Программирование, тестирование или анализ данных?

Мы перечитали блог Практикума и собрали полезные статьи по каждому из направлений нашего канала.

Как работает асинхронное программирование, какие техники тест-дизайна помогают находить ошибки в коде и как улучшать продукт на основе данных — обо всём этом читайте в материалах из подборки.

📍 Программирование

Асинхронное программирование: как работает и где используется. Разбираемся, почему лента новостей или контент в мобильном приложении так быстро загружаются.

Использование функций в Python: какие бывают и как их применять. В каких случаях помогают функции, что такое аргументы и почему важно различать применение областей видимости при создании функций.

STL: стандартная библиотека шаблонов C++. Из чего состоит стандартная библиотека C++, что такое контейнеры, алгоритмы и итераторы, какие ещё полезные шаблоны есть в STL.

📍 Тестирование

Техники тест-дизайна: теория и примеры. Какие техники тест-дизайна помогают тестировщикам находить ошибки, когда пригодится интуиция и к каким узким местам стоит присмотреться, чтобы избежать багов.

В шаге от запуска: как тестируют готовые системы. Рассказываем, как проводят системное тестирование и что для этого нужно.

Что такое XSS-уязвимость и как тестировщику не пропустить её. Как обнаружить уязвимости, которые могут привести к юридической ответственности, и что нужно, чтобы предотвратить их в будущем.

📍 Анализ данных

С чего начать изучение анализа данных и где найти идеи для первых проектов. Рассказываем, какие источники использовать при изучении анализа данных, как развиваться в аналитике и сколько можно зарабатывать.

Как системный аналитик и бизнес-аналитик делят один продукт. Разбираемся, на чём фокусируется каждый из специалистов и как они сотрудничают на проекте.

Data-driven-подход: управление продуктом на основе данных. Что входит в концепцию data-driven и как улучшать продукты на основе данных.