📌 Простая истина от наших подписчиков

Советы для успешного старта в IT от опытных программистов:

«Учите математику»

«Рискуйте, учитесь и старайтесь стать лучшим»

«Не бояться ходить на собеседования. Не бояться выставлять свое резюме из-за того, что думаешь, что "еще не достоин" или "еще мало знаю". Правильно заполнять резюме без воды. Написать пару своих проектов на GitHub. У меня проектом была курсовая работа. Если не знаете, что написать, поспрашивайте в профильных пабликах ВК или Телеграмм-каналах. Или загуглите "идеи pet-проектов"»

«Регулярно заниматься, лучше час каждый день, чем только все выходные безвылазно. Не бояться отказов, любое собеседование прокачивает навык»

Главное — регулярность и желание развиваться 📄

Что такое рекомендательные системы в машинном обучении

Рекомендательные системы — это алгоритмы, которые помогают предлагать пользователям именно тот контент, который может их заинтересовать. Они лежат в основе рекомендаций фильмов, товаров, музыки и многого другого.

🌻 Как работают такие системы?

▪️ Коллаборативная фильтрация
Основана на схожести предпочтений пользователей. Если вам и другому человеку нравятся похожие фильмы, система предложит те фильмы, которые вы ещё не видели, но которые понравились вашему единомышленнику.

▪️ Контентная фильтрация
Рекомендации строятся на основе характеристик контента — например, жанра фильма или описания товара. Если вы любите комедии, система чаще будет предлагать похожие фильмы.

▪️ Гибридные модели
Смешивают несколько подходов, например, коллаборативную и контентную фильтрацию, чтобы повысить точность рекомендаций. Этот подход используется во многих крупных платформах, так как он позволяет учитывать больше факторов.

▪️ Рекомендации на основе нейросетей
Нейросети анализируют сложные паттерны в данных и улучшают качество предсказаний. Это помогает выдавать рекомендации не только по похожим товарам, но и по менее очевидным признакам.

В курсе по машинному обучению вы лучше узнаете про рекомендательные системы:
🔵 Базовые модели ML и приложения

👨‍🎓📊 Как научиться Data Science онлайн: 12 шагов от новичка до профи

12 шагов для тех, кто хочет с нуля построить карьеру в Data Science. Руководство к действию и россыпь ссылок на полезные ресурсы.

Переходите на нашу статью:
🔗 Ссылка

Забирайте курс по Алгоритмам и стать Data Scientst'ом станет еще проще:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

📱 Задача на Python

Не можете решить — тогда забирайте курс по Python:
🔵 Основы программирования на Python

💬 Адаптация программистов: дорого, сложно, но обязательно

Сервис по поиску высокооплачиваемой работы SuperJob проанализировал резюме разных профессий и рассчитал средний срок работы на одном месте.

Дольше всего адаптируются программисты (по их личным оценкам — более 3,5 месяцев), а работают в компании в среднем 3,4 года. При этом зарплаты разработчиков — одни из наиболее высоких:

Так, программист Java в московских IT-компаниях в среднем зарабатывает 320 тысяч рублей в месяц (+7% за год). Итого: бо́льшая часть расходов компании в период адаптации — почти 1,2 млн рублей.

В то же время, быстрее всех адаптируются рабочие и продавцы.

👉 Подробнее: SuperJob

📈 Подгон для всех, кто хочет пробустить свою карьеру в IT прямо сейчас

Четыре курса от Proglib помогут поступить в ШАД или попасть на стажировку в Яндекс.

🔵 Алгоритмы и структуры данных
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Математика для Data Science
🔵 Основы программирования на Python

И если вдруг вы подумали, что вам это не нужно — не торопитесь.

Во-первых, любой из наших курсов — отличная возможность для получения базы. Во-вторых, — вы получаете портфолио с задачами. Помогать на курсах будут менторы и IT-эксперты.

Не понимаем, почему вы еще не зарегались — тут практический опыт, коммьюнити,  портфолио.

🔥 Нашли шпаргалку по Machine Learning

На одной картинке — весь мир машинного обучения.

На ней ключевые направления:

⭐ Регрессия (OLS, SVM, Random Forest)
⭐ Классификация (Naive Bayes, Decision Tree, нейронки)
⭐ Кластеризация (K-Means, DBSCAN)
⭐ Компьютерное зрение (CNN, YOLO, GANs)
⭐ NLP/LLM (GPT, BERT, Word2Vec)
⭐ Рекомендательные системы, Прогнозирование

🌚 — Когда даже твоя почта знает, что ты не хочешь работать

#memes