👍7⚡4
🔟🏩 ТОП-10 перспективных студий разработки: лучшие компании для вашего карьерного роста
Работа в аутсорсе — это как американские горки: пока одни видят в ней хаос и нестабильность, другие — возможность получить уникальный опыт и попробовать себя в разных ролях.
Однако устраиваться хоть в какую-нибудь студию, каких сейчас много — не лучшее решение, поскольку на старте бывают проблемы с финансированием и ни о какой стабильности не может быть и речи.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Работа в аутсорсе — это как американские горки: пока одни видят в ней хаос и нестабильность, другие — возможность получить уникальный опыт и попробовать себя в разных ролях.
Однако устраиваться хоть в какую-нибудь студию, каких сейчас много — не лучшее решение, поскольку на старте бывают проблемы с финансированием и ни о какой стабильности не может быть и речи.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
🤔8🥱4👍3
👍4🤔4
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🥜🔨 Динамическое программирование: как щелкать задачки, как орешки
В этой статье раскрываем тайну происхождения термина «динамическое программирование» и показываем основные подходы к решению задач, которые часто встречаются на собеседованиях и соревнованиях.
Также у нас есть курс как для начинающих программистов, так и для тех, кто уже шарит:
🔵 Алгоритмы и структуры данных
🔗 Ссылка на статью
Готов узнать, как решать задачки, от которых плавятся мозги?
В этой статье раскрываем тайну происхождения термина «динамическое программирование» и показываем основные подходы к решению задач, которые часто встречаются на собеседованиях и соревнованиях.
Также у нас есть курс как для начинающих программистов, так и для тех, кто уже шарит:
🔗 Ссылка на статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🥷 Путь ML-самурая: от школьной математики до передового машинного обучения
В новой статье рассказываем, что именно нужно изучить, чтобы стать ML-специалистом. Начинаем с простого — базовой математики, — а заканчиваем многомерным анализом и нейросетями.
О том, как не потерять мотивацию в процессе обучения, тоже написали 🤝
👉 Читать статью
В новой статье рассказываем, что именно нужно изучить, чтобы стать ML-специалистом. Начинаем с простого — базовой математики, — а заканчиваем многомерным анализом и нейросетями.
👉 Читать статью
🥱10👍4
👍1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
👨💼 Молодая профессия: всё о бизнес-аналитике
Работа бизнес-аналитика высоко оплачивается, имеет массу перспектив и востребована на рынке труда. Специалисты в этой области помогают устранять проблемы на предприятиях, повышают их репутацию и делают конкурентоспособными на рынке.
В статье на Proglib разбираемся, какие задачи выполняет бизнес-аналитик, какие навыки ему необходимы и как этому обучиться.
👉 Читать статью
Работа бизнес-аналитика высоко оплачивается, имеет массу перспектив и востребована на рынке труда. Специалисты в этой области помогают устранять проблемы на предприятиях, повышают их репутацию и делают конкурентоспособными на рынке.
В статье на Proglib разбираемся, какие задачи выполняет бизнес-аналитик, какие навыки ему необходимы и как этому обучиться.
👉 Читать статью
👍3
👍5🔥3😁1
Forwarded from Азбука айтишника
📊 Data Science и Big Data: сходства и различия
В нашей статье разложим по полочкам сходства и различия между специализациями Data Science и Big Data.
🌻 Что внутри?
▪️ Термины
▪️ Применение
▪️ Навыки
▪️ Карьерные перспективы
👉 Ссылка на Статью
В нашей статье разложим по полочкам сходства и различия между специализациями Data Science и Big Data.
▪️ Термины
▪️ Применение
▪️ Навыки
▪️ Карьерные перспективы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🌚9👾3🔥2
Forwarded from Библиотека тестировщика | QA, тестирование, quality assurance, manual testing, autotesting, ручное тестирование, автотесты