⏳ Стоит ли тратить время на магистратуру
Перед каждым встаёт вопрос после бакалавриата — нужно ли идти в магистратуру или лучше пойти работать? Давайте разберемся, что даст каждый из вариантов и какие плюсы и минусы их сопровождают.
Почему магистратура это круто:
• Магистратура поможет углубить теоретические знания: алгоритмы, архитектура программных систем и другие важные дисциплины.
• Для некоторых компаний наличие магистерской степени может быть важным критерием при найме.
• В магистратуре можно завести полезные профессиональные связи.
Минусы магистратуры:
• 2-3 года учебы — это время, которое можно было бы потратить на реальные проекты и самообразование.
• Многие работодатели ценят практический опыт больше, чем диплом, особенно в сфере разработки.
💬 Что посоветуете тем, кто стоит перед выбором? Или может вы стоите перед таким выбором? Делитесь советами и мыслями в комментарии 👇
🐸 Библиотека пхпшника
#междусобойчик
Перед каждым встаёт вопрос после бакалавриата — нужно ли идти в магистратуру или лучше пойти работать? Давайте разберемся, что даст каждый из вариантов и какие плюсы и минусы их сопровождают.
Почему магистратура это круто:
• Магистратура поможет углубить теоретические знания: алгоритмы, архитектура программных систем и другие важные дисциплины.
• Для некоторых компаний наличие магистерской степени может быть важным критерием при найме.
• В магистратуре можно завести полезные профессиональные связи.
Минусы магистратуры:
• 2-3 года учебы — это время, которое можно было бы потратить на реальные проекты и самообразование.
• Многие работодатели ценят практический опыт больше, чем диплом, особенно в сфере разработки.
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🤓 «Сначала выучу Python идеально, а потом пойду в ML»
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
Comments Density Analyzer — это инструмент для анализа плотности и качества комментариев в базе кода на PHP.
Подключается через Composer (
Отслеживать
Обнаруживать «некачественные» комментарии или закомментированный старый код.
Гарантировать наличие doc‑блоков у классов и методов.
Кратко о фишках:
Поддержка разных типов комментариев, включая лицензии, TODO, FIXME и doc‑блоки.
Плагинная архитектура для расширения функционала.
Отчёты в консоль и в HTML.
Установка порогов и возврат exit‑кодов при их превышении.
Возможность baseline-файла, чтобы игнорировать уже существующую техдолг и фокусироваться на новом.
Установка и пример:
Конфигурация через
🔗 Github
Библиотека пхпшника
#инструменты
Подключается через Composer (
--dev) и помогает:Отслеживать
TODO и FIXME в CI/CD, чтобы они не накапливались.Обнаруживать «некачественные» комментарии или закомментированный старый код.
Гарантировать наличие doc‑блоков у классов и методов.
Кратко о фишках:
Поддержка разных типов комментариев, включая лицензии, TODO, FIXME и doc‑блоки.
Плагинная архитектура для расширения функционала.
Отчёты в консоль и в HTML.
Установка порогов и возврат exit‑кодов при их превышении.
Возможность baseline-файла, чтобы игнорировать уже существующую техдолг и фокусироваться на новом.
Установка и пример:
composer require --dev savinmikhail/comments-densityphp vendor/bin/comments_density analyzephp vendor/bin/comments_density baselineКонфигурация через
comments_density.php с настройкой директорий, типов комментариев и порогов.🔗 Github
Библиотека пхпшника
#инструменты
👍2
ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ❗
КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️
— ML за 34к вместо 44к + Python в подарок
— Математика → второй доступ в подарок
— Ранний доступ к AI-агентам с 15 сентября
— И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ
👉 Proglib Academy
КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️
— ML за 34к вместо 44к + Python в подарок
— Математика → второй доступ в подарок
— Ранний доступ к AI-агентам с 15 сентября
— И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ
👉 Proglib Academy
Forwarded from Библиотека задач по PHP | тесты, код, задания
Symfony — Использование Flash-сообщений
Где будет доступно сообщение
Где будет доступно сообщение
'Data saved successfully!' после выполнения этого кода?Forwarded from Библиотека задач по PHP | тесты, код, задания
Где будет доступно сообщение 'Data saved successfully!' после выполнения этого кода?
Anonymous Quiz
18%
В следующем запросе HTTP
22%
В текущем запросе HTTP
3%
В базе данных
57%
В сессии пользователя
😁7