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
Ulearn — это бесплатная интерактивная образовательная платформа для студентов и профессионалов, желающих освоить программирование и другие технические навыки.
▪️ 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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1🙏1
Forwarded from Книги для программистов
📚 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
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
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.
2️⃣ Глубокая копия
Глубокая копия создает независимый объект, включая его содержимое. Изменения в оригинале никак не затронут копию.
#собес_academy
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.
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']]
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
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
omsk.hh.ru
Вакансия Python-разработчик (стажер) в Омске, работа в компании T2. Tech (вакансия в архиве c 13 февраля 2025)
Зарплата: не указана. Омск. Требуемый опыт: 1–3 года. Полная. Дата публикации: 14.01.2025.
❤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»
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
Forwarded from Библиотека C/C++ разработчика | cpp, boost, qt
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.
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
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.
LSTM состоит из ячеек памяти, которые используют гейты, чтобы управлять потоком информации.
Благодаря этим гейтам, LSTM может хранить информацию на протяжении длительных временных интервалов.
#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
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
1❤1👍1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🐳 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
👉 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
Онлайн-курс от Proglib.academy для тех, кто хочет изучить основы машинного обучения и научиться применять модели для реальных задач.
▪️ 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.
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»
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.
▪️ Почему сторителлинг работает лучше сухого перечисления навыков.
▪️ Советы по созданию историй для IT-собеседований.
▪️ Готовые примеры успешных историй.
🔗 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Forwarded from C# jobs — вакансии по C#, .NET, Unity
📈 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
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!
🤖 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🌚
Вообще совет, который стоит сразу дать новичкам, — это разделять вкладки по тематике:
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