💰 Обзор зарплат: сколько сейчас зарабатывают айтишники
В этой статье обсуждаем самую животрепещущую тему — зарплату. Присоединяйтесь :)
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
В этой статье обсуждаем самую животрепещущую тему — зарплату. Присоединяйтесь :)
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
👍1
Какие ошибки разработчики допускают во время интервью?
Вероятность трудоустройства зависит далеко не только от ваших хардовых скилов, но и от вашего умения правильно продемонстрировать свои навыки на собеседовании.
Дада, действительно нужно тренироваться проходить собеседования🙃
Итак, главные ошибки, которые отмечают HR на собеседованиях с разработчиками.
Ошибка 1. Решать задачу молча и с наскока
Не задав уточняющие вопросы, можно упустить важные детали. Поэтому рекомендуем:
– Внимательно прочитать условие задачи несколько раз
– Обдумать возможные ограничения и допущения
– Задать уточняющие вопросы ревьюеру, о возможных подводных камнях
– Проговорить вслух как вы планируете решать задачу
Ошибка 2. Не проверять валидность кода
Отсутствие самопроверки сразу демонстрирует вашу неаккуратность
Чтобы избежать этой ошибки, советуем:
– Всегда тестируйте ваш код, используя разнообразные данные
– Отлаживайте код перед финальной сдачей. Массив данных можно придумать самостоятельно
Продолжение завтра!
Вероятность трудоустройства зависит далеко не только от ваших хардовых скилов, но и от вашего умения правильно продемонстрировать свои навыки на собеседовании.
Дада, действительно нужно тренироваться проходить собеседования🙃
Итак, главные ошибки, которые отмечают HR на собеседованиях с разработчиками.
Ошибка 1. Решать задачу молча и с наскока
Не задав уточняющие вопросы, можно упустить важные детали. Поэтому рекомендуем:
– Внимательно прочитать условие задачи несколько раз
– Обдумать возможные ограничения и допущения
– Задать уточняющие вопросы ревьюеру, о возможных подводных камнях
– Проговорить вслух как вы планируете решать задачу
Ошибка 2. Не проверять валидность кода
Отсутствие самопроверки сразу демонстрирует вашу неаккуратность
Чтобы избежать этой ошибки, советуем:
– Всегда тестируйте ваш код, используя разнообразные данные
– Отлаживайте код перед финальной сдачей. Массив данных можно придумать самостоятельно
Продолжение завтра!
👍3
🔥Эфир начался, присоединяйтесь – https://www.youtube.com/watch?v=Uqp-pzGMjlU
YouTube
Графы: алгоритмы и структуры данных на Python
Второй вебинар в рамках IT-интенсива proglib.academy по алгоритмам и структурам данных!
Спикер: Иван Потапов | Staff machine learning engineer at Sharechat
На вебинаре обсудим:
- Что такое граф и как он представляется в коде
- Что такое топологическая сортировка…
Спикер: Иван Потапов | Staff machine learning engineer at Sharechat
На вебинаре обсудим:
- Что такое граф и как он представляется в коде
- Что такое топологическая сортировка…
👍1🔥1
💬 А что это вообще такое — быть программистом?
Герой и автор статьи, выпускник ВМК МГУ, сеньор Python-разработчик с более чем 10-летним стажем, решил порассуждать на эту тему со своей колокольни. В статье очень много полезных мыслей для тех, кто вообще об этом задумывается. Но самое ценное сосредоточено здесь👇
📌 Нужно ли быть умным, чтобы программировать? Не нужно всё знать, чтобы нормально жить. А вот быть упорным — обязательно. Выбейте себе на руке татуху stubborn и смотрите на неё постоянно до просветления.
📌 Вот ещё несколько советов для тех, кто не мегамозг:
🔹Если ничего не получается, то бросьте всё нафиг, поспите, и завтра утром всё получится.
🔹Если непонятно, что делает код, то разбейте его на небольшие функции и дайте функциям и переменным нормальные названия.
🔹Работайте в команде более опытных людей или найдите ментора — очень важно, чтобы кто-нибудь говорил вам, насколько ваш код ужасен, иначе вы будете жить годы в пузыре собственного невежества и думать, что всё норм.
Герой и автор статьи, выпускник ВМК МГУ, сеньор Python-разработчик с более чем 10-летним стажем, решил порассуждать на эту тему со своей колокольни. В статье очень много полезных мыслей для тех, кто вообще об этом задумывается. Но самое ценное сосредоточено здесь👇
📌 Нужно ли быть умным, чтобы программировать? Не нужно всё знать, чтобы нормально жить. А вот быть упорным — обязательно. Выбейте себе на руке татуху stubborn и смотрите на неё постоянно до просветления.
📌 Вот ещё несколько советов для тех, кто не мегамозг:
🔹Если ничего не получается, то бросьте всё нафиг, поспите, и завтра утром всё получится.
🔹Если непонятно, что делает код, то разбейте его на небольшие функции и дайте функциям и переменным нормальные названия.
🔹Работайте в команде более опытных людей или найдите ментора — очень важно, чтобы кто-нибудь говорил вам, насколько ваш код ужасен, иначе вы будете жить годы в пузыре собственного невежества и думать, что всё норм.
🔥3
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
Цикломатическая сложность
Цикломатическая сложность (Cyclomatic Complexity) — это метрика, используемая для оценки сложности кода на основе количества путей выполнения в программе. Эта метрика была предложена Томасом МакКейбом в 1976 году и обычно используется для определения того, насколько сложно будет тестирование и сопровождение данного кода.
Целью расчета цикломатической сложности является выявление потенциально сложных участков кода, которые могут быть трудными для понимания, тестирования и поддержки. Более высокая цифра цикломатической сложности обычно указывает на большую сложность кода.
#код
Цикломатическая сложность (Cyclomatic Complexity) — это метрика, используемая для оценки сложности кода на основе количества путей выполнения в программе. Эта метрика была предложена Томасом МакКейбом в 1976 году и обычно используется для определения того, насколько сложно будет тестирование и сопровождение данного кода.
Целью расчета цикломатической сложности является выявление потенциально сложных участков кода, которые могут быть трудными для понимания, тестирования и поддержки. Более высокая цифра цикломатической сложности обычно указывает на большую сложность кода.
#код
🔥1
Что такое оверфиттинг (переобучение)?
Когда ваша модель очень хорошо работает на вашем тренировочном наборе, но не может обобщить тестовый набор, потому что она сильно адаптирована к тренировочному набору.
#вопросы_с_собеседований
Когда ваша модель очень хорошо работает на вашем тренировочном наборе, но не может обобщить тестовый набор, потому что она сильно адаптирована к тренировочному набору.
#вопросы_с_собеседований
🔥1
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
💼🚫 Устроился на работу, но она разонравилась: 8 советов, что делать
Несколько советов, как адаптироваться и понять, стоит ли оставаться или лучше уволиться.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Несколько советов, как адаптироваться и понять, стоит ли оставаться или лучше уволиться.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
❤1
Обсуждаем динамическое программирование, присоединяйтесь – https://www.youtube.com/watch?v=DT2UpJY2rlE
❤3
Подошел к концу месяц, посвященный алгоритмам!
Очень рады были получить много хороших отзывов, спасибо❤️ Ожидайте новых анонсов наших бесплатных мероприятий!
Ловите записи всех трех вебинаров августа 🙌🏻
🔹 NP-трудные задачи: почему их плохо решают
🔹 Графы: алгоритмы и структуры данных на Python
🔹 Собеседование на разработчика: разбор задач и ошибок
Если вы бы хотели вебинар на какую-то конкретную тему, пишите в комментариях)
Очень рады были получить много хороших отзывов, спасибо❤️ Ожидайте новых анонсов наших бесплатных мероприятий!
Ловите записи всех трех вебинаров августа 🙌🏻
🔹 NP-трудные задачи: почему их плохо решают
🔹 Графы: алгоритмы и структуры данных на Python
🔹 Собеседование на разработчика: разбор задач и ошибок
Если вы бы хотели вебинар на какую-то конкретную тему, пишите в комментариях)
👏4
Proglib.academy | IT-курсы pinned «Подошел к концу месяц, посвященный алгоритмам! Очень рады были получить много хороших отзывов, спасибо❤️ Ожидайте новых анонсов наших бесплатных мероприятий! Ловите записи всех трех вебинаров августа 🙌🏻 🔹 NP-трудные задачи: почему их плохо решают …»
Расскажите, готовитесь ли вы к техническому собеседованию целенаправлено?
Anonymous Poll
43%
Да, готовлюсь
7%
Нет, мне это не нужно
34%
Я еще ни разу не проходил тех.собес
16%
Нет, но понимаю, что надо бы
Вчера на вебинаре мы пропустили вопрос "привязан ли ваш курс к какому-то языку программирования?"
Отвечаем
В уроках почти все примеры кода дублируются на двух языках программирования C++ и Python.
Но решения задач принимаются на любом из объектно-ориентированных языков программирования: Python, Java, PHP, C++, JavaScript, C#
На скриншоте показали, как это выглядит на образовательной платформе.
Отвечаем
В уроках почти все примеры кода дублируются на двух языках программирования C++ и Python.
Но решения задач принимаются на любом из объектно-ориентированных языков программирования: Python, Java, PHP, C++, JavaScript, C#
На скриншоте показали, как это выглядит на образовательной платформе.
🔥5
Ну что, коллеги, сегодня последний день лета получается
Вроде школу все давно закончили, а какой-то трепет перед первым сентябрем остается🫣
Если у вас тоже появляется желание пошевелить извилинами, узнать что-то новое с приходом осени, начните с демо-версии какого-нибудь курса.
Математика для Data Science
Алгоритмы и структуры данных
Вдруг затянет и вы захотите каждый день после 8 часового рабочего дня еще часик слушать лекции от преподавателей МГУ, а потом выполнять домашки! Ну красота же просто😍
Вроде школу все давно закончили, а какой-то трепет перед первым сентябрем остается🫣
Если у вас тоже появляется желание пошевелить извилинами, узнать что-то новое с приходом осени, начните с демо-версии какого-нибудь курса.
Математика для Data Science
Алгоритмы и структуры данных
Вдруг затянет и вы захотите каждый день после 8 часового рабочего дня еще часик слушать лекции от преподавателей МГУ, а потом выполнять домашки! Ну красота же просто😍
🙉4❤3
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🧮 Большие языковые модели: стоит ли бояться больших калькуляторов?
Разберём, можно ли считать большие языковые модели разумными (и почему ответ — нет).
Читать статью
Разберём, можно ли считать большие языковые модели разумными (и почему ответ — нет).
Читать статью
🔥1
🤖Развитие AI. От первой публикации до реализации
История ИИ началась с публикации работы «Вычислительные машины и разум» Алана Тьюринга в 1950 году. Эта работа положила начало фундаментальным исследованиям в области ИИ.
В 1951 году появилась первая нейронная сеть SNARC, которая симулировала работу 40 нейронов. Это был важный шаг в развитии нейросетей и машинного обучения.
Прототип современных графических процессоров (GPU) был разработан в 1981 году, и именно GPU сегодня широко используются для обучения глубоких нейронных сетей.
В 1989 году впервые использовали нейронную сеть для распознавания рукописного текста. Это открытие открыло двери для множества приложений машинного обучения в реальном мире.
Более подробно о развитии искусственного интеллекта можно почитать в статье «The history of artificial intelligence: Complete AI timeline»
А если вас интересует история машинного обучения, то в статье «A (Brief) History of Machine Learning»
История ИИ началась с публикации работы «Вычислительные машины и разум» Алана Тьюринга в 1950 году. Эта работа положила начало фундаментальным исследованиям в области ИИ.
В 1951 году появилась первая нейронная сеть SNARC, которая симулировала работу 40 нейронов. Это был важный шаг в развитии нейросетей и машинного обучения.
Прототип современных графических процессоров (GPU) был разработан в 1981 году, и именно GPU сегодня широко используются для обучения глубоких нейронных сетей.
В 1989 году впервые использовали нейронную сеть для распознавания рукописного текста. Это открытие открыло двери для множества приложений машинного обучения в реальном мире.
Более подробно о развитии искусственного интеллекта можно почитать в статье «The history of artificial intelligence: Complete AI timeline»
А если вас интересует история машинного обучения, то в статье «A (Brief) History of Machine Learning»
👍3
🔍🤖 40 сервисов на базе AI, которые помогут найти работу в 2023 году
Как составить резюме, оптимизировать сопроводительное письмо и найти вакансию в 2023 году? Использовать сервисы на основе искусственного интеллекта. Какие именно — рассказываем в этой статье.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Как составить резюме, оптимизировать сопроводительное письмо и найти вакансию в 2023 году? Использовать сервисы на основе искусственного интеллекта. Какие именно — рассказываем в этой статье.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
👍3
В чем разница между машинным обучением с учителем и без учителя?
Для обучения с учителем требуются данные, помеченные для обучения. Например, чтобы провести классификацию (задача обучения с учителем), вам нужно сначала пометить данные, которые вы будете использовать для обучения модели, для классификации данных по помеченным группам; в то же время обучение без учителя не требует явной маркировки
#вопросы_с_собеседований
Для обучения с учителем требуются данные, помеченные для обучения. Например, чтобы провести классификацию (задача обучения с учителем), вам нужно сначала пометить данные, которые вы будете использовать для обучения модели, для классификации данных по помеченным группам; в то же время обучение без учителя не требует явной маркировки
#вопросы_с_собеседований
🤖Собрали для вас нейросети для разработки (помимо Chat GPT) — сохраняйте и тестируйте⬇️
🔍Code Mentor оптимизирует и рефакторит код
🔍Copilot by GitHub помогает писать код и дополняет его своими предложениями
🔍ExplainDev обучает в процессе и помогает разобраться в коде
🔍GPT Engineer может всю работу сделать за вас — нужно только сказать, что хотите написать
🔍CodeT5 преобразовывает запрос в код и дописывает начатые функции
🔍Polycoder бесплатный помощник, который способен генерировать код на 12 языках программирования
🔍Tabnine дописывает код за вами — даже полноценные строчки (но только в платной версии)
🔍Mintlify пишет документацию и комментарии
🔍Cogram переводит запрос на язык баз данных и интегрируется со средой разработки Jupyter
Бонус:
👨🏫Agent GPT устанавливает в вашем браузере ИИ-агента, который помогает в выполнении поставленной задачи (можно использовать не только при разработке, но и при планировании путешествия и для других личных задач)
🔍Code Mentor оптимизирует и рефакторит код
🔍Copilot by GitHub помогает писать код и дополняет его своими предложениями
🔍ExplainDev обучает в процессе и помогает разобраться в коде
🔍GPT Engineer может всю работу сделать за вас — нужно только сказать, что хотите написать
🔍CodeT5 преобразовывает запрос в код и дописывает начатые функции
🔍Polycoder бесплатный помощник, который способен генерировать код на 12 языках программирования
🔍Tabnine дописывает код за вами — даже полноценные строчки (но только в платной версии)
🔍Mintlify пишет документацию и комментарии
🔍Cogram переводит запрос на язык баз данных и интегрируется со средой разработки Jupyter
Бонус:
👨🏫Agent GPT устанавливает в вашем браузере ИИ-агента, который помогает в выполнении поставленной задачи (можно использовать не только при разработке, но и при планировании путешествия и для других личных задач)
👍3