📌 Простая истина от наших подписчиков

Советы для успешного старта в IT от наших подписчиков:

«Не обращать внимание на громоздкий стек в объявлениях вакансий. Быть уверенным в основах программирования и языка»

«Подумайте семь раз, взвесьте плюсы и минусы. Начав, не сворачивайте с пути»

«Студентам залететь легче всего. Всем, кто старше, вам нужна работа, где вы будете получать минимальное достаточное количество денег, и у вас будет масса свободного времени, которое вы потратите на год самообучения и сможете залететь. Коротких путей нет»

«Ментор, накопить денег на полгода фул-тайм обучения»

Главное — желание учиться и время 🔋

Что такое градиентный спуск в машинном обучении

Градиентный спуск — это базовый метод оптимизации в машинном обучении, который помогает моделям «учиться» за счет минимизации ошибок.

🌻 Как это работает?

1. Выбор начальной точки: Обычно это случайное положение.

2. Вычисление градиента: Находится производная функции ошибки, которая показывает, где спуск происходит быстрее.

3. Шаг вниз: Шаг размером «learning rate» — это скорость, с которой мы движемся вниз.

4. Повтор: Мы повторяем процесс, пока не достигнем минимальной ошибки.

В курсе по машинному обучению мы подробнее рассказываем о градиентном спуске:
🔵 Базовые модели ML и приложения

📌Первые собеседования на джуниор позицию

Первые собеседования — это стресс, проверка на стойкость и жонглирование задачами. Как пройти этот этап и не разочароваться в себе. Продолжаем говорить об этом:

➡️ Не накручивайте себя
Неудачи — часть процесса, и работодатели оценивают, как вы справляетесь с трудностями.

➡️ Не перегружайте себя
Ограничьтесь одним собеседованием в день, чтобы не выгореть и не допустить ошибок.

➡️ Напоминайте о себе
Если вам не ответили, напомните о себе. Это покажет вашу заинтересованность.

➡️ Отказы — это не конец
Отказы — это опыт. Используйте обратную связь, чтобы стать увереннее на следующем интервью.

➡️ Не бойтесь просить время
Если нужно больше времени для ответа — попросите его, это нормально.

Забирай курс по математике и не бойся собесов:
🔵 Математика для Data Science

📌 CheatSheets for Developers: Всё под рукой для разработчика

CheatSheets for Developers — это репозиторий полезных шпаргалок и кратких справочников по языкам программирования, инструментам и технологиям. Всё, что нужно, чтобы не терять время и сразу браться за дело.

➡️ Ссылка

👨‍🎓 Магистратуры по Data Science

➡️ Skoltech
Бывший лидер по связям с зарубежьем. Поступление включает резюме, мотивационное письмо, рекомендательные письма, тесты и собеседование. Конкурс ниже в первой волне. Отличный выбор для тех, кто мечтает о научных исследованиях.

➡️ ИТМО
Для тех, кто хочет учиться в СПб или дистанционно. Программы отлично организованы, а поступление включает тестирование и собеседование. Возможен БВИ через внутреннюю олимпиаду.
Подробнее

➡️ ВМК МГУ
Математика, теория алгоритмов и Тьюринг. Поступление через экзамен или универсиаду. Важный нюанс: лучше заранее пообщаться с представителями направления.

➡️ МФТИ
Выбор кафедры решает всё. Варианты от Тинькоффа до Яндекса. Для поступления потребуется экзамен, собеседование или портфолио, в зависимости от программы.

➡️ ВШЭ
▪️ Современные компьютерные науки
Совместный проект ВШЭ и Яндекса. Тебя ждет сильный преподавательский состав, тесная связь с Yandex Research и Cloud. Трёхэтапный отбор: портфолио, экзамен по математике и алгоритмам, собеседование. Отличный старт для карьеры в Яндексе.

▪️Науки о данных
Аналогичная программа, но с упрощённым экзаменом по математике и английскому тестом. Отличный выбор для тех, кто ценит структуру и индивидуальный подход.

Хочешь точно попасть на обучение? У нас есть отличный курс для этого:
🔵 Математика для Data Science

📌 Шпаргалка по Python: твой путеводитель в программировании

Вот отличная дорожная карта для изучения Python.

Внутри:

➡️ Основы
➡️ Структуры данных и алгоритмы
➡️ Продвинутые темы
➡️ Фреймворки
➡️ Тестирование

#шпаргалка

🌚 — Всегда пишу так, но не помогает

#memes

📈 Ускорь свой рост в IT через практику

Сделайте портфолио интересным для работодателя. Вот четыре курса от Proglib — прокачивайте навыки, создавайте реальные проекты

🔵 Алгоритмы и структуры данных
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Математика для Data Science
🔵 Основы программирования на Python

А если вдруг вам кажется, что это не про вас, подождите с выводами.

Наши курсы — это не просто обучение, а реальная возможность:

➡️ Освоить базу. Даже если вы начинаете с нуля, мы поможем вам разобраться в основах и сделать первые уверенные шаги.
➡️Собрать портфолио. Вы решите реальные задачи, которые можно будет показать работодателям.
➡️ Учиться у профи. Вас будут поддерживать менторы и эксперты, которые уже прошли этот путь.

Начинайте свой путь в IT прямо сейчас. ⚡️