📌 Простая истина от наших подписчиков
Что программисты считают наиболее важным для успешного старта в IT-сфере:
«Знакомьтесь с людьми и не опускайте руки»
«Нужно правильно определить личные потребности. К сожалению, простая мотивация деньгами работает недолго. Дольше можно удержаться, удовлетворяя свои личные потребности»
«Меньше сомневайся, если твое, то обязательно будешь этим заниматься»
«Искать стажировки, знакомиться с людьми из it, быть готовым к сложной конкуренции»
Что программисты считают наиболее важным для успешного старта в IT-сфере:
«Знакомьтесь с людьми и не опускайте руки»
«Нужно правильно определить личные потребности. К сожалению, простая мотивация деньгами работает недолго. Дольше можно удержаться, удовлетворяя свои личные потребности»
«Меньше сомневайся, если твое, то обязательно будешь этим заниматься»
«Искать стажировки, знакомиться с людьми из it, быть готовым к сложной конкуренции»
Программисты, которые добились успеха, дали полезные советы остальное за вами💡
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥2
Forwarded from Азбука айтишника
Согласно некоторым исследованиям, количество социальных контактов во многом определяет успех в жизни человека, особенно — в карьере. В этом и кроется ответ на вопрос: «Зачем айтишнику становиться популярным и развивать медийность».
Читайте гайд от Proglib на нашем сайте:
🔗 Ссылка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Что такое случайные леса (Random Forests) в машинном обучении
Случайные леса — это ансамблевая методика машинного обучения, которая основана на объединении многих деревьев решений. Они используют бутстрэпинг (случайный отбор данных) и случайное выборочное разделение при построении деревьев.
🌻 Когда применять?
▪️ При решении задач классификации и регрессии, где много шума в данных
▪️ Для борьбы с переобучением модели
▪️ Когда важна точность и вы не можете позволить себе ошибки
В курсе по машинному обучению вы лучше узнаете про случайные леса:
🔵 Базовые модели ML и приложения
#машинное_обучение
Случайные леса — это ансамблевая методика машинного обучения, которая основана на объединении многих деревьев решений. Они используют бутстрэпинг (случайный отбор данных) и случайное выборочное разделение при построении деревьев.
▪️ При решении задач классификации и регрессии, где много шума в данных
▪️ Для борьбы с переобучением модели
▪️ Когда важна точность и вы не можете позволить себе ошибки
В курсе по машинному обучению вы лучше узнаете про случайные леса:
#машинное_обучение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
#дайджест #PythonInternship
Подборка стажировок недели для Python разработчиков
▪️ Стажер в отдел разработки биоинформатического программного обеспечения
Офис (Санкт-Петербург), БИОКАД
Подробнее
▪️ Стажер-разработчик систем управления роботами (ROS)
Удалёнка, Автомакон
Подробнее
▪️ Стажер инженер-программист Python
Гибрид (Москва), ХайТэк
Подробнее
▪️ UI developer (intern)
Офис (Санкт-Петербург), Lesta Games
Подробнее
▪️ Backend разработчик (Start up)
Удалёнка, SciArticle
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
Подборка стажировок недели для Python разработчиков
▪️ Стажер в отдел разработки биоинформатического программного обеспечения
Офис (Санкт-Петербург), БИОКАД
Подробнее
▪️ Стажер-разработчик систем управления роботами (ROS)
Удалёнка, Автомакон
Подробнее
▪️ Стажер инженер-программист Python
Гибрид (Москва), ХайТэк
Подробнее
▪️ UI developer (intern)
Офис (Санкт-Петербург), Lesta Games
Подробнее
▪️ Backend разработчик (Start up)
Удалёнка, SciArticle
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
spb.hh.ru
spb.hh.ru — сервис, который помогает найти работу и подобрать персонал в Санкт-Петербурге более 20 лет! Создавайте резюме и откликайтесь на вакансии. Набирайте сотрудников и публикуйте вакансии.
❤1
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД
Условие: Пусть 1️⃣. Найдите при каких параметрах c во всех точках, в которых f(x) определена, выполняется неравенство 2️⃣.
Решение: Рассмотрим 3 случая. При c=0 неравенство, очевидно, выполняется. Если c>0, то ∀x∈R выполнено: 3️⃣. С другой стороны, 4️⃣, что снова справедливо при ∀x∈R. В случае c<0 аналогичные выкладки приводят к необходимости выполнения неравенства 5️⃣, что невозможно.
Ответ:c=0
#задачи_шад
Условие: Пусть 1️⃣. Найдите при каких параметрах c во всех точках, в которых f(x) определена, выполняется неравенство 2️⃣.
Решение: Рассмотрим 3 случая. При c=0 неравенство, очевидно, выполняется. Если c>0, то ∀x∈R выполнено: 3️⃣. С другой стороны, 4️⃣, что снова справедливо при ∀x∈R. В случае c<0 аналогичные выкладки приводят к необходимости выполнения неравенства 5️⃣, что невозможно.
Ответ:
#задачи_шад
❤2👍1
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍😺🐙 Как сделать блог разработчика на GitHub Pages с помощью Django
Расскажем, как превратить Django в генератор статических сайтов и сделать полноценный блог с пагинацией, сортировкой записей по тегам, подсветкой синтаксиса кода, контактной формой, подпиской на рассылку и поддержкой 20 различных тем оформления.
Получится так, как на иллюстрации 👆
🔗 Читать статью
Расскажем, как превратить Django в генератор статических сайтов и сделать полноценный блог с пагинацией, сортировкой записей по тегам, подсветкой синтаксиса кода, контактной формой, подпиской на рассылку и поддержкой 20 различных тем оформления.
🔗 Читать статью
👍2
📊 Путеводитель по Big Data для начинающих: методы и техники анализа больших данных
Методы и техники анализа Big Data: Machine Learning, Data mining, краудсорсинг, нейросети, предиктивный и статистический анализ, визуализация, смешение и интеграция данных, имитационные модели. Как разобраться во множестве названий и аббревиатур? Читайте наш путеводитель в статье по ссылке.
🔗 Ссылка
Методы и техники анализа Big Data: Machine Learning, Data mining, краудсорсинг, нейросети, предиктивный и статистический анализ, визуализация, смешение и интеграция данных, имитационные модели. Как разобраться во множестве названий и аббревиатур? Читайте наш путеводитель в статье по ссылке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🤝 8 важных soft skills для сеньоров, тимлидов и других старших «джедаев»
За каждым успешным IT-проектом стоят не только строчки кода, но и применение soft skills. Мы раскрываем 8 ключевых навыков, которые превратят тебя из рядового кодера в тимлида.
👉 Читать статью
За каждым успешным IT-проектом стоят не только строчки кода, но и применение soft skills. Мы раскрываем 8 ключевых навыков, которые превратят тебя из рядового кодера в тимлида.
👉 Читать статью
❤2👍1
А так, создай свой проект на Python. Наш курс предлагает пошаговое обучение от основ до создания ботов и парсеров, с индивидуальной обратной связью от экспертов.
▪️ 90+ часов обучения
▪️ 4 проекта для портфолио
▪️ Работа с PyCharm и Jupyter Notebook
▪️ Основы ООП и алгоритмов
▪️ Создание ботов для Telegram и Instagram
▪️ Парсинг веб-страниц
Курс подходит как для начинающих, так и для тех, кто хочет углубить свои знания. Учитесь в своем темпе с поддержкой опытных преподавателей.
Учись делать реальные проекты вместе с нами:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Статья с сайта Proglib.io в формате рилса
👉 Ссылка на статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Забираем полезную информацию для тех, кто только начал свой путь:
Например, в УрФУ абитуриенты, не прошедшие в ШАД, могут учиться по траектории «Анализ данных», и при хороших оценках с первого семестра быть зачисленными в ШАД.
Многие преподы ШАДа ведут занятия в других вузах и иногда ищут студентов. Можно связаться с заведующим кафедрой, где числится ваш потенциальный «наставник», попроситься как вольный слушатель или даже рассчитывать на неформальное зачисление.
У ШАДа есть отделения в СПб, Минске, Новосибирске и других городах, где конкурс немного легче, чем в Москве. Формат экзаменов схож, но с более мягкими проходными баллами. Онлайн-лекции и некоторые занятия проводят местные преподаватели.
Программа от ВШЭ и Яндекса — фактически два года учёбы в ШАД с отсрочкой. Поступление: экзамен с задачами, как на первом этапе отбора в ШАД, плюс часовое собеседование по математике, алгоритмам и мотивации. Портфолио с проектами — большой плюс.
Годовая программа для сотрудников Яндекса: закрываешь 4 предмета, пишешь мотивационное письмо и получаешь диплом ШАДа с доступом к инфраструктуре. Задания по прошлому опыту берутся из вступительных для магистратуры СКН.
Хочу быстро освоить математику для ШАД. Какой курс порекомендуете?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Forwarded from Азбука айтишника
💣 Токсичный разработчик: гений или бомба замедленного действия?
Токсичный разработчик — это специалист, с которым крайне некомфортно работать. Разбираемся в статье — как к нему относиться:
🔗 Ссылка
Токсичный разработчик — это специалист, с которым крайне некомфортно работать. Разбираемся в статье — как к нему относиться:
🔗 Ссылка
👍5
Тут есть всё: от базы для новичков до продвинутых тем. Разобраны основные команды, лучшие практики, фильтрация, агрегирование, оконные функции, массивы и многое другое.
Плюс — набор задач для проверки знаний, полезные ссылки и отдельное руководство для тех, кто переходит на SQL с Excel. Единственный минус — всё на английском. Но зато бесплатно и визуально красиво
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
⚛️ 8 важнейших аспектов JavaScript, которые нужно освоить до изучения React
Начинающие фронтендеры часто приступают к работе с React, не изучив досконально основные концепции JavaScript. В результате освоение библиотеки дается с трудом. В статье мы исправляем эту ошибку и разбираем:
☑️ Шаблонные литералы
☑️ Деструктуризацию
☑️ Операторы
☑️ Тернарные операторы
☑️ Стрелочные функции
☑️ Короткие замыкания
☑️ Основные методы массивов
☑️ Промисы и
👉 Читать статью
👉 Зеркало
Начинающие фронтендеры часто приступают к работе с React, не изучив досконально основные концепции JavaScript. В результате освоение библиотеки дается с трудом. В статье мы исправляем эту ошибку и разбираем:
☑️ Шаблонные литералы
☑️ Деструктуризацию
☑️ Операторы
rest
и spread
☑️ Тернарные операторы
☑️ Стрелочные функции
☑️ Короткие замыкания
☑️ Основные методы массивов
☑️ Промисы и
fetch
👉 Читать статью
👉 Зеркало
👍1