3922
Онлайн-курсы для программистов от создателей «Библиотеки программиста». По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/9f60aed6 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
🏃♀️ Навигатор по всем актуальным курсам Proglib.academy
1. Старт в IT
Для тех, кто только входит в профессию и хочет получить надежную базу.
● Основы IT для непрограммистов — погружение в мир технологий, терминов и базовых навыков без сложного кода.
● Программирование на языке Python — самый популярный язык для быстрого старта в разработке.
2. Data Science и Фундамент
Для тех, кто хочет понимать, как всё работает под капотом, и уверенно оперировать данными.
● Алгоритмы и структуры данных — классическая база для прохождения любых технических собеседований.
● Математика для Data Science — необходимый навык для уверенной работы с данными.
3. Искусственный интеллект и Нейросети
Для тех, кто готов создавать технологии будущего и автоматизировать сложные процессы.
● Специалист по ИИ — комплексная программа для освоения востребованной профессии с нуля.
● ML для старта в Data Science — плавное введение в машинное обучение и предиктивную аналитику.
● Математика для разработки AI-моделей — углубленная математика для тех, кто хочет понимать нейросети.
● Разработка AI-агентов — создание современных автономных систем и умных AI-помощников.
● AgentOps — интеграция AI-логики в бэкенд с сохранением стабильности сервиса.
4. Архитектура и Проектирование
Для практикующих разработчиков, стремящихся повысить свой грейд.
● Архитектуры и шаблоны проектирования — практический интенсив для уверенного проектирования сложных IT-систем.
Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку и менеджер с вами свяжется 💙
🏃♀️ Proglib Academy
📚 Подборка бесплатных книг по Python
◽️Python Crash Course, 2nd Edition: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming (2019)
Книга начинает с базовых концепций, таких как переменные, классы, циклы и т.д., а продолжает лучшими практиками написания кода.
◽️Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming, 2nd Edition (2022)
Автор Лучано Рамальо проведёт вас по основным функциям языка Python и библиотекам и покажет, как сделать код короче, быстрее и более читабельным.
◽️Automate the Boring Stuff with Python, 2nd Edition: Practical Programming for Total Beginners (2020)
Книга позиционируется как практическое руководство для начинающих.
◽️Classic Computer Science Problems in Python (2019)
В книге представлены десятки задач программирования от простых до очень сложных.
◽️Math Adventures with Python (2019)
Рассказывает, как визуализировать решение ряда математических задач.
◽️Architecture Patterns with Python
Каждый паттерн проиллюстрирован конкретными примерами на Python.
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
🔥 8 признаков, что тебя готовят к увольнению
В IT-индустрии редко говорят о расставании напрямую.
Вместо открытого разговора руководство часто прибегает к «тихому сокращению», плавно снижая зависимость команды от конкретного сотрудника. На фоне коррекции рынка в 2026 году и массовой автоматизации процессов с помощью AI этот тренд стал особенно заметным.
➡️ Читать статью о том, как распознать скрытую оптимизацию и вовремя защитить свою карьеру
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
🏃♀️ Как понимать разработчиков с полуслова и работать без стресса?
Постоянно слышите на созвонах загадочные термины и чувствуете себя неловко? Пора разобраться, как устроено IT изнутри, даже если вы не планируете писать код.
Забирайте структурированные знания и делайте карьеру увереннее! 💙
🔌 Что значит, когда мы говорим, что распределенная система «работает»?
Каждый сервер в кластере может рапортовать, что он абсолютно здоров, в то время как пользователи видят сплошные ошибки. Вся система может технически работать, но застрять в состоянии, из которого не способна выйти самостоятельно. Или она может тихо отдавать неверные данные, пока все дашборды светятся зеленым.
Это классические паттерны сбоев, которые повторяются в распределенных системах десятилетиями.
➡️ Разберем 6 главных сценариев отказов:
1. Сетевое разделение (Network Partition)
- Кластер разделяется на изолированные половины (например, Half A и Half B). Каждая сторона остается внутренне согласованной, но понятия не имеет, что другая всё еще существует.
2. Сплит-брейн (Split-Brain)
- Опасное последствие сетевого разделения. Обе половины кластера выбирают собственного лидера и начинают принимать конфликтующие записи. Например, Лидер А фиксирует баланс пользователя в $100, а Лидер Б — в $50. Когда разделение сети исчезает, эти две валидные истории невозможно чисто слить воедино.
3. Частичные сбои (Partial Failures)
- Клиент отправляет запрос, но ответа нет. Для клиента возникают 4 абсолютно одинаковых внешне исхода:
- Запрос потерялся по пути к серверу.
- Сервер упал до того, как успел обработать данные.
- Успешно обработано, но потерялся ответный пакет.
- Сервер всё еще медленно обрабатывает запрос и скоро ответит.
4. Серые сбои (Gray Failures)
- Снаружи узел выглядит здоровым, а внутри не работает. Система мониторинга показывает, что все проверки пройдены ("I'm fine!").
- Однако из-за медленного диска, пауз сборщика мусора (GC) или полумертвой сетевой карты реальные запросы пользователей отваливаются по таймауту.
5. Петля усиления (The Amplification Loop)
- Система пытается спастись, но делает только хуже. Триггер (например, всплеск трафика или деплой) переводит систему в деградировавшее состояние с задержками и ошибками.
- В ответ система включает защиту: ретраи, фейловеры, автоскейлинг. Это многократно усиливает нагрузку и замыкает цикл сбоя, убивая остатки серверов.
6. Каскадные сбои (Cascading Failures)
- Один узел падает (DOWN), и его работа перераспределяется на здоровые серверы. Это перегружает Узел 2 (до 130% мощности). Он тоже падает, перекидывая двойной объем на Узел 3 (до 95%), и так далее по цепочке, пока не ляжет весь кластер. Попытка просто добавить новые серверы во время такого каскада лишь дает сбою больше мест для распространения.
Управлять такими хрупкими архитектурами вручную становится всё сложнее.
👉 Учим вас проектировать, настраивать и внедрять ИИ-агентов под любые реальные рабочие процессы.
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
🎁 Разыгрываем билет на главную IT-конференцию этого лета — TECH WEEK x Proglib.academy!
Уже 17–18 июня в Москве пройдет масштабное событие для всех, кто внедряет искусственный интеллект, передовые технологии и инновации в реальные продукты. Мы в Proglib.academy решили, что наши подписчики обязательно должны там быть, поэтому совместно с организаторами запускаем розыгрыш.
— Что можно выиграть?
Бесплатный билет на TECH WEEK.
Условия участия максимально простые:
1. Быть подписанным на наш канал Proglib.academy
2. Зарегистрироваться в нашем боте
3. Нажать кнопку «Участвую» под этим постом.
Бот случайным образом выберет победителя 07.06 в 12:00
P. S. Это еще не все — используйте промокод ИНФО10 при регистрации, он дает скидку 10% на все категории билетов (кроме корпоративного тарифа).
Всем удачи! 🍀
Участников: 10
Призовых мест: 1
Дата розыгрыша: 12:00, 07.06.2026 MSK (завершён)
Победители розыгрыша:
1. Игорь Князев - 5fn40v
🏃♀️ Навигатор по всем актуальным курсам Proglib.academy
1. Старт в IT
Для тех, кто только входит в профессию и хочет получить надежную базу.
● Основы IT для непрограммистов — погружение в мир технологий, терминов и базовых навыков без сложного кода.
● Программирование на языке Python — самый популярный язык для быстрого старта в разработке.
2. Data Science и Фундамент
Для тех, кто хочет понимать, как всё работает под капотом, и уверенно оперировать данными.
● Алгоритмы и структуры данных — классическая база для прохождения любых технических собеседований.
● Математика для Data Science — необходимый навык для уверенной работы с данными.
3. Искусственный интеллект и Нейросети
Для тех, кто готов создавать технологии будущего и автоматизировать сложные процессы.
● Специалист по ИИ — комплексная программа для освоения востребованной профессии с нуля.
● ML для старта в Data Science — плавное введение в машинное обучение и предиктивную аналитику.
● Математика для разработки AI-моделей — углубленная математика для тех, кто хочет понимать нейросети.
● Разработка AI-агентов — создание современных автономных систем и умных AI-помощников.
● AgentOps — интеграция AI-логики в бэкенд с сохранением стабильности сервиса.
4. Архитектура и Проектирование
Для практикующих разработчиков, стремящихся повысить свой грейд.
● Архитектуры и шаблоны проектирования — практический интенсив для уверенного проектирования сложных IT-систем.
Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку и менеджер с вами свяжется 💙
🏃♀️ Proglib Academy
⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
Вместо того чтобы просто слать промпты в новую «самую умную» нейросеть, инженеры строят агентные системы, которые умеют:
- Самостоятельно планировать шаги и исправлять свои ошибки.
- Работать в связке с базами знаний и внешними API.
- Эффективно экономить контекстное окно (и бюджет на токены).
📌 Забираем халяву
«Бесплатный» Claude Code: прокси-сервер, который позволяет использовать Claude Code CLI и VSCode-расширение бесплатно — без ключа Anthropic. Он перехватывает запросы от Claude Code и перенаправляет их на альтернативные провайдеры: NVIDIA NIM (40 бесплатных запросов/мин), OpenRouter, DeepSeek, или полностью локальные LM Studio / llama.cpp / Ollama.
🔹 Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
⚡️ Последний шанс забрать курсы со СКИДКОЙ 40%! Прокачайте свой мозг правильно
До конца акции вы можете воспользоваться специальными ценами на самые востребованные IT-направления. Круто и выгодно прокачать свои скиллы, чтобы получить оффер, уехать на Бали и больше не быть онлайн 😎
➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽)
Курс про контролируемую разработку ИИ-агентов: качество, стоимость, наблюдаемость и тестирование. С первого занятия — только практическая работа.
➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽)
Профессиональный трек для разработчиков и LLM инженеров о том, как правильно внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять железную стабильность сервиса.
➡️ Математика для Data Science — от 29 990 ₽ (вместо 39 990 ₽)
Вы научитесь решать сложные математические задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе. Отличная база для мощного старта в DS.
➡️ Курс Специалист по ИИ — 89 000 ₽ (вместо 113 900 ₽)
Комплексная программа для получения профессии в сфере ИИ с нуля. За 8 месяцев вы соберете сильное портфолио из 5 реальных проектов и дипломной работы.
➡️ Архитектуры и шаблоны проектирования — 27 990 ₽ (вместо 37 900 ₽)
Интенсив для разработчиков, который поможет освоить основные паттерны проектирования и прокачать навыки архитектора программного обеспечения.
🌸 Выбирайте направление, оставляйте заявку на сайте распродажи, и наш менеджер подробно вас проконсультирует
🦾🧠🏋️ Качаем мозги к лету!
Все готовятся к пляжному сезону, а мы предлагаем прокачать хард-скилы, чтобы забрать крутой оффер, строить продукты будущего и работать из любой точки мира 😎
⚡️ Распродажа @proglib_academy: забирайте самые актуальные образовательные треки по сниженным ценам!
➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽).
➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽).
➡️ Математика для разработки AI-моделей — 23 990 ₽ (вместо 31 990 ₽).
➡️ ML для старта в Data Science — 28 990 ₽ (вместо 38 990 ₽).
Почему мы?
⭐️Учим для продакшена. Наши программы заточены под реальные задачи бизнеса: как не слить бюджет на токены, как заставить LLM работать стабильно в бэкенде и как выстроить отказоустойчивую архитектуру.
⭐️Спикеры — суровые практики. Вы будете перенимать опыт у действующих AI-архитекторов, тимлидов и ML-инженеров из топовых IT-компаний.
⭐️Комплексный подход. Мы даем как мощный математический фундамент для понимания моделей «под капотом», так и передовые инструменты оркестрации агентов.
⭐️Много практики и фидбека. Вебинары, десятки практических заданий и живое общение с экспертами в чате Telegram на протяжении всего обучения.
⏳ Оставляйте заявку и бронируйте место со СКИДКОЙ 40%
🔥 Ультимативный ИИ-стек от инженера, который запускает LLM на реальном железе
Знакомьтесь, Иван Перепелица — эксперт по инфраструктуре больших данных и ИИ. Иван имеет обширный опыт в своем карьерном треке: от низкоуровневого сисадминства (сборка собственных серверных стоек и тонкий тюнинг Linux) до DevOps-архитектуры уровня Enterprise (k8s, Terraform, Ansible, Vault, CI/CD), органично интегрируя в этот стек практики безопасности (SAST/DAST/SCA).
Но самое главное: еще до широкого распространения LLM Иван ушёл в BigData и MLOps. Сейчас он настраивает сложнейшие AI-системы в проде: от GPU-sharing и vLLM до Triton Inference Server, голосовых ассистентов и векторных СУБД (Milvus, Qdrant). Человек знает изнутри, как заставить нейросети работать на железе стабильно и без космических затрат.
Мы заглянули в его рабочий сетап и собрали личный топ ИИ-сервисов, которые он использует каждый день. Забирайте в закладки:
🌸 Анализ данных, поиск и логика
- NotebookLM — мощный инструмент от Google для глубокого анализа ваших данных, логов и документов. Работает как личный аналитик.
- Perplexity — умная замена привычным поисковикам. Агрегирует инфу из сети и сразу выдает структурированный ответ со ссылками на источники.
- Obsidian — классическая локальная база знаний. Энтузиасты в сообществе часто отмечают, что если вы используете множество агентов по разным задачам, здесь очень удобно хранить промпты — причем как в формате обычных заметок, так и с помощью специально созданных под это плагинов.
- Claude Code — лучший признанный ИИ-помощник в задачах кодинга и DevOps.
- Allyhub AI — специализированная платформа для оптимизации и автоматизации процессов в сфере электронной коммерции.
- Midjourney / Kling / Seedance — топовое трио для создания качественной графики, артов и генерации видео.
- Remove.bg — самый быстрый способ чисто «срезать» задний план со сгенерированных картинок.
- Runway — идеален для точечного редактирования артов. Спасает, когда нужно исправить деталь на картинке без запуска повторной генерации с нуля.
- Upscayl (Desktop) — отличный бесплатный апскейлер, чтобы быстро вытянуть разрешение и поднять качество любого визуала.
🛠 8 крутых ИИ-инструментов, которые закроют пробелы в твоих знаниях
Хороший разработчик не обязан быть экспертом абсолютно во всем — от тестов до дизайна и аналитики. Твой мозг просто закипит, если пытаться выучить всё и сразу. Лови подборку ИИ-тулзов, которые закроют пробелы в навыках и сделают сложную рутину за тебя:
KaneAI — автотесты на обычном языке. Описываешь задачу текстом, а агент сам генерит e2e-тесты (UI, API, базы данных) и автоматически обновляет их при изменении интерфейса.
Motiff — генератор UI/UX дизайна. Быстро создает интерфейсы и прототипы по описанию, поддерживает облачную работу и имеет Dev Mode для легкого перевода дизайна в готовый код.
Maxun — умный веб-скрейпинг без кода. За 2 минуты обучаешь робота обычными кликами, и он сам собирает нужные данные, обходя капчи, прокси и бесконечный скролл.
Algebras — локализация приложений на 300+ языков. Переводит весь контент сайта без привлечения переводчиков, полностью сохраняя оригинальную верстку и стили.
Supervision — прокачка компьютерного зрения. Утилита для удобной разметки и менеджмента датасетов, которая помогает разработчикам в разы быстрее обучать свои ML-модели.
Hex — ИИ-платформа для аналитики данных. Интерактивный блокнот, который объединяет SQL, Python и no-code графики с ИИ-ассистентом для быстрого исследования данных.
ToDiagram — визуализация данных в схемы. На лету превращает тонны сырого и непонятного кода (JSON, YAML, XML) в интерактивные и легко читаемые диаграммы.
AutoRegex — генератор регулярных выражений. Больше не нужно ломать голову над синтаксисом: описываешь словами, какой паттерн тебе нужен, и инструмент выдает готовый regex.
🏃♀️ На все курсы Proglib.academy СКИДКА 40% до конца мая. Забирай свой пошаговый план обучения с менторами, пока акция в силе: https://clc.to/L6-itQ
Какая тулза показалась самой полезной?
❤️ — Генератор регулярок (AutoRegex)
🔥 — Скрейпинг без кода (Maxun), пойду автоматизировать сбор данных.
👍 — KaneAI для автотестов звучит мощно, надо потестить в проекте.
🌚 — Мне пока рановато, я еще базовый синтаксис на курсах учу.
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
📌 Зачем дата-сайентисту матанализ?
Основная компетенция специалиста по Data Science – способность анализировать и интерпретировать данные, а математика является фундаментом для начала работы.
В карточках мы разбираем основные разделы математики, с которых стоит начать изучение специалисту по анализу данных.
Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙
P.S. Только до 31 мая на курс (и вообще на все программы Академии) действует СКИДКА 40%
А как у вас дела с высшей математикой?
❤️ — Помню всё
🔥 — Знаю основы
🌚 — Ничего не знаю
🏃♀️ Proglib Academy
🧘♂️ Work-life balance — это баланс между работой и личной жизнью. Соблюдать его — значит придерживаться образа жизни, при котором каждая сфера деятельности находится в гармонии с остальными и не наносит им ущерба.
Другими словами, work-life balance позволяет успешно совмещать работу, отдых, семью, хобби, здоровье и другие важные аспекты нашей жизни.
💬 А вам удается его соблюдать?
👍 — да, только на этом и держусь
🤔 — нет, обычно работа в приоритете
🥱 — вы о чем вообще?
💯 — свой вариант (напишу в комментариях)
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#междусобойчик
🔥 Инженерная методичка по ИИ от Романа Барлоса (Team Lead в Yandex Cloud)
Продолжаем делиться экспертизой команды курса «Разработка ИИ-агентов».
Роман собрал мастхев-инструменты и ключевые работы для тех, кто хочет выйти за рамки вайбкодинга.
🛠️ Полезные инструменты:
• Understand Anything — граф знаний по коду и зависимостям.
• DeepTutor — open-source платформа для персонализированного обучения.
• Superpowers — набор практик для системной разработки с ИИ.
• Awesome Agent Skills — коллекция навыков для ИИ-агентов.
• Attention Is All You Need (2017) — архитектура Transformer.
• GPT-1 (2018) — начало эпохи GPT.
• GPT-2 (2019) — решение новых задач без дообучения.
• GPT-3 (2020) — обучение на примерах из запроса.
• InstructGPT (2022) — RLHF и современные чат-боты.
Если вы давно хотите войти в IT, но боитесь сложного синтаксиса и бесконечных строк непонятного кода, начните с Python. Этот язык создан для того, чтобы быть простым, логичным и понятным с первого взгляда.
Освойте востребованный язык программирования на нашем практическом курсе с поддержкой менторов. 💙
😎 Знакомьтесь с экспертом Proglib.academy: Senior Software Engineer и Team Lead в Yandex Cloud Роман Барлос
Роман — консультант нашего курса «Разработка ИИ-агентов». Он работает на стыке cloud-native архитектуры и AI, активно внедряя современные ИИ-подходы в реальные процессы разработки.
За что его ценит IT-комьюнити?
🟣 Team Lead и AI-евангелист в команде UX Yandex Cloud
14-лет в разработке. Занимается AI-адопшеном в команде Yandex Cloud, проводит мастер-классы и продвигает лучшие практики для повышения эффективности разработчиков.
С сильным практическим бэкграундом принимал участие как технический лид в создании мощного AI-расширения для VS Code.
Разрабатывает утилиты, которые позволяют быстро начать эксперименты с инференсом и агентами в локальном окружении: например, набор скриптов vllm-setup для быстрого запуска окружения и mini-proxy — минималистичный прокси для OpenAI API провайдеров.
Объясняет сложные концепции наглядно. Создал серию залипательных обучающих материалов, где можно вживую пощупать работу сетей Хопфилда, машин Больцмана и VC-размерности.
🏃♀️ Все актуальные курсы Академии
— Специалист по ИИ
— Курс «Основы IT для непрограммистов»
— Курс «Программирование на языке Python»
— Курс «Алгоритмы и структуры данных»
— Математика для Data Science
— Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
— ML для старта в Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов
— Курс «Математика для разработки AI-моделей»
— Курс разработка AI-агентов
— Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
🔥 Хард скиллы vs «Приятный вайб»
В 2026 году идеальное решение всех задач на техсобесе больше не гарантирует оффер.
Рынок захватил vibe hiring — найм по интуиции и личной симпатии, из-за которого сильные инженеры получают отказы, а компании удваивают текучку кадров.
Разбираем свежую статистику феномена и выясняем, почему «приятные» кандидаты побеждают на интервью и как ИИ-рекрутеры доказывают вред человеческой субъективности.
➡️ Читать статью о том, почему за «классный вайб» увольняют через год
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД
Разбираем очередную задачу по анализу данных!
Условие: Известно, что 1️⃣. Нужно найти 2️⃣
Решение: Для начала попробуем что-нибудь понять про f(x) и про её поведение в окрестности нуля. Умножим и разделим на синус, чтобы получить известное. Запишем 3️⃣
При x, стремящемся к 0, первый множитель стремится к двойке, а второй стремится к нулю. Значит, их произведение тоже стремится к нулю 4️⃣
Посмотрим на то частное предела, которое надо найти 5️⃣
Видно, что в знаменателе стоит нечто стремящееся к нулю. В числителе — нечто стремящееся к логарифму единицы, то есть тоже к нулю. Видна неопределённость 0/0.
Напишем предел частного, которое надо найти. Постараемся в этом частном выделить f(x)/sin x, про которое мы уже что-то знаем 6️⃣
Нам известно, что предел второго множителя — ½. А предел первого множителя можно посчитать с помощью правила Лопиталя 7️⃣
Мы видим, что 8️⃣
Следовательно, искомый предел равен ³/₂.
Хотите подготовиться к поступлению или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
🏃♀️ Выберите тему для открытого демо-урока в Proglib.academy!
Мы готовим для вас большой открытый практический урок. Хотим, чтобы он был максимально мясным и закрывал ваши реальные боли в работе, поэтому финальное слово за вами.
Какая тема сейчас для вас актуальнее всего?
❤️ — AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов (разберем Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и то, как пересесть на них без потери качества архитектуры).
🔥 — Проектирование простых ИИ-агентов с нуля (как собрать первого автономного помощника для рутинных задач и правильно связать его с API).
👍 — Оптимизация костов на LLM (инженерные лайфхаки: как переписать промпты и настроить контекст, чтобы перестать сливать бюджет компании на токены).
👾 — RAG для начинающих (как дать нейросети доступ к вашим локальным документам и базам данных, чтобы она не галлюцинировала).
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#междусобойчик
✅ Ответы на вопросы с собеседований
Разбор трех фундаментальных вопросов по алгоритмам, без которых не обходится ни одно техническое собеседование:
➡️ 1. Как работает бинарный поиск и почему его так любят?
Бинарный поиск (Binary Search) — это классический алгоритм поиска элемента в массиве по принципу «разделяй и властвуй».
Главное условие: Массив обязательно должен быть отсортирован.
Как работает: Алгоритм находит средний элемент в массиве и сравнивает его с искомым. Если искомое число больше среднего, мы отбрасываем левую половину массива и ищем в правой. Если меньше, то наоборот, отбрасываем правую. Процесс повторяется, пока элемент не будет найден (или пока не кончится массив).
Сложность: Временная сложность составляет всего O(log n).
Наглядный пример: Если в массиве 1 000 000 элементов, линейный поиск (перебором подряд) в худшем случае сделает миллион шагов. Бинарному поиску понадобится максимум 20 шагов.
"user_123") и превращает его в число — индекс ячейки в памяти, где будет лежать значение.На собеседованиях интервьеры смотрят не на то, зазубрили ли вы код алгоритма наизусть. Им важно увидеть ваше умение оценивать сложность по Big O и понимать, какую структуру данных выгоднее выбрать под конкретную бизнес-задачу, чтобы сервер не упал от нагрузки.
📌 Зачем дата-сайентисту численные методы в матанализе?
Когда аналитическое решение задач слишком сложное или вообще невозможно, на помощь приходят численные методы. Это тот самый мост, который связывает абстрактные формулы из учебников с реальным дискретным кодом на Python.
В свежих карточках разобрали базовые инструменты, без которых в Data Science никуда.
Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙
Вы что-то поняли из этих графиков?
❤️ — Всё максимально понятно
🔥 — Без комментариев
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
⚡️ Главные ИИ-новости недели: от 700 донорских мозгов в сети до AI-агента в Figma
1. Стартап Bexorg подключил 700 донорских мозгов к аппаратам для тестирования лекарств.
2. Вышел Claude Opus 4.8 с динамическими воркфлоу из сотен параллельных агентов (гайд по промтингу 4.8).
3. Microsoft релизнула SkillOpt — оптимизатор для автоматического улучшения и тестирования скилов AI-агентов.
4. Tencent выложила Hy-MT2 — переводческие модели, обогнавшие DeepSeek-V4 в режиме быстрого мышления.
5. Запущен новый бенчмарк DeepSWE, показывающий реальную разницу в качестве работы AI-агентов.
6. В Китае запустили первый подводный дата-центр на энергии морских ветряков.
7. Власти Китая заблокировали выезд из страны ключевым AI-специалистам из Alibaba и DeepSeek.
8. SpaceX раскрыла финансы перед IPO: выручка $18.7 млрд при убытке $4.9 млрд.
9. Figma выпустила AI-агента для автоматической работы с дизайн-макетами.
📬 Понравился дайджест? Это лишь 20% от того, что мы отправляем нашим подписчикам каждую субботу.
👉 Подписаться на еженедельную ИИ-рассылку
🏃♀️ Proglib Academy
📌 3 практических лайфхака по работе с ИИ-агентами
В догонку к инструментам делимся инженерными хаками от Ивана Перепелицы (MLOps & DevOps-эксперта, который настраивает инфраструктуру для тяжелых ИИ-систем).
Эти советы полезны при использовании моделей как в личных, так и в рабочих целях и помогут значительно улучшить ваш опыт взаимодействия с ними:
1️⃣ Один агент — одна задача
Не пытайтесь создать универсального помощника на все случаи жизни. Вы становитесь намного эффективнее, когда используете связку из нескольких агентов, где каждый является топовым специалистом исключительно в своей узкой области.
2️⃣ Просите вывод ответов в HTML-формате
При обычном текстовом диалоге просите ИИ завернуть сложный структурированный ответ (статью, отчет, дашборд) в HTML. Полученный код можно за секунду открыть отдельной вкладкой в браузере. Так данные гораздо удобнее читать, форматировать и сохранять готовыми файлами без съехавшей разметки чата.
3️⃣ Проектируйте промпты с уклоном в «обучение»
Не давайте задачу «в лоб». Составляйте промпт так, чтобы ИИ был вынужден сначала задать вам серию уточняющих вопросов по вашему проекту. Позвольте ему глубже погрузиться в контекст и получить как можно более широкое ТЗ до того, как просить готовый результат.
Если вы хотите выйти на уровень архитектора автономных ИИ-систем для бизнеса, ждем вас на курсе Разработка ИИ-агентов.
👉 Изучить программу курса и начать обучение
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#оффер_мечты
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД
Разбираем очередную задачу по анализу данных!
Условие: Известно, что 1️⃣. Нужно найти 2️⃣
Решение: Для начала попробуем что-нибудь понять про f(x) и про её поведение в окрестности нуля. Умножим и разделим на синус, чтобы получить известное. Запишем 3️⃣
При x, стремящемся к 0, первый множитель стремится к двойке, а второй стремится к нулю. Значит, их произведение тоже стремится к нулю 4️⃣
Посмотрим на то частное предела, которое надо найти 5️⃣
Видно, что в знаменателе стоит нечто стремящееся к нулю. В числителе — нечто стремящееся к логарифму единицы, то есть тоже к нулю. Видна неопределённость 0/0.
Напишем предел частного, которое надо найти. Постараемся в этом частном выделить f(x)/sin x, про которое мы уже что-то знаем 6️⃣
Нам известно, что предел второго множителя — ½. А предел первого множителя можно посчитать с помощью правила Лопиталя 7️⃣
Мы видим, что 8️⃣
Следовательно, искомый предел равен ³/₂.
Хотите подготовиться к поступлению или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science СКИДКА 40% 💙
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
👀 Практический курс «Разработка AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов» со скидкой 40% до конца мая!
Мы поговорили с десятками разработчиков, учли главные боли индустрии и запускаем полностью обновленный курс «ИИ-агенты 5.0». 🎉
Что вы узнаете?
- Как радикально оптимизировать траты на токены.
- Как на практике оценивать качество и точность работы агента.
- Как «докручивать» RAG-системы без потери качества.
- Как обеспечить устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы, и про многое-многое другое.
Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Сбер, Raft и Газпромбанк др.
Длительность: 6–12 недель в зависимости от тарифа.
👉 Занимайте место на главном агентском интенсиве по лучшей цене
🛠 ИИ-инструменты для людей
Artificial Analysis — независимый дашборд, где можно сравнить модели ИИ по реальным метрикам: насколько часто врут, насколько хорошо справляются с задачами — чтобы выбрать не «самую популярную», а самую подходящую.
Life Architect — таблица с параметрами всех вышедших моделей.
Codex App для Linux (неофициальный) — перепакованное Electron-приложение.
Kollab — AI-платформа для командной работы, которая объединяет корпоративные инструменты (Slack, Lark и др.) и позволяет командам без технических навыков автоматизировать рабочие процессы через общих AI-агентов с единой базой знаний.
Zerohuman — AI-сооснователь для стартапов, который самостоятельно строит продукт, ведет маркетинг и развивает бизнес.
ppt-image-first — диалоговый воркфлоу для создания презентаций с визуальным превью
🔹 Курс разработка AI-агентов СКИДКА 40%
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст