Proglib.academy | IT-курсы

🎁 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

🔥 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

🏃‍♀️ 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

✏️ 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

⚡️ 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.

🏃‍♀️ 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

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).

Освойте самый востребованный и дорогой стек в IT на практическом курсе Разработка ИИ-агентов от Proglib.academy 🏃‍♀️

➡️ Чему вы научитесь на курсе:

▪️ Проектировать автономные мультиагентные системы под реальные бизнес-задачи.
▪️ Управлять памятью, инструментами (tools) и логикой рассуждений агентов.
▪️ Настраивать observability, трассировку и контроль качества, чтобы системы не сыпались в продакшене.
▪️ Оптимизировать затраты на API любой языковой модели.

👉 Изучить программу и успеть записаться на курс «ИИ-агенты»

🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

✅ 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.

➡️ 2. Что такое хэш-таблица и как в ней решаются коллизии?

Хэш-таблица — это структура данных, реализующая интерфейс «ключ–значение». Она позволяет искать, добавлять и удалять элементы за невероятные O(1) (в среднем).

Как работает: Специальная хэш-функция берет ваш ключ (например, строку "user_123") и превращает его в число — индекс ячейки в памяти, где будет лежать значение.

Что такое коллизия: Это ситуация, когда хэш-функция выдает один и тот же индекс для двух абсолютно разных ключей. Полностью избежать коллизий невозможно.

Два основных способа решения коллизий:

- Метод цепочек (Chaining): Каждая ячейка таблицы хранит не один элемент, а связный список. Если хэши совпали, новый элемент просто дописывается в конец списка.

- Открытая адресация (Open Addressing): Если ячейка занята, алгоритм ищет следующую свободную ячейку по определенному правилу (например, просто проверяет соседнюю (+1) ячейку).

➡️ 3. В чём разница между обходом графа в ширину (BFS) и в глубину (DFS)?

Это два базовых способа обойти все вершины графа или дерева, но логика у них принципиально разная.

BFS (Breadth-First Search — поиск в ширину): Работает «слоями». Сначала посещает все ближайшие узлы (соседей), затем соседей этих соседей и так далее. Под капотом использует структуру данных очередь (Queue).

Зачем нужен: Идеально подходит для поиска кратчайшего пути в невзвешенном графе (например, найти минимальное число рукопожатий между людьми в соцсети).

DFS (Depth-First Search — поиск в глубину): Идет вглубь графа по одной ветке до самого упора (пока не упрется в тупик), и только потом возвращается назад и проверяет другие ветки. Под капотом использует стек (Stack) или рекурсию.

Зачем нужен: Отлично подходит для проверки связности графа, поиска циклов или топологической сортировки.

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.

Какая тема в алгоритмах дается вам сложнее всего при подготовке?
❤️ — Оценка сложности алгоритмов (все эти Big O, пространственная и временная сложность).
👍 — Динамическое программирование (DP), вообще не понимаю, как подступиться.
🔥 — Графы и деревья (все эти BFS, DFS, Дейкстра вызывают панику).

🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

📌 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

📌 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

⚡️ 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

⚡️ 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

🦾🧠🏋️ 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%