SDCast #113: в гостях Александр Сербул, руководитель направления контроля качества интеграций и внедрений в компании 1С-Битрикс

Встречайте 113-й выпуск подкаста, в котором у меня в гостях Александр Сербул, руководитель направления контроля качества интеграций и внедрений в компании 1С-Битрикс, а так же технологический евангелист. В этом выпуске мы говорим про архитектуру, языки программирования, machine learning, нейросети, облака и многое другое. И нет, не думайте, что этот выпуск только про PHP и 1C-Битрикс!

Вначале Саша рассказал про свой довольно насыщенный и тернистый путь в IT, с чем сталкивался, какие задачи приходилось решать и какие роли играть. Саша поделился теми книгами, которые произвели на него сильное впечатление сыграли не последнюю роль в его профессиональных навыках.

Саша рассказал про общую архитектуру системы, её компоненты, сервисы, используемые языки и технологии. Отдельно мы обсудили тему облаков, облачных решений, AWS в частности, его плюсы и минусы и возможные альтернативы.

Так же Саша рассказал про Rust, чем он так хорош, где нашлось ему место и какую выгоду это принесло. Обсудили мы и тему строгой типизации в различных интерпретируемых языках, хайп вокруг неё и немного подискутировали о том, когда она не очень нужна, а когда без неё уже не обойтись.

Большой темой беседы стало машинное обучение. Саша рассказал про то, где у себя в системе они применяют машинное обучение, какие решают задачи с её помощью. Рассказал про используемые алгоритмы, фреймворки, языки и технологии.

Не обошли мы стороной и вопрос первого языка программирования. Саша поделился своим мнением на этот счёт.

Читать далее

SDCast #70: в гостях Вячеслав Ковалевский, подкастер, преподаватель на Хекслете, бэкенд-разработчик

Когда уже нейронные сети научаться писать программы вместо нас, программистов? Зачем люди заставляют нейронные сети генерить другие нейронные сети? Ответы на эти и другие вопросы вы найдёте в 70-м выпуске SDCast’а! У меня в гостях Вячеслав Ковалевский, подкастер, преподаватель на Хекслете, бэкенд-разработчик.

В этом выпуске мы говорим про нейронные сети, их применение в Machine Learning & Artificial Intelligence направлениях и не только. Начали мы с теоретической части про нейронные сети, а затем углубились в технические (и не только) детали:

  • Что представляет из себя нейронная сеть?
  • Как она устроена и работает?
  • Какие типы нейронных сетей бывают и для каких задач они хороши?
  • Как происходит настройка нейронной сети?
  • Насколько важен процесс обучения сетки? Как это обычно делается и какие есть варианты?
  • Распределённые системы обучения нейронных сетей
  • Эффективное использование машинных ресурсов (в том числе не только CPU, но и GPU) для работы и обучения сети

Обсудили мы в целом задачи Machine Learning, растущие объемы данных и способы их эффективной обработки, и вообще, куда катится весь этот мир! :)

Читать далее

SDCast #50: в гостях Иван Гуз, директор аналитического департамента в Avito

sd-podcast-logoТоварищи, рад представить вам 50-й выпуск SDCast’а! На этот раз речь пойдет об аналитике, анализе больших данных, машинном обучении и прочих смежных темах. У меня в гостях Иван Гуз, директор аналитического департамента в Avito.

По традиции, в начале Иван рассказал немного про себя, о том, как и почему он ушел из большого enterprise мира в, тогда еще, стартап под названием «Avito» и что представляет Avito из себя сейчас. Рассказал про разные аналитические задачи, которые он и его команда решают, среди которых, например, анализ поведения пользователя на сайте, распознавание дубликатов товаров, дифференциация реальных пользователей и ботов и многие другие.

Не обошли мы стороной и техническую составляющую: Иван рассказал про то, какие инструменты, языки программирования, тулкиты и фреймворки они используют для решения своих задач.

В завершении выпуска, обсудили с Иваном, как развивалась аналитическая отрасль в ретроспективе, что интересного происходит сейчас, насколько важно и востребовано данное направление в ИТ, да и в бизнесе в целом, и каково направление развития и основные тенденции в ближайшем будущем.

Читать далее