❌ Ошибки джунов при трудоустройстве

Если вы на старте карьеры в IT — сохраняйте себе, чтобы не наступить на типичные грабли

➡️ Не прокачивать хард-скиллы после обучения

В IT нельзя переставать учиться. Рынок меняется быстро, и новые навыки нужны каждый день.

➡️ Не иметь четкого представления, как искать работу

Цель важнее сотни откликов. Курсы от Proglib.academy помогают разобраться, куда идти и как достичь результата.

➡️ Бездумно откликаться на все вакансии подряд

Успешнее устраиваются те, кто понимает требования и выбирает вакансии осознанно. Важно анализировать причины отказов и учиться на них.

➡️ Тормозить поиск работы

Поиск — это тоже работа. Регулярность в откликах и подготовке повышает шансы на успех.

Вакансии становятся всё более челенджовыми, но главное — не опускать руки. Учитесь, изучайте рынок и грамотно подавайте себя. Удачи на собесах. 🙂

📌 Простая истина от наших подписчиков

Как успешно стартовать в IT? Советы от тех, кто уже прошёл этот путь:

«Возможно, стоит входить с не самой интересной работы, но чисто ради опыта в резюме»

«Сделать это никогда не поздно»

«Для программистов: недостаточно зубрить книжки, пишите хотя бы простые программки»

«Правильно оценить необходимость и желание, если они всё же есть, то не останавливаться... Ведь возможности есть всегда...»

Главное: терпение, обучение и рост — вот ваш билет в IT 🫡

📊 Что такое регрессия в машинном обучении

Регрессия — это когда по исходным данным мы предсказываем новые цифры.

➡️ Зачем это нужно

Регрессия помогает выявлять зависимости между переменными и строить прогнозы.

➡️ Как это работает

Алгоритм обучается на прошлых данных, находит закономерности и строит модель, которая может делать прогнозы для новых входных данных.

⭐ Примеры

▪️ Определение стоимости недвижимости на основе площади, расположения и других факторов.

▪️ Прогнозирование продаж товаров в зависимости от сезона и спроса.

▪️ Оценка уровня дохода по возрасту, образованию и опыту работы.

▪️ Анализ влияния температуры на потребление электроэнергии.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение

📊 Алгоритмы и структуры данных — ключ к успешному собеседованию и эффективному коду

Если вы хотите прокачать навыки, научиться решать сложные задачи и пройти техническое собеседование в крупную IT-компанию — этот курс для вас.

➡️ Для кого курс

➼ Junior-разработчиков и тех, кто хочет устроиться на первую работу

➼ Middle-разработчиков, желающих освежить знания и выйти на новый уровень

➼ Всех, кто хочет разобраться в алгоритмах и структурах данных

➡️ Что вы получите

▪️ Понимание ключевых алгоритмов и их реализацию в коде
▪️ Разбор сложных задач, встречающихся на собеседованиях в Яндекс, Google, Amazon
▪️ Углубленное изучение стандартных библиотек языков программирования
▪️ 47 видеолекций + 150 практических заданий
▪️ Поддержку преподавателя и обратную связь

🔵 Начните обучение уже сейчас «Алгоритмы и структуры данных»

📊 Big Data и Data Science в некоммерческом секторе.

Big Data и Data Science применяются не только в IT-гигантах, но и в некоммерческом секторе, где технологии анализа данных помогают оптимизировать работу организаций, собирать средства и оказывать помощь эффективнее.

➡️ Что внутри статьи:

▪️ Как некоммерческие организации используют Data Science.

▪️ Оптимизация фондов и финансирования с помощью аналитики.

▪️ Роль прогнозных моделей в благотворительности.

▪️ Кейсы Amnesty International, Khan Academy и DataKind.

🔵 Вливайся в мир Big Data вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

📎 Статья Proglib

📣 AI-контент захватывает интернет: почему это проблема для новичков в IT

Казалось бы, AI должен помочь в обучении — разжевывать сложные темы, упрощать поиск информации. Но вместо этого лента заполняется однотипными статьями без глубины:

➡️ «Как использовать ChatGPT»
➡️ «Топ-5 языков программирования» (на деле — вода)
➡️ «Будущее программирования» (без примеров и конкретики)

⭐ Что в итоге

Новички, которые только входят в сферу IT, получают не реальный опыт, а пересказ банальностей. И это касается не только LinkedIn и VC, но и Хабра — вместо детальных технических разборов всё чаще встречаются тексты, которые больше напоминают школьные сочинения.

🌻 Как не утонуть в этом AI-шуме

1️⃣ Читать реальные кейсы и технические разборы. Ошибки, выводы, код — это полезнее, чем «10 способов использовать Python».

2️⃣ Практиковаться самому. Учиться программированию, математике, алгоритмам — не по статьям, а руками.

3️⃣ Фильтровать источники. Искать людей, которые пишут от себя, а не просто ретранслируют AI-контент.

🔵 Знания рождаются в практике, а не в пересказах очевидного. Так и в нашем курсе «Основы программирования на Python» упор сделан на реальные знания от действующих специалистов.

📎 Интегралы, которые вы захотите решить

Говорят, что интегралы — это просто площадь под кривой. Ну да, ну да… Вот только в ШАДе они выглядят так, будто их придумали в лаборатории по созданию математических боссов. Это не просто «посчитай ∫dx», а задачи, в которых главная сложность — не засмотреться на красоту решения.

➡️ Что внутри

— 7 красивейших интегралов со вступительных в Школу Анализа Данных
— Только логика, минимально вычислений
— Подсказки, решения и ответы (если совсем прижмет)

📖 Читать статью

#ШАД

📌 Python Cheatsheet: вся мощь Python на одной странице

Питон — язык, в котором можно писать и мощные нейросети, и гениальный "Hello, world!". Но даже у топовых разрабов иногда вылетает из головы синтаксис или фишки стандартной библиотеки.

Поэтому Python Cheatsheet — одна страница, на которой собрано всё, что нужно.

👉 Сохрани, чтобы не тратить время на гугл.

#Шпаргалка

📊 Data Science без лишнего шума: книга для быстрого старта

Хотите разобраться в Data Science и понять, как превращать данные в деньги, а не тонуть в бесконечных теориях. Data Science For Dummies — это чёткий и практичный гид по всему, что нужно, без перегруза сложными формулами.

➡️ Что внутри:

⭐ Основы Data Science — разбор ключевых концепций, чтобы не путаться в терминах

⭐ STAR Framework — проверенная методика для ведения прибыльных DS-проектов

⭐ Монетизация данных — как реально зарабатывать на аналитике, а не просто строить красивые графики

⭐ Natural Language Processing — секреты обработки текстов без сложных уравнений

⭐ Как выделиться среди DS-специалистов — уникальный подход к развитию навыков

🔵 Книга подходит и для новичков, и для опытных специалистов, которые хотят лучше понимать бизнес-аспекты Data Science. Но без Python — никуда, забирайте курс «Основы программирования на Python» и прокачивайтесь в Data Science.