📎 Интегралы, которые вы захотите решить

Говорят, что интегралы — это просто площадь под кривой. Ну да, ну да… Вот только в ШАДе они выглядят так, будто их придумали в лаборатории по созданию математических боссов. Это не просто «посчитай ∫dx», а задачи, в которых главная сложность — не засмотреться на красоту решения.

➡️ Что внутри

— 7 красивейших интегралов со вступительных в Школу Анализа Данных
— Только логика, минимально вычислений
— Подсказки, решения и ответы (если совсем прижмет)

📖 Читать статью

#ШАД

📌 Python Cheatsheet: вся мощь Python на одной странице

Питон — язык, в котором можно писать и мощные нейросети, и гениальный "Hello, world!". Но даже у топовых разрабов иногда вылетает из головы синтаксис или фишки стандартной библиотеки.

Поэтому Python Cheatsheet — одна страница, на которой собрано всё, что нужно.

👉 Сохрани, чтобы не тратить время на гугл.

#Шпаргалка

📊 Data Science без лишнего шума: книга для быстрого старта

Хотите разобраться в Data Science и понять, как превращать данные в деньги, а не тонуть в бесконечных теориях. Data Science For Dummies — это чёткий и практичный гид по всему, что нужно, без перегруза сложными формулами.

➡️ Что внутри:

⭐ Основы Data Science — разбор ключевых концепций, чтобы не путаться в терминах

⭐ STAR Framework — проверенная методика для ведения прибыльных DS-проектов

⭐ Монетизация данных — как реально зарабатывать на аналитике, а не просто строить красивые графики

⭐ Natural Language Processing — секреты обработки текстов без сложных уравнений

⭐ Как выделиться среди DS-специалистов — уникальный подход к развитию навыков

🔵 Книга подходит и для новичков, и для опытных специалистов, которые хотят лучше понимать бизнес-аспекты Data Science. Но без Python — никуда, забирайте курс «Основы программирования на Python» и прокачивайтесь в Data Science.

👉 Интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» для middle и senior-разработчиков

Проверьте свои знания, ответив на 8 вопросов – https://proglib.io/w/09090583

🧐 Кому подойдет?
Разработчикам, которые знают любой объектно-ориентированный язык программирования и хотят углубиться в архитектурные паттерны.

🎮 Как проходит обучение?
В течение всего интенсива вы будете создавать игру «Звездные войны» и применять ключевые архитектурные паттерны. В процессе изучите:
– Как строить гибкую архитектуру, которая не замедляет разработку
– Как применять IoC-контейнеры и писать модульные тесты
– Как использовать SOLID за пределами ООП
– Как внедрять CI/CD и снижать технический долг

👉 Подробная программа обучения

А по промокоду MIDDLE до 28 февраля вы получите дополнительную скидку на обучение

✔️ Ваши знания подтвердит официальный сертификат

Освоить алгоритмы и структуры данных – это уже шаг к успеху. Но важно не просто учиться, а иметь официальное подтверждение своих навыков.

➡️ Что дает сертификат

⭐ Подтверждает, что вы прошли полный курс и освоили ключевые алгоритмы

⭐ Добавляет вес в резюме – важный аргумент при устройстве в топовые IT-компании

⭐ Доступен после успешного прохождения курса – никаких скрытых условий

🎓 Как получить сертификат

▪️ Пройти курс «Алгоритмы и структуры данных»

▪️ Освоить 47 видеолекций и 150 практических задач

▪️ Закрепить знания на реальных кейсах и заданиях с собеседований в Яндекс, Google, Amazon

▪️ Получить официальный сертификат от Proglib Academy

🔵 Делаем карьеру в IT уверенно — прокачиваем алгоритмическое мышление и подтверждаем знания вместе с нашим курсом «Алгоритмы и структуры данных»

Искусственный интеллект не заменит реальное мышление

➡️ Что умеют нейросети

⭐ Решать задачи по шаблону, если уже есть примеры в датасете

⭐ Считать интегралы, писать код на уровне «фит предикта»

⭐ Автоматизировать рутину — от тестирования до маркетинговых текстов

➡️ Что они не умеют

⭐ Доказательства в модальной логике — ответ будет бессмысленный поток сознания

⭐ Разбираться в редких темах — если нет данных, начинается генерация бреда

⭐ Создавать новые концепции — тут нужны математическое мышление и синтетические суждения

ИИ хорош в шаблонных задачах, но он не понимает, что делает. А вот математики, понимающие структуры данных, доказательства, фундаментальные концепции, всегда будут востребованы.

🔵 Учите математику. Лучший антифриз для карьерных рисков наш курс: «Математика для Data Science»

📱 Задача на Python с собеса по Data Science

Не можете решить — тогда забирайте курс по Python:
«Основы программирования на Python»

🐍 Главные платформы для изучения Python: где реально прокачать скиллы

Когда возникает вопрос, как быстро и эффективно освоить Python, гуглить можно бесконечно. Поэтому здесь собраны только те платформы, которые действительно работают на практике:

➡️ Интерактивные платформы, проверенные на опыте

• Khan Academy

🔹 Простым языком объясняет сложные концепты

🔹 Идеально подходит для абсолютных новичков

• MIT OpenCourseWare

🔹 Качественные материалы от легендарного MIT

🔹 Подходит тем, кто хочет изучать Python глубоко и фундаментально

• LeetCode

🔹 Лучший способ подготовиться к техническим собеседованиям

🔹 Практические задачи по алгоритмам и структурам данных

• HackerRank

🔹 Интерактивные челленджи, которые реально увлекают

🔹 Отлично тренирует навыки решения прикладных задач

• CodeWars

🔹 Задачи разной сложности от комьюнити

🔹 Позволяет увидеть разные подходы и учиться на чужом опыте

Сохраняйте себе и начинайте прокачку уже сейчас ⚡️

📊 Почему увольнять программистов ради ИИ — путь к провалу

Мы разберем, почему компании, которые массово увольняют разработчиков в пользу ИИ, рискуют остаться у разбитого корыта. Сгенерированный код не умеет исправлять баги, а инженеры, которые действительно понимают систему, становятся редкостью и роскошью.

➡️ Что внутри статьи

▪️ Почему новые поколения программистов рискуют потерять ключевые навыки.

▪️ Как компании, заменившие инженеров ИИ, столкнутся с серьезными проблемами.

▪️ Почему опытные разработчики станут супердорогими и востребованными.

▪️ К чему приведет полная ставка на искусственный интеллект в IT.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

🔗 Читайте статью

✏️ Вопрос с реального собеседования по Python

Как объединить два массива в NumPy

Частая ошибка — путать массивы и списки. NumPy — библиотека для работы с массивами, и здесь всё основано на линейной алгебре. Чтобы объединить два массива, используем специальную функцию:

import numpy as np

arr1 = np.array([10, 20, 30])
arr2 = np.array([40, 50, 60])

result = np.concatenate((arr1, arr2))
print(result)
#=> [10 20 30 40 50 60]

Самая база для новичков 👀

#собес_academy

📌 Простая истина от наших подписчиков

Мы провели опрос среди нашей аудитории и спросили: «Вы считаете правильным свое решение перейти в IT?»

➡️ Результаты говорят сами за себя

✅ 98,9% ответили «Да» — они сделали правильный выбор и ни о чем не жалеют

❌ Лишь меньше 2% хотели бы вернуться в прошлую профессию.

IT — это не просто перспективная сфера, но и место, где люди действительно находят себя.

А как у вас?
Поделитесь своим опытом в комментариях👇