Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🚀⬆️ Оптимизируй свой AI: разоблачение 6 мифов о работе с векторами в Pgvector
Шесть заблуждений, которые мешают тебе использовать всю мощь векторных баз данных в AI. Развенчав эти мифы, ты сможешь раскрыть истинный потенциал векторов и значительно повысить эффективность твоих AI-проектов.
👉 Читать статью
Шесть заблуждений, которые мешают тебе использовать всю мощь векторных баз данных в AI. Развенчав эти мифы, ты сможешь раскрыть истинный потенциал векторов и значительно повысить эффективность твоих AI-проектов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Пет-проекты — это отличное начало, но они не покрывают всех аспектов работы в настоящей компании. Вот почему реальный опыт всегда стоит выше:
Пет-проекты безопасны — если сайт упал, его можно просто перезапустить. В реальном проекте же падение сервиса может стоить миллионы. Тут важны бэкапы, стабильные обновления и страх перед кнопкой «удалить базу». Как говорится: «Не ронял прод — не мидл».
В реальной работе есть тестирование, непрерывная интеграция, деплой в прод. Все эти процессы сложно симулировать в одиночных проектах. Пет-проекты дают базу, но не учат сложностям совместной разработки и выкладки.
В одиночном проекте все решения принимаешь сам: можно менять стиль, писать без проверки. В команде же всё по-другому — нужно договариваться, искать компромиссы, проходить код-ревью. Это прокачивает не только технические навыки, но и софт-скиллы.
Пет-проекты — это мечта разработчика: всё по ТЗ, никто не меняет задачи на ходу. Реальность же жестока — идеального ТЗ не бывает, и нужно уметь превращать «хотелки» в чёткие требования, видеть риски, уметь отстоять свою позицию и предложить оптимальные решения.
Вот почему пет-проекты — это только начало пути. Чтобы стать мидлом, нужно погружаться в реальные проекты, где есть риски, команда и настоящий клиент.
Забирай курс по алгоритмам и точно будешь мидлом:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Шпора по Python.pdf
741 KB
📌 Большая Шпаргалка по Python для начинающих
Вот must-have ресурс:
Большая шпаргалка, которая поможет разобраться с базовыми концепциями и быстро начать писать код. Она охватывает основные синтаксические конструкции, часто используемые функции и примеры кода — всё, что нужно для уверенного старта.
#шпаргалка
Вот must-have ресурс:
Большая шпаргалка, которая поможет разобраться с базовыми концепциями и быстро начать писать код. Она охватывает основные синтаксические конструкции, часто используемые функции и примеры кода — всё, что нужно для уверенного старта.
#шпаргалка
👍8🔥1🥰1
😁 — Один пишет, второй тестирует, третий сломал всё
#memes
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁7🤔3🌚3💯1
🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙♀️
Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸
https://proglib.io/w/cf0f7222
Что вас ждет в эту зловещую ночь:
💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства.
🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями.
🧙 Теория и практика — зелье успеха:
• Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять.
• Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений.
🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка.
Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания!
🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям – https://proglib.io/w/cf0f7222 👻
Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸
https://proglib.io/w/cf0f7222
Что вас ждет в эту зловещую ночь:
💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства.
🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями.
🧙 Теория и практика — зелье успеха:
• Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять.
• Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений.
🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка.
Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания!
🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям – https://proglib.io/w/cf0f7222 👻
👍2😁1
Книги — отличный старт для тех, кто хочет начать свой путь в Data Science.
Если вы хотите понять основы машинного обучения, статистики и анализа данных — сохраняйте книги и читайте.
Читай книги и получай знания для своего будущего вместе с нашим курсом:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
😭💰⬆️ Shut up and give my money: как просить повышения зарплаты
Рассказываем, когда и как правильно поднимать вопрос о повышении зарплаты. Проверенные тактики, аргументы и советы.
Углубляемся в вопрос и рассказываем, на основании чего просить повышения и какие аргументы использовать, а главное — какие доводы точно не подойдут.
📖 Читать статью
📖 Зеркало
Рассказываем, когда и как правильно поднимать вопрос о повышении зарплаты. Проверенные тактики, аргументы и советы.
Углубляемся в вопрос и рассказываем, на основании чего просить повышения и какие аргументы использовать, а главное — какие доводы точно не подойдут.
📖 Читать статью
📖 Зеркало
👍2
Все кажется простым: большая конкуренция, неопытность, неправильно заполненная анкета... но это не всё. Есть и другие факторы, об их мы сейчас поговорим.
Курсы иногда не всегда сложные, но помогают познакомиться с компанией. Если будете около топа в рейтинге, вас сразу позовут на собес, при этом пару этапов могут скипнуть.
Проходят часто. Помимо простого контеста, там можно выиграть мерч, гаджеты или фаст-трек (скип этапов). Для участия нужно заморочиться и решить немного задач.
Обычно проходят в вузах или офисах компаний. Можно подойти к спикеру после доклада и спросить: А как попасть на стажировку?
Это отличное место, чтобы показать свои скиллы и получить фаст-трек на стажировку.
Не только большие компании ищут стажеров. Есть и ноунеймы, у которых отбор не такой строгий, но проекты не хуже.
Чтобы пробиться на стажировку, забирайте наш курс:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎯 Python дорожная карта: С нуля до профессионала
Вот подробный план, который поможет тебе двигаться от основ к продвинутым темам:
• Основы Python: Изучи базовые понятия — синтаксис, типы данных, переменные и базовые операции.
• Структуры данных: Списки, кортежи, множества, словари. Учись их манипулировать, итерировать и выполнять операции.
• Функции и модули: Определи функции, аргументы, возвращаемые значения. Импортируй модули и структурируй код.
• ООП (Объектно-ориентированное программирование): Разбирайся с классами, объектами, наследованием и инкапсуляцией.
• Работа с файлами: Чтение и запись в файлы, режимы доступа к файлам и работа с файловыми объектами.
• Библиотеки и фреймворки: Освой Pandas, NumPy, Flask, Django, TensorFlow, PyTorch и их применение.
• Продвинутые темы: Лямбда-функции, декораторы, генераторы, многозадачность и тестирование.
• Практика и проекты: Решай задачи, работай над личными проектами и участвуй в open-source проектах.
Хотите изучить пайтон? Тогда забирайте курс:
🔵 Основы программирования на Python
Хочешь изучить Python, но не знаешь, с чего начать?
Вот подробный план, который поможет тебе двигаться от основ к продвинутым темам:
• Основы Python: Изучи базовые понятия — синтаксис, типы данных, переменные и базовые операции.
• Структуры данных: Списки, кортежи, множества, словари. Учись их манипулировать, итерировать и выполнять операции.
• Функции и модули: Определи функции, аргументы, возвращаемые значения. Импортируй модули и структурируй код.
• ООП (Объектно-ориентированное программирование): Разбирайся с классами, объектами, наследованием и инкапсуляцией.
• Работа с файлами: Чтение и запись в файлы, режимы доступа к файлам и работа с файловыми объектами.
• Библиотеки и фреймворки: Освой Pandas, NumPy, Flask, Django, TensorFlow, PyTorch и их применение.
• Продвинутые темы: Лямбда-функции, декораторы, генераторы, многозадачность и тестирование.
• Практика и проекты: Решай задачи, работай над личными проектами и участвуй в open-source проектах.
Хотите изучить пайтон? Тогда забирайте курс:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍3