Proglib.academy | IT-курсы

ℹ️ Как проходит собеседование в ШАД по математике

Самое сложное здесь — не задачи, а формат. Расклад такой.

1️⃣ Первая часть
15 минут, «простые» задачи. Нужно решать быстро — на каждую всего около минуты.

2️⃣ Вторая часть
3 задачи по матану, терверу и линалу. На каждую даётся 5 минут.

➡️ Чтобы пройти

Решите половину задач из первой части. Возьмите хотя бы одну задачу из второй.

⭐ В чем подвох
Даже несложные задачи превращаются в испытание, если у вас мало времени. А ещё нужно объяснить своё решение — быстро и чётко.

🔵 Начните подготовку сейчас с нашим курсом «Математика для Data Science», чтобы собеседование стало очередной задачей, а не стрессом

🐍 Zen of Python: философия, которая делает код лучше

В мире Python есть своя мантра — Zen of Python. Это принципы, которые учат писать код красиво, просто и понятно. Если введёте import this, Python выкатит вам этот манифест прямо в консоли.

➖Пример
• Красивое лучше уродливого. Даже в коде.
• Явное побеждает неявное.
• Простое лучше сложного.

И, конечно, есть пасхалка: «Есть один очевидный способ сделать это. Но он может быть неочевидным, если вы не голландец». Отсылка к создателю Python Гвидо ван Россуму.

Этот манифест придумал Тим Питерс в 1999 году. Он превратил философию Python в забавный набор афоризмов, чтобы подчеркнуть важность простоты в разработке.

💬 А вы уже пробовали ввести import this в своей консоли?

🌵🔍 Git-квест: 10 испытаний для повелителя репозиториев

Готовы проверить свои навыки работы с Git? Пройдите наш квест и узнайте, насколько искусны в управлении репозиториями.

Посмотрим, пугают ли вас git stash, git rebase и прочие страшные слова 🤨

🔗 Пройти тест

🏃‍♀️👨‍🎓 Всех причастных с Днем студента!

Желаем нескучных лекций, лайтовых дедлайнов и топовых стажировок.

Ну, а если что — канал подскажет, куда податься ⚡️

🤖 📈 Data Science в 2025 году: 7 главных трендов

Разработчики JetBrains и Python Software Foundation рассказали, как изменится Data Science в ближайшие годы.

➡️ В статье:

▪️ Почему доля Python в анализе данных снижается
▪️ Какие библиотеки набирают популярность вместо pandas
▪️ Что происходит с AutoML, MLOps и визуализацией данных
▪️ И почему Rust и Julia наступают Python на пятки

Подробный разбор, новые инструменты и прогнозы на будущее — всё это читай в нашей статье.

🔵 Тренды меняются, но основы остаются — укрепи базу с нашим курсом «Математика для Data Science»