Прогресс 21 века

🌚 — 100 серверов трудятся, чтобы вы узнали, сколько варить яйца

Proglib Academy #развлекалово

⚙️ Алгоритмы и паттерны на пальцах: разбор для новичков

Здесь, разобрались с O-нотацией. Отлично, теперь давайте разберем алгоритмы и паттерны, но без заумных терминов и с понятными примерами.

🔹 Жадные алгоритмы (Greedy)
Как кассир, который всегда дает самые крупные купюры при сдаче — не всегда оптимально, но быстро.

🔹 Динамическое программирование (DP)
Помните, как родители повторяли одно и то же. Так и тут — запоминаем решения прошлых задач, чтобы не считать заново.

🔹 Двоичный поиск (Binary Search)
Вместо того чтобы перебирать все книги в библиотеке, разделите стопку пополам и убирайте ненужные.

🔹 Фабричный метод (Factory Method)
Заказали кофе, а бариста уже выбирает нужную чашку и готовит по рецепту — вам не нужно думать, как именно.

🔹 Одиночка (Singleton)
Один пульт для всей техники — чтобы не создавать тысячу одинаковых объектов.

🔵 Чтобы знать об алгоритмах все, забирайте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

📊💼 Ситуация на рынке труда в IT в 2025 году: результаты опроса айтишников

Помните мы проводили опрос про рабочие моменты? Пришло время делиться результатами!

В нашем исследовании приняли участие более 1000 IT-специалистов различных направлений. Работа или личная жизнь? Удалёнка или офис? Заменил ли всех ИИ?

➡️ Ответы в подробном отчёте

А какие изменения на IT-рынке замечаете вы? Делитесь в комментариях! 👇

🐸Библиотека devops'a

Что такое ансамблевое обучение в машинном обучении

Ансамблевое обучение использует несколько моделей сразу, чтобы сгладить ошибки и сделать прогнозы надежнее.

Как это работает?
Вместо того чтобы полагаться на одну модель, мы комбинируем несколько слабых моделей, получая сильного предсказателя.

➡️ Основные техники ансамблей

🔹 Бэггинг — усредняем прогнозы нескольких моделей (например, случайный лес).

🔹 Бустинг — усиливаем слабые модели, исправляя их ошибки (XGBoost, CatBoost, LightGBM).

🔹 Стекинг — комбинируем предсказания разных моделей через метамодель.

🌻 Зачем это нужно

✅ Повышает точность предсказаний

✅ Уменьшает переобучение

✅ Дает более стабильные результаты

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст

📱 Классический вопрос на собеседовании

Один из наших подписчиков недавно проходил интервью, и вот как он ответил:

«Python — это язык, который заботится о читаемости кода. Есть понятие «питоновский способ» решения задач — максимально понятный, структурированный и лаконичный код. В отличие от того же Ruby, где часто можно прийти к результату разными путями, но без четких ориентиров, какой из них лучше. Python же поощряет единообразие, что делает его идеальным для командной разработки»

А вы как бы ответили на этот вопрос?
Пишите в комментариях 💬

Proglib Academy #оффер_мечты

🤔 Классический разгон про выбор языка. Вроде и правда, но есть нюансы.

Главное — не прыгать по языкам без цели и не верить в сказки про «выучишь X и сразу же 500к в месяц»

Proglib Academy #развлекалово

👀 Деплой и продакшн: объясняем как пятилетке

Представьте, что вы собрали лего-город. Вы долго его строили, проверяли, чтобы дома не падали, дороги были ровными, а машинки не застревали.

Но пока ваш город стоит на полу у вас в квартире — это разработка. 🛠

А теперь представь, что вы берете свой город и переносите его на большую игровую площадку, чтобы в него могли играть другие дети.

➡️ Деплой — это как аккуратно перенести свой лего-город на площадку, не уронив ни одного домика.

➡️ Продакшн — это когда другие дети уже бегают по вашему городу, водят машинки и проверяют, все ли там круто работает.

Какими словами вы бы объяснили деплой и продакшн пятилетке?
Пишите в комменты👇

Proglib Academy #междусобойчик

⚙️ Девопс: связующее звено в команде разработки

Если разработчики — это архитекторы, а тестировщики — инспекторы, то девопсы — это строители и механики всей системы. Они не пишут фичи, но без них проект просто не получится.

➡️ Кто такой девопсер

▪️ Настраивает CI/CD, автоматизирует деплой

▪️ Следит за стабильностью инфраструктуры

▪️ Разворачивает и мониторит серверы

▪️ Оптимизирует производительность

➡️ Как Девопс связан с командой

Разработчики → дают код, Девопс автоматизирует его развертывание

Тестировщики → гоняют тесты, а Девопс делает их автоматическими

Менеджеры → требуют стабильности, Девопс обеспечивает ее

🔵 Собрали полезные материалы для старта в целый курс → «Основы IT для непрограммистов»

Proglib Academy #буст

📎 Математика для Data Science: что спросит рекрутер

Хотите в Data Science, но боитесь вопросов по математике на собесе. Спойлер: придется вспомнить университет. Но не переживайте — вот чек-лист тем, которые вас ждут:

🔹 Линейная алгебра — матрицы, собственные значения, разложения

🔹 Теория вероятностей — Байес, распределения, доверительные интервалы

🔹 Математическая статистика — p-value, гипотезы, корреляции

🔹 Математический анализ — градиенты, оптимизация, частные производные

🔹 Комбинаторика — биномиальные коэффициенты и счет вероятностей

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #оффер_мечты

🔥 Ребус: проверяем вашу смекалку

Сможете угадать без гугла?
Ответ пишите в комментах 👇

Proglib Academy #междусобойчик

🛠 SOLID: 5 принципов, которые спасут твой код

Ты пишешь код, но через месяц сам в нём теряешься. Программисты решили эту проблему ещё давно, придумав SOLID — 5 правил, которые делают код читаемым, масштабируемым и поддерживаемым.

➡️ Разбираем на пальцах

1️⃣ S — Single Responsibility (Принцип единственной ответственности)

У каждого класса должна быть одна задача.

🔻 Плохо: класс «БазаДанных» ещё и отправляет email.

🔺 Хорошо: класс «БазаДанных» хранит данные, а "EmailSender» отправляет письма.

2️⃣ O — Open/Closed (Принцип открытости/закрытости)

Код должен быть открыт для расширения, но закрыт для модификации.

🔻 Плохо: чтобы добавить новую скидку, приходится лезть в старый код.

🔺 Хорошо: создаёшь новый класс скидки, не трогая старый код.

SOLID — это код, который легко масштабировать, исправлять и не бояться трогать спустя полгода. Ждите разбор остальных трёх принципов.

🔵 Для полного понимания SOLID, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

Proglib Academy #буст