📦 Новые главы в издании:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍22❤9
🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
❤6
Это книга, которая говорит: «Пора перестать писать pet-проекты в стол».
Автор — Евгений Брикман, чувак, который не просто поработал в стартапах, а ещё и вытащил инсайты из Google, LinkedIn, X, GitHub, Stripe, Pinterest и других компаний.
Внутри — три части:
Кому подойдёт:
— Джунам, которые мечтают запилить свой первый стартап и не слить всё на первой неделе.
— Сеньорам, уставшим от «синхронизаций статусов» в корпорациях.
— Менеджерам, которые хотят вдохновить разработчиков, а не довести их до выгорания.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14
Concurrency — это как готовить борщ, одновременно чинить ноутбук и отвечать на звонки от заказчика. В большинстве языков программирования это превращается в хаос,
но в Go — это управляемый хаос (а иногда даже просто порядок).
Книга научит тебя:
🥋 Отличать конкурентность от параллелизма
🛠 Строить паттерны, чтобы код не превратился в спагетти из горутин
Автор — Katherine Cox-Buday — буквально проведёт за руку через все грабли и оставит тебя с кодом, который не падает из-за race condition в 3 часа ночи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍4
📚 Data Science: The Hard Parts: Techniques for Excelling at Data Science (2023)
Книга про то, что ты не прочитаешь в большинстве учебников. Да, машинное обучение и программирование — это важно, но настоящее мастерство кроется в мелочах, которые обычно игнорируют. Здесь рассказывается, как стать не просто хорошим, а топовым специалистом:
💡 Узнаешь, как создавать реальную ценность с помощью Data Science, а не просто строить красивые графики.
📊 Научишься продавать свои проекты и эффективно доносить бизнесу важность данных.
💼 Разработаешь бизнес-кейсы, используя принципы unit economics.
🛠 Создашь новые фичи для ML моделей, применяя сторителлинг.
📉 Разберешься в декомпозиции KPI, чтобы выявить причины изменений метрик.
🔗 Скачать
🐸 Книги для программистов
Книга про то, что ты не прочитаешь в большинстве учебников. Да, машинное обучение и программирование — это важно, но настоящее мастерство кроется в мелочах, которые обычно игнорируют. Здесь рассказывается, как стать не просто хорошим, а топовым специалистом:
🛠 Создашь новые фичи для ML моделей, применяя сторителлинг.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍2
Если ты программист с базовыми знаниями в математике и хочешь разобраться, как машина обучается распознавать пешеходов на картинках или анализировать биологические клетки, то эта книга — твой лучший друг
Ты получишь:
🔢 Математическое обоснование всех популярных алгоритмов машинного обучения.
🧩 Реальные примеры на данных, чтобы ты понял, как применять теорию на практике.
🎯 Инфобоксы с терминами и дополнительными пояснениями, которые сделают даже линейную алгебру интересной.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍1
📺 Хватит коллекционировать туториалы!
Десятки роликов по ML, сотни вкладок, папка «Посмотреть позже» трещит по швам. В голове — обрывки знаний о нейросетях и Pandas.
Знания без системы — это просто «шум». Они не превращаются в навыки и проекты.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это не ещё один туториал. Это система. Чёткий путь от «каши» в голове до первого сильного проекта в портфолио.
И да, чтобы старт был ещё проще — при покупке курса по ML вы получаетекурс по Python в подарок
👉 Превратите «шум» в навык
А вы сталкивались с «информационной кашей»? Как выбирались? 👇
Десятки роликов по ML, сотни вкладок, папка «Посмотреть позже» трещит по швам. В голове — обрывки знаний о нейросетях и Pandas.
Знания без системы — это просто «шум». Они не превращаются в навыки и проекты.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это не ещё один туториал. Это система. Чёткий путь от «каши» в голове до первого сильного проекта в портфолио.
И да, чтобы старт был ещё проще — при покупке курса по ML вы получаете
👉 Превратите «шум» в навык
А вы сталкивались с «информационной кашей»? Как выбирались? 👇
❤7🥱6🔥2👾1
Если ты задумался, как перевести свои скиллы с разработки на управление, книга Камилы Фурнье — твой гайд по выживанию. Тут ты найдёшь практические советы для каждого этапа пути от инженера до технического руководителя. Это как патч для твоего лидерского пути
Вот, что ты на самом деле узнаешь (кроме того, как делать вид, что всё под контролем):
🏋️ Как управлять отдельными участниками, не упуская из виду всю команду
💆♂️ Как управлять собой и избегать распространённых ошибок
Идеально подходит для новичков в менеджменте, менторов или тех, кто ищет новые советы по лидерству.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍2🔥1
Пошаговые гайды для тех, кто уже готов обменять сон и личную жизнь на баги и бесконечный рефакторинг:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
🔥 Успей поднять квалификацию по выгодной цене!
Только до 17 августа у вас есть последняя возможность купить наши курсы по старым ценам.
🔹 Математика для Data Science:
— Базовый: (сейчас)
— Ультра:
— VIP:
🔹 Программирование на Python:
🔹 Алгоритмы и структуры данных:
🔹 Архитектуры и шаблоны проектирования:
🔹 AI-агенты для DS специалистов:
🔹 Основы IT для непрограммистов:
🔹 Базовые модели ML:
❗ Важно: Курсы из линейки Frontend Basic полностью снимаются с продажи. 17 августа — буквально последний день, когда их можно будет приобрести.
Успей купить до повышения — осталось 4 дня!
👉 Зафиксировать цену и начать учиться
Только до 17 августа у вас есть последняя возможность купить наши курсы по старым ценам.
🔹 Математика для Data Science:
— Базовый: (сейчас)
26 399₽ → (будет) 33 900₽— Ультра:
35 199₽ → 44 900₽— VIP:
59 829₽ → 75 900₽ (выгода больше 16 000₽!)🔹 Программирование на Python:
24 990₽ → 32 900₽🔹 Алгоритмы и структуры данных:
31 669₽ → 39 900₽🔹 Архитектуры и шаблоны проектирования:
24 890₽ → 32 900₽🔹 AI-агенты для DS специалистов:
54 000₽ → 59 000₽🔹 Основы IT для непрограммистов:
14 994₽ → 19 900₽🔹 Базовые модели ML:
6 990₽ → 9 900₽❗ Важно: Курсы из линейки Frontend Basic полностью снимаются с продажи. 17 августа — буквально последний день, когда их можно будет приобрести.
Успей купить до повышения — осталось 4 дня!
👉 Зафиксировать цену и начать учиться
🥱20❤2😁2
Если ты думал, что удалёнка — это просто зум и слак, эта книга разрушит твои иллюзии.
Remote Team Interactions Workbook от авторов Team Topologies показывает, что:
Побочный эффект: после прочтения ты начнешь думать о командной структуре даже во сне, а твои коллеги — в ужасе от диаграмм потоков зависимостей, которые ты им пришлешь.
Если хочешь, чтобы удаленка работала как часы, а не как лотерея — это мастрид
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10
🚀 Главная ошибка новичка в ML — строить звездолёт вместо велосипеда
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
❤5😁3👍1🥱1
После сеньора карьера разработчика часто упирается в вилку:
📌 Либо ты идёшь в менеджеры и учишься говорить «давайте вернёмся к этому позже»
📌 Либо ты остаёшься писать код и рисковать, что карьерный потолок — это потолок open space’а
Про менеджмент уже есть горы книг, но что делать, если управлять людьми не хочется, а расти — хочется?
Если мечтаешь руководить проектами, а не людьми — это твой путеводитель в мир «старших старших инженеров».
P.S. Да, здесь тоже бывают созвоны, но хотя бы никто не про бюджет.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍4
🧠 Выбор первого ML-проекта: чеклист против выгорания
Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.
Мини-чеклист первого проекта:
1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».
2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».
3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.
👉 Начать свой путь в Data Science
Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.
📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.
💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать
Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.
Мини-чеклист первого проекта:
1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».
2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».
3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.
👉 Начать свой путь в Data Science
Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.
📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.
💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать
🥱1
Это своего рода путеводитель C++ программиста по неопределённому поведению, причём по самым его тайным и экзотическим местам. Автор — Дмитрий Свиридкин, редактор — Андрей Карпов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤7👍1