Возможности российских стартапов (Василий Бутин, Web2People, Social Experienc...Vasily Butin
Возможности российских стартапов: борьба за идею и дальнейший путь к монетизации.
Основные предполагаемые тезисы:
* ЗА и ПРОТИВ
* Вопросы, которые подкашивают разработчиков при встрече с инвесторами.
* Почему инвесторы стали более избирательными.
* Россия в поисках идеального стартапа.
* Рунет — новый американский Клондайк?
* Путь на Запад: есть ли жизнь на Марсе..
* Правильный маршрут построения бизнес-модели стартапа
* Куда вкладывать деньги и как их оттуда вынимать
Возможности российских стартапов (Василий Бутин, Web2People, Social Experienc...Vasily Butin
Возможности российских стартапов: борьба за идею и дальнейший путь к монетизации.
Основные предполагаемые тезисы:
* ЗА и ПРОТИВ
* Вопросы, которые подкашивают разработчиков при встрече с инвесторами.
* Почему инвесторы стали более избирательными.
* Россия в поисках идеального стартапа.
* Рунет — новый американский Клондайк?
* Путь на Запад: есть ли жизнь на Марсе..
* Правильный маршрут построения бизнес-модели стартапа
* Куда вкладывать деньги и как их оттуда вынимать
От бизнес-систем к информационным системам: переход шаг за шагомLuxoftTraining
Презентация доклада Михаила Кумскова, представленного на конференции IT Arena во Львове 3 октября.
Михаил Кумсков – эксперт по методологиям управления требованиями, использования методологии RUP и инструментария IBM Rational (Системный анализ) Luxoft Training.
Анализ Системы – ИС и бизнеса: сходства и различия (Михаил Кумсков)Alexander Orlov
Анализ Системы – ИС и бизнеса: сходства и различия
Ведущий мастер-класса: Михаил Кумсков – эксперт по методологиям разработки Информационных Систем (ИС), по работе с требованиями и по процессам сопровождения ИС.
Несколько фактов об опыте тренера:
С 1999 по 2002 год – аналитиком-консультант в компании АйТи в Департаменте консалтинга и методологии создания информационных систем, – аудит процессов согласно СММ модели (Capability Maturity Model), определение и внедрение процессов и регламентов при разработке ПО в больших коллективах, внедрение средств автоматизации процессов на базе Rational Unified Process.
С 2002 по 2004 год – преподавателем в Академии АйТи. Курсы по процессам разработки и разработки сложного ПО IBM Rational.Software. Сертифицированный преподаватель Rational University технологии «Объектно-ориентированный анализ и проектирование на UML/ Rational Rose».
С 1997 по настоящее время является лектором курсов: «Базы данных», «Корпоративные информационные системы», на мехмате МГУ им. М.В.Ломоносова, профессор кафедры вычислительной математики механико-математического факультета с 2002г.
С 2005 по настоящее время – эксперт по системному и бизнес анализу ( специалист по методологии RUP, по управлению требованиями, по бизнес моделированию на UML в Люксофт, Учебный Центр
Программа мастер-класса:
Системный подход в работе аналитике: «первым делом – требования, ну а дизайн… дизайн – потом…»
Техника поиска требований к ИС.
Система(Черный ящик). Актеры. Услуги (сценарии использования).
Техника определения требований к бизнесу:
Бизнес система(Черный ящик).Бизнес Актеры. Бизнес Услуги (бизнес сценарии использования).
Проектирование системы (информационной и
От бизнес-систем - к информационным системам: переход шаг за шагомLuxoftTraining
Программа мастер-класса:
1. Системный подход в работе аналитике: «первым делом – требования, ну а дизайн… дизайн – потом…»
2. Техника поиска требований к ИС.
Система(Черный ящик). Актеры. Услуги (сценарии использования).
3. Техника определения требований к бизнесу:
Бизнес система(Черный ящик).Бизнес Актеры. Бизнес Услуги (бизнес сценарии использования).
4. Проектирование системы (информационной или бизнес) – UML.
5. Техника спецификации сценария использования. Основной поток. Альтернативные потоки.
6. Эвристики при изображении сложных бизнес процессов (много бизнес правил и ветвлений) на UML и не только.
7. Про Эджайл: про самоорганизация и «другой менеджмент»:
«Стори» в эджайл» – это экземпляр сценария использования.
Следствия – «первым делом – сценарии использования, ну а сценарии… сценарии – потом».
Денис Собе-Панек:«Интернет-маркетинг как бизнес-процесс»Комплето
Видеозапись выступления здесь: http://www.youtube.com/watch?v=bmQv3F7NnE8
Презентация участника конференции «Электронный маркетинг в компаниях В2В», Дениса Собе-Панека, управляющего партнера «Конгру»: «Интернет-маркетинг как бизнес-процесс». Из презентации в узнаете:
- что важнее инструменты или процессы?
- особенности комплекса интернет-маркетинговых процессов;
- бизнес-кейсейс УК Уралсиб;
- как строить и синхронизировать интернет-маркетинговые процессов внутри компании и во взаимодействии с подрядчиками.
Много полезной информации об интернет-маркетинге вы узнаете, подписавшись на наш блог http://blog.completo.ru/ и на нашем видеоканале http://www.youtube.com/completoru.
Екатерина Храмкова, роль дизайн-мышления в создании нового продукта.
В рамках серии встреч "ОТ ИДЕИ К СТАРТАПУ". Встреча на базе бизнес-инкубатора InnovationStudio при поддержке корпорации Intel, 28 октября 2010г, ДИЗАЙН-МЫШЛЕНИЕ – ЭФФЕКТИВНЫЙ ИНСТРУМЕНТ СОЗДАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОДУКТОВ И НОВЫХ БИЗНЕСОВ.
Ответ на этот и другие вопросы совместно искали ведущие эксперты рынка, участники панельной дискуссии Индустриального комитета наружной рекламы, которая проходила 26 мая в рамках конференции Best Marketing Practices в Киеве, и собрала специалистов рекламного рынка, интересующихся новыми тенденциями в OOH.
От бизнес-систем к информационным системам: переход шаг за шагомLuxoftTraining
Презентация доклада Михаила Кумскова, представленного на конференции IT Arena во Львове 3 октября.
Михаил Кумсков – эксперт по методологиям управления требованиями, использования методологии RUP и инструментария IBM Rational (Системный анализ) Luxoft Training.
Анализ Системы – ИС и бизнеса: сходства и различия (Михаил Кумсков)Alexander Orlov
Анализ Системы – ИС и бизнеса: сходства и различия
Ведущий мастер-класса: Михаил Кумсков – эксперт по методологиям разработки Информационных Систем (ИС), по работе с требованиями и по процессам сопровождения ИС.
Несколько фактов об опыте тренера:
С 1999 по 2002 год – аналитиком-консультант в компании АйТи в Департаменте консалтинга и методологии создания информационных систем, – аудит процессов согласно СММ модели (Capability Maturity Model), определение и внедрение процессов и регламентов при разработке ПО в больших коллективах, внедрение средств автоматизации процессов на базе Rational Unified Process.
С 2002 по 2004 год – преподавателем в Академии АйТи. Курсы по процессам разработки и разработки сложного ПО IBM Rational.Software. Сертифицированный преподаватель Rational University технологии «Объектно-ориентированный анализ и проектирование на UML/ Rational Rose».
С 1997 по настоящее время является лектором курсов: «Базы данных», «Корпоративные информационные системы», на мехмате МГУ им. М.В.Ломоносова, профессор кафедры вычислительной математики механико-математического факультета с 2002г.
С 2005 по настоящее время – эксперт по системному и бизнес анализу ( специалист по методологии RUP, по управлению требованиями, по бизнес моделированию на UML в Люксофт, Учебный Центр
Программа мастер-класса:
Системный подход в работе аналитике: «первым делом – требования, ну а дизайн… дизайн – потом…»
Техника поиска требований к ИС.
Система(Черный ящик). Актеры. Услуги (сценарии использования).
Техника определения требований к бизнесу:
Бизнес система(Черный ящик).Бизнес Актеры. Бизнес Услуги (бизнес сценарии использования).
Проектирование системы (информационной и
От бизнес-систем - к информационным системам: переход шаг за шагомLuxoftTraining
Программа мастер-класса:
1. Системный подход в работе аналитике: «первым делом – требования, ну а дизайн… дизайн – потом…»
2. Техника поиска требований к ИС.
Система(Черный ящик). Актеры. Услуги (сценарии использования).
3. Техника определения требований к бизнесу:
Бизнес система(Черный ящик).Бизнес Актеры. Бизнес Услуги (бизнес сценарии использования).
4. Проектирование системы (информационной или бизнес) – UML.
5. Техника спецификации сценария использования. Основной поток. Альтернативные потоки.
6. Эвристики при изображении сложных бизнес процессов (много бизнес правил и ветвлений) на UML и не только.
7. Про Эджайл: про самоорганизация и «другой менеджмент»:
«Стори» в эджайл» – это экземпляр сценария использования.
Следствия – «первым делом – сценарии использования, ну а сценарии… сценарии – потом».
Денис Собе-Панек:«Интернет-маркетинг как бизнес-процесс»Комплето
Видеозапись выступления здесь: http://www.youtube.com/watch?v=bmQv3F7NnE8
Презентация участника конференции «Электронный маркетинг в компаниях В2В», Дениса Собе-Панека, управляющего партнера «Конгру»: «Интернет-маркетинг как бизнес-процесс». Из презентации в узнаете:
- что важнее инструменты или процессы?
- особенности комплекса интернет-маркетинговых процессов;
- бизнес-кейсейс УК Уралсиб;
- как строить и синхронизировать интернет-маркетинговые процессов внутри компании и во взаимодействии с подрядчиками.
Много полезной информации об интернет-маркетинге вы узнаете, подписавшись на наш блог http://blog.completo.ru/ и на нашем видеоканале http://www.youtube.com/completoru.
Екатерина Храмкова, роль дизайн-мышления в создании нового продукта.
В рамках серии встреч "ОТ ИДЕИ К СТАРТАПУ". Встреча на базе бизнес-инкубатора InnovationStudio при поддержке корпорации Intel, 28 октября 2010г, ДИЗАЙН-МЫШЛЕНИЕ – ЭФФЕКТИВНЫЙ ИНСТРУМЕНТ СОЗДАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОДУКТОВ И НОВЫХ БИЗНЕСОВ.
Ответ на этот и другие вопросы совместно искали ведущие эксперты рынка, участники панельной дискуссии Индустриального комитета наружной рекламы, которая проходила 26 мая в рамках конференции Best Marketing Practices в Киеве, и собрала специалистов рекламного рынка, интересующихся новыми тенденциями в OOH.
Бизнес веб-студий и агентств / Дмитрий Калаев (ФРИИ)Ontico
Что не так в бизнесе агентств и веб-студий? Почему его не любят инвесторы?
Проблема в том, что проектный бизнес сложно масштабировать. Причин тому несколько:
1. для каждого клиента разрабатывается индивидуальное решение;
2. как правило, клиент заказывает решение один раз, поэтому предприниматели находятся в постоянном поиске нового клиента, чтобы избежать кассового разрыва;
3. сложно достичь маржинальности бизнеса выше 30%.
Попытки перейти от проектного бизнеса к продуктовому нечасто заканчиваются успехом, и причиной этого становятся отработанные бизнес-процессы и привычки, которые для проектного бизнеса являются залогом успеха, а для продуктового — залогом провала.
Как запустить продуктовый бизнес: что стоит сделать перед тем, как начать писать первые строчки кода, и как не вложиться в бесперспективный проект.
Как строить работу по выводу новых продуктов на рынокCreate Digital
Презентация с мероприятия ФРИИ "Студии цифровых решений: внутренние и клиентские проекты. Как не облажаться и заработать деньги на стартапе" https://iidf-regions.timepad.ru/event/302785/
Чем отличается работа по выводу новых продуктов на рынок от традиционной заказной разработки
Что нужно стартапу от студии
О чем нужно знать (риски и проблемы) при работе с такими клиентами
Due diligence (аудит) стартапов. Мастер-класс Евгения СысоеваYevgen Sysoyev
На мастер-классе Евгений будет подробно освещать следующие вопросы:
- Due diligence: что стоит за этими пугающими словами?
- Взгляд инвестора: зачем, что и как проверять?
- Готовность проекта к проекту: что и как готовить?
- Due diligence наоборот, или стартап проверяет инвестора.
Similar to Odessa StartUP Day_Виталий Гончарук (CEO Augmented Pixel) Как участие в стартапе повышает вашу личную стоимость на рынке (20)
DataScience Lab, 13 мая 2017
Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых снимков
Алексей Кравченко (Senior Data Scientist at Zoral Labs)
Мы рассмотрим разнообразие существующих спутниковых данных и способов их применения в сельском и лесном хозяйстве, картографировании земной поверхности. Далее сфокусируемся на задаче геометрической коррекции снимков как первом шаге процесса обработки спутниковых данных, включая геопривязку снимков, регистрацию изображений, субпиксельную идентификацию контрольных точек, совмещение каналов. Также расскажем о некоторых интересных и неожиданных подходах к определению ориентации и jitter спутников и построению маски облачности.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Kappa Architecture: How to implement a real-time streaming data analytics engine
Juantomás García (Data Solutions Manager at OpenSistemas, Madrid, Spain)
We will have an introduction of what is the kappa architecture vs lambda architecture. We will see how kappa architecture is a good solution to implement solutions in (almost) real time when we need to analyze data in streaming. We will show in a case of real use: how architecture is designed, how pipelines are organized and how data scientists use it. We will review the most used technologies to implement it from apache Kafka + spark using Scala to new tools like apache beam / google dataflow.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеGeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Обзор методов детекции лиц на изображение
Юрий Пащенко ( Research Engineer, Ring Labs)
В данном докладе мы предлагаем обзор наиболее новых и популярных методов обнаружения лиц, таких как Viola-Jones, Faster-RCNN, MTCCN и прочих. Мы обсудим основные критерии оценки качества алгоритма а также базы, включая FDDB, WIDER, IJB-A.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание пропущенных диагнозов
Виктор Сарапин (CEO at V.I.Tech)
Как эффективно определять дубликаты на десятках миллионов пациентов, и как определять пропущенные диагнозы и лечебные действия.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab, 13 мая 2017
Recent deep learning approaches for speech generation
Дмитрий Белевцов (Techlead at IBDI)
В последние пол года появилось несколько важных моделей на базе глубоких нейронных сетей, способных успешно синтезировать человеческую речь на уровне отдельных сэмплов. Это позволило обойти многие недостатки классических спектральных подходов. В этом докладе я сделаю небольшой обзор архитектур наиболее популярных сетей, таких как Wavenet и SampleRNN.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab, 13 мая 2017
Распределенные вычисления: использование BOINC в Data Science
Виталий Кошура (Software Developer at Lohika)
BOINC - это открытое программное обеспечение для распределенных вычислений. Данный доклад освещает использование приложения BOINC в различных областях науки, которые связаны с обработкой огромных массивов данных, на примере текущих активных исследовательских проектов.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab, 13 мая 2017
Магистерская программа "Data Science" в УКУ
Орест Купин(Master's Student at UCU)
В этом докладе я расскажу вам о магистерской программе со специализацией в анализе данных в Украинском Католическом Университете. Я расскажу про структуру программы, основные курсы, а также опишу свой опыт как студента УКУ и поговорю об вызовах с которыми мы столкнулись в этом году.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью Apache Spark
Степан Пушкарев (GM (Kazan) at Provectus / CTO at Hydrosphere.io)
После подготовки данных и обучения моделей на больших данных с использованием Apache Spark встает вопрос о том, как использовать обученные модели в реальных приложениях. Помимо модели важно не забывать про весь пайплайн пре-процессинга данных, который должен попасть в продакшн в том виде, в котором его спроектировал и реализовал дата саентист. Такие решения, как PMML/PFA, основанные на экспорте/импорте модели и алгоритма имеют очевидные недостатки и ограничения. В данном докладе мы предложим альтернативное решение, которое упрощает процесс использования моделей и пайплайнов в реальных боевых приложениях.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоинформатики
Дмитрий Новицкий (Старший научный сотрудник в ИПММС НАНУ)
Этот доклад посвящен bioVec: применению технологии word2vec в задачах биоинфоматики. Сначала мы напомним как работает Word2vec и аналогичные ему методы Word Embedding. Затем расскажем об особенностях Word2vec в применении к геномным последовательностям-- основному виду данных в биоинформатике. Как обучать bioVec, и применять эту технологию к задачам классификации белков, предсказания их функции и др. В заключении мы продемонстрируем примеры кода для обучения и использования bioVec.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Data Sciences и Big Data в Телекоме
Александр Саенко (Software Engineer at SoftServe/CISCO)
Александр расскажет о некоторых интересных примерах использования Big Data и Data Science в Телекоме: оптимизация сотовой сети, улучшение клиентского опыта, модели прогнозирования местоположения мобильных устройств, предотвращения оттока абонентов, обнаружение фрода и других. Рассмотрит основные современные подходы к их решению на основе алгоритмов машинного обучения.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Высокопроизводительные вычислительные возможности для систем анализа данных
Михаил Федосеев ( Архитектор инфраструктурных решений, LanTec)
В докладе мы поговорим о hardware стороне систем анализа данных для случаев построения приватных облаков или локальных высокопроизводительных вычислительных кластеров. Рассмотрим какие технологии и комплексные решения от компании Hewlett Packard Enterprise позволяют ускорить процесс анализа данных. Это не только зарекомендовавшие в своей области лучшие в своем сегменте сервера линейки HPE Apollo, а так же высокоскоростные сетевые коммутаторы HPE, но и дополнительные вспомогательные элементы решения, такие как мощные графические карты NVIDIA и хост-процессоры Xeon Phi. Так же будет рассмотрен стек HPE Core HPC Software Stack, который позволяет администраторам контролировать использование ресурсов системы.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и TensorFlow, Ольга Романюк (Data Scientist at Eleks)
В течении последних 8 месяцев мы в Eleks работали над системой отслеживания модных трендов, основанной на глубинной остаточной нейронной сети с тождественным отображением. При тренировке сети мы использовали онлайн увеличение объема данных, а также распараллеливание данных по двум картам GPU. Мы создали эту систему с нуля при помощи TensorFlow. В презентации я расскажу о практической стороне проекта, нюансах реализации и подводных камнях, с которыми мы столкнулись во время работы.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонных разговорах
Юрий Гуц (Machine Learning Engineer, DataRobot)
Автоматическая аннотация спикеров — интересная задача в обработке мультимедиа-данных. Нам нужно ответить на вопрос "Кто говорит когда?", не зная ничего о количестве и личности спикеров, присутствующих на записи. В этом докладе мы рассмотрим работающие методы для аннотации спикеров на телефонных разговорах.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...GeeksLab Odessa
From bag of texts to bag of clusters
Терпиль Евгений / Павел Худан (Data Scientists / NLP Engineer at YouScan)
Мы рассмотрим современные подходы к кластеризации текстов и их визуализации. Начиная от классического K-means на TF-IDF и заканчивая Deep Learning репрезентациями текстов. В качестве практического примера, мы проанализируем набор сообщений из соц. сетей и попробуем найти основные темы обсуждения.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...GeeksLab Odessa
Графические вероятностные модели для принятия решений в проектном управлении
Ольга Татаринцева (Data Scientist at Eleks)
Как часто вам приходится принимать решения, используя знания в определенной предметной области? На сколько хороши такие решения? А теперь представьте, что вы собрали знания лучших экспертов в предметной области. Похоже, что ваши решения, основанные на этих знаниях, будут куда более взвешенными, не так ли? Мы будем говорить о системе ProjectHealth, которая была построена на основе опыта лучших экспертов в проектном управлении в компании Eleks. Для реализации поставленной задачи была использована графовая вероятностная модель, а именно байесовская сеть, имплементированная на Python. За время работы над проектом мы прошли шаги от извлечения требований, поиска данных и построения модели с нуля до реализации BI дашборда с возможностью углубиться в детали, доходя до сырых данных. Сейчас ProjectHealth экономит большое количество времени для топ менеджмента и ресурсов компании, так как мониторит состояние бизнеса в малейших деталях ежедневно и делает это как настоящий эксперт.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...GeeksLab Odessa
DataScienceLab, 13 мая 2017
Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи Байесовской оптимизации
Максим Бевза (Research Engineer at Grammarly)
Все алгоритмы машинного обучения нуждаются в настройке (тьюнинге). Часто мы используем Grid Search или Randomized Search или нашу интуицию для подбора гиперпараметров. Байесовская оптимизация поможет нам направить Randomized Search в те места, которые наиболее перспективны, так, чтобы тот же (или лучший) результат мы получили за меньшее количество итераций.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот GeeksLab Odessa
DataScienceLab, 13 мая 2017
Как знать всё о покупателях (или почти всё)?
Дарина Перемот (ML Engineer at SynergyOne)
Раскроем собственный ответ на вопрос "Чего же хочет покупатель?". Поделимся результатами исследований транзакций и расскажем, есть ли у вас домашний питомец. А так же, продемонстрируем, как машинное обучение уже сейчас помогает узнавать вас ближе.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...GeeksLab Odessa
JS Lab 2017, 25 марта
Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты
Владимир Агафонкин (Lead JavaScript Engineer at MapBox)
Mapbox GL JS — открытая JS-библиотека для создания современных интерактивных карт на основе WebGL. В разработке более трех лет, она сочетает в себе множество удивительных технологий, сложных алгоритмов и идей для достижения плавной отрисовки тысяч векторных объектов с миллионами точек в реальном времени. В этом докладе вы узнаете, как работает библиотека внутри, и с какими сложностями сталкиваются разработчики современных WebGL-приложений. В докладе: отрисовка шрифтов, триангуляция линий и полигонов, пространственные индексы, определение коллизий, расстановка надписей, кластеризация точек, обрезка фигур, упрощение линий, упаковка спрайтов, компактные бинарные форматы, параллельная обработка данных в браузере, тестирование отрисовки и другие сложности.
Все материалы: http://jslab.in.ua/2017
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js GeeksLab Odessa
JS Lab2017, 25 марта, Одесса
Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
Илья Климов (CEO at Javascript.Ninja)
"- Что это?
- Микросервис!
- И что он делает?
- Микропадает".
Про микросервисы сейчас не рассуждает только ленивый. Все рассказывают про то, как микросервисы спасают от сложности разработки, снижают время развертывание и повышают общую надежность систем. Этот доклад - про подводные камни, которые ждут оседлавших волну этого хайпа с Node.JS. Мы поговорим про ошибки, которые стоили мне и моей компании бессонных ночей, потерянной прибыли и, временами, веры в могущество микросервисной архитектуры.
Все материалы: http://jslab.in.ua/
Организаторы: http://geekslab.org.ua/
2. Новости с DOU.ua
“аутсорсинг научил программистов только
одной технологии — жрите больше ”
“Многие из тех, кто начинал в то время когда
программист стоил 200 долларов в месяц,
построили десятки компаний и продуктов,
стали миллионерами и т.д. ”
3. Почему такая репутация?
Инженеры =! Продажники
Не умеют торговаться
Ушли в «глухую оборону»= «буду участвовать
в старт апе, но по рыночной цене, те
зарплате»
4. Почему такая репутация?
Инженеры могут делать старт-ап и
инвестировать в него 1 год свое время.
Предприниматель на старте что бы понять
«пойдет или не пойдет» инвестирует гораздо
меньше программистов.
5. Почему такая репутация?
В технологических проектах без инвестиций
убытки Предпринимателей меньше чем
убытки программистов(стоимость их
времени).
6. Кто на рынке
ГЛУПЫЕ
ЖАДНЫЕ
ГЛУПЫЕ
ДУРАКИ
РЕЗУЛЬТАТИВНЫЕ
ЖАДНЫЕ
РЕЗУЛЬТАТИВНЫЕ
ДУРАКИ
8. Старт-ап и «глупые-дураки»
Эксплуатация старт-апов за небольшие деньги.
Как правило низкооплачиваемая работа.
Старт-апе делает глупых дураков жадными
дураками %=)
Редко некоторые умнеют :=)
10. «Результативный» = инвестор
Результативный специалист = его время
ликвидно и стоит денег.
Результативный специалист в старт-апе =
сотрудник компании с повышенной зп или
инвестор старт-апа.
12. Как торговаться?
Доход в старт-апе = (рыночная
стоимость)*дисконт + оцион.
Опцион = эквивалент в акциях 3-4*(зарплата
в аутсорсе – зарплата в старт-апе ) в год.
13. Зачем работать в старт-апе?
100% WIN-WIN
Повышаете квалификацию (в аутсорсе будут
платить больше чем сейчас%=)).
14. Зачем работать в старт-апе?
1. Самовыразиться ко-фаундером…. И
остаться без зарплаты :=)
2. Возможность сменить сферу(в стартапе
могут пойти на риск). Программист ->
менеджер;
3. Стать более самостоятельным в принятии
решений.
15. Зачем работать в старт-апе?
1. Больше риски – больше свободы
2. Кардинально сменить атмосферу, страну и
т.п.
3. быть замеченным большой компанией с
предпринимательской культурой.
1. Новые контакты и коммуникации.
16. ПОМНИТЕ ПРО
ВАШИ ЛИЧНЫЕ $$$$$$ и интересы
Старт-ап без $$$ или достижения других -
это ваша личная благотворительность.