This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🥱13😢6🌚2❤1😁1
🤖 AI сейчас на пике — и математика снова в центре внимания.
Одна из топовых экспертов, кто сегодня участвует на AIJ, преподаёт у нас.
Мария Тихонова — PhD по Computer Science, руководитель направления в SberAI и доцент ВШЭ. Она работает с LLM каждый день и объясняет математику так, как она реально применяется в AI.
🔥 Экспресс-курс «Математика для DS» — 8 недель, чтобы закрыть пробелы и уверенно проходить собесы.
🎁 До 30 ноября:
→ скидка 40%
→ курс «Школьная математика» в подарок при оплате
→ бесплатный тест на знание основ математики
👉 Записаться на курс
«На конференции AIJ только и разговоров, что о AI и математике. Ведь в основе генеративных моделей Gen AI лежит фундаментальная математика.»
Одна из топовых экспертов, кто сегодня участвует на AIJ, преподаёт у нас.
Мария Тихонова — PhD по Computer Science, руководитель направления в SberAI и доцент ВШЭ. Она работает с LLM каждый день и объясняет математику так, как она реально применяется в AI.
🔥 Экспресс-курс «Математика для DS» — 8 недель, чтобы закрыть пробелы и уверенно проходить собесы.
🎁 До 30 ноября:
→ скидка 40%
→ курс «Школьная математика» в подарок при оплате
→ бесплатный тест на знание основ математики
👉 Записаться на курс
🥱14❤1👾1
deadlock, нужно постоянно обновлять контекст.Лови Go-комбо от Proglib, которое закрывает все вопросы!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3
Монолитные observability-платформы хороши ровно до момента, пока счёт за логирование не становится больше счёта за прод. Знакомо?
Авторы книги предлагают другой путь — разобрать наблюдаемость на модули, оставить только нужное и собрать собственный стек на open source. Гибкий и прозрачный.
Что внутри:
• Чем модульность лучше монолита. Можно менять компоненты, не выкидывая половину инфраструктуры.
• Как подобрать инструменты под сбор, хранение и визуализацию данных. Никакой магии — только лучшие OSS-решения.
• Практические схемы и рекомендации, как внедрить современный, масштабируемый стек без боли и снизить стоимость наблюдаемости.
🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
🎉 Большая распродажа Proglib Academy — минус 40% на всё!
📚 Выбирай свой курс:
▫️ «Экспресс-курс по математике для DS» — получи фундамент для построения успешной карьеры в Data Science
▫️ «Математика для DS» — для тех, кто хочет уверенно работать с данными;
▫️ «Основы Python» — чтобы начать писать код с нуля;
▫️ «Алгоритмы и структуры данных» — для будущих инженеров;
▫️ «Специалист по ИИ» или «AI-агенты», или «Машинное обучение» — для тех, кто хочет прокачаться в ИИ.
▫️ «Архитектуры и шаблоны проектирования» — чтобы писать гибкий, масштабируемый код как мидл+ разработчик.
▫️ «Основы IT для непрограммистов» — для тех, кто хочет понимать, как устроены технологии, не будучи разработчиком.
🎁 Бонусы ноября:
▫️ Розыгрыш MacBook Pro 14 — купи любой курс и пройди 2 недели обучения до 30 ноября.
▫️ Бесплатный тест по математике — за 5 минут покажет, какие темы стоит подтянуть перед DS.
👉 Выбрать курс со скидкой
📚 Выбирай свой курс:
▫️ «Экспресс-курс по математике для DS» — получи фундамент для построения успешной карьеры в Data Science
▫️ «Математика для DS» — для тех, кто хочет уверенно работать с данными;
▫️ «Основы Python» — чтобы начать писать код с нуля;
▫️ «Алгоритмы и структуры данных» — для будущих инженеров;
▫️ «Специалист по ИИ» или «AI-агенты», или «Машинное обучение» — для тех, кто хочет прокачаться в ИИ.
▫️ «Архитектуры и шаблоны проектирования» — чтобы писать гибкий, масштабируемый код как мидл+ разработчик.
▫️ «Основы IT для непрограммистов» — для тех, кто хочет понимать, как устроены технологии, не будучи разработчиком.
🎁 Бонусы ноября:
▫️ Розыгрыш MacBook Pro 14 — купи любой курс и пройди 2 недели обучения до 30 ноября.
▫️ Бесплатный тест по математике — за 5 минут покажет, какие темы стоит подтянуть перед DS.
👉 Выбрать курс со скидкой
❤2🥱2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Деплой в пятницу? Да, страшно.
Но ещё страшнее — когда всё прошло идеально.
🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом
Но ещё страшнее — когда всё прошло идеально.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯26🔥17❤1👍1🌚1
Привычное программирование меняется: всё больше задач берут на себя Copilot, Codex и другие ассистенты. Мы уже не просто «пишем код», а формулируем промпты, корректируем черновики ИИ и принимаем архитектурные решения. Это и есть вайб-кодинг — новая реальность.
Addy Osmani в своей книге разбирает, как разрабам любого уровня встроиться в этот процесс так, чтобы ИИ стал ускорителем, а не источником проблем и сюрпризов.
Что интересного внутри:
🔹 Почему ИИ стабильно закрывает лишь ~70% работы и где чаще всего всё ломается.
🔹 Рабочие паттерны: ИИ как первый драфтер, как напарник и как строгий валидатор.
🔹 «Золотые правила вайб-кодинга» — как общаться с ИИ эффективно.
🔹 Как сеньорам использовать ассистентов как бустер для архитектуры, ревью и больших задач.
🔹 Как мидлам прокачивать системное мышление, DevOps и интеграцию — там ИИ пока слаб.
🔹 Как джунам расти в эпоху ИИ: не терять фундамент, учиться дебагу без костылей и прокачивать навык формулировать промпты.
🔹 Какие навыки точно не устареют: доменная экспертиза, проектирование систем, качество, коммуникация.
Если кратко: вместо страха «ИИ заберёт работу» — прагматичный разбор того, как работать рядом с ИИ так, чтобы твоя ценность только росла.
🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁53❤8😢2👍1🌚1
Большие языковые модели — это круто, пока ты смотришь демки. Но как только пытаешься встроить LLM в реальное приложение, внезапно выясняется, что магия требует инфраструктуры, мониторинга, данных… и нервной системы покрепче.
В книге автор собрал цельную картину: как вывести LLM из стадии игрушечного прототипа в надёжный продукт.
Что ты узнаешь:
🔹 Демо ≠ продукт. Почему пример «в терминале всё работало» не спасает, когда ты деплоишь модель в прод.
🔹 Сложность моделей. Модели класса GPT — это ресурсы, задержки, токены, контексты и остальные «сюрпризы», которые никто не показывает на презентациях.
🔹 Где рвётся LLM-продукт. Данные, скорость, качество ответов, защита от утечек, приватность, перформанс и безопасность.
🔹 LLMOps как каркас. Как создать рабочую инфраструктуру, которая выдержит рост пользователей, нагрузки и реальные задачи.
Автор — практик с 7-летним опытом доводить ML-исследования до инженерной реальности. Без хайпа, без «будущего уже наступило» — только то, что реально нужно, если строишь системы с LLM.
🔹 Курс «Специалист по ИИ»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🤔3👍1
Авторы нового гайда разбирают архитектуру Apache Polaris так, что даже самый уставший дата-инженер поймёт, зачем всё это и как оно работает на практике.
Что в книге:
🔹 Понятно объясняют Iceberg-lakehouses. Что там под капотом и почему каталоги — не «дополнительная опция», а сердце всей инфраструктуры.
🔹 Подробно про сам Polaris. Архитектура, фичи, как он держится, как масштабируется и почему его стоит рассматривать всерьёз.
🔹 Полная интеграция с экосистемой. Spark, Snowflake, Dremio — подключается без боли и даёт единый каталог для всей аналитики.
🔹 Локальный и управляемый деплой. Хочешь сам контролировать? Пожалуйста. Хочешь Snowflake/Dremio managed? Тоже есть.
🔹 Практика: операции с таблицами. Как работать с Polaris через Spark, Snowflake и Dremio без магии.
Если Iceberg у тебя уже есть, но каталог всё ещё живёт своей жизнью — Polaris может стать тем самым «мы наконец можем всё нормально организовать».
🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍3
📊 А правда, что математика в Data Science не нужна?
Нет. Без неё вы не пройдёте собес и не поймёте, почему модель ведёт себя странно. Линал, матан и вероятности — это база, без которой работа в ML превращается в угадайку.
🔥 Эту базу можно собрать за 2 месяца на экспресс-курсе «Математика для Data Science».
👩🏫 Кто ведёт курс:
→ Мария Тихонова
PhD, руководитель исследовательского направления в SberAI, доцент ВШЭ.
→ Диана Миронидис
Преподаватель ВШЭ, автор научпоп-материалов по математике для блога МТС.
→ Ксения Кондаурова
Преподаватель преподаватель T-Банка, автор курсов ЦУ и Edutoria.
→ Маргарита Бурова
Академический руководитель программ по аналитике и ML, Wildberries & Russ.
🎁 Что сейчас доступно:
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики;
→ скидка 40% до 30 ноября;
→ если оплатить до конца ноября, курс «Базовая математика» в подарок.
👉 Пишите менеджеру, если хотите попасть в поток
Нет. Без неё вы не пройдёте собес и не поймёте, почему модель ведёт себя странно. Линал, матан и вероятности — это база, без которой работа в ML превращается в угадайку.
🔥 Эту базу можно собрать за 2 месяца на экспресс-курсе «Математика для Data Science».
👩🏫 Кто ведёт курс:
→ Мария Тихонова
PhD, руководитель исследовательского направления в SberAI, доцент ВШЭ.
→ Диана Миронидис
Преподаватель ВШЭ, автор научпоп-материалов по математике для блога МТС.
→ Ксения Кондаурова
Преподаватель преподаватель T-Банка, автор курсов ЦУ и Edutoria.
→ Маргарита Бурова
Академический руководитель программ по аналитике и ML, Wildberries & Russ.
🎁 Что сейчас доступно:
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики;
→ скидка 40% до 30 ноября;
→ если оплатить до конца ноября, курс «Базовая математика» в подарок.
👉 Пишите менеджеру, если хотите попасть в поток
❤6😁4⚡1
Перед тобой обновлённый гайд по работе с графами так, чтобы они приносили пользу, а не боль.
Что нового в книге:
🔹 Современные фреймворки. Примеры на PyTorch Geometric и DGL вместо устаревших библиотек.
🔹 Temporal Graphs. Как анализировать графы, которые меняются с течением времени — транзакции, соцсети, взаимодействия пользователей.
🔹 Глава про LLMs + графы. Тренд 2024–2025: как большие модели помогают решать графовые задачи и формировать embedding’и.
🔹 Код на GitHub. Всё можно повторить руками.
Что прокачаешь:
🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤4🔥1
🎄 Скоро Новый год, а ты всё ещё не в бигтехе?
Если твой путь лежит в ML, DS или AI, то одна вещь решает всё: математика. Без неё — хоть три проекта сделай, хоть сотню туториалов посмотри — на собесе тебя всё равно вернут на «а что такое градиент?»
🔥 Экспресс-курс «Математика для Data Science» — 8 недель, чтобы закрыть базу раз и навсегда.
Что внутри:
🔘 живые вебинары, где можно задавать вопросы экспертам
🔘 записи лекций + доступ к материалам
🔘 практические задания на Python и финальный мини-проект с фидбеком
🔘 программа обновлена в ноябре 2025
🔘 2 месяца только нужного — без воды
🔘 достаточно школьной математики и базового Python
🎁 Бонусы ноября:
→ 40% скидка до 30 ноября
→ при оплате до конца месяца — курс «Базовая математика» в подарок
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики
👉 Хочу стартовать
Если твой путь лежит в ML, DS или AI, то одна вещь решает всё: математика. Без неё — хоть три проекта сделай, хоть сотню туториалов посмотри — на собесе тебя всё равно вернут на «а что такое градиент?»
🔥 Экспресс-курс «Математика для Data Science» — 8 недель, чтобы закрыть базу раз и навсегда.
Что внутри:
🔘 живые вебинары, где можно задавать вопросы экспертам
🔘 записи лекций + доступ к материалам
🔘 практические задания на Python и финальный мини-проект с фидбеком
🔘 программа обновлена в ноябре 2025
🔘 2 месяца только нужного — без воды
🔘 достаточно школьной математики и базового Python
🎁 Бонусы ноября:
→ 40% скидка до 30 ноября
→ при оплате до конца месяца — курс «Базовая математика» в подарок
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики
👉 Хочу стартовать
🥱17❤2
Половина задач в разработке не требует ничего сверхъестественное, а требует терпения. Документация, тесты, черновики UI, рефакторинг, поиск багов… Теперь всё это можно делегировать — и именно об этом эта книга.
Автор сразу идёт к практике: никаких «давайте настроим окружение», а сразу bite-size проекты, реальные промты и шаг-за-шагом применение ИИ в работе разработчика.
Что узнаешь:
🔹 Как встроить ИИ в ежедневный рабочий процесс. От проектирования и ресёрча до тестирования и документации.
🔹 Как писать код быстрее и чище. Copilot, Tabnine, Blackbox AI — примеры, где они реально экономят время, а где мешают.
🔹 Как отлавливать и минимизировать галлюцинации. Распознавать, когда модель «несёт», и возвращать её в рамки.
🔹 Как проектировать UI и тесты. И да — ты даже соберешь игру, но только после хорошего фундамента.
🔹 Как создавать свои промты, которые не стыдно сохранить. Структура, шаблоны, переиспользование — всё по-взрослому.
Книга не про магию и не про замену разработчиков. Это гайд по тому, как заставить ИИ выполнять рутинные задачи, а тебе — делать сложную работу быстрее и спокойнее.
🔹 Курс «Специалист по ИИ»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱11❤3😁3🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Конференция AI Driver & RecSys Темы — пространство, где наука и бизнес встречаются, чтобы обсудить будущее рекомендаций ⚡️
28 ноября пройдёт конференция о том, как создаются и развиваются современные рекомендательные системы.
На площадке Сбера соберутся эксперты топовых российских IT-компаний и вузов, чтобы обсудить новые исследования, открытые датасеты и практические решения, которые меняют подход к персонализации.
Это возможность за один день познакомиться с ключевыми трендами RecSys, пообщаться со специалистами и вдохновиться идеями, формирующими будущее рекомендаций.
Присоединяйтесь к профессиональному сообществу 28 ноября в 10:00 — регистрация по ссылке!
28 ноября пройдёт конференция о том, как создаются и развиваются современные рекомендательные системы.
На площадке Сбера соберутся эксперты топовых российских IT-компаний и вузов, чтобы обсудить новые исследования, открытые датасеты и практические решения, которые меняют подход к персонализации.
Это возможность за один день познакомиться с ключевыми трендами RecSys, пообщаться со специалистами и вдохновиться идеями, формирующими будущее рекомендаций.
Присоединяйтесь к профессиональному сообществу 28 ноября в 10:00 — регистрация по ссылке!
❤3👾2🔥1
🔥 На рынке сейчас математика — снова король: AI растёт быстрее, чем вузы успевают обновлять программы. Мы же перестраиваем курс под индустрию мгновенно.
Хочешь наконец разобраться в математике для DS, а не гуглить «что такое градиент» перед собесом?
Новый курс «Математика для разработки AI-моделей» — это 8 недель плотной подготовки, свежая программа и только актуальные темы, которые реально нужны в ML.
Что в курсе:
→ линал, производные, градиенты, вероятности, статистика;
→ практика на Python и 3 большие ДЗ;
→ живые вебинары + разбор ваших вопросов;
→ финальный мини-проект, который можно положить в портфолио;
→ доступ к материалам и чат с экспертами.
Для старта нужны только школьная математика и базовый Python.
🎁 Бонусы ноября:
— скидка 40% до 30 ноября;
— «Базовая математика» в подарок при оплате;
→ бесплатный тест уровня математики.
👉 Записывайся на курс
Хочешь наконец разобраться в математике для DS, а не гуглить «что такое градиент» перед собесом?
Новый курс «Математика для разработки AI-моделей» — это 8 недель плотной подготовки, свежая программа и только актуальные темы, которые реально нужны в ML.
Что в курсе:
→ линал, производные, градиенты, вероятности, статистика;
→ практика на Python и 3 большие ДЗ;
→ живые вебинары + разбор ваших вопросов;
→ финальный мини-проект, который можно положить в портфолио;
→ доступ к материалам и чат с экспертами.
Для старта нужны только школьная математика и базовый Python.
🎁 Бонусы ноября:
— скидка 40% до 30 ноября;
— «Базовая математика» в подарок при оплате;
→ бесплатный тест уровня математики.
👉 Записывайся на курс
❤6😁6🥱4
В новом стандарте C23 язык получил улучшения по безопасности, производительности и удобству — и книга от автора из ISO-комитета аккуратно проводит через всё это, не ломая мозг.
Что внутри:
🔹 Полный набор фич C23. Новые конструкции, улучшенные типы, безопасность памяти, новые возможности для компиляторов.
🔹 Современный стиль на C. Как писать код, который и читается, и работает, и не оставляет после себя минных полей из указателей.
🔹 Портируемый код без боли. Как писать так, чтобы приложение запускалось на всём — от bare-metal до Linux-сервера.
🔹 Многопоточность с атомиками и синхронизацией. Актуальный подход, без устаревших советов «никогда не трогайте threads».
🔹 Type-generic programming. Чтобы писать меньше дублирующего кода и больше — полезного.
🔹 Работа с ошибками. Новый взгляд на обработку сбоев и отказоустойчивость — с учётом стандартов.
🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥22❤6👍2
Может, за контейнер закатился?
🤌 Бонусы для подписчиков:
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики
🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом
🤌 Бонусы для подписчиков:
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁63🤩2❤1💯1
MongoDB давно стала датастором «на все случаи жизни» — документы, логи, картинки, всё туда. Версия 8.0 и экосистема Atlas добавляют к этому векторный поиск, стримы, SQL-интерфейс и удобную работу с шардированием. Книга аккуратно проводит через всё это, без боли и магии.
Что нового и полезного ты узнаешь:
🔹 Все фичи MongoDB 8.0 без перелопачивания документации. От улучшенного шардирования до переноса коллекций между шардами.
🔹 Создание кластера в Atlas через CLI. Нажал, развернул, работает.
🔹 Векторный поиск для GenAI. Как строить RAG-ботов и семантический поиск, не переходя на отдельный движок.
🔹 Полнотекстовый поиск и Atlas Search. Фильтрация, ранжирование, индексирование — как в нормальных поисковых движках, но внутри MongoDB.
🔹 Event-driven приложения через Atlas Stream Processing. Обработка данных в реальном времени без Kafka-кластера на домашнем ноутбуке.
🔹 Оптимизация и безопасность. Бэкапы, шифрование, профилирование медленных запросов, индексы — всё, что обычно осваивают методом «грабли первой степени».
🔹 Практика, а не теория. Сборка RAG-чатбота, работа с агрегациями, разбор продовых кейсов.
MongoDB в этой книге — не просто хранилище документов. Это multi-cloud платформа, которую можно натянуть как под классические CRUD-проекты, так и под нагруженные AI-сервисы.
🤌 Бонусы для подписчиков:
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13🤔3👍1