📊 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.

👉 Интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» для middle и senior-разработчиков

Проверьте свои знания, ответив на 8 вопросов – https://proglib.io/w/09090583

🧐 Кому подойдет?
Разработчикам, которые знают любой объектно-ориентированный язык программирования и хотят углубиться в архитектурные паттерны.

🎮 Как проходит обучение?
В течение всего интенсива вы будете создавать игру «Звездные войны» и применять ключевые архитектурные паттерны. В процессе изучите:
– Как строить гибкую архитектуру, которая не замедляет разработку
– Как применять IoC-контейнеры и писать модульные тесты
– Как использовать SOLID за пределами ООП
– Как внедрять CI/CD и снижать технический долг

👉 Подробная программа обучения

А по промокоду MIDDLE до 28 февраля вы получите дополнительную скидку на обучение

✔️ Ваши знания подтвердит официальный сертификат

Освоить алгоритмы и структуры данных – это уже шаг к успеху. Но важно не просто учиться, а иметь официальное подтверждение своих навыков.

➡️ Что дает сертификат

⭐ Подтверждает, что вы прошли полный курс и освоили ключевые алгоритмы

⭐ Добавляет вес в резюме – важный аргумент при устройстве в топовые IT-компании

⭐ Доступен после успешного прохождения курса – никаких скрытых условий

🎓 Как получить сертификат

▪️ Пройти курс «Алгоритмы и структуры данных»

▪️ Освоить 47 видеолекций и 150 практических задач

▪️ Закрепить знания на реальных кейсах и заданиях с собеседований в Яндекс, Google, Amazon

▪️ Получить официальный сертификат от Proglib Academy

🔵 Делаем карьеру в IT уверенно — прокачиваем алгоритмическое мышление и подтверждаем знания вместе с нашим курсом «Алгоритмы и структуры данных»

Искусственный интеллект не заменит реальное мышление

➡️ Что умеют нейросети

⭐ Решать задачи по шаблону, если уже есть примеры в датасете

⭐ Считать интегралы, писать код на уровне «фит предикта»

⭐ Автоматизировать рутину — от тестирования до маркетинговых текстов

➡️ Что они не умеют

⭐ Доказательства в модальной логике — ответ будет бессмысленный поток сознания

⭐ Разбираться в редких темах — если нет данных, начинается генерация бреда

⭐ Создавать новые концепции — тут нужны математическое мышление и синтетические суждения

ИИ хорош в шаблонных задачах, но он не понимает, что делает. А вот математики, понимающие структуры данных, доказательства, фундаментальные концепции, всегда будут востребованы.

🔵 Учите математику. Лучший антифриз для карьерных рисков наш курс: «Математика для Data Science»