🌎 Сети для самых маленьких на русском

Большая серия материалов про компьютерные сети — от азов до вполне взрослого администрирования. Всё разложено по полочкам и объяснено нормальным человеческим языком.

💬 планирование сети;
💬 настройка маршрутизаторов;
💬 коммутация и маршрутизация;
💬 STP, NAT, VPN;
💬 BGP, MPLS и другие «страшные буквы», которые после объяснений перестают быть страшными.

💻 Без воды, без заумных формулировок и с примерами.

Идеально для новичков и тех, кто хочет наконец понять, как сети реально работают, а не просто заучить термины.

⬇️ Обязательно сохраняем!

#doc

📊 Data Science без мифов: как зарабатывают деньги на данных

Дорожная карта из 78 тем, которые ведут от нуля к Data Scientist. И это не просто список технологий — это отражение того, за что бизнес реально платит деньги.

Разбираем по-человечески 👇

😰 1. Python — входной билет

Python здесь не ради Python’а.
Он нужен, чтобы:

* чистить данные
* автоматизировать рутину
* писать быстрые эксперименты
* склеивать всё в пайплайны

Без баз: функции, структуры данных, работа с файлами — дальше не пустят.

🧹 2. Работа с данными = 60% всей работы

NumPy, Pandas, DataFrames, GroupBy, Join’ы — это реальная жизнь дата-сайентиста.

💰 Деньги платят не за нейросети, а за умение:

* привести хаотичные данные в порядок
* найти ошибки
* собрать правильную таблицу для принятия решений

📈 3. Визуализация = язык общения с бизнесом

Matplotlib, Seaborn, Plotly, дашборды.

Если ты не умеешь показать цифры так, чтобы их понял менеджер, — твой анализ бесполезен, даже если он гениален.

🔍 4. EDA — где находятся деньги

Exploratory Data Analysis — это:

* поиск аномалий
* трендов
* закономерностей
* причин падения/роста метрик

📌 Именно здесь находят:

* почему падают продажи
* где теряются клиенты
* где можно сэкономить или заработать

📊 5. Статистика — фундамент, без которого всё ломается

Распределения, гипотезы, p-value, доверительные интервалы.

❌ Без статистики ML превращается в гадание.
✅ С ней — в инструмент принятия решений.

🧮 6. SQL — обязательный навык

SELECT, JOIN, GROUP BY, оконные функции.

Если ты не умеешь доставать данные из БД — ты не дата-сайентист, а пользователь ноутбука.

🤖 7. Machine Learning — не магия, а инструмент

Линейная и логистическая регрессия
Деревья, Random Forest, Gradient Boosting, SVM

💰 Бизнес использует ML для:

* прогнозов
* сегментации клиентов
* рекомендаций
* выявления аномалий

Не «нейросети ради нейросетей», а решение конкретных задач.

📉 8. Метрики и фичи — вот где решается всё

Accuracy, F1, ROC-AUC
Feature Engineering, Scaling, Encoding

Можно взять простой алгоритм и выжать из него больше денег, чем из сложной модели с плохими признаками.

⏳ 9. Время, тексты и большие данные

Time Series → прогнозы
NLP → отзывы, поддержка, соцсети
Big Data → масштабирование решений

Здесь начинается рост доходов и уровней задач.

☁️ 10. Cloud & Big Data = деньги и масштаб

AWS, BigQuery, Spark, Databricks, Snowflake.

Это уже уровень:

* крупных компаний
* высоких зарплат
* сложных систем

✅ Итог

Data Science — это не про «стать ML-инженером за 3 месяца».
Это про умение превращать данные в деньги:

✔️ находить проблемы
✔️ подтверждать гипотезы
✔️ помогать бизнесу принимать решения
✔️ автоматизировать аналитику

💾 Если хочешь войти в Data Science — учи не всё подряд, а по этой карте.

Изучай и цифры начнут работать на тебя.

#doc #cheatsheet

🐳 Как ужать Docker-образ в 10+ раз и перестать стрелять себе в ногу

⬇️ Наглядная шпаргалка, сохраняй!

Размер Docker-образа — это прямая техническая характеристика, которая влияет на:

🟢скорость CI/CD
🟢время деплоя
🟢cold start контейнеров
🟢объём передаваемых данных
🟢стабильность сборки

В реальном примере образ удалось уменьшить с 588 MB до 47.7 MB —
минус почти 92% размера. Без хаков, без экзотики.

4 приёма, которые реально работают:

1️⃣ Базовый образ — ключевое решение

python:3.9 тащит за собой всё подряд:
системные утилиты, документацию, dev-пакеты.

Переход на python:3.9-alpine даёт:

* кратное уменьшение размера
* быстрее pull
* меньше лишнего в проде

Это самый большой выигрыш одним действием.

2️⃣ Оптимизация Docker-слоёв

Каждый RUN, COPY, ADD — это отдельный слой.
Много инструкций → раздутый образ.

Рабочее правило:
🖱 объединяй связанные команды
🖱 удаляй временные файлы в том же RUN

Меньше слоёв → меньше размер → быстрее сборка.

3️⃣ .dockerignore — обязательный минимум

Без него в build context попадает всё:
.git, .venv, кеши, временные файлы.

Это:
🔤увеличивает контекст
🔤замедляет билд
🔤ломает кеширование

.dockerignore должен быть всегда. Это база.

4️⃣ Multi-stage build — стандарт для продакшена

Одна из самых эффективных техник.

Схема:
🟣stage 1 — сборка и зависимости
🟣stage 2 — только runtime

В финальном образе:
* нет build-инструментов
* нет лишних библиотек
* только то, что реально нужно для запуска

📊 Итог

➡️ 588 MB → 47.7 MB
➡️ −91.89% размера
➡️ быстрее CI
➡️ быстрее деплой
➡️ быстрее старт контейнеров

✅ Вывод

Оптимизация Docker — это не микрооптимизация.
Это нормальная инженерная практика.

Маленькие улучшения накапливаются
и начинают работать на каждом билде и деплое.

👍 Сохраняй, пригодится!

#doc #cheatsheet

👨‍💻 52 проекта на Python, которые прокачают твои навыки на практике!

Хватит учить синтаксис всухую — пора писать реальные проекты, от простых до мощных.

📦 В подборке:
✔️ 52 идеи.
✔️ Исходный код.
✔️ Пояснения к каждому проекту.

📈 Идеально, чтобы:
— собрать портфолио
— пройти собес
— прокачаться в Python и выйти на фриланс

Забирай, сохраняй, делись! 👍

#python #doc #code

♻️ Как скачать аудио в лучшем качестве с YouTube с помощью Python

⚙️ Установка:

pip install yt-dlp

😰 Скрипт:

from yt_dlp import YoutubeDL


def download_audio(url: str) -> None:
    opts = {
        "format": "bestaudio/best",
        "outtmpl": "%(title)s.%(ext)s",
        "quiet": True,
    }

    with YoutubeDL(opts) as ydl:
        ydl.download([url])


if __name__ == "__main__":
    download_audio("https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID")

⬇️ Сохраняем, пригодится!

#tipsandtricks #doc #python #soft

👨‍💻 Ты теряешь часы каждый месяц — просто потому что кликаешь мышкой!

Держи список горячих клавиш для браузеров, Windows/Linux и офисных программ — от базовых до тех, о которых знают только «свои».

💬 Текст и документы:
Ctrl + B — жирный текст;
Ctrl + I — курсив;
Ctrl + U — подчёркивание;
Ctrl + C — копировать;
Ctrl + V — вставить;
Ctrl + X — вырезать;
Ctrl + Z — отменить действие;
Ctrl + Y — повторить действие;
Ctrl + F — поиск;
Ctrl + H — заменить;
Ctrl + K — вставить ссылку;
Ctrl + L — выравнивание по левому краю;
Ctrl + E — по центру;
Ctrl + R — по правому краю;
Ctrl + J — по ширине;
Ctrl + M — увеличить отступ;
Ctrl + T — висячий отступ;
Ctrl + 1 — одинарный интервал;
Ctrl + 2 — двойной интервал;
Ctrl + 5 — интервал 1.5;
Ctrl + Shift + L — список с маркерами;
Ctrl + = — нижний индекс;
Ctrl + Shift + = — верхний индекс.

💬 Файлы и окна:
Ctrl + N — новый файл;
Ctrl + O — открыть файл;
Ctrl + S — сохранить;
Ctrl + P — печать;
Ctrl + W — закрыть окно / вкладку;
Alt + F4 — закрыть приложение;
F2 — переименовать;
Alt + Enter — свойства файла;
Shift + Delete — удалить без корзины;
Ctrl + Shift + N — новая папка.

💬 Браузер:
Ctrl + T — новая вкладка;
Ctrl + Tab — следующая вкладка;
Ctrl + Shift + Tab — предыдущая вкладка;
Ctrl + Shift + T — вернуть закрытую вкладку;
Ctrl + D — добавить страницу в закладки;
Ctrl + H — история;
Ctrl + J — загрузки;
Ctrl + F — поиск по странице;
Ctrl + Shift + Delete — очистить данные браузера;
Alt + ← — назад;
Alt + → — вперёд;
Ctrl + L — адресная строка.

💬 Windows и система:
Windows + D — показать рабочий стол;
Windows + R — окно «Выполнить»;
Windows + L — заблокировать ПК;
Windows + I — настройки;
Windows + M — свернуть всё;
Windows + S — поиск;
Windows + X — системное меню;
Ctrl + Shift + Esc — диспетчер задач;
Ctrl + Alt + Del — меню безопасности.

💬 Таблицы (Excel и аналоги):
Ctrl + Space — выделить столбец;
Shift + Space — выделить строку;
Ctrl + ‘-’ — удалить ячейку;
Ctrl + Shift + ‘+’ — вставить ячейку;
F2 — редактировать ячейку;
F4 — повторить последнее действие;
Alt + = — автосумма;
Ctrl + ` — показать формулы.

⚡️Сохраняй, прокачивай продуктивность быстрее любого курса.

#doc #cheatsheet