❓ Разбираем пошагово, как получить оффер в DS или ML

➡️ Фундамент: подтяни математику и алгоритмы. Невозможно расти в разработке или DS. Достаточно уметь решать задачи на логическое мышление, теорию вероятностей и справляться с медиумом на leetcode.

➡️ Пет-проекты: скачай примеры с GitHub или Kaggle, разберись, доработай под свои интересы. Это поможет определиться с направлением и покажет реальные навыки.

➡️ Инструменты по специальности: изучи, что требуется по вакансиям, пройди собеседования даже без уверенности. Это даст нужный опыт и знания рынка.

Не бойся реджектов, любой опыт важен. Собери прочный фундамент и сможешь стать специалистом

Хочешь оффер? Тогда забирай всё необходимое с нашими курсами:
🔵 Математика для Data Science
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Алгоритмы и структуры данных

✏️ Вопрос с реального собеседования по Python

Что такое функция range() и как её использовать

Функция range() создаёт последовательности целых чисел. Её можно применять в трёх вариантах:

Она может принимать от одного до трёх аргументов. В примерах ниже вывод обёрнут в список для отображения всех генерируемых значений.

1️⃣ range(stop): генерирует числа от 0 до значения stop (не включая его).

[x for x in range(10)]
# Результат: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

2️⃣ range(start, stop): генерирует числа от значения start до stop (также не включая stop).

[x for x in range(3, 10)]
# Результат: [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

3️⃣ range(start, stop, step): создаёт последовательность от start до stop, с шагом, равным значению step.

[x for x in range(2, 10, 2)]
# Результат: [2, 4, 6, 8]

#собес_academy

Дорожная карта для изучения машинного обучения

Хотите стать ML-инженером, но не знаете с чего начать. Вот краткий план, который поможет вам освоить машинное обучение шаг за шагом.

⭐ Математика
Изучите основы вероятности, дискретной математики и статистики. Эти знания станут фундаментом для понимания ML-алгоритмов.

⭐ Программирование
Владение Python и R — ключевой навык. Эти языки — основа для реализации ML-алгоритмов и работы с библиотеками.

⭐ Базы данных
Научитесь работать с MySQL и MongoDB для управления данными. Данные — топливо для машинного обучения.

⭐ Алгоритмы ML
Освойте важные алгоритмы: линейная логистическая регрессия, KNN, K-means и другие. Понимание алгоритмов — важнейший шаг к созданию моделей.

⭐ Библиотеки ML
Изучите популярные библиотеки: Scikit-learn, TensorFlow и другие. Они автоматизируют процесс создания и обучения моделей.

⭐ Глубокое обучение
Овладейте нейронными сетями, включая CNN, RNN, GAN и LSTM. Эти технологии используются в самых продвинутых приложениях.

⭐ Инструменты визуализации данных
Овладейте инструментами для визуализации, такими как Tableau и PowerBI. Они помогут вам лучше анализировать и представлять данные.

Стать ML-инженером, также поможет наш курс по математике:
🔵 Математика для Data Science

📌 Простая истина от наших подписчиков

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

«Интерес к профессии как таковой, вы должны кайфовать от написания кода, от изучения работы других программистов, вашими любимыми соцсетями должны стать GitHub и StackOverflow. Если вам это всё неинтересно и вы «вкатились» в айти только в погоне за деньгами — вы либо будете посредственным спецом и станете обузой для команды, либо довольно скоро будете решать проблемы со здоровьем»

«Красивое резюме и опыт в модных продуктах, которыми занимается работодатель»

«Много времени на самостоятельную работу, курсы помогут дополнительно разбираться самому, также очень помогли первые 2 курса универа, дали много качественной базы»

У нас ещё много наставлений от айтишников, у которых всё получилось. Так что следите за обновлениями 😊

🚀 12 суперплагинов VS Code для JavaScript-разработчиков

Эти плагины реально меняют подход к разработке на JavaScript. Особенно впечатлил Bito — он анализирует весь проект и дает удивительно точные подсказки. И Prettier — мастхев с самого первого дня во фронтенд-разработке.

Хотите углубить свои знания во фронтенд-разработке? Обратите внимание на курсы от Proglib Academy:
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба

🔗 Ссылка на список плагинов

🤼 Генеративно-состязательная нейросеть: ваша первая GAN-модель на PyTorch

Подробная инструкция построения генеративно-состязательных нейросетей (GAN) на примере двух моделей, реализованных с помощью фреймворка глубокого обучения PyTorch в нашей статье. 👇

🔗 Статья

У нас есть курс как для начинающих программистов, так и для тех, кто уже шарит:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

Что такое KNN в машинном обучении

KNN (K-Nearest Neighbors) — это один из простейших и интуитивно понятных методов машинного обучения для решения задач классификации и регрессии. Его суть заключается в том, чтобы искать "соседей" объекта и предсказывать его класс на основе классов этих соседей.

🌻 Как это работает?

▪️ Поиск соседей: Для каждого нового объекта KNN ищет K ближайших соседей на основе выбранной метрики расстояния (например, Евклидово расстояние)
▪️ Голосование: В случае классификации объект относится к тому классу, который преобладает среди его соседей
▪️ Усреднение: В задачах регрессии предсказание для объекта — это среднее значение его соседей

🌻 Когда использовать?

KNN полезен, когда данные относительно простые и их не слишком много, так как метод требует много вычислительных ресурсов при больших объемах данных. Его часто применяют в задачах, где важна интерпретируемость и легкость реализации.

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

#машинное_обучение

📱 Задача на Python

Не можете решить — тогда подтягивайте свои знания с помощью нашего курса:
🔵 Основы программирования на Python

5️⃣ мифов о стажировках — развенчиваем вместе

Многое могло останавливать вас на пути к началу карьеры: страхи, мифы, предрассудки. Сегодня развеем 5 основных мифов о стажировках и продолжаем вас мотивировать делать первые шаги!

➡️ Невозможно совмещать с учебой

Да, временами бывает сложно, но это вовсе не невозможно. Компании часто идут навстречу, предлагают парт-тайм с занятостью 20 часов в неделю. Есть и летние стажировки как раз на время каникул. Кроме того, реальная занятость не всегда составляет полные 40 часов — нередко это 2-3 часа активной работы, остальное — созвоны и всякие рабочие мелочи.

➡️ Нужно быть гением, чтобы попасть

Многие считают, что попасть можно только если ты мега-звезда. На деле стажировки есть в компаниях, где отбор менее напряжен. Кстати, попасть в бигтехи тоже не обязательно зависит от лотереи или жесткого отбора. Есть обходные пути, например, работа в мелких проектах или стажировка в дочерних компаниях.

➡️ Платят копейки, на жизнь не хватит

Да, обычно оплата стажировок небольшая. Но вообще стажировки лучше рассматривать как шаг в обучении, а не источник больших заработков.

➡️ Стажировки доступны только жителям Москвы и СПб

Очередной миф. Конечно, во многом они проводятся именно в мегаполисах, но если вы живете в другом городе, вы сможете найти варианты: просить жилье, снимать комнату или работать дистанционно. До пандемии это было менее популярно, но сейчас очень много компаний с удовольствием берут на работу дистантом.

➡️ Нужен опыт работы

Нет, опыт работы для стажировок не требуется, хотя он и может повысить ваши шансы. Что понадобится — проделанные проекты и практика. Начинайте с пет проектов, их полно на GitHub или на курсах. Не относитесь к ним как к способу удивить рекрутеров, а разглядывайте их как важную часть вашего обучения.

Показали вам, что стажировка может стать отличным шагом вперед для вашей карьеры. Отбросьте страхи и попробуйте — может, вы уже на пороге своего первого крупного успеха?

Хотите подтянуть знания для стажировки? Тогда подтяните программирование:
🔵 Основы программирования на Python