Привет! 2023 год уже стучится в двери 💫

От лица всей команды поздравляем тебя с наступающим Новым годом и желаем больше побед, успехов в карьере и развитии, достижений и ярких моментов на IT-шном пути! А еще легкого кодинга, меньше багов и множества интересных задач и проектов 😉

Спасибо за участие во всех наших активностях! Оставайся с нами, и до встречи в новом году 🎉

Тебе уже удалось разобраться в том, какой ты айтишник? Может, наше «карьерное предсказание» подскажет, в каком направлении двигаться дальше? 🔮

Соедини два слова: первое выбери по последней цифре дня, а второе — по месяцу рождения. Наш канал, например, будь он человеком, был бы «кодящим сутками Data Scientist’ом» 👨‍💻

О каких еще профессиях и навыках ты хотел бы узнать в Digital Лектории? Пиши в комментариях!

Как провести последние праздничные дни и настроиться на рабочий лад? Например, вдохновиться IT-шными историями из книг и фильмов 👾 Лови целую подборку!

📚 Книги:
— «Клара и солнце», Кадзуо Исигуро: история об отношениях роботов и людей.
— «Вместе быстрее», Лора Стэк: о том, как добиться высокой командной эффективности.
— «Грокаем алгоритмы», Адитья Бхаргава: познакомься ближе с алгоритмическими решениями.

🍿 Фильмы:
— «Тинейджер на миллиард», 2011 год: история успеха начинающего программиста, который стал миллионером.
— «Превосходство», 2014 год: противостояние искусственного интеллекта и людей.
— «Кадры», 2013 год: о трудностях и преимуществах смены профессии.

🎬 Сериалы:
— «Кремниевая долина», 2014 год: реальный мир IT-индустрии.
— «Стартап», 2016 год: о запуске уникального продукта в мире финансов.
— «Компьютерщики», 2006 год: ситком о жизни гуру в IT.

Может ли разработка и создание продуктов стать эффективнее? Да, если грамотно подойти к автоматизации процессов ⚙️

О роли автоматизации тестирования в упрощении работы IT-команд Газпромбанка, рассказал Кирилл Гилевич, старший технический руководитель разработки в Газпромбанке, в рамках TechTalk на TestDriven Conf 2022 💻

💬 А еще в интервью Кирилл поделился информацией о:
— переходе от предоставления сервиса в виде разработки тестов к модели поддержки тиражирования и развития инструментов тестирования
— полном пути от запуска тестирования на продукте до получения результатов и плюсах такого подхода
— принципах выбора между API- и UI-тестированием в зависимости от существующих условий

Делись своими мыслями после просмотра в комментариях ⬇️

💻 Ты новичок или уже профи в кодинге на Python? В любом случае, для развития hard skills просто необходима постоянная практика. Подборка доступных платформ тебе в этом поможет:

🔹 CodeAcademy: изучай общий синтаксис языка и базовые алгоритмы, а также попробуй создать простые игры или калькулятор. Кстати, для обучения тебе понадобится только браузер.
🔹 Codewars: изучай Python в игре — соревнуйся с другими игроками в решении функциональных задач или интересных тестов, зарабатывай баллы и повышай свой рейтинг.
🔹 Codementor.io: отдельные руководства по какой-либо теме, например, по использованию декораторов или по интеграции фреймворков с Python.

Сохраняй ресурсы и начинай прокачивать знание Python! А в комментариях пиши, для какого еще языка ты хочешь увидеть подобную подборку 💬

Как ты думаешь, почему 40% рабочего времени тестировщики в банке проводят на созвонах? А для чего проходить обучение по безопасности и разбираться в экономических аббревиатурах? 🤯

Ответы на все вопросы уже собраны в одном месте – Мария Волкова, ведущий инженер по тестированию в Газпромбанке, рассказала в статье о том, что нужно знать новичку-тестировщику для работы в банке ⬅️

Недавно мы делились платформами для практики на Python для джунов и не только. А сегодня поговорим о теории — книгах, которые будут интересны и полезны как новичкам, так и более опытным разработчикам, независимо от ЯП 📚

«Совершенный код», Стив Макконнелл
Практическое руководство по программированию, в котором подробно описано, как кодить с максимальной продуктивностью, избегать ошибок и правильно работать в команде.

«The Complete Software Developer’s Career Guide», Джон Сонмез
Книга с советами о том, как быстрее достичь карьерных высот, развивая soft skills: способность быстро учиться работать с новыми технологиями, коммуникации с коллегами и клиентами и другие.

«Делай как в Google. Разработка программного обеспечения», Винтерс, Маншрек, Райт
Личная рекомендация Яна Ашенкампфа, спикера Digital Лектория! Как ведущие мировые практики создают и поддерживают ПО? Об этом и об уникальной инженерной культуре, процессах и инструментах разработки ты прочитаешь в книге.

А чтобы узнать больше о полезных ресурсах для развития в IT, оставайся с нами и включай уведомления 🔝

Газпромбанк вошел в топ-3 лучших работодателей в сфере IT среди банков по версии портала «Хабр карьера» 😎

Подробнее о событии и о том, что сотрудники больше ценят в рабочих процессах компании, читай ниже ⬇️

А уже скоро мы расскажем, как можно будет попасть в нашу IT-команду! Следи за новостями 🔔

Поздравляем тебя с Днем студента!

Неважно — учишься ты на последних курсах или уже давно окончил университет, — помни, что учиться новому никогда не поздно! И мы, команда Digital Лектория Газпромбанка, рады помогать тебе постигать новые вершины и находить новые сферы для роста и развития 👨‍💻👩‍💻

Мы желаем тебе никогда не сдаваться и не останавливаться на достигнутом! Верим, что все задуманное сбудется — стоит лишь набраться терпения и приложить немного усилий.

Ну и, конечно, желаем легко войти в IT и развиваться в любимом направлении 💫  И может быть, даже в команде Газпромбанка 😉

Делимся с тобой радостной новостью: мы планируем новый сезон лекций Digital Лектория Газпромбанка 🤘

Предлагаем вместе сделать предстоящий сезон интересным, полезным и продуктивным. Делись в комментариях своими идеями и пожеланиями: какие темы тебе интересны, а по каким дням будет удобно подключаться к лекциям. Или просто голосуй в нашем опросе 😎

💾 Чем отличается Machine Learning от Data Mining? А как Deep Learning связан с нейронками? Расскажем сегодня об этом и о других направлениях Data Science.

Data Science — научная область, которая охватывает все этапы работы с данными от сбора и структурирования до составления рекомендаций по применению результатов их анализа. Поэтому в ней собрано большое количество направлений и дисциплин. Например:

🔹 Data Mining: набор техник для получения новой и полезной информации из ранее неизвестных данных, их визуализации и дальнейшего применения. Например, стартап Babylon Heath по информации о здоровье может предложить варианты обследования или лечения.

🔹 Machine Learning: алгоритмы и инструменты для обучения машин анализу и пониманию данных, а еще для создания прогнозов. Например, сервис, который может перевести печатный текст в рукописный.

🔹 Deep Learning: инструменты машинного обучения, дополненные технологиями сложных нейронных сетей. Например, Google-переводчик использует Глубокое обучение для перевода текста по фото или картинке. Подробнее об этом читай в статье.

🔹 Artificial Intelligence: алгоритм или код, позволяющие машинам имитировать человеческие реакции и поведение. Например, Clara — личный помощник по планированию встреч.

Еще больше интересного о DS, ML и AI ты найдешь в полезных материалах, которыми поделилась Виктория Дочкина, директор по разработке моделей Департамента анализа данных и моделирования Газпромбанка 👩‍💻

Спешим к тебе с отличной новостью: Газпромбанк открывает набор на GPB.Level UP — оплачиваемую программу развития для студентов, выпускников и начинающих специалистов💥

Это твоя возможность начать применять теоретические знания в Data Science на практике. А еще получить бесценный опыт или построить карьеру в одном из двух направлений: Моделировании и Анализе данных или Подготовке данных.

Ты идеальный кандидат, если:
— готов работать full-time
— имеешь навыки работы с Python и SQL
— окончил вуз в 2020-2024 или учишься в магистратуре/аспирантуре
— любишь учиться, стремишься к достижению результатов и хочешь развиваться вместе с Газпромбанком.

Проверяй требования, выбирай понравившееся направление и подавай заявку на GPB.Level UP: fut.ru/gpblevelup ⬅️

Кто-то уже сталкивался с этапом технического интервью, а кому-то только предстоит узнать, что это такое. Делимся несколькими советами для успешного прохождения этой ступени отбора ✅

— Погружайся в идеологию, архитектуру и особенности работы основного ЯП.

— Изучай принципы объектно-ориентированного программирования и популярных функционалов, библиотек. Попробуй разобраться, какие задачи решает фреймворк, как он облегчает работу и почему стал популярным.

— Собирай портфолио простых проектов, своих разработок и решений нестандартных задач, например, на GitHub, чтобы продемонстрировать hard skills. Если не получается придумать уникальную идею, то посмотри вокруг: попробуй реализовать функционал приложения, которым любишь пользоваться, или мониторить простые issue в любимых библиотеках и помогать им.

— Выделяй время и силы на изучение теории: читай книги и статьи, смотри лекции, слушай подкасты, проходи дополнительные курсы.

Узнать еще пару лайфхаков тебе поможет проект портала Хабр Карьера: в нем собраны видеозаписи технических интервью в IT-компании 🧑‍💻

🤖 Artificial intelligence и нейросети можно использовать для решения задач не только по обработке данных и прогнозированию. Например, алгоритмы искусственного интеллекта могут создать настоящие шедевры всего лишь по их словесному описанию.

🏞Предлагаем попробовать создать свою уникальную картину и ближе познакомиться с AI. Придумай необычное описание будущей картины (примерно 3-5 слов) и зайди на один из бесплатных ресурсов:
— hotpot.ai: в открытом окне сразу появится поле для ввода слов;
— приложение Dream by WOMBO: скачай приложение и начинай творить;
— neural.love: зарегистрируйся на сайте, после чего откроется возможность работать с нейросетью.

Запусти работу механизмов искусственного интеллекта и не забудь сохранить результат на память 😉

А при желании можешь поделиться картинкой в комментариях!

Всегда ли IT требует знания какого-либо ЯП? Нет, в этой сфере можно развиваться и без умения программировать. Рассказываем о паре таких направлений, которые не связаны с кодингом 👾

Функциональный тестировщик вручную проверяет правильность работы продукта, ищет ошибки и другие изъяны. Для специалистов важно:
🔸 понимать методологию разработки ПО и архитектуру продуктов
🔸 уметь составлять тест-планы, проводить UX-тестирование и анализировать его результаты.

Product-менеджер отвечает за разработку, реализацию и дальнейшую поддержку нового продукта. Для специалистов важно:
🔸 понимать принципы разработки и функционала продуктов
🔸 уметь проектировать пользовательский опыт, проводить анализ рынка конкурентов, коммуницировать с командой и клиентами.

Переходи по ссылкам к вакансиям для специалистов в Газпромбанке, чтобы увидеть больше актуальных требований. На них можно ориентироваться, чтобы построить свой карьерный путь в IT 💻

⌨️ Какие практики помогут сделать код чистым, понятным и удобным? С какими трудностями можно столкнуться при их внедрении?

Об этом и о том, на какие «грабли» наступала команда разработки, рассказал техлид «Цифрового рубля» в Газпромбанке Максим Морев. И поделился полезными советами 💡

🔹Не стоит использовать в коде нулевые значения «None» и другие. Если трудно перейти к полному отсутствию null, начни с полумер: внедряй null-safety, Optional’ы и null-checking.

🔹 Старайся хранить средозависимые настройки в переменных окружения — в таком случае нет риска случайно закомитить файл конфигурации. Или не используй группы настроек, а лучше познакомься с environment variables.

🔹 Доведи код до «самодокументирующегося». Начни с постепенного введения Type-Driven Development и тестов бизнес-логики.

Подробнее о практиках можно узнать в статье, а полезные материалы для разработчиков и всех, кто работает с кодом, Максим оставил в нашем канале. Переходи к комментарию и сохраняй рекомендации 💡