⌨️ Учимся писать графический интерфейс на Python
Плейлист из 11 видео, по которым вы научитесь работать со всеми базовыми компонентами десктоп интерфейса. Использовать вы будете Python и библиотеку для работы с интерфейсом Qt5.
1. Программа для скачивания видео с YouTube
[6:30]
2. Удалённый рабочий стол
[21:22]
3. Чат с графическим интерфейсом
[22:47]
4. Создаём форму для регистрации
[9:01]
5. Распознавание речи с графическим интерфейсом
[22:47]
6. Работа с буфером обмена
[4:03]
#python#ui
#vacancy#remote#data#python#dbt#snowflake
Senior Data Engineer
About us:
Siren Group, headquartered in Switzerland and with staff across the world, we focus on the U.S. market with an emphasis on the home improvement industry.
About you:
• 5+ years of experience in data engineering or related field;
• Deep understanding of data warehousing, ETL pipelines, data modeling, and APIs;
• Expertise in Python, SQL, Snowflake, Docker, AWS, DBT, EL tools (Fivetran/Airbyte), Orchestration Tools (Prefect/Airflow), Data Quality Monitoring (Great Expectations/Monte Carlo), Version Control Systems, CI/CD;
• Experience with data quality monitoring, reliability, and lineage will be an asset;
• Business acumen & excellent communication skills (w/ technical and business stakeholders);
• Professional fluency in English;
What you will be doing:
• Build and maintain data infrastructure that enables the collection, storage, and retrieval of data;
• Create new data flows by integrating our data sources and ensuring that they are reliable and efficient;
• Develop ETL pipelines, data warehousing, and data modeling to support business needs;
• Ensure data quality monitoring, reliability, and lineage by developing processes and tools to identify and correct data quality issues;
Email: [email protected]
TG: @zarinamurza
Не забудь уточнить, что ты из @datasciencejobs
#python#dataEngineering
📃
Amazon Web Services in Action
Description
Master essential best practices for deploying and managing applications on Amazon Web Services. This revised bestseller is packed with techniques for building highly available and scalable architectures and automating deployment with Infrastructure as Code.
⚖️1.7 GB
🔗Enlace
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#Automation#python
🐍
Using Python for Automation
Learn how to automate repetitive tasks using Python.
🗣 Sam Pettus
📆 2019-11-01
⌚️56m
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
👊 У Smashing Magazine сегодня будет бесплатная онлайн-конференция по дизайн системам (19:00 мск), если кому интересно
https://smashingconf.com/meets-design-systems-2026/schedule
🗣️ Будет 3 выступления (на английском):
1. Как культура может сократить разрыв в ценности дизайн-систем (19:10 – 19:50 по мск)
Как корпоративная культура помогает преодолеть разрыв между ожидаемой и реальной ценностью дизайн-систем, делая их по-настоящему полезными для команд.
2. Можно ли отключить эту кнопку? Управление дизайн-системами в крупных организациях (19:50 – 20:30 по мск)
Как устанавливать правила, предотвращать хаос и сохранять гибкость без ущерба для креативности.
3. Beats to Buttons: дизайн-система диджеинга (20:40 – 21:20 по мск)
Как принципы дизайн-систем применяются к миру диджеинга — от ритмов к интерфейсам, с практическими примерами креативного подхода.
Кликните на вашу любимую реакцию, если было полезно 💘🍌🐳
@Apollosvg ⋅ #designsystem#ds ⋅ #ui#ux#фигма#uikit
✨The STAR method is a powerful technique used to answer behavioral interview questions effectively.
It helps structure responses by focusing on Situation, Task, Action, and Result. For analytics professionals, using the STAR method ensures that you demonstrate your problem-solving abilities, technical skills, and business acumen in a clear and concise way.
Here’s how the STAR method works, tailored for an analytics interview:
📍 1. Situation
Describe the context or challenge you faced. For analysts, this might be related to data challenges, business processes, or system inefficiencies. Be specific about the setting, whether it was a project, a recurring task, or a special initiative.
Example: “At my previous role as a data analyst at XYZ Company, we were experiencing a high churn rate among our subscription customers. This was a critical issue because it directly impacted revenue.”*
📍 2. Task
Explain the responsibilities you had or the goals you needed to achieve in that situation. In analytics, this usually revolves around diagnosing the problem, designing experiments, or conducting data analysis.
Example: “I was tasked with identifying the factors contributing to customer churn and providing actionable insights to the marketing team to help them improve retention.”*
📍 3. Action
Detail the specific actions you took to address the problem. Be sure to mention any tools, software, or methodologies you used (e.g., SQL, Python, data #visualization tools, #statistical#models). This is your opportunity to showcase your technical expertise and approach to problem-solving.
Example: “I collected and analyzed customer data using #SQL to extract key trends. I then used #Python for data cleaning and statistical analysis, focusing on engagement metrics, product usage patterns, and customer feedback. I also collaborated with the marketing and product teams to understand business priorities.”*
📍 4. Result
Highlight the outcome of your actions, especially any measurable impact. Quantify your results if possible, as this demonstrates your effectiveness as an analyst. Show how your analysis directly influenced business decisions or outcomes.
Example: “As a result of my analysis, we discovered that customers were disengaging due to a lack of certain product features. My insights led to a targeted marketing campaign and product improvements, reducing churn by 15% over the next quarter.”*
Example STAR Answer for an Analytics Interview Question:
Question: *"Tell me about a time you used data to solve a business problem."*
Answer (STAR format):
🔻*S*: “At my previous company, our sales team was struggling with inconsistent performance, and management wasn’t sure which factors were driving the variance.”
🔻*T*: “I was assigned the task of conducting a detailed analysis to identify key drivers of sales performance and propose data-driven recommendations.”
🔻*A*: “I began by collecting sales data over the past year and segmented it by region, product line, and sales representative. I then used Python for #statistical#analysis and developed a regression model to determine the key factors influencing sales outcomes. I also visualized the data using #Tableau to present the findings to non-technical stakeholders.”
🔻*R*: “The analysis revealed that product mix and regional seasonality were significant contributors to the variability. Based on my findings, the company adjusted their sales strategy, leading to a 20% increase in sales efficiency in the next quarter.”
Hope this helps you 😊
#вакансия#python#cv#ml#fulltime#remote#удалённо#datascience
Python-разработчик (Computer Vision)
от 200 000 до 300 000 ₽ на руки
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Мы в Megainsight разрабатываем коробочную систему рекомендаций на основе видеопотоков в реальном времени с различными алгоритмами обнаружения и распознавания для анализа автомобилей, людей и очередей в розничной торговле. Это продуктовое решение.
- Вам необходимо быстро погрузиться в текущий этап проекта системы видеоаналитики и взяться за реализацию блока бизнес-логики – обработки и синхронизации событий на основе видеоданных;
- Мы ожидаем от кандидата решения задач по интеграции бизнес-логики с блоком компьютерного зрения;
- Осуществлять проектирование и внедрение сервисов, их взаимодействие;
- Проектирование архитектуры и серверной реализации решения;
Требования:
- Язык программирования – Python;
- Опыт написания кода в коммерческой среде;
- Опыт межсервисного взаимодействия, знание механизмов синхронизации;
- Опыт работы с реляционными хранилищами данных (PostgreSQL, ClickHouse);
- Опыт работы с Linux, Docker и Git/Gitlab;
- Английский – чтение технической литературы и научных статей;
- Способность прогнозировать и балансировать долгосрочное стратегическое проектирование и краткосрочные тактические решения;
- Самоорганизованность и инициативность, опыт оформления проведенных экспериментов и результатов работы.
Будет преимуществом:
- Знакомство с фреймворками для задач компьютерного зрения: Pytorch/Keras/Tensorflow, OpenCV;
- Реализация проектов Computer Vision от сбора данных до внедрения в производство;
Перспективы и возможности:
- Наша компания активно развивает глобальное направления в Европе, Латинской Америке и на Ближнем Востоке. Это возможность для вас получить международный проектный опыт.
- Есть возможность релокации и работы в других странах.
- Работа предполагает удаленный формат, при этом мы гарантируем полное оформление в соответветствии с трудовым законодательсвом страны нахождения.
Контакты: Дмитрий Брунеткин, [email protected]
💣 Когда стремление «упростить» путь пользователя приводит к его усложнению и кое к чему похуже
Часто мы пытаемся упростить пользователю жизнь сократив количество кликов, но иногда это «упрощение» идет вразрез с предсказуемостью интерфейса и приводит к потере данных. Я столкнулся именно с таким кейсом в Яндекс Картах...
Суть проблемы в поведении кнопки «сохранить в список». В ней одновременно существует две противоположные логики. Я назвал это «Кнопкой Шрёдингера»:
1️⃣ Если вы добавили место на карте только в один список, то повторное нажатие на кнопку закладки мгновенно удаляет её (без предупреждения... вместе с написанной заметкой).
2️⃣ Но если место сохранено в два и более списков, то система ведет себя иначе и открывает модальное окно выбора, позволяя выбрать другой список и переписать описание
Я сначала я думал, что это просто баг.
Потом нащупал закономерность, и понял, что это всё-таки осознанный (и очень спорный) UX-паттерн...
@Apollosvg ⋅ #bad#practice ⋅ #ux#ui#productdesign#usability
#rust#gpui#macos#shadcn#ui#windows
GPUI Component offers over 40 easy-to-use, customizable UI elements for building modern desktop apps that look like macOS and Windows, with support for multiple themes and flexible layouts. It includes high-performance tables and lists for handling large data smoothly, plus native Markdown and simple HTML rendering. You can add WebView support and use any SVG icons you want. Although still in development, it’s designed to help you create beautiful, fast, and adaptable desktop applications with less effort, making your app development more efficient and visually appealing. This benefits you by speeding up UI creation and improving user experience.
https://github.com/longbridge/gpui-component