📈 IT-найм 2025: почему сеньоры будут на вес золота, а джуны — без работы?

Времена «мастеров на все руки» в IT подходят к концу. Рассказываем, какие специалисты будут востребованы в 2025 году.

Читать статью 👉 https://proglib.io/sh/W9ei1jo4hX

📢 Где «выстрелит» твой стартап: 8 площадок для запуска и продвижения IT-проекта

Собрали для тебя проверенные места, где можно бесплатно показать свой продукт первым пользователям и даже найти инвестора. Работает как для зарубежного, так и для российского рынка.

👍 Ссылка на статью: https://proglib.io/sh/LrcFGsnuyU

📊 ETL, ELT и EtLT — в чём разница?

Если эти аббревиатуры кажутся вам загадочным шифром, давайте разбираться!

🔹 ETL (Extract, Transform, Load) — сначала преобразуем, потом загружаем.
✅ Высокое качество данных, экономия места.
❌ Долго, сложно менять трансформации.

🔹 ELT (Extract, Load, Transform) — сначала загружаем, потом трансформируем.
✅ Гибкость, скорость.
❌ Дороже, требует сильного хранилища, ошибки обнаруживаются позже.

🔹 EtLT (Extract, tiny Load, Transform) — компромисс между первыми двумя.
✅ Оптимальный баланс скорости и качества, фильтрация мусора на ранних этапах.
❌ Сложнее в реализации, мало инструментов.

Какой метод используете вы?

⚠️ В машинном обучении, как в любви: слишком идеальные предсказания – это подозрительно!

Когда модель слишком прилипчива к тренировочным данным, результат оказывается… ну, как в отношениях, когда всё кажется идеальным, но реальность ломает сердце.

❌ Оверфиттинг (Overfitting) – модель так хорошо запомнила тренировочные данные, что на реальных данных начинает путаться.
💔 В любви: «Я выбрал идеального партнёра по профилю, а в жизни выяснилось, что его «идеальность» – всего лишь иллюзия!»

❌ Андерфиттинг (Underfitting) – модель обучена настолько поверхностно, что предсказывает мэтчи случайным образом.
💔 В любви: «Мне нравятся только люди с именем Александр, а всех остальных я даже не замечаю – бедный фильтр!»

❌ Неправильный выбор фичей (Feature Selection Fail) – если модель опирается на неважные признаки, она предсказывает мэтчи хуже случайности.
💔 В любви: «Ты любишь авокадо? Значит, мы созданы друг для друга!» – а потом оказывается, что это вовсе не про важное.

🎯 На вебинаре мы разобрали, как избежать этих ошибок и создать работающую модель для speed dating, которая на самом деле помогает находить любовь! Вчера мы не просто говорили о любви – мы её предсказывали!

🔥 Спасибо всем, кто был с нами и участвовал!

💘 Как же это было?

Если ты пропустил вебинар или хочешь пересмотреть запись – просто перейди по [ссылке] и получи видео 😉

📝 Почему твое резюме собирает мало просмотров: 6 главных ошибок и как их исправить

Гайд о том, как в несколько раз увеличить количество просмотров вашего резюме с помощью проверенных техник оптимизации профиля.

В этой статье мы разберем 6 ошибок, которые мешают вашему резюме появляться в поиске рекрутеров, и дадим рекомендации по их исправлению. Следуя этим советам, вы повысите видимость своего профиля и чаще будете попадать в поле зрения работодателей.

👉 Читать статью