Исследования и прогнозы в IT *

tl;dr:

• Машинное обучение ищет закономерности в данных. Но искусственный интеллект может быть «предвзят» — то есть, находить неверные паттерны. К примеру, система обнаружения рака кожи по фотографии может обращать особое внимание на снимки, сделанные во врачебном кабинете. Машинное обучение не умеет понимать: его алгоритмы лишь выявляют закономерности в числах, и если данные не репрезентативны, таким будет и результат их обработки. А отлавливать такие баги может быть непросто из-за самой механики машинного обучения.

Это второй в серии еженедельных дайджестов о технологиях, людях и том, как они влияют друг на друга.

Спойлер из заголовка отчета «Количество случаев использования строгой аутентификации выросло благодаря угрозам новых рисков и требованиям регуляторов».
Исследовательская компания «Javelin Strategy & Research» опубликовала отчёт «The State of Strong Authentication 2019» ( оригинал в формате pdf можно скачать тут). В этом отчете написано: какой процент американских и европейских компаний используют пароли (и почему пароли сейчас мало кто использует); почему так быстро растет процент использования двухфакторной аутентификации на основе криптографических токенов; почему одноразовые коды, отправляемые по SMS, небезопасны.

Всем, кого интересует тема настоящего, прошлого и будущего аутентификации на предприятиях и в пользовательских приложениях — добро пожаловать.

Вторая часть отчета

Сегодня можно найти стримы на любой вкус от уроков программирования, до мейкапа, готовки и многочасовых разговоров блоггеров «за жизнь». Стриминг — это полноценная индустрия с многомиллионной аудиторией, в которую рекламодатели вкладывают немалые деньги. И если рекламные предложения доступны в основном стримерам с большой аудиторией, то заработать на донатах может даже начинающих стример. В этой статье я расскажу, как из простого развлечения стриминг превратился в многомиллионную индустрию, а топовые стримеры — в миллионеров.

Некоторое время назад между мной и моим хорошим другом состоялся разговор, в котором прозвучали такие фразы:

— Количество программистов будет постоянно расти — ведь количество кода растет, и для его поддержки постоянно требуется все больше разработчиков.
— Но код стареет, часть его уходит из поддержки. Не исключено даже наличие какого-то равновесия.

Вспомнив их через несколько дней, я задумался, действительно ли поддержка кода, требуя с течением времени все больше и больше ресурсов, может в конечном счете парализовать разработку нового функционала, либо потребует неограниченного увеличения количества программистов? Качественно оценить зависимость объёма поддержки от разработки и найти ответы на вопросы помогли математический анализ и дифференциальные уравнения.

О больших данных сегодня не слышал только человек, который не имеет никаких внешних связей с внешним миром. На Хабре тема аналитики Big Data и смежные тематики популярны. Но неспециалистам, которые хотели бы посвятить себя изучению Big Data, не всегда ясно, какие перспективы имеет эта сфера, где может применяться аналитика Big Data и на что может рассчитывать хороший аналитик. Давайте попробуем разобраться.

В феврале 2019 года Яндекс запустил Практикум — сервис для онлайн-обучения будущих разработчиков, аналитиков и других ИТ-специалистов. Чтобы решить, какие курсы делать в первую очередь, наши коллеги изучили рынок вместе с аналитической службой HeadHunter. Мы взяли данные, которые они использовали, — описания более 300 тысяч ИТ-вакансий в городах-миллионерах за 2016–2018 годы — и подготовили обзор рынка в целом.

Как меняется спрос на специалистов разных профилей, какими навыками они должны обладать в первую очередь, в каких областях выше всего доля вакансий для новичков, на какую зарплату они могут рассчитывать — всё это можно узнать из обзора. Тем, кто хочет освоить профессию в сфере ИТ, должно пригодиться.

Привет! Мы начинаем публикацию докладов с QIWI Кухни, и первым будет доклад Абсамата про его сервис искусства по подписке. Слово спикеру.

Меня зовут Абсамат, я партнер сервис-дизайн агентства Useful, а еще я параллельно делаю сервис DaiDa, который позволяет людям брать в аренду предметы искусства, а именно — картины разных художников.



В этом посте я поделюсь с вами нашим опытом: от идеи до начала создания продукта, о наших косяках и вообще о том, как это было.

Есть такая штука как PMF, product/market fit. Определений этому много, если вкратце — это соответствие вашего продукта ожиданиям рынка и аудитории. То, насколько он вообще нужен и будет ли востребован. Понять, достигли PMF или нет, просто — если вы видите кратный и постоянный рост пользователей и понимаете за счет чего он происходит — PMF у вас есть, тут трудно ошибиться.

Мы как стартап PMF не нашли, мы все еще в процессе. А что касается идеи, то у нас все было вот как.

Это первый в серии еженедельных дайджестов о технологиях, людях и том, как они влияют друг на друга.

Приветствую Вас, уважаемые хабровчане!

Сегодня пойдет речь о наболевшем + немного разъяснений к этой статье.

Начну с того, что в подборе персонала я уже более 11-ти лет. Прошел все стадии становления, от рядового рекрутёра до директора по персоналу. Увидел многое и есть что рассказать.

Уже больше 10 лет существуют и появляются разного рода профессиональные системы для подбора персонала. Это естественно. Специализированный софт уже разработан для многих отдельных профессий. Что касается рекрутинга, все понимают какие задачи помогает решить софт, от какой рутины и ошибок избавляет, но никто не понимает как измерить экономический эффект от его использования. Другими словами, компании могут посчитать сколько денег им обойдётся использование софта, но не понимают ROI или сколько денег принесёт или сэкономит софт. Слоганы типа “Закрывайте вакансии в 2 раза быстрее с (таким-то софтом)” — это от фонаря, это просто неправда.

Непонимание что даёт софт для рекрутинга в деньгах приводит к тому, что компании откладывают эту инвестицию на годы и за это время много теряют в результатах.

Я решил посчитать, сколько денег и времени экономит профессиональный софт для подбора персонала. Чтобы не грузить вас подробными расчетами, начну сразу с полученных результатов. А кому интересно копнуть глубже, подробные расчеты описаны ниже.

Хотите узнать, какие типы криминалистических артефактов WhatsApp существуют в различных операционных системах и где именно они могут быть обнаружены — тогда вам сюда. Этой статьей специалист Лаборатории компьютерной криминалистики Group-IB Игорь Михайлов открывает серию публикаций о криминалистическом исследовании WhatsApp и о том, какие сведения можно получить при анализе устройства.

Привет, Хабр! Меня зовут Леша, я системный аналитик одной из продуктовых команд Альфа-Банка. Сейчас я занимаюсь развитием нового интернет-банка для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей.

А когда ты аналитик, тем более в подобном канале, без документации и плотной работы с ней — никуда. И документация — это та штука, к которой всегда возникает много вопросов. Почему веб-приложение не описано? Почему в спецификации указано, как должен работать сервис, а работает он вообще не так? Почему вообще спецификацию в состоянии понять только два человека, один из которых ее написал?



При этом игнорировать документацию нельзя по очевидным причинам. И чтобы упростить нам жизнь, мы решили провести оценку качества документации. Как именно мы это делали и к каким выводам пришли — под катом.

29 марта в нижегородском технопарке «Анкудиновка» iCluster организовал лекцию Тома Рафтери (Tom Raftery), футуриста и IoT-евангелиста компании SAP. Бренд-менеджер веб-сервиса Smarty CRM познакомился с ним лично и узнал о том, что как и какие инновации проникают в повседневную жизнь и что изменится через 10 лет. В этой статье мы хотим поделится основными идеями из его выступления. Интересующихся прошу под кат.

Меня зовут Алексей Долотов, я 10 лет не писал на Хабр. Отчасти дело в том, что когда мне было 22 года, я начал строить отдел аналитики Яндекса, затем семь лет им руководил, а теперь придумал и строю сервис Яндекс.Таланты. Профессия аналитика даёт массу возможностей.

Я решил рассказать, как развивалась моя карьера, и дать несколько советов тем, кто хочет «зажечь» в этой профессии. Надеюсь, мой своеобразный опыт окажется кому-нибудь полезным.

Единственный семестр вуза и начало карьеры

К моменту поступления в вуз я неплохо программировал, даже написал свой shareware-продукт (слово из прошлого). Это был каталогизатор лазерных дисков. Винчестеры ещё были небольшими, на них не всё помещалось, поэтому люди часто пользовались CD и DVD. Каталогизатор считывал файловую систему диска, индексировал её и собирал мета-информацию из файлов, записывал всё это в базу данных и позволял по ней искать. В первый день продукт скачало 50 тысяч китайцев, на второй день на Альтависте появился кряк. А я-то думал, что сделал классную защиту.

«Темные паттерны» (dark patterns) — это такие схемы вовлечения пользователя в продукт, при которых происходит игра с нулевой суммой: выигрывает продукт, а проигрывает потребитель. Говоря проще, это непротивоправное склонение пользователя к определенным действиям.

Как правило, в обществе за разрешение таких вопросов отвечает мораль и этика, но в технологиях все движется так быстро, что мораль и этика попросту не успевают. К примеру, когда Google попытался сделать свой комитет по этике искусственного интеллекта, он развалился спустя всего неделю. True story.

Встречайте новый квадрант Gartner — Magic Quadrant for Application Performance Monitoring 2019.

В этом году отчёт вышел 14 марта. Gartner пророчит четырехкратный рост рынка APM-мониторинга в связи с цифровизацией бизнес-процессов и охват в 20% всех бизнес приложений в срок до 2021 года. К сожалению, в отчёте нет данных о методике подсчёта такого роста, но когда произносят слово цифровизация или цифровая трансформация, вспоминается игра «Булшит бинго».


В статье я обойдусь без элементов игры и приведу свою краткую аналитику рынка APM-решений согласно отчёту Gartner. Под катом вас также ждёт ссылка на оригинал отчёта.

Вчера, 10 апреля, в московском офисе Яндекса наградили первых лауреатов премии имени Ильи Сегаловича, созданной в этом году для поддержки молодых исследователей и научного сообщества России, Беларуси и Казахстана. За три месяца с момента запуска премии пришло 262 заявки от молодых специалистов и научных руководителей, которых могли выдвинуть их студенты и аспиранты. Совет Премии выбрал девять лучших молодых исследователей и четырех научных руководителей. Самому младшему лауреату всего двадцать один год.



Студенты и аспиранты, ставшие лауреатами премии, получат по 350 тысяч рублей и возможность посетить международную конференцию по искусственному интеллекту, персонального ментора и стажировку в отделе исследований Яндекса, руководители выиграли по 700 тысяч рублей.

Буквально на днях Group-IB сообщала об активности мобильного Android-трояна Gustuff. Он работает исключительно на международных рынках, атакуя клиентов 100 крупнейших иностранных банков, пользователей мобильных 32 криптокошельков, а также крупных e-commerce ресурсов. А вот разработчик Gustuff — русскоязычный киберпреступник под ником Bestoffer. Еще недавно он нахваливал свой троян как «серьезный продукт для людей со знаниями и опытом».

Специалист по анализу вредоносного кода Group-IB Иван Писарев в своем исследовании подробно рассказывает о том, как работает Gustuff и в чем его опасность.

Цены на коммутаторы для дата-центров в 2018 году снизились. Аналитики ожидают, что тенденция продолжится и в 2019-м. Под катом разбираемся, в чем причина.