👨‍🎓 Опыт стажировки на Backend в Яндекс

⭐Первый день

▪️ Выбираете ноутбук: Mac/Windows/Linux, размер экрана — на ваш выбор.
▪️Подарки: футболка, портфель и бутылка.
▪️Онбординг: настраивают ноутбук, проводят курсы, подключают к работе.

🌻 Рабочий процесс

• Гибридный формат. Работаете из дома или офиса. Встречи начинаются после 11:00, график гибкий.

• Задачи. Получаете их из общего списка команды. Технологии чаще всего внутренние, поэтому придется разбираться в документации.

• Код. Иногда встречается неоптимизированный. Хочется переделать, но это сложно из-за масштабов системы.

• Тесты. Придется писать много тестов — это важная часть работы.

• Переработки. Бывают, но не критично.

Стажировка в Яндексе — это возможность получить крутой опыт. Даже если решите уйти, этот опыт сделает вас более ценным специалистом.

📱 Где используют Python

Python — топовый язык программирования (по данным TIOBE на январь 2025). Его используют во многих сферах

— Веб-разработка (бэкенд)
— Машинное обучение и анализ данных
— Разработка игр
— 3D-графика, обработка видео и аудио

Особенно Python любят в Data Science за удобство и скорость разработки.

➡️ Для старта в DS нужно освоить

• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Statsmodels

Учите Python, если хотите войти в IT или прокачаться в анализе данных.

📈 ⚛️ ТОП-9 библиотек React Chart для визуализации данных в 2025 году

Мы собрали для вас список из 9 лучших React-библиотек для графиков, которые будут актуальны в 2025 году.

➡️ Вот несколько фаворитов из списка

▪️ Recharts — простая интеграция и мощная база на D3.js.

▪️ Nivo — серверный рендеринг и гибкие шаблоны.

▪️ Victory — идеален для React Native и веба одновременно.

🔗 Полный список

📌 Простая истина от наших подписчиков

Как успешно стартовать в IT? Вот совет от нашего сеньор-подписчика:

«Идти работать не ради денег, а ради интереса к делу. Работодатели уже насмотрелись на людей с завышенными ожиданиями, «прыгунов» от компании к компании, просто лентяев и безответственных работников. Конечно, многое зависит и от адекватности работодателя. Интерес к профессии должен быть и вне рабочего времени. Например, свой первый оффер я вообще получил в кафе — часто сидел и перед работой читал учебники и иные тематические книги».

Искренний интерес к делу и готовность учиться даже вне работы — ключ к успешной карьере ✔️

📈 Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN) в машинном обучении

Рекуррентные нейронные сети — это вид нейросетей, в которых связи между элементами образуют направленную последовательность. Это позволяет обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки.

Они используются преимущественно для задач, где нечто цельное состоит из ряда объектов, например, при распознавании рукописного текста или речи.

🌻 Пример из жизни

Предсказание температуры на завтра. RNN учитывает не только текущую облачность и ветер, но и температуру вчера.

⭐ Чем круче, тем сложнее

Если нейросети нужно помнить несколько предыдущих значений, формула состояния меняется. Например: S[1] = S[1] + w[51] * y. То есть сеть добавляет изменения, а не перезаписывает всё.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение

ТОП-5 лучших курсов по алгоритмам программирования в 2025 году

Собрали подборку из курсов по алгоритмам, которые помогут выйти на профессиональный уровень.

➡️ Зачем изучать алгоритмы

— чтобы оптимизировать код

— чтобы быть востребованным на рынке труда

— чтобы подготовиться к алгоритмическим собеседованиям

➡️ Подборка

1️⃣ Алгоритмы и структуры данных от Proglib Academy — программа с дополнительной подготовкой к собеседованиям в крупных компаниях.

2️⃣ Курс «Алгоритмы и структуры данных» от «Яндекс Практикума» — курс, на котором вы познакомитесь с методами решения задачи TwoSum.

3️⃣ Алгоритмы и структуры данных для разработчиков от Skillbox — программа для изучения алгоритмов в комфортном темпе.

4️⃣ Алгоритмы и структуры данных от «Хекслета» — курс, созданный для профессиональных программистов.

5️⃣ Алгоритмы и структуры данных от HTML Academy — программа для разработчиков на JavaScript.

🔥 Какие навыки нужны Data Scientist'у и как их освоить

Чтобы стать успешным Data Scientist и уверенно чувствовать себя на рынке труда, важно владеть широким спектром навыков.

➡️ Что внутри статьи:

▪️ Книги, курсы и статьи, чтобы прокачать каждый навык.

▪️ Бесплатные материалы для быстрого старта.

▪️ Задачи для практики.

🔗 Читать статью

🔵 А чтобы подготовиться к собесам для Data Science, забирайте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»

🔥 Machine Learning: дорожная карта 2025 года

Machine Learning (ML) продолжает трансформировать индустрии. По прогнозам, к 2030 году глобальный рынок ML вырастет до $302,62 млрд, делая этот навык одним из самых востребованных.

Дорожная карта:

1️⃣ Освой базу: математика

2️⃣ Программирование

3️⃣ Основы ML

4️⃣ Глубокое обучение (Deep Learning)

5️⃣ Обработка естественного языка (NLP)

6️⃣ Научитесь разворачивать ML модели

7️⃣ Создайте портфолио

✌️🤖 Как обмануть робота: 9 инструментов для прохождения системы автоматической фильтрации резюме

Многие компании используют системы автоматического отбора резюме (ATS). Это фильтрует заявки по ключевым словам и формату, из-за чего даже подходящие кандидаты будут «отброшены».

Работу получают те, кто знает, как работает система.

➡️ Подробнее в статье

📈 5 шагов к реальному успеху в IT

Хватит верить в «быстрый старт» без знаний. Вот что реально работает.

1️⃣ Выучи базу — матан, алгоритмы, тервер. Это фундамент, без которого далеко не уедешь.

2️⃣ Найди свою тему — попробуй backend, frontend, ML, аналитику. Не торопись, выбирай осознанно.

3️⃣ Стажировка — нужен реальный опыт. Начинай с проектов, потом ищи стажировку.

4️⃣ Стань спецом — вакансий с рутинными задачами 95%, а нормальными задачами 5%, и туда нужен скилл.

5️⃣ Прокачивай себя — характер, навыки, нетворкинг, спорт.

🏃‍♀️ Начните свой путь в IT вместе с нашим курсом «Основы программирования на Python»