🐍✨ Пиши как профи: 10 Python-лайфхаков для новичков

Лайфхаки от разработчиков, обжёгшихся до вас

➡️ Что вас ждет внутри:
— почему if x == True: — это преступление
— как списковые включения экономят часы
— зачем линтер важнее кофе
— и почему def func(start_list=[]) может испортить тебе вечер
— как не сойти с ума от зависимостей (и что делать с виртуальными окружениями)
— секретный power move: dir(), help() и другие встроенные суперсилы

И всё это без занудства и «книг для чайников». Просто, по делу, с примерами и личным опытом от бывалых питонистов

📎 Статья

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

Proglib Academy #буст

🚀 Как ускорить React на 300%: реальный кейс

Виртуальный DOM — вещь полезная, но не всемогущая. Если каждый клик запускает цепочку ререндеров, он не спасёт. Со временем даже шустрое React-приложение превращается в тормозящего гиганта.

Что в статье:

📍 Разбор реального кейса: как e-commerce приложение превратилось из быстрого в тормозное, и что помогло это исправить

📍 Причины медленной работы: ненужные ререндеры, монолитные компоненты, неоптимальный context

📍 Использование инструментов: React DevTools, why-did-you-render, профилирование

📍 Практические примеры кода «до» и «после»

📍 Хаки и техники: React.memo, useCallback, useMemo, react-window, динамическая загрузка компонентов

🔗 Читать статью

🐸 Библиотека фронтендера

Какой у вас режим продуктивности?

👾 — Фокус включается строго ночью, как у вампира
🔥 — Пинаю код весь день, но продуктивность = 0
🙏 — Сел на час — вынес таску как бог

Proglib Academy #развлекалово

💼🚫 Собес провален? 8 советов, как извлечь пользу из каждого отказа

Отказы на собеседованиях — явление крайне неприятное и даже демотивирующее. Особенно если вы действительно готовились к интервью, вложили много усилий и личного времени в подготовку.

Однако отказ — это всего лишь один из этапов в поиске работы и не стоит воспринимать его как конец света.

Читать статью

🐸 Библиотека программиста

🎲 Айтишное бинго: что пойдет не так — обязательно пойдет

Если работаете в IT или только собираетесь, то этот набор ситуаций заставит вас и посмеяться, и поностальгировать, и немного поплакать.

🔮 Жмите по карточкам и собирайте свою всратую реальность.

Какие фразы показались вам самыми странными?
Пишите в комментариях 👇

Proglib Academy #междусобойчик

😼 Лучшие материалы для тех, кто только входит в айти в одной подборке

Собрали топовые материалы, которые наши подписчики сохраняют чаще всего.

Эту подборку мы будем регулярно пополнять, поэтому сохраняйте тонну пользы, чтобы не потерять!

1. CheckiO — учим Python и играем

2. Бесплатные курсы от Стэнфорда для тех, кто хочет ворваться в ML

3. Project-Based Learning для разработчиков

4. Интегралы, которые вы захотите решить

5. Проблема нового поколения: джуны, которые не умеют кодить

6. 13 ресурсов, чтобы выучить математику

7. Гайд по SQL: от новичка до про

❓ Зачем дата-сайентисту дисперсия

Дисперсия — ключевой статистический показатель, который помогает оценить изменчивость данных. Для дата-сайентистов она критична при:

👉 Оценке и интерпретации результатов моделей
👉 Понимании поведения алгоритмов машинного обучения
👉 Снижении ошибок при построении предсказаний

В этой статье разберём, как правильно использовать дисперсию в Data Science и как она влияет на работу алгоритмов, например, в модели Random Forest.

👉 Читайте, чтобы понять, как измерять и учитывать дисперсию: https://proglib.io/sh/GDKYJQdAI2

Библиотека дата-сайентиста

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: Существуют ли ортогональные кососимметричные матрицы 2019x2019?
А 2018x2018?

Решение: Ортогональная матрица обратима, а кососимметричная матрица A нечётного порядка 2n+1 вырожденна: 1️⃣. Поэтому не существует кососимметричных ортогональных матриц нечётного порядка. Примером кососимметричной ортогональной матрицы порядка 2n является блочно-диагональная матрица с n блоками 2️⃣

Ответ: Нет, да

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #буст

🔼 Оффер мечты в 2025: нужен ли диплом, чтобы стать разработчиком

Вопрос, который вечно всплывает на старте карьеры.

➡️ В 2025 году диплом — это просто бумажка, и вот почему

▪️ Компании смотрят на реальные навыки и портфолио.
▪️ GitHub с проектами важнее красного диплома.
▪️ Скорость обучения, умение решать задачи и soft skills — то, что ценится на собеседованиях.
▪️ Онлайн-курсы, буткемпы, pet-проекты — всё это давно заменяет классическое образование на старте.

Но: в некоторых крупных компаниях (особенно в банковском секторе или госсекторе) диплом все еще могут формально спросить. Хотя и там реальное умение кодить важнее галочки.

➡️ Разработчик провел классный тест: создал 2 одинаковых резюме на hh.ru. Одно — с дипломом техвуза, другое — выпускник онлайн-курсов.

Что вышло спустя неделю:

▪️ Кандидат с дипломом: 46 приглашений, 272 отказа
▪️ Кандидат без диплома: 44 приглашения, 310 отказов

✅ Оба получили одинаковое количество реальных приглашений — всего 5 штук.
✅ Разницы в шансах почти нет.
✅ Резюме без диплома получило даже больше показов.

Proglib Academy #оффер_мечты

📈 Быстрое возведение числа в целую степень: алгоритм для новичков

Как компьютеры возводят числа в степень эффективно

🔵 Базовый способ:
— Умножаем число само на себя n раз.
— Просто, но медленно: O(n) операций.

def pow_naive(x, n):
result = 1
for _ in range(n):
result *= x
return result

🔵 Быстрый способ: возведение в степень через деление пополам (алгоритм "быстрого возведения в степень"):
— Сокращаем количество операций до O(log n)!
— Идея:
▪️ Если степень чётная → делим пополам.
▪️ Если нечётная → уменьшаем на 1 и снова работаем.

def fast_pow(x, n):
result = 1
while n > 0:
if n % 2 == 1:
result *= x
x *= x
n //= 2
return result

🔵 Чтобы знать об алгоритмах все, забирайте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

🌚 Диалог, который никогда не произойдет

Proglib Academy #развлекалово

🤔📝 Псевдокод: когда преподы не шарят, а ты в тупике

Псевдокод может быть настоящим головняком, особенно если требования к нему кажутся непонятными или не совпадают с тем, что вы видите в реальной практике программирования.

Узнайте, как сделать псевдокод полезным инструментом, а не дополнительной нагрузкой.

➡️ Читать статью

🐸Библиотека шарписта

🚀 Старт в IT: разбор требований на вакансию Junior Python Developer

Компания ищет начинающего разработчика без опыта, но с желанием учиться. Разбираем, что вам нужно:

1️⃣ Базовые знания Python
▫️ Уверенно писать скрипты, понимать синтаксис, уметь работать с функциями, циклами, условиями.

2️⃣ Работа с API и базами данных
▫️ Умение отправлять запросы через requests, разбираться в JSON.
▫️ Основы работы с SQL (MySQL, PostgreSQL): SELECT, INSERT, UPDATE.

3️⃣ Опыт с Flask или Django (плюс, но не обязательно)
▫️ Базовые CRUD-приложения, настройка маршрутов (@app.route), обработка форм.

4️⃣ Умение работать в команде
▫️ Ответственность, коммуникабельность и желание разбираться в чужом коде.

➡️ Что будет плюсом:
✅ Знание HTML/CSS для минимальных правок на фронте.
✅ Опыт с Docker (развертывание контейнеров) и Git (ветвление, pull request'ы).
✅ Интеграции с Telegram API, Google Sheets API — огромный бонус.

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

Proglib Academy #оффер_мечты

⚡️Команда дня: os.walk + fnmatch

Хотите быстро найти и обработать все файлы определенного типа на Python?
Вот минимальный скрипт:
import os
import fnmatch

for root, dirs, files in os.walk('.'):
for file in fnmatch.filter(files, '*.py'):
print(os.path.join(root, file))

➡️ Что делает:
— Рекурсивно обходит текущую директорию и все вложенные
— Ищет все файлы с расширением .py
— Выводит пути к найденным файлам

Добавьте проверку содержимого:
for root, dirs, files in os.walk('.'):
for file in fnmatch.filter(files, '*.py'):
path = os.path.join(root, file)
with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
if 'TODO' in f.read():
print(path)

Proglib Academy #буст

🖼 ТОП-5 структур данных для обработки изображений

Хотите разобраться, как обрабатывать изображения в компьютерном зрении или графике?

Всё начинается с правильных структур данных. Они помогают хранить и анализировать пиксели, их связи и расположение.

👉 В этой статье — подборка топ решений и советы, как их использовать.

Библиотека питониста

🌐 Архитектура в коде: зачем понимать абстракции

Когда вы строите систему, каждая деталь должна быть готова к переиспользованию и расширению. И тут без понимания абстракций — никак.

Что важно:
— Абстракция должна скрывать детали реализации
— Хорошая абстракция минимизирует связность кода
— Расширение должно быть простым без переписывания старого

Когда абстракции слабые — код превращается в хрупкую башню из спичек. Когда правильные — вы спокойно масштабируете проект, не боясь, что всё развалится на проде.

Грамотная архитектура начинается там, где заканчиваются костыли. 🙃

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

Proglib Academy #буст

🙂 Ох уж этот нейминг моделей OpenAI

Proglib Academy #развлекалово

🚀 ТОП-38 Hover-эффектов для современного веб-дизайна в 2025 году

Сегодня просто красиво — уже не работает. Люди ожидают деталей, анимации, микровзаимодействий. Именно это и собрал автор: 38 hover-эффектов, которые делают интерфейс живым, современным и цепляющим.

Что в статье:

➡️ Подборка визуально эффектных решений

➡️ Примеры использования и разбор кода

➡️ Акценты на актуальные тренды 2025 года

🔗 Смотреть и вдохновляться

🐸 Библиотека фронтендера

ℹ️ Как пройти на позицию Junior Data Scientist (A/B-testing)

Федеральный ритейлер ищет младшего исследователя данных в департамент Big Data. Разбираем, что вам нужно для этой вакансии.

1️⃣ Знание A/B-тестов

▫️ Вам нужно уметь правильно ставить гипотезы, выбирать метрики и анализировать результаты.
▫️ Важно: глубокое понимание тервера и матстата.

2️⃣ Python + работа с данными

▫️ Опыт написания чистого, понятного кода.
▫️ Владение библиотеками для аналитики и ML: pandas, scikit-learn и др.

3️⃣ Навыки работы с инструментами

▫️ Spark для обработки больших данных.
▫️ Airflow для оркестрации пайплайнов.
▫️ MLFlow для управления экспериментами и моделями.
▫️ Docker для упаковки решений.
▫️ Git и DVC для контроля версий данных и кода.

4️⃣ Дополнительно ценится

✅ Опыт работы в Scrum-командах.
✅ Знание баз данных (Postgres).
✅ Понимание принципов ModelOPS (модели должны работать в реальных продуктах).

🔵 Чтобы получить оффер-мечты в Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #оффер_мечты

Напоминаем, что встречаемся с Марией Горденко уже завтра!

Если еще не успели присоединиться к воркшопу, то сейчас самое время https://proglib.io/w/bd4700f7

Кратко напомним что ждет на воркшопе:
📍 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

Стоимость участия: 3990₽

👉 Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/739c0d74

Напоминаем, что встречаемся с Марией Горденко уже завтра!

Если еще не успели присоединиться к воркшопу, то сейчас самое время https://proglib.io/w/bd4700f7

Кратко напомним что ждет на воркшопе:
📍 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

Стоимость участия: 3990₽

👉 Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/739c0d74

🥺 Я работаю на скучной работе и мне норм

Пока одни бегут за карьерными ачивками и выгорают на хайпе, другие спокойно делают своё дело в страховых, банках и госпредприятиях — и, кажется, даже кайфуют. Без переработок, с хобби, семьёй и внутренним покоем.

Что в статье:

➡️ Почему «скучная» работа может быть секретом счастливой жизни

➡️ Мнения айтишников с Reddit: от FAANG до автопрома

➡️ Плюсы и минусы неспешной карьеры вне техгигантов

➡️ И напоминание: не всем нужно быть «звёздами», чтобы жить хорошо

🔗 Читаем и обсуждаем

Что выведет код?

👾 — [1, 2, 3, 0]
🔥 — [3, 4, 5, 0]
👍 — [1, 2, 0, 3]
🌚 — [-1, 1, 2, 3]

Proglib Academy #междусобойчик

🟡🍰 Использование круговых диаграмм — это не конец света

Круговые диаграммы любят за простоту и визуальную красоту. Но в сообществе аналитиков и дизайнеров они считаются чуть ли не табу. Почему так — и стоит ли их совсем избегать?

➡️ В этой статье разбираемся — когда круговые диаграммы реально работают, а когда лучше заменить их на гистограмму или что-то поумнее.

OpenAI: Мы серьезная компания.
Тоже OpenAI:

Proglib Academy #развлекалово

❓ Поделитесь своим самым неловким моментом на собеседовании

Работа мечты, крутая вакансия... И вдруг — фейл на интервью, который запомнился надолго. У каждого такие истории есть. 😅

💬 Расскажите в комментариях:

— Что произошло?
— Как выкрутились (или нет)?
— Какие выводы сделали после этого?

Самые честные и забавные истории попадут в наш следующий пост — а их авторы заработают уважение и +100 к карме в IT-сообществе.

Proglib Academy #междусобойчик

🧐 Как выглядит хорошее резюме фронтендера

Тысячи кандидатов — и у всех написано «знаю HTML, CSS, JavaScript». Хотите выделиться? Сделайте ставку на конкретику и практические примеры.

🎯 Реальные проекты
Не пишите просто «сделал ToDo». Сделали? Покажите:
🔹 Ссылка на GitHub
🔹 Живое демо
🔹 README с описанием
🔹 Чёткий список — что именно реализовано (роутинг, стейт, адаптив и т.д.)

🎯 Технологии
React — это база. Но добавьте:
🔹 TypeScript
🔹 Tailwind или styled-components
🔹 Zustand, Redux или Context
🔹 Jest или Vitest
🔹 Storybook
🔹 CI/CD (например, GitHub Actions)

🎯 GitHub — это ваше портфолио
✅ README
✅ Чистая история коммитов
✅ Удалите лишние репозитории с главной
✅ Следите за public, .env.example и .gitignore
✅ Ветка main, никаких fix123finalv2

Меньше общих слов вроде «ответственный и целеустремлённый» — больше конкретики. Сделайте портфолио как продакт: чтобы его захотелось открыть, посмотреть и нанять вас.

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript и не только → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #оффер_мечты

🕸 Как работает протокол HTTP/2: основные принципы и преимущества в сравнении с HTTP/1.1

​HTTP/2 — это как переход с однополосной дороги HTTP/1.1 на скоростное шоссе: быстрее, эффективнее и без пробок.

Узнайте, как новые технологии ускоряют загрузку веб-страниц и улучшают работу приложений.

➡️ Читать статью

🐸Библиотека шарписта

🐍 Алгоритм Евклида: самый известный способ найти НОД

Ищет наибольший общий делитель (НОД) двух чисел. Основа для многих задач в численных алгоритмах.

➡️ Как работает

Берем два числа: a и b.

Пока b ≠ 0:

Присваиваем a = b,

Присваиваем b = a % b (остаток от деления).

Когда b станет 0, в a будет НОД.

Пример на Python:
def gcd(a, b):
while b != 0:
a, b = b, a % b
return a

print(gcd(48, 18)) # Выведет: 6

➡️ Почему важно знать

🔵 Часто используется в криптографии (например, RSA).

🔵 Помогает при работе с дробями, оптимизацией циклов и проверкой взаимной простоты чисел.

🔵 Чтобы знать об алгоритмах все, забирайте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

🧐 Как выглядит хорошее резюме фронтендера

Тысячи кандидатов — и у всех написано «знаю HTML, CSS, JavaScript». Хотите выделиться? Сделайте ставку на конкретику и практические примеры.

🎯 Реальные проекты
Не пишите просто «сделал ToDo». Сделали? Покажите:
🔹 Ссылка на GitHub
🔹 Живое демо
🔹 README с описанием
🔹 Чёткий список — что именно реализовано (роутинг, стейт, адаптив и т.д.)

🎯 Технологии
React — это база. Но добавьте:
🔹 TypeScript
🔹 Tailwind или styled-components
🔹 Zustand, Redux или Context
🔹 Jest или Vitest
🔹 Storybook
🔹 CI/CD (например, GitHub Actions)

🎯 GitHub — это ваше портфолио
✅ README
✅ Чистая история коммитов
✅ Удалите лишние репозитории с главной
✅ Следите за public, .env.example и .gitignore
✅ Ветка main, никаких fix123finalv2

Меньше общих слов вроде «ответственный и целеустремлённый» — больше конкретики. Сделайте портфолио как продакт: чтобы его захотелось открыть, посмотреть и нанять вас.

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript и не только → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #оффер_мечты

🚀 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/fc7d6d24

Сомневаетесь в своем прогрессе? Мы собрали 7 четких признаков того, что вы реально растете как разраб. Спойлер: дело не только в коде!

👉 Подробнее в статье

🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

У нас под каждым постом — хештеги. Для вашей персональной навигации по контенту: от мемов до гайдов.

#буст — предоставляем обучающие материалы и помогаем с организацией обучения
#междусобойчик — создаем комьюнити
#оффер_мечты — помогаем с трудоустройством и развитием карьеры
#развлекалово — мемы про IT и программирование

Какого тега явно не хватает?
Пишите в комментариях 👇

Proglib Academy #междусобойчик

🤨 ТОП-7 стран для айтишников в 2025 году

Как найти страну, где работа в IT приносит не только достойный доход, но и удовольствие от жизни? В этой статье Ксения Кравченко собрала семь лучших направлений для релокации айтишников в 2025 году — от стабильных хабов до быстрорастущих техноцентров.

Что в статье:

➡️ Средняя зарплата IT-специалистов в каждой стране

➡️ Уровень налогов и наличие льгот для техсектора

➡️ Иммиграционные программы и условия въезда

➡️ Развитость IT-экосистемы и перспективы в индустрии

➡️ Плюсы и минусы жизни в каждом регионе

Если вы задумываетесь о переезде или просто хотите знать, где IT-навыки особенно ценны — самое время заглянуть в подборку 🔗

ℹ Абстрагирование: фундамент расширяемой архитектуры

Абстрагирование — это процесс выделения существенных характеристик объекта и скрытие деталей реализации. Вместо того чтобы думать о том, как это работает — вы сосредотачиваетесь на том, что оно делает.

Пример из кода:
class Storage:
def save(self, data): ...
Вы используете Storage, не зная, это база, файл или облако. Главное, что у него есть метод save(). Всё остальное — детали, скрытые за абстракцией.

➡️ Зачем это нужно

✅ Повторное использование
✅ Лёгкое тестирование
✅ Замена реализации без переписывания кода
✅ Упрощение мышления на уровне архитектуры

⭐ Где применяют

— Интерфейсы и абстрактные классы
— Слои архитектуры (например, DAO, Repository, Use Case)
— Dependency Injection
— Шаблоны проектирования (Adapter, Strategy, Template Method)

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

Proglib Academy #буст

🐍 6 слов, которые знакомы каждому Python-разработчику

Хватит дебажить — пора размять мозги! Мини-кроссворд для знатоков Python.

По горизонтали:

1️⃣ Функция, позволяющая создавать итераторы с сохранением состояния между вызовами
2️⃣ Инструмент для создания виртуального окружения в Python
3️⃣ Создание пользовательских типов и ООП в Python

По вертикали:

4️⃣ Механизм задержки вычислений до момента, когда значение действительно потребуется
5️⃣ Специальный метод, вызываемый при создании экземпляра класса
6️⃣ Контейнер типа ключ-значение

Делитесь своими ответами в комментариях 👇

Proglib Academy #междусобойчик

💵💻🌍 Как не налететь на грабли: оформление и выплаты при валютной удалёнке из России

Если вы следили за нашим мини-сериалом о валютной удаленке, то уже знаете:

🔜 Как найти зарубежную удалёнку и зарабатывать больше

🔜 Как пройти путь от резюме до оффера

И вот финальная часть — потому что оффер это только начало.

Что в статье:

📍 Все легальные способы получения валютных выплат, от ИП в Грузии до пейролл-сервисов.

📍 Реальные риски: блокировки, штрафы, политическая турбулентность.

📍 Юридические тонкости и что писать в контракте, чтобы не остаться без денег.

📍 Как не влететь на налоги и почему «авось» — плохой бизнес-план.

Читать гайд по выживанию айтишника в валютных джунглях 🔗

✅ Чек-лист: подготовка к собеседованию по Data Science

Чтобы уверенно пройти интервью — проверьте, что Вы точно прокачали:

🎯 Статистика и ML
✓ Закон больших чисел, ЦПТ, доверительные интервалы
✓ Логистическая регрессия, деревья решений, бустинг, кластеризация
✓ Переобучение, регуляризация, кросс-валидация
✓ Метрики качества: Accuracy, ROC-AUC, F1

🎯 Python и библиотеки
✓ Pandas: groupby, merge, apply
✓ NumPy: массивы, broadcasting
✓ Scikit-learn: pipeline, GridSearchCV
✓ Matplotlib / Seaborn: визуализация данных

🎯 SQL
✓ JOIN-ы, GROUP BY, оконные функции
✓ Вложенные подзапросы, CTE
✓ Оптимизация SQL-запросов

🎯 Бизнес-мышление
✓ Как модель помогает бизнесу
✓ Метрики успеха продукта
✓ Интерпретируемость решений

🎯 Поведенческая часть
✓ Ответы по STAR-структуре
✓ Кейсы из проектов, которыми Вы гордитесь
✓ Опыт командной работы
✓ Ошибки и Ваши выводы

👉 И не забудьте:
Возьмите с собой pet-проект или Kaggle-ноутбук. Это покажет, как Вы мыслите — и может стать Вашим главным козырем на собеседовании.

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #оффер_мечты

На какой ты стороне?

🔥 — глаза заболели
🌚 — зато не отвлекаешься

Proglib Academy #развлекалово

🙂 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/fc7d6d24

🆒 Собираем идеальный GUI на Python: 8 библиотек 2025 года

➡️ Tkinter — просто и по делу
➡️ PyQt — строго и функционально
➡️ Kivy — на мобилку и не только

Мы собрали лучшие библиотеки для создания графических интерфейсов на Python в 2025 — от классики до свежих решений.

🐸 Хотите красивый и удобный UI? Начните с этого списка: https://proglib.io/sh/8Z6Yl7fMgS

Библиотека питониста

🐍 Python-собес: как округлить число до трёх знаков после запятой

Показываем, что вы не просто читали туториалы, а писали код

a = 8.12345
round(a, 3)
# => 8.123

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

А вы знали про round или делали format и f-строки?
Пишите в комментах👇

Proglib Academy #буст

🐍 Python-собес: как округлить число до трёх знаков после запятой

Показываем, что вы не просто читали туториалы, а писали код

a = 8.12345
round(a, 3)
# => 8.123

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

А вы знали про round или делали format и f-строки?
Пишите в комментах👇

Proglib Academy #буст

💼⌛️ ТОП-5 причин, почему программист не может долго найти работу

Почему некоторые разработчики остаются "между работами" месяцы?

Не всегда дело в нехватке вакансий или «рынок просел». Часто дело в подходе к поиску проекта. Вроде бы есть опыт, стек, даже pet-проекты, но офферов всё нет.

Часто корень проблемы — неумение продать себя правильно. Отказ выполнять тестовые задания, считая их ненужными или обидными. Кроме того, нежелание рассматривать стажировки как стартовую площадку для получения опыта и расширения профессиональных связей также может замедлить процесс трудоустройства. И это далеко не все возможные причины.

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта

😛 Оффтоп-дайджест: 5 культовых IT-фильмов, которые обязан знать каждый айтишник

1️⃣ Матрица / The Matrix
Нейроинтерфейсы, симуляция реальности, выбор между синим и красным — этот фильм сделал киберпанк и айтишников по-настоящему крутыми.

2️⃣ Игры разума / A Beautiful Mind
Не про код, но про алгоритмическое мышление, математику, абстракции и ментальные баги.

3️⃣ Социальная сеть / The Social Network
Рождение Facebook в общежитии Гарварда, амбиции, предательства и миллиарды. Настольный фильм для любого, кто хочет пилить стартап.

4️⃣ Джобс / Steve Jobs
Сложный, стильный, отрывистый. Три запуска — три слома личности. Если ты мечтаешь делать революции в технологиях — смотри обязательно.

5️⃣ Хакеры / Hackers (1995)
Полнейший олдскул — кислотные костюмы, модемы и взломы Пентагона. Один из первых фильмов, где "IT" было по-настоящему модно.

Смотрели какой-нибудь?
Пишите в комменты👇

Proglib Academy #развлекалово

💼⌛️ ТОП-5 причин, почему программист не может долго найти работу

Почему некоторые разработчики остаются "между работами" месяцы?

Не всегда дело в нехватке вакансий или «рынок просел». Часто дело в подходе к поиску проекта. Вроде бы есть опыт, стек, даже pet-проекты, но офферов всё нет.

Часто корень проблемы — неумение продать себя правильно. Отказ выполнять тестовые задания, считая их ненужными или обидными. Кроме того, нежелание рассматривать стажировки как стартовую площадку для получения опыта и расширения профессиональных связей также может замедлить процесс трудоустройства. И это далеко не все возможные причины.

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта

❓ Какой язык программирования вы бы выбрали для старта сейчас

Мы задали этот вопрос в редакции — и чуть не подрались. Питонисты, джависты, фронтендеры — у каждого свой культ. Но новичкам от этого только сложнее.

➡️ Давайте выясним вместе

💬 Делитесь в комментах:
— С чего начали вы?
— Что советуете в 2025-м?
— Есть ли смысл идти в C++ или Java, если все вокруг учат Python и JS?
— Какой стек реально дает работу, а не бесконечные туториалы?

Хотим собрать мнения от джунов, сеньоров, тимлидов и тех, кто уже успел пожалеть о своем выборе.

Proglib Academy #междусобойчик

🌚 Типичное заполнение GitHub'а перед собесом

Proglib Academy #развлекалово

⚡️ ТОП-6 стажировок, где реально набирают

Цель — трудоустройство, а не просто «просидеть лето».

1️⃣ Яндекс
Крупнейшая стажировка, набор круглый год. Достаточно уверенно решить контест и пройти несколько собесов.

2️⃣ ВКонтакте
Тестовое, лайвкодинг, созвон с руководителем. Реальный шанс попасть через курсы и инициативу.

3️⃣ Ozon Camp & Route256
Camp — кейсы и софтскиллы для аналитиков. Route — хардкор для разрабов, вход через курсы и контест.

4️⃣ Тинькофф
Контест на разработку или аналитику, сильная анкета — и у тебя собес. Всё больше упор на техскилл.

5️⃣ Касперский
Вакансий много, кандидатов мало. Простые задания, техническое интервью — и ты в команде.

6️⃣ SberSeasons
Анкета — твой главный шанс, остальное зависит от того, на какого руководителя попадешь.

🔵 Включайся в обучение и устраивайся куда хочешь, тебя ждет продвинутый этап нашего курса «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

🔄🚀 Express vs Fastify: какой фреймворк следует использовать в 2025 году

В мире backend-разработки всё меняется, и то, что работало в 2015, может тормозить твой проект в 2025. Express уже давно стал классикой, но стоит ли держаться за него, когда на горизонте есть Fastify — молодой, быстрый и модульный?

➡️ Что в статье:

• Что такое Express и Fastify, в чём разница

• Какой фреймворк быстрее и почему

• Где проще настраивать архитектуру

• Что лучше подходит для масштабируемых проектов

• У кого сильнее сообщество и экосистема

Читай до конца и выбирай фреймворк, который действительно ускорит твой проект, а не тянет его назад 🔗

🐸 Библиотека фронтендера

🤖 Что такое Бэггинг в машинном обучении

Бэггинг (от Bootstrap Aggregating) — это способ уменьшить переобучение и повысить точность моделей.

➡️ Идея очень простая:
1️⃣ Берем один и тот же алгоритм (например, дерево решений)
2️⃣ Несколько раз обучаем его на разных случайных подвыборках из исходных данных
3️⃣ Комбинируем ответы всех моделей (например, через голосование или усреднение)

⭐ Что в итоге

Модель становится устойчивее к шуму и ошибается реже, потому что мнение «толпы» чаще оказывается правильным, чем одного дерева.

📌 Классический пример бэггинга — Random Forest

Это просто куча решающих деревьев, собранных по принципу бэггинга.

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст

📝 Промпт для ревью чужого кода, как будто ты Senior

Если нужно быстро разобраться в коде, который ты не писал — просто скопируй этот промпт в ChatGPT или Claude:

Review this code as a senior developer. Provide:

A brief overview of what the code does

Strengths and good practices

Weaknesses, smells, and anti-patterns

Suggestions for improvement (with reasons)

Questions to ask the original author for clarity

Code:
[вставь сюда чужой код, который хочется понять]

Бонус: добавьте «Imagine you're onboarding to this codebase as a new team member» — и ты получишь еще более человеческий разбор.

Proglib Academy #буст

🙈 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/09be9169

🫠 Причины и способы устранения утечек памяти в JavaScript

Утечка памяти — один из самых коварных багов, способный превратить простое приложение в неповоротливого монстра. В этой статье мы разберем основные причины утечек памяти в JavaScript и научимся их эффективно предотвращать.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

🌚 Парень просто хотел повышения

Proglib Academy #буст

😎 «Вайб-кодинг»: почему доверить свой проект ИИ – это кринж

Новый тренд среди разработчиков — «вайб-кодинг». Это когда ты не продумываешь архитектуру, не пишешь руками, а просто даёшь задание ИИ и ждёшь, что он всё сам сделает. Быстро, магически… и с кучей подводных камней.
⠀
Что в статье:

😗 Как «вайб-кодинг» реально работает (или не работает);

😗 Какие ошибки делают даже самые продвинутые модели;

😗 Почему проект, собранный ИИ, чаще всего выглядит как полуфабрикат.
⠀
Это не нытьё про «машины нас заменят», а здравый взгляд на технологии без розовых очков.
⠀
👉 Читайте статью, обсуждайте, спорьте

🔥 9 приёмов, которые ускорят твой фронт в 2 раза

Если хочешь, чтобы сайт грузился быстро и не бесил пользователей. Вот 9 практик, которые реально работают. Разберем несколько пунктов с инфографики.

1️⃣ Selective Rendering

Рендери только то, что в зоне видимости (above the fold). Остальное — потом. Пользователь этого даже не заметит, а браузер скажет спасибо.

2️⃣ Code Splitting

Разбей свой жирный app.js на куски (home.js, products.js, about.js). Загружай только нужное — это мгновенное ускорение.

3️⃣ Compression

Сжимай всё, что можно. Gzip, Brotli — must-have. Отправлять необработанные файлы — это 2010-й год.

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript и не только → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #буст

Что выведет код?

🎉 — []
🔥 — [2]
❤️‍🔥 — Error
👾 — Другое

Proglib Academy #междусобойчик

Покорители вершин разработки!

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

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

💀 ТОП-7 причин отказа после стажировки

Ты прошел через собесы, выполнил тестовое, попал на стажировку — казалось бы, осталось чуть-чуть дотерпеть, и ты в команде. Но нет. Вместо оффера — вежливое письмо и закрытые двери. Такое случается чаще, чем ты думаешь.

➡️ Что в статье:

— Почему слабые hard и soft skills могут закрыть перед тобой дверь в компанию

— Как пассивность и ожидание задач портят впечатление о стажере

— Почему дедлайны, фидбэк и корпоративная культура важнее, чем кажется

— Какие действия (или бездействие) приводят к провалу

Если ты хочешь понять, что могло пойти не так и как не допустить этого в будущем — прочитай статью ⏩

🐸 Библиотека тестировщика

ℹ️ Архитектуры и шаблоны проектирования: с чего начинается сложность

Если хочешь научиться думать как архитектор — начни с главного врага любой системы: сложности. Но не спеши винить стек или фреймворк — сначала разберись, какую сложность ты пытаешься победить.

🔹 Случайная сложность — рождается из хаоса: костыли, бессмысленные зависимости, неряшливый код. Её можно и нужно убирать.

🔹 Необходимая сложность — часть самой задачи. Ты не можешь упростить расчёт налогов или синхронизацию с внешним API. Но можешь её изолировать.

🔹 Сквозная сложность — растёт исподволь: баги, которые не воспроизводятся, зависимости, о которых никто не помнит, непонятные интерфейсы, зомби-сервисы. Она не в коде — она в архитектуре.

📌 Архитектор — это не про UML и толстые PDF. Это про то, чтобы видеть, где сложность полезна, а где она разрушает проект.

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

Proglib Academy #буст

😁 Плохой совет от академии

Proglib Academy #развлекалово

🖥 Метрики эффективности сотрудника

В каждой команде бывают специалисты, чья ценность не укладывается в привычные метрики продуктивности. Они редко в топе по количеству закрытых задач, но именно их вклад критически важен для общего результата.

Такие люди помогают менее опытным коллегам разобраться в сложных вопросах, улучшают архитектуру и процессы незаметными правками, предотвращают ошибки ещё до того, как они стали задачами, создают культуру качества, которую не видно в отчётах.

Иногда стоит пересмотреть, как мы оцениваем эффективность. Потому что не все цифры отражают суть.

🔗 Подробности в статье

🐸 Библиотека джависта

🧠 Карьера в Data Science, если ты из математики

Если закончил матфак или просто тащишься от уравнений и теорем. Тогда вот твой путь в мир Data Science.

➡️ Что тебе даёт математика:
— Глубокое понимание моделей
— Уверенность в линейной алгебре и статистике
— Спокойствие при виде формулы градиентного спуска
— Умение абстрагироваться и структурировать задачи

➡️ Куда можно расти:

1️⃣ Machine Learning Engineer

2️⃣ Data Scientist в финансах / медицине / аналитике

3️⃣ Quant Researcher (если хочешь в algo-trading)

4️⃣ AI Research (глубокая наука и статьи)

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Ты из математики?
Пиши, с какими трудностями столкнулся, и где сейчас работаешь👇

Proglib Academy #оффер_мечты

#️⃣🏗 Как не запутаться в структурах данных в Unity и C#

Когда работаете с Unity, почти каждая система — это работа с данными. Инвентарь, состояния врагов, квесты, сохранения. И вот тут важно не просто «что-то завести», а осознанно выбрать структуру данных под задачу.

Экономия памяти, меньше багов и чище код — это не абстрактные плюсы, а реальные бонусы при разработке.

➡️ Подробности в статье

🐸Библиотека шарписта

📚 13 ресурсов, чтобы выучить математику с нуля — подборка, которую просили

Хочешь прокачаться в математике для Data Science, ML или просто чтобы понимать, что происходит в формулах. Лови список лучших источников, которые собрали на Proglib.

➡️ Что внутри:
• Книги: от Пойи и Перельмана до Хофштадтера
• Советы: как учить, с чего начать, как не сдаться
• Математика для Data Science: разбор тем и формул
• Ссылки на форумы и задачи
• Как не бояться, если всё кажется сложным
• Что читать, если ты гуманитарий и страдал от школьной алгебры

✍️ Простой язык, много примеров и ноль академического занудства.

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

👉 Читай статью тут

📝 Создаем красивую документацию API с помощью Scalar в ASP.NET Core

Документация для API — это не просто набор ссылок и описаний. Это инструмент, который помогает разработчикам быстрее понять, как использовать ваш сервис. Используя Scalar, можно превратить стандартный Swagger в нечто действительно элегантное.

Процесс не сложный, а результат превзойдет все ожидания.

➡️ Прочитать статью

🐸Библиотека шарписта

Proglib Academy #развлекалово

🧐 Что нужно джуну на Python в 2025

Вакансия: Junior Python Developer
Формат: удалёнка, без опыта, график свободный
Компания: Tech Horizon — пилят веб-приложения и автоматизации под клиента

⭐ Вот на что реально смотрят:

➡️ Базовый Python
Никакой rocket science. Если знаете синтаксис, умеете писать функции и классы — уже окей. Главное — уверенно разбираться в основах.

➡️ Flask или Django
Flask — must, Django — бонус. Нужен опыт хотя бы простого CRUD-приложения.

➡️ Работа с API
Типа: отправить POST-запрос, распарсить JSON, сделать Telegram-бота. Всё, что можно сделать с requests.

➡️ База данных
Любая SQL — PostgreSQL или MySQL. Умение писать SELECT с WHERE — уже хорошее начало.

➡️ Git и Docker — nice to have
Если вы хоть раз запускали контейнер и пушили в GitHub — тоже плюс.

➡️ HTML, CSS, Telegram API, Google Sheets API
Это вообще джун-лайт мечты. Если такое умеете — вы не джун, вы уже почти мидл.

🟢 Что предлагают
— Зп 2 раза в месяц
— Менторство
— Расти в своём темпе
— Дружелюбная команда (ну тут без комментов)

Хочешь разбор твоей вакансии?
Пиши в комментарии 👇

Proglib Academy #оффер_мечты

💵💻🌍 Как пройти путь от резюме до оффера

Работа на международном рынке — это не только доход в валюте, но и ценный опыт, развитие и конкурентоспособность. Однако ее поиск требует подготовки.

В первой части мы разобрали:

🔘 Какие перспективы открывает валютная удаленка

🔘С какими сложностями можно столкнуться

🔘Как выбрать направление и подготовиться к выходу на международный рынок

Теперь настало время погрузиться в следующий этап 🔜

В этой части мы разберем:

➡️ Где искать вакансии на валютную удаленку: лучшие платформы и сервисы

➡️ Как составить резюме, которое заметят зарубежные рекрутеры

➡️ На что обращать внимание при выборе вакансии, чтобы избежать подводных камней

➡️ Как правильно выстроить процесс собеседования и успешно пройти все этапы

Если вы хотите работать в международной компании и получать оплату в долларах или евро, но не знаете, как пробиться на этот рынок — этот материал для вас 💡

🎥 YouTube-каналы для тех, кто только входит в IT

Если вы не программист, но хотите разобраться, как работает цифровой мир — вот с чего стоит начать 👇

🟢 Computerphile
— Простым языком о сложных вещах
— Что такое IP-адрес, HTTPS, хеш-функции
— Объяснения от профессоров и практиков
— Много видео про безопасность и сети

🟢 TechWorld with Nana
— Визуализация DevOps-практик
— Что такое Docker, Kubernetes, CI/CD
— Канал спасёт, если путаетесь в терминах

🟢 Fireship
— Быстрые обзоры технологий по 100 секунд
— IT-инфографика на стероидах
— Подойдёт, если хочется быстро вникнуть в тему

🟢 CS Dojo
— Алгоритмы и основы кода
— Чёткие объяснения для начинающих
— Поддержка мотивации и карьеры в IT

🔵 Собрали полезные материалы для старта в целый курс → «Основы IT для непрограммистов»

А какие каналы смотрите вы?
Пишите в комментариях 👇

Proglib Academy #буст

Proglib Academy #развлекалово

💻🧩 Когда HR требует LeetCode Hard: почему компании стреляют себе в ногу

Когда твоя компания не Google, но хочет отбирать кандидатов как Google — получается дорогой фейл и текучка талантов. Разбираемся в трендах IT-рекрутинга, которые выглядят как выстрел в ногу.

➡️ Читать статью

🐸 Библиотека программиста

📊 Как работают рекомендательные алгоритмы

На схеме выше — классическая архитектура рекомендательной системы в соцсетях. Именно так ваш фид наполняется постами, видео и мемами. Разберём, как это устроено.

➡️ Prediction pipeline — «мозг» рекомендаций

▪️ Retrieval service — быстро отбирает кандидатов из всех возможных постов (например, 1000 из миллиона).

▪️ Ranking service — сортирует эти посты с помощью ML-модели: кто больше подходит именно вам.

▪️ Re-ranking service — может вмешаться для исправления скучных подборок: добавит разнообразия, новизны, соблюдёт правила платформы.

Итог: на выходе вы получаете топ-k постов, которые с большей вероятностью зацепят.

⭐ Data preparation pipeline — топливо для модели

▪️ Data store — логирует всё: клики, просмотры, лайки.

▪️ Batch/Online feature computation — превращает данные в признаки: активность, темы, тип контента.

▪️ Feature store — хранилище этих признаков, из которого черпает ML-модель при ранжировании.

⚡️ Всё работает в реальном времени, обновляется каждую секунду. Без этой инфраструктуры не было бы «Рекомендовано».

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст

♾ 17 формул, которые изменили мир

Математика в действии — как уравнения, придуманные века назад, сегодня управляют интернетом, медициной, космосом и вашими финансами.

➡️ Что внутри статьи:
— Как египтяне строили пирамиды с помощью математики
— Почему Wi-Fi и JPEG невозможны без преобразования Фурье
— Что объединяет кота Шредингера и квантовые компьютеры
— Как формула Гаусса управляет фондовыми рынками
— И при чём тут Джеймс Гарфилд и i² = –1

🔗 Читайте статью

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

Proglib Academy

🦊 Альтернативы Firefox: обзор 4 лучших форков для тех, кто разочаровался в Mozilla

Приватность, скорость, расширенные функции — что выбрать? Разбираем популярные форки браузеров и их преимущества.

Что в статье:

✔️ Обзор самых популярных форков браузеров

✔️ Их ключевые фишки, плюсы и минусы

✔️ Как выбрать оптимальный вариант под ваши задачи

Браузер — это не просто окно в интернет, а инструмент, который должен соответствовать вашим требованиям. Делитесь своим опытом в комментариях! 🚀

Прочитать подробнее статью 🔗

🐸 Библиотека тестировщика

🛠 Инструментарий: как учить алгоритмы без боли

Сколько раз вы пытались понять, как работает тот или иной алгоритм, но всё упиралось в скучные схемы и абстрактные объяснения. Мы нашли решение, которое действительно работает.

Visualgo — это интерактивный тренажёр, который оживляет алгоритмы прямо у вас на экране.

➡️ Что внутри:

— Наглядные визуализации (стек, очередь, деревья, графы — всё в анимации)

— Простые объяснения, которые легко воспринимаются даже без базы

— Пошаговый режим и возможность менять входные данные

— Примеры кода и реальные применения

— И самое приятное: никакой регистрации и абсолютно бесплатно

📎 Ссылка на инструмент

🔵 Включайся в обучение и устраивайся куда хочешь, тебя ждет продвинутый этап нашего курса «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

❓ Как вы учите английский для работы в IT

Подписчик спросил:

«Я джун-разработчик, работаю с иностранной документацией и тасками. Уровень английского вроде норм, но боюсь говорить, стесняюсь писать заказчику.
Хочу начать учиться системно, но глаза разбегаются: курсы, сериалы, подкасты, чат с ИИ, разговорники...
Что реально помогает подтянуть английский именно для IT?»

А теперь слово вам:
— Какой уровень у вас сейчас?
— Что помогло перестать бояться говорить/писать?
— Какие курсы, подходы, привычки реально сработали?

Пусть этот пост станет копилкой реальных рабочих методов для тех, кто хочет читать доки без слез, писать в Slack без тревоги и общаться на созвонах без паники.

Делитесь опытом в комментариях 👇

Proglib Academy #междусобойчик

💵💻🌍 Как выйти на валютную удаленку и зарабатывать больше

Работа на зарубежные компании кажется идеальным вариантом: высокий доход, финансовая стабильность, свободный график.

Но реально ли получить такую работу, если ты живешь в другой стране и какие подводные камни мы разобрали в первой части статьи.

Что вы узнаете:

🔘 Плюсы и минусы работы на иностранные компании

🔘 Ключевые требования к кандидатам

🔘 Сложности, с которыми можно столкнуться

Если давно задумывались о переходе на валютную удаленку, но не знали, с чего начать — этот гайд для вас 🔗

⚡️Команда дня: forEach + index

Если только начинаете учить циклы в JS, то забудьте про for (let i = 0...) — вот как делают нормальные ребята:

const fruits = ["apple", "banana", "cherry"];

fruits.forEach((fruit, index) => {
console.log(index, fruit);
});

⚙️ Что делает:
— Проходит по каждому элементу массива
— Даёт сразу и значение, и индекс
— Не нужно вручную писать i++ или лезть в fruits[i]

📌 Полезно для:
— Быстрой отладки
— Вывода списков в UI
— Упрощения логики без лишнего шума

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #буст

👍 Оффтоп-дайджест: фильмы про математику, которые реально цепляют

Не всё ж в коде копаться — иногда можно и кино про числа глянуть. Вот подборка, которая зайдёт и гуманитарию, и задроту по алгебре:

1️⃣ A Beautiful Mind / Игры разума
История Джона Нэша — гения и шизофреника. Головоломка на два часа, после которой по-другому смотришь на ментальное здоровье.

2️⃣ The Imitation Game / Игра в имитацию
Алан Тьюринг ломает нацистские коды и при этом борется с системой. Шахматы с Энигмой и драмой.

3️⃣ Good Will Hunting / Умница Уилл Хантинг
Парень с улицы решает задачи MIT, которые профессора не могут. Про потенциал, который можно просрать, если не поймать момент.

4️⃣ Proof / Доказательство
Дочь математика-гения пытается доказать (буквально) его наследие — и своё. Математика как метафора доверия.

5️⃣ Человек, который познал бесконечность
История Рамануджана — индийского самоучки, который взял и ворвался в Кембридж со своими формулами.

Смотрели какой-нибудь?
Пишите в комменты👇

Proglib Academy #развлекалово

🐍 Работаем с числами в Python — на изи

.round() — округляет число
round(3.14159, 2) → 3.14

// — целочисленное деление
7 // 2 → 3

% — остаток от деления
7 % 2 → 1

** — возведение в степень
2 ** 3 → 8

🔥 Минимум усилий — максимум пользы.

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

А какой из этих операторов вы юзаете чаще всего?
Пишите в комменты 👇

Proglib Academy #буст

👨🏻‍💻 Исследование IT-аудитории Proglib 2025: зарплаты, технологии, профессии

Кто такой современный разработчик в 2025 году? Актуальное исследование портрета IT-специалистов: зарплаты, технологии, специализации и демография разработчиков.

➡️ Вся статистика и детали — здесь

Библиотека программиста #свежак

🧐 Разбираемся: FAANG — не мечта, а капкан

Раньше работа в Google или Meta казалась вершиной айтишной карьеры. Сейчас — всё чаще звучат слова «стресс», «сокращения», «выгорание».

➡️ В статье разбираем

— Почему бывшие сотрудники бегут из FAANG
— Как изменилась культура внутри Big Tech
— Где теперь искать стабильность и уважение
— Реальные комментарии от действующих инженеров
— И что на самом деле стоит за блестящей обёрткой FAANG

Если вы всё ещё решаете LeetCode ради «заветной должности» — обязательно прочитайте нашу статью.

📎 Ссылка

🔵 Включайся в обучение и устраивайся куда хочешь, тебя ждет продвинутый этап нашего курса «Алгоритмы и структуры данных»

💪 Прокачай Power BI: создаем bullet-chart для наглядного сравнения данных

🎯 Устали от вопросов типа «Ну и что это значит для бизнеса?» после презентации отчетов?

Bullet-chart — мощный инструмент, который сразу показывает, насколько фактические показатели соответствуют целевым. В этой статье разберем, как правильно читать такой график и шаг за шагом создадим его в Power BI.

Готовы визуализировать данные так, чтобы они говорили сами за себя?

🔗 Тогда поехали, ссылка на статью: https://proglib.io/sh/hcrRdAuqT5

Библиотека дата-сайентиста

📊 Задача по Data Science

На графике выше показано, как оценки отелей зависят от типа путешественника. Выберите ответ, который лучше всего описывает график

🌚— Выбросов нет

👍 — Типы Business и Families имеют наибольшее распределение оценок, поэтому у них есть выбросы

🔥 — У трех типов из пяти есть выбросы

🙏 — Выброс есть только у типа Solo

Смогли отгадать?
Ставьте эмодзи правильного ответа 👇

Proglib Academy #междусобойчик