🎓 Старт в Data Science: разбор стажировки для начинающего аналитика

Лаборатория Касперского ищет стажёра Data Scientist без опыта — идеальный шанс войти в ML и не перегореть. Разбираем, что вам пригодится:

1️⃣ Уверенный Python
▫️ Понимание базовых библиотек: pandas, numpy, matplotlib, sklearn, PyTorch.
▫️ Умение работать с данными, строить графики, обрабатывать текст.

2️⃣ Работа с БД и SQL
▫️ Знание SQL и NoSQL: SELECT, JOIN, базовые запросы.
▫️ Умение получать и обрабатывать данные.

3️⃣ Навыки разметки и автоматизации
▫️ Готовность вручную размечать данные и строить пайплайны.
▫️ Настройка prompt-инструкций и генерация датасетов.

4️⃣ Работа с текстом
▫️ Обработка текстов, знание метрик и моделей NLP.
▫️ Подготовка презентаций, объяснение результатов простыми словами.

➡️ Что будет плюсом:
— Языковая грамотность и английский не ниже B1.
— Знание других языков — большой бонус.
— Аналитический склад ума, усидчивость и внимание к деталям.

Идеальный вариант, если вы хотите попасть в AI-разработку с фокусом на тексты, метрики и масштабируемые ML-решения.

📎 Вакансия на hh: Data Scientist стажёр

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

Proglib Academy #оффер_мечты

🔥 Фриланс, стартап, корпорация — где фронтенд живёт лучше всего

Вы хотите стабильную карьеру, интересные задачи и развитие. Но куда податься фронтендеру?

1️⃣ Фриланс

Свобода, проекты на выбор, возможен хороший доход
— Нестабильность, поиск клиентов, много рутины помимо кода

2️⃣ Стартап

Быстрый рост, реальное влияние, всегда есть что улучшать
— Хаос, переработки, риски — завтра проекта может не быть

3️⃣ Корпорация

Белая зп, соцпакет, учёба, карьерные лестницы
— Бюрократия, фиксированные роли, часто скучные задачи

➡️ Что выбрать:
— Хотите максимум гибкости и не боитесь нестабильности — фриланс
— Мечтаете влиять и быстро расти — стартап
— Нужна стабильность и системный рост — корпорация

👉 Главное — понимать, куда вы хотите прийти, а не только где вы сейчас. Карьеру строят, а не находят.

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

Proglib Academy #оффер_мечты

🟥 SHA-256: сайт, который покажет, как работает хеш

Пока вы просто вызываете hashlib.sha256(), есть сайт, который показывает, что реально происходит под капотом.

На сайте визуальный разбор алгоритма SHA-256

➡️ Прямо по шагам:
• как разбиваются данные на блоки
• как добавляется паддинг
• какие логические операции гоняются внутри
• и как из строки получается тот самый хеш

Да, это просто сайт. Но он делает то, что учебники игнорируют — показывает весь процесс хеширования глазами машины.

📎 Проверьте сами

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

Proglib Academy #буст

Что выведет код?

👍 — 1
👾 — 0
🌚 — 2
😄 — Error

Proglib Academy #междусобойчик

ℹ️ Что происходит с ML-моделью после релиза — и почему это не конец, а только начало

Новички в ML часто думают: модель обучена, метрика хорошая, гипотеза сработала — дело сделано. На практике именно после деплоя начинаются реальные проблемы.

➡️ Что внутри статьи:

— Что такое data drift и concept drift, и как они ломают даже «хорошую» модель
— Почему стабильная метрика важнее красивой точности на тесте
— Как устроить постоянный A/B-тест, чтобы не жить в догадках
— Что делать, если модель перестала работать — чеклист действий
— Как строить систему алертов, чтобы не просыпаться в 3 ночи

Если вы учите ML — читайте.

Proglib Academy #буст

🐕 Как попасть в Яндекс и сразу стать миддлом — реальный путь

Один парень отстажировался в Яндексе, и уже сразу после стажировки получил оффер миддла. Вот что сработало — и что нужно знать тем, кто мечтает о работе в IT.

⭐ Мифы, которые стоит забыть:

➖ «Я сам выберу команду после стажировки» — нет, вакансий может не быть
➖ «Моя команда возьмёт меня в штат» — может быть, а может и не быть
➖ «Я смогу учиться в ШАД» — только если вы не просто стажёр и это официально
➖ «Мне оплатят курсы» — максимум, дадут скидку

➡️ Как реально перейти в штат:

🔵 За месяц до конца стажировки спросите ментора прямо: будут ли вакансии

🔵 Если нет — идите в Spacy (внутренний портал с вакансиями), ищите другие команды

🔵 Пишите авторам вакансий в Telegram

🔵 Не бойтесь подаваться на миддлов: если вы показали себя — это ваш шанс

🔵 Собесы, собесы, собесы — и вот вы в штате

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

Proglib Academy #оффер_мечты

🎧 Сайты, которые любят программисты (но они не про код)

Прокачивают логику, мышление и взгляд на мир

LessWrong — Форум рационалистов. Учит думать без когнитивных багов и не верить в чуйку. Полезно всем, кто дебажит не только код, но и мышление.

Nautilus — научно-философские эссе на грани технологий, культуры и космоса. Прямо как sci-fi, только без выдумки.

Farnam Street — блог о принятии решений, мышлении, ментальных моделях. Для тех, кто хочет мыслить как Шерлок, а не как бот в чате.

Wait But Why — глубокие, остроумные и местами абсурдные лонгриды про ИИ, мозг, любовь, прокрастинацию и вообще жизнь. Всё в мемах и схемах.

Explorable Explanations — интерактивные штуки, где можно покрутить параметры и реально понять, как работает сложная идея (от вероятности до политики).

Our World in Data — цифры и визуализация мира. Если любите думать через графики — это ваш рай.

FutureMe — пишете письмо себе в будущее. И оно приходит. Всё. Просто.

Radio Garden — слушаете радио со всего мира, крутите глобус, отдыхаете мозгом.

Proglib Academy #развлекалово

🤓 Архитектура API: чем отличаются SOAP, REST, GraphQL и остальные

Когда вы пишете или подключаете API, важно понимать — в каком стиле оно работает. От этого зависит, как передаётся информация, что можно сделать, и какие плюсы/минусы получаете.

➡️ Вот самые популярные варианты:

🔵 SOAP — старичок с XML. Надёжен, но тяжёл. До сих пор живёт в энтерпрайзе.

🔵 REST — стандарт по умолчанию. Основан на ресурсах и работает по HTTP.

🔵 GraphQL — даёт запрашивать ровно то, что нужно. Снижает нагрузку на сеть.

🔵 gRPC — супертехнология для микросервисов. Работает быстро, бинарно и через HTTP/2.

🔵 WebSocket — нужен для связи «в обе стороны» (чат, биржи, игры). Почти без задержек.

🔵 Webhook — пушит данные, когда случается событие. Асинхронно. Уведомления, интеграции, CI/CD.

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

Proglib Academy #буст