В одной из предыдущих статей я рассказал об электронном блокноте Evernote, а сегодня хотел бы посоветовать еще несколько сервисов, которыми пользуюсь во время обучения.
Во-первых, расскажу про очень крутой проект с гитхаба, о котором я узнал совсем недавно. Скорее всего, сэкономил бы себе немало времени, если бы наткнулся на него чуть раньше – roadmap.sh. Это сборник интерактивных дорожных карт для изучения различных языков программирования и сопутствующих компьютерных технологий. Меня как человека, изучающего аналитику данных, конечно, в первую очередь потянуло к гайду по SQL😍
Каждый блок в схеме кликабельный и ведет к краткой справке о выбранном элементе или содержит ссылки на дополнительные материалы. Хороший инструмент, чтобы сформировать план обучения и ничего не упустить. Сейчас в проекте более 40 гайдов из разных областей разработки, дизайна и аналитики. Периодически добавляются новые разделы, а старые редактируются и актуализируются. Очень понравился проект, желаю ему удачи и дальнейшего развития😎
Справки в roadmap.sh относительно небольшие, буквально 1-2 абзаца с одним наглядным примером. Этого достаточно, чтобы ознакомиться с термином или освежить в памяти синтаксис, но если нужно более подробное объяснение, то лучший вариант – обратиться к официальной документации. Для этого я пользуюсь сайтом компании Postgres Professional – postgrespro.ru, а конкретно разделом с переводами документаций, например, postgrespro.ru/docs/postgresql/16. Перевод качественный, не машинный. За все время не встретил ни одного ляпа. Единственный минус – не очень удобное переключение языка на оригинал и обратно на русский. Тем не менее огромное спасибо создателям, что такая возможность вообще есть, потому что периодически бывает полезно увидеть оригинальное описание.
В качестве альтернативы этому сервису можно использовать runebook.dev. Это огромная база различных документаций к языкам программирования, библиотекам и фреймворкам. Есть удобные поиск и навигация, но пользоваться этим сайтом рекомендую только на английском языке, потому что машинный перевод иногда вводит в заблуждение. А вот возможность на лету перевести отдельный блок текста – очень полезная штука.
Чтение мануалов дает исчерпывающую информацию, но я поймал себя на мысли, что здесь есть небольшая ловушка. Обычно после просмотра видео или прочтения главы книги я уточняю не до конца понятные термины в документации, переходя по внутренним ссылкам из раздела в раздел. И часто получается, что начал на синтаксисе одного оператора, а через некоторое время очнулся на разделе о нюансах разработки и администрирования баз данных. Так что нужно держать себя в руках и не увлекаться изучением всей доступной информации😅
Ну и напоследок, раз была затронута тема машинного перевода, расскажу о моем первом опыте знакомства с этими вашими нейросетями😄
Признаюсь, несмотря на то что практически каждую неделю я встречал новости об очередных достижениях ChatGPT, я довольно скептически относился к этой истории с чат-ботами и языковыми моделями. Ну подумаешь, пересказал он кратко статью из поисковой выдачи или составил связный рассказ из часто встречающихся фраз. Круто, конечно, будущее уже наступило и все такое, но оставались какие-то сомнения. Сомнения оставались до того момента, как я сам, просто ради интереса, попробовал повзаимодействовать с нейронкой Яндекса, как с наиболее доступной на данный момент.
Пока не представилось случая испытать YaGPT2 на каком-то сложном и нестандартном вопросе, но с запросами из разряда «объясни простыми словами», она справляется хорошо. Тот же поисковик, только отбрасывающий из выдачи все лишнее и оставляющий самую суть.
Хотя бывают случаи, когда приходится помучить Алису разными формулировками😒
В общем, беру свои сомнения насчет нейросетей назад😅 Буду в дальнейшем использовать их в обучении, в быту и на работе.
P.S. В следующей статье расскажу о нескольких полезных сервисах для практических упражнений. А еще не за горами время подвести первые итоги моего переобучения из снабженца в аналитика данных.
Оставайтесь на связи😉