💬 Как реально подготовиться к собесу, а не делать вид, что готов

Если вы думаете, что компании снизили планку на алгоритмах, то нет. Всё так же жёстко, особенно в топовых местах.

1️⃣ must-have

Префиксные суммы, два указателя, хеш-таблицы, бинарный поиск. Если не знаешь эти темы — на собес идти рано.

2️⃣ важно, но реже

DFS, BFS, Дейкстра, Флойд, деревья. Графы решают, но редко. Без них в FAANG не обойтись.

3️⃣ хардкор, но редко

ДП, монотонный стек, дерево отрезков, теория чисел. Кроме HFT и hardcore-мест, почти не встречается.

➡️ Как учить

▪️ Разбей темы на базу и хард.
▪️ Решил литкод с разбором. Вернись через день и реши снова.
▪️ Codeforces — это челлендж. Там разборов мало, и это хорошо.
▪️ Не учись решать за счёт GPT.
▪️ Завис? Отдохни. Через пару дней задача решится легче.

Алгоритмы — это марафон. Без стабильной практики не выйдешь на уровень. Решаешь, не понимаешь, отдыхаешь, возвращаешься, разносишь.

🔵 Если хочешь топовый оффер, то забирай курс, который поможет «Алгоритмы и структуры данных»

🎮🚀 8 простых способов улучшить производительность вашей игры в Unity

Хотите, чтобы ваша игра работала быстрее, не лагала и не вызывала у игроков желание выбросить контроллер? Тогда пришло время оптимизировать производительность.

Советуем почитать статью, где разобраны практические методы, которые помогут сделать ваш проект более стабильным и плавным.

🤩 Прочитать статью

🐸Библиотека шарписта

🖥 SQL без воды

Нашли сайт для практики SQL-запросов — и он реально кайфовый.

➡️ Что там есть

▪️ Реальные задачи на базе данных больницы

▪️ Уровни сложности — от простых SELECT до жести

▪️ Удобный интерфейс

👉 Проверяй, насколько ты хорош

📊 Как превратить сырые данные в крутые веб-визуализации

Книга «Data Visualization with Python and JavaScript» от Kyran Dale — ваш гайд в мир динамических визуализаций на вебе.

➡️ Что внутри

▪️ Сбор данных — Requests, Scrapy, Beautiful Soup для парсинга и API
▪️ Очистка и обработка — Jupyter, pandas, Matplotlib, Seaborn
▪️ Передача данных в браузер — Flask + REST API
▪️ Базовый веб-дев — HTML, CSS, JS для публикации
▪️ Визуализация — D3, Plotly, Leaflet и другие топовые библиотеки

🔵 Идеально для аналитиков, дата-сайентистов и разработчиков, также для прокачки забирайте курс «Основы программирования на Python»

📈 Почему все уходят в IT

Кажется, уже в каждой компании есть человек, который внезапно решил стать разработчиком.

Если кратко: в IT идут за сменой профессии, высокой зарплатой, удалёнкой и возможностью работать из любой точки мира.

А у вас какая мотивация?
Пишите в комментариях 👇

🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике

Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.

➡️ Вот что вас ждет

1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами.

2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками.

3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой.

4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике.

🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике».

👉 Читать статью

👀 150 баллов или отчисление: хардкор первого семестра ШАДа

Алгоритмы — твой первый босс в Школе анализа данных. Если не набрал 150 баллов к мидтерму — гарантированное отчисление. Если к концу семестра не вышел на 1000 баллов — всё плохо.

➡️ Почему так

Уровень вступительных задач — это лайтовая разминка, а на курсе тебе сразу выдают бинарные деревья, динамику, графы и кучу хардкорных контестов. На лекциях объяснят, но без опыта ты просто утонешь в сложности.

➡️ Как не отлететь
Готовиться заранее. Разобраться в алгоритмах до поступления, а не в панике на контестах.

🔵 Если не хочешь оказаться среди тех, кто вылетел — приходи к нам, мы тебя подготовим на курсе «Математика для Data Science»

📊 Разбираем 0-нотацию: как оценивать алгоритмы

Если вы когда-нибудь задумывались, почему один алгоритм работает за секунду, а другой за вечность, то это всё про О-большое (Big O) — штуку, которая показывает, как быстро растёт время работы алгоритма в зависимости от размера входных данных.

➡️ Простой пример

🔹 O(1) — мгновенные операции. Например, доступ к элементу массива arr[i]. Какой бы огромный массив ни был, время работы не меняется.

🔹 O(n) — линейная сложность. Пример: перебор всех элементов массива в цикле. Чем больше массив, тем дольше.

🔹 O(n²) — квадратичная сложность. Два вложенных цикла — классика неэффективного кода.

⭐ Как нужно делать

✅ Оценивайте сложность перед тем, как писать код.
✅ Используйте встроенные методы (они часто оптимизированы).
✅ Избегайте вложенных циклов, если можно.

🔵 Чтобы знать об алгоритмах все, забирайте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

🎮 Screeps: игра для тех, кто готов прокачать свои скиллы в программировании

Вам предстоит создать стратегию, где будете писать алгоритмы для управления войсками и захвата территорий. Всё это на JavaScript, в реальном времени, 24/7. Не нужно сидеть за компом постоянно — достаточно настроить всё один раз, и твои юниты будут работать даже, когда ты спишь.

📎 Забирай игру

Proglib Academy #буст

📊 Бесплатные курсы от Стэнфорда для тех, кто хочет ворваться в ML

Пока остальные учат PHP и C++, у тебя есть шанс изучить ML и быть востребованным спецом в ближайшее десять лет (это минимум).

Собрали 5 бесплатных курсов от Стэнфорда — бери и учись, пока они не закрылись.

➡️ Подборка для настоящего буста

1️⃣ Введение в ИИ — узнаешь, что делает ChatGPT умным (и почему нейросети иногда тупят).

2️⃣ ИИ для автопилотов — программируем беспилотники и не даём им врезаться в столбы.

3️⃣ Python для начинающих — чтобы не писать SQL-запросы в Excel.

4️⃣ Машинное обучение — не просто «подключить библиотеку», а реально понять, как работают модели.

5️⃣ Статистика и моделирование — чтобы не строить графики «на глаз».

5️⃣ Программирование на R — когда надо ковырять большие данные.

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш веб «Математика для ML: от теории к практике»

Proglib Academy #буст

Разбираемся в версиях проекта

👍 Гордая версия — когда сделал коммит и даже ревьювер сказал «круто»

😁 Дефолтная версия — когда билд собрался, тесты прошли, но никто не рад

🌚 Позорная версия — когда деплойнули фикс в пятницу и молимся, чтобы никто не заметил

Proglib Academy #развлекалово

🛠 Как внедрить CI/CD: 10 самых важных шагов

CI/CD — это ключ к быстрой, качественной и безопасной разработке ПО. Наш гайд поможет вам настроить эффективный пайплайн, автоматизировать рутину и ускорить релизы.

➡️ Что внутри статьи

▪️ Лучшие практики работы с Git
▪️ Автоматизация сборки и тестирования
▪️ Внедрение автоматизированного тестирования
▪️ Эффективное управление зависимостями
▪️ Автоматизированный деплой без простоя
▪️ Настройка мониторинга и логирования

📎 Читайте гайд

Азбука айтишника

💼 Как составить резюме, которое заметят

Хотите попасть в IT, но рекрутеры молчат, тогда давайте разберём ошибки, из-за которых ваше резюме никто не читает.

➡️ «Много букв, мало смысла»

Резюме — это не автобиография, а быстрый ответ на вопрос: «Почему именно вы подходите?». Убираем лишнее, пишем конкретные достижения. Вместо «Разрабатывал backend», пишем: «Оптимизировал API, сократил время ответа с 300 до 120 мс».

➡️ Отсутствие портфолио

Если у вас нет опыта — покажите код. GitHub, pet-проекты, сертификаты курсов — это плюс. Если нет репозиториев, то и нет доверия к вашим навыкам.

➡️ Обычная «рыба» из интернета

Рекрутеры видят сотни одинаковых резюме. Выделяйтесь:

▪️ Кратко, но мощно про свой опыт.

▪️ Упор на ключевые навыки (из вакансии).

▪️ Цифры и результаты вместо общих фраз.

Хочешь идеальное резюме для IT?
Присылай своё резюме, будем разбирать ошибки 👇

Proglib Academy #оффер_мечты

⚙️ Как работает API

Proglib рассказывает базу в формате рилса

🎉 Поздравляем с 8 марта

Сегодня отмечаем вклад девушек-разработчиков, аналитиков, тестировщиков, тимлидов и всех, кто влюблён в код. Без вас IT не было бы таким, каким мы его знаем. С праздником, коллеги 💐

Женщины оставили огромный след в истории IT. Если вам кажется, что программирование — это исключительно «мужская территория», взгляните, вот лишь несколько легендарных женщин:

🔹 Ада Лавлейс — автор первой компьютерной программы ещё в 19 веке.
🔹 Грейс Хоппер — создала первый компилятор и популяризировала термин «баг».
🔹 Барбара Лисков — её принцип Liskov Substitution является основой ООП, в том числе в Java.
🔹 Эдит Кларк — первая женщина-инженер, внесшая вклад в вычислительные методы в энергетике.
🔹 Маргарет Гамильтон — разработала софт для посадки «Аполлона-11» на Луну.

А это только малая часть. В статье собраны ещё больше вдохновляющих историй.

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта

#️⃣🔄 Асинхронность в Unity: лучше или хуже, чем корутины?

Unity развивается, и старые добрые корутины постепенно уступают место асинхронным методам.

Мы привыкли к StartCoroutine(), но стоит ли переходить на Task? Разбираем плюсы и минусы каждого подхода.

📎 Читать статью

🐸Библиотека шарписта