Proglib.academy | IT-курсы
3.67K subscribers
1.93K photos
56 videos
10 files
1.81K 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
📌 Простая истина от подписчика: самое важное — научиться решать задачи

Мы задаем вопросы разработчикам-подписчикам: как же стать программистом. Этот ответ самый глубокий и в нем есть что подчерпнуть.⚡️

➡️ Истина:

«Как это ни странно, но чтобы стать программистом, нужно программировать. Ладно, это всего лишь четверть требований. Код и обезьяна написать может. Остальные три четверти — умение решать задачи.

Так что если очень хочется стать программистом, то находим задачу или проблему в своем обиходе, которую можно решить какой-нибудь программой, садимся и делаем программу, по ходу дела изучая синтаксис выбранного языка, приемы, которые в нем применяют.

А когда программа готова и работает, задумываемся, что хотелось бы быть не просто программистом, а хорошим программистом. Откладываем написанный код подальше и учим теорию, делаем задачки, пока не поймете, как правильно использовать язык и строить архитектуру приложений на нем. После этого берем старый код, понимаем, что это страх и ужас, и переписывании его на нормальный.

Повторяем эти пункты с новыми проектами до тех пор, пока не поймете, что код сразу получается неплохим.

Разумеется, в процессе нужно изучать и использовать различные технологии.

Останется найти работу в качестве программиста, и готово».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👾1
🤔 Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам

🗓 22 августа в прямом эфире разберем как математика применяется в разных отраслях бизнеса. И какие математические навыки необходимы для успешной работы в каждой из них.

Приглашенный спикер: Павел Запольский – Senior Quantitative Researcher at Exness и Co-founder GrowLytics. Запустивший более 10 проектов по машинному обучению и анализу данных для ведущих компаний.

😮 На вебинаре узнаете:

🔵 Математика в бизнесе: Чем отличаются разные сферы друг от друга. Почему стоит понимать специфику сферы
🔵 ML и продуктовое IT: Чем различается математическая сложность от индустрии к индустрии. Какие к ним необходимы уровни подготовки
🔵 Баевская математика в GameDev. Баевская математика как альтернатива AB тестированию. Как математические методы применяются в разработке игр
🔵 Finance: Что такое количественные финансы и математическое моделирование. Обсудим текущие индустриальные тренды в отрасли
🔵 Backtest: Как знания математики делают ваши активы более надежными
🔵 На практике подробно разберем два математических кейса по GameDev и Backtest

➡️ Зарегистрироваться: https://proglib.io/w/6aaf9ff3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2👾2
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: Раскройте скобки в матричном выражении: 1️⃣

Подсказка: Матрицы не коммутируют

#задачи_шад
👍3🥰2
✏️ Шпаргалка для Data Science

Всё о Power BI:
▪️ Visualizing your first dataset
▪️ Data Visualizations in Power BI
▪️ Power Query Editor in Power BI
▪️ DAX Expressions

🔗 Шпаргалка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2👾1
🧮🏭 Индустриальная математика: когда ∫f(x)dx равно миллиардам

Индустриальная математика предлагает эффективные решения для самых сложных проблем реального мира. В нашей статье мы рассмотрим сущность индустриальной математики, ее краткую историю и современные тренды, а также обсудим, кому подходит эта профессия.

🔗 Статья
👍2🔥1😍1
Привет, друзья! 👋

Мы готовим статью о том, как гарантированно провалить собеседование, и нам нужна ваша помощь! Поделитесь своим опытом и мнением, а самые интересные и полезные советы мы обязательно включим в нашу статью.

Какую самую нелепую ошибку вы когда-либо совершали на собеседовании?
Что, по вашему мнению, может мгновенно испортить впечатление о кандидате?

Не стесняйтесь делиться своими историями и мнениями в комментариях! Самые интересные и полезные советы попадут в нашу статью.

🚀 Спасибо за участие!
😁2
🤖🛠️ ТОП-25 опенсорсных инструментов для вашего ИИ-проекта

В этой статье мы собрали 25 лучших инструментов с открытым кодом, которые помогут вам создать ИИ-проекты, автоматизировать процессы и расширить функциональность ваших приложений.

🔗 Ссылка на статью
👍5
💬 Soft skills для Data Scientist'а

Многие начинающие специалисты уделяют внимание развитию исключительно технических скиллов и забывают о том, что soft skills, не менее важны. К ним можно отнести ряд универсальных навыков и личностных характеристик человека, которые помогают не только в развитии карьеры, но и в разрешении любых жизненных ситуаций:

➡️ Любознательность и стремление к обучению
➡️ Креативность и находчивость
➡️ Внимание к деталям и точность
➡️ Самостоятельность и ответственность
➡️ Коммуникабельность и умение работать в команде
➡️ Критическое и логическое мышление
➡️ Умение мыслить аналитически

Для того чтобы начать карьеру в Data Science, стоит уделить внимание развитию не только технических навыков, но и поработать над soft skills. Это поможет быстрее найти работу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍31🔥1
🎯 Какие навыки помогут зарабатывать больше

Чтобы быть востребованным и повысить доход, стоит обратить внимание на следующие навыки:

Дизайн в Figma и вёрстка сайтов на Tilda
Кому нужен: Дизайнерам, маркетологам, предпринимателям.
Зачем нужен: Создание удобных и красивых сайтов без глубоких технических знаний.

Коммуникативные навыки
Кому нужен: Руководителям, Лидам, HR-специалистам.
Зачем нужен: Эффективное взаимодействие с командой и клиентами.

Создание презентаций
Кому нужен:
Специалистам всех уровней, особенно в продажах и маркетинге.
Зачем нужен: Визуальное представление идей для успешных переговоров.

Навыки руководства
Кому нужен: Тем, кто стремится к лидерским позициям.
Зачем нужен: Управление командой и проектами.

Excel на продвинутом уровне
Кому нужен: Аналитикам, финансистам, менеджерам.
Зачем нужен: Оптимизация процессов и глубокий анализ данных
👍1🙏1
🐍 Подборка лучших статей про Python на Habr

На Хабре можно найти статьи, которые помогут вам изучить Python от базы до сложных тем.

Введение в Python:

Python для начинающих: первые шаги
Основы синтаксиса Python

Работа с данными:
8 команд для Python по работе с файлами и файловой системой
Полезные методы работы с данными в Pandas

Обработка текстовых данных:
Анализ текстовых данных с помощью NLTK и Python
Регулярные выражения в Python от простого к сложному

Объектно-ориентированное программирование:
Основы чистого кода на Python
Функциональное программирование в Python

Также забирайте наш курс:
🔵 Основы программирования на Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Желание работать

🥱 — Отсутствует
🔥 — Хочу работать

#memes
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱18🔥9😍1👾1
🧪 Байесовское A/B-тестирование vs частотное: преимущества, недостатки и способ реализации на Python

A/B-тестирование — это метод сравнения двух версий чего-либо для определения, какая из них работает лучше.

В новой статье разберёмся, в каких случаях лучше применять частотный подход, а в каких — байесовский, и напишем продвинутый байесовский тест на Python без использования специальных A/B-библиотек.

👉 Читать статью
👍4👾1
Разогрев для тех, кто хочет поступить в ШАД

Статья на Habr'е с задачами и разборами экзамена ШАД. Попробуйте начать с базовых задачек для поступления в ШАД. В статье есть текстовое решение, так и видео-решение.

🔗 Задачи и разбор

Ничего не понимаете в математике, но хотите стать Data Scientist'ом? Тогда изучайте наш курс:
🔵 Математика для Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21
Возврат из функции нескольких значений

В Python есть возможность возврата из функции нескольких значений. Этого нет во многих других популярных языках программирования.

Для возврата из функции нескольких значений их нужно разделить запятыми. На основе этого списка значений Python создаст кортеж и вернёт его туда, откуда была вызвана функция.
👍3😍1