Библиотека IT-мемов

Коллеги, давайте еще немного сдвинем сроки выхода приложения, вернемся к вопросу через неделю через полгода. Любимая фраза 😎 Как ускорить процесс разработки и вывод продуктов на рынок? Настраиваем DevOps-конвейер от Сферы 🧑‍💻 Сфера.Сборка — это платформенная экосистема всех необходимых инструментов, которые позволяют автоматизировать процесс разработки и управления жизненным циклом приложений. DevOps-конвейер Сферы: 🛑 «Сфера.Портал разработки» — единая точка входа для всех разработчиков проекта и инструмент для построения сквозного автоматизированного процесса разработки технологических продуктов. 🛑 «Сфера.CI/CD» — связующее звено всего конвейера, отвечает за оркестрацию DevOps-процесса. 🛑 «Сфера.Дистрибутивы и лицензии» — инструмент для управления артефактами разработки ПО, позволяет создавать репозитории и управлять ими, а также анализировать состав кода, реализовывать собственные политики применения открытых программных компонентов. 🛑 «Сфера.Код» — Git-инструмент для совместной работы, позволяющий хранить, версионировать, консолидировать код и передавать его в систему оркестрации сборки. DevOps-конвейер Сферы легко интегрируется со многими существующими платформами: AD/LDAP, системами мониторинга, аудита и журналирования. 📌 Подробнее о всех возможностях DevOps-конвейера Сферы. Информация о рекламодателе.

🔥 Завтра запускаем ML-ракету: последние места на борту Уже завтра, 21 апреля, состоится наш воркшоп «Математика машинного обучения на практике», где теория ML превращается в практические навыки. Что вас ждет: 📍 Работа с реальными данными — табличные датасеты и изображения 📍 Снижение размерности через PCA — научитесь отделять важное от второстепенного 📍 Обучение моделей — Random Forest и градиентный бустинг в действии 📍 Разбор метрик и гиперпараметров — как настроить модель на максимальную эффективность 📍 Написание кода на Python — прямо как реальных проектах 📍 Персональный code review от эксперта — бесценный фидбек для вашего роста 📍 Доступ в закрытый чат участников — нетворкинг и обмен опытом Кто проводит воркшоп: Мария Горденко — инженер-программист, старший преподаватель НИУ ВШЭ и Proglib Academy, руководитель магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка. Стоимость участия: 3990₽ Когда: завтра, 21 апреля 👉 Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/d8732b3c

🚀 Приручи алгоритмы: из формул в код за один воркшоп Готовы превратить сложную теорию машинного обучения в практические навыки? Тогда приходите на наш воркшоп, который пройдет 21 апреля. Что вас ждет на воркшопе: 🟢 Работа с реальными данными — никаких учебных датасетов, только то, что встречается в настоящих проектах. 🟢Снижение размерности с PCA — научитесь выделять главное из информационного шума. 🟢Случайный лес vs градиентный бустинг — разберемся, в чём ключевое различие и когда какой алгоритм эффективнее. 🟢Мастерство гиперпараметров — освоите тонкую настройку моделей для максимальной точности. На нашем воркшопе вы не просто слушаете — вы делаете сами! Вы будете писать код на Python, применять популярные библиотеки и сразу видеть результат своей работы. А самое ценное: каждый участник получит персональный code review от Марии Горденко — инженера-программиста, старшего преподавателя НИУ ВШЭ, руководителя магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка. ⏰ Когда: 21 апреля 💸Стоимость: всего 3990₽ Только сегодня, до конца дня: 10 мест по промокоду kulich → 2 990 ₽. ➡️ Записаться на воркшоп: https://proglib.io/w/d8732b3c

🙂 Раскрываем секрет собственных векторов: математическое оружие на собеседовании Что объединяет успешный собес и продвинутый анализ данных? Оба требуют способности выделять главное из информационного шума! В мире данных этот суперскилл называется методом главных компонент (PCA) — это как рентген для ваших данных, который мгновенно показывает всю суть, отбрасывая неважные детали. Например, мы проанализировали 453 акции компаний из списка S&P 500 и выяснили, что всего одна главная компонента объясняет 38% всей динамики рынка. Как такое возможно? 😘 Расскажем на воркшопе «Математика машинного обучения на практике» 21 апреля! Вы будете работать с реальными данными, научитесь выявлять скрытые закономерности и применять эти инсайты в своих проектах. Стоимость: 3990 ₽ Не беспокойтесь, если теоретическая база пока хромает — вы можете заранее посмотреть запись нашего вебинара по основам по ссылке ниже. ➡️ Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/d8732b3c

Когда добьем буст, какую новую реакцию закинуть?🍒