Proglib.academy | IT-курсы

💠 Пишем свою нейросеть: пошаговое руководство Отличный гайд про нейросеть от теории к практике. Вы узнаете, из каких элементов состоит ИНС(искусственная нейронная сеть), как она работает и как ее создать самому. 🔗 Статья Чтобы лучше разбираться в теме, прикрепляем наши курсы: 🔵 Математика для Data science 🔵 Алгоритмы и структуры данных 🔵 Основы программирования на Python

🐹💙 Питомцы — секретное оружие успешных программистов Работа программиста часто связана с высоким уровнем стресса. Ошибки в коде, строгие и изнуряющие дедлайны — всё это может существенно утомлять. Однако домашние питомцы могут стать отличными помощниками в снятии напряжения и даже способствовать развитию определённых навыков. Листайте карточки и вдохновляйтесь⚡️

🐈‍⬛💙 Питомцы — секретное оружие успешных программистов Работа программиста часто связана с высоким уровнем стресса. Ошибки в коде, строгие и изнуряющие дедлайны – всё это может существенно утомлять. Однако домашние питомцы могут стать отличными помощниками в снятии напряжения и даже способствовать развитию определённых навыков. Листайте карточки и вдохновляйтесь⚡️

Дорожная карта — ваш путь к карьерным вершинам. 🔵 Что это? Инструмент для планирования карьерного роста. Чтобы разобраться, куда двигаться дальше, используют дорожную карту. 🔵 Почему важно иметь дорожную карту? Дорожная карта помогает определить, что именно вы хотите достичь и какие шаги необходимо предпринять для этого. 🔵 Как составить и кому пригодится? Составить дорожную карту, можно с помощью различных сервисов, которые помогут ускорить и улучшить этот процесс. Пригодится всем в сфере IT и смежных профессиях, будь то сменить профессию или повысить квалификацию 🔗 Где составить дорожную карту

📖 ТОП-10 книг о том, как правильно построить карьеру в IT Хотите преуспеть в IT? Ознакомьтесь с нашим списком лучших книг, которые помогут вам выстроить успешную карьеру в этой динамичной отрасли! Читать статью, чтобы ознакомиться со всеми книгами 👉 https://proglib.io/sh/glq68BCSKj

Что вы знаете про регрессию? Зачем она нужна в Data Science? Регрессия — это один из основных методов анализа данных, широко используемый в Data Science. Она позволяет моделировать и анализировать отношения между переменными, что делает её незаменимым инструментом для предсказаний и интерпретаций данных. Регрессия бывает различных видов, каждый из которых используется для решения специфических задач: ▪️Линейная регрессия: моделирует линейную зависимость между независимой переменной (предиктором) и зависимой переменной (ответом). ▪️Логистическая регрессия: используется для бинарных исходов, предсказывая вероятность принадлежности к одному из двух классов. ▪️Полиномиальная регрессии: моделирует нелинейные зависимости, позволяя учитывать криволинейные отношения между переменными. Многие статистические методы предполагают или опираются на регрессию. К примеру, анализ дисперсии (ANOVA) эффективен только тогда, когда соблюдаются условия линейной регрессии. Кроме того, некоторые алгоритмы машинного обучения предполагают использование регрессионных моделей для предсказания и анализа данных. #вопросы_с_собеседований

В Proglib.academy мы обучаем нескольким направлениям, Data Science, Программирование на Python, Frontend-разработчик (JavaScript, HTML, CSS). Почему именно эти языки программирования? Python нужен для работы с данными, машинного обучения и тестирования. Обучение Data Science (наука о данных) как раз связано с этим языком программирования. JavaScript открывает доступ к разработке веб-сайтов и приложений, у него огромная экосистема библиотек и фреймворков. В нашем курсе вы познакомитесь с фреймворком React.js В последующих постах вы увидите: из чего состоит курс, как делаются домашки, какой конечный результат? А если хотите подробнее узнать про каждое направление, переходите по ссылкам:➡️ 🔵 математика для Data Science 🔵 основы программирования на Python 🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба

🏆👁️ Топовая задачка на Stack Overflow: как найти k пропущенных чисел в потоке данных Это продолжение статьи про задачу, в которой нужно определить, какое число вынули из мешка со 100 уникальными числами. В новой части мы показываем решение с помощью алгоритма сверки множеств, симметрических функций и уравнения k-й степени. 🔗 Читать статью 🔗 Зеркало

❓ 20+ вопросов, которые стоит задать на собеседовании в стартап Начать или продолжить свою карьеру вы можете в стартапе. Работа в стартапе всегда связана с рисками, поэтому мы подготовили несколько вопросов, которые помогут вам рассмотреть этот вариант и не упускать возможности Стартап — это новая компания или проект, который стремится предложить инновационный продукт или услугу и быстро масштабироваться на рынке. 🔗 Ссылка на вопросы А если вы выбираете курс, вот подборка из proglib.academy: 🔵 математика для Data Science 🔵 базовые модели ML и приложения 🔵 алгоритмы и структуры данных 🔵 основы программирования на Python 🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба

❓ 20+ вопросов, которые стоит задать на собеседовании в стартап Начать или продолжить свою карьеру вы можете в стартапе. Работа в стартапе всегда связана с рисками, поэтому мы подготовили несколько вопросов, которые помогут вам рассмотреть этот вариант и не упускать возможности Стартап — это новая компания или проект, который стремится предложить инновационный продукт или услугу и быстро масштабироваться на рынке. 🔗 Ссылка на вопросы А если вы выбираете курс, вот подборка из proglib.academy: 🔵 математика для Data Science 🔵 базовые модели ML и приложения 🔵 алгоритмы и структуры данных 🔵 основы программирования на Python 🔵 Frontend Basic: принцип работы современного веба