Proglib.academy | IT-курсы
3.67K subscribers
1.92K photos
54 videos
10 files
1.8K links
Онлайн-курсы для программистов от создателей «Библиотеки программиста».

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/9f60aed6

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
Дорожная карта — ваш путь к карьерным вершинам.

🔵 Что это?

Инструмент для планирования карьерного роста. Чтобы разобраться, куда двигаться дальше, используют дорожную карту.

🔵 Почему важно иметь дорожную карту?

Дорожная карта помогает определить, что именно вы хотите достичь и какие шаги необходимо предпринять для этого.

🔵 Как составить и кому пригодится?

Составить дорожную карту, можно с помощью различных сервисов, которые помогут ускорить и улучшить этот процесс. Пригодится всем в сфере IT и смежных профессиях, будь то сменить профессию или повысить квалификацию

🔗 Где составить дорожную карту
👏1
🐈‍⬛💙 Питомцы — секретное оружие успешных программистов

Работа программиста часто связана с высоким уровнем стресса. Ошибки в коде, строгие и изнуряющие дедлайны – всё это может существенно утомлять. Однако домашние питомцы могут стать отличными помощниками в снятии напряжения и даже способствовать развитию определённых навыков.

Листайте карточки и вдохновляйтесь⚡️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
💠 Пишем свою нейросеть: пошаговое руководство

Отличный гайд про нейросеть от теории к практике. Вы узнаете, из каких элементов состоит ИНС(искусственная нейронная сеть), как она работает и как ее создать самому.

🔗 Статья

Чтобы лучше разбираться в теме, прикрепляем наши курсы:
🔵 Математика для Data science
🔵 Алгоритмы и структуры данных
🔵 Основы программирования на Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
💡 Хотите войти в IT, но не знаете, с чего начать? — подобрали вопросы, которые стоит задать экспертам.

IT-сфера дает возможность развиваться множеству специалистов, но нужно определиться и знать, с чем будешь сталкиваться

Кстати, если вы хотите задать вопросы нашим экспертам по поводу обучения, переходите по ссылке:
📌 Задать вопросы
2
👨‍💻🌻 Ключевые софт-скиллы для джуна

Когда ищешь работу в IT, собеседования становятся неотъемлемой частью жизни, особенно если ты только начинаешь свой путь в этой сфере. Хорошие начинающие специалисты всегда нарасхват. Да, им может не хватать знаний и опыта, и они часто нуждаются в наставничестве. Но есть некоторые качества, которые сделают их привлекательными для работодателей.

Мы составили список из пяти ключевых софт-скиллов, которые помогут начинающему IT-специалисту выделиться📌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
📌 Простой мотивационный спич от нашего подписчика

«Учись! Пиши код, проходи курсы. Учись искать информацию, хотя бы на двух языках мира(английский и русский). Много читай о всех направлениях, чтобы понять, что тебе ближе. Тем более, когда полно ресурсов для самостоятельного изучения. Не ограничивайся одним яп, экспериментируй. Не бойся, ты ничего не потеряешь — делай то, к чему душа лежит, и тогда и настроение будет хорошее, и прогресс, и деньги».

Видимо, это тот самый коуч мотивационного роста в IT. Вдохновляемся и впитываем информацию 😊

🔵 Математика для Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
✍️ Опишите алгоритм обратного распространения ошибки

В модели машинного обучения, по сути, происходит вычисление значения некоторой функции. Можно сказать, что движение идёт прямо по графу вычислений. Однако по нему же можно вычислить не только значение в точке, но и значения частных производных. Для этого нужно двигаться в обратном направлении по графу. Это и называется обратным распространением ошибки (backpropagation).

Алгоритм таков:

▪️Начинаем с вычисления ошибки на выходе модели. Это обычно разница между предсказанным значением и истинным значением.
▪️Затем вычисляется градиент, то есть вектор частных производных функции ошибки по выходному слою.
▪️Движение идёт обратно через слои модели. На каждом слое используется цепное правило для вычисления градиента ошибки по весам слоя.
▪️После того, как градиенты вычислены, веса модели корректируются в направлении, противоположном градиенту, чтобы уменьшить ошибку.
▪️Процесс повторяется до тех пор, пока модель не достигнет желаемой производительности или не сойдётся.

#вопросы_с_собеседований
🐍🎓 5 задач для подготовки к собеседованию по Python

В новой статье используем алгоритмы Манакера и заметающей прямой, определяем границы окна с k-элементами, вычисляем площадь участков разного цвета и находим наибольшую увеличивающуюся подпоследовательность.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало