Если вы в свете недавних событий окончательно приняли решение эмигрировать, то возможно мой опыт поможет в этом. Я получал стартап-визы в три страны - Италию, Францию, Испанию, так что считаю, что немного понимаю в теме и имею моральное право дополнять ссылки на официальные требования своим субъективным кратким обзором-мнением. Надеюсь это будет полезно.

Я собрал актуальные на сегодня, варианты разных стран: стартап-виз, и виз удаленных работников. Программ на самом деле в десять раз больше, я просто хотел осветить спектр возможностей. И прежде всего нужно сказать спасибо пандемии, которая демаргинализировала удаленную работу. В конце статьи я позволил себе немного порассуждать и поделиться наблюдениями по теме.

Важно: я не визовый помогала и я строго за то, что иммиграционные процессы нужно проходить самостоятельно.

Наверное важно упомянуть, что я пишу именно про получение резиденции в странах (или начале пути к ней), а не просто физическом пребывании в качестве туриста на птичьих правах. Это довольно очевидный факт, но его почему-то не все рассматривают. А без ВНЖ зачастую сложно получать госмедстраховку, визы в другие страны на месте (!), отдавать детей в школу и др.

🇮🇹 Италия: Стартап-виза, получал в 2018. Официальная информация: Italia Startup Visa. Программа была приостановлена в 2021, но в январе возобновили прием заявок. Дедлайн 17 марта. Шансы получить - 80-90%. В ближайшие дни я подробно напишу про наш процесс, выложу заявку, переписку с комитетом стартап-визы и тд. Писал подробно об этом год назад:

В течение всего прошлого года я искал информацию о разных визах для цифровых кочевников. Пандемия бушевала, страны закрывались для туризма, но как на дрожжах появлялись визы для удаленщиков. Хотелось на всякий случай иметь интересные варианты под рукой, поэтому я сохранял наиболее привлекательные программы в отдельный список вместе со всеми требованиями. Кажется сейчас самый подходящий момент, чтобы поделиться этой подборкой. Ниже представлены требования к оформлению виз для цифровых кочевников в разных странах и ссылками на подачу заявлений.

Продакт-менеджерам посвящается...

Заступая на территорию proccess mining, каждый участник рано или поздно будет нуждаться в наборе логов событий, отражающих те или иные специфические моменты в процессах. Эти логи нужны как на этапе демонстрации решения, подсвечивания определенных вопросов, так и для отработки алгоритмов или же тестов на производительность. Оба рекомендуемых сценария «взять с продуктивных систем» или «взять из интернета» терпят фиаско. Как правило, это очень
малые датасеты, слабо удовлетворяющие потребностям как по наполнению, так и по объему.

Остается вариант — написать генератор правдоподобных логов самостоятельно. Тут тоже есть два варианта.

• Вариант первый — превратить эту задачу в универсальный монстроподобный продукт, содержащий визуальный конструктор в нотации BPMN 2.0, всевозможные визуальные конструкторы формул и атрибутов, полноценную имитационную машину под капотом. Годы работы, миллионы на ветер, на выходе — файл с логами. КПД близок к нулю.
• Вариант второй — отнестись к этой задаче как к вспомогательной и создать инструментами data science стека упрощенный генератор в 100 строк кода.

Остановимся далее на втором варианте.

Является продолжением серии предыдущих публикаций.

Можно выделить ряд алгоритмов, которые являются базовыми и лежат в основе практически каждой строчки программ, написанных на языках высокого уровня. Хорошо иметь под руками классический многотомный труд Дональда Кнута "The Art of Computer Programming", там детально разобраны многие базовые алгоритмы. Но прочесть и усвоить все — задача, требующая много усилий и времени, которая должна как-то быть мотивирована.

Многие могут предположить, что нюансы необходимо было знать 50 лет назад, а сейчас можно пользоваться готовыми пакетами и функциями и не погружаться в детали. Однако, это далеко не так. Равно как никто не отменял важность понимания представления методов хранения данных в памяти и их обработки в процессоре.

Далее разберем нюансы на примере функций сортировки. Сортировка и поиск используются максимально часто во всех манипуляциях с данными. Экономия нескольких миллисекунд на операции может приводить к суммарному сокращению часов расчета на значительных данных.

Является продолжением серии предыдущих публикаций.

Бывает, что работа так давит на психику, что человек органически не может ее принять. Офисный формат с девяти до шести, бесконечные звонки, встречи и необходимость согласовывать каждое действие с начальством вызывают отторжение, а не рост продуктивности.

Такой эффект как-то давно описал в своем блоге Пол Грэм, один из основателей Y Combinator. Он сравнил его с чрезмерным потреблением сахара или малоподвижным образом жизни, но из вариантов действий предложил только два: переход из найма в стартап или из очень уж масштабной компании в малочисленную. Его статья вышла двенадцать лет назад — за это время появились методики, позволяющие снизить уровень стресса и поднять результативность вне зависимости от типа занятости. Рассказываю об одной из них, а именно о «deep work».

Аудитория telegram ежедневно растёт с геометрической прогрессией, этому способствует удобство мессенджера, наличие каналов, чатов, и конечно возможность создавать ботов.

Боты могут использоваться в совершенно разных целях, от автоматизации коммуникации с вашими клиентами до управления вашими собственными задачами.

По сути через бота можно используя telegram выполнять любые операции: отправлять, либо запрашивать данные, запускать задачи на сервере, собирать информацию в базу данных, отправлять электронные письма и так далее.

Я планирую написать серию статей, о том, как на языке R работать с telegram bot API, и писать ботов под свои нужды.

В этой, первой статье мы разберёмся как создать телеграм бота, и отправлять с его помощью уведомления в telegram.

Сегодня мне в голову пришла мысль: «А почему бы не написать Telegram чат-бота с ИИ, которого потом можно будет обучать?»

Вступление

В связи с обстановкой тотальной паники и дезинформации которая льется к нам из абсолютно всех каналов таких как мессенджеры, новостные сайты, радио, телевидение было принято решение показать как можно победить коронавирус с помощью бота на python и других интересных ингредиентов для Telegram (шутка)!

Всем привет, в этой статье я расскажу как сделать простейшего телеграмм бота на Python для отправки текущей погоды в Москве.

Статья расчитана на новичков в Python, которые бы хотели узнать больше о том, как взаимодействовать с внешними сервисами по API.

Технологии и API:

• Python — язык программирования,
• Flask — фреймворк для создания веб-приложений,
• Telegram Bot API,
• Weatherstack API,
• Ngrok — сервис для создания туннеля к localhost.

Как все будет работать?

1. Пользователь пишет сообщение телеграмм боту.
2. Telegram пересылает сообщение пользователя на сервер.
3. Сервер запрашивает информацию о погоде у Weatherstack.
4. Сервер отсылает информацию о погоде в Telegram.
5. Пользователь получает информацию о погоде.

Пакет tidyr входит в ядро одной из наиболее популярных библиотек на языке R — tidyverse.
Основное назначение пакета — приведение данных к аккуратному виду.

На Хабре уже есть публикация посвящённая данному пакету, но датируюется она 2015 годом. А я хочу рассказать, о наиболее актуальных изменениях, о которых несколько дней назад сообщил его автор Хедли Викхем.

SJK: Функции gather() и spread() будут считаться устаревшими?

Hadley Wickham: В какой то мере. Мы перестанем рекомендовать использование данных функций, и исправлять в них ошибки, но они и далее буду присутствовать в пакете в текущем состоянии.

Мы в Skyeng очень много внимания уделяем анализу данных. Он позволяет нам правильно планировать работу и распределять ресурсы между различными задачами. Сегодня разработчик аналитики Глеб Сологуб расскажет, как он собрал для нас инфраструктуру сбора и анализа данных по всему нашему зоопарку сервисов и приложений, уложившись в годовой бюджет 12 тыс долларов.

Я с удивлением обнаружил, что многие разработчики, даже давно использующие postgresql, не понимают оконные функции, считая их какой-то особой магией для избранных. Ну или в лучшем случае «копипастят» со StackOverflow выражения типа «row_number() OVER ()», не вдаваясь в детали. А ведь оконные функции — полезнейший функционал PostgreSQL.
Попробую по-простому объяснить, как можно их использовать.

• Хотя оконные функции объективно сложнее обычных агрегатных, но ничего запредельного в них нет; это абсолютно необходимый инструмент для SQL-разработчика. А создание собственной оконной функции, даже совсем простой, позволяет лучше разобраться с тем, как работают стандартные.
  
• Оконные и агрегатные функции — прекрасный способ совместить процедурную обработку с декларативной логикой. В некоторых ситуациях получается выполнить сложные действия, оставаясь в рамках парадигмы решения задачи одним SQL-запросом.
  
• Да и просто интересная тема, а уж тем более интересно сравнить две системы.