Объясни как пятилетке: инкапсуляция в ООП

Это как твоя игрушка-собачка на батарейках 🐶
Ты нажал на кнопку — она лает и прыгает.

Ты не видишь, как она это делает внутри.
Ты просто играешь — и всё работает.

Вот это и есть инкапсуляция:
🚫 Не трогайте внутренности
✅ Пользуйтесь снаружи

Свои версии пишите в комментах 👇

Proglib Academy #междусобойчик

🏗 Архитектурное ревью: как не утонуть в хаосе большого проекта

Вы работаете над зрелым продуктом, где десятки команд, множество сервисов и решений. Всё взаимосвязано, и любая ошибка дорого обходится. Значит, без архитектурного ревью — никуда.

➡️ В статье

📍 Когда приходит время для архитектурного ревью
📍 Какие вопросы стоит задавать, чтобы не собирать техдолг
📍 Как избежать дублирования и держать архитектуру под контролем
📍 Что помогает масштабировать решения и соблюдать стратегию
📍 Почему метрики и наблюдаемость — часть архитектуры, а не бонус

🔗 Читать на Proglib

Proglib Academy #буст

📊 Как СУБД на самом деле выполняет SQL-запрос

Когда Вы пишете SQL-запрос, может показаться, что всё выполняется сверху вниз — SELECT, FROM, WHERE…
Но это не так. Под капотом запрос исполняется в совершенно другом порядке:

FROM — сначала выбирается основная таблица

JOIN — затем к ней присоединяются другие таблицы

ON — указывается, как именно таблицы связываются

WHERE — происходит фильтрация строк до группировки

GROUP BY — строки группируются по указанному полю

HAVING — фильтрация уже сгруппированных данных

SELECT — выбираются нужные столбцы

ORDER BY — сортировка результата

LIMIT — ограничение количества строк

Обратите внимание: оператор SELECT выполняется почти в самом конце, а WHERE работает до GROUP BY. Именно поэтому нельзя ссылаться в SELECT на столбцы, которых нет в GROUP BY или агрегатах.

🔵 Собрали полезные материалы для старта в целый курс → «Основы IT для непрограммистов»

Proglib Academy #буст

🎓 Старт в Data Science: разбор стажировки для начинающего аналитика

Лаборатория Касперского ищет стажёра Data Scientist без опыта — идеальный шанс войти в ML и не перегореть. Разбираем, что вам пригодится:

1️⃣ Уверенный Python
▫️ Понимание базовых библиотек: pandas, numpy, matplotlib, sklearn, PyTorch.
▫️ Умение работать с данными, строить графики, обрабатывать текст.

2️⃣ Работа с БД и SQL
▫️ Знание SQL и NoSQL: SELECT, JOIN, базовые запросы.
▫️ Умение получать и обрабатывать данные.

3️⃣ Навыки разметки и автоматизации
▫️ Готовность вручную размечать данные и строить пайплайны.
▫️ Настройка prompt-инструкций и генерация датасетов.

4️⃣ Работа с текстом
▫️ Обработка текстов, знание метрик и моделей NLP.
▫️ Подготовка презентаций, объяснение результатов простыми словами.

➡️ Что будет плюсом:
— Языковая грамотность и английский не ниже B1.
— Знание других языков — большой бонус.
— Аналитический склад ума, усидчивость и внимание к деталям.

Идеальный вариант, если вы хотите попасть в AI-разработку с фокусом на тексты, метрики и масштабируемые ML-решения.

📎 Вакансия на hh: Data Scientist стажёр

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

Proglib Academy #оффер_мечты

🔥 Фриланс, стартап, корпорация — где фронтенд живёт лучше всего

Вы хотите стабильную карьеру, интересные задачи и развитие. Но куда податься фронтендеру?

1️⃣ Фриланс

Свобода, проекты на выбор, возможен хороший доход
— Нестабильность, поиск клиентов, много рутины помимо кода

2️⃣ Стартап

Быстрый рост, реальное влияние, всегда есть что улучшать
— Хаос, переработки, риски — завтра проекта может не быть

3️⃣ Корпорация

Белая зп, соцпакет, учёба, карьерные лестницы
— Бюрократия, фиксированные роли, часто скучные задачи

➡️ Что выбрать:
— Хотите максимум гибкости и не боитесь нестабильности — фриланс
— Мечтаете влиять и быстро расти — стартап
— Нужна стабильность и системный рост — корпорация

👉 Главное — понимать, куда вы хотите прийти, а не только где вы сейчас. Карьеру строят, а не находят.

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

Proglib Academy #оффер_мечты

🟥 SHA-256: сайт, который покажет, как работает хеш

Пока вы просто вызываете hashlib.sha256(), есть сайт, который показывает, что реально происходит под капотом.

На сайте визуальный разбор алгоритма SHA-256

➡️ Прямо по шагам:
• как разбиваются данные на блоки
• как добавляется паддинг
• какие логические операции гоняются внутри
• и как из строки получается тот самый хеш

Да, это просто сайт. Но он делает то, что учебники игнорируют — показывает весь процесс хеширования глазами машины.

📎 Проверьте сами

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

Proglib Academy #буст

Что выведет код?

👍 — 1
👾 — 0
🌚 — 2
😄 — Error

Proglib Academy #междусобойчик

ℹ️ Что происходит с ML-моделью после релиза — и почему это не конец, а только начало

Новички в ML часто думают: модель обучена, метрика хорошая, гипотеза сработала — дело сделано. На практике именно после деплоя начинаются реальные проблемы.

➡️ Что внутри статьи:

— Что такое data drift и concept drift, и как они ломают даже «хорошую» модель
— Почему стабильная метрика важнее красивой точности на тесте
— Как устроить постоянный A/B-тест, чтобы не жить в догадках
— Что делать, если модель перестала работать — чеклист действий
— Как строить систему алертов, чтобы не просыпаться в 3 ночи

Если вы учите ML — читайте.

Proglib Academy #буст