Один день из жизни программиста: проснулся, посмотрел на код вчерашний, удалил нахрен

Чтобы перестать кодить то, что на утро хочется делитнуть, подписывайтесь на «Библиотеку программиста».

Там собирают лучшие инструменты и свежие новости из мира разработки, которые помогут писать код быстрее и не отставать от трендов. Иначе можно всю жизнь разрабатывать велосипеды вручную, пока ИИ штампует код как на конвейере.

В закрепе канала вас уже ждет подборка топовых материалов, которыми другие прогеры поделились 5 647 раз.

Подписывайтесь, чтобы не оказаться за бортом IT-корабля: @proglibrary

Коллеги, давайте еще немного сдвинем сроки выхода приложения, вернемся к вопросу через неделю через полгода. Любимая фраза 😎

Как ускорить процесс разработки и вывод продуктов на рынок? Настраиваем DevOps-конвейер от Сферы 🧑‍💻

Сфера.Сборка — это платформенная экосистема всех необходимых инструментов, которые позволяют автоматизировать процесс разработки и управления жизненным циклом приложений.

DevOps-конвейер Сферы:

🛑 «Сфера.Портал разработки» — единая точка входа для всех разработчиков проекта и инструмент для построения сквозного автоматизированного процесса разработки технологических продуктов.

🛑 «Сфера.CI/CD» — связующее звено всего конвейера, отвечает за оркестрацию DevOps-процесса.

🛑 «Сфера.Дистрибутивы и лицензии» — инструмент для управления артефактами разработки ПО, позволяет создавать репозитории и управлять ими, а также анализировать состав кода, реализовывать собственные политики применения открытых программных компонентов.

🛑 «Сфера.Код» — Git-инструмент для совместной работы, позволяющий хранить, версионировать, консолидировать код и передавать его в систему оркестрации сборки.

DevOps-конвейер Сферы легко интегрируется со многими существующими платформами: AD/LDAP, системами мониторинга, аудита и журналирования.

📌 Подробнее о всех возможностях DevOps-конвейера Сферы.

Информация о рекламодателе.

🔥 Завтра запускаем ML-ракету: последние места на борту

Уже завтра, 21 апреля, состоится наш воркшоп «Математика машинного обучения на практике», где теория ML превращается в практические навыки.

Что вас ждет:
📍 Работа с реальными данными — табличные датасеты и изображения
📍 Снижение размерности через PCA — научитесь отделять важное от второстепенного
📍 Обучение моделей — Random Forest и градиентный бустинг в действии
📍 Разбор метрик и гиперпараметров — как настроить модель на максимальную эффективность
📍 Написание кода на Python — прямо как реальных проектах
📍 Персональный code review от эксперта — бесценный фидбек для вашего роста
📍 Доступ в закрытый чат участников — нетворкинг и обмен опытом

Кто проводит воркшоп:

Мария Горденко — инженер-программист, старший преподаватель НИУ ВШЭ и Proglib Academy, руководитель магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.

Стоимость участия: 3990₽
Когда: завтра, 21 апреля

👉 Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/d8732b3c

🚀 Приручи алгоритмы: из формул в код за один воркшоп

Готовы превратить сложную теорию машинного обучения в практические навыки? Тогда приходите на наш воркшоп, который пройдет 21 апреля.

Что вас ждет на воркшопе:
🟢 Работа с реальными данными — никаких учебных датасетов, только то, что встречается в настоящих проектах.

🟢Снижение размерности с PCA — научитесь выделять главное из информационного шума.

🟢Случайный лес vs градиентный бустинг — разберемся, в чём ключевое различие и когда какой алгоритм эффективнее.

🟢Мастерство гиперпараметров — освоите тонкую настройку моделей для максимальной точности.

На нашем воркшопе вы не просто слушаете — вы делаете сами! Вы будете писать код на Python, применять популярные библиотеки и сразу видеть результат своей работы.

А самое ценное: каждый участник получит персональный code review от Марии Горденко — инженера-программиста, старшего преподавателя НИУ ВШЭ, руководителя магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.

⏰ Когда: 21 апреля
💸Стоимость: всего 3990₽

Только сегодня, до конца дня: 10 мест по промокоду kulich → 2 990 ₽.

➡️ Записаться на воркшоп: https://proglib.io/w/d8732b3c

🙂 Раскрываем секрет собственных векторов: математическое оружие на собеседовании

Что объединяет успешный собес и продвинутый анализ данных? Оба требуют способности выделять главное из информационного шума!

В мире данных этот суперскилл называется методом главных компонент (PCA) — это как рентген для ваших данных, который мгновенно показывает всю суть, отбрасывая неважные детали.

Например, мы проанализировали 453 акции компаний из списка S&P 500 и выяснили, что всего одна главная компонента объясняет 38% всей динамики рынка. Как такое возможно?

😘 Расскажем на воркшопе «Математика машинного обучения на практике» 21 апреля!

Вы будете работать с реальными данными, научитесь выявлять скрытые закономерности и применять эти инсайты в своих проектах.

Стоимость: 3990 ₽

Не беспокойтесь, если теоретическая база пока хромает — вы можете заранее посмотреть запись нашего вебинара по основам по ссылке ниже.

➡️ Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/d8732b3c

Когда добьем буст, какую новую реакцию закинуть?🍒

🙈 Что скрывает дисперсия: разгадка секрета точных ML-моделей

Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.

🧐 Но что, если есть простая формула, способная:
• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные

• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей

• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали

В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.

Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?

➡️Тогда смотрите бесплатный вебинар от Proglib: https://proglib.io/w/908b1c47

Любители мемов!

Проголосуйте за наш канал, и в сторис мы опубликуем топ материалов, которые должен прочитать каждый любитель мемов.

➡️Поддержать канал: https://t.me/boost/itmemlib