💸👨💻 Тебе повезло, ты богатый айтишник
Как показали результаты нашего исследования, даже с профильным образованием найти первую работу в ИТ бывает нелегко. Большинству свитчеров первый оффер дается еще сложнее: огромный объем необходимых знаний и навыков нужно получить как можно быстрее.
Многие учатся (самостоятельно или на курсах) без отрыва от основной работы. Самые отчаянные войтивайтишники бросают работу и начинают учиться, живя на скромные сбережения. Герой этой истории, фронтендер Олег, начинал именно так. Под катом — его история.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
Как показали результаты нашего исследования, даже с профильным образованием найти первую работу в ИТ бывает нелегко. Большинству свитчеров первый оффер дается еще сложнее: огромный объем необходимых знаний и навыков нужно получить как можно быстрее.
Многие учатся (самостоятельно или на курсах) без отрыва от основной работы. Самые отчаянные войтивайтишники бросают работу и начинают учиться, живя на скромные сбережения. Герой этой истории, фронтендер Олег, начинал именно так. Под катом — его история.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
Nvidia предоставила доступ к бесплатным обучающим курсам по нейросетям и моделям, полезным для понимания работы ИИ
• Введение в искусственный интеллект в центре обработки данных: что такое ИИ, примеры использования, машинное обучение, глубокое обучение, фреймворки глубокого обучения
• Генеративный искусственный интеллект: курс познакомит с концепциями генеративного искусственного интеллекта, приложениями, а также с проблемами и возможностями в этой захватывающей области
• Создание «мозга» за 10 минут: биологические и психологические причины создания первых в мире нейронных сетей
• Mastering Recommender Systems: курс предназначен для специалистов по обработке данных, инженеров по машинному обучению и всех, кто заинтересован в освоении рекомендательных систем и участии в конкурсах по Data Science
• Расширьте свой LLM, используя RAG: объяснит базовые понятия по генерации с дополненной выборкой
• Building RAG Agents with LLMs: курс про масштабируемые стратегии развёртывания для LLM и векторные базы данных
• Введение в искусственный интеллект в центре обработки данных: что такое ИИ, примеры использования, машинное обучение, глубокое обучение, фреймворки глубокого обучения
• Генеративный искусственный интеллект: курс познакомит с концепциями генеративного искусственного интеллекта, приложениями, а также с проблемами и возможностями в этой захватывающей области
• Создание «мозга» за 10 минут: биологические и психологические причины создания первых в мире нейронных сетей
• Mastering Recommender Systems: курс предназначен для специалистов по обработке данных, инженеров по машинному обучению и всех, кто заинтересован в освоении рекомендательных систем и участии в конкурсах по Data Science
• Расширьте свой LLM, используя RAG: объяснит базовые понятия по генерации с дополненной выборкой
• Building RAG Agents with LLMs: курс про масштабируемые стратегии развёртывания для LLM и векторные базы данных
👍4
❓ 20+ вопросов, которые стоит задать на собеседовании в стартап
Узнайте, на что обратить внимание, чтобы найти стартап, который не только «выстрелит», но и даст вам возможность вырасти как специалисту.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
Узнайте, на что обратить внимание, чтобы найти стартап, который не только «выстрелит», но и даст вам возможность вырасти как специалисту.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
👍1
#дайджест #PythonInternship
Подборка стажировок недели для Python разработчиков
▪️Стажер-разработчик Python, Платформа, Хранение и обработка данных
Офис (Москва), Ozon
Подробнее
▪️Стажер-разработчик Python
Офис (Москва), START
Подробнее
▪️Intern Web Developer (Python)
Офис (Санкт-Петербург), Lesta Games
Подробнее
▪️Стажер-программист Python (CV)
Офис (Казань), OptimumPrice
Подробнее
▪️Python backend developer (junior/intern)
Офис (Елабуга), Алабуга
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
Подборка стажировок недели для Python разработчиков
▪️Стажер-разработчик Python, Платформа, Хранение и обработка данных
Офис (Москва), Ozon
Подробнее
▪️Стажер-разработчик Python
Офис (Москва), START
Подробнее
▪️Intern Web Developer (Python)
Офис (Санкт-Петербург), Lesta Games
Подробнее
▪️Стажер-программист Python (CV)
Офис (Казань), OptimumPrice
Подробнее
▪️Python backend developer (junior/intern)
Офис (Елабуга), Алабуга
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
hh.ru
Вакансия Стажер-разработчик Python, Платформа, Хранение и обработка данных в Москве, работа в компании Ozon Информационные технологии…
Зарплата: не указана. Москва. Требуемый опыт: не требуется. Стажировка. Дата публикации: 27.03.2024.
❤2
🚩 Математика для Data Science – 19 490 рублей (вместо 29 990 рублей)
На курсе вы получите все необходимые знания для старта карьеры в DS или аналитике. Отлично подходит для поступления в ШАД.
🚩 Алгоритмы и структуры данных – 23 390 рублей (вместо 35 990 рублей)
Курс, который поможем вам трудоустроиться в классную компанию, потому что вы с легкостью будете проходить алгоритмические собеседования.
♦️ Архитектуры и шаблоны проектирования – 9 740 рублей (вместо 14 990 рублей)
Курс для уже опытных разработчиков, который поможет вам выйти на новый уровень в разработке ПО.
♦️ Основы программирования на Python – 12 990 рублей (вместо 19 990 рублей)
Освоите знания для старта карьеры и научитесь программировать на одном из самых востребованных языков программирвоания.
♦️ Базовые модели ML и приложения – 3 240 рублей (вместо 4 990 рублей)
Познакомит с основными моделями машинного обучения, заложите основу для дальнейшего изучения более сложных нейронных сетей
🙌 Выбирайте курс, оставляйте заявку и менеджер вас проконсультирует – https://proglib.io/w/b840e713
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚 Подборка бесплатных книг по Python
◽Python Crash Course, 2nd Edition: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming (2019)
Книга начинает с базовых концепций, таких как переменные, классы, циклы и т.д., а продолжает лучшими практиками написания кода.
◽Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming, 2nd Edition (2022)
Автор Лучано Рамальо проведёт вас по основным функциям языка Python и библиотекам и покажет, как сделать код короче, быстрее и более читабельным.
◽Automate the Boring Stuff with Python, 2nd Edition: Practical Programming for Total Beginners (2020)
Книга позиционируется как практическое руководство для начинающих.
◽Classic Computer Science Problems in Python (2019)
В книге представлены десятки задач программирования от простых до очень сложных.
◽Math Adventures with Python (2019)
Рассказывает, как визуализировать решение ряда математических задач.
◽Architecture Patterns with Python
Каждый паттерн проиллюстрирован конкретными примерами на Python.
◽Python Crash Course, 2nd Edition: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming (2019)
Книга начинает с базовых концепций, таких как переменные, классы, циклы и т.д., а продолжает лучшими практиками написания кода.
◽Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming, 2nd Edition (2022)
Автор Лучано Рамальо проведёт вас по основным функциям языка Python и библиотекам и покажет, как сделать код короче, быстрее и более читабельным.
◽Automate the Boring Stuff with Python, 2nd Edition: Practical Programming for Total Beginners (2020)
Книга позиционируется как практическое руководство для начинающих.
◽Classic Computer Science Problems in Python (2019)
В книге представлены десятки задач программирования от простых до очень сложных.
◽Math Adventures with Python (2019)
Рассказывает, как визуализировать решение ряда математических задач.
◽Architecture Patterns with Python
Каждый паттерн проиллюстрирован конкретными примерами на Python.
❤1
Как решить 1000 задач на Leetcode за 300 дней?
Mansi Agarwal автор контента на площадке Favtutor, поделилась своим опытом решения большого объёма задачек на Leetcode (онлайн-платформе с алгоритмическими задачами по программированию).
Решить более 1000 вопросов — задача не из лёгких. Через некоторое время вам может стать скучно, и вы начнёте отвлекаться на новые области. Однако достижение цели требует времени и усилий.
Мэнси даёт развёрнутые советы по выполнению такой масштабной задачи:
— Погружайтесь в тему
— Составляйте и отслеживайте ежедневные списки целей
— Разбирайте каверзные вопросы
— Придерживайтесь того, что работает
В статье можно найти и ошибки, которые поджидали автора на этом пути, а также полезные инструменты, помогавшие выполнять задачи.
👉 Читать статью (английский)
👉 Читать перевод
Mansi Agarwal автор контента на площадке Favtutor, поделилась своим опытом решения большого объёма задачек на Leetcode (онлайн-платформе с алгоритмическими задачами по программированию).
Решить более 1000 вопросов — задача не из лёгких. Через некоторое время вам может стать скучно, и вы начнёте отвлекаться на новые области. Однако достижение цели требует времени и усилий.
Мэнси даёт развёрнутые советы по выполнению такой масштабной задачи:
— Погружайтесь в тему
— Составляйте и отслеживайте ежедневные списки целей
— Разбирайте каверзные вопросы
— Придерживайтесь того, что работает
В статье можно найти и ошибки, которые поджидали автора на этом пути, а также полезные инструменты, помогавшие выполнять задачи.
👉 Читать статью (английский)
👉 Читать перевод
👍2
Forwarded from Библиотека нейросетей | ChatGPT, Midjourney, DeepSeek, Sora
Умение быстро находить решения сложных задач — один из самых важных навыков разработчика. Но найти по-настоящему полезную информацию в лавинообразном потоке SEO-оптимизированного контента бывает нелегко. На помощь придут ИИ-поисковики: они могут отыскать ответ на самый размытый запрос, а при необходимости — сгенерируют собственное решение.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Как новичкам не забросить изучение IT
Несколько советов, которые помогут пройти сложный путь обучения IT-профессиям и устроиться на новую работу. А также разбор типичных проблем, с которыми сталкиваются многие люди, начинающие путь в познании IT.
👉 Читать статью
Несколько советов, которые помогут пройти сложный путь обучения IT-профессиям и устроиться на новую работу. А также разбор типичных проблем, с которыми сталкиваются многие люди, начинающие путь в познании IT.
👉 Читать статью
👍4
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД
Условие: В корзине лежит m чёрных шаров и n красных. Мы достаём из корзины случайный шар и, если он чёрный, то заменяем его на красный, а если он красный, то кладём его обратно. Найдите математическое ожидание числа красных шаров в корзине после k итераций этой процедуры.
Решение: Обозначим количество красных шаров в корзине после k итераций как x. Нужно найти математическое ожидание величины x.
✍️ Поскольку мы кладём шар обратно в корзину, если он красный, то x = n + y, где y — количество чёрных шаров, которые стали красными после k итераций.
Пронумеруем чёрные шары. Для каждого j-го чёрного шара введём случайную величину I-джитое 1️⃣, которая будет индикатором того, что j-й чёрный шар стал красным после k итераций. Эта случайная величина равна единице, если шар поменял цвет, и нулю, если не поменял. Следовательно, сумма 2️⃣ таких величин будет равна количеству поменявших цвет шаров, которое мы выше обозначили как y. Получаем формулы 3️⃣ и 4️⃣. Вспомним, что матожидание — это сумма произведений вида «значение × вероятность этого значения». В нашем случае значений всего два: 1 и 0.
Получилась сумма вероятностей того, что j-й чёрный шар поменял цвет. Посчитаем эту вероятность. Нам будет удобнее перейти к отрицанию 5️⃣.
Чему равна вероятность, стоящая после знака минус? У нас есть k попыток вытащить шар. Поскольку попытки независимые, то вероятность после знака минус будет равна некоторому выражению в k-й степени — произведению вероятностей того, что при каждой попытке мы не вытащили данный шар.
Какова вероятность не вытащить шар в каждой конкретной попытке? Это будет дробь, в знаменателе — общее число шаров m + n. Мы должны были вытащить какой-либо шар кроме j-го. Вариантов так сделать — m + n – 1. Это выражение и будет в числителе 6️⃣.
Вычисляем искомое ожидание:
7️⃣ Все вероятности, стоящие справа под знаком суммы, — одинаковые. Поэтому сумма будет равна количеству чёрных шаров m, умноженному на вероятность, что конкретный шар поменял цвет.
Затем остаются 8️⃣ и 9️⃣
Условие: В корзине лежит m чёрных шаров и n красных. Мы достаём из корзины случайный шар и, если он чёрный, то заменяем его на красный, а если он красный, то кладём его обратно. Найдите математическое ожидание числа красных шаров в корзине после k итераций этой процедуры.
Решение: Обозначим количество красных шаров в корзине после k итераций как x. Нужно найти математическое ожидание величины x.
✍️ Поскольку мы кладём шар обратно в корзину, если он красный, то x = n + y, где y — количество чёрных шаров, которые стали красными после k итераций.
Пронумеруем чёрные шары. Для каждого j-го чёрного шара введём случайную величину I-джитое 1️⃣, которая будет индикатором того, что j-й чёрный шар стал красным после k итераций. Эта случайная величина равна единице, если шар поменял цвет, и нулю, если не поменял. Следовательно, сумма 2️⃣ таких величин будет равна количеству поменявших цвет шаров, которое мы выше обозначили как y. Получаем формулы 3️⃣ и 4️⃣. Вспомним, что матожидание — это сумма произведений вида «значение × вероятность этого значения». В нашем случае значений всего два: 1 и 0.
Получилась сумма вероятностей того, что j-й чёрный шар поменял цвет. Посчитаем эту вероятность. Нам будет удобнее перейти к отрицанию 5️⃣.
Чему равна вероятность, стоящая после знака минус? У нас есть k попыток вытащить шар. Поскольку попытки независимые, то вероятность после знака минус будет равна некоторому выражению в k-й степени — произведению вероятностей того, что при каждой попытке мы не вытащили данный шар.
Какова вероятность не вытащить шар в каждой конкретной попытке? Это будет дробь, в знаменателе — общее число шаров m + n. Мы должны были вытащить какой-либо шар кроме j-го. Вариантов так сделать — m + n – 1. Это выражение и будет в числителе 6️⃣.
Вычисляем искомое ожидание:
7️⃣ Все вероятности, стоящие справа под знаком суммы, — одинаковые. Поэтому сумма будет равна количеству чёрных шаров m, умноженному на вероятность, что конкретный шар поменял цвет.
Затем остаются 8️⃣ и 9️⃣
👍1
🧨Что такое align(...)?
align(...) — расширение языка, которая задает выравнивание структуры и её элементов
❗ Число в align задаёт выравнивание в байтах и может принимать значения от 1 до 8192
‼️ Начиная с C++11 появилось ключевое слово alignas, работает также, но в отличие от align входит в стандарт языка
align(...) — расширение языка, которая задает выравнивание структуры и её элементов
❗ Число в align задаёт выравнивание в байтах и может принимать значения от 1 до 8192
‼️ Начиная с C++11 появилось ключевое слово alignas, работает также, но в отличие от align входит в стандарт языка
А если вы выбираете курс, вот подборка из proglib.academy:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1👍1
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД
Разбираем очередную задачу по анализу данных!
Условие: Известно, что 1️⃣. Нужно найти 2️⃣
Решение: Для начала попробуем что-нибудь понять про f(x) и про её поведение в окрестности нуля. Умножим и разделим на синус, чтобы получить известное. Запишем 3️⃣
При x, стремящемся к 0, первый множитель стремится к двойке, а второй стремится к нулю. Значит, их произведение тоже стремится к нулю 4️⃣
Посмотрим на то частное предела, которое надо найти 5️⃣
Видно, что в знаменателе стоит нечто стремящееся к нулю. В числителе — нечто стремящееся к логарифму единицы, то есть тоже к нулю. Видна неопределённость 0/0.
Напишем предел частного, которое надо найти. Постараемся в этом частном выделить f(x)/sin x, про которое мы уже что-то знаем 6️⃣
Нам известно, что предел второго множителя — ½. А предел первого множителя можно посчитать с помощью правила Лопиталя 7️⃣
Мы видим, что 8️⃣
Следовательно, искомый предел равен ³/₂.
Хотите подготовиться к поступлению или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science💙
#задачи_шад
Разбираем очередную задачу по анализу данных!
Условие: Известно, что 1️⃣. Нужно найти 2️⃣
Решение: Для начала попробуем что-нибудь понять про f(x) и про её поведение в окрестности нуля. Умножим и разделим на синус, чтобы получить известное. Запишем 3️⃣
При x, стремящемся к 0, первый множитель стремится к двойке, а второй стремится к нулю. Значит, их произведение тоже стремится к нулю 4️⃣
Посмотрим на то частное предела, которое надо найти 5️⃣
Видно, что в знаменателе стоит нечто стремящееся к нулю. В числителе — нечто стремящееся к логарифму единицы, то есть тоже к нулю. Видна неопределённость 0/0.
Напишем предел частного, которое надо найти. Постараемся в этом частном выделить f(x)/sin x, про которое мы уже что-то знаем 6️⃣
Нам известно, что предел второго множителя — ½. А предел первого множителя можно посчитать с помощью правила Лопиталя 7️⃣
Мы видим, что 8️⃣
Следовательно, искомый предел равен ³/₂.
Хотите подготовиться к поступлению или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science💙
#задачи_шад
👍3❤1🔥1🥱1