Онлайн-курс «Frontend Basic: принцип работы современного вебас нуля до первого интернет-магазина»

Курс от Proglib.academy, который подойдет разработчикам так и начинающим в IT

⭐ Стек который вы узнаете:

HTML / CSS / REACT / GIT / JAVASCRIPT

🌻 А что будет после обучения?

После обучения вы:

1️⃣ Сверстаете свой первый адаптивный макет с учетом семантики и множества декоративных элементов на HTML и CSS

2️⃣ Научитесь работать в связке JavaScript, HTML и CSS.

3️⃣ Поймете, как с помощью JavaScript разрабатывать пользовательские интерфейсы

4️⃣ Разберетесь как JavaScript используется в работе с Backend и создадите проект: обмен данными сервером

5️⃣ Углубитесь в более сложную разработку на React. js и напишете интернет магазин

➡️ Какой формат обучения?

Обучение проходит в формате видео-лекций и текстовых конспектов. Также нашим студентам важны домашние задания и обратная связь

Изучите основы Frontend'а вместе с нашим курсом:
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба

2️⃣ пет-проекта для начинающего ML-специалиста в Telegram

Продолжение прошлого поста:
3️⃣ пет-проекта для начинающего ML специалиста

1️⃣ Ранжирование и матчинг:

Начни с изучения задач ранжирования и примеров в интернете.

Основные подходы: поточечный, попарный, списочный. Рекомендуем начать с поточечного.

Будем предсказывать оценку релевантности для запросов тестового датасета. Попутно можно научиться парсить и собирать сырые данные, размечая их в Яндекс.Толока. Попробуй регрессию, затем Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost. Продвинутым можно поэкспериментировать с языковыми моделями: FastText, Word2Vec, BERT.

2️⃣ Рекомендательные системы:

Очень актуальная задача. Начни с простых подходов: content-based рекомендации, KNN. Затем попробуй факторизацию матриц через SVD или ALS. Для продвинутых: W2V, DSSM, SasRec/Bert4Rec, MultVAE, графовые нейронки (GCN), обучение с подкреплением (многорукие бандиты). Рекомендации можно также рассматривать как задачу ранжирования.

👨‍💼 Профессия системного аналитика в 2024 году: что нужно знать и где учиться

Освоить эту профессию непросто. Порог входа довольно высок, да и изучить придется немало. Однако, если разработчик не хочет идти в тимлиды или становиться менеджером, системная аналитика — перспективный вариант дальнейшей карьеры.

Рассматриваешь вариант стать системным аналитиком, тогда забирай курс:
🔵 Математика для Data Science

🔗 Статья

📌 Простая истина от наших подписчиков

Продолжаем раскрывать прошлую тему: что вы считаете наиболее важным для успешного старта в IT-сфере:

«Интерес, быть с ПК на «Ты» (любовь), английский (чтение лит-ры), умение гуглить (без этого все пропало) и способность к самообучению. И самое главное старт в нужном месте»

«Высокая обучаемость. Уделять побольше времени саморазвитию,В сфере IT. Следить за новостями в данной области»

«Должны учить сеньоры работающие, знающие современный стек. Показывать примеры реальных проектов»

«Умение искать и обрабатывать большое количество информации, находить помощь сообщества или коллег в тупиковых ситуациях»

Мнения разделились, но стоит учитывать все советы☝️

Что такое Бустинг в машинном обучении

Бустинг — это один из мощных методов повышения качества моделей машинного обучения. Его цель — объединение нескольких слабых моделей (обычно простых алгоритмов) для создания одной сильной модели, которая улучшает точность предсказаний.

🌻 Как это работает?

▪️ Итеративное обучение: Модели обучаются поочередно. Каждая следующая модель стремится исправить ошибки предыдущей
▪️ Вес ошибок: Большое внимание уделяется тем данным, на которых предыдущие модели ошибались. Это позволяет концентрироваться на сложных для предсказания примерах
▪️ Комбинирование результатов: Финальный результат формируется путем взвешенного объединения предсказаний всех моделей

🌻 Когда использовать?

Бустинг особенно полезен, когда базовые алгоритмы не дают нужной точности. Например, он широко применяется в задачах классификации и регрессии, а также на соревнованиях по анализу данных, таких как Kaggle

В нашем курсе узнаете подробнее о машинном обучении, в частности, о бустинге:
🔵 Базовые модели ML и приложения

#машинное_обучение

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 16 октября мы разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML – https://proglib.io/w/e69f069b

Спикер: Иван Потапов – Staff Machine Learning Engineer at ShareChat. Руководит командой, отвечающей за качество рекомендаций, и имеет 8-летний опыт в сфере машинного обучения.

😮 Что будем обсуждать:

– Теорию вероятностей: случайные величины, математическое ожидание и дисперсию.

– Линейную алгебру: векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

– Математический анализ: производные и разложение функций в ряд Тейлора.

👨‍💻 А еще после каждого блока вас ждет практика в применении полученных знаний.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/e69f069b

🎨✨ Как улучшить UI: 10 советов для начинающих фронтендеров

Советы о создании идеального UI/UX читайте в нашей статье

Изучите основы Frontend'а вместе с нашим курсом:
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба

👉 Ссылка на статью

🔀 Чем отличаются системный и бизнес-аналитик? Разбираемся на практике

Дискуссии о том, как разделить определения системного и бизнес-аналитика ведутся в сфере непрерывно. Одни уверены, что это профессия «два в одном», другие — не понимают, какой именно аналитик нужен проекту, и главное — зачем. Раскладываем по полочкам в нашей статье.

👉 Ссылка на статью

💭 Почему стоит поступить в ШАД

Всё просто: крутая программа, окружение и возможности, которые вам не даст никакой другой ВУЗ

⭐ Уникальная программа
ШАД — первопроходцы в мире Data Science в СНГ. Курсы, которые они создали, стали основой для множества других программ. К тому же выпускники получают доступ к этим курсам навсегда, а материалы постоянно обновляются ведущими специалистами.

⭐ Окружение
Вы окажетесь среди талантливых людей и крутых преподавателей, а значит, получите бесценные знакомства и доступ к проектам, которые не найти в открытых вакансиях. Многие выпускники ШАДа начинают свои стартапы с глобальными амбициями

⭐ Статус
Про ШАД знают везде, включая такие "колхозы", как Google, Amazon и Meta. Диплом ШАДа, конечно, не магический билет, но он серьёзно повышает ваши шансы. Особенно если у вас не самый топовый ВУЗ.

⭐ Главная причина
ШАД — это выход из рутины. Он не даёт вам застрять на скучной работе, где платят, но не развивают. Это про профессиональный рост и возможности, а не про просиживание штанов до замены вас роботом.

Захотелось поступить в ШАД? Тогда готовьтесь для поступления с нашим курсом по математике:
🔵 Математика для Data Science

📌 Шпаргалка по Pandas: все, что нужно под рукой

Для всех, кто работает с Python и анализом данных, Pandas — незаменимый инструмент. Вот удобная шпаргалка, которая охватывает основные операции:

➡️ Как выбрать строки и столбцы
➡️Как выполнять объединение и фильтрацию данных
➡️ Как использовать арифметические и статистические функции

#шпаргалка