Proglib.academy | IT-курсы
3.22K subscribers
964 photos
17 videos
9 files
1.1K links
Proglib.academy — онлайн-курсы для программистов от создателей «Библиотека программиста».

Все курсы — https://proglib.io/w/9f60aed6

По любым вопросам: @n_kalinchikov
Download Telegram
😡🌐 Ужасы современного веба

Собрали для вас 5 самых бесячих вещей на веб-ресурсах, теперь осталось научиться делать интерфейсы на React. Кстати, в этом вам поможет наш курс:
🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚨 Проблемы с которыми, каждый сталкивается в IT

Работа в IT у многих ассоциируется с получением огромных денег и полным удовольствием от жизни, но на пути всё же встречаются трудности. Решили поднять вам настроения в карточках с проблемами в IT.➡️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: Лёша и Марина договорились встретиться между 8:00 и 9:00 и вместе пойти на экзамен в ШАД. Каждый из них приходит на место встречи в случайный момент времени, ждёт 15 минут и уходит (никому не хочется опоздать на экзамен). Являются ли независимыми события «Лёша и Марина не встретились» и «хотя бы один из них пришёл после 8:45»? Время считайте непрерывным.

Решение: Два события называются независимыми, если вероятность их пересечения равна произведению их вероятностей 1️⃣

Чтобы определить независимость событий A и B, нужно посчитать две вероятности в правой части. Сделать это проще всего геометрически. Представим каждое из элементарных событий (пару «время, когда пришёл Лёша» и «время, когда пришла Марина») точками квадрата со стороной 1 час. Построим графическое представление каждого из событий.

Расчёт события А («Лёша и Марина не встретились»)

Какое условие накладывает событие А на координаты М и Л (они же x, y)? Оно показывает, что ребята не встретились, то есть что между приходом Лёши и Марины прошло больше четверти часа. Запишем 2️⃣. Изобразим событие А в пространстве элементарных событий 3️⃣

Расчёт события B («хотя бы один из друзей пришёл после 8:45»)

Это можно записать следующим образом 4️⃣ и изобразить так 5️⃣
Чтобы найти вероятность А, нужно разделить площадь красного фрагмента на площадь всего пространства элементарных событий. Эта площадь в задаче равна единице. Красный фрагмент состоит из двух треугольников со стороной три четверти. Считаем и получаем 9/16. Посчитать площадь B ещё проще. Оно занимает семь квадратов в общем пространстве элементарных событий, состоящем из 16 квадратов. Получаем 7/16

Расчёт пересечения

На схеме 6️⃣ видно, что пересечение занимает 5 квадратов. Получаем 5/16. В итоге подставляем все рассчитанные значения в формулу 1️⃣. P(A) * P (B) = 9/16 * 7/16. Это произведение не равно 5/16. Следовательно, события А и B не независимы.

#задачи_шад
#дайджест #DataInternship

Подборка стажировок недели для Data специалистов

▪️Стажер Data engineer
Удалёнка, Альфа-Банк
Подробнее

▪️Стажер развитие дашбордов (BI-аналитик)
Гибрид (Москва), Сибур
Подробнее

▪️Стажер Data Science
Гибрид (Москва), МегаФон
Подробнее

▪️Младший аналитик-стажер
Гибрид (Москва), Changellenge
Подробнее

▪️Стажер Data Scientist, Логика ранжирования
Офис (Санкт-Петербург), Ozon Информационные технологии
Подробнее

Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
📌📍 Когда человек находит дело по душе, каждая его фраза наполнена вдохновением

Наш подписчик делится своими советами о том, как начать карьеру в IT:

«Программирование — это чудесный мир, в котором можно многое творить. И он очень большой. Поэтому скажи, какая область тебе наиболее интересна? В каждой области преобладает свой набор языков и технологий. Все не охватить. Нужно начать с узкой области, желательно в области твоих профессиональных навыков и интересов, и по мере развития проникать в соседние. Только так. Иначе будет перегрузка и отторжение. Для начала смотри видео с ютуба из интересующей области программирования. В процессе обучения задавайся вопросом, как сделать что-то еще, кроме примера из книги/видео. И пробуй. Не переживай, что не получается. Ищи решение в интернете и пробуй его применить. Отметь для себя непонятные термины, технологии и поищи потом по ним информацию. Расширяй таким образом, профессиональный кругозор. Общайся с такими же, как ты, кому интересно изучать аналогичное. Так, постепенно станешь программистом, если захочешь».

Продолжайте делиться своими историями — нам будет приятно их читать и делиться ими с нашими пользователями.🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#️⃣🔢 Логические и математические задачи с собеседований

Мы подготовили нетривиальные задачи математического и логического характера с собеседований, чтобы помочь вам лучше подготовиться к следующим вызовам. В статье вы найдете задачи, которые нередко встречаются на интервью и могут стать настоящим испытанием даже для опытных разработчиков.

🔗 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🗣️ «Иногда решение не в изменении системы, а в изменении отношения заказчика». Интервью с системным аналитиком

Системный аналитик Ярослав Атрохов рассказал нам об особенностях работы с заказчиками, многозадачности, сложностях профессии и важности команды.

Обновлённую статью можно прочесть по этой ссылке👈
👁️💼 Скрытые вакансии в IT: как найти работу мечты

Скрытые вакансии — это вакансии, которых нет в открытом доступе. О них знает ограниченный круг лиц. Например, только внутренние сотрудники компании. Быстрый найм, гибкие условия работы и маленькая конкуренция — важные преимущества скрытых вакансий.

Как искать скрытые вакансии

Есть несколько способов. Но сразу стоит уточнить: найти скрытую вакансию самостоятельно через job-сайты невозможно. Смотрите подробнее в нашей статье.👇

🔗 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍️ Фундаментальная алгоритм машинного обучения — Линейная регрессия.

Одним из критически важных навыков для дата-саентиста является линейная регрессия.

Линейная регрессия — метод моделирования между скалярной зависимой и одной/несколькими независимыми переменными. Цель состоит в том, чтобы найти линейную связь между переменными для прогнозирования значений зависимой переменной.

Python предлагает множество библиотек для работы с данными и построения моделей машинного обучения. Для реализации линейной регрессии часто используются библиотеки как Pandas, NumPy для обработки данных, и Scikit-learn для создания и обучения моделей.

Прикрепляем наши курсы для подкачки знаний:
🔵 Математика для Data Science
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Основы программирования на Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🕰 Управление временем и продуктивностью для IT-специалистов

В мире IT существует множество стереотипов о том, что айтишники — это люди, способные сутками работать за компьютером, которые забывают про сон и еду. Но на самом деле, для успешной работы в этой сфере важно не только техническое мастерство, но и умение грамотно управлять своим временем и поддерживать продуктивность. Давайте разберёмся, в карточках как это сделать эффективно.