👀 Почему вы до сих пор не на стажировке

Нет, дело не только в конкуренции, кривом ответе на вопрос HR и «слишком сильном проекте в портфолио». Всё глубже.

Весной — идеальное время, чтобы зайти в IT через боковую дверь. Расскажем, где искать вход:

1️⃣ Сезонные школы и курсы

Не нужно быть богом алгоритмов — конкурс ниже, отбор мягче. Главное — аккуратная анкета. Да, иногда вас могут отсеять за «слишком высокий уровень», но чаще — наоборот: вы в рейтинге по ДЗ → приглашение на собеседование без лишней бюрократии.

2️⃣ Фесты и карьерные встречи

Приехали в субботу, пообщались, получили стикерпак — и вдруг разговор у стенда превращается в «напишите мне, у нас как раз открылась позиция». Это нетворк, а не магия.

3️⃣ Митапы и дни карьеры

То же, что и фесты, только камернее. Лояльность выше, конкуренция ниже. Здесь решает не только скилл, но и факт: вы вообще пришли. Часто — уже достаточно, чтобы попасть в шортлист.

4️⃣ Хакатоны и соревнования

Фаст-треки, приглашения на собес, живые рекрутеры на месте. Главное — не победа, а контакт. Ну и плюс: отличный повод выйти из дома.

5️⃣ Вакансии не в бигтехе

Никто не мешает вам попасть в сильную команду без отбора на 10 кругов. Просто ищите — на HH, на сайтах компаний, в каналах и чатиках. Не прыгайте сразу в FAANG — начните с проектов, где вас ждут.

🔵 Чтобы получить оффер-мечты в Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #оффер_мечты

📊 Чек-лист: что спрашивают на техсобесе в Data Science

Вот основные блоки, к которым стоит подготовиться:

🔵 SQL
✓ JOIN’ы, GROUP BY, оконные функции
✓ Подзапросы и CTE
✓ A/B-анализ в SQL
✓ Запросы на оптимизацию и масштабируемость

🔵 Pandas
✓ Группировки, агрегации, merge
✓ Работа с датами и строками
✓ Feature engineering руками
✓ Детект пропусков и аномалий

🔵 ML
✓ Алгоритмы: регрессии, деревья, бустинги
✓ Метрки: ROC AUC, RMSE, logloss
✓ Пайплайны и кросс-валидация
✓ Интерпретация моделей и фичей

🔵 A/B-тесты
✓ Формулировка гипотез
✓ Выбор метрик
✓ Статистическая значимость (t-test, U-test)
✓ Ошибки 1 и 2 рода, power analysis

🔵 Формат подачи
✓ Решения оформлять в Jupyter
✓ Комментарии к коду и шагам
✓ Отдельный README или блок «как запускать»
✓ Данные — по возможности в .csv, .zip, Google Drive

Если вы можете не просто решить, а объяснить почему именно так — это уже middle, а не junior.

🔵 Чтобы получить оффер-мечты в Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #оффер_мечты

🎓 Старт в Data Science: разбор стажировки для начинающего аналитика

Лаборатория Касперского ищет стажёра Data Scientist без опыта — идеальный шанс войти в ML и не перегореть. Разбираем, что вам пригодится:

1️⃣ Уверенный Python
▫️ Понимание базовых библиотек: pandas, numpy, matplotlib, sklearn, PyTorch.
▫️ Умение работать с данными, строить графики, обрабатывать текст.

2️⃣ Работа с БД и SQL
▫️ Знание SQL и NoSQL: SELECT, JOIN, базовые запросы.
▫️ Умение получать и обрабатывать данные.

3️⃣ Навыки разметки и автоматизации
▫️ Готовность вручную размечать данные и строить пайплайны.
▫️ Настройка prompt-инструкций и генерация датасетов.

4️⃣ Работа с текстом
▫️ Обработка текстов, знание метрик и моделей NLP.
▫️ Подготовка презентаций, объяснение результатов простыми словами.

➡️ Что будет плюсом:
— Языковая грамотность и английский не ниже B1.
— Знание других языков — большой бонус.
— Аналитический склад ума, усидчивость и внимание к деталям.

Идеальный вариант, если вы хотите попасть в AI-разработку с фокусом на тексты, метрики и масштабируемые ML-решения.

📎 Вакансия на hh: Data Scientist стажёр

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

Proglib Academy #оффер_мечты

🔥 Фриланс, стартап, корпорация — где фронтенд живёт лучше всего

Вы хотите стабильную карьеру, интересные задачи и развитие. Но куда податься фронтендеру?

1️⃣ Фриланс

Свобода, проекты на выбор, возможен хороший доход
— Нестабильность, поиск клиентов, много рутины помимо кода

2️⃣ Стартап

Быстрый рост, реальное влияние, всегда есть что улучшать
— Хаос, переработки, риски — завтра проекта может не быть

3️⃣ Корпорация

Белая зп, соцпакет, учёба, карьерные лестницы
— Бюрократия, фиксированные роли, часто скучные задачи

➡️ Что выбрать:
— Хотите максимум гибкости и не боитесь нестабильности — фриланс
— Мечтаете влиять и быстро расти — стартап
— Нужна стабильность и системный рост — корпорация

👉 Главное — понимать, куда вы хотите прийти, а не только где вы сейчас. Карьеру строят, а не находят.

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #оффер_мечты

🐕 Как попасть в Яндекс и сразу стать миддлом — реальный путь

Один парень отстажировался в Яндексе, и уже сразу после стажировки получил оффер миддла. Вот что сработало — и что нужно знать тем, кто мечтает о работе в IT.

⭐ Мифы, которые стоит забыть:

➖ «Я сам выберу команду после стажировки» — нет, вакансий может не быть
➖ «Моя команда возьмёт меня в штат» — может быть, а может и не быть
➖ «Я смогу учиться в ШАД» — только если вы не просто стажёр и это официально
➖ «Мне оплатят курсы» — максимум, дадут скидку

➡️ Как реально перейти в штат:

🔵 За месяц до конца стажировки спросите ментора прямо: будут ли вакансии

🔵 Если нет — идите в Spacy (внутренний портал с вакансиями), ищите другие команды

🔵 Пишите авторам вакансий в Telegram

🔵 Не бойтесь подаваться на миддлов: если вы показали себя — это ваш шанс

🔵 Собесы, собесы, собесы — и вот вы в штате

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

Proglib Academy #оффер_мечты

⚡️ Оффер-мечты иногда прячется в самых неприметных местах

Многие новички в IT игнорируют вакансии от маленьких компаний, аутсорса и стартапов. Мол, не «сильно звучит», нет имени, технологии не те, задачи скучные.

➡️ Но вот в чём загвоздка: именно в таких местах часто дают расти быстрее, дают кодить руками, а не быть «джуном на кофе».

➡️Почему не стоит скипать «некрасивые» офферы:

— Меньше иерархий = больше доступа к архитектуре, продукту и принятию решений
— Меньше формальностей = больше доверия и свободы
— На аутсорсе можно пощупать десятки проектов за год, а не один «монолит мечты»
— Маленькая компания = ближе к бизнесу и к смыслу своей работы
— Часто именно в таких местах дают шанс тем, у кого только курсы и пет-проекты

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

Proglib Academy #оффер_мечты

🐍 Оффер-мечты для Python-разработчика: как составить резюме и портфолио на опыте сообщества Reddit

Если ты начинающий Python-разработчик и хочешь получить свой первый оффер, важно грамотно представить свои навыки и проекты.

📄 Резюме: как выделиться среди других кандидатов

Структурируйте информацию четко
Рекрутеры тратят на просмотр резюме всего 10–30 секунд. Убедитесь, что ваше резюме легко читается: один столбец, лаконичные описания, упор на ключевые навыки и проекты.

Не занижайте свои достижения
Формулировки вроде «небольшой пет-проект» обесценивают ваш вклад. Любой законченный проект — это результат ваших умений.

Просто укажите Python
Если вы владеете Python, пишите «Python» в разделе навыков. Уточнения вроде «начальный уровень» лишь снижают уверенность в вас.

🛠 Портфолио: покажите, на что вы способны

Выбирайте реалистичные проекты
Создайте приложения, которые решают практические задачи: парсер, телеграм-бот, автоматизация, визуализация данных, CRUD-система на Django — всё это отлично работает.

Следите за чистотой кода
Хорошая структура, тесты, README — это не «по желанию», а ожидание большинства работодателей.

Добавьте визуализацию
Интерфейс, графики, скриншоты или ссылки на демо-версию помогут лучше понять ваш проект без необходимости вчитываться в код.

💡 Дополнительно

— Загружайте проекты на GitHub
Публичные репозитории — это ваша витрина. Проверьте, что всё понятно даже человеку «с улицы».

— Не останавливайтесь
Участвуйте в стажировках, конкурсах, Open Source. Чем больше реального опыта, тем сильнее ваше резюме.

И главное: не бойтесь подаваться на вакансии, даже если вам кажется, что «не дотягиваете». Правильная подача — уже половина успеха.

Proglib Academy #оффер_мечты

🥺 Оффер-мечты — реальные истории из Reddit

Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта почти невозможно. Но вот несколько историй с Reddit — люди сделали это с нуля:

💼 Из водителя в старшие разработчики

Обычный водитель грузовика. Освоил программирование сам. Делал собственные проекты (даже плагин для WoW), выучил React, сделал демонстрацию на собесе. Первая работа — £17k. Сейчас — senior developer с £80k.

📈 9 месяцев учёбы — и оффер

Самостоятельно прошёл CS50 и сделал собственное Django-приложение. Выложил проекты на GitHub. За месяц активных откликов — оффер от компании мечты.

➡️ Что сработало у всех: — собирать проекты в портфолио — выкладывать код на GitHub — искать нетривиальные пути выхода на компании — учиться каждый день — руками

Вы только начинаете — значит, всё ещё впереди. Главное — не останавливаться.

Proglib Academy #оффер_мечты

🚀 Как джун без диплома получил оффер в IT

Опыт с Reddit — кто ищет, тот находит:

1️⃣ Без CS-диплома. Без связей. С нуля.

2️⃣ Начал с курсов:

🔵HTML, CSS, JS — прошёл на Codecademy.
🔵Затем плотный курс веб-разработки на Udemy.
🔵Попробовал Zero To Mastery — дошёл до середины.

3️⃣ Пошёл на буткемп (12 недель). Не ради знаний — ради практики и тимворка.

4️⃣ После буткемпа не полез сразу в отклики — сделал мощный full-stack проект (MERN стек).

5️⃣ Подал пачку заявок через LinkedIn.

6️⃣ Через 2 недели — оффер на full-stack junior разработчика (TypeScript, React, Node.js).

➡️ Итог:

— Курсы → проекты → буткемп → портфолио → LinkedIn.
— Ни одного «своего человека» в индустрии.
— Только упорство, кодинг и хорошее портфолио.

Вас никто не держит. Даже без связей и диплома — всё реально.

Proglib Academy #оффер_мечты

🫢 Оффер-мечты начинается с тестового

Если вы планируете выйти на рынок и брать сильные офферы — готовьтесь к реальным тестовым.

Мы собрали несколько актуальных заданий, которые реально дают на старте. Чистая практика:

— Frontend + GraphQL: собираем SPA на React, подключаемся к Github GraphQL API, выводим список issues, добавляем комментарии. Всё должно работать красиво, удобно и с обработкой ошибок.

— Конвертер валют: пишем SPA с двумя страницами — сам конвертер и актуальные курсы. Работаем с любым открытым API. Главное — быстрый отклик, хороший UI и желательно тесты.

— Верстка: макет из Figma или Zeplin, адаптив под 4К и мобильные, фиксированные колонки, пост- и препроцессоры, немного JS для интерактива. И всё это — сразу на продакшен-ссылку.

— React Native: модифицируем библиотеку react-native-ussd-dial, работаем с нативным кодом для Android и iOS, делаем сборку, оформляем patch-package и выкладываем в GitHub. В бонус — переписываем нативный код на Kotlin и Swift.

— React: делаем аналог stories, как в Тинькове. Проектируем API, создаем mock-сервер, пишем сам просмотрщик с прогресс-баром и прокруткой историй. Полноценный компонент готов для интеграции с продом.

Как вам задания с реальных собесов? Ставьте ежа, если топ 👾

Proglib Academy #оффер_мечты

🦜 Разбор резюме джуна-аналитика: учимся на чужих ошибках

Мы выцепили на Reddit реальное резюме (с лёгким обезличиванием — см. картинку 👆) и разобрали, что в нём классно, а что мешает попасть на интервью мечты.

➡️Что сразу бросилось в глаза:
— Сильные проекты и цифры
— +40 % rev-lift, прогноз точности 97 %, цифры цепляют.
—Мощный tech-stack (Python + Spark, SQL, R, Docker, Tableau).
— Core-math курсы в универе уже пройдены.

✳️ Где прячутся редфлаги и как их исправить

Было: R, Python with Spark, SQL, SAS в одной строке — рекрутеру непонятно, что реально на «вы»

Стало: Разделите: Pro Python (3 года), Spark (1 год), R (2 года)…

Было: Куча маркетинговых аббревиатур (DAU, CPI…) — DS-лид может не знать

Стало: Добавьте короткое пояснение в скобках

Было: 97 % accuracy — без baseline

Стало: Укажите: «baseline = 53 %, uplift = +44 pp»

Было: Ссылка есть, но не упомянуты репы

Стало: Добавьте «Top repo: /har-smartphone-HAR, 1.3k⭐️, 3k строк кода»

😤 Хотите так же, но лучше?

На курсе «Математика для Data Science» с преподавателями МГУ:

🔵Разбираем линейную алгебру, вероятность, оптимизацию на живых бизнес-задачах.

🔵Каждому участнику — индивидуальный разбор вашего резюме и GitHub-портфолио (как в примере, но подробно).

🔵Финальный проект → готовая запись в CV + ссылку рекрутеру.

Киньте 👾 ежика в комментарии, что пост полезный, нам будет приятно

Proglib Academy #оффер_мечты

👨‍💻 Как быстро выкатить своё портфолио на прод

Если сделал своё портфолио, то дальше — 2 шага: GitHub + Netlify

➡️ Что надо сделать

Заливаешь проект на GitHub (даже если ты никогда этого не делал — с GitHub Desktop справишься)

Подключаешь Netlify, жмёшь пару кнопок — и всё, у тебя ссылка вроде yourname.netlify.app

Меняешь что-то в проекте — пушишь на GitHub → сайт сам обновляется

➡️ Что получаешь:
— живой сайт, который можно кидать HR-ам
— опыт деплоя
— плюс к уверенности, что ты реально умеешь доводить проект до конца

📎 Вот полный гайд

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #оффер_мечты

Чек-лист: как структурировать Data Science проект

Короче, вот вам такой чек-лист, его сохранили наши ДСеры, пользуйтесь — бесплатно:

📁 data-science-project/
├── 📁 data/
│ ├── 📁 raw/
│ ├── 📁 processed/
│ └── 📁 external/
├── 📁 notebooks/
│ ├── 📄explore_data.ipynb
│ ├── 📄 …
│ ├── 📄 traine.ipynb
│ └── 📄 evaluate.ipynb
├── 📁 src/
│ ├── 📁 data/
│ │ ├── 📄 load_data.py
│ │ ├── 📄 process_data.py
│ │ └── 📄 split_data.py
│ ├── 📁 features/
│ │ └── 📄select_feature.py
│ ├── 📁 models/
│ │ ├── 📄 train.py
│ │ ├── 📄 predict.py
│ │ └── 📄 evaluate.py
│ ├── 📁 visualizations/
│ │ └── 📄 plot_results.py
├── 📁 tests/
│ ├── 📄 test_models.py
│ └── 📄 test_visualise.py
├── 📁 reports/
│ ├── 📁 figures/
│ └── 📄 report.md
├── 📁 docs/
│ └── 📄 README.md
├── 📄 requirements.txt
├── 📄 .gitignore
└── 📄 LICENSE

Пояснение основных директорий:

1️⃣ data/: Хранит данные на разных этапах (необработанные, обработанные, внешние).

2️⃣ notebooks/: Ноутбуки для пошагового эксперимента (например, исследование данных, создание признаков).

3️⃣ src/: Python скрипты для модульных операций:

• data/: Загрузка, очистка и разделение данных.

• features/: Создание и отбор признаков.

• models/: Обучение модели, предсказания и оценка.

• visualizations/: Генерация графиков и визуальных выводов.

4️⃣ tests/: Юнит-тесты для проверки работы скриптов и пайплайнов.

5️⃣ reports/: Финальные отчёты, графики и визуализации.

6️⃣ docs/: Документация проекта и README.

❤️ — ставьте лайк если годно)

🔵 А это наш курс для тех, кто хочет прокачаться в ИИ → «AI-агенты для DS-специалистов»

Proglib Academy #оффер_мечты

🐍 Промпт дня: собеседование по Python

Этот промт понравился го-разработчикам и оказалось если поменять go на python, то промт тоже очень круто работает. Используем для поиска оффер-мечты. Вы получите полноценное mock-интервью: с вопросами, разбором ваших ответов, фидбэком и пояснениями. 👀

Вот промпт, который можно вставить в ChatGPT:

"You are a Senior Python Developer and experienced interviewer, known for your ability to assess a candidate's Python proficiency through targeted questions and constructive feedback. Your goal is to conduct a mock Python interview, simulating a real-world technical assessment. You will ask one question at a time, wait for the candidate's response, provide feedback and corrections, and then proceed to the next question.

Use the format below:

Question Number: $question_number
Question: $python_question
(Wait for candidate's response)

Feedback on Candidate's Response
Strengths: $strengths_of_response
Areas for Improvement: $areas_for_improvement
Corrected/Improved Answer (if necessary): $corrected_answer

Next Question
(Proceed to the next question, following the same format)

Begin the mock interview"**

А это наш курс для тех, кто хочет прокачаться в ИИ → «AI-агенты для DS-специалистов» 🙌

Proglib Academy #оффер_мечты

🙂 Как HR ищут фронтендеров — и как это использовать себе на пользу

Попалась очень интересная статья для эйчаров — разбор приёмов, которые используют рекрутеры, чтобы находить frontend-специалистов через Google.

➡️ Что они делают

• Используют специальные Google-запросы (boolean search), чтобы находить нужные резюме прямо на сайтах.
• Уточняют скиллы (типа SASS, React, TypeScript, open source, UI/UX), фреймворки и даже локации.
• Ищут активность на GitHub, Stack Overflow и даже Meetup.
• Понимают по фразам и ключам, кто что умеет и как давно в теме.

Пример запроса:

(intitle:резюме OR inurl:resume) "frontend разработчик" (React OR Vue OR Angular) -вакансия -пример -sample

➡️ Что из этого можем взять мы

• Понимать, по каким ключам нас ищут — и вставлять их в резюме/GitHub/портфолио.
• Добавлять конкретные скиллы и технологии — даже если это pet-проекты.
• Делать открытые профили: GitHub, CV, даже Telegram-бот с вашим портфолио — чтобы нас можно было найти.
• Тренироваться гуглить себя как HR.

В статье полная инструкция, рекомендую всем, кто ищет работу брать на вооружение 😤

🏃‍♀️ Наш курс по фронту → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #оффер_мечты

ℹ️ «Портфолио на максималках» для Python-джуна

Ты можешь годами учить Python, но без понятных и прикладных проектов HR пройдёт мимо.

➡️ Что включить в портфолио

🔹 Работа с реальными данными

Проекты на pandas, numpy, matplotlib. Возьми датасет — сделай анализ, визуализацию, вывод.
Пример: «Исследование цен на недвижимость в Москве».

🔹 Парсинг и автоматизация

Скрипт, который собирает вакансии с hh и отправляет тебе в Telegram? Отлично.
Используй requests, BeautifulSoup, Selenium.

🔹 API и Telegram-боты

Покажи, что можешь работать с внешними сервисами. Flask/Django + FastAPI — must have.
Пример: Бот, который даёт рекомендации по фильмам через API КиноПоиска.

🧠 Как подать:
— Сделай лендинг на GitHub Pages: описание, скриншоты, ссылки на код.
— В README объясни: что это, зачем, как запускать.
— Покажи развитие: от первой версии до улучшений, что ты доработал.

Ты уже собираешь портфолио?
Задавайте вопросы и присылайте свои портфолио на разбор👇

Proglib Academy #оффер_мечты

😭 «Надо просто выучить Python, пройти курс по ML — и тебя сразу возьмут»

Это миф, который убил больше карьер, чем плохая документация в pandas.

Ты не просто пишешь код. Ты — бизнес-мозг на стероидах. И если ты не умеешь это показать — ты не Data Scientist, ты «очередной резюме с курсеры».

➡️ Вот как HR ищет дата-сайентиста:

1. Четкий портрет: бизнес-мышление, Python, SQL, машинка, soft skills

2. Минимум воды, максимум пользы, использование фильтров

3. Проверка на критическое мышление и умение объяснять сложное просто

4. Заинтересованность в том, что ты можешь сделать для их бизнеса

А теперь вопрос:
📌 Ты умеешь показать всё это за 30 секунд, пока читают твое резюме?

Не просто учи техничку —
🔹 учись мыслить как бизнес,
🔹 говорить как человек,
🔹 и показывать себя как тот, кто реально решает задачи, а не просто «знает Python».

А кто еще не в ладах с техничкой, то вот вам обновленный курс по пайтон 😘

Proglib Academy #оффер_мечты

💪 TARIFF — величайший Python-пакет, который делает импорты «великими» снова

TARIFF — это шуточный репозиторий в духе политической сатиры, который позволяет вводить пошлины на Python-библиотеки. Несмотря на ироничную подачу, проект набирает популярность в Python-сообществе.

Установка:

pip install tariff

Использование:

import tariff

# Устанавливаем пошлины (название_пакета: процент)
tariff.set({
    "numpy": 50,     # 50% пошлина на numpy
    "pandas": 200,   # 200% на pandas
    "requests": 150  # 150% на requests
})

# Теперь при импорте эти пакеты будут замедлены!
import numpy   # +50% к времени импорта
import pandas  # +200%

➡️ Зачем это тебе, если ты ищешь первую работу в ИТ

1. Это оригинальный проект для портфолио — работодатели обожают необычные штуки, которые показывают креатив и кодинг-скилл.

2. GitHub, repo, setup.py, pip — всё как у взрослых.

3. TARIFF уже обсуждают в Python-сообществе. А ты можешь форкнуть, доработать и показать на собесе.

Proglib Academy #оффер_мечты

😒 Прямой путь в ИТ-бёрнаут для новичка

Совет звучит заманчиво: «Попробуй всё — потом решишь, кем быть»

➡️ Но знаете, что на практике?

Человек скачивает 8 курсов, ставит 6 IDE, пробует 4 фреймворка — и везде чувствует себя нубом. И главное — не продвигается никуда.

Холодный факт: ты не можешь выбрать направление, если ты нигде не копнул глубже пары дней.

Потому что работа мечты — это не то, что ты сразу выбираешь.
Это то, к чему ты приходишь через опыт, ошибки и практику.

Proglib Academy #оффер_мечты