🤔 Зачем вообще понимать, как работает ML?
Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.
Машинное обучение — это система, которую можно понять.
Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.
👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:
— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.
Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!
❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас
Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.
Вроде всё работает… но почему?
А когда сломается — что делать?
Машинное обучение — это система, которую можно понять.
Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.
👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:
— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.
Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!
❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас
😁5🔥4❤3👍1😢1
Фриланс и проекты «для себя» — это реальный опыт, который может стать вашим конкурентным преимуществом на рынке труда. Главное — показать ценность для будущего работодателя.
Что в карточках:
Если хотите, чтобы ваше резюме стало мощным инструментом в поиске работы — начните оформлять опыт правильно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾3❤2👍1🌚1
Модели поддерживаются лицензией Apache 2.0. Ты можешь свободно разрабатывать, экспериментировать, кастомизировать или развертывать на коммерческой основе.
Используй мощные возможности следования инструкциям и использования инструментов в цепочке рассуждений, включая веб-поиск и выполнение Python-кода.
Отрегулируй уровень сложности рассуждений: низкий, средний или высокий. Кроме того, доступна настройка моделей под твой юзкейс с полным тюнингом параметров.
Получи доступ ко всей цепочке рассуждений для упрощения отладки и повышения доверия к результатам модели.
Это мы тестим
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7😁5🤩3🥱3🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Любишь структуру и ясность? ✍️
Присоединяйся к команде Сбера — ищем технического писателя с глубоким пониманием и опытом работы с API.
Чем предстоит заниматься:
➖ писать техническую документацию
➖ сопровождать вопросы интеграций с партнёрами банка
➖ улучшать процессы документирования
Что предлагаем:
✔️ ДМС и ипотеку с выгодной ставкой
✔️ обучение за счёт компании
✔️ подписку СберПрайм+ и скидки от партнёров
Делись своей экспертизой в сильной среде — откликайся 🚀
Присоединяйся к команде Сбера — ищем технического писателя с глубоким пониманием и опытом работы с API.
Чем предстоит заниматься:
➖ писать техническую документацию
➖ сопровождать вопросы интеграций с партнёрами банка
➖ улучшать процессы документирования
Что предлагаем:
✔️ ДМС и ипотеку с выгодной ставкой
✔️ обучение за счёт компании
✔️ подписку СберПрайм+ и скидки от партнёров
Делись своей экспертизой в сильной среде — откликайся 🚀
❤4👾4🤔2🔥1
Коллеги, вопрос реально актуальный, особенно в летнее время 🍜🍽
Как готовить?
🐸 Библиотека программиста
Как готовить?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁18👍3❤1
Вопросы, которые могут задать PHP-джуну на себесе. Как говорится, БАЗА 🤨
👍 — изи для джуна
🤩 — отвечу на все вопросы без подготовки
🤔 — сложновато для джуна
🐸 Библиотека программиста
🤩 — отвечу на все вопросы без подготовки
🤔 — сложновато для джуна
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍42🤔22🤩4❤1
🫣 Боитесь математики в ML?
Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?
У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.
Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.
Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉
Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?
У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.
Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.
Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉
👾4👍1🤔1
Proglib Academy — это место, где вы превращаете теорию в практику. Здесь ваши знания становятся проектами для портфолио, а вы — более уверенным специалистом.
Выберите курс, который поможет сделать следующий шаг ⬇️
🚀 Для тех, кто начинает путь в IT:
— Основы IT для непрограммистов
— Программирование на Python (обновлённый)
— Frontend-разработчик с нуля: HTML, CSS, JavaScript
🧠 Для будущих и настоящих Data Scientist'ов:
— ML для старта в Data Science (начинается в сентябре)
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (скоро второй поток)
🛠️ Для опытных разработчиков, готовых к росту:
— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования
Независимо от вашей цели, у нас есть курс, который поможет её достичь. Переходите в Proglib Academy, выбирайте свой путь и инвестируйте в навыки, которые всегда будут в цене!
Выберите курс, который поможет сделать следующий шаг ⬇️
🚀 Для тех, кто начинает путь в IT:
— Основы IT для непрограммистов
— Программирование на Python (обновлённый)
— Frontend-разработчик с нуля: HTML, CSS, JavaScript
🧠 Для будущих и настоящих Data Scientist'ов:
— ML для старта в Data Science (начинается в сентябре)
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (скоро второй поток)
🛠️ Для опытных разработчиков, готовых к росту:
— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования
Независимо от вашей цели, у нас есть курс, который поможет её достичь. Переходите в Proglib Academy, выбирайте свой путь и инвестируйте в навыки, которые всегда будут в цене!
👾2👍1🤔1
Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка pinned a photo
💰 Сколько ты стоишь как разработчик? 3 способа не прогадать с зарплатой
Представь: приходишь на собес, называешь зарплату, а HR сразу соглашается без торгов. Поздравляю — ты только что продешевил. Чтобы таких ляпов не было, рассказываем, как правильно определить свою стоимость на рынке труда.
🔗 Читать
🐸 Библиотека программиста
Представь: приходишь на собес, называешь зарплату, а HR сразу соглашается без торгов. Поздравляю — ты только что продешевил. Чтобы таких ляпов не было, рассказываем, как правильно определить свою стоимость на рынке труда.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁14👍3🤔2❤1🥱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Разрабы, то что вы теперь навайбкодили, Claude code за вами проверит и исправит. И чтобы ни один баг не попал в продакшен!
Что нового добавили:
/security-review для специальных проверок безопасностиНовая команда запускает анализ безопасности непосредственно с терминала. Если нашли уязвимость, просто попросите Claude её исправить.
Требуется минимум Claude Pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩14❤7🤔2🥱2👍1
🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
👍2🤔1👾1
Помните, как мы делали фронт? Запрос на сервер → ответ → подгрузка данных → кто-то забыл обновить → всё сломалось.
А вот Андрей Ситник говорит: «Хватит так жить». Он топит за Local First — подход, при котором:
Короче, будущее за фронтендом без «классических» API, с офлайном и синхронизацией, которая сама всё разрулит.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁9❤7🤔1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁31👏18🔥1🤔1