📱 Задача на Python

Не можете решить — тогда забирайте курс по Python:
🔵 Основы программирования на Python

📌 Простая истина от наших подписчиков

Советы для успешного старта в IT от наших подписчиков:

«Точно знать, что они хотят или по крайней мере понимать, зачем им нужно в IT, верить в себя, гореть мечтой и поменьше читать и смотреть материалов о «перегретости рынка» и про то «как же трудно устроиться новичку», перепробовать несколько направлений и выбрать то, что будет ближе (я начинал с web, но он мне в итоге не зашел, а сейчас я просто кайфую от аналитики), а когда направление будет выбрано, пахать как папа Карло»…

«Если есть сомнения стоит оно того или нет, то не думайте, оно того стоит.»

«Я считаю, что мне повезло в таком возрасте перейти в it. И повезло ещё в том плане, что моя будущая профессия стала моим хобби и я кайфую от изучения материалов по ней»

Поделились честным мнением 🙌

Что такое модельная коллаборативная фильтрация в машинном обучении

Модельная коллаборативная фильтрация — это метод рекомендаций, который использует машинное обучение для анализа данных о предпочтениях пользователей (например, рейтингов или действий) и прогнозирования их интересов.

🌻 Зачем это нужно?

Чтобы персонализировать пользовательский опыт, помогать находить релевантные товары, фильмы, музыку или контент, увеличивая вовлеченность и лояльность пользователей.

🌻 Где используется?

▪️Интернет-магазины (Amazon, Ozon) для рекомендаций товаров.
▪️Стриминговые платформы (Netflix, Spotify) для подбора фильмов или треков.
▪️Социальные сети (YouTube, TikTok) для формирования ленты рекомендаций.

В курсе по машинному обучению вы лучше узнаете про рекомендательные системы:
🔵 Базовые модели ML и приложения

🏃‍♀️ Онлайн-курс «Основы IT для непрограммистов»

Курс от Proglib.academy, который подходит специалистам, которые работают в IT, но НЕ пишут код: IT-рекрутерам, маркетологам, проджектам и продактам, а также всем, кто хочет построить карьеру в IT

Забирай целый курс с полезной информацией:
🔵 Основы IT для непрограммистов

📈 Четыре примера работы аналитиков: кейсы IT-компаний

Читайте нашу статью. В ней: аналитики крупных компаний рассказали Proglib о самых интересных кейсах, над которыми им приходилось работать.

🔗 Ссылка

🗣️ Как пройти на стажировку: универсальные советы

➡️ Обязательно подаемся
Не упускайте шанс! Вложитесь в подготовку уже сейчас, даже если до начала приёма полгода, чтобы потом пожинать плоды своих усилий.

➡️ Решаем вместе
Объединяйтесь с товарищами для выполнения тестовых заданий.

➡️ Качественная анкета решает
Контест — лишь первый шаг. Основной отбор идет по анкете, так что максимально покажите свою мотивацию и релевантные навыки. Укажите курсы, олимпиады и образование. Но не переусердствуйте: стартапы и личные проекты лучше упоминать осторожно.

➡️ Готовимся к собеседованию
Для аналитики — SQL, Python, математика; для разработчиков — алгоритмы и основы ML.

Готовьтесь и забирайте наш курс, это ваш ключ к стажировке:
🔵 Основы программирования на Python

🎓 Как углубить свои знания в JS

Продолжаем рассказывать, что учить для того, чтобы выучить JavaScript:

⭐ Пробуйте кодить: начните практиковаться как можно больше. Зайдите на GitHub, найдите открытый код на языке JavaScript, выберите интересный вам фрагмент и откройте его в редакторе. Проанализируйте каждую строку: зачем она написана и как работает. Это вырабатывает насмотренность.

⭐ Углубите свои знания

Развивайтесь дальше, изучая важные аспекты JavaScript:
▪️ Асинхронность и событийная модель
▪️ BOM и DOM-дерево
▪️ Объекты, классы, основы ООП

Обратите внимание на популярные фреймворки и библиотеки:
→ jQuery
→ React
→ AngularJS
→ Vue.js

Забирайте курс по фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript:
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба

🏢📊 Как сократить расходы на инфраструктуру в 20 раз: опыт внедрения мультитенантной архитектуры

Снизить затраты на инфраструктуру в десятки раз — не фантастика, а реальность. Мультитенантная архитектура помогает не только экономить деньги, но и упрощает подключение новых клиентов, масштабирование и обслуживание системы. Такой подход значительно облегчает работу и открывает новые возможности для роста.

Хотите узнать, как правильно её внедрить, избежать типичных ошибок и достичь впечатляющих результатов? Ознакомьтесь с реальным опытом, который вдохновит на изменения. 🍹

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало