💀 ТОП-7 причин отказа после стажировки

Ты прошел через собесы, выполнил тестовое, попал на стажировку — казалось бы, осталось чуть-чуть дотерпеть, и ты в команде. Но нет. Вместо оффера — вежливое письмо и закрытые двери. Такое случается чаще, чем ты думаешь.

➡️ Что в статье:

— Почему слабые hard и soft skills могут закрыть перед тобой дверь в компанию

— Как пассивность и ожидание задач портят впечатление о стажере

— Почему дедлайны, фидбэк и корпоративная культура важнее, чем кажется

— Какие действия (или бездействие) приводят к провалу

Если ты хочешь понять, что могло пойти не так и как не допустить этого в будущем — прочитай статью ⏩

🐸 Библиотека тестировщика

Покорители вершин разработки!

Проголосуйте за наш канал, и в сторис мы опубликуем топ материалов, которые должен прочитать каждый начинающий разработчик.

➡️Поддержать канал: https://t.iss.one/boost/proglib_academy

Что выведет код?

🎉 — []
🔥 — [2]
❤️‍🔥 — Error
👾 — Другое

Proglib Academy #междусобойчик

🔥 9 приёмов, которые ускорят твой фронт в 2 раза

Если хочешь, чтобы сайт грузился быстро и не бесил пользователей. Вот 9 практик, которые реально работают. Разберем несколько пунктов с инфографики.

1️⃣ Selective Rendering

Рендери только то, что в зоне видимости (above the fold). Остальное — потом. Пользователь этого даже не заметит, а браузер скажет спасибо.

2️⃣ Code Splitting

Разбей свой жирный app.js на куски (home.js, products.js, about.js). Загружай только нужное — это мгновенное ускорение.

3️⃣ Compression

Сжимай всё, что можно. Gzip, Brotli — must-have. Отправлять необработанные файлы — это 2010-й год.

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript и не только → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #буст

😎 «Вайб-кодинг»: почему доверить свой проект ИИ – это кринж

Новый тренд среди разработчиков — «вайб-кодинг». Это когда ты не продумываешь архитектуру, не пишешь руками, а просто даёшь задание ИИ и ждёшь, что он всё сам сделает. Быстро, магически… и с кучей подводных камней.
⠀
Что в статье:

😗 Как «вайб-кодинг» реально работает (или не работает);

😗 Какие ошибки делают даже самые продвинутые модели;

😗 Почему проект, собранный ИИ, чаще всего выглядит как полуфабрикат.
⠀
Это не нытьё про «машины нас заменят», а здравый взгляд на технологии без розовых очков.
⠀
👉 Читайте статью, обсуждайте, спорьте

🫠 Причины и способы устранения утечек памяти в JavaScript

Утечка памяти — один из самых коварных багов, способный превратить простое приложение в неповоротливого монстра. В этой статье мы разберем основные причины утечек памяти в JavaScript и научимся их эффективно предотвращать.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

🙈 Что скрывает дисперсия: разгадка секрета точных ML-моделей

Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.

🧐 Но что, если есть простая формула, способная:
• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные

• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей

• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали

В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.

Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?

➡️Тогда смотрите бесплатный вебинар от Proglib: https://proglib.io/w/09be9169

🤖 Что такое Бэггинг в машинном обучении

Бэггинг (от Bootstrap Aggregating) — это способ уменьшить переобучение и повысить точность моделей.

➡️ Идея очень простая:
1️⃣ Берем один и тот же алгоритм (например, дерево решений)
2️⃣ Несколько раз обучаем его на разных случайных подвыборках из исходных данных
3️⃣ Комбинируем ответы всех моделей (например, через голосование или усреднение)

⭐ Что в итоге

Модель становится устойчивее к шуму и ошибается реже, потому что мнение «толпы» чаще оказывается правильным, чем одного дерева.

📌 Классический пример бэггинга — Random Forest

Это просто куча решающих деревьев, собранных по принципу бэггинга.

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст

🔄🚀 Express vs Fastify: какой фреймворк следует использовать в 2025 году

В мире backend-разработки всё меняется, и то, что работало в 2015, может тормозить твой проект в 2025. Express уже давно стал классикой, но стоит ли держаться за него, когда на горизонте есть Fastify — молодой, быстрый и модульный?

➡️ Что в статье:

• Что такое Express и Fastify, в чём разница

• Какой фреймворк быстрее и почему

• Где проще настраивать архитектуру

• Что лучше подходит для масштабируемых проектов

• У кого сильнее сообщество и экосистема

Читай до конца и выбирай фреймворк, который действительно ускорит твой проект, а не тянет его назад 🔗

🐸 Библиотека фронтендера

⚡️ ТОП-6 стажировок, где реально набирают

Цель — трудоустройство, а не просто «просидеть лето».

1️⃣ Яндекс
Крупнейшая стажировка, набор круглый год. Достаточно уверенно решить контест и пройти несколько собесов.

2️⃣ ВКонтакте
Тестовое, лайвкодинг, созвон с руководителем. Реальный шанс попасть через курсы и инициативу.

3️⃣ Ozon Camp & Route256
Camp — кейсы и софтскиллы для аналитиков. Route — хардкор для разрабов, вход через курсы и контест.

4️⃣ Тинькофф
Контест на разработку или аналитику, сильная анкета — и у тебя собес. Всё больше упор на техскилл.

5️⃣ Касперский
Вакансий много, кандидатов мало. Простые задания, техническое интервью — и ты в команде.

6️⃣ SberSeasons
Анкета — твой главный шанс, остальное зависит от того, на какого руководителя попадешь.

🔵 Включайся в обучение и устраивайся куда хочешь, тебя ждет продвинутый этап нашего курса «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

🌚 Типичное заполнение GitHub'а перед собесом

Proglib Academy #развлекалово

❓ Какой язык программирования вы бы выбрали для старта сейчас

Мы задали этот вопрос в редакции — и чуть не подрались. Питонисты, джависты, фронтендеры — у каждого свой культ. Но новичкам от этого только сложнее.

➡️ Давайте выясним вместе

💬 Делитесь в комментах:
— С чего начали вы?
— Что советуете в 2025-м?
— Есть ли смысл идти в C++ или Java, если все вокруг учат Python и JS?
— Какой стек реально дает работу, а не бесконечные туториалы?

Хотим собрать мнения от джунов, сеньоров, тимлидов и тех, кто уже успел пожалеть о своем выборе.

Proglib Academy #междусобойчик

💼⌛️ ТОП-5 причин, почему программист не может долго найти работу

Почему некоторые разработчики остаются "между работами" месяцы?

Не всегда дело в нехватке вакансий или «рынок просел». Часто дело в подходе к поиску проекта. Вроде бы есть опыт, стек, даже pet-проекты, но офферов всё нет.

Часто корень проблемы — неумение продать себя правильно. Отказ выполнять тестовые задания, считая их ненужными или обидными. Кроме того, нежелание рассматривать стажировки как стартовую площадку для получения опыта и расширения профессиональных связей также может замедлить процесс трудоустройства. И это далеко не все возможные причины.

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта

😛 Оффтоп-дайджест: 5 культовых IT-фильмов, которые обязан знать каждый айтишник

1️⃣ Матрица / The Matrix
Нейроинтерфейсы, симуляция реальности, выбор между синим и красным — этот фильм сделал киберпанк и айтишников по-настоящему крутыми.

2️⃣ Игры разума / A Beautiful Mind
Не про код, но про алгоритмическое мышление, математику, абстракции и ментальные баги.

3️⃣ Социальная сеть / The Social Network
Рождение Facebook в общежитии Гарварда, амбиции, предательства и миллиарды. Настольный фильм для любого, кто хочет пилить стартап.

4️⃣ Джобс / Steve Jobs
Сложный, стильный, отрывистый. Три запуска — три слома личности. Если ты мечтаешь делать революции в технологиях — смотри обязательно.

5️⃣ Хакеры / Hackers (1995)
Полнейший олдскул — кислотные костюмы, модемы и взломы Пентагона. Один из первых фильмов, где "IT" было по-настоящему модно.

Смотрели какой-нибудь?
Пишите в комменты👇

Proglib Academy #развлекалово

💼⌛️ ТОП-5 причин, почему программист не может долго найти работу

Почему некоторые разработчики остаются "между работами" месяцы?

Не всегда дело в нехватке вакансий или «рынок просел». Часто дело в подходе к поиску проекта. Вроде бы есть опыт, стек, даже pet-проекты, но офферов всё нет.

Часто корень проблемы — неумение продать себя правильно. Отказ выполнять тестовые задания, считая их ненужными или обидными. Кроме того, нежелание рассматривать стажировки как стартовую площадку для получения опыта и расширения профессиональных связей также может замедлить процесс трудоустройства. И это далеко не все возможные причины.

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта

🐍 Python-собес: как округлить число до трёх знаков после запятой

Показываем, что вы не просто читали туториалы, а писали код

a = 8.12345  
round(a, 3)
# => 8.123

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

А вы знали про round или делали format и f-строки?
Пишите в комментах👇

Proglib Academy #буст

🆒 Собираем идеальный GUI на Python: 8 библиотек 2025 года

➡️ Tkinter — просто и по делу
➡️ PyQt — строго и функционально
➡️ Kivy — на мобилку и не только

Мы собрали лучшие библиотеки для создания графических интерфейсов на Python в 2025 — от классики до свежих решений.

🐸 Хотите красивый и удобный UI? Начните с этого списка: https://proglib.io/sh/8Z6Yl7fMgS

Библиотека питониста

🙂 Раскрываем секрет собственных векторов: математическое оружие на собеседовании

Что объединяет успешный собес и продвинутый анализ данных? Оба требуют способности выделять главное из информационного шума!

В мире данных этот суперскилл называется методом главных компонент (PCA) — это как рентген для ваших данных, который мгновенно показывает всю суть, отбрасывая неважные детали.

Например, мы проанализировали 453 акции компаний из списка S&P 500 и выяснили, что всего одна главная компонента объясняет 38% всей динамики рынка. Как такое возможно?

😘 Расскажем на воркшопе «Математика машинного обучения на практике» 21 апреля!

Вы будете работать с реальными данными, научитесь выявлять скрытые закономерности и применять эти инсайты в своих проектах.

Стоимость: 3990 ₽

Не беспокойтесь, если теоретическая база пока хромает — вы можете заранее посмотреть запись нашего вебинара по основам по ссылке ниже.

➡️ Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/fc7d6d24

На какой ты стороне?

🔥 — глаза заболели
🌚 — зато не отвлекаешься

Proglib Academy #развлекалово