Полвека интернета, типы работников интеллектуального труда и музей скроллбаров

Дайджест Академии Яндекса

Полвека интернета, типы работников интеллектуального труда и музей скроллбаров

Подборка самых полезных англоязычных текстов за последнее время. От осознания ценности уединения от дорогих коллег, до технологических трендов, которые пока сложно даже перевести.

  • 29 августа исполнилось 50 лет интернету. С чего начинался ARPANET и кто за ним стоял?
  • По мнению главы департамента Decision Intelligence в Google Кэсси Козырьковой, аналитиков данных часто воспринимают как второстепенных работников. Но ведь именно они позволяют понять какие проблемы предстоит решать компаниям! Аргументы Кэсси можно прочитать по ссылке.
  • Аналитическая компания Gartner опубликовала 10 технологических трендов ближайшего будущего. Кроме привычного блокчейна (им, наконец, займутся большие корпорации), там есть, например, мультиопыт. Это сочетание разных интерактивных платформ, которое изменит наше восприятие цифровой реальности. Так уже сейчас Domino’s Pizza использует в доставке брендированные беспилотники, за которыми можно наблюдать через специальное приложение. А в момент получения заказа клиенты могут общаться с менеджером компании через встроенный в робота микрофон.
  • Доброшрифт, созданный детьми с детским церебральным параличом, привлек внимание к актуальной проблеме. Тем временем ИИ дал возможность парализованному человеку написать текст с помощью воображения. Обездвиженный от шеи до ступней доброволец представлял, как он двигает рукой, чтобы написать буквы алфавита со скоростью 66 символов в минуту. Нейронная сеть проинтерпретировала мозговую активность и движения руки и в итоге смогла прочитать текст с точностью 95%.
  • 7 действительно нужных книг о программировании. От «Кода» Чарльза Петцольда до «Алгоритмов для жизни» Кристенсена и Гриффитса.
  • Три недооцененных библиотеки для Python, которыми стоит воспользоваться.
  • Большой текст на сайте Quartz в котором предлагается по новому взглянуть на вопросы продуктивности. Вместо советов и инструментов, задачи каждого сотрудника разбираются с точки зрения так называемого метапознания (metacognition). Согласно этой концепции, важно не «что делать», а «как» и «для чего». В продуктивности можно выделить три составляющие — выбор важных именно для вас задач, фокусирование не только на процессе, но и на целях, и понимание того, какую задачу поручить, какому сотруднику.
  • 3 типа работников интеллектуального труда, и советы по тому, как работать с каждым из них. Полезный материал с перечислением целей, болей, ролей и инструментов. Авторы выделяют группы создателей контента, коммуникаторов и координаторов. Так, например, главной целью коммуникаторов является решение проблем в реальном времени, а главной болью — не реагирующие контакты и доступ к ключевой информации. Они не любят долго ждать ответа и оживают на встречах, когда можно работать в реальном времени.
  • Часто мы строим свой день вокруг других людей. Но большинство активностей, в которых человек отдыхает, связаны с уединением. Подтверждено исследованиями, что каждому стоит время от времени освобождаться от «внешнего давления, необходимости разговаривать и обязательств». Подробнее — в статье The New York Times.
  • Добро пожаловать в цифровой музей скроллбаров. Здесь можно проследить за эволюцией знакомого всем элемента интерфейса в разные года и на разных ОС. От Xerox Star до Windows 10.

Больше по теме

Дизайн

Как провести A/B-тестирование: 6 простых шагов

От постановки цели до определения статистической погрешности

Разработка

Фотокомикс: Путь стажёра. Часть третья

Завершение истории студента Марка 

Анализ данных

Как устроена онлайн-магистратура Вышки по наукам о данных

Рассказывают академические руководители программы Евгений Соколов и Владимир Подольский

Яндекс в вузах

Анализ данных в экспериментах ЦЕРНа и применение нейробайесовских методов для распознавания опухолей

Чем занимались исследователи из европейских университетов на научной стажировке на Факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ

Анализ данных

Как участники интенсива по ML тренируют нейросети понимать суть текста

Первые впечатления студентов-разработчиков от совместной программы Яндекса и Университета «Сириус»

Анализ данных

Студенты Y-DATA разработали пайплайн, который может помочь врачам в ранней диагностике рака легких

«Наша система выдает результат, сравнимый с мнением врача-рентгенолога»

Разработка

Инструменты для создания компьютерных игр

Язык для создания текстовых игр, генератор эльфийских имён и библиотека визуальных эффектов