Warning: Undefined array key 0 in /var/www/tgoop/function.php on line 65

Warning: Trying to access array offset on value of type null in /var/www/tgoop/function.php on line 65
2458 - Telegram Web
Telegram Web
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎓 Мини-гид в мире программирования

Ulearn — это бесплатная интерактивная образовательная платформа для студентов и профессионалов, желающих освоить программирование и другие технические навыки.

➡️ Что внутри

▪️ Онлайн-курсы: от основ до продвинутых техник.

▪️ Интерактивные задания: тренируйтесь и закрепляйте материал прямо на платформе.

▪️ Технические дисциплины: охватывают самые актуальные направления для карьеры в IT.

🔗 Ссылка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1🙏1
📚 ТОП-11 книг по базам данных в 2025 году

Хотите разобраться в базах данных, но не знаете, с чего начать? Мы подготовили подборку из 11 лучших книг, которые помогут вам освоить раздичные базы данных, паттерны и антипаттерны, а также оптимизацию запросов.

🔗 Читайте в статье
🔥3👍2
Swipe right or swipe left

Что делать, если твои мэтчи в жизни не такие точные, как твой код?

Спокойно, 14 февраля в 19:00 по МСК мы разберём, как ML анализирует speed dating и предсказывает match.

📌 Мы возьмем реальные данные со speed dating.

📌 Обучим модель, которая скажет: match или swipe left.

📌 Разберём, какие признаки реально важны (спойлер: "работа в IT" — не прям гарантия успеха (наши маркетологи подтверждают 😥).

💡 Приходи, если хочешь прокачать свой Python, ML и, возможно, станешь идеальной парой, как самые стильные форсы.

👉 Записаться
✏️ Вопрос с реального собеседования по Python

Глубокая и мелкая копии: в чем разница

Когда вы работаете с изменяемыми объектами, такими как списки, разница между глубокой и мелкой копией становится важной. Давайте разберем это на двух сценариях с примерами.

1️⃣ Мелкая копия

Создается новый объект, но элементы копируются по ссылке. Добавление новых элементов в оригинал не повлияет на копию, но изменения самих элементов — повлияют.
list3 = [['a'], ['b'], ['c']]
list4 = list(list3)

list3.append(['d'])
print(list4)
# Вывод: [['a'], ['b'], ['c']]

list3[0][0] = 'X'
print(list4)
# Вывод: [['X'], ['b'], ['c']]


2️⃣ Глубокая копия

Глубокая копия создает независимый объект, включая его содержимое. Изменения в оригинале никак не затронут копию.
list5 = [['a'], ['b'], ['c']]
list6 = copy.deepcopy(list5)

list5.append(['d'])
list5[0][0] = 'X'
print(list6)
# Вывод: [['a'], ['b'], ['c']]


#собес_academy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
#дайджест #PythonInternship

Подборка стажировок недели для Python разработчиков

▪️ Python-разработчик
Офис (Омск), T2. Tech

▪️ Стажер в команду разработки
Гибрид (Москва), Okkam

▪️ Программист-разработчик
Офис (Москва, Санкт-Петербург), VK Видео

▪️ Стажер-программист игровой логики
Офис (Санкт-Петербург), Леста Игры

▪️ Разработчик Python
Офис, Центр финансовых технологий

Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
1
📌 Простая истина от наших подписчиков

Как успешно стартовать в IT? Вот совет от нашего сеньор-подписчика:

«Не идти, если мотивация только финансовая, и нет желания сначала работать за 50к рублей, то делать в айти нечего»

«Не юзать ии и изучать матан»

«Будьте готовы отдать все свое время обучению, если хотите быстрого перехода»

Искреннее желание развиваться, готовность работать на старте за идею и полное погружение в обучение — залог успеха в IT ⚡️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В среднем разработчику требуется от 1,5 до 3 месяцев, чтобы найти работу. Однако везет не всем специалистам. У некоторых айтишников поиск сильно затягивается: они либо получают отказы, либо устраиваются куда-то, но потом быстро увольняются и опять открывают хедхантер.

Поэтому в статье я хочу поговорить о том, какие ошибки чаще всего допускаются на первичном собеседовании: какие из них мешают дойти до технического интервью и удачно найти работу.
👍1
📊 Что такое LSTM в машинном обучении

LSTM (Long Short-Term Memory) — это вид рекуррентной нейронной сети (RNN), созданный для работы с последовательными данными, такими как текст, временные ряды или видео. Она решает проблему исчезающего градиента, с которой сталкиваются стандартные RNN, и запоминает долгосрочные зависимости в данных.

➡️ Как это работает

LSTM состоит из ячеек памяти, которые используют гейты, чтобы управлять потоком информации.

1️⃣ Forget Gate (забывающее): решает, какую часть информации удалить из ячейки.

2️⃣ Input Gate (входное): определяет, какие новые данные сохранить в памяти.

3️⃣ Output Gate (выходное): выбирает, что передать в следующую ячейку.

Благодаря этим гейтам, LSTM может хранить информацию на протяжении длительных временных интервалов.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: Пусть A — квадратная матрица n x n. Докажите, что 1️⃣

Решение: Это частный случай неравенства Сильвестра 2️⃣ для любых матриц A размера m x n и B размера n x p. Достаточно положить m=n=p и B=A.

#задачи_шад
11👍1
🐳 DeepSeek-R1 — очередной значительный шаг в развитии ИИ. Для сообщества ML-разработчиков и исследователей этот релиз важен по двум причинам:

👉 Это модель с открытыми весами, имеющая уменьшенные, дистиллированные версии.
👉 Она использует и анализирует метод обучения, который позволяет воспроизвести модель рассуждений, подобную OpenAI o1.

Разберемся, как происходило обучение DeepSeek-R1: https://proglib.io/sh/SwVUWXrFN3
👍2
Напоминаем про наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Онлайн-курс от Proglib.academy для тех, кто хочет изучить основы машинного обучения и научиться применять модели для реальных задач.

➡️ Чему можно научиться на курсе:

▪️ Ансамблевое обучение: разберётесь с бустингом, бэггингом и случайными лесами.

▪️ Рекомендательные системы: освоите коллаборативную фильтрацию, алгоритмы на основе контента и построите свою рекомендательную модель.

▪️ Нейросети: получите базовые знания об архитектурах нейросетей и рекомендации для дальнейшего углубленного изучения.

▪️ Практические кейсы: научитесь применять полученные знания на реальных задачах, включая алгоритмы рекомендаций и машинное обучение.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Как применять сторителлинг на IT-собеседовании

Чтобы выделиться среди других кандидатов, можно использовать сторителлинг — инструмент, который помогает не только запомниться работодателю, но и показать свои софт-скиллы и опыт в выгодном свете.

➡️ Что внутри статьи:

▪️ Почему сторителлинг работает лучше сухого перечисления навыков.

▪️ Советы по созданию историй для IT-собеседований.

▪️ Готовые примеры успешных историй.

🔗 Читать статью

🔵 Чтобы подготовиться к IT-собеседованию, попробуйте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
📈 IT-найм 2025: почему сеньоры будут на вес золота, а джуны — без работы?

Времена «мастеров на все руки» в IT подходят к концу. Работодатели все чаще отдают предпочтение кандидатам с опытом работы на конкретном стеке и с продолжительным опытом в конкретной отрасли, будь то финтех, е-ком, ритейл, фудтех и т. д.

Все потому, что рынок требует специалистов с глубоким пониманием специфики отрасли, способных решать задачи в рамках строгих ограничений.

Рассказываем, какие специалисты будут востребованы в 2025 году и как ими стать.

👉 Читать статью
👍2
Как классическая классификация ML помогает в реальном мире

🤖 Классификация в ML — это метод обучения, в котором модель обучается на размеченных данных и предсказывает, к какому классу относится новый объект.

Фильтрация спама – чтобы в почте оставалось только важное.
Рекомендации фильмов – Netflix знает, что ты любишь!
Кредитный скоринг – банки решают, дать ли тебе займ.
Предсказание мэтчей – как на нашем вебинаре по speed dating.

14 февраля мы разберём на практике задачу классификации:

- Как выбрать оптимальные признаки

- Что делать с несбалансированными данными

- Как интерпретировать результаты модели

🔥 Если уже работаешь с ML или только начинающий программист – приходи на наш вебинар, в котором мы разберем «как предсказывать мэтч на speed dating» .

Приходи!
🔥2👍1
Когда они слетают и невозможно восстановить, это прям боль

Вообще совет, который стоит сразу дать новичкам, — это разделять вкладки по тематике:

Математика в одном окне
Программирование — в другом
Работа или личные дела(налоги) — отдельно
А мусорные вкладки — в последнем окне

Так проще наводить порядок и меньше страдать, если что-то пойдет не так 🌚
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🌚1
2025/07/12 22:49:41
Back to Top
HTML Embed Code: