📌 Простая истина от наших подписчиков

Как успешно стартовать в IT? Вот несколько советов от наших подписчиков:

«Одного желания мало, нужно предпринимать реальные действия: учиться, делать свои пет-проекты и искать, кто готов будет взять начинающего специалиста на работу»

«Серьёзно подойти к этому вопросу и не ограничиваться в обучении. Да, и, конечно же, нетворкинг, это очень важно и может помочь получить первую должность в IT»

Главное — действовать осознанно и понимать, куда ты идёшь ⚡️

🌵🕵️‍♂️ Git-квест: 10 испытаний для повелителя репозиториев

Привет, девопсы! Вы знаете, что каждый DevOps должен знать, как правильно управлять репозиториями. Этот тест покажет, насколько ты крут: от мержей до автоматизации, от конфликта до победы.

✏️ Начнем?

🐸Библиотека devops'a

⏸ Что такое перцептрон в машинном обучении

Если коротко, перцептрон — это модель, которая пришла к нам из 60-х и легла в основу современных нейронных сетей.

Перцептрон был вдохновлён работой мозга (нейронами), но на деле это просто линейное уравнение:
y = w₀ + w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ

• x — входные данные (например, параметры дома или пиксели изображения).
• w — веса модели, которые помогают находить зависимости.
• w₀ — смещение (bias), добавляет гибкость уравнению.

⭐ Как это работает

Собрали данные → умножили на веса → сложили → получили результат.

Но проблема: перцептрон способен работать только с линейными зависимостями. Например, он может рассчитать стоимость квартиры, если она зависит только от фиксированных параметров вроде площади. Но учесть нелинейные факторы, такие как влияние этажности, перцептрон уже не сможет. Он нарисует прямую, которая не учитывает сложные взаимосвязи между данными.

➡️ Что в итоге

Чтобы модель стала умнее, перцептроны начали объединять в нейронные сети, а на выходе добавили функцию активации (чтобы вносить «нелинейность»). Это и дало нам современные нейросети, которые распознают лица, переводят тексты и управляют автомобилями.

🔵 Если хочешь разобраться в базовых моделях ML и их применении, тогда забирай наш курс по машинному обучению

🤖 📈 Data Science в 2025 году: 7 главных трендов

Разработчики JetBrains и Python Software Foundation рассказали, как изменится Data Science в ближайшие годы.

➡️ В статье:

▪️ Почему доля Python в анализе данных снижается
▪️ Какие библиотеки набирают популярность вместо pandas
▪️ Что происходит с AutoML, MLOps и визуализацией данных
▪️ И почему Rust и Julia наступают Python на пятки

Подробный разбор, новые инструменты и прогнозы на будущее — всё это читай в нашей статье.

🔵 Тренды меняются, но основы остаются — укрепи базу с нашим курсом «Математика для Data Science»

🏃‍♀️👨‍🎓 Всех причастных с Днем студента!

Желаем нескучных лекций, лайтовых дедлайнов и топовых стажировок.

Ну, а если что — канал подскажет, куда податься ⚡️

🌵🔍 Git-квест: 10 испытаний для повелителя репозиториев

Готовы проверить свои навыки работы с Git? Пройдите наш квест и узнайте, насколько искусны в управлении репозиториями.

Посмотрим, пугают ли вас git stash, git rebase и прочие страшные слова 🤨

🔗 Пройти тест