26 апреля — день, напоминающий, что даже самые сложные системы могут дать сбой.

В этот день в 1986 году произошла авария на Чернобыльской АС — одна из крупнейших техногенных катастроф в истории. Ошибка в проектировании, несовершенные процессы и человеческий фактор сложились в критическую цепочку, последствия которой ощущаются до сих пор.

Для нас, людей из IT, это не просто историческое событие. Она самым жестоким образом подсвечивает важные аспекты работы:
— важность отказоустойчивости
— культуру ревью и прозрачности
— цену игнорирования «редких» сценариев
— то, как маленькие допущения превращаются в большие проблемы

Чернобыль — это напоминание о том, что системы не бывают «слишком надёжными, чтобы упасть».
Любая архитектура требует внимания, проверки и честного диалога о рисках.

Это не только про память, но и про ответственность строить так, чтобы сбой не становился катастрофой

Импортозамещение: добро или зло?

С одной стороны - это контроль над технологическим стеком, снижение зависимости от внешних поставщиков и большая предсказуемость в условиях ограничений. Развитие собственных решений и команд может усиливать локальную индустрию.

С другой же, в реальности подходы к импортозамещению сильно различаются. Где-то это разработка новых продуктов и пересборка архитектур, а где-то просто быстрый переход на альтернативы с разной степенью зрелости и совместимости.

Вопрос заключается не в импортозамещении как таковом, а в его формате. Интересно также, как оно будет влиять на дальнейшее развитие отрасли: станем мы более независимы или это не более, чем иллюзия?

Пишите мнение в комментариях!

Дорогие читатели, мы стараемся прислушиваться к вам по максимуму. Многие писали о том, что мероприятия проходят в основном в Москве, и это расстраивает жителей удаленных регионов. Мы вас услышали!

Подготовили для вас интерактивную карту с отметками городов, где будем в этом году! Данные будут дополняться по мере приближения событий.

Акцию с самовывозами со стенда издательства в каждом из городов мы также оставляем. Для этого нужно только отправить письмо с книгами, которые вы хотите забрать у нас на почту baranova@dmkpress.com с указанием мероприятия.

Современное прогнозирование временных рядов

Комплексное руководство по статистическим моделям, моделям машинного и глубокого обучения в Python

Эта книга — практическое руководство, объединяющее статистику, машинное обучение и нейросетевые подходы в единую систему. Книга показывает, как строить точные и устойчивые прогнозы в условиях изменчивых данных и неопределённости, превращая исследовательские эксперименты в воспроизводимые решения на Python.

Вы узнаете, как:

- определять пределы прогнозируемости и избегать переобучения;
- сочетать статистические и нейросетевые методы в едином пайплайне;
- проектировать корректную валидацию и метрики устойчивости;
- выявлять и компенсировать дрейф данных;
- превращать исследования в воспроизводимые решения на Python.

Издание предназначено для аналитиков данных, инженеров машинного обучения, исследователей и всех, кто хочет перейти от теории к созданию надёжных, интерпретируемых и практически применимых моделей прогнозирования.

Книга уже вышла из печати! Заказывайте по ссылке

Линейный криптоанализ - уже в печати!

Книга пережила исчезновение с страницы сайта, но теперь снова доступна для предзаказа. Успейте купить со скидкой по ссылке!

Не уверены? - смотрите ознакомительный фрагмент второй главы ниже.

#инсайд #анонс

Дорогие читатели!

Поздравляем вас с 1 мая — праздником труда и профессионального развития.
Ваша работа ежедневно двигает вперёд науку, образование и индустрию компьютерных технологий.

Желаем вам стабильных решений, ясной архитектуры в проектах и вдохновения для новых идей. А также пусть находится и время не только для эффективной работы, но и для полноценного качественного отдыха!

Часто отмечают, что в своей тематике мы охватываем много тем. Порой люди даже удивляются тому, насколько узконаправленную литературу мы издаём. Но чему тут удивляться? Наши читатели - люди из разных областей науки и технологий, и мы стремимся доставить полезные знания до каждого!

Каждый проект уникален, как и все в мире, он может быть очень узким или масштабным. Сегодня хотим задать вопрос как раз об этом.

Какие проекты на вашей памяти были самыми интересными?

Делитесь историями в комментариях!

Хотели месяц ИИ? Открываем!

С 3 по 31 мая на сайте действует скидка на все товары из раздела "Искусственный интеллект, Большие данные, Машинное обучение" в 20% по промокоду AIMAY

Промокод починили! Все работает!