Proglib.academy | IT-курсы

👩‍💻 Построй MLOps прямо в браузере

MLOps — это набор практик для автоматизации и упрощения рабочих процессов и развёртывания моделей машинного обучения. Сайт MyMLOps позволяет собрать полноценный MLOps по шаблону. Предлагается набор инструментов (о каждом из них можно узнать подробнее, просто кликнув на название).

🔗 Зайти поиграться можно по этой ссылке

🔹 ML для старта в Data Science
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🦢Теорема о гадком утёнке

Эта теорема показывает, что классификация невозможна без некоторой степени предубеждения (bias). Допустим, у нас есть n объектов. Всего существует 2^n способов составить подмножества из этой выборки. Без каких-либо дополнительных условий каждый объект будет сгруппирован с каким-то объектом из выборки так же часто, как с любым другим объектом. Поэтому нужно выбрать некоторый вес для определённых свойств. То есть необходим bias (предубеждение), чтобы классификация приобрела смысл.

✔️ Теорема утверждает, что гадкий утёнок на самом деле настолько же близок к обычному птенцу лебедя, насколько два обычных птенца лебедя близки друг к другу (смотрите картинку выше). Всё зависит от bias.

Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙

Справились с задачей?
👍 — Справился(ась)
😄 — Нет

🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🤖 Мы тут подготовили небольшую игру по ИИ-агентам

В ней нужно собрать AI-агента на LangGraph: выбрать узлы, пройти развилки и запустить собственный workflow.

Никакой теории — сразу практика. Можно наглядно увидеть, как работают агентные системы, проверьте свои знания или показать другим как это всё работает 🔥

🎁 За прохождение получите персональную скидку на курс. Чем больше баллов наберете — тем больше будет скидка.

Плюс сейчас действует предложение: покупаешь 1 курс, получаешь еще 2 любых в подарок. Для этого надо будет оставить заявку на сайте академии после прохождения игры.

🚀 Собрать своего AI-агента

🏃‍♀️ 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

💃Рабочая неделя подходит к концу. А это значит, что все задачи можно отложить до понедельника 🤫

А пока вы предвкушаете начала выходных, можете поделится в комментариях вашим любимым мемом за последнее время

🤖 Используешь AI для написания кода? В Яндексе покажут, как применять AI для реальных задач разработки.

23 июня в 19:00 совместно с Яндексом проведём открытый урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».

Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft. Более 18 лет развивала инструменты для разработчиков в JetBrains и руководила разработкой IDE в Huawei.

Что получишь на уроке:

— поймёшь, как использовать AI-ассистентов и облачных агентов в работе;
— научишься быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
— узнаешь, какие задачи стоит отдавать AI и как получать качественный результат;
— увидишь полный workflow работы с AI: от постановки задачи до код-ревью.

На уроке — живой разбор реального проекта с кодом. Ольга покажет промпты из рабочих сценариев и ответит на ваши вопросы в Q&A.

⚠️ Количество мест ограничено

🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК)

👉 Занять место на открытом уроке

🚨 Валютная удаленка в 2026 году: новые правила игры

Прямой найм из России в зарубежные компании практически умер, но на смену ему пришли EOR-провайдеры и новые рынки. Локация в Европе уступила место хабам в ОАЭ и Сингапуре, а часовой пояс и внятный налоговый статус стали важнее строчек в резюме.

Разбираем пять главных трендов валютной удаленки, которые определяют рынок прямо сейчас.

➡️ Читать статью о том, как изменилась география найма и где искать зарубежные офферы

🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

💡Сегодня делимся советами о том, как войти в айти — от наших подписчиков, у которых уже получилось

Вот короткое саммари:
— много (очень много) учиться
— делать пет-проекты
— заниматься нетворкингом и не бояться откликаться

Листайте карточки и вдохновляйтесь ⚡️

Кстати, здесь все, чтобы войти в айти 💙

🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#оффер_мечты

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: У вас есть набор выражений 1️⃣. Найдите значение параметра a, для которого множество (k, l, m, n) будет линейно зависимым.

Решение: Требование задачи равносильно вырожденности матрицы коэффициентов. То есть нам нужно составить матрицу из коэффициентов, сделав из них строки и столбцы.

Вырожденная матрица — это квадратная матрица, определитель которой равен нулю. Определитель матрицы равен нулю тогда, когда строки (или столбцы) этой матрицы линейно зависимы, что соответствует исходному условию.

Совершая над матрицей элементарные преобразования строк и столбцов, получим 2️⃣.

Последняя матрица вырожденна 3️⃣. Из этого и получим ответ.

Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙

Справились с задачей?
👍 — Конечно
🔥 — Сложно

🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!

Тема:

«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»

🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.

Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.

🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.

🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».

👉 Успей присоединиться к уроку

🧩🧠 Хотите узнать насколько хорошо вы знаете математику, чтобы начать заниматься Data Science?

Вот несколько не самых сложных задач, главное в которых — проверить математическую интуицию и смекалку. Все задачи снабжены пояснениями и ответами.

🔗 Пройти тест

Не расстраивайтесь если не сможете набрать максимальное колличество баллов. Чтобы подтянуть знания поможет наш курс Математика для Data Science 🏃‍♀️

👉 Начать можно с вводных занятий, чтобы познакомиться с преподавателями и форматом обучения.

На водных занятиях вас ждет:

– Лекции с преподавателями кафедры ВМК МГУ по темам: теория множеств, непрерывность функции, основные формулы комбинаторики, матрицы и операции над ними, градиентный спуск.

– Практические задания для закрепления материала.

– Ссылки на дополнительные материалы.

🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 У нас есть еженедельная email-рассылка для разработчиков, посвященная последним технологическим трендам, полезным инструментам и главным новостям из мира IT и ИИ.

В ней:
● Главные ИИ-релизы и бенчмарки (Claude Opus 4.8, Microsoft SkillOpt, Tencent Hy-MT2)
● Подборки крутых утилит и MCP-серверов для разработчиков и AI-агентов (codegraph, serena, Bumblebee)
● Полезные скилы и лайфхаки для оптимизации контекста и автоматизации рутины в Claude и Codex
● Технологические новости со всего мира: от подводных дата-центров Китая до финансовых отчетов SpaceX перед IPO
● Честные тесты: подробное сравнение эффективности Agentic RAG, Long-Context и Vision LLM на реальных задачах
● Последние достижения робототехники: видео работы обновленного Atlas вне лаборатории и робота WiXus
● Разборы карьерных трендов в IT: кризис найма, особенности валютной удаленки в 2026 году и правила грамотного увольнения

👉Подписаться👈

🏃‍♀️ 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 обучающих материалов по статистике

Хочешь понять машинное обучение — изучи статистику. Статистические методы и принципы занимают центральное место в разработке, анализе и интерпретации ML-алгоритмов. Поэтому мы составили для вас подборку книг, курсов и видеороликов по статистике:

🎓 Основы статистики
Не можем не упомянуть прекрасный бесплатный курс по статистике от Института биоинформатики. Начинает с самых азов, постепенно погружая всё глубже. Курс состоит из нескольких частей, поэтому материала там достаточно.

▶️ Прикладная статистика
Набор плейлистов по самым разным темам статистики: от распределений до А/Б-тестов.

▶️ Essence of probability - 3Blue1Brown
В плейлисте собраны отличные объяснение теоремы Байеса и распределений.

📚 Bayesian Statistics The Fun Way (2019)
Эта книга даёт понимание байесовской статистики с помощью простых объяснений и нескучных примеров.

📚 Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python (2020)
Содержит примеры на Python и практические рекомендации по применению статистических методов в DS.

🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

✏️Что такое коэффициент детерминации в машинном обучении

Также известен как R-квадрат. Он измеряет долю дисперсии, объяснённую моделью, в общей дисперсии целевой переменной.

👉 В контексте линейной регрессии, например, R-квадрат показывает, насколько хорошо линия регрессии аппроксимирует реальные точки данных.

Значение коэффициента детерминации варьируется от 0 до 1. Чем ближе к единице, тем лучше модель объясняет данные.

Стоит учитывать, что высокий R-квадрат не всегда означает, что модель будет хорошо работать на новых данных.

Пример расчёта коэффициента детерминации в scikit-learn:

from sklearn.metrics import r2_score
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
print(r2_score(y_true, y_pred)) # -> 0.948...

Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по Математике для разработки AI-моделей 💙

Справились с задачей?
👍 — Справился(ась)
🔥 — Нет