💡 Что посмотреть: топ-3 курса для дата-сайентистов

1️⃣ Numpy For Machine Learning — освоение основ работы с массивами и математическими операциями в Python для анализа данных.

2️⃣ Scikit-Learn Tutorials - Master Machine Learning — подробное руководство по машинному обучению с использованием одного из самых популярных Python-библиотек.

3️⃣ Pandas For Machine Learning — курс по обработке и анализу данных с помощью Pandas, ключевого инструмента для работы с данными.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Мопс за 900 вдобавок

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

⚡️Redis — не единственный выбор: 3 достойные замены

Redis — это мощный инструмент для работы с данными в памяти, который часто используется как кэш, база данных или брокер сообщений. Однако в некоторых случаях другие решения могут оказаться более подходящими:

⭐ Dragonfly

Dragonfly — это современное высокопроизводительное хранилище данных в памяти, которое позиционируется как замена Redis. Оно предлагает лучшую производительность и масштабируемость, особенно для задач с высокой нагрузкой. Dragonfly поддерживает протокол Redis, что делает переход на него практически безболезненным.

✔️ Плюсы:

— Высокая производительность
— Полная совместимость с Redis
— Эффективное использование ресурсов.

⭐ KeyDB

KeyDB — это многопоточная версия Redis, которая использует несколько ядер процессора для повышения производительности. Он полностью совместим с Redis, поэтому вам не придется переписывать код при переходе.

✔️ Плюсы:

— Многопоточность для лучшей производительности
— Простота миграции с Redis
— Поддержка всех основных функций Redis.

⭐ Memcached

Memcached — это классическое решение для кэширования данных в памяти. Оно простое, надежное и отлично подходит для задач, где требуется высокая скорость доступа к данным. Хотя Memcached уступает Redis в функциональности, он остается популярным выбором для кэширования.

✔️ Плюсы:

— Простота и минимализм
— Высокая скорость работы
— Широкая поддержка в экосистеме.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Что выведет код?

🔥 — 3
❤️ — 3.5
👍🏼 — Error

🏃‍♀️ Proglib Academy

#междусобойчик

🧠 Как выжать максимум из резюме на HeadHunter

Хорошее резюме — это только начало. Даже если вы профессионал, в поиске работы многое решает видимость анкеты в выдаче. А вот тут начинается борьба за внимание рекрутера.

⭐ Что помогает реально продвинуть резюме вверх:

— Автоподнятие и ручные апдейты
— Правильное имя файла резюме
— Ключевые слова, которых ищут HR
— Механика «откликов + запросы»
— И даже… использование разных браузеров (да-да)

🔗 Все 9 приёмов с примерами — в статье.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🥺 Оффер-мечты: реальная история из Reddit

Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта и образования невозможно. Но вот свежий пример с Reddit:

💼 Из стюардессы — в DevOps

Обычная девушка работала стюардессой. В свободное время начала изучать AWS, SQL и API.
Постепенно перешла в авиационной компании на роль системного администратора, потом устроилась инженером поддержки.
Сегодня она уже на пути в DevOps/SRE, продолжает учиться и расширять навыки.

📈 Что сработало:

— начать с IT-ролей с низким порогом входа (поддержка, администрирование);
— учиться на реальных задачах, а не только по курсам;
— целенаправленно наращивать компетенции (облака, базы, автоматизация).

➡️ Вы только начинаете? Не страшно. Главное — делать шаги, пусть и маленькие. Результат всё равно придёт.

Proglib Academy #оффер_мечты

⌛️ VisualVM: мощный инструмент для мониторинга

⭐ Что умеет VisualVM

— Мониторинг JVM: позволяет отслеживать использование памяти (heap и non-heap), количество потоков, загрузку процессора и частоту сборки мусора. Также предоставляет данные в реальном времени.

— Профилирование: помогает определить, какие методы или участки кода потребляют больше всего ресурсов, а также сравнить затраты времени между различными частями приложения.

— Анализ дампов памяти: дает возможность загружать и исследовать heap-дампы для выявления утечек памяти или избыточного использования объектов.

— Трейсинг потоков: отслеживает состояние потоков, показывая, активны ли они, находятся в ожидании или блокируются.

— Расширения: поддерживает подключение плагинов, таких как интеграция с JConsole, мониторинг серверов приложений (например, Tomcat) и другие функции.

⭐ Как начать

1. Установить VisualVM. До 9 java он уже входит в JDK. Для более новых версий его можно скачать отдельно с официального сайта: VisualVM.

2. Запустить локальное приложение — для этого достаточно открыть VisualVM и выбрать активный процесс JVM.

3. Подключиться к приложению, чтобы начать мониторинг. Профилируйте наиболее загруженные части, например, выполнение запросов к базе данных, тяжелые вычисления или работу с потоками.

⭐ Когда использовать

— Проблемы с производительностью, такие как задержки или повышенное потребление памяти.
— Необходимость в оптимизации кода.
— Диагностика ошибок в многопоточных приложениях.
— Устранение утечек памяти.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🥺 Оффер-мечты: реальная история из Reddit

Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта и образования невозможно. Но вот свежий пример с Reddit:

💼 Из поддержки / Linux — в DevOps

Один парень несколько лет работал как инженер поддержки и Linux / AIX администратор. Постепенно стал писать скрипты, автоматизировать задачи, изучать CI/CD и облака. В итоге устроился DevOps-инженером.

📈 Что сработало:

— старт с роли с низким порогом поддержка, Linux/системное администрирование
— добавление автоматизации и скриптов даже в рамках текущей работы
— целенаправленное изучение инфраструктуры, CI/CD и облачных сервисов
— постепенное продвижение по задачам и доказательство ценности

Proglib Academy #оффер_мечты