⚙️ 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

Почему только на понедельник? На вторник тоже 🌚

Proglib Academy #развлекалово

💼 Как составить резюме и портфолио для Дата-сайентиста

Математика в Data Science — это не просто «знать, что такое производная». Работодатели хотят видеть реальные примеры ваших навыков. Вот как показать их в резюме и портфолио.

🔹 Прокачай блок «Навыки»
✔️ Упомяни линейную алгебру, статистику, теорию вероятностей
✔️ Добавь конкретные методы: PCA, градиентный спуск, байесовские модели
✔️ Не забудь про инструменты: NumPy, SciPy, Statsmodels

🔹 Проекты, а не просто слова — разбор реального кейса

▪️ Как анализировал данные

▪️ Какие метрики использовал

▪️ Как улучшил модель

⚡️ Формула идеального DS-резюме

Проблема → Методы → Результат

«Увеличил точность модели с 80% до 92%, применив XGBoost».

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

Готовите портфолио?
Скидывайте в комментарии и мы вам поможем 👇

Proglib Academy #буст

🤝 💼 IT-конференции: как сходить на мероприятие и извлечь из него максимум пользы

🚀 IT-конференции — это не только про кофе-брейки и бесплатные стикеры. Это шанс завести полезные знакомства, узнать инсайдерскую информацию и найти новые карьерные возможности. Но для этого нужно не просто прийти, а правильно подготовиться и ловить важные моменты.

Как извлечь из мероприятия максимум пользы? Как сделать так, чтобы оно дало не только эмоции, но и реальные бонусы для вашей карьеры?

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта

Первый день Джуна

❌ — Посидеть спокойно
✔️ — Разрушить Прод

Proglib Academy #развлекалово

😧 58% IT-специалистов страдают: психология успеха и борьба с синдромом самозванца

Синдром самозванца — не просто модный термин, а реальная проблема, с которой сталкиваются даже опытные разработчики. Почему так происходит и как с этим бороться? Разбираемся в причинах «стандартной болезни айтишников»

➡️ Читайте в статье

Спойлер: дело не в навыках, а в психологии успеха

🐸Библиотека шарписта

🏡 Как понимать архитектуру в IT

Если код — это кирпичи, то архитектура — это чертеж всего здания. Ошибётесь с проектированием — дом развалится, команда утонет в костылях, а релизы будут гореть.

Разбираемся, какие бывают архитектуры и зачем они нужны:

🔹 Монолит — всё в одном месте. Работает быстро, но со временем становится огромным и сложным в поддержке. Представьте, что у вас один гигантский файл Excel с ВСЕМИ данными.

🔹 Микросервисы — делим приложение на мелкие независимые сервисы, которые общаются друг с другом. Как конвейер на заводе: один сервис принимает заказы, другой считает скидки, третий — отправляет на доставку.

🔹 Серверлесс — код выполняется в облаке по требованию, не нужно думать про серверы. Например, отправил файл — сервер появился, обработал — исчез.

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

Proglib Academy #буст

➕➖ Нужна ли математика программисту

Можно ли стать разработчиком, если в школе ненавидел математику? А если наоборот — тащился от алгебры и геометрии, но кодить не умеешь? Эта статья раскладывает всё по полочкам: где без математики никуда, а где можно и без неё.

➡️ Что внутри:

✓ Почему все считают, что программисты — математики

✓ В каких сферах разработки можно вообще не знать математику

✓ Где хватит готовых библиотек, а где придётся разбираться в формулах

✓ Какие области программирования требуют мощного математического бэкграунда

✓ Что делать, если математика — это боль, но хочется освоить ML или Data Science

✓ Топ книг, которые помогут понять и даже полюбить математику

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

📎 Читать статью

Proglib Academy

🎨 Основы работы со строками в JavaScript для новичков

Если только начинаешь разбираться во фронтенде, вот три метода, которые тебе точно пригодятся:

.split() — разбивает строку на массив

"hello world".split(" ") → ["hello", "world"]

.join() — соединяет элементы массива в строку

["hello", "world"].join(" ") → "hello world"

.replace() — заменяет подстроку

"hello".replace("l", "w") → "hewwo"

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

🧐 Какой метод используете чаще всего?

Proglib Academy #буст

🧠 Твоя БД скоро станет умнее тебя: 5 трендов open-source баз данных 2025

БД перестают быть просто хранилищем — теперь они оптимизируют запросы, автоматически анализируют данные и даже используют AI для прогнозов.
Какие фичи перевернут мир open-source БД в 2025? Узнайте в статье👇

🫢 Прочитать статью

🐸Библиотека devops'a

Прогресс 21 века

🌚 — 100 серверов трудятся, чтобы вы узнали, сколько варить яйца

Proglib Academy #развлекалово

⚙️ Алгоритмы и паттерны на пальцах: разбор для новичков

Здесь, разобрались с O-нотацией. Отлично, теперь давайте разберем алгоритмы и паттерны, но без заумных терминов и с понятными примерами.

🔹 Жадные алгоритмы (Greedy)
Как кассир, который всегда дает самые крупные купюры при сдаче — не всегда оптимально, но быстро.

🔹 Динамическое программирование (DP)
Помните, как родители повторяли одно и то же. Так и тут — запоминаем решения прошлых задач, чтобы не считать заново.

🔹 Двоичный поиск (Binary Search)
Вместо того чтобы перебирать все книги в библиотеке, разделите стопку пополам и убирайте ненужные.

🔹 Фабричный метод (Factory Method)
Заказали кофе, а бариста уже выбирает нужную чашку и готовит по рецепту — вам не нужно думать, как именно.

🔹 Одиночка (Singleton)
Один пульт для всей техники — чтобы не создавать тысячу одинаковых объектов.

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

Proglib Academy #буст

📊💼 Ситуация на рынке труда в IT в 2025 году: результаты опроса айтишников

Помните мы проводили опрос про рабочие моменты? Пришло время делиться результатами!

В нашем исследовании приняли участие более 1000 IT-специалистов различных направлений. Работа или личная жизнь? Удалёнка или офис? Заменил ли всех ИИ?

➡️ Ответы в подробном отчёте

А какие изменения на IT-рынке замечаете вы? Делитесь в комментариях! 👇

🐸Библиотека devops'a

Что такое ансамблевое обучение в машинном обучении

Ансамблевое обучение использует несколько моделей сразу, чтобы сгладить ошибки и сделать прогнозы надежнее.

Как это работает?
Вместо того чтобы полагаться на одну модель, мы комбинируем несколько слабых моделей, получая сильного предсказателя.

➡️ Основные техники ансамблей

🔹 Бэггинг — усредняем прогнозы нескольких моделей (например, случайный лес).

🔹 Бустинг — усиливаем слабые модели, исправляя их ошибки (XGBoost, CatBoost, LightGBM).

🔹 Стекинг — комбинируем предсказания разных моделей через метамодель.

🌻 Зачем это нужно

✅ Повышает точность предсказаний

✅ Уменьшает переобучение

✅ Дает более стабильные результаты

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

Proglib Academy #буст

📱 Классический вопрос на собеседовании

Один из наших подписчиков недавно проходил интервью, и вот как он ответил:

«Python — это язык, который заботится о читаемости кода. Есть понятие «питоновский способ» решения задач — максимально понятный, структурированный и лаконичный код. В отличие от того же Ruby, где часто можно прийти к результату разными путями, но без четких ориентиров, какой из них лучше. Python же поощряет единообразие, что делает его идеальным для командной разработки»

А вы как бы ответили на этот вопрос?
Пишите в комментариях 💬

Proglib Academy #оффер_мечты

🤔 Классический разгон про выбор языка. Вроде и правда, но есть нюансы.

Главное — не прыгать по языкам без цели и не верить в сказки про «выучишь X и сразу же 500к в месяц»

Proglib Academy #развлекалово