Часто корпоративы превращаются в скучную обязаловку. Но это легко исправить: достаточно заранее продумать сценарий и детали.
Разобрали пять простых шагов, которые помогут сделать праздник интересным для всех.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱4
⏰ Осталось 48 часов!
Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября.
⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным.
👉 Забрать место
Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября.
⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным.
👉 Забрать место
🥱4
👨💻 Нужен ли разработчику сайт-визитка или это лишнее
Сейчас у каждого есть GitHub, LinkedIn, Telegram и куча других платформ.
Казалось бы — зачем ещё и свой сайт-портфолио?
Давайте разберёмся.
✅ Аргументы за сайт-визитку
• Контроль над брендом — соцсети меняются, сайты блокируют, а домен и сервер — ваша территория.
• Выделяетесь среди резюме — вместо унылого PDF можно показать проекты, интерактивные демки, блог.
• SEO и видимость — вас могут найти рекрутеры или клиенты через поиск.
• Тренировка навыков — сайт сам по себе демонстрирует, что вы умеете в верстку, дизайн, деплой и инфраструктуру.
❌ Аргументы против или «пустая трата времени»
• Все и так смотрят GitHub/LinkedIn — работодателям важнее код и опыт, а не красивый лендинг.
• Поддерживать сложно — технологии быстро устаревают, сайт превращается в «заброшенный музей».
• Не решает ключевых задач — оффер дадут не за HTML-визитку, а за навыки и проекты.
• Время лучше потратить на реальные пет-проекты или open-source.
💬 Что думаете вы? Может у вас есть визитки? Скидывайте в комменты 👇
🐸 Библиотека шарписта
#междусобойчик
Сейчас у каждого есть GitHub, LinkedIn, Telegram и куча других платформ.
Казалось бы — зачем ещё и свой сайт-портфолио?
Давайте разберёмся.
✅ Аргументы за сайт-визитку
• Контроль над брендом — соцсети меняются, сайты блокируют, а домен и сервер — ваша территория.
• Выделяетесь среди резюме — вместо унылого PDF можно показать проекты, интерактивные демки, блог.
• SEO и видимость — вас могут найти рекрутеры или клиенты через поиск.
• Тренировка навыков — сайт сам по себе демонстрирует, что вы умеете в верстку, дизайн, деплой и инфраструктуру.
❌ Аргументы против или «пустая трата времени»
• Все и так смотрят GitHub/LinkedIn — работодателям важнее код и опыт, а не красивый лендинг.
• Поддерживать сложно — технологии быстро устаревают, сайт превращается в «заброшенный музей».
• Не решает ключевых задач — оффер дадут не за HTML-визитку, а за навыки и проекты.
• Время лучше потратить на реальные пет-проекты или open-source.
💬 Что думаете вы? Может у вас есть визитки? Скидывайте в комменты 👇
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍1
🤓 «Сначала выучу Python идеально, а потом пойду в ML»
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
🥱3