👨‍💻 Fullstack pythonchi uchun emasmi?

Dastlab hamma narsani Django’da hal qilardim.
MVT + Jinja menga zo‘r ko‘ringandi: backend ham, frontend ham bitta joyda, tez yozilar edi. Lekin loyiha kattalashgani sari muammolar boshlandi:

* UI har safar reload bo‘lib ishlaydi,
* static fayllar bilan ovorabop,
* form validation foydalanuvchiga yoqmaydi,
* jquery, mobile flex ....
* etc ...

bir so‘z bilan aytganda, “modern” his qildirmaydi. (template)

Shunda o‘yladim: “React’ni o‘rganib ko‘ray”:

* useState, useEffect, hook’lar,
* chalkash folder strukturasi…
* Python background’dan kelgan odam uchun birinchi zarba shunday bo‘larkan.
* Har narsaga library qidirish, oddiy CRUD uchun ham ko‘p boilerplate yozish.
Kuchli, lekin sabr va vaqt ko‘p ketar ekan ...

Keyin Vue 3 ni sinab ko‘rdim.
Ochig‘i, ancha yoqib qoldi)

* script setup oddiy, toza
* router va store (Pinia) allaqachon tayyor
* HTML, CSS, JS bir joyda – ko‘zga oson tushadi
frontendni qisqa vaqtda tezroq o'rganib olish mumkin.

🚀 Xulosam:
Agar Python dev tezroq fullstack bo‘lishni istasak, Vue 3 yaxshi start bo‘lishi mumkin deb uylayman. React ham albatta kuchli, lekin sabr, vaqt va tajriba talab qiladi. (Django + Jinja esa kichik loyihalarda qolgan ma’qul)

Fikrlar bo'lsa👇

» @davron_coder

Hurmatli junior dasturchilar, agar siz AI o‘rganishni endi boshlayotgan bo‘lsangiz, bugundan boshlab quyidagilarni o‘rganishga vaqt ajratsangiz, keyinchalik o‘zingizga rahmat aytasiz:

1. Python + Data Structures & Algorithms
Nega: Bu — AI’da hamma narsa qurilgan til va mantiq; buni bilmasangiz, boshqa joylarda qiynalasiz.

2. Math for ML (Linear Algebra, Probability, Stats)
Nega: Agar matematikani tushunmasangiz, AI modellari qanday ishlashini yoki ularni qanday yaxshilashni ham tushunolmaysiz.

3. Machine Learning (Classic Algorithms)
Nega: Har qanday AI roli sizdan ML asoslarini bilishingizni kutadi, hatto keyinchalik faqat LLM’lar bilan ishlasangiz ham.

4. Deep Learning & Neural Networks
Nega: Bu — hozirgi “AI”ning yuragi, Computer Vision-dan tortib LLM’larga qadar hammasi shunga asoslangan.

5. LLMs (Large Language Models)
Nega: LLM’lar ChatGPT, Claude, Gemini va aksariyat yangi AI mahsulotlarini quvvatlantiradi, bu sohaning ilg‘or qismi.

6. Prompt Engineering
Nega: LLM’lar bilan “gaplashishni” o‘rganish sizga 99% foydalanuvchilarga qaraganda ancha aniq va yaxshi natijalar beradi.

7. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Nega: Ma’lumotlaringizdan savollarga javob bera oladigan chatbot va yordamchilar yaratish — AI kelajagi.

8. AI Agents & Agentic Workflows
Nega: Haqiqiy dunyoda AI siz uchun ish qiladigan botlar jamoasi bo‘ladi, faqat bitta javob beradigan emas.

9. Data Engineering Basics
Nega: AI pipeline’ining 90% qismi ma’lumotlarni yig‘ish, tozalash va boshqarishga sarflanadi.

10. MLOps (Model Deployment & Monitoring)
Nega: Modellarni ishlab chiqish — boshlanishi, ularni ishlashini kuzatish esa haqiqiy qiymat yaratishdir.

11. Cloud Fundamentals (AWS, GCP, Azure)
Nega: Aksariyat AI loyihalari cloud’da ishlaydi; ularni qanday joylashtirish, masshtablash va kuzatishni bilish kerak.

12. Model Evaluation & Debugging
Nega: Faqat o‘lchab va muammolarni topib tuzatganingizdagina modellaringizni yaxshilashingiz mumkin.

13. Building AI APIs & Tools
Nega: Har bir jamoa mahsulotiga “AI funksiyalari” qo‘shishni xohlaydi, API yaratishni o‘rganing.

14. Reading AI Papers & Blogs (Stay Updated)
Nega: Bu soha har oy yangilanadi. Google, Meta, OpenAI va boshqalardan eng so‘nggi yangiliklarni kuzatishni o‘rganing.

Bir vaqtning o‘zida bitta mavzuga e’tibor qarating.
Erta boshlaganingiz uchun keyin o‘zingizga rahmat aytasiz, ko‘pchilik hatto birinchi qadamni ham qo‘ymaydi.

Muallif: Kartikey Kumar

PS: Original manbada faqat juniorlar uchun deyilibdi. Lekin bu bilimlarni o'rganish faqat juniorlar uchun emas balki hamma darajadagi dasturchilar uchun juda foydali bo'ladi. ✅

@Otabek_Kholmirzaev

🚖 Real Time Database tanlash 🚀

1 mln haydovchi va 10 mln foydalanuvchini qo‘llab-quvvatlaydigan tizim qanday ishlashini ko‘rishni xohlaysizmi?
Haydovchilarni real vaqtda kuzatish, zakaz taklif qilish, radius bo‘yicha qidirish va GeoHash yordamida tezkor qidiruv – bularning barchasini ushbu videoda ko‘rib chiqamiz.

📌 Video davomida:
• Yozish va o‘qish operatsiyalarining bosim hisob-kitobi
• Qaysi database texnologiyasi mos kelishi mumkinligi
• Redis optimizatsiyasi va indexing
• Benchmark test qilish

🎥 To‘liq videoni bu yerdan ko‘ring: 👉 https://www.youtube.com/watch?v=1tAClL-YrvQ

System Design intervyularidagi klassik savol

more: 👈