Что это за программа дата старта

Вопросы и ответы

START – первый в России видеосервис с собственными сериалами, фильмами и эксклюзивными премьерами, доступный по всему миру.

Что я могу смотреть?

• эксклюзивные оригинальные сериалы и фильмы START — от «Содержанок» до «Вампиров средней полосы»
• новинки кино, фестивальные хиты и свежие зарубежные сериалы
• мультфильмы, семейное кино и образовательные шоу для детей

Зачем нужна подписка на месяц и дольше?

Каждую неделю на START выходят новые сериалы и фильмы. Подписка оформляется на месяц с возможностью автопродления. Так вы не пропустите новые серии любимых сериалов.

В каких странах работает START?

START доступен по всему миру. Правда, каталог может отличаться в зависимости от страны пользователя. Это обусловлено договором с правообладателями.

Ещё недавно у нас появились локальные версии на иностранных языках: если сменить язык сайта или приложения, вы увидите только те фильмы и сериалы, у которых сейчас есть субтитры на соответствующем языке.

КАШИН: Медведев может стать новым Гитлером

Как подписаться?

Очень просто: зарегистрируйтесь здесь. Первые 7 дней все новые пользователи могут смотреть START бесплатно: нам важно, чтобы вы могли оценить все преимущества подписки.

Как оплатить подписку?

С помощью банковской карты – VISA, MasterCard или МИР.

Что такое «Бесплатный период»?

Новый пользователь может смотреть START бесплатно первые 7 дней. Для этого нужно зарегистрироваться и оставить данные банковской карты. Отказаться от подписки можно в любой момент.

Когда с моей карты снимут деньги за подписку?

По окончании 7 дней бесплатного периода время списания первого платежа будет зависеть от платформы, на которой вы регистрировались.

Если вы проходили регистрацию в приложении для iOS или Android, то, согласно правилам iTunes и Google Play списание средств может произойти в течение 24 часов до окончания действующей подписки.

Следующий платеж будет списан через 30 дней после предыдущей оплаты подписки с банковской карты зарегистрированного пользователя.

Платеж будет производиться автоматически, пока вы не отмените подписку на START на устройстве iOS или Android, либо в настройках аккаунта в личном кабинете на сайте.

Сколько устройств можно подключить?

У нас есть ограничение по количеству пользователей одного аккаунта: вы можете создать до 5 пользовательских профилей, и у каждого сохранится персональная история просмотра.

На каких устройствах работает START?

START можно смотреть на телевизорах Smart TV, на всех устройствах iOS и Android (с помощью браузера или приложения), и на компьютерах.

Каким требованиям должны соответствовать устройства?

START можно смотреть практически на любом современном устройстве вплоть до умных холодильников. Собрали всю информацию о поддерживаемых устройствах здесь. Остались вопросы? Скорее всего, ответ найдется у службы поддержки.

Можно ли скачать фильм или сериал?

Большой астрологический прогноз на 2023 год. Пусть говорят. Выпуск от 26.12.2022

Да, просто нажмите на кнопку «Скачать» на странице сериала или фильма, чтобы сохранить его на своем устройстве – смартфоне или планшете на платформе iOS или Android. Вы сможете посмотреть их без доступа к сети.

Как отменить подписку?

• Если вы оформляли подписку на iOS-устройстве, используйте эту инструкцию.
• Если вы оформляли подписку на Android–устройстве, используйте эту инструкцию.
• Если вы хотите отменить подписку через веб-браузер, вы найдете нужную опцию в настройках вашего аккаунта:

• зайдите на страницу истории платежей в меню настроек
• внизу будет кнопка «Отменить подписку»
• укажите причину, по которой вы хотите отменить подписку или выберите «Другое» и напишите свой вариант. Нажмите «Отправить»
• после отмены подписки кнопка изменится на «Возобновить подписку».

Как удалить свои персональные данные?
Как удалить аккаунт?
Куда я могу обратиться с вопросом по обработке моих данных?

Источник: start.ru

Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года

Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли (отдельно планирую потом детальные статьи по отдельным темам).

Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился.
Думаю, многим будут полезны «мета» материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться. Например, я пересмотрел десятки статей и книг, пробовал много разных он-лайн курсов, но полезной оказалась лишь малая часть всего доступного. Надеюсь, что смогу серьезно сэкономить вам время и помочь достигнуть большего, показав более эффективный путь самообучения.

И важно сказать сразу: я верю, что любой человек с аналитическими способностями и структурным мышлением может стать специалистом по машинному обучению/data science. Еще 4 года назад я сомневался, потеряв веру в свои математические способности из-за преподавателей университета. Теперь верю: основы машинного обучения и минимально необходимую математику сможет выучить любой сильно замотивированный человек.

• Когда я понял, что скоро мне стукнет 30 лет, решил уйти в другую сферу и переехать из РФ. В своей сфере (1С) я был карьерно успешен, но стало ясно, что дальнейший рост очень затруднителен и требует выполнять работу, которая мне неинтересна и почти противна.
• Через полгода перебора вариантов решил, что Data science мне интереснее всего.
• Ещё через год имел достаточную квалификацию и прошёл собеседование на работу в Чехии (оговорка: у меня еще до этого было неплохое знание английского).
• Ещё через год стал Senior Data scientist в Vodafone (мой LinkedIn).

Цель — учиться эффективнее и бесплатно

Мне помогло то, что до этого я сформировал привычки к самообразованию, а экономность не позволила мне пойти по самому простому пути: найти онлайн курс с именитыми преподами, заплатить им много денег и довериться, что они всему научат лучше всего. В итоге я перебирал много бесплатно доступных книг и курсов (книги часто были найдены на b-ok.org). Из всех курсов и книг отбирал самые лучшие, забрасывая то, что казалось слишком теоретизированными или плохо структурированным.

На основе этих десятков книг и курсов я и сформировал то мнение, которым хочу поделить. Вероятно, существует еще более эффективный и быстрый способ научится этому всему. То, как учился я, было всего-лишь быстрее большинства платных программ, которые я видел, и заодно бесплатным (на многие лучшие англоязычные курсы всегда можно записаться бесплатно; покупал я только книги русских авторов и пару книг, которые иначе не смог найти).

Сначала надо понять, что такое Data science/машинное обучение и подойдет ли оно вам

Потому что если это просто модное слово и вы хотите получать много денег или работать в Гугл, то легче заработать на позиции маркетолога или веб-аналитика, и это тоже достаточно аналитичная работа.

Возможно, вы технарь-интроверт, желающий делать что-то своими руками и не желающий много общаться с другими людьми или вникать в бизнес (потому что DS очень прикладная штука, требующая погруженная в предметную область). Тогда есть варианты: или «просто программирование» вам будет интереснее (Не хочется разрабатывать сайты? — Нужны разработчики бэкенд приложений и дата-инженеры, в больших количествах), или если всё-таки хочется заниматься машинным обучением, то изучать все методы data science и знать их лучше всех, чтобы пойти сразу в более крупную компанию, где достаточно чисто-технических задач.

Если вы человек творческий, возможно, разработка интерфейсов (фронтенд, мобильные приложения) вам подойдёт больше.

Если вы от природы аналитик и любите разбираться в данных, но программирование вас не заинтересует, а на изучение всей математики вам не хватает времени, стоит выбрать тот же самый учебный путь! Просто сделать акцент на менее математических задачах, и не лезть в программироване сложных систем. Аналитики, знающие основы data science, тоже нужны в компаниях.

Важно, чтобы работа зажигала. Без искреннего интереса «грызть» Data science будет тяжело, потому что надо разобраться в куче нюансов, особенно если у вас нет за плечами хороших знаний в статистике, линейной алгебре и мат.анализе.

Как понять, будет ли вам интересно заниматься именно data science?

Лучший способ — прочитать что-то лёгкое, но дающее представление о широтие используемых методов.

Мне кажется, что идеально эту роль выполняет книга Datasmart (выше писал сайт, на котором я нашёл её бесплатно). На русский она тоже переведена: «Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel, Джон Форман». Хотя, если вы хотите работать в data science, знание английского необходимо (технический английский выучить намного легче разговорного, и это будет очень полезно для любой работы в ИТ).

Эта книга показывет многие из технических методов Data science на уровне интуиции и даёт сразу достаточно детальное представление о решаемых задачах и где в бизнесе можно применить данные модели.

Если эта книга не вызовет интерес разобраться во всех указанных алгоритмах детальнее, вероятно, работа в data science не для вас.

Если книга интересн вызовет, но вам также хочется больше программировать, скорее всего, вам интересно будет стать machine learning engineer. Разница между data scientist и machine learning engineer в том, что первый должен общаться с людьми и понимать, какую задачу имеет смысл решать, а второй должен уметь состыковать программы с «искусственным интеллектом» с другими ИТ системами, мобильными телефонами или требованиями обрабатывать огромные объемы данных.

Кстати, подобная книга для тех, кто хочет понять стоит ли ему заниматься визуализацией данных (PowerBI, Tableau и т.п.) — «Storytelling with data». Если эта книга тоже вдохновила, вместе с предыдущей, вероятно вы data scientist, способный выполнять и роль аналитика. Если же заниматься объяснением данных вам неинтересно, вам стоит нацелеваться на позицию machine learning engineer или подумать, не легче ли быть «обычным» программистом.

Что учить

Если вы решили, что готовы «грызть гранит науки», то в образовании специалиста data science есть два кита:

• Непосредственные методы Data science, которые стоят на трёх математических черепахах: теории вероятностей и статистике, линейной алгебре и основах мат.анализа (только основах, там требуется минимум сверх школьного курса «алегбра и начало анализа»). Кстати, вся эта математика далеко не так сложна. Проблема в том, что её плохо и неинтересно объясняют во многих вузах. Позже поделюсь советами, как её можно легче освоить.
• Программирование на Python (+SQL и подобные), которое позволит применить все изученные методы с помощью логичных и простых в своей сути библиотек готовых функций. Каждый data scientist немного программист. При этом именно python является стандартом де-факто для нашей сферы. Вероятно, этот язык занял своё положение благодаря тому, что он очень простой и логичный. Если вы программировали на чём угодно, и слова «цикл» или «if-then-else» вас не пугают, то вам не будет очень сложно освоить Пайтон. Если вы никогда не программировали, но считаете, что структурное и математическое мышление — ваш конёк, с программированием у вас не будет проблем. Даже если вы «конченный гуманитарий», освоить Python значительно легче, чем выучить многие иностранные языки (но, внимание! для людей без предыдущего опыта программирования обучаться ему эффективнее по-другому, не так, как для тех, кто уже имеет опыт программирования)

Даже примерный учебный план для изучения методов Data science требует отдельного поста. Ниже напишу чуть подробнее про Python и SQL

Английский необходим!

Как минимум, технический английский, на уровне чтения документации и профессиональных книг, — абсолютная необходимость. В этой сфере особенно: всё слишком быстро меняется. На русский язык все важные книги просто не будут успевать переводить, а многие критически важные библиотеки — даже и не будут пытаться.

Поэтому, пока вы не способны читать упомянутые книги в оригинале, у вас вряд ли получится эффективно изучать data science. Хорошая новость: техническая терминология намного уже нормального разговорного языка и слэнга. Поэтому выучить английский на необходимом уровне не так уж и сложно. К тому же, знания языка могут пригодиться во многих других сферах, и даже в отпуске.

Принципы эффективного обучения

1. Эффективный учебный план. Хороший план позволяет вам учить вещи в таком порядке, чтобы каждая новая вещь базировалась на уже полученных знаниях. И, в идеале, он идёт по спирали, постепенно углубляя знания во всех аспектах. Потому что учить теоретически математику, без интересных примеров применения — неэффективно. Именно это является одной из проблем плохого усваивания материалов в школе и институте. Учебный план — это именно та вещь, которую без опыта составить труднее всего. И именно с этим я стараюсь помочь.
2. Следует концентрироваться на понимании главных принципов — это легче, чем запоминать отдельные детали (они часто оказываются не нужны). Особенно важно это становится, когда вы учите язык программирования, тем более свой первый: не стоит зубрить правильное написание команд («синтаксис») или заучивать API библиотек. Это вторая вещь, с которой я хочу помочь — разобраться, что важно, а на что не следует тратить много времени.

Программирование: что и как учить?

Что такое SQL и зачем его учить?

SQL является стандартом для получения данных в нужном виде из разных баз данных. Это тоже своеобразный язык программирования, который дополнительно к своему основному языку используют многие программисты. Большинство самых разных баз данных использует один и тот же язык с относительно небольшими вариациями.

SQL простой, потому что он «декларативный»: нужно точно описать «запрос» как должен выглядеть финальный результат, и всё! — база данных сама покажет вам данные в нужной форме. В обычных «императивных» языках программирования нужно описывать шаги, как вы хотите чтобы компьютер выполнил вашу инструкцию. C SQL намного легче, потому что достаточно только точно понять что вы хотите получить на выходе.

Сам язык программирования — это ограниченный набор команд.

Когда вы будете работать с данными — даже аналитиком, даже необязательно со знанием data science, — самой первой задачей всегда будет получить данные из базы данных. Поэтому SQL надо знать всем. Даже веб-аналитики и маркетологи зачастую его используют.

Как учить SQL:

Наберите в Гугле «sql tutorial» и начните учиться по первой же ссылке. Если она вдруг окажется платной, выберете другую. По SQL полно качественных бесплатных курсов.

На русском языке тоже полно курсов. Выбирайте бесплатные.

Главное — выбирайте курсы, в которых вы можете сразу начать прямо в браузере пробовать писать простейшие запросы к данным. Только так, тренируясь на разных примерах, действительно можно выучить SQL.

На изучение достаточно всего лишь от 10 часов (общее понимание), до 20 часов (уверенное владение большей частью всего необходимого).

Почему именно Python?

В первую очередь, зачем учить Python. Возможно, вы слышали что R (другой популярный язык программирования) тоже умеет очень многое, и это действительно так. Но Python намного универсальнее. Мало сфер и мест работы, где Python вам не сможет заменить R, но в большинстве компаний, где Data Science можно делать с помощью Python, у вас возникнут проблемы при попытке использования R. Поэтому — точно учите Python. Если вы где-то услышите другое мнение, скорее всего, оно устарело на несколько лет (в 2015г было совершенно неясно какой язык перспективнее, но сейчас это уже очевидно).

У всех других языков программирования какие-либо специализированные библиотеки для машинного обучения есть только в зачаточном состоянии.

Как учить Python

Прочитать основы и пройти все упражнения с этого сайта можно за 5-40 часов, в зависимости от вашего предыдущего опыта.

После этого варианты (все эти книги есть и на русском):

1. Learning Python, by Mark Lutz (5 издание). Существует и на русском. Есть много книг, которые сразу обучают использованию языка в практических задачах, но не дают полного представления о детальных возможностях языка. Эта книга, наоборот, разбирает Python досконально. Поэтому по началу её чтение будет идти медленнее, чем аналоги. Но зато, прочтя её, вы будете способны разобраться во всём. Я прочёл её почти целиком в поездах в метро за месяц. А потом сразу был готов писать целые программы, потому что самые основы были заложены в pythontutor.ru, а эта книга детально разжевывает всё. В качестве практики берите, что угодно, когда дочитаете эту книгу до 32 главы, и решайте реальные примеры (кстати, главы 21-31 не надо стараться с первого раза запоминать детально. Просто пробежите глазами, чтобы вы понимали что вообще Python умеет). Не надо эту книгу (и никакую другую) стараться вызубрить и запомнить все детали сразу. Просто позже держите её под рукой и обращайтесь к ней при необходимости. Прочитав эту книгу, и придя на первую работу с кучей опытных коллег, я обнаружил, что некоторые вещи знаю лучше них.
2. Python Crash Course, by Eric Matthes Эта книга проще написана и отсеивает те вещи, которые всё-таки реже используются. Если вы не претендуете быстрее стать высоко-классным знатоком Python — её будет достаточно.
3. Automate the Boring Stuff with Python Книга хороша примерами того, что можно делать с помощью Python. Рекомендую просмотреть их все, т.к. они уже похожи на реальные задачи, с которыми приходится сталкиваться на практике, в том числе специалисту по анализу данных.

Какие трудозатраты?

Путь с нуля до уровня владения Python, на котором я что-то уже мог, занял порядка 100ч. Через 200ч я уже чувствовал себя уверенно и мог работать над проектом вместе с коллегами.

(есть бесплатные программы — трекеры времени, некоторым это помогает для самоконтроля)

Следующие статьи по данной теме

Стоит ли смотреть в сторону дата сайенс? — показывает альтернативные специализации, куда можно и, вероятно, стоит целиться, если вы планируете начать путь в дата сайенс без знаний математики и опыта в программировании.

Для желающих могу выступить в роли ментора

Если после прочтения всех моих статей у вас остались вопросы, т.к. ваша ситуация специфична — могу помочь вам индивидуально. Пишите:

self.development.mentor в домене gmail.com, Олег

Источник: habr.com

Как определить дату установки приложения в Windows 10

Если установленная на ваш компьютер Windows 10 работает достаточно давно, наверняка это будет означать, что за это время вы успели установить немало программ — десктопных и универсальных. Также наверняка вы не помните, когда именно устанавливали то или иное приложение, если только, конечно, не записывали дату инсталляции. Впрочем, это и не нужно, поскольку операционная система сама помнит, когда и что было установлено.

Если нужно узнать, когда была установлена программа, можно спросить об этом у Windows 10, причем разными способами.

В приложении Параметры

Это самый очевидный способ получить дату установки программного обеспечения.

Откройте приложение Параметры и зайдите в раздел «Приложения».

Данный раздел содержит список универсальных и десктопных программ, в котором напротив каждого элемента указана дата установки соответствующего приложения.

Из апплета «Программы и компоненты»

Дату установки десктопных программ можно получить из интерфейса апплета «Программы и компоненты».

Запустите его командой appwiz.cpl и посмотрите на колонку «Установлено», в которой будут указаны даты инсталляции программ.

Правда, здесь нужно учитывать один момент.

Если приложение обновлялось, дата установки может быть заменена датой обновления.

Магазин Windows

Этот способ подходит только для определения даты инсталляции приложений, установленных из Windows Store .

Откройте Магазин и выберите в главном меню опцию «Моя библиотека».

Слева нажмите «Все принадлежащие».

И выберите в меню «Установлено».

В результате получите список установленных приложений с датами их последнего изменения (установки и обновления) .

В редакторе реестра

Дату установки десктопных программ можно подсмотреть в реестре, развернув ключ:

HKLMSOFTWAREMicrosoftWindowsCurrentVersionUninstall

HKLMSOFTWAREWOW6432NodeMicrosoftWindowsCurrentVersionUninstall

Если приложение 64-битное. Каждый вложенный в Uninstall подраздел соответствует какой-то программе, какой именно, указано в параметре DisplayName.

Дату же установки хранит параметр InstallDate, указана она в формате Год-Месяц-Число.

К сожалению, не все приложения при установке записывают свои данные в реестр в полном объеме, поэтому параметра DisplayName в каком-то конкретном случае может и не быть.

С помощью PowerShell и командной строки

Получить дату установки ПО можно с помощью консолей PowerShell и CMD.

Этот способ равнозначен просмотру даты установки в реестре, разница лишь в том, что данные выводятся в окно консоли.

Для получение даты в PowerShell выполняем указанную на скриншоте команду.

Get-ItemProperty hklm:SOFTWAREMicrosoftWindowsCurrentVersionUninstall* | select-object DisplayName, InstallDate

Обратите внимание, что источником выборки служит ключ реестра, тот самый, к которому мы обращались, когда получали дату установки предыдущим способом.

В классической командной строке команда получения даты установки приложений выглядит иначе — wmic product get Description,InstallDate

В CCleaner

Наконец, если у вас установлен чистильщик CCleaner, откройте его и переключитесь в раздел Инструменты -> Удаление программ.

Вы увидите список всех установленных на вашем компьютере компонентов, десктопных и универсальных программ, в котором напротив каждого приложения будет указана дата его инсталляции.

Но, как и в случае с апплетом «Программы и компоненты», дата установки обновленной программы будет соответствовать дате установки апдейта.

Источник: www.white-windows.ru

ПРОГРАММА «СТАРТ»

Поддержка стартапов на ранних стадиях развития

Физические лица

МИП согласно № 209-ФЗ

До 24 млн рублей

ПОСТОЯННЫЙ ПРИЕМ ЗАЯВОК

Основные условия Документы Конкурсы Перечень расходов Подать заявку Отчётность Доп. соглашение Контакты

Программа направлена на создание новых и поддержку существующих малых инновационных предприятий, стремящихся разработать и освоить производство нового товара, изделия, технологии или услуги с использованием результатов собственных научно-технических и технологических исследований, находящихся на начальной стадии развития и имеющих значительный потенциал коммерциализации.

Принимать участие в конкурсе по данной программе могут:

1) юридические лица, относящиеся к категории субъектов малого предпринимательства в соответствии с федеральным законом № 209-ФЗ от 24.07.2007 и отвечающие следующим условиям:

• дата регистрации предприятия составляет не более 2-х лет с даты подачи заявки на конкурс;
• ведущие сотрудники предприятия (руководитель предприятия, научный руководитель проекта) не должны участвовать в других проектах, финансируемых Фондом;
• предприятие ранее не должно было получать финансовую поддержку Фонда/

2) физические лица – при условии, что они одновременно не принимают участие (выступать руководителем предприятия, научным руководителем проекта) в других проектах, финансируемых Фондом. В случае победы в конкурсе потребуется создание юридического лица.

Направления программы (лоты):

• Н1. Цифровые технологии;
• Н2. Медицина и технологии здоровьесбережения;
• Н3. Новые материалы и химические технологии;
• Н4. Новые приборы и интеллектуальные производственные технологии;
• Н5. Биотехнологии;
• Н6. Ресурсосберегающая энергетика.

Программа реализуется в 2 этапа:

• 1-й этап Программы (конкурс «Старт-1»);
• 2-й этап Программы (конкурс «Старт-2»);
• В рамках дальнейшего развития проекта МИП, успешно завершившие Программу (конкурсы «Старт-1» и/или «Старт-2»), могут подать конкурсную заявку на получение финансового обеспечения расходов, связанных с коммерциализацией созданной продукции (за исключением расходов на выполнение НИОКР) в рамках программы «Бизнес-Старт».

Параметры поддержки:

Старт-2
Бизнес-Старт

Старт-1
Размер гранта	До 4 млн руб.	До 8 млн руб.	До 12 млн руб.
Срок гранта	1 год
Внебюджетное софинансирование	Не требуется	Не менее 15% суммы гранта		Не менее 30% суммы гранта
Направление расходов	Проведение НИОКР. Подробный перечень расходов			Коммерциализация результатов НИОКР. Подробный перечень расходов (коммерциализация)
Участники	Физ.лица или юр.лица	Юр.лица		Юр.лица, завершившие любой этап программы «Старт»

Ожидаемые результаты:

• создана интеллектуальная собственность, права на которую должны быть оформлены согласно Гражданскому кодексу РФ на предприятие – получателя гранта (для конкурсов «Старт-1», «Старт-2»);
• руководитель предприятия должен быть трудоустроен в штат предприятия как основное место работы (для конкурса «Старт-2»);
• среднесписочная численность сотрудников предприятия должна составлять:
  не менее 3 человек – для грантополучателей по конкурсу «Старт-2» .
• создан сайт предприятия, на котором в том числе должна быть размещена информация о разработанной в рамках НИОКР продукции и дана ссылка о поддержке проекта Фондом – для грантополучателей по конкурсу «Старт-2»;
• начата коммерциализация инновационной продукции (услуг), созданной за счет средств гранта – выручка предприятия от реализации такой продукции (услуг) должна составить не менее:
  • 30% от суммы полученных Получателем гранта средств Фонда за все этапы реализации Программы в течение года, следующего за годом закрытия договора гранта;
  • 60% от суммы полученных Получателем гранта средств Фонда за все этапы реализации Программы в течение двух лет, следующих за годом закрытия договора гранта;
  • 100% от суммы полученных Получателем гранта средств Фонда за все этапы реализации Программы в течение трех лет, следующих за годом закрытия договора гранта.

При существенном недостижении плановых показателей Фонд вправе потребовать возврата средств гранта.

Подробная информация о программе представлена в разделе «Документы»

Источник: www.fasie.ru