💬 Почему ты не можешь попасть на стажировку

Все кажется простым: большая конкуренция, неопытность, неправильно заполненная анкета... но это не всё. Есть и другие факторы, об их мы сейчас поговорим.

1️⃣ Сезонные курсы и школы

Курсы иногда не всегда сложные, но помогают познакомиться с компанией. Если будете около топа в рейтинге, вас сразу позовут на собес, при этом пару этапов могут скипнуть.

2️⃣ Фесты

Проходят часто. Помимо простого контеста, там можно выиграть мерч, гаджеты или фаст-трек (скип этапов). Для участия нужно заморочиться и решить немного задач.

3️⃣ Дни карьеры, митапы

Обычно проходят в вузах или офисах компаний. Можно подойти к спикеру после доклада и спросить: А как попасть на стажировку?

4️⃣ Хакатоны и соревнования

Это отличное место, чтобы показать свои скиллы и получить фаст-трек на стажировку.

5️⃣ Обычные вакансии

Не только большие компании ищут стажеров. Есть и ноунеймы, у которых отбор не такой строгий, но проекты не хуже.

Чтобы пробиться на стажировку, забирайте наш курс:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

🎯 Python дорожная карта: С нуля до профессионала

Хочешь изучить Python, но не знаешь, с чего начать?

Вот подробный план, который поможет тебе двигаться от основ к продвинутым темам:

• Основы Python: Изучи базовые понятия — синтаксис, типы данных, переменные и базовые операции.

• Структуры данных: Списки, кортежи, множества, словари. Учись их манипулировать, итерировать и выполнять операции.

• Функции и модули: Определи функции, аргументы, возвращаемые значения. Импортируй модули и структурируй код.

• ООП (Объектно-ориентированное программирование): Разбирайся с классами, объектами, наследованием и инкапсуляцией.

• Работа с файлами: Чтение и запись в файлы, режимы доступа к файлам и работа с файловыми объектами.

• Библиотеки и фреймворки: Освой Pandas, NumPy, Flask, Django, TensorFlow, PyTorch и их применение.

• Продвинутые темы: Лямбда-функции, декораторы, генераторы, многозадачность и тестирование.

• Практика и проекты: Решай задачи, работай над личными проектами и участвуй в open-source проектах.

Хотите изучить пайтон? Тогда забирайте курс:
🔵 Основы программирования на Python

📌 Простая истина от наших подписчиков

Что вы считаете наиболее важным для успешного старта в IT-сфере:

«Не идти только из-за денег»

«Разработать свой проект, который будет на половину сложнее для вас, чем вы бы могли его сделать сейчас. Но чем сложнее проект, тем лучше. Само собой, довести его до рабочего состояния»

«Это не спринт за несущимся поездом — это марафон. Даже войдя в IT, придется учиться разбираться и снова учиться. Это профессия с постоянным поиском решения задач. Самые трудные материалы для понимания часто бывают самыми полезными»

«Попробовать всё, на что хватит времени, и остановиться на том, что вам понравится больше»

Сегодня программисты, у которых всё получилось — дали жару. Ждите новых постов ✔️

🛠 Что такое бэггинг в машинном обучении

Бэггинг (Bootstrap Aggregating) — мощная техника ансамблевого обучения, которая помогает снизить разброс модели и повысить ее точность. Это метод, который объединяет несколько базовых моделей для создания одной, более надежной.

🌻 Как работает бэггинг?

▪️Случайные выборки: Сначала создаются несколько случайных подвыборок из исходных данных с возвращением (то есть одни и те же данные могут попасть в несколько выборок).
▪️Обучение моделей: Каждая подвыборка используется для обучения отдельной модели (например, решающего дерева).
▪️ Агрегация: Все обученные модели голосуют (в случае классификации) или усредняют свои предсказания (в случае регрессии), чтобы сделать финальный вывод.

🌻 Зачем использовать бэггинг?

Бэггинг особенно полезен, когда модели склонны к переобучению (например, решающие деревья). Один из известных примеров использования бэггинга — это Random Forest, который объединяет множество решающих деревьев для достижения точных результатов.

В нашем курсе узнаете подробнее о машинном обучении, в частности, о беггинге:
🔵 Базовые модели ML и приложения

🎃 Не знаете, чем заняться на хэллоуин?

Предлагаем вспомнить одни из лучших хоррор-игр этого тысячелетия:

Slender / Инди-ужастик о выживании в лесу.

Alien: Isolation / Напряженная охота на космическом корабле.

Outlast / Ужасный эксперимент в психиатрической больнице.

Alan Wake 2 / Мистическая история писателя в кошмаре.

Slay The Princess / Мета-ужастик с нелинейным выбором.

Silent Hill 2 / Психологический хоррор в туманных улицах.

Until Dawn / Кинематографическая история с выбором судьбы.

Signalis / Ретро-футуристический ужастик с таинственной атмосферой.

Visage / Психологический хоррор с мрачной атмосферой и загадками.

Dead Space / Хоррор выживания в космосе с некроморфами.

👋 Список можно дополнять еще долго, что вы считаете мы забыли?

➡️ Курс «Математика для Data Science» от Proglib Academy

Полное погружение в мир прикладной математики и теории вероятностей, специально адаптировано для Data Science и Machine Learning. Теоретические лекции, практические задания и реальные кейсы помогут понять, как применяется математика в самых современных областях.

В программе курса: линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и многое другое. Этот курс подойдет как новичкам, так и тем, кто хочет укрепить свои знания и чувствовать себя увереннее на собеседованиях в ведущие IT-компании.

— Наш выпускник делится впечатлениями после прохождения курса. 👆

Хочешь повторить успех наших студентов? Забирай курс уже сейчас:
🔵 Математика для Data Science

📊 8 паттернов проектирования, которые должен знать каждый ML-разработчик

Паттерны проектирования предлагают комплексные решения проблем, с которыми разработчики сталкиваются каждый день. В этой статье мы рассмотрим 8 паттернов проектирования с примерами кода на Python.

Забираем статью:
🔗 Ссылка

📌 5 Мифов об алгоритмических собесах, в которые верите ВЫ

Алгоритмические собеседования все еще главный этап на пути к найму. Про них ходит много мифов. Развеем популярные:

1️⃣ GPT спасет на собесе
Использовать GPT во время подготовки — это хороший способ получить подсказку или направление для мысли. Но полагаться на него полностью опасно.

2️⃣ На собесе надо знать много алгоритмов
Нет. У вас 30 минут: понять задачу, обсудить решение, написать код и найти ошибки. Ваша задача — взломать идею. Большие компании просто проверяют базовые алгоритмы, но с нетривиальной идеей.

3️⃣ Алгоритмы на работе не понадобятся
Будете удивлены, но иногда они могут сэкономить кучу времени или избежать ошибок.

4️⃣ Много вопросов по языку на собесе не зададут
Напротив, очень вероятно. Почему ++i, а не i++? Как работает unordered_map под капотом? Знание языка до деталей будет важным плюсом.

5️⃣ Не нужно разбирать решения или, наоборот, дословно переписывать
Не стоит уходить в крайности. Если задача в течение 30 минут не подалась, задумайтесь о простых задачах на ту же тему. Разбор в любом случае нужно помнить, попробуйте позже закодить задачу заново.

Пробирайся на стажировку вместе с нашим курсом:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

📌 Шпаргалка по логистической регрессии

Что такое логистическая регрессия и как её использовать?

Сохраняйте шпаргалку и узнавайте больше о логистической регрессии.

#шпаргалка