🤨 Как выбрать хорошие онлайн-курсы? Я бы обратил внимание на 2 основных пункта!
1. Сроки обучения. Слишком длинные и громоздкие курсы на 9-12-18 месяцев с интенсивностью обучения по 5 часов в неделю.
Скорее всего, они приведут тебя:
■ к апатии и безразличию. Вся мотивация пропадет за первые три месяца;
■ к нелюбви к программированию, так как будут напоминать о себе в пятницу вечером после работы;
Короткие интенсивы на две недели.
От них едва ли можно ждать качественного результата. Они хороши для другого:
■ прощупать почву, понять, интересно ли в принципе идти в заданном направлении;
■ найти единомышленников и укрепить мотивацию;
■ познакомиться с компанией и преподавателями, чтобы потом учиться у них полноценно. Если зайдёт, конечно.
✅ Поэтому выбирай золотую середину, от 3 до 8 месяцев, в зависимости от интенсивности.
2. Готовый проект после обучения. Ты должен закончить не просто с бумажкой, а с готовым решением, которое можно пощупать, показать будущему работодателю, объяснить как и что там работает, какие технологии использовал и почему.
🧩 Всё! Это основные и самые важные моменты. Остальное выбирай исходя их своих предпочтений. Вот примеры курсов, которые подходят под эти условия:
■ JavaScript для начинающих
■ Frontend-разработчик
■ Node.js
■ React
Удачи!
1. Сроки обучения. Слишком длинные и громоздкие курсы на 9-12-18 месяцев с интенсивностью обучения по 5 часов в неделю.
Скорее всего, они приведут тебя:
■ к апатии и безразличию. Вся мотивация пропадет за первые три месяца;
■ к нелюбви к программированию, так как будут напоминать о себе в пятницу вечером после работы;
Короткие интенсивы на две недели.
От них едва ли можно ждать качественного результата. Они хороши для другого:
■ прощупать почву, понять, интересно ли в принципе идти в заданном направлении;
■ найти единомышленников и укрепить мотивацию;
■ познакомиться с компанией и преподавателями, чтобы потом учиться у них полноценно. Если зайдёт, конечно.
✅ Поэтому выбирай золотую середину, от 3 до 8 месяцев, в зависимости от интенсивности.
2. Готовый проект после обучения. Ты должен закончить не просто с бумажкой, а с готовым решением, которое можно пощупать, показать будущему работодателю, объяснить как и что там работает, какие технологии использовал и почему.
🧩 Всё! Это основные и самые важные моменты. Остальное выбирай исходя их своих предпочтений. Вот примеры курсов, которые подходят под эти условия:
■ JavaScript для начинающих
■ Frontend-разработчик
■ Node.js
■ React
Удачи!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤬 Когда после целой ночи кодинга босс говорит, что дедлайн отложили
React: наглядное пособие для начинающих. Создаем свой компонент без знаний JavaScript
Хабр
React: наглядное пособие для начинающих. Создаем свой компонент без знаний JavaScript
React — это библиотека JavaScript для создания пользовательского интерфейса. Это официальное определение React. Но что если вы не знаете, что такое JavaScript?...
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😄 Когда заказчик просит коллегу, внести кое-какие правки в проект
🧐 Курсы VS самообучение. Что выбрать?
На первый взгляд ответ очевиден – конечно самообучение! Зачем платить 30+ тысяч рублей, если вся информация есть в интернете в открытом доступе?
🦍 Но как только ты начинаешь заниматься самостоятельно, появляется множество вопросов: какие технологии учить? Сколько учить? Как начать делать реальные проекты и получать за это деньги? Разбирается ли преподаватель в том, что рассказывает и т.д.
В итоге ты тратишь кучу времени и не понимаешь, есть ли вообще какой-то прогресс. Появляется апатия, а у кого-то вообще пропадает желание заниматься программированием.
✅ Основной плюс курсов как раз в том, что есть четкий план обучения. Тебя учат работать с технологиями, которые актуальны на данный момент и используются в реальных проектах.
При этом казалось бы высокая стоимость компенсируется временем. Уже через несколько месяцев у тебя будут реальные проекты в портфолио, ты будешь четко понимать свою ценность как специалиста и сможешь брать за работу деньги, в то время как, если бы ты занимался сам, у тебя скорее всего была бы гора решений стандартных задач и полное непонимание рынка.
В конце хочу сказать, что, если все-таки захочешь попробовать пройти курсы, то ➡️ вот ссылка на хорошие для начинающих
Удачи! 🙃
На первый взгляд ответ очевиден – конечно самообучение! Зачем платить 30+ тысяч рублей, если вся информация есть в интернете в открытом доступе?
🦍 Но как только ты начинаешь заниматься самостоятельно, появляется множество вопросов: какие технологии учить? Сколько учить? Как начать делать реальные проекты и получать за это деньги? Разбирается ли преподаватель в том, что рассказывает и т.д.
В итоге ты тратишь кучу времени и не понимаешь, есть ли вообще какой-то прогресс. Появляется апатия, а у кого-то вообще пропадает желание заниматься программированием.
✅ Основной плюс курсов как раз в том, что есть четкий план обучения. Тебя учат работать с технологиями, которые актуальны на данный момент и используются в реальных проектах.
При этом казалось бы высокая стоимость компенсируется временем. Уже через несколько месяцев у тебя будут реальные проекты в портфолио, ты будешь четко понимать свою ценность как специалиста и сможешь брать за работу деньги, в то время как, если бы ты занимался сам, у тебя скорее всего была бы гора решений стандартных задач и полное непонимание рынка.
В конце хочу сказать, что, если все-таки захочешь попробовать пройти курсы, то ➡️ вот ссылка на хорошие для начинающих
Удачи! 🙃
Яндекс создал новый сервис для ML-разработки и анализа данных — Yandex DataSphere.
👉 Его можно попробовать бесплатно (предоставляется 50+ часов с GPU в фоновых ячейках) по ссылке: https://clck.ru/USRw6
В чем его главные фишки
✅ Не требует настройки: разворачивается в облаке за пару кликов и сразу же готов к работе. Поэтому забываем как страшный сон об установке ПО и выборе правильных мощностей заранее.
🖥 Привычный интерфейс Jupyter Notebook. А сами проекты не пропадают и живут столько же, сколько ваше облако.
▶️ После исполнения сохраняется состояние (состояние = код + вывод + переменные). Поэтому можно вернуться к любому шагу разработки и не придется заново запускать вычисления.
Продукт молодой, команда очень отзывчива к пожеланиям и на информацию о любых багах быстро реагирует в чате в Telegram
(https://t.me/yandex_datasphere). Вы можете принять реальное участие в становлении Yandex DataSphere.
👉 Его можно попробовать бесплатно (предоставляется 50+ часов с GPU в фоновых ячейках) по ссылке: https://clck.ru/USRw6
В чем его главные фишки
✅ Не требует настройки: разворачивается в облаке за пару кликов и сразу же готов к работе. Поэтому забываем как страшный сон об установке ПО и выборе правильных мощностей заранее.
🖥 Привычный интерфейс Jupyter Notebook. А сами проекты не пропадают и живут столько же, сколько ваше облако.
▶️ После исполнения сохраняется состояние (состояние = код + вывод + переменные). Поэтому можно вернуться к любому шагу разработки и не придется заново запускать вычисления.
Продукт молодой, команда очень отзывчива к пожеланиям и на информацию о любых багах быстро реагирует в чате в Telegram
(https://t.me/yandex_datasphere). Вы можете принять реальное участие в становлении Yandex DataSphere.
cloud.yandex.ru
Машинное обучение и анализ данных – Yandex DataSphere
Сервис машинного обучения DataSphere – это полный цикл разработки, анализа данных и создания моделей машинного обучения. Вам доступны привычные инструменты Jupyter Notebook и динамически масштабируемые ресурсы облака.
🧹 Сложные условия в JS всегда были источником лишнего кода. Однако использование литералов объектов в JavaScript может избавить тебя от этой проблемы. Давай разберёмся, как это работает
Tproger
Альтернатива if/else и switch: литералы объектов в JavaScript
С помощью литералов объектов в JavaScript можно описывать сложные и громоздкие условия. Рассказываем, как это сделать и не получить undefined.
👀 Большинство разработчиков редко задумываются о том, как реализовано управление памятью в JavaScript. Движок обычно делает все за программиста, так что последнему нет смысла размышлять о принципах функционирования механизма управлением памятью.
Но рано или поздно разработчикам все же приходится разбираться с проблемами, связанными с памятью — например, утечками. Ну а разобраться с ними получится лишь тогда, когда есть понимание механизма выделения памяти.
Эта статья и посвящена объяснениям. В ней также есть советы о самых распространенных видах утечек памяти в JavaScript.
Но рано или поздно разработчикам все же приходится разбираться с проблемами, связанными с памятью — например, утечками. Ну а разобраться с ними получится лишь тогда, когда есть понимание механизма выделения памяти.
Эта статья и посвящена объяснениям. В ней также есть советы о самых распространенных видах утечек памяти в JavaScript.
Хабр
Основы управления памятью в JavaScript: как это работает и какие проблемы могут возникнуть
Большинство разработчиков редко задумываются о том, как реализовано управление памятью в JavaScript. Движок обычно делает все за программиста, так что последне...
💻 Вебинар «Back-end на JavaScript. Какой фреймворк выбрать в 2021»
План вебинара:
▪️Как JavaScript стал языком Back-end разработки
▪️Особенности платформы Node.js
▪️Многопоточность JavaScript и как он справляется с высокими нагрузками
▪️Сравнение фреймворков (Express, Koa, Adonis, Meteor, Nest)
▪️Что надо знать Node.js back-end разработчику.
▪️Deno вместо Node.js, стоит ли учить сейчас?
▪️Q&A
➡️ youtu.be/EvCPyXHRELs
План вебинара:
▪️Как JavaScript стал языком Back-end разработки
▪️Особенности платформы Node.js
▪️Многопоточность JavaScript и как он справляется с высокими нагрузками
▪️Сравнение фреймворков (Express, Koa, Adonis, Meteor, Nest)
▪️Что надо знать Node.js back-end разработчику.
▪️Deno вместо Node.js, стоит ли учить сейчас?
▪️Q&A
➡️ youtu.be/EvCPyXHRELs
YouTube
Back-end на JavaScript. Какой фреймворк выбрать в 2021
Промокод на скидку 15% на все курсы ITVDN - 4YOUTUBE
Материалы вебинара - https://itvdn.com/ru/webinars/description/backend-js-2021?utm_source=yb_webinar_backend-js-2021
Back-end на JavaScript — какой фреймворк выбрать в 2021? На вебинаре мы рассмотрим JavaScript…
Материалы вебинара - https://itvdn.com/ru/webinars/description/backend-js-2021?utm_source=yb_webinar_backend-js-2021
Back-end на JavaScript — какой фреймворк выбрать в 2021? На вебинаре мы рассмотрим JavaScript…
Разбираем, чем отличается версионирование в ML-разработке по коду от версионирования по коду и состоянию.
🤔 Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду.
✅ Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы.
Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку:
👉 https://clck.ru/UW59A
🤔 Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду.
✅ Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы.
Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку:
👉 https://clck.ru/UW59A
cloud.yandex.ru
Машинное обучение и анализ данных – Yandex DataSphere
Сервис машинного обучения DataSphere – это полный цикл разработки, анализа данных и создания моделей машинного обучения. Вам доступны привычные инструменты Jupyter Notebook и динамически масштабируемые ресурсы облака.