Библиотека тестировщика | QA, тестирование, quality assurance, manual testing, autotesting, ручное тестирование, автотесты – Telegram
Библиотека тестировщика | QA, тестирование, quality assurance, manual testing, autotesting, ручное тестирование, автотесты
8.82K subscribers
1.57K photos
189 videos
64 files
2.95K links
Все самое полезное для тестировщика в одном канале.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/12538d6f

Работать у нас: https://job.proglib.io/

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
Добрый вечер. Комьюнити Библиотеки программиста подумывает о том, чтобы организовать встречу офлайн в конце октября у нас на локации в мск. Хотим узнать ваше мнение, во что бы вы хотели поиграть в компании из 6-10 человек (единомышленников-программистов)
Anonymous Poll
16%
Монополия
20%
Мафия
9%
Крокодил
5%
Домино
18%
Покер
14%
Кто я такой (стикеры на лбу)
11%
Квизы (участики делятся на команды)
13%
Манчкин
4%
Другое (в комментариях)
40%
Полное прекращение работы Telegram в России
Вы правильно проводите тестирование производительности? Эльдад Узман просто отвечает на этот вопрос, перечисляя типичные ошибки и давая ценные советы по каждой из них.

https://proglib.io/w/a274637e
🛠 Всё, что нужно знать начинающему о Git: рассмотрим за 15 минут

Распределенная система контроля версий Git – популярный инструмент для координации параллельной работы и управления проектами в мире ИТ. Умение им пользоваться хотя бы на уровне основных команд необходимо даже начинающему разработчику.

https://proglib.io/sh/LdDc0FGSPp
Пытаетесь разобраться в математике для Data Science самостоятельно? С преподавателями из МГУ & proglib.academy эффективнее!

Наш онлайн-курсе идеально подходит к поступлению в ШАД или Computer Science.
За 5 месяца вы освоите все необходимые навыки, которые необходимы, чтобы стать специалистом в Data Science.
Чему вы научитесь?
— усвоите основные математические концепции, достаточные для изучения машинного обучения и искусственного интеллекта;
— подготовитесь к математической части поступления в Школу анализа данных Яндекса, поскольку программа курса полностью ею соответствует;
— поймете, как применить знания математики в алгоритмах машинного обучения, поскольку в курсе они разбираются.
Вас ждет программа разработанная преподавателями ВМК МГУ, которая поможет разобраться в сложных темах и прокачать практику в удобном формате.

Оставьте заявку, чтобы узнать о курсе подробнее и присоединиться к группе по спец.цене: https://proglib.io/w/b08605c4