Վերջին գրառման մեջ Գալենը գրել է ծածկագիր ունեցող և ցածր կոդերի տվյալների ինժեներական դերերի միջև աճող բացը և այն մասին, թե ինչպես են նոր գործիքները ձևավորում կարիերայի ուղիներն այս ոլորտում: Այն արձագանքում է ավելի լայն, շարունակական բանավեճին ծրագրավորման հմտությունների և այն մասին, թե որքան կարևոր են (կամ ոչ) դրանք տվյալների գիտնականների համար:
Քանի որ դատավճիռը դեռևս հրապարակված է, և, ամենայն հավանականությամբ, որոշ ժամանակով կլինի, այս շաբաթ, մենք ընդգծում ենք հոդվածների թարմ հավաքածուն, որոնք կենտրոնանում են աշխատանքային հոսքերի կոդավորման վրա և ինչպես կարող են տվյալների գիտնականները զարգացնել (ներել բառախաղը) որոշ նոր մկաններ այդ հարցում: տարածք։ Եկեք սուզվենք:
- «Ձեզ անհրաժեշտ է ծրագրային ապահովման ճարտարագիտական ուսուցման նոր ռազմավարություն: Անկախ այն կոնկրետ տվյալների վրա, որտեղ դուք աշխատում եք, շատ կարևոր է գտնել կայուն մեթոդ՝ նոր հմտություններ սովորելու և ծրագրավորման առաջադրանքներին արդյունավետ մոտենալու համար: Semi Koen-ը կիսում է հինգ ռազմավարություններ, որոնք կօգնեն ձեզ լուծել ծրագրավորման բարդ գաղափարները պարզեցված, պրագմատիկ ձևով:
- Մի քանի հատուկ հպումներ կարող են օգնել ձեզ զգալ ինչպես տանը ձեր տերմինալում: Տերմինալում աշխատելն ու կոդավորումը երբեմն կարող են սառը և օտարական զգալ՝ հետադարձ դեպի ավելի քիչ ողջունելի և օգտագործողի համար հարմար ժամանակներ: Ջուլիան Ուեսթը որոշեց, որ դա այդպես չէ, ուստի նա գրեց համապարփակ ուղեցույց ձեր տերմինալային փորձը oh-my-zsh պլագիններով հարմարեցնելու համար, որպեսզի այն ձերը դարձնի:
- Ծանոթացեք դինամիկ ծրագրավորմանը: Peggy Chang-ը բացատրում է դինամիկ ծրագրավորման հիմունքները՝ օպտիմալացման տեխնիկա, որը կարող է արտադրել արդյունավետ կոդեր՝ կրճատված ժամանակի կամ տարածության բարդությամբ, նախքան մի քանի օգտակար օրինակներով որոշ գործնական հրահանգների անցնելը:
- Ներդրված օղակների մասին և ինչպես դրանք առավելագույնս օգտագործել: Ավելի խորանալով ամենօրյա ծրագրավորման առաջադրանքների մեջ՝ Անդրեա Գուստաֆսենը ուսումնասիրում է ներկառուցված for-loops և բացատրում, թե ինչպես են դրանք աշխատում, և երբ կարող է առավել իմաստալից լինել դրանք օգտագործել:
- Հին դպրոցական գործիքը փրկում է օրը: Դուք դեռ ընդգրկե՞լ եք GNU Make-ն ձեր աշխատանքային գործընթացներում: Sean Easter-ի համար դասական և երկարատև շինարարության օգտակարությունը դարձել է անսպասելի, կարևոր տարր տվյալների նախագծերի ստեղծման համար, որոնք ավելի ամուր են, ավելի ենթակա են կրկնություններին և ավելի հեշտ է համագործակցել և կարգավորել դրանց հետ: .
Բայց սպասեք, կա ավելին: (Միշտ կա…)
Մենք վերջին շաբաթների ընթացքում հրապարակել ենք հաղորդագրություններ մի քանի չափազանց զվարճալի նախագծերի վերաբերյալ, ինչպես նաև շատ հետաքրքրաշարժ թեմաների խորը սուզումներ: Ահա պարտադիր ընթերցանության մի փոքր նմուշ.
- Միավորելով մեքենայական ուսուցման, պոեզիայի և բլոկչեյնի աշխարհները, Ջերեմի Նեյմանը մեզ առաջնորդում է հայկու գեներատորի մշակման գործընթացում:
- Եթե հայկուն ձեր բանը չէ, այլ մեմերը, դուք անպայման կցանկանաք ստուգել Ջոշ Բիքեթի դեբյուտային TDS գրառումը AI-ի վրա հիմնված մեմերի ստեղծողի մասին, որը նա ստեղծել է:
- Արհեստական ինտելեկտի վերաբերյալ վերջին աշխատանքին ավելի լայն դիտարկելու համար, հատկապես համակարգչային տեսլականի շուրջ,Ygor Serpa-ը կազմել է 10 թղթերի հիանալի ցուցակ, որոնք պետք է ավելացնել ձեր ընթերցանության հերթում:
- Դուք քարտեզասեր տվյալների գիտնական եք: Դուք կգնահատեք Huajing Shi-ի քայլ առ քայլ ձեռնարկը ինտերակտիվ աշխարհատարածական վիզուալիզացիաներ ստեղծելու մասին ընդամենը մի քանի տող Python-ով:
- Կարճատև դադարից հետո TDS Podcast-ը վերադարձավ անցյալ շաբաթ. հաղորդավար Ջերեմի Հարիսը զրուցեց AI հետազոտող Սեմ Բոումանի հետ թերպահանջների մասին. ընթացիկ հնարավորությունները:
Շնորհակալություն ձեր ժամանակի և աջակցության և TDS-ը ձեր ուսումնական ճամփորդության մաս դարձնելու համար:
Մինչև հաջորդ փոփոխականը,
TDS խմբագիրներ
