🧐 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»

Что выведет код сверху?

👾 — 1 1 1 1
👍 — None
🥰 — 1.111
⚡️ — 1111.0

Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху?

👾 — True
👍 — False
🥰 — 4
⚡️ — 8

Библиотека задач по Python

🆒 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

Что выведет код сверху?

👾 — 24
👍 — 1
🥰 — 0
⚡️ — 120

Библиотека задач по Python

📚 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

🙈 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/88346586

🖼 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

🙂 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/41d8fd54