📌 Шпаргалка по Data Science: бесплатные Статьи на Toward.ai

Хотите изучать Data Science с нуля или прокачать свои навыки, но не знаете, с чего начать: Toward.ai — это ресурс, где можно найти множество полезных бесплатных статей на тему анализа данных, машинного обучения.

👉 Вот пример статьи, которая поможет вам погрузиться в NLP: NLP with Python: Tutorial for Beginners

Начни сегодня, получать знания для своего будущего вместе с нашим курсом:
🔵 Математика для Data Science

Какая подпись больше подходит?

🌚 — Когда просто зашел почиллить, а тебя случайно на работу взяли

😁 — Ну вот и настал момент, когда лень оформилась как скилл

🤔 — Резюме года

#memes

🎯 Стажировка в Яндексе: мифы и реальность

Многие считают, что попасть на стажировку в Яндекс почти нереально. Да, этапов много, и уровень задач может показаться сложным. Но давайте разберемся:

➡️ Вступительный контест

Задания обновляются каждые полгода. Для подготовки можно решить прошлые задачи. С каждым годом набор стажеров растет, и иногда даже 1/3 решенных задач хватает, но лучше ориентироваться на 2/3

➡️ Аналитическая секция

Задачи по математике, логике, вероятностям и программированию. Уровень easy-medium, но все решаемо. Перед собесом повторите базовые темы: комбинаторика, мат. ожидание, бинарный поиск, SQL. Если идете в ML, могут задать вопросы по основам машинного обучения. Главное — не только решить задачу, но и показать умение общаться.

➡️ Алгоритмическая секция

Обычно одна задача уровня medium с LeetCode. Основные темы: бинарный поиск, префиксные суммы, два указателя, хеш-таблицы. Если не очень сильны в алгоритмах, лучше сосредоточьтесь на самых частых задачах.

➡️ Интервью с командой

Тут важно показать себя как человека, с которым будет комфортно работать. Подготовьте самопрезентацию, расскажите о своих проектах и интересах. Главное — быть собой и задавать вопросы команде.

В общем, всё достаточно прозрачно и реально.

Хотите подтянуть знания для стажировки? Тогда забирайте курс по машинному обучению:
🔵 Базовые модели ML и приложения

📌 5 полезных практик при написании CSS

Разбираемся с написанием правильного CSS:

1️⃣ Организация среды разработки

Используйте препроцессоры, постпроцессоры, линтеры. Первые помогут избавиться от повторяющегося кода, писать стили более осмысленно. Вторые оптимизируют код, а третьи помогут соблюдать стандарты кодирования.

2️⃣ Рациональное использование фреймворков

Фреймворки, такие как Bootstrap, — это мощный инструмент. Однако он может замедлять загрузку страницы из-за своей тяжеловесности. Если требуется только часть функциональности фреймворка, можно скомпилировать лишь необходимые компоненты.

3️⃣ Разделение стилей на модули

При использовании препроцессоров рекомендуется разделять стили на отдельные файлы. Препроцессор объединит их при компиляции, создавая единый CSS-файл с структурированными стилями.

4️⃣ Использование переменных для настроек

В каждом проекте есть повторяющиеся элементы, такие как цвета, отступы и шрифты. Эти настройки лучше всего вынести в отдельный файл переменных, используйте возможности препроцессоров.

5️⃣ Группировка стилей и методологии

Использование методологий, таких как объектно-ориентированный CSS (OOCSS), помогает структурировать код. Например, разделение структурных и визуальных стилей позволяет избежать дублирования и упрощает поддержку проекта в будущем.

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

📌 Простая истина от наших подписчиков

Что вы считаете наиболее важным для успешного старта в IT-сфере:

«Уверенность в себе, некоторая дерзость, горящие глаза, немного интеллекта»

«Достаточный уровень знаний для занимаемой должности и умение проходить собеседования»

«Учится, набирать опыт и портфолио»

«Быть готовым учиться всю жизнь»

У нас ещё много наставлений от программистов, у которых всё получилось. Ждите новых постов ⏸

👆Методы строк в Python

🔥 Уже перестала верить, что найдет работу в айти, но наш курс ей помог

— Выпускница Proglib.academy делится впечатлениями о нашем курсе. 👆

Курс «Машинное обучение» от Proglib Academy

➡️ Интенсивное обучение, включает теоретические видеоуроки, практические задачи и реальные кейсы из мира Data Science.

В программе курса: Бустинг, Бэггинг и Ансамбли, архитектуры нейросетей, работа с большими данными, и, конечно, Алгоритмы рекомендаций. Учебный план адаптирован как для новичков, так и для тех, кто хочет расширить свои знания в области машинного обучения и пройти собеседования в ведущие IT-компании.

Тебя ждет постоянная поддержка менторов и подробная обратная связь по домашним заданиям,

Хочешь повторить успех наших студентов? Присоединяйся к курсу, у нас действует промокод до конца октября BIGDRAW
🔵 Базовые модели ML и приложения

📊 Кто такой дата-инженер, чем он занимается и что должен знать

Работа с большими объёмами данных — удел инженеров. Они помогают бизнесу, но что конкретно они делают, вы узнаете в статье

Начни сегодня, получать знания для своей будущей карьеры Дата-инженером:
🔵 Математика для Data Science

👉 Ссылка на статью