🚀 Старт в IT: разбор требований на вакансию Junior Python Developer

Компания ищет начинающего разработчика без опыта, но с желанием учиться. Разбираем, что вам нужно:

1️⃣ Базовые знания Python
▫️ Уверенно писать скрипты, понимать синтаксис, уметь работать с функциями, циклами, условиями.

2️⃣ Работа с API и базами данных
▫️ Умение отправлять запросы через requests, разбираться в JSON.
▫️ Основы работы с SQL (MySQL, PostgreSQL): SELECT, INSERT, UPDATE.

3️⃣ Опыт с Flask или Django (плюс, но не обязательно)
▫️ Базовые CRUD-приложения, настройка маршрутов (@app.route), обработка форм.

4️⃣ Умение работать в команде
▫️ Ответственность, коммуникабельность и желание разбираться в чужом коде.

➡️ Что будет плюсом:
✅ Знание HTML/CSS для минимальных правок на фронте.
✅ Опыт с Docker (развертывание контейнеров) и Git (ветвление, pull request'ы).
✅ Интеграции с Telegram API, Google Sheets API — огромный бонус.

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

Proglib Academy #оффер_мечты

🤔📝 Псевдокод: когда преподы не шарят, а ты в тупике

Псевдокод может быть настоящим головняком, особенно если требования к нему кажутся непонятными или не совпадают с тем, что вы видите в реальной практике программирования.

Узнайте, как сделать псевдокод полезным инструментом, а не дополнительной нагрузкой.

➡️ Читать статью

🐸Библиотека шарписта

📈 Быстрое возведение числа в целую степень: алгоритм для новичков

Как компьютеры возводят числа в степень эффективно

🔵 Базовый способ:
— Умножаем число само на себя n раз.
— Просто, но медленно: O(n) операций.

def pow_naive(x, n):
    result = 1
    for _ in range(n):
        result *= x
    return result

🔵 Быстрый способ: возведение в степень через деление пополам (алгоритм "быстрого возведения в степень"):
— Сокращаем количество операций до O(log n)!
— Идея:
▪️ Если степень чётная → делим пополам.
▪️ Если нечётная → уменьшаем на 1 и снова работаем.

def fast_pow(x, n):
    result = 1
    while n > 0:
        if n % 2 == 1:
            result *= x
        x *= x
        n //= 2
    return result

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

Proglib Academy #буст

🔼 Оффер мечты в 2025: нужен ли диплом, чтобы стать разработчиком

Вопрос, который вечно всплывает на старте карьеры.

➡️ В 2025 году диплом — это просто бумажка, и вот почему

▪️ Компании смотрят на реальные навыки и портфолио.
▪️ GitHub с проектами важнее красного диплома.
▪️ Скорость обучения, умение решать задачи и soft skills — то, что ценится на собеседованиях.
▪️ Онлайн-курсы, буткемпы, pet-проекты — всё это давно заменяет классическое образование на старте.

Но: в некоторых крупных компаниях (особенно в банковском секторе или госсекторе) диплом все еще могут формально спросить. Хотя и там реальное умение кодить важнее галочки.

➡️ Разработчик провел классный тест: создал 2 одинаковых резюме на hh.ru. Одно — с дипломом техвуза, другое — выпускник онлайн-курсов.

Что вышло спустя неделю:

▪️ Кандидат с дипломом: 46 приглашений, 272 отказа
▪️ Кандидат без диплома: 44 приглашения, 310 отказов

✅ Оба получили одинаковое количество реальных приглашений — всего 5 штук.
✅ Разницы в шансах почти нет.
✅ Резюме без диплома получило даже больше показов.

Proglib Academy #оффер_мечты

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: Существуют ли ортогональные кососимметричные матрицы 2019x2019?
А 2018x2018?

Решение: Ортогональная матрица обратима, а кососимметричная матрица A нечётного порядка 2n+1 вырожденна: 1️⃣. Поэтому не существует кососимметричных ортогональных матриц нечётного порядка. Примером кососимметричной ортогональной матрицы порядка 2n является блочно-диагональная матрица с n блоками 2️⃣

Ответ: Нет, да

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

Proglib Academy #буст

❓ Зачем дата-сайентисту дисперсия

Дисперсия — ключевой статистический показатель, который помогает оценить изменчивость данных. Для дата-сайентистов она критична при:

👉 Оценке и интерпретации результатов моделей
👉 Понимании поведения алгоритмов машинного обучения
👉 Снижении ошибок при построении предсказаний

В этой статье разберём, как правильно использовать дисперсию в Data Science и как она влияет на работу алгоритмов, например, в модели Random Forest.

👉 Читайте, чтобы понять, как измерять и учитывать дисперсию: https://proglib.io/sh/GDKYJQdAI2

Библиотека дата-сайентиста

😼 Лучшие материалы для тех, кто только входит в айти в одной подборке

Собрали топовые материалы, которые наши подписчики сохраняют чаще всего.

Эту подборку мы будем регулярно пополнять, поэтому сохраняйте тонну пользы, чтобы не потерять!

1. CheckiO — учим Python и играем

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

3. Project-Based Learning для разработчиков

4. Интегралы, которые вы захотите решить

5. Проблема нового поколения: джуны, которые не умеют кодить

6. 13 ресурсов, чтобы выучить математику

7. Гайд по SQL: от новичка до про

Какой у вас режим продуктивности?

👾 — Фокус включается строго ночью, как у вампира
🔥 — Пинаю код весь день, но продуктивность = 0
🙏 — Сел на час — вынес таску как бог

Proglib Academy #развлекалово

🚀 Как ускорить React на 300%: реальный кейс

Виртуальный DOM — вещь полезная, но не всемогущая. Если каждый клик запускает цепочку ререндеров, он не спасёт. Со временем даже шустрое React-приложение превращается в тормозящего гиганта.

Что в статье:

📍 Разбор реального кейса: как e-commerce приложение превратилось из быстрого в тормозное, и что помогло это исправить

📍 Причины медленной работы: ненужные ререндеры, монолитные компоненты, неоптимальный context

📍 Использование инструментов: React DevTools, why-did-you-render, профилирование

📍 Практические примеры кода «до» и «после»

📍 Хаки и техники: React.memo, useCallback, useMemo, react-window, динамическая загрузка компонентов

🔗 Читать статью

🐸 Библиотека фронтендера

🐍✨ Пиши как профи: 10 Python-лайфхаков для новичков

Лайфхаки от разработчиков, обжёгшихся до вас

➡️ Что вас ждет внутри:
— почему if x == True: — это преступление
— как списковые включения экономят часы
— зачем линтер важнее кофе
— и почему def func(start_list=[]) может испортить тебе вечер
— как не сойти с ума от зависимостей (и что делать с виртуальными окружениями)
— секретный power move: dir(), help() и другие встроенные суперсилы

И всё это без занудства и «книг для чайников». Просто, по делу, с примерами и личным опытом от бывалых питонистов

📎 Статья

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

Proglib Academy #буст

🤯 Как простая задачка поставила в тупик программистов

На собеседовании задали простой вопрос:

«В мешке числа от 1 до 100. Одно пропало. Как найти его? А если пропали два числа? Три? Или вообще k чисел?»

Эта задачка превратилась в одно из самых обсуждаемых тем на Stack Overflow.

➡️ Что внутри статьи:
— Как найти 1 пропущенное число (формула + код).
— Как находить 2 и больше пропущенных чисел (оптимальные алгоритмы).
— Алгоритм Мински–Трахтенберга–Зиппеля.
— Симметрические многочлены и тождества Ньютона (и зачем они нужны).
— Примеры кода на Python для всех случаев.

Если хочешь понять, как красиво решать задачи уровня собесов — обязательно прочитай статью.

👉 Переходи к статье

🔵 Чтобы получить оффер-мечты в Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #буст