Недавно мне попались какие-то рилсы про ИТ на русском, там столько новых слов узнал и решил поискать побольше про модные термины:

В российском ИТ-сленге есть много интересных терминов, которые часто встречаются среди разработчиков, аналитиков и администраторов. Вот некоторые из самых популярных и их значения, какие-то привычные, а какие-то совсем неожиданные, например “плов” 😞

Я обратился к коллеге ChatGPT и вот что он мне поведал:

1. Балалайка — чаще всего так называют сложные или плохо настроенные системы или проекты, которые работают, но требуют постоянного внимания и доработок. “Балалайка” передаёт идею “неуправляемости”.
2. Плов — термин, который действительно часто используют для обозначения Apache Airflow, популярного инструмента для организации пайплайнов данных.
3. Пингвин — обозначение для операционной системы Linux. Название идёт от талисмана Linux — Tux, изображающего пингвина.
4. Креветка — процесс с высокой нагрузкой на ресурсы, которые “жрут” процессор и память. Иногда говорят про тяжёлый сервис или приложение, нагружающее сервер.
5. Мок — сокращение от английского слова mock, используется для обозначения имитации реальных данных или функций при тестировании, так называемые “заглушки”.
6. Прод или продакшен — сокращение от “production”, т.е. рабочая среда, где работают реальные пользователи и данные.
7. Тачка — означает компьютер или сервер, обычно в контексте “рабочей машины”.
8. Фрейм — термин, который часто применяется в контексте фреймворков (frameworks) и реже как укороченное название для экранных кадров (frames), например, в веб-разработке или создании интерфейсов.
9. Геморрой/гемор — проблемная задача, часто используемая в контексте особенно сложных багов или неудачных решений, которые сложно реализовать.
10. Костыль — временное решение или workaround, которое исправляет проблему, но не решает её полностью и может создавать новые сложности в будущем.
11. Забить гвоздь — закоммитить небольшой правку или выполнить быстрый фикс, даже если он временный.
12. Хомяк — junior-специалист или стажёр, который только учится и делает простые задачи, иногда с не самыми эффективными решениями.
13. Джавасруль или JavaScript — шутливые названия для JavaScript, часто встречаются среди тех, кто с иронией относится к этому языку.
14. Зоопарк — среда, где собрано много различных технологий и фреймворков, создающих сложный ландшафт, который сложно поддерживать.
15. Снегирь — разработчик, предпочитающий фронтенд-разработку, т.е. создание пользовательских интерфейсов и визуальных элементов.
16. Кликер — человек или скрипт, создающий большое количество нажатий, например, в аналитике для искусственного увеличения показателей.
17. Девопсить — заниматься задачами, связанными с DevOps, обеспечением автоматизации, развертыванием и поддержкой инфраструктуры.
18. Лапша — плохо написанный или очень сложный код, который сложно читать или поддерживать (аналог “spaghetti code” в английском).
19. Огурец — Cucumber, популярный инструмент для тестирования, особенно для BDD-тестов.
20. Залипуха — запутанная ситуация или особенно сложная задача, которая требует много времени на разбор.
21. Накатить — значит применить обновления, изменения или новую версию кода на систему, которая уже работает. Это может быть как разовая установка, так и регулярные патчи. Например, “накатить новый релиз” означает применить новую версию приложения или системы.
22. Раскатать — обычно означает развернуть или разослать обновление, начиная с тестовой среды до полного внедрения на продакшен. Часто под раскаткой подразумевают постепенное развёртывание на несколько серверов или регионов. Это снижает риски, поскольку если где-то что-то пойдёт не так, можно откатить изменения на отдельных частях системы.
23. Бьютифай — делать данные или визуализацию “красивыми” и удобными для восприятия. Это может включать корректировку графиков, выбор цветовой схемы и общую стилизацию отчётов и дашбордов.
24. Растрескать данные — разделить большой массив данных на несколько частей для параллельной обработки или более удобного анализа.

Перед тем, как вернуться к дальнейшему разбору многосерийной саги «Как быть и что делать с рынком состояния хуже некуда» , предлагаю стряхнуть пыль со своего ютуба , ведь уже завтра мы встретимся с
Димой Аношиным - экспертом по дата инжинирингу, ex-Amazon и Microsoft , а также автором DataLearn и Surfalytics.

Начнем эфир завтра, 31 октября в 21:00 по московскому времени на моем канале. Что обсудим:
- опыт в FAANG и как там оказаться
- ужасы текущего рынка и какие навыки в ходу
- поговорим о забуграх и что делать, чтобы преуспеть
- свои проекты VS найм и сподвигли ли свои проекты по-новому взглянуть на рынок кандидатов
- чему учить и чему учиться 📚

Ваши вопросы в комментариях категорически приветствуются !

До встречи 👋

Самое время вмешиваться в американские выборы хайповать и строить интерактивные визуализации!

Этот пример был создан на Power BI. Есть и на Tableau и других инструментах. И не забудьте отдать свой голос за правильного кандидата! 😎