапов в сфере ИИ вырос с $282 млн до $2,4 млрд.
Количество вакансий стремительно растет — как и число тех, кто хочет присоединиться к тренду.
Специалисты по машинному обучению получают 130–300 тысяч рублей, аналитики big data — 73–200 тысяч рублей.
Решайтесь и вы! Оставьте заявку и узнайте подробности вашего будущего обучения.
«Любой дурак может написать код, понятный компьютеру. Хороший программист пишет код, понятный человеку»
Мартин Фаулер
Деление специалистов на junior, middle и senior хорошо знакомо разработчикам — так обычно определяют уровень компетенций. Но каких требований ожидать от работодателя, если ему нужен «джун», «мидл» или «сеньор»? Попробуем разобраться.
Возраст и опыт — далеко не главное
Человек, который мало знаком с IT, может подумать, что senior — это разработчик, который много лет отдал своей профессии, middle — программист среднего возраста, а junior — вчерашний школьник, который начинает осваивать программирование.
Нельзя сказать, что это полное заблуждение. Нередко джуны действительно молоды, мидлам около 35 лет, а у сеньоров уже седеют волосы. Но не так уж редко встречаются солидные джентльмены, работающие на позиции middle и даже junior под руководством молодого senior-разработчика. Все зависит от компетенций человека, его личностных качеств и, конечно, возраста старта в профессии.
Так в чём различие?
Есть несколько способов понять, кто есть кто, но самый простой и эффективный — посмотреть исходники. Если код сложной программы без труда могут разобрать другие разработчики, у него понятная архитектура и стройная логика — скорее всего, его писал сеньор. И напротив, если код простого продукта получился причудливым, со сложными абстракциями и странными однострочниками — над ним наверняка работал джун.
Сеньоры заботятся о простоте кода — чтобы его легко освоили коллеги, а поддержка не доставила хлопот. Джунам для этого не хватает опыта — они действуют по принципу «Если работает, то всё отлично». До читаемости и чистоты кода руки не доходят.
Если для сравнения взглянуть на код, написанный сеньором, может даже возникнуть недоумение: «Да как так, сложная ведь программа, а так изящно и просто написана!» Этот навык приходит с опытом и далеко не ко всем.
Разница только в коде?
Нет, на этом различия не заканчиваются. Рассмотрим внимательнее специалистов каждого уровня, а затем сопоставим наблюдения.
Junior
В большинстве случаев джуны реализуют простые задачи: например, части проекта, которые затем объединяются. Они делают кирпичики, из которых можно возвести пригодный для жизни дом. При этом джуны зачастую не представляют себе масштабы здания, в постройку которого они вкладываются.
Хорошим джуном считается тот, который может самостоятельно работать над своими «кубиками» — техническими задачами. При этом важно, чтобы его разработки нормально функционировали, когда их встраивают в приложение или сервис.
Скорее всего, на следующий уровень выйдет джун, который:
стремится развиваться и реализует свои возможности,
энергичен и целеустремлён,
умеет с холодной головой воспринимать критику.
Middle
Джун, который набрался опыта, улучшил компетенции и научился чисто выполнять свои задачи, может претендовать на позицию мидла. Буквальный перевод слова middle — «середина», но на самом деле в разработке мидл ближе к сеньору, чем к джуну.
Мидлы осознают масштабы проекта, но тоже разрабатывают только его части, хотя и более крупные. Мидл способен самостоятельно выполнять сложные задачи в рамках проекта, причём не только технические, но и административные. На этом уровне разработчик должен понимать требования бизнеса и уметь реализовывать их на практике.
Важные качества мидлов:
они понимают функции и структуру продукта, который разрабатывают, и поэтому их решения эффективны;
у них есть опыт в разработке приложений и сервисов в нужной отрасли, так что им под силу больше задач;
мидлы хорошо владеют стандартными инструментами и шаблонами, а также знают, когда и для чего их применять;
в ходе разработки они учитывают не только свои интересы и предпочтения — мидлы понимают, что работают в команде, и умеют взаимодействовать с коллегами.
Senior
Эта ступень не каждому доступна — многие разработчики остаются на уровне мидла всю карьеру. Чтобы подняться выше, нужны «тонкие» компетенции, которые позволят решать задачи, которые не под силу больше никому. Нужно знать и уметь больше, чем большинство коллег. Например, не просто писать хороший код, а учитывать в нём инструментарий и специфику компании. Сеньоры могут самостоятельно разработать масштабное приложение или сервис с нуля — потому что понимают архитектуру и знают, что и как должно быть создано.
Сеньору требуется не только навык командной работы, как мидлу, но и управленческий опыт. Значит, нужны и коммуникативные навыки. Сеньор может убедительно донести свою точку зрения до команды и руководства, а после реализовать предложенную идею. Он всегда знает, как задать вопрос (и коллеге, и поисковому сервису), чтобы получить нужный ответ. И ещё синьор — это часто ментор: помогает джунам осознать масштабы проекта, правильно работать и развиваться.
Сеньор должен глубоко понимать устройство библиотек, фреймворков, инструментов разработки. Иначе конечный продукт будет вести себя непредсказуемо.
Такой специалист в команде — это фактор стабильности. Он понимает технические риски и знает, как их снизить. Задача сеньора — сделать так, чтобы в коде совсем не было «костылей», которыми грешат джуниоры и мидлы. Без вмешательства опытного руководителя иногда получаются такие продукты, которые ассоциируются разве что с фантастическим гибридом бегемота с носорогом, у которого есть ещё гены утконоса и лотоса. Работает этот монстр Франкенштейна — и ладно.
В сухом остатке
Мы видим, что разница между тремя категориями специалистов — не в возрасте или стаже. Главные различия состоят в отношении к самому процессу разработки, в его понимании и осознании. Об этом и цитата в эпиграфе статьи: она очень точно характеризует новичков и профессионалов.
В GeekBrains мы готовим и джунов, и специалистов уровня middle. Для первых у нас есть короткие курсы — «профессии», а для вторых — более продолжительные программы на факультетах GeekUniversity. Выбирайте сами, по какому маршруту сократить путь до позиции сеньора :)
В связи с коронавирусом всё больше и больше людей вынужденно переходят на удалённую работу или учёбу. Если у вас освободилось время, которое вы обычно тратите на дорогу, можно провести его с пользой и заняться самообразованием. До 31 мая 2020 г. мы дарим скидку 20% почти на все программы обучения GeekBrains. Будьте здоровы! :)
Мы открываем набор на бесплатный курс интернет-маркетологов. В течение семи месяцев студенты курса смогут освоить все важные навыки этой перспективной профессии. А по итогам курса трое самых успешных студентов смогут пройти стажировку в Mail.ru Group.
Интернет-маркетолог знает все о продвижении товаров и услуг в интернете. Эта сфера деятельности постоянно развивается, и рынку требуются новые и новые кадры. Средний доход интернет-маркетолога в России и СНГ составляет около 60 000 рублей, а зарплата опытных специалистов доходит до 200 тысяч.
Как поступить
В период с 5 по 12 ноября:
Оставьте заявку на странице курса. Если вы уже зарегистрированы на Geekbrains, используйте данные вашей учетной записи. Если еще не зарегистрированы — введите свои актуальные данные, и мы вас зарегистрируем.
В ответ вы получите на указанный адрес электронной почты ссылку на вступительную анкету. Заполните её.
Просмотрите видеокурс «Интернет-маркетолог. Free» — ссылку вы также получите в письме.
Пройдите онлайн-тестирование «Free-маркетинг. Этап 1. Тест 1». За каждый верный ответ начисляется 1 балл. Чтобы успешно пройти тест, вам нужно набрать не менее 7 баллов из 20 возможных. Будьте внимательны: тест ограничен по времени, и допускается только одна попытка прохождения. Отсчет времени начнется сразу после того, как вы нажмете на кнопку «Начать тест». Спланируйте заранее свое время и не начинайте тест, если в ближайшие полчаса вас могут отвлечь.
Тест необходимо завершить строго до 23:59 12 ноября. О своих результатах вы узнаете через личные сообщения на сайте Geekbrains от пользователя GeekBrains.
Далее тех, кто прошел первый этап, ждет еще два отборочных этапа, по итогам которых нужно будет пройти тесты, а также записать видеоинтервью. Подробную информацию обо всех этапах, а также другие детали можно узнать в условиях участия.
Как проходит обучение
По итогам трех отборочных этапов на бесплатный курс будет зачислено до 50 студентов. Счастливчики получат уведомления о поступлении по электронной почте.
Обучение идет семь месяцев — с декабря 2019 по июль 2020 года. Занятия проходят в формате онлайн-трансляций, несколько раз в неделю, в вечернее время по Москве. Преподаватель объясняет темы, студенты задают вопросы и обсуждают материал в чате. В конце каждого урока студенты получают практические задания. На следующем занятии преподаватель оценивает и обсуждает их.
Для студентов, у которых нет возможности смотреть онлайн-трансляцию, мы записываем каждое занятие. Эти видеозаписи вместе с дополнительными материалами доступны в разделе «Обучение».
В программу обучения войдут следующие курсы:
digital-cтратегия,
привлечение клиентов,
введение в SMM,
контент-маркетинг,
email-маркетинг,
веб-аналитика,
проектная работа.
Что получат выпускники
Студенты, завершившие обучение, овладеют большим объемом знаний, достаточным для работы junior-интернет-маркетолога. А также свидетельство, подтверждающее прохождение курса.
Кроме того, самые успешные выпускники пройдут собеседование со специалистами Mail.ru Group. В результате трое выпускников получат предложение пройти удаленную стажировку в компании, со стипендией в размере 20 000 рублей и перспективой трудоустройства. Другим выпускникам мы поможем подать заявления на стажировку в компаниях-партнерах.
Программы отборочных этапов, обучения и ответы на часто задаваемые вопросы вы можете найти на странице курса (там же необходимо оставить заявку). Все условия участия в программе мы собрали в отдельный документ. Если у вас остались вопросы, задавайте их в комментариях к посту, мы обязательно ответим.
Начните сейчас, и к середине года вы уже овладеете новой профессией! Ждем ваших заявок!
Герой интервью учится в 7-м классе московской школы, а уже разрабатывает игры, в которых можно соревноваться по сети с разных устройств. Команда GeekSchool поинтересовалась личным опытом юного IT-энтузиаста и попросила дать полезные советы для всех, кто хочет изучить Unity.
— Как ты попал в GeekSchool на курс по Unity?
Мой папа — разработчик, и он занимался в GeekBrains. Здесь же на вебинарах он изучал английский. Когда я ещё был маленький, то поинтересовался у него, что это за платформа. Потом чуть-чуть подрос и сам стал заниматься на курсах школы программирования для детей GeekSchool. Сначала я прошёл курсы по Java и веб-дизайну, потом в рекламе увидел Unity. Папа рассказал, что это такое, я заинтересовался и поступил. В конце декабря 2021 года закончил обучение.
— Было поначалу сложно?
Было пару моментов, но я быстро разбирался, ведь сразу обращался за помощью: связывался с преподавателем в личке Discord и писал в группу. Мне везде отвечали.
Затруднения касались методов, функций. Иногда было сложно разобраться не в программировании, а где в Unity галочки поставить. Если потом вникнуть, то это очевидные вещи, но сначала я не понимал.
— Помогали предыдущие курсы?
Java, C#, Python похожи синтаксисом, поэтому мне базовые знания помогли. Без них я бы не знал, что такое методы и типы, поэтому вероятно запутался бы в нюансах.
— А мама с папой?
Не буду себе льстить, конечно, поддержка была: в основном папа помогал с финальным проектом. А так у меня всё у самого получалось, всё было понятно.
— Какие знания из курса больше всего пригодились?
Мне всё понадобится из изученного. Пока больше всего пригодилась физика — Rigid Body, управление — FPS controller. Ещё методы: Start, Enter Collider. Но их я реже использую.
— А были забавные ошибки во время обучения?
На уроке не было, ведь я писал код, смотря запись после урока. Но когда делал домашние задания, то были всякие косяки. Например, когда я хотел сделать управление, мой персонаж взлетал, хотя должен был ходить: нажимаю стрелку вперёд, а он взлетает назад. Оказалось, я просто перепутал координаты, куда он должен двигаться.
— А бывало, что думал, что ничего не получится? Чтоб прям хотелось всё бросить?
Да, когда я делал финальный проект для сдачи. Уже думал, что буду без него, ведь времени оставалось мало. Но меня мотивировало то, что в группе у нас писали, какие у кого крутые будут проекты, сколько они над ними сидели. Я подумал, а чем я хуже? И доделал свой до конца.
— Расскажи, пожалуйста, подробнее о проекте.
Я люблю всё делать лучше всех. В детстве очень расстраивался, если проигрывал. Сейчас я вырос и не расстраиваюсь, но всё равно мне хотелось быть первым. Поэтому я решил подготовить суперпроект.
Мой проект — сетевой шутер, в котором участники встречаются для перестрелки. В игре можно соединяться с разных устройств, например, кто-то играет с ноутбука, а кто-то — с компьютера.
Создание первой местности
Подбор звука и света
Создание персонажей трудозатратно, надо работать в разных программах: Photoshop, Blender. Поэтому пока мои герои — прямоугольники. Чтобы сделать онлайн-соединение по сети я разбирался часа 4, но всё получилось и мои квадратики встретились.
Скриншот с финальной презентации проекта
— А какие тебе вообще игры нравятся?
Я сейчас очень люблю логические игры, всякие головоломки. Шутеры тоже, но первое больше.
— А есть в планах сделать логическую игру?
Да, есть один проект, который делаю. Это головоломка, где ты в комнатах разгадываешь всякие загадки. Хочу создать немало уровней: не 10, а штук 40, чтобы было интересно поиграть. Кстати, когда готовил финальный проект, то сначала хотел сделать головоломку. Но у меня не получилось, поэтому решил перейти на шутер.
— Сложно было совмещать учёбу в GeekSchool со школой?
Было непросто, ведь я ещё и в физико-математическом классе, а занятие хоть и было один раз в неделю, но именно во вторник, когда у меня больше всего уроков. Я впритык после них приходил на вебинар, иногда даже с небольшим опозданием. После полуторачасового занятия на GeekSchool делал школьные уроки. То есть часов восемь у меня в этот день уходило на учёбу. Нагрузка была серьёзная, но без этого в жизни никак.
— А чем ещё занимаешься помимо школы и GeekSchool?
Программирую, люблю спорт и логические игры. Раньше занимался большим теннисом, сейчас предпочитаю настольный. Очень люблю в шахматы поиграть, раньше ходил на кружок.
— Думаешь связывать своё будущее с IT? Есть планы подтянуть знания в этой сфере?
Да, ведь не зря же я прошёл уже 4 или 5 курсов, и не только у вас. На GeekBrains мне, кстати, больше всего понравилось — очень удобная платформа. Тут и домашние задания легко сдавать, и можно посмотреть запись вебинара. Если я хочу стать квалифицированным разработчиком, то знания мне нужно подтянуть. В первую очередь по Java и C#. И английский подучить, ведь без него никак.
— Кстати, как тебе наш преподаватель?
Мне очень понравился Илья Плеханов, который вёл у меня курс. Он всё понятно объясняет, добрый, весёлый и отзывчивый. Если нужно что-то уточнить, то он и созвониться может, когда свободен.
— А друзей случайно не завёл на GeekSchool?
Сначала у меня не было цели с кем-то знакомиться. Потом возникли вопросы и я задал их в группе — мне ответили. Я поблагодарил откликнувшегося на мою просьбу о помощи. Потом он начал задавать вопросы, и я ответил ему. Получилось, что мы друг другу часто писали, поэтому решили связаться в личке в Discord. Затем у меня возникла мысль создать совместный проект. Мы стали вместе делать домашки. Я говорил напарнику, что делать, скидывал код, он его вставлял в проект и мы всё это отправляли учителю.
Потом решили вместе сделать финальный проект, но не получилось, ведь в бесплатной версии Unity, которой мы пользуемся, код можно сбрасывать только через личные сообщения. Чтобы напарник что-то поправил, надо писать целую статью. Так я решил создать свой собственный проект. А с одногруппником мы отдельно сделали игру, где нужно стрелять в бегущих на тебя противников. В моей же игре человек соревнуется с человеком. Все делали сражение против компьютера, для этого писали отдельную программу для искусственного интеллекта Unity. У меня не получилось — ошибка вылезала. Я уже расстроился, но решил, что просто обойдусь без ИИ, сделаю сетевую игру для двоих человек.
— Я заметила, что тебе больше нравится делать сетевые игры.
Да, ведь человеку с человеком интереснее соревноваться. С компьютером не пообщаешься. Он точно делает то, что ему сказали. Если хочется чего-то креативного, то этого с ним не получится. Лучше с человеком играть.
— Хочешь что-то сказать тем, кто собирается поступать к нам на Unity?
Стоит морально подготовиться, что будут сложные уроки. Например, пользовательский интерфейс, где очень много рассказывается про Canvas.
— А тем, кто уже учится?
Если на уроке пишешь код параллельно с преподавателем, то лучше не спешить. Не повторяйте моих ошибок. Я всегда старался раньше всех всё сделать и от этого зависал компьютер, ведь он был перегружен из-за параллельной работы Zoom. Поэтому лучше внимательно слушать, а код писать после урока. Если получается быстро писать, то можно и на уроке, но не стараясь всех обогнать.
— Что или кто тебя вдохновляет?
Больше всего меня вдохновляет папа, хочу быть похожим на него. Он прекрасный разработчик на Java, всегда чётко проводит собеседования. Когда он общается с людьми, поступающими на работу, то всё делает по графику, по плану. Задаёт точные вопросы, понятно объясняет.
С отцом
Он учился ещё в детстве, когда не то что современных технологий не было, а даже нормальных учебников. Мне и моему поколению проще, в библиотеку ходить не надо — открыл ноутбук, зашёл в интернет и смотришь, что тебе не понятно. А папе в детстве было намного сложнее. Ровно как и всем людям, которым сейчас около 40 лет.
— Хочешь ещё что-то сказать нашим читателям?
Если что-то не получается, то останавливаться — не вариант. Бывают очень сложные моменты, где не все справляются. Иногда хочется выключить всё и забросить, у самого бывало такое. Не только с Unity. Но надо стоять до конца, если ты поставил цель — идти к ней. Поставил цель изучить Unity — изучай. Тяжело? Просто спрашивай у преподавателя и всё. Это не повод забрасывать. У меня простой совет — нужно быть целеустремлённым.
В 2017 году разработчики говорили о нейросети, которая верстает код по картинке — и все думали, что верстальщики больше не нужны. Чуть раньше вышла программа TheGrid, которая генерирует модули сайта — и пошел слух, что дизайнеры останутся без работы.
Работа нейросетевых программ за несколько лет их существования не достигла совершенства, и часть задач все еще им не под силу. Пока рано говорить о том, что машины вытеснят IT-специалистов, но уже сейчас искусственный интеллект можно использовать, чтобы ускорять выполнение задач и делегировать их. Рассказываем об инструментах-помощниках на основе нейросетей, которые пригодятся дизайнеру и разработчику.
Шрифты
Fontmap — интерактивная карта шрифтов, созданная ИИ. Разработчик сайта Кевин Хо вдохновился исследователем из Стенфорда, который с помощью нейросети организовал тысячи фотографий на одной карте. В блоге Кевин пишет, что эксперимент с фотографиями показал, насколько полезными стали нейросети в работе с визуальной информацией. Программист задумался, как применить машинное обучение к дизайнерской рутине, и нашел решение — выбор шрифтовых сочетаний.
По мнению Кевина, для новых проектов дизайнеры берут шрифты, которые уже использовали, и выбирают из них по простым категориям — гротеск или антиква. Но в них большой спектр различий — в макете один шрифт без засечек может не сочетаться с другим.
Тогда Кевин совместно с Google Creative Lab разработал Fontmap. Алгоритм машинного обучения сортирует шрифты по визуальным характеристикам и подбирает сочетающиеся. Сейчас в базе Fontmap 750 шрифтов.
Шрифты, которые нейронные сети Fontmap выбрали для использования с Roboto
René — программа, которая поиграет со шрифтами за вас. Ее создал разработчик Джон Голд из Airbnb и TheGrid. Работа René построена на машинном обучении — с каждым новым подбором программа учится понимать принципы сочетания шрифтов. René помогает дизайнерам и разработчикам экономить время и составлять подборки шрифтов для разных проектов.
Джон Голд настраивает базовые характеристики для подбора шрифтов
Разработчик поддерживает идею, что нейросети — это инструменты-помощники, и высказывается против автоматизированного подхода. По мнению разработчика, René будет полезна только для дизайнера-профессионала, который будет «рулить» программой.
Логотипы
Logojoy — сайт, генерирующий логотипы. Разработчики системы считают, что сегодня создать качественный логотип можно быстро и без дизайн-студий. Полезное действие Logojoy — дать владельцам бизнеса больше свободы в брендинге.
Создатели сервиса внедрили машинное обучение и нейронные сети в графический дизайн и упростили создание логотипа. Сайт генерирует логотип и фирменный стиль на основе понравившихся пользователю иконок, стилистических и цветовых решений. Указываете сферу деятельности и название компании, выбираете пять логотипов, столько же цветовых схем и иконок — и через минуту система генерирует варианты логотипов. Их много — мы так и не смогли пролистать ленту до конца.
Варианты логотипов, которые предложила нам система. Не ДжонФедор, но начинающей компании пригодится
Посмотреть логотипы можно бесплатно, но за скачивание в хорошем качестве придется заплатить 20 $. Полный пакет с логотипом в растре и векторе, водяной знак, авторские права и фирменный стиль стоят 65 $. Те, кто не уверен в предложенных вариантах, могут сделать скриншот понравившихся и показать дизайнеру, который на их основе сделает логотип.
Для российских пользователей 65 $ за логотип — не совсем бюджетный вариант. Отечественный аналог Logojoy — «Турболого» — делает то же самое, но дешевле. Логотип в низком разрешении стоит 690 рублей, одиннадцать файлов с логотипом, включая версию для печати, — 990 рублей, а за бизнес-пакет с дополнительным набором для соцсетей, фирменной документацией, водяным знаком и фавиконкой придется заплатить 2290 рублей. «Турболого» работает на той же системе машинного обучения и нейронных сетей, что и Logojoy.
Лучшие логотипы за апрель 2018 по версии разработчиков «Турболого»
Популярные логотипы, истории знаменитых брендингов, лайфхаки для дизайнеров, разработчиков и владельцев бизнеса компания «Турболого» публикует в блоге.
Иллюстрации
Autodraw — инструмент для рисования от Google. В 2017 году компания выпустила нейросетевую программу, которая превращает набросок от руки в полноценную иллюстрацию. Разработка построена на алгоритме, который анализирует рисунок, распознает тип изображения и подбирает похожие клип-арт иллюстрации. Пока нейросеть работает не идеально — Autodraw выдает несколько похожих картинок, из которых пользователь выбирает наиболее подходящую. Иногда программа ошибается, но чем больше вы пользуетесь инструментом, тем быстрее нейросеть учится.
Autodraw пригодится для рисования иконок, логотипов, баннеров, афиш и быстрого прототипирования.
ProjectQuick3D — инструмент для создания 3D-моделей от Adobe. Программа работает по схожему с Autodraw алгоритму: пользователь рисует быстрый скетч, а программа с помощью машинного обучения находит в библиотеке Adobe Stock нужную 3D-модель. Нейросеть обучается — чем больше пользователей рисуют, тем точнее работает алгоритм. Разработчики представили проект на конференции Adobe MAX как инструмент для начинающих дизайнеров, которые прежде не работали с 3D.
Разработчики Adobe демонстрируют работу программы на конференции Adobe MAX
Фото
Let’s Enhance — сервис, улучшающий фотографии с низким разрешением. Его основатель Александр Савсуненко давно занимается машинным обучением, и после неудачного проекта по производству ДНК-тестов Titanovo решился на новый стартап. Идею для сервиса Александру подсказал отец — он продает камины, сауны и аксессуары для них, и товар возит из разных стран, в том числе из Китая. О качестве фотографий китайских товаров известно по AliExpress: большинство снимков — низкого разрешения, размещать на сайте их стыдно.
Тогда Александр Савсуненко совместно с разработчиком Владиславом Пранскевичусом создали Let’s Enhance. Сервис убирает jpeg-артефакты с фотографий, увеличивает разрешение в 4 раза, восстанавливает детали и увеличивает четкость снимков.
Перед обработкой система предлагает выбрать способ — улучшить разрешение фотографии или рисунка, логотипа или комикса, добавить текстуру, поправить цвет
Работает система на основе трех нейронных сетей, которые учатся улучшать фотографии. Технология Super-resolution обучается на базе из сотен тысяч фотографий низкого и высокого качества. Нейросеть обрабатывает два снимка, восстанавливает детали и сохраняет четкие линии, опираясь на знание типовых объектов и текстур. Вторая нейросеть — Boring — увеличивает четкость изображения. Третья — Magic — дорисовывает детали, которых нет на фотографии, чтобы сделать снимок более реалистичным.
Так работает нейросеть Boring, которая лучше всего восстанавливает текст, логотипы и комиксы. «Boring is not so boring» — говорит Александр Савсуненко
Сначала сервис был бесплатным, и пользователям разрешали обрабатывать любое количество фотографий. Сейчас сайт работает по подписке — без нее можно обработать только пять изображений. Для покупки доступны пакеты на 20, 50, 120 фотографий или подписка на месяц или год. Обработка двадцати изображений стоит 5 $, месячная подписка с возможностью обработать до тысячи фото — 7 $, годовая — 52 $.
Еще одна нейросеть для улучшения фотографий — программа от NVIDIA. Исследователи компании анонсировали технологию как алгоритм, который «может исправить зернистые фотографии одним взглядом».
Обучается NVIDIA схоже с Let’s Enhance — сравнивает фотографии с шумом и без. Нейросеть умеет удалять артефакты, шум, зерно. Создатели NVIDIA считают, что технологию уже можно использовать для улучшения изображений МРТ, а в будущем — применять для визуализации в медицине.
Исследователи NVIDIA в ролике об ИИ демонстрируют работу технологии
Дизайн
uKit AI — программа для редизайна сайтов. Чтобы выяснить, насколько он актуален для старых веб-ресурсов малого бизнеса, разработчики сервиса серьезно вложились в исследование. Оно показало, что частые проблемы сайтов и их владельцев — неадаптивность, устаревший дизайн и низкая конверсия. Предприниматели не могли предсказать, что мобильный трафик превысит десктопный, и многие веб-ресурсы работают на устаревшем Flash. При этом владельцы понимают, что технологии и тренды меняются, и видят, что сайты устарели, но откладывают обновление из-за нехватки денег и времени.
Решением для быстрого редизайна стал uKit AI — это сервис на основе SaaS+AI, сочетающий конструктор сайтов и машинное обучение. Система перекомпоновывает контент с учетом современных требований к дизайну и формирует новые версии страниц. uKit AI работает так: технология распознает контент и структуру старого сайта, алгоритм перестраивает и переоформляет контент, а нейросеть оценивает результат и выкатывает новую адаптивную версию. Лучший вариант система выбирает с помощью нейросети WebScore AI, которая не только оценивает сайт визуально, но и проверяет код на соответствие современным требованиям. Пока uKit AI дорабатывается, но уже можно записаться на бета-тестирование.
На главной странице uKit AI — «шторка», которая демонстрирует редизайн сайта с помощью этой разработки
Сайт станет подспорьем для дизайнеров — за десять минут нейросеть сгенерирует кликабельный вариант редизайна, который можно скинуть заказчику в качестве примера.
Перевод
Thing Translator — инструмент, который помогает учить иностранный язык с помощью фото. Технологию разработали совместно с Google Creative Lab в рамках проекта AI Experiments. Это простые эксперименты с машинным обучением, которые помогают разработчикам всего мира узнать о возможностях ИИ.
Thing Translator помогает учить новые слова на иностранном языке без учебников, словарей и карточек. Нейронная сеть построена на Cloud Vision API и переводчике Translate API. Технологии распознают форму предмета, выбирают несколько совпадений и переводят слова. Наведите камеру на предмет, сфотографируйте его — и программа выдаст его название на любом языке и даже воспроизведет слово голосом.
За 4 секунды Thing Translator узнает предмет, подбирает совпадения, выдает название на английском и переводит на другой иностранный язык. Для русскоговорящих пользователей — двойной профит
Сервис иногда не понимает, какой предмет перед камерой, долго думает, прежде чем выдать совпадения, ошибается в выборе. Но чем чаще люди пользуются сайтом, тем больше Thing Translator совершенствуется, как и любой инструмент машинного обучения.
Стив Джобс говорил, что компьютеры — велосипеды для ума. Нейросетевые инструменты и машинное обучение соответствуют этой метафоре уже сейчас, пусть и работают пока не идеально.
Посмотрите еще несколько программ и сервисов на основе ИИ, которые пригодятся в работе:
В мае 2019 года в рамках нашей «гик-школы» мы запустили первый поток трехмесячного детского курса Python, где ученики могут не только начать разработку на Python, но также познакомиться с основами программирования и веб-разработки вообще. Новый поток стартует совсем скоро, 29 ноября, и в этом материале мы собрали ответы на все важные вопросы.
Что такого особенного в вашем курсе?
Главная особенность курса — в цели обучения. Школьники здесь не готовятся на должность middle-разработчика, а, скорее, знакомятся с миром IT, разработки. Поэтому учебный материал не только проще подается, но иначе выстроен. Яркие презентации, лаконичные методички, облегченные практические задания — все призвано подстёгивать интерес к учебе.
При этом в программе учтены ошибки и трудности, через которые проходит начинающий программист вне зависимости от возраста.
Что нужно знать и уметь к началу занятий?
Сразу скажем: знаний о разработке не нужно, мы учим программированию с нуля, с установки Python и среды разработки. А вот что точно понадобится:
Базовые навыки работы на компьютере. Надо уметь устанавливать и запускать программы, выходить в интернет, создавать и копировать файлы.
Математика на уровне начальной школы. Код всегда связан с логикой и вычислениями.
Английский язык на базовом уровне. В коде мы используем английские слова — их надо уметь запоминать. Сюда же относится умение печатать в американской раскладке.
Остальному научит Алексей Петренко — один из самых опытных наших преподавателей, декан факультета Python в GeekUniversity.
Что будут создавать на курсе?
Основным проектом учеников будет сайт-визитка. Это хорошее начало для развития в мире IT. Такой проект позволяет не только изучить Python, но и параллельно вникнуть сразу в несколько других языков и популярных инструментов — HTML, CSS, JavaScript, SQL, Bootstrap, Flask. Все это будет освоено на базовом уровне, таким образом сформируется первый стек технологий.
Преимущество сайта-визитки ещё и в том, что такой результат можно легко увидеть и оценить. Это как игрушка, которую делаешь сам — играть с ней вдвойне приятно и друзьям всегда показать можно.
А как с нагрузкой?
Курс разработан специально для детей и нагрузка здесь ниже, чем на взрослых занятиях в GeekBrains. Уроки-вебинары длительностью 1,5 часа проходят раз в неделю. Каждый урок разбит на две половины, между которыми предусмотрен перерыв. Мы постарались найти баланс так, чтобы ребёнок нормально ознакомился с новой технологией и при этом не успел устать или заскучать.
Домашние задания составлены так, чтобы ученик получал видимый, практический результат без долгого сидения за монитором. На первом уроке преподаватель договаривается с ребятами, что работы по курсу они готовят только после основных школьных домашних заданий и сдают до выходных. То есть на выполнение заданий дается пять дней, в течение которых ученику нужно найти примерно 1-3 часа на «домашку по питону».
При такой нагрузке, помимо курсов GeekSchool, у ребят остается время и на другие дополнительные занятия, отдых и развлечения.
По запросу «сайты, созданные с Python» Google выдает множество топовых ресурсов — включая самого себя.
Профессиональная сфера разработки быстро развивается. Насколько актуальные вещи преподаете вы?
В обучении мы используем востребованные веб-технологии, с которыми даже неопытный разработчик может получить привлекательный результат. На этом фундаменте можно легко переходить к более сложным вещам. Расскажем чуть подробнее об инструментах.
Flask — минималистичный по своей концепции фреймворк, который позволяет пятью строчками кода создать веб-версию «Нello, world!». Весь проект можно собирать как конструктор, из готовых компонентов. Простота в освоении и отсутствие лишнего — вот за что мы выбрали Flask.
Bootstrap — набор инструментов и заготовок, ускоряющих создание веб-страниц. Вместо того чтобы месяц углубляться в тонкости CSS и JavaScript, с Bootstrap мы просто берем шаблон и получаем отличное динамическое меню или стильную анимированную кнопку для сайта. Быстрые результаты мотивируют новичков.
Jinja2 — шаблонизатор, полезный при создании веб-приложений на Flask. По шаблону генерирует Python-код, который можно тут протестировать в «песочнице».
SQLite — база данных, реализованная в одном файле. Идеальна для первого знакомства с возможностями современных СУБД, не требует сложной установки и настройки.
Все инструменты подобраны под реальную задачу — создание сайта-визитки. Вместо массивных решений, отпугивающих новичков, мы покажем кратчайший путь к результату и немного программистской магии.
А если ребенку не понравится Python? Получается, всё было зря?
Совсем нет. Знания курса в любом случае могут пригодиться ещё не раз. Основы программирования, с которыми познакомятся ученики, являются общими для большинства современных языков. Понятия переменной, ветвления, цикла полезны не только программисту, но также тестировщику, да и любому IT-специалисту в принципе.
В курсе мы затронем HTML, CSS и JavaScript. Если ребенку понравится это, он сможет заняться версткой сайтов и frontend-разработкой. Если приглянется SQL, на котором пишут запросы к базам данных, ему будет с чего начать учиться на аналитика. В подростковом возрасте есть время на изучение разных языков и технологий. Остается пробовать и выбирать.
Про сайт-визитку понятно, а что ещё будет уметь ребёнок после курса?
Давайте сведём все вместе. Выпускник нашего курса Python для школьников сможет создавать:
Любые простые сайты на несколько страниц. Например, сайт автосервиса дяди Пети или блог, посвященный любимому коту.
Небольшие веб-приложения, в том числе многопользовательские. Вполне сможет реализовать на сервере игры типа «крестики-нолики», «морской бой» и играть с другом через интернет.
Кроссплатформенные проекты. То есть сайты и веб-приложения, доступные отовсюду — с компьютеров, мобильных устройств, телевизоров и игровых консолей.
А как развиваться после курса?
Главное — не останавливаться, иначе знания могут уйти в пассив и стереться из памяти. Можно перейти к взрослым курсы — у нас есть бесплатный интенсив по Python, а также программы подготовки junior- и middle-специалистов. Помимо веб-разработки c Python, можно познакомиться с близкими IT-направлениями, которые были затронуты в время курса — возможно, они вызовут больший энтузиазм.
Советуем записывать идеи, которые появились в процессе обучения, и впоследствии попытаться реализовать их самостоятельно или в команде с однокурсниками. Стартап, запущенный школьниками — это будет круто и всем интересно.
Любовь к программированию, которая проявится в подростковом возрасте, спустя 5-10 лет может привести на работу мечты — с большой зарплатой, карьерными перспективами и радостью от любимого дела.
Как записаться на курс?
Достаточно просто оставить заявку на странице. Новый поток стартует 29 ноября.
С 18 по 25 июля на факультете продакт-менеджмента студенты GeekBrains и «Дари еду!» — благотворительного фонда продуктовой помощи людям в трудной жизненной ситуации — в рамках хакатона решали одну важную задачу — увеличение конверсии в первое и второе пожертвование.
Всё началось с вводной лекции от образовательного юнита «Управление». Мы рассказывали, как изучить целевую аудиторию, подготовить вопросы, найти респондентов и сформулировать гипотезы для увеличения конверсии в пожертвования. По итогам лекции студенты получили домашнее задание: на основе реальных интервью определить мотивы и барьеры целевой аудитории, выделить пользовательские сценарии и в конце концов продумать идеи для решения задач и требуемые для реализации ресурсы.
Игорь Шатунов, основатель благотворительного проекта «Дари еду!»: «Вместе с командой GeekBrains мы сформулировали две очень узкие задачи, чтобы участники хакатона могли предложить решения, которые подходят нашему фонду и не нуждаются в доработке».
Четыре команды продактов-студентов GeekBrains неделю работали над домашним заданием и 25 июля презентовали свои решения.
Три сценария для трёх сегментов аудитории
Егор Власов и Юрий Запека изучили барьеры аудитории и предложили решение для каждой из трёх выделенных групп.
Для людей, которые не жертвуют, потому что не видят проблемы: добавить на главную страницу сайта фотографии, вызывающие жалость у посетителей, использовать в рекламе реальные душещипательные истории и видео.
Для людей, которые не жертвуют, потому что нет возможности выбрать город и группу людей для пожертвований: добавить информацию о возможности помочь нуждающимся из своего города, настроить фильтры выбора групп людей со сложной ситуации и городов при оплате.
Для людей, которые не жертвуют, потому что не получают адресную обратную связь: добавить возможность оставить свои данные (почта, имя) для отправки благодарности после пожертвования.
«Это был мой первый хакатон, и он оставил очень приятные впечатления. У нас было мало данных о сайте “Дари еду”: мы не знали ничего ни о посещаемости сайта, ни о ранее протестированных гипотезах. Но я считаю, что креативить в таких условиях и предлагать компании незатратные решения — очень крутой и полезный опыт для продакта. Хакатон меня замотивировал учиться больше, расти быстрее и дальше», — прокомментировал Егор Власов.
Выбор кому помогать
Другой наш студент-продакт, Василий Петунин, выделил два барьера, которые мешают людям делать пожертвования: недоверие («много историй обмана и нет уверенности, что деньги реально дойдут до нуждающихся»; «за всеми этими фондам стоят люди, и не всегда честные»; «смотрю есть ли документы, видеоподтверждения, если нет, то до свидания») и отсутствие денег («у самой мало денег»; «жалко денег на частные пожертвования»).
На основе этих данных Василий сформулировал одну гипотезу, которая, по его мнению, может увеличить сразу много метрик. Нужно дать посетителям сайта фонда возможность выбирать категорию нуждающихся в помощи — семья с детьми-инвалидами, многодетная семья, одинокая бабушка или дедушка. Затем предлагать выбрать конкретную семью или человека, прочитать их историю, понять, почему они стали нуждаться, и оформить разовое или регулярное пожертвование.
«Я решил участвовать в хакатоне, так как это дополнительная возможность использовать полученные знания, отточить навыки и пополнить портфолио. Для меня главным результатом будет, если команда “Дари еду!” реализует мою идею, а после расскажет о результатах», — поделился Василий Петунин.
12 барьеров и 8 гипотез — рекорд хакатона
Каролина Людвиг, Дмитрий Сморыгин и Дарья Ефименко определили 12 барьеров, которые мешают людям жертвовать деньги. Среди них:
«Не верю, что можно собрать большую сумму мелкими пожертвованиями»
«Все говорят, зачем это нужно?» (зависимость от окружения)
«Везде коррупция в стране, может, коррупция и в благотворительных фондах тоже?»
«Нет привычки жертвовать, сложно начать это делать»
«Мои личные данные могут попасть в открытый доступ и я стану жертвой спама/мошенников»
Эта команда сформулировала восемь гипотез, которые помогут увеличить конверсию в первое и второе пожертвование. Вот некоторые:
Упростить пользовательский путь. Например, разместить на главной странице кнопку «НАКОРМИ СЕЙЧАС».
Внедрить новый продукт «Сертификат на пожертвование», который может быть подарком (хорошо сработает на узнаваемость сервиса).
Дать людям возможность делиться в социальных сетях информацией о проекте и о факте своих пожертвований. Для этого нужно после пожертвования добавить кнопку «Поделиться в VK/Facebook».
В разделе «Помогать регулярно» предлагать фиксированную сумму вместо того, чтобы давать возможность ввести любую. Это упростит принятие решения и может привести к росту постоянных жертвователей.
«В нашей команде ещё никто не работает в IT, все только учатся. Но за счёт того, что у нас разный опыт, мы смогли нагенерировать большое количество гипотез и даже проверить часть из них. Я считаю это классным результатом. Отдельно хочу отметить, что во время хакатона мы научились слушать и слышать друг друга, что тоже очень важно», — рассказала Дарья Ефименко.
Шэринг — вот ответ
Эдгар Деглав, единственный представитель своей команды продактов, выделил три барьера, которые не дают людям делать пожертвования: отсутствие мотивации, отсутствие лишних денег, отсутствие доверия к фондам и людям, собирающим деньги.
Для работы с первой группой Эдгар предложил четыре решения:
Привлечь к распространению информации о фонде известных людей.
Добавить иконку «Поделиться в Инстаграме» с благодарностью об оплате.
Запустить в социальных сетях челлендж, в котором участники упомянут фонд.
Добавить больше грустных историй в инстаграм «Дари еду!».
Для людей, которые не жертвуют из-за отсутствия лишних денег, Эдгар предложил дать возможность оказать фонду нематериальную помощь.«Если добавить функцию «Помочь гласностью» или «Рассказать о нас в социальных сетях» в разделе «Помочь проекту», то количество новых пользователей увеличится на 10%», — считает Деглав.
Чтобы разрушить барьер «Отсутствие доверия», Эдгар предложил упомянуть на главной странице фонда Митю Алешковского (российского общественного деятеля, фандрайзера, журналиста) и публиковать на главной новости о получении помощи от других известных людей. Также Деглав рекомендует «Дари еду!» договориться о рекламе на сайте другого фонда по бартеру. По его мнению, это поможет привлечь до 20% аудитории фонда-партнёра.
Итоги
По результатам хакатона впечатлениями поделился Игорь Шатунов, основатель фонда: «Все команды — молодцы. Они подошли к выполнению задач ответственно, с огоньком, глубоко исследовали нашу целевую аудиторию. Дизайнер и программист уже работает над обновлением нескольких страниц сайта, и как только он закончит, мы начнём тестирование гипотез, которые сформулировали участники хакатона. На мой взгляд, было бы интересно через какое-то время провести повторный хакатон: у нас на руках будут результаты, ребята смогут увидеть, что получилось, а что нет, и предложить новые идеи, опираясь на эту информацию».
Приятно, когда гипотезы студентов сразу находят отклик у партнёров на хакатоне. Мы планируем и дальше организовывать подобные мероприятия с интересными компаниями для учеников GeekBrains :)
Хотите освоить продакт-менеджмент и тоже начать развивать продукты уже во время учёбы? Тогда приглашаем вас на факультет продакт-менеджмента GeekUniversity!
Самоизоляция заканчивается — самое время освоить новую профессию, чтобы начать карьеру мечты и уверенно смотреть в будущее! Мы хотим помочь вам и с 1 по 31 августа 2020 г. дарим скидку 40% почти на все программы обучения GeekBrains. Будьте здоровы и успешны! :)
Мне 45 лет, живу в Москве. В конце 90-х окончила РЭУ им. Г. В. Плеханова, факультет «Финансы и кредит».
В моём бэкграунде 10 лет банковской деятельности и ещё 10 — собственного бизнеса. В банке я прошла путь от специалиста по ценным бумагам до директора департамента учёта и оформления банковских операций. Это были 2000-е годы, банковская сфера развивалась стремительными темпами. Расширение продуктовой линейки банка было жизненно необходимо для победы в конкурентной борьбе за клиентов.
После рождения детей я занялась собственным бизнесом по доставке бутилированной воды, взяв на себя весь коммерческий блок. Он включал опросы клиентов и выявление их потребностей, разработку и продвижение сайта, рекламные кампании, руководство клиентской службой и сервисным центром. Из-за локдауна я приняла нелёгкое решение закрыть бизнес. Это послужило трамплином для поиска новых направлений.
Сейчас я основатель и продакт-менеджер проекта WinTrade 一 платформы социального трейдинга.
О желании учиться новому
Знакомство с GeekBrains началось, когда дети стали учиться в школе дистанционно из-за ковида. У меня образовалась масса свободного времени, а социальная активность была ограничена. И я задумалась об учёбе для себя.
Платформа GeekBrains зацепила меня широкими возможностями для онлайн-образования: от бесплатных уроков по всей IT-индустрии до получения диплома о переквалификации. Ещё подкупила возможность пройти стажировку либо со своей идеей, либо на базе другого IT-проекта.
О выборе новой профессии
Я хотела систематизировать весь опыт и знания по управлению разработкой продуктов. В банке я как эксперт занималась развитием продуктов для юридических лиц. Также лидировала проект по централизации функций бэк-офиса как проджект-менеджер. Собственный бизнес дал опыт изучения конкурентов, выявления потребностей клиентов, формирования уникального торгового предложения и аналитики продаж.
Изучив тренды профессий будущего, я поняла, что хочу связать карьеру с IT-индустрией в области менеджмента, а для этого мне необходимы новые знания и инструменты.
В итоге я пошла учиться на факультет «Управление продуктами».
Об ожиданиях
Я с нетерпением ждала начала обучения и точно знала, для чего мне это нужно. У меня была мечта создать свой IT-продукт. Перед стартом курса нам задавали вопрос о цели обучения, и я написала: «Создать продукт, востребованный пользователями».
В период изоляции мне очень не хватало общения вне семьи. И я предвкушала приятный нетворкинг.
О начале обучения
Обучение проходило в комфортном режиме: 2 раза в неделю в вечернее время, срок сдачи домашек можно было продлевать, а сами задания отрабатывать на собственном проекте. К тому моменту у меня уже начала зарождаться идея IT-продукта. Я погрузилась в изучение hard skills продакта и поняла, что эта профессия — смесь компетенций изобретателя, аналитика и менеджера. Ты строишь гипотезы, проверяешь их, выводишь ДНК продукта, меняешь её и анализируешь, как эти изменения влияют на конечного пользователя.
Об инсайтах во время учёбы
Откровением было то, что любой проект должен начинаться с гипотезы и её подтверждения. И что для сокращения затрат на первом этапе необходимо построить продукт с минимальной функциональностью (MVP), проверить его жизнеспособность — и только после этого запускать разработку полноценного IT-продукта.
В процессе обучения много говорили об удалённой работе внутри продуктовой команды. В конце мы отрабатывали теорию на стажировке в GeekBrains со своим проектом.
О команде на стажировке
На стажировку мы пришли командой в составе двух человек: я и мой знакомый эксперт по рынку ценных бумаг. У нас был протестированный MVP. В начале мы не очень понимали, какие специалисты нам нужны в команду. В этом помог разобраться преподаватель курса командной Android-разработки Владимир Морозов. Он изучил наш проект, рассказал, как происходит разработка мобильного приложения, и предоставил возможность презентовать наш продукт на его курсе.
Чтобы пригласить в команду бэкенд-разработчиков, нужна была модель базы данных нашего продукта. В этом мне пригодилась домашка, которую я делала в третьей четверти на уроке «Работа с базами данных и SQL». Преподаватель Дмитрий Власенко дал развёрнутый фидбэк и положительный отклик по теме проекта. Ещё помогла куратор стажировки Виктория Игнатенко — и к нам пришли ребята-бэкендеры.
В результате мы собрали команду из восьми студентов GeekBrains. К первой встрече я подготовила проект архитектуры приложения в Miro и пять первых страниц в Figma. Это помогло всем участникам лучше понять продукт и наметить первые шаги.
О сложностях во время стажировки
Сначала работа шла медленно, потом процесс разогнался. Был период, когда одни компетенции проекта не успевали за другими, что-то тормозилось. Наши еженедельные встречи в Zoom к концу стажировки переросли в ежедневные. Задач по проекту становилось всё больше, и было сложно выстроить их в очередь. Но в итоге с этим нам помогла таблица приоритизации и карта пути нашего проекта. Параллельно, совместно с маркетологом, мы формировали стратегию позиционирования и продвижения нашего приложения WinTrade.
В конце стажировки для защиты проекта перед экспертами у нас были готовы девять экранов и настроена передача сигнала из торгового терминала в приложение. Этот небольшой успех нас очень вдохновил.
О проекте
На текущий момент платформа социального трейдинга WinTrade содержит вертикали WinTrade Signal и WinTrade Quiz.
WinTrade Signal 一 это мобильное приложение для Android, которое помогает трейдерам монетизировать их опыт, а новичкам мгновенно получать информацию о входе и выходе по сделкам успешных трейдеров. Мы готовим приложение к открытому тестированию.
WinTrade Quiz 一 это обучающая игра на тему фондового рынка. Первый релиз мобильного приложения запущен в открытое тестирование в Google Play — его уже можно скачать. Пробуйте, оставляйте отзывы на странице приложения — будем очень благодарны.
О переменах в жизни
Учёба дала возможность выйти на новый уровень знаний в IT. Мне кажется, что сейчас это особенно важно, чтобы понимать развитие мира в целом. А когда создаёшь собственный проект, это очень вдохновляет и наполняет энергией.
О планах
Мы прошли первую часть разработки приложения. Сейчас очень хочется быстрее получить фидбэк от пользователей, прикрутить метрики и начать отслеживать аналитику. У нас прекрасная команда и много идей для дальнейшего развития проекта WinTrade.
Количество задач по проекту увеличивается, а также растёт код нашего проекта, которому требуется рефакторинг. Приглашаем на стажировку Android-разработчиков: у нас можно получить опыт командной разработки и интересный кейс в портфолио. Подробнее о проекте и вакансиях здесь: gb.ru/career/1910.
Вопросы по проекту можно задавать в наш телеграмм-канал @wintrade2021
Мечтаете создавать IT-проекты с единомышленниками и получать советы от экспертов? Поступайте в GeekBrains на факультет продакт-менеджмента.
Хорошие новости: в GeekUniversity теперь есть факультет BI-разработки. Он ориентирован на маркетологов, начинающих аналитиков, также подойдёт веб-аналитикам и разработчикам. За 12 месяцев вы научитесь проектировать и внедрять многомерные модели баз данных, витрины данных, аналитические системы и средства составления отчётов. Кроме того, вы изучите SQL, модели данных, ETL, OLAP.
Что такое BI (business intelligence)?
Это компьютерные методы и инструменты для бизнеса, которые позволяют перевести первичные данные в форму, пригодную для бизнес-анализа. Последующие этапы — интерпретация больших данных с акцентом на ключевых факторах, которые влияют на эффективность.
BI-разработчики собирают исходную информацию из разных источников, сводят данные вместе, очищают их от всего лишнего. Задача BI — привести данные к виду, с которым могут работать аналитики при помощи специализированных инструментов. В целом, основная функция BI — принятие решений для бизнеса.
Зачем это нужно бизнесу?
Эффективность управленческих решений напрямую зависит от глубины анализа имеющейся информации. Решения могут быть как глобальными, так и локальными.
В первом случае речь идёт о топ-менеджерах крупных компаний, которым нужны данные о состоянии глобального бизнеса для принятия решений, влияющих на всю компанию в целом.
Во втором случае решения касаются местных условий. Например, как изменится прибыль компании в отношении товара, который перевозят автомобили из точки А в точку Б, если цена топлива повысится на 5%. Или какова будет себестоимость кофе в сети кофеен, если изменятся сроки и условия доставки кофейных зёрен. Нужно ли перевести кол-центр из одного региона в другой для повышения эффективности его работы и снижения операционных затрат?
BI активно используется такими гигантами, как IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS, QlikTech, не говоря уже о более мелких компаниях. На данных, собранных и проанализированных BI-специалистами, обычно строится важнейшая отчётность компаний — как отечественных, так и зарубежных.
При помощи BI можно оценить прибыльность разных направлений бизнеса, просчитать динамику расходов и доходов. Анализируя данные по определённым срезам, BI-аналитик аргументировано может предсказать, как будет развиваться ситуация с поставками товаров, как изменится размер среднего чека в ближайшем будущем и как повлияют на эффективность работы бизнеса те или иные решения. BI-разработчики собирают исходные данные из разных источников, объединяют их, очищают от лишней информации и приводят к виду, с которым могут работать аналитики.
Компания начинает использовать BI, когда менеджмент осознаёт преимущества автоматизации процессов сбора, обработки, хранения данных и автоматизации отчётности. Возможности обычного Excel уже перестают удовлетворять требования бизнеса. BI даёт возможность проводить многомерную оценку данных, выбирая нужный в этот момент срез.
Кто может стать BI-разработчиком?
Для обучения не требуется начальная подготовка или базовые знания. Но, как и говорилось выше, BI-разработка — оптимальный вариант для маркетологов, начинающих аналитиков и разработчиков. Почему они?
Маркетологи получают необходимый опыт и знания по работе с инструментами бизнес-разработки, что даёт возможность перейти в новую для себя сферу и повысить уровень дохода.
Начинающие аналитики быстрее поднимаются по карьерной лестнице благодаря возможности структурировать знания и опыту работы с продвинутыми инструментами BI. Они могут стать BI-разработчиками или продолжить карьеру аналитика.
Практикующие IT-специалисты смогут перейти в новую сферу с большими карьерными перспективами и доходом. BI-разработка — возможность решать интересные задачи и воплощать различные идеи в жизнь.
Средний уровень зарплат BI-аналитиков в России на момент написания статьи — от 90 000 рублей в месяц. В Москве выше — от 120 000 рублей в месяц.
Программа BI-факультета GeekBrains
Программа обучения на нашем факультете включает 60+ часов обучения, 40+ практических заданий и 4 проекта. Основные направления программы:
Работа с базами данных SQL и OLAP.
Программирование на Python.
Продуктовая аналитика и BI-инструменты.
Автоматизация ETL-процессов и финальный проект.
Кроме того, есть курсы вне четверти, которые включают такие направления, как теория вероятностей и математическая статистика, анализ данных в Power BI, базовый курс Git и Linux.
По завершении программы студенты получат следующие навыки:
Написание SQL-процедур и представлений.
Анализ производительности запросов и их оптимизация.
Разработка и развитие OLAP-кубов.
Разработка ETL.
Развитие архитектуры хранилища данных и BI.
Опыт работы с аналитическими системами хранения и обработки данных.
Знание принципов работы БД (SQL/noSQL) и методологий моделирования.
Разработка витрин данных для бизнес-пользователей аналитики.
Формирование регулярных отчётов в виде дашбордов в BI-системе.
Кроме того, выпускники факультета научатся пользоваться такими инструментами, как:
SQL;
MySQL;
MongoDB;
ClickHouse;
Power BI;
Tableau;
Power Query.
Обучение проводится на основании государственной лицензии № 040485. Это значит, что студент получит официальный документ, который подтверждает повышение квалификации.
Авторы программы факультета BI-разработки
Программу факультета разрабатывали ведущие эксперты и сотрудники крупных компаний: Дмитрий Кравчук (Senior Data Scientist, «Магнит»), Димитрий Щербенко (руководитель команды BI-разработки, InDriver), Никита Варганов (Senior Data Scientist, руководитель направления по исследованию данных, Сбербанк), Фёдор Ерин (Data Scientist, X5 Retail Group), Илья Шелегин (начальник отдела управления ресурсами маркетинговой аналитики, Abi).
С каждым выпускником будет работать HR-менеджер: поможет выбрать вакансии и подготовиться к собеседованию, расскажет, как искать работу на фрилансе.
Узнать другие подробности и оставить заявку на обучение вы можете на странице факультета.
Елена Булыгина предлагает Вам запомнить сайт «Ленусик»
