📈 Подгон для всех, кто хочет пробустить свою карьеру в IT прямо сейчас

Четыре курса от Proglib помогут поступить в ШАД или попасть на стажировку в Яндекс.

🔵 Алгоритмы и структуры данных
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Математика для Data Science
🔵 Основы программирования на Python

И если вдруг вы подумали, что вам это не нужно — не торопитесь.

Во-первых, любой из наших курсов — отличная возможность для получения базы. Во-вторых, — вы получаете портфолио с задачами. Помогать на курсах будут менторы и IT-эксперты.

Не понимаем, почему вы еще не зарегались — тут практический опыт, коммьюнити,  портфолио.

🔥 Нашли шпаргалку по Machine Learning

На одной картинке — весь мир машинного обучения.

На ней ключевые направления:

⭐ Регрессия (OLS, SVM, Random Forest)
⭐ Классификация (Naive Bayes, Decision Tree, нейронки)
⭐ Кластеризация (K-Means, DBSCAN)
⭐ Компьютерное зрение (CNN, YOLO, GANs)
⭐ NLP/LLM (GPT, BERT, Word2Vec)
⭐ Рекомендательные системы, Прогнозирование

🌚 — Когда даже твоя почта знает, что ты не хочешь работать

#memes

🔔 Как айтишнику стать популярным

Proglib делится секретами в формате рилса

🏃‍♀️ Курс «Математика для Data Science»

Если вы хотите разобраться в этом мире или даже попасть в такие компании, как FAANG, этот курс — идеальный старт.

⭐ Почему курс по математике для Data Science стоит внимания?

— Практические задачи уровня собеседований в топ-компаниях. Всё максимально приближено к реальности.
— Подготовка к поступлению в ШАД. Для тех, кто мечтает пройти одно из самых жёстких вступительных испытаний.
— Лекции от преподавателей ВМК МГУ. Это не просто теоретики, а профи с глубоким опытом.

🌻 Что включает курс?

➡️ Основы школьной математики (вспомните то, что давно забыли).
➡️ Линейную алгебру, математический анализ, теорию вероятностей и даже основы машинного обучения.
➡️ 47 видеолекций, 150 задач, и всё это на удобной платформе CoreApp.

Готовы приступать? Забирайте курс по ссылке:
🔗 Математика для Data Science

🖥🖥 Python обогнал JavaScript на GitHub

Proglib рассказывает о Python в формате рилса

❓ Первый курс ШАДа: чего ожидать

Семестр 1:

— Машинное обучение 1: Курс охватывает классические темы: линейная и логистическая регрессия, PCA, t-SNE, различные методы бустинга.

— Алгоритмы 1: Это сложный, но невероятно полезный курс. Здесь вас ждёт много задач на платформе Яндекс.Контест и код-ревью. Программа включает всё: от сортировок и деревьев до графов и динамического программирования.

— Python: Глубже изучаем язык, включая такие темы, как декораторы, виртуальная машина, асинхронное программирование.

Семестр 2:

— Машинное обучение 2
Курс даёт ввод в CV, временные ряды, трансформеры и генеративные модели. Это обзорное занятие, которое помогает определиться с интересами на втором курсе.

— Основы статистики в ML:
Тут раскрываются важные статистические методы, такие как метод Монте-Карло, EM-алгоритмы, бутстрап, дельта-метод и многое другое. Практика — это основа курса, задачи помогут лучше понять, что стоит за алгоритмами.

Курсы насыщенные, но максимально полезные для будущего в аналитике данных или ML.

Начни свой путь к успеху с нашим курсом, который подойдет для подготовки к ШАД:
🔵 Математика для Data Science

📌 Советы для программистов, ищущих первую работу

Первые шаги в IT могут быть непростыми, но эти советы помогут вам уверенно заявить о себе и найти работу мечты:

➡️ Говорите уверенно о своем опыте
Научитесь кратко рассказывать о своем пути в IT

➡️ Проведите исследование компаний
Не откликайтесь на всё подряд. Посмотрите, какие условия предлагают компании: зарплата, коллектив, карьерные возможности. Используйте платформы вроде LinkedIn и Glassdoor, чтобы узнать больше

➡️ Задавайте вопросы
Задавайте вопросы о стеке и условиях работы

➡️ Запоминайте имена
Если вы назовёте имя предыдущего интервьюера — это даст маленький плюсик

➡️ Сохраняйте текст вакансий
Сохранили описание — сохранили контекст

➡️ Ведите заметки после каждого отклика
После интервью запишите ключевые вопросы, реакции и впечатления

✏️ Вопрос с реального собеседования по Python

Объясните, как работает функция reduce

Функция reduce может сначала показаться сложной, но как только вы попробуете её несколько раз, всё встанет на свои места.

🌻 Что делает reduce?

Она принимает функцию и последовательность. Затем последовательно применяет эту функцию к элементам, начиная с первых двух, и продолжает использовать результат предыдущей операции на следующем шаге. На выходе остаётся одно итоговое значение.

from functools import reduce

# Определяем функцию сложения
def сложить_числа(первое, второе):
    return первое + второе

# Исходный список
числа = [1, 2, 3, 5]

# Применяем reduce
итог = reduce(сложить_числа, числа)
print(итог)  # => 11

#собес_academy

📌 Простая истина от наших подписчиков

Советы для успешного старта в IT от наших подписчиков:

«Не обращать внимание на громоздкий стек в объявлениях вакансий. Быть уверенным в основах программирования и языка»

«Подумайте семь раз, взвесьте плюсы и минусы. Начав, не сворачивайте с пути»

«Студентам залететь легче всего. Всем, кто старше, вам нужна работа, где вы будете получать минимальное достаточное количество денег, и у вас будет масса свободного времени, которое вы потратите на год самообучения и сможете залететь. Коротких путей нет»

«Ментор, накопить денег на полгода фул-тайм обучения»

Главное — желание учиться и время 🔋

Что такое градиентный спуск в машинном обучении

Градиентный спуск — это базовый метод оптимизации в машинном обучении, который помогает моделям «учиться» за счет минимизации ошибок.

🌻 Как это работает?

1. Выбор начальной точки: Обычно это случайное положение.

2. Вычисление градиента: Находится производная функции ошибки, которая показывает, где спуск происходит быстрее.

3. Шаг вниз: Шаг размером «learning rate» — это скорость, с которой мы движемся вниз.

4. Повтор: Мы повторяем процесс, пока не достигнем минимальной ошибки.

В курсе по машинному обучению мы подробнее рассказываем о градиентном спуске:
🔵 Базовые модели ML и приложения