🧠Чему вы бы хотели научиться?

Расскажите нам о ваших пожеланиях: какие навыки вы хотели бы прокачать в ближайшее время или какую профессию хотели бы приобрести?

За прохождение опроса вы получите промокод на скидку 15% на все наши курсы до конца 2024 года.

👉Опрос по ссылке👈

Подборка лучших статей «Библиотеки программиста» за ноябрь: сохраняй в заметки, чтобы не пропустить #самыйсок

🔈16+ лучших нейронок для синтеза речи
🐍🎨 Генерация красивых QR-кодов с помощью Python
🔢 Как научиться решать сложные задачи
🤖📜 Искусственный интеллект: краткая история
🏆 Самые популярные языки программирования 2023
🐍 5 задач для подготовки к собеседованию по Python

📁💡Где программисту взять идеи для портфолио

Портфолио — это классный способ впечатлить работодателей. Поэтому оно должно состоять не только из интересных проектов, но и отражать весь стек технологий, которым вы обладаете. Однако у большинства айтишников портфолио состоит из похожих проектов, которыми мало кого можно впечатлить. Под катом разбираемся, как собрать классное портфолио, а главное — где взять интересные идеи для пет-проектов.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

❓ Пройди тест на знание алгоритмов и структур данных

Давай проверим, насколько хорошо ты разбираешься в алгоритмах, и не пора ли подтянуть знания. Всего 10 несложных вопросов 😉

https://proglib.io/w/074ab290

🙌 Делимся вебинарами, которые прошли у нас в этом году:

🔹Стратегии трудоустройства в международную IT-компанию
Специалисты BigTech компаний рассказывали о своем опыте трудоустройства. Делились советами по поиску вакансий, составлению резюме и прохождению технических собеседований.

🔹Какие знания в области математики требуются специалистам в Machine Learning и Data Science?
Сооснователь и CPO Wale рассказывал о своем карьерном пути, о том как развивать математическое мышление и как улучшать качество продукта с помощью математических методов.

🔹Разбор задач из интервью в российские и международные компании на позицию Data Science
Разбирали задачи с реальных интервью в российские и международные компании. Практиковались в решении задач. Учились тестировать статистические гипотезы для A/B тестов.

🔹Очередь с приоритетом из курса «Алгоритмы и структуры данных»
Преподаватель курса «Алгоритмы и структуры данных» рассказывал, какие бывают алгоритмы, что такое двоичная куча, глубина кучи, индексация и тд.

🔹Краткое введение в A/B тестирование и его применение в Data Science Рассказывали об основных методах A/B тестирования и их применении на реальных примерах финтех продуктов.

🔹NP-трудные задачи: почему их плохо решают
Рассматривали примеры NP-трудных задач и задачи, связанные с числами Рамсея. Узнали как перейти от постановки задач к программированию, и найти минимальный размер множества для их оценки.

🔹Графы: алгоритмы и структуры данных на Python
Как графы представляются в коде, что такое топологическая сортировка и где она бывает полезна.

🔹Собеседование на разработчика: разбор задач и ошибок
Рассказывали, как проходить технические собеседования. Разбирали распространенные ошибки в коде, а также как правильно подходить к задачам, тестировать решения и избегать распространенных заблуждений на собеседованиях.

👉 А если вы хотите еще больше полезного контента, переходите на сайт – https://proglib.io/w/ba3afbf5

Там можно получить записи ранних вебинаров, а также бесплатно начать любой из курсов!

✏️Шпаргалка по основам машинного обучения с формулами и графиками

В шпаргалке собраны:
▫️основные алгоритмы (от линейной регрессии до нейросетей);
▫️метрики;
▫️способы валидации и регуляризации;
▫️базовые понятия из теории вероятностей и комбинаторики;
▫️матричные операции.

Всё на 16 страницах. Подойдёт, чтобы освежить память перед собеседованием.

🔗Шпаргалка находится по этой ссылке