📚 13 ресурсов, чтобы выучить математику с нуля — подборка, которую просили

Хочешь прокачаться в математике для Data Science, ML или просто чтобы понимать, что происходит в формулах. Лови список лучших источников, которые собрали на Proglib.

➡️ Что внутри:
• Книги: от Пойи и Перельмана до Хофштадтера
• Советы: как учить, с чего начать, как не сдаться
• Математика для Data Science: разбор тем и формул
• Ссылки на форумы и задачи
• Как не бояться, если всё кажется сложным
• Что читать, если ты гуманитарий и страдал от школьной алгебры

✍️ Простой язык, много примеров и ноль академического занудства.

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

👉 Читай статью тут

#️⃣🏗 Как не запутаться в структурах данных в Unity и C#

Когда работаете с Unity, почти каждая система — это работа с данными. Инвентарь, состояния врагов, квесты, сохранения. И вот тут важно не просто «что-то завести», а осознанно выбрать структуру данных под задачу.

Экономия памяти, меньше багов и чище код — это не абстрактные плюсы, а реальные бонусы при разработке.

➡️ Подробности в статье

🐸Библиотека шарписта

🧠 Карьера в Data Science, если ты из математики

Если закончил матфак или просто тащишься от уравнений и теорем. Тогда вот твой путь в мир Data Science.

➡️ Что тебе даёт математика:
— Глубокое понимание моделей
— Уверенность в линейной алгебре и статистике
— Спокойствие при виде формулы градиентного спуска
— Умение абстрагироваться и структурировать задачи

➡️ Куда можно расти:

1️⃣ Machine Learning Engineer

2️⃣ Data Scientist в финансах / медицине / аналитике

3️⃣ Quant Researcher (если хочешь в algo-trading)

4️⃣ AI Research (глубокая наука и статьи)

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Ты из математики?
Пиши, с какими трудностями столкнулся, и где сейчас работаешь👇

Proglib Academy #оффер_мечты

🖥 Метрики эффективности сотрудника

В каждой команде бывают специалисты, чья ценность не укладывается в привычные метрики продуктивности. Они редко в топе по количеству закрытых задач, но именно их вклад критически важен для общего результата.

Такие люди помогают менее опытным коллегам разобраться в сложных вопросах, улучшают архитектуру и процессы незаметными правками, предотвращают ошибки ещё до того, как они стали задачами, создают культуру качества, которую не видно в отчётах.

Иногда стоит пересмотреть, как мы оцениваем эффективность. Потому что не все цифры отражают суть.

🔗 Подробности в статье

🐸 Библиотека джависта

ℹ️ Архитектуры и шаблоны проектирования: с чего начинается сложность

Если хочешь научиться думать как архитектор — начни с главного врага любой системы: сложности. Но не спеши винить стек или фреймворк — сначала разберись, какую сложность ты пытаешься победить.

🔹 Случайная сложность — рождается из хаоса: костыли, бессмысленные зависимости, неряшливый код. Её можно и нужно убирать.

🔹 Необходимая сложность — часть самой задачи. Ты не можешь упростить расчёт налогов или синхронизацию с внешним API. Но можешь её изолировать.

🔹 Сквозная сложность — растёт исподволь: баги, которые не воспроизводятся, зависимости, о которых никто не помнит, непонятные интерфейсы, зомби-сервисы. Она не в коде — она в архитектуре.

📌 Архитектор — это не про UML и толстые PDF. Это про то, чтобы видеть, где сложность полезна, а где она разрушает проект.

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

Proglib Academy #буст

💀 ТОП-7 причин отказа после стажировки

Ты прошел через собесы, выполнил тестовое, попал на стажировку — казалось бы, осталось чуть-чуть дотерпеть, и ты в команде. Но нет. Вместо оффера — вежливое письмо и закрытые двери. Такое случается чаще, чем ты думаешь.

➡️ Что в статье:

— Почему слабые hard и soft skills могут закрыть перед тобой дверь в компанию

— Как пассивность и ожидание задач портят впечатление о стажере

— Почему дедлайны, фидбэк и корпоративная культура важнее, чем кажется

— Какие действия (или бездействие) приводят к провалу

Если ты хочешь понять, что могло пойти не так и как не допустить этого в будущем — прочитай статью ⏩

🐸 Библиотека тестировщика

Покорители вершин разработки!

Проголосуйте за наш канал, и в сторис мы опубликуем топ материалов, которые должен прочитать каждый начинающий разработчик.

➡️Поддержать канал: https://www.tgoop.com/boost/proglib_academy

Что выведет код?

🎉 — []
🔥 — [2]
❤️‍🔥 — Error
👾 — Другое

Proglib Academy #междусобойчик

🔥 9 приёмов, которые ускорят твой фронт в 2 раза

Если хочешь, чтобы сайт грузился быстро и не бесил пользователей. Вот 9 практик, которые реально работают. Разберем несколько пунктов с инфографики.

1️⃣ Selective Rendering

Рендери только то, что в зоне видимости (above the fold). Остальное — потом. Пользователь этого даже не заметит, а браузер скажет спасибо.

2️⃣ Code Splitting

Разбей свой жирный app.js на куски (home.js, products.js, about.js). Загружай только нужное — это мгновенное ускорение.

3️⃣ Compression

Сжимай всё, что можно. Gzip, Brotli — must-have. Отправлять необработанные файлы — это 2010-й год.

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript и не только → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #буст

😎 «Вайб-кодинг»: почему доверить свой проект ИИ – это кринж

Новый тренд среди разработчиков — «вайб-кодинг». Это когда ты не продумываешь архитектуру, не пишешь руками, а просто даёшь задание ИИ и ждёшь, что он всё сам сделает. Быстро, магически… и с кучей подводных камней.
⠀
Что в статье:

😗 Как «вайб-кодинг» реально работает (или не работает);

😗 Какие ошибки делают даже самые продвинутые модели;

😗 Почему проект, собранный ИИ, чаще всего выглядит как полуфабрикат.
⠀
Это не нытьё про «машины нас заменят», а здравый взгляд на технологии без розовых очков.
⠀
👉 Читайте статью, обсуждайте, спорьте

🫠 Причины и способы устранения утечек памяти в JavaScript

Утечка памяти — один из самых коварных багов, способный превратить простое приложение в неповоротливого монстра. В этой статье мы разберем основные причины утечек памяти в JavaScript и научимся их эффективно предотвращать.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

🙈 Что скрывает дисперсия: разгадка секрета точных ML-моделей

Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.

🧐 Но что, если есть простая формула, способная:
• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные

• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей

• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали

В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.

Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?

➡️Тогда смотрите бесплатный вебинар от Proglib: https://proglib.io/w/09be9169

🤖 Что такое Бэггинг в машинном обучении

Бэггинг (от Bootstrap Aggregating) — это способ уменьшить переобучение и повысить точность моделей.

➡️ Идея очень простая:
1️⃣ Берем один и тот же алгоритм (например, дерево решений)
2️⃣ Несколько раз обучаем его на разных случайных подвыборках из исходных данных
3️⃣ Комбинируем ответы всех моделей (например, через голосование или усреднение)

⭐ Что в итоге

Модель становится устойчивее к шуму и ошибается реже, потому что мнение «толпы» чаще оказывается правильным, чем одного дерева.

📌 Классический пример бэггинга — Random Forest

Это просто куча решающих деревьев, собранных по принципу бэггинга.

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст

🔄🚀 Express vs Fastify: какой фреймворк следует использовать в 2025 году

В мире backend-разработки всё меняется, и то, что работало в 2015, может тормозить твой проект в 2025. Express уже давно стал классикой, но стоит ли держаться за него, когда на горизонте есть Fastify — молодой, быстрый и модульный?

➡️ Что в статье:

• Что такое Express и Fastify, в чём разница

• Какой фреймворк быстрее и почему

• Где проще настраивать архитектуру

• Что лучше подходит для масштабируемых проектов

• У кого сильнее сообщество и экосистема

Читай до конца и выбирай фреймворк, который действительно ускорит твой проект, а не тянет его назад 🔗

🐸 Библиотека фронтендера

⚡️ ТОП-6 стажировок, где реально набирают

Цель — трудоустройство, а не просто «просидеть лето».

1️⃣ Яндекс
Крупнейшая стажировка, набор круглый год. Достаточно уверенно решить контест и пройти несколько собесов.

2️⃣ ВКонтакте
Тестовое, лайвкодинг, созвон с руководителем. Реальный шанс попасть через курсы и инициативу.

3️⃣ Ozon Camp & Route256
Camp — кейсы и софтскиллы для аналитиков. Route — хардкор для разрабов, вход через курсы и контест.

4️⃣ Тинькофф
Контест на разработку или аналитику, сильная анкета — и у тебя собес. Всё больше упор на техскилл.

5️⃣ Касперский
Вакансий много, кандидатов мало. Простые задания, техническое интервью — и ты в команде.

6️⃣ SberSeasons
Анкета — твой главный шанс, остальное зависит от того, на какого руководителя попадешь.

🔵 Включайся в обучение и устраивайся куда хочешь, тебя ждет продвинутый этап нашего курса «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

🌚 Типичное заполнение GitHub'а перед собесом

Proglib Academy #развлекалово

❓ Какой язык программирования вы бы выбрали для старта сейчас

Мы задали этот вопрос в редакции — и чуть не подрались. Питонисты, джависты, фронтендеры — у каждого свой культ. Но новичкам от этого только сложнее.

➡️ Давайте выясним вместе

💬 Делитесь в комментах:
— С чего начали вы?
— Что советуете в 2025-м?
— Есть ли смысл идти в C++ или Java, если все вокруг учат Python и JS?
— Какой стек реально дает работу, а не бесконечные туториалы?

Хотим собрать мнения от джунов, сеньоров, тимлидов и тех, кто уже успел пожалеть о своем выборе.

Proglib Academy #междусобойчик