Ugrás a fő tartalomra

Bejegyzések

Bejegyzések megjelenítése ebből a hónapból: október, 2022

Kiégés

Mi okozza? - STRESSZ - A kiégés hosszabb idő után történik, ha mindennapi stressz tapasztalható. - Életstílus - ha nem törődünk a testünkkel, túl sokat vagy rossz ételeket eszünk, nem alszunk eleget, stb. - KÖRNYEZET, ahol dolgozunk a kiégés gyakori az IT szakmában: kaotikus, magas nyomás, nincs világos elvárás, hosszú munkaidő ... - Mindenki más, vannak aki hajlamosabbak a kiégésre, mint mások. A kiégésre jobban hajlamosak azok, akik jobban törődnek másokkal és a dolgokkal úgy általában. Különbségek a stressz és a kiégés között Feszültség: az evolúció fejlesztette ki, a hormonszint emelkedik, azt jelenti, hogy "reagálnunk kell", pl. vadászatkor megöli az állatot, és a hormonszint normálisra csökken, és rendben van Kiégés: ha nem szabadul meg a stressztől, és a hormonszintje magas marad, és hirtelen úgy érzi, el kell hagynia ezt a munkát A kiégés szakaszai és tünetei 1. Lelkesedés- elkötelezettség a munkakörben - minden új és érdekes - szereted - tanulni akarsz és meg akaro

Dynatrace alapok

Dynatrace egy Alkalmazás Performance Management megoldás Dynatrace Software egy vezető alkalmazás Performance Management Tool. A Dynatrace piacvezető platform ezt nyújtja a felhasználók számára: full-stack monitoringot, azaz a teljes infrastruktúra megfigyelését, beleértve az alkalmazások, teljesítmény és a végfelhasználói monitoringját is, nagyfokú automatizáció mellett. Szótár: APM: alkalmazás teljesítmény monitoring vagy angolul application performance monitoring Alapok A nagyvállalati alkalmazásoknál gyakran előforduló jelenség, hogy a felhasználók a nagy válaszidőkre, instabil és bugos alkalmazásokra vagy éppen az időszakosan elérhetetlen rendszerekre panaszkodnak. Jobb esetben ilyenkor megtörténik a hiba bejelentése, majd a fejlesztőkhöz napokkal később eljut az általában hiányosan kitöltött hibariport akik elkezdik az alrendszerekhez tartozó napló állományokat bújni és időnként felkeresik az architekteket némi plusz információ reményében hogy megoldást találjanak a problémára.

Python adatelemzés és adat feldolgozási képességek

Adat feldolgozás ... előtti lépések Adattisztítás Átnevezés Rendezés és átrendezés Adattípus-konverziók Adatok duplikálásának megszüntetése Hiányzó vagy érvénytelen adatok kezelése Szűrés az adatok kívánt részhalmazára Adatátalakítás hosszú adatformátum széles adatformátum Excel hagyatékként pivot és unpivot funkciónak is nevezzük ezt a transzformációt Széles formátum : Tulajdonságok külön oszlopokban jelennek meg (több tulajdonság egy re tőbb oszlop, egyre szélesebb tábla) date AA BB CC 0 05/03 1 2 3 1 06/03 4 5 6 2 07/03 7 8 9 3 08/03 5 7 1 Hosszú formátum: Az egyestulajdonságok jelző tulajdonságok alapján ismételve jelennek meg (a törzs adat ismétlés miatt egyre a több tulajdonság egyre nagyobb rekordszámot foglal) date variable value 0 05/03 AA 1 1 06/03 AA 4 2 07/03 AA 7 3 08/03 AA 5 4 05/03 BB 2 5 06/03 BB 5 6 07/03 BB 8 7 08/03 BB 7 8 05/03 CC 3 9 06/03 CC 6 10 07/03 CC 9 11 08/03 CC 1 Adatgazdagítás Új oszlopok hozzáadása: Függvények használata a meglévő oszlopokból származ