🚀 12 суперплагинов VS Code для JavaScript-разработчиков

Эти плагины реально меняют подход к разработке на JavaScript. Особенно впечатлил Bito — он анализирует весь проект и дает удивительно точные подсказки. И Prettier — мастхев с самого первого дня во фронтенд-разработке.

Хотите углубить свои знания во фронтенд-разработке? Обратите внимание на курсы от Proglib Academy:
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба

🔗 Ссылка на список плагинов

🤼 Генеративно-состязательная нейросеть: ваша первая GAN-модель на PyTorch

Подробная инструкция построения генеративно-состязательных нейросетей (GAN) на примере двух моделей, реализованных с помощью фреймворка глубокого обучения PyTorch в нашей статье. 👇

🔗 Статья

У нас есть курс как для начинающих программистов, так и для тех, кто уже шарит:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

Что такое KNN в машинном обучении

KNN (K-Nearest Neighbors) — это один из простейших и интуитивно понятных методов машинного обучения для решения задач классификации и регрессии. Его суть заключается в том, чтобы искать "соседей" объекта и предсказывать его класс на основе классов этих соседей.

🌻 Как это работает?

▪️ Поиск соседей: Для каждого нового объекта KNN ищет K ближайших соседей на основе выбранной метрики расстояния (например, Евклидово расстояние)
▪️ Голосование: В случае классификации объект относится к тому классу, который преобладает среди его соседей
▪️ Усреднение: В задачах регрессии предсказание для объекта — это среднее значение его соседей

🌻 Когда использовать?

KNN полезен, когда данные относительно простые и их не слишком много, так как метод требует много вычислительных ресурсов при больших объемах данных. Его часто применяют в задачах, где важна интерпретируемость и легкость реализации.

В нашем курсе узнаете подробнее о машинном обучении, в частности, о бустинге:
🔵 Базовые модели ML и приложения

#машинное_обучение

📱 Задача на Python

Не можете решить — тогда подтягивайте свои знания с помощью нашего курса:
🔵 Основы программирования на Python

5️⃣ мифов о стажировках — развенчиваем вместе

Многое могло останавливать вас на пути к началу карьеры: страхи, мифы, предрассудки. Сегодня развеем 5 основных мифов о стажировках и продолжаем вас мотивировать делать первые шаги!

➡️ Невозможно совмещать с учебой

Да, временами бывает сложно, но это вовсе не невозможно. Компании часто идут навстречу, предлагают парт-тайм с занятостью 20 часов в неделю. Есть и летние стажировки как раз на время каникул. Кроме того, реальная занятость не всегда составляет полные 40 часов — нередко это 2-3 часа активной работы, остальное — созвоны и всякие рабочие мелочи.

➡️ Нужно быть гением, чтобы попасть

Многие считают, что попасть можно только если ты мега-звезда. На деле стажировки есть в компаниях, где отбор менее напряжен. Кстати, попасть в бигтехи тоже не обязательно зависит от лотереи или жесткого отбора. Есть обходные пути, например, работа в мелких проектах или стажировка в дочерних компаниях.

➡️ Платят копейки, на жизнь не хватит

Да, обычно оплата стажировок небольшая. Но вообще стажировки лучше рассматривать как шаг в обучении, а не источник больших заработков.

➡️ Стажировки доступны только жителям Москвы и СПб

Очередной миф. Конечно, во многом они проводятся именно в мегаполисах, но если вы живете в другом городе, вы сможете найти варианты: просить жилье, снимать комнату или работать дистанционно. До пандемии это было менее популярно, но сейчас очень много компаний с удовольствием берут на работу дистантом.

➡️ Нужен опыт работы

Нет, опыт работы для стажировок не требуется, хотя он и может повысить ваши шансы. Что понадобится — проделанные проекты и практика. Начинайте с пет проектов, их полно на GitHub или на курсах. Не относитесь к ним как к способу удивить рекрутеров, а разглядывайте их как важную часть вашего обучения.

Показали вам, что стажировка может стать отличным шагом вперед для вашей карьеры. Отбросьте страхи и попробуйте — может, вы уже на пороге своего первого крупного успеха?

Хотите подтянуть знания для стажировки? Тогда подтяните программирование:
🔵 Основы программирования на Python

Мечтал стать востребованным специалистом в Data Science и работать над реальными проектами

— Выпускник Proglib.academy в карточке делится своим мнением о курсе. 👆

Курс «Математика для Data Science» от Proglib Academy

➡️ Интенсивное обучение с теоретическими видеоуроками и практическими задачами.

Курс охватывает школьную математику, линейную алгебру, математический анализ и комбинаторику, и адаптирован для тех, кто хочет перейти в Data Science или подготовиться к собеседованиям в топовые компании.

Поддержка менторов и обратная связь по домашним заданиям помогают усвоить материал и повысить квалификацию.

Хотите повторить путь Артёма — забирайте наш курс:
🔵 Математика для Data Science

📌 Шпаргалка по Data Science: бесплатные Статьи на Toward.ai

Хотите изучать Data Science с нуля или прокачать свои навыки, но не знаете, с чего начать: Toward.ai — это ресурс, где можно найти множество полезных бесплатных статей на тему анализа данных, машинного обучения.

👉 Вот пример статьи, которая поможет вам погрузиться в NLP: NLP with Python: Tutorial for Beginners

Начни сегодня, получать знания для своего будущего вместе с нашим курсом:
🔵 Математика для Data Science

Какая подпись больше подходит?

🌚 — Когда просто зашел почиллить, а тебя случайно на работу взяли

😁 — Ну вот и настал момент, когда лень оформилась как скилл

🤔 — Резюме года

#memes

🎯 Стажировка в Яндексе: мифы и реальность

Многие считают, что попасть на стажировку в Яндекс почти нереально. Да, этапов много, и уровень задач может показаться сложным. Но давайте разберемся:

➡️ Вступительный контест

Задания обновляются каждые полгода. Для подготовки можно решить прошлые задачи. С каждым годом набор стажеров растет, и иногда даже 1/3 решенных задач хватает, но лучше ориентироваться на 2/3

➡️ Аналитическая секция

Задачи по математике, логике, вероятностям и программированию. Уровень easy-medium, но все решаемо. Перед собесом повторите базовые темы: комбинаторика, мат. ожидание, бинарный поиск, SQL. Если идете в ML, могут задать вопросы по основам машинного обучения. Главное — не только решить задачу, но и показать умение общаться.

➡️ Алгоритмическая секция

Обычно одна задача уровня medium с LeetCode. Основные темы: бинарный поиск, префиксные суммы, два указателя, хеш-таблицы. Если не очень сильны в алгоритмах, лучше сосредоточьтесь на самых частых задачах.

➡️ Интервью с командой

Тут важно показать себя как человека, с которым будет комфортно работать. Подготовьте самопрезентацию, расскажите о своих проектах и интересах. Главное — быть собой и задавать вопросы команде.

В общем, всё достаточно прозрачно и реально.

Хотите подтянуть знания для стажировки? Тогда забирайте курс по машинному обучению:
🔵 Базовые модели ML и приложения