📊 Задача по Data Science

На графике выше показано, как оценки отелей зависят от типа путешественника. Выберите ответ, который лучше всего описывает график

🌚— Выбросов нет

👍 — Типы Business и Families имеют наибольшее распределение оценок, поэтому у них есть выбросы

🔥 — У трех типов из пяти есть выбросы

🙏 — Выброс есть только у типа Solo

Смогли отгадать?
Ставьте эмодзи правильного ответа 👇

Proglib Academy #междусобойчик

💪 Прокачай Power BI: создаем bullet-chart для наглядного сравнения данных

🎯 Устали от вопросов типа «Ну и что это значит для бизнеса?» после презентации отчетов?

Bullet-chart — мощный инструмент, который сразу показывает, насколько фактические показатели соответствуют целевым. В этой статье разберем, как правильно читать такой график и шаг за шагом создадим его в Power BI.

Готовы визуализировать данные так, чтобы они говорили сами за себя?

🔗 Тогда поехали, ссылка на статью: https://proglib.io/sh/hcrRdAuqT5

Библиотека дата-сайентиста

🧐 Разбираемся: FAANG — не мечта, а капкан

Раньше работа в Google или Meta казалась вершиной айтишной карьеры. Сейчас — всё чаще звучат слова «стресс», «сокращения», «выгорание».

➡️ В статье разбираем

— Почему бывшие сотрудники бегут из FAANG
— Как изменилась культура внутри Big Tech
— Где теперь искать стабильность и уважение
— Реальные комментарии от действующих инженеров
— И что на самом деле стоит за блестящей обёрткой FAANG

Если вы всё ещё решаете LeetCode ради «заветной должности» — обязательно прочитайте нашу статью.

📎 Ссылка

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

👨🏻‍💻 Исследование IT-аудитории Proglib 2025: зарплаты, технологии, профессии

Кто такой современный разработчик в 2025 году? Актуальное исследование портрета IT-специалистов: зарплаты, технологии, специализации и демография разработчиков.

➡️ Вся статистика и детали — здесь

Библиотека программиста #свежак

🐍 Работаем с числами в Python — на изи

.round() — округляет число
round(3.14159, 2) → 3.14

// — целочисленное деление
7 // 2 → 3

% — остаток от деления
7 % 2 → 1

** — возведение в степень
2 ** 3 → 8

🔥 Минимум усилий — максимум пользы.

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

А какой из этих операторов вы юзаете чаще всего?
Пишите в комменты 👇

Proglib Academy #буст

👍 Оффтоп-дайджест: фильмы про математику, которые реально цепляют

Не всё ж в коде копаться — иногда можно и кино про числа глянуть. Вот подборка, которая зайдёт и гуманитарию, и задроту по алгебре:

1️⃣ A Beautiful Mind / Игры разума
История Джона Нэша — гения и шизофреника. Головоломка на два часа, после которой по-другому смотришь на ментальное здоровье.

2️⃣ The Imitation Game / Игра в имитацию
Алан Тьюринг ломает нацистские коды и при этом борется с системой. Шахматы с Энигмой и драмой.

3️⃣ Good Will Hunting / Умница Уилл Хантинг
Парень с улицы решает задачи MIT, которые профессора не могут. Про потенциал, который можно просрать, если не поймать момент.

4️⃣ Proof / Доказательство
Дочь математика-гения пытается доказать (буквально) его наследие — и своё. Математика как метафора доверия.

5️⃣ Человек, который познал бесконечность
История Рамануджана — индийского самоучки, который взял и ворвался в Кембридж со своими формулами.

Смотрели какой-нибудь?
Пишите в комменты👇

Proglib Academy #развлекалово

⚡️Команда дня: forEach + index

Если только начинаете учить циклы в JS, то забудьте про for (let i = 0...) — вот как делают нормальные ребята:

const fruits = ["apple", "banana", "cherry"];

fruits.forEach((fruit, index) => {
  console.log(index, fruit);
});

⚙️ Что делает:
— Проходит по каждому элементу массива
— Даёт сразу и значение, и индекс
— Не нужно вручную писать i++ или лезть в fruits[i]

📌 Полезно для:
— Быстрой отладки
— Вывода списков в UI
— Упрощения логики без лишнего шума

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

Proglib Academy #буст

💵💻🌍 Как выйти на валютную удаленку и зарабатывать больше

Работа на зарубежные компании кажется идеальным вариантом: высокий доход, финансовая стабильность, свободный график.

Но реально ли получить такую работу, если ты живешь в другой стране и какие подводные камни мы разобрали в первой части статьи.

Что вы узнаете:

🔘 Плюсы и минусы работы на иностранные компании

🔘 Ключевые требования к кандидатам

🔘 Сложности, с которыми можно столкнуться

Если давно задумывались о переходе на валютную удаленку, но не знали, с чего начать — этот гайд для вас 🔗

❓ Как вы учите английский для работы в IT

Подписчик спросил:

«Я джун-разработчик, работаю с иностранной документацией и тасками. Уровень английского вроде норм, но боюсь говорить, стесняюсь писать заказчику.
Хочу начать учиться системно, но глаза разбегаются: курсы, сериалы, подкасты, чат с ИИ, разговорники...
Что реально помогает подтянуть английский именно для IT?»

А теперь слово вам:
— Какой уровень у вас сейчас?
— Что помогло перестать бояться говорить/писать?
— Какие курсы, подходы, привычки реально сработали?

Пусть этот пост станет копилкой реальных рабочих методов для тех, кто хочет читать доки без слез, писать в Slack без тревоги и общаться на созвонах без паники.

Делитесь опытом в комментариях 👇

Proglib Academy #междусобойчик

🛠 Инструментарий: как учить алгоритмы без боли

Сколько раз вы пытались понять, как работает тот или иной алгоритм, но всё упиралось в скучные схемы и абстрактные объяснения. Мы нашли решение, которое действительно работает.

Visualgo — это интерактивный тренажёр, который оживляет алгоритмы прямо у вас на экране.

➡️ Что внутри:

— Наглядные визуализации (стек, очередь, деревья, графы — всё в анимации)

— Простые объяснения, которые легко воспринимаются даже без базы

— Пошаговый режим и возможность менять входные данные

— Примеры кода и реальные применения

— И самое приятное: никакой регистрации и абсолютно бесплатно

📎 Ссылка на инструмент

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

Proglib Academy #буст

🦊 Альтернативы Firefox: обзор 4 лучших форков для тех, кто разочаровался в Mozilla

Приватность, скорость, расширенные функции — что выбрать? Разбираем популярные форки браузеров и их преимущества.

Что в статье:

✔️ Обзор самых популярных форков браузеров

✔️ Их ключевые фишки, плюсы и минусы

✔️ Как выбрать оптимальный вариант под ваши задачи

Браузер — это не просто окно в интернет, а инструмент, который должен соответствовать вашим требованиям. Делитесь своим опытом в комментариях! 🚀

Прочитать подробнее статью 🔗

🐸 Библиотека тестировщика

♾ 17 формул, которые изменили мир

Математика в действии — как уравнения, придуманные века назад, сегодня управляют интернетом, медициной, космосом и вашими финансами.

➡️ Что внутри статьи:
— Как египтяне строили пирамиды с помощью математики
— Почему Wi-Fi и JPEG невозможны без преобразования Фурье
— Что объединяет кота Шредингера и квантовые компьютеры
— Как формула Гаусса управляет фондовыми рынками
— И при чём тут Джеймс Гарфилд и i² = –1

🔗 Читайте статью

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

Proglib Academy

📊 Как работают рекомендательные алгоритмы

На схеме выше — классическая архитектура рекомендательной системы в соцсетях. Именно так ваш фид наполняется постами, видео и мемами. Разберём, как это устроено.

➡️ Prediction pipeline — «мозг» рекомендаций

▪️ Retrieval service — быстро отбирает кандидатов из всех возможных постов (например, 1000 из миллиона).

▪️ Ranking service — сортирует эти посты с помощью ML-модели: кто больше подходит именно вам.

▪️ Re-ranking service — может вмешаться для исправления скучных подборок: добавит разнообразия, новизны, соблюдёт правила платформы.

Итог: на выходе вы получаете топ-k постов, которые с большей вероятностью зацепят.

⭐ Data preparation pipeline — топливо для модели

▪️ Data store — логирует всё: клики, просмотры, лайки.

▪️ Batch/Online feature computation — превращает данные в признаки: активность, темы, тип контента.

▪️ Feature store — хранилище этих признаков, из которого черпает ML-модель при ранжировании.

⚡️ Всё работает в реальном времени, обновляется каждую секунду. Без этой инфраструктуры не было бы «Рекомендовано».

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

Proglib Academy #буст

💻🧩 Когда HR требует LeetCode Hard: почему компании стреляют себе в ногу

Когда твоя компания не Google, но хочет отбирать кандидатов как Google — получается дорогой фейл и текучка талантов. Разбираемся в трендах IT-рекрутинга, которые выглядят как выстрел в ногу.

➡️ Читать статью

🐸 Библиотека программиста