🔥🎸 IT, костер, гитара: как за 5 шагов организовать драйвовый корпоратив

Провести офлайн-вечеринку для распределенной IT-команды — тот еще квест, если не продумать все до мелочей. Рассказываем, как не облажаться.

👉 Читать статью

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

Даже организаторы хакатонов это давно поняли:

Нужно сделать [...] либо одному за 48 часов, либо командой за 72.

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

📅 Сегодня в 19:00 МСК — бесплатный вебинар с Марией Жаровой.

Тема: «Введение в ML: как спрогнозировать стоимость недвижимости».

🔹 Разберём задачу прогноза стоимости недвижимости.
🔹 Покажем пошагово, как собрать первую модель.
🔹 Получите готовые скрипты для старта.

Не зайдёшь — будешь ещё год делать вид, что понимаешь графики в чужих презентациях.

👉 Регистрируйтесь

Читать полностью…

☝️ Один мудрый тимлид дал трём своим разработчикам по «таланту» — мощной, но своенравной LLM.

Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.

Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.

Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.

Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.

Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».

💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.

👉 Начать строить RAG раньше других

Читать полностью…

⚡️ Бесплатный вебинар — прогнозируем цены и не сходим с ума

21 августа в 19:00 МСК будет бесплатный вебинар с Марией Жаровой — экспертом в ML и Data Science.

Тема:

«Введение в машинное обучение: как спрогнозировать стоимость недвижимости».

Подробности рассказываю в гс выше — включай, чтобы не пропустить.

Читать полностью…

Сеньор: «Это всего лишь хотфикс на пять минут, ща все сделаю»

И начинается шоу

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

🫣 Хотите в Data Science, но боитесь высшей математики?

Хорошая новость: вам не нужно становиться математиком. Вам нужно освоить конкретные разделы, которые реально используются в работе и на собеседованиях.

Именно этому учат преподаватели ВМК МГУ на нашем курсе «Математика для Data Science».

Без лишней воды — только то, что нужно для:

✅ успешного поступления в ШАД Яндекса;
✅ прохождения собеседований уровня FAANG;
✅ глубокого понимания ML-алгоритмов.

Это самый прямой путь к математическому фундаменту, на котором строится вся карьера в Data Science.

👉 Начните строить свою карьеру уже сегодня

Читать полностью…

Вкатывание в айти: раньше 🆚 сейчас

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

🎮 Добавь интерактива в свой contribution graph

GitHub Breakout — GitHub Action, который превращает твои коммиты в SVG в стиле Breakout, ежедневно обновляется и переключается между светлым/тёмным режимом 🤯

Это мы используем

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

А есть такая?

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

🔀👻 Гибридные вакансии и фантомный рост: что творится с IT-зарплатами в 2025 году

Проанализировали сотню вакансий и поняли — с IT-рынком происходит что-то очень странное. Средняя зарплата вроде бы выросла, но почему-то специалисты не чувствуют себя богаче. Разбираемся, в чем подвох.

🔗 Читать

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

Офер в Яндекс за 48 часов: ищем бэкендеров

В команду нужны опытные бэкенд-разработчики на C++, Python, Java и Go. Приглашаем на Мультитрек — онлайн-программу быстрой адаптации.

Всего за 2 дня вы можете получить офер:
• До 18 августа подать заявку и пройти предварительный отбор
• 23 августа решить задачи на технических секциях
• 24 августа пройти финальное собеседование и получить офер
После этого будет возможность поработать с тремя командами и выбрать проект по душе.

Создаём технологии, которые меняют мир. Присоединяйтесь! Оставляйте заявку на сайте.

Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

Читать полностью…

🧨 Команда Go после шести месяцев работы дробнула версию 1.25

🍵 greenteagc — новый сборщик мусора

📦 encoding/json/v2 — JSON, но быстрее

🧪 testing/synctest для тестирования синхронизации

🧠 go build -asan по умолчанию

🔥 Новые анализаторы в go vet

🐳 GOMAXPROCS теперь учитывает контейнерные ограничения

🔧 DWARF5 для более компактной отладки

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

POV: разраб остался с бухгалтером в офисе вдвоем, но уйти не получается, ведь она платит ему зарплату

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

😡 GitHub — ВСЕ! Microsoft объединяет компанию со своей командой CoreAI после ухода гендира

Перемещение GitHub под непосредственное управление ИИ-подразделения имеет определенный смысл для Microsoft, учитывая, как активно компания продвигала и продвигает GitHub Copilot.

Проблемы тоже были. В начале этого года Copilot непреднамеренно раскрыл приватные репозитории нескольких крупных компаний.

А недавний опрос на Stack Overflow показал, что доверие к точности ИИ-инструментов снижается, потому что требует от разработчиков дополнительной работы по устранению проблем вроде «...работает, но не совсем правильно».

Что ждет GitHub дальше? Посмотрим!

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

Отдыхаешь?

Читать полностью…

👩‍💻 ВЫШЕЛ Git 2.51 — и вот что это значит для разработчика

🟠Cruft-free multi-pack индексы

Раньше Git хранил unreachable объекты в специальных "cruft packs", что замедляло работу с большими репозиториями.

Теперь Git оптимизирует это, создавая индексы (MIDX), которые исключают «мусор» и включают только нужные объекты, а также их предков, если они есть только в cruft-пакетах.

👉 Идеально для проектов с долгой историей или когда репозиторий разросся и стал «тяжелым».

🟠Меньшие пакеты с методом "path walk"

Вместо того чтобы обрабатывать объекты в порядке ревизий, Git теперь группирует их по путям, что позволяет создавать более компактные пакеты и эффективно искать дельты.

👉 Когда использовать: при необходимости оптимизировать размер репозитория или ускорить синхронизацию с удаленным сервером.

🟠Новый формат обмена стэшами

Раньше стэши (сохраненные незакоммиченные изменения с помощью git stash) были привязаны к одной ссылке (refs/stash) и их сложно было переносить между машинами.

Теперь Git позволяет представлять стэши как последовательность коммитов с четырьмя (или пятью) родителями, что делает их переносимыми, как ветки или теги.

👉 Полезно для разрабов, которые переключаются между устройствами, или в командах, где нужно временно передать незакрепленные изменения коллеге.

🟠И многое другое

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

🤖 Vibe code cleanup specialist

Коллеги, подхватываем тренд с линкедина, потому что HR'ы дуреют от этой прикормки.

А по факту многие будут просто перекидывать код другой нейронке

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

🦀 Учим Rust ПО-ВЗРОСЛОМУ

Rust-101 — бесплатный курс, в котором ты учишь Rust через практику. Все начинается с базы: как работает ownership, borrowing, lifetimes и traits.

Дальше — более сложные темы вроде итераторов, многопоточности с Arc, Mutex и RwLock, unsafe-Rust.

👉 Ставь Rust и врывайся

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

Коллеги, нашли для вас клаву с самыми нужными клавишами. Теперь вайбкодинг станет еще удобнее — не благодарите!

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене!

Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!

Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.

📆 Старт — 15 сентября.

💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.

👉 Зафиксировать цену

Читать полностью…

💡 Concurrency vs Параллелизм — БАЗА для каждого разраба

👉 Concurrency → про то, как организовать программу, чтобы она умела работать с несколькими задачами (структура, управление, планирование).

👉 Parallelism → про то, как реально ускорить выполнение, используя больше процессорных ресурсов (ядра, потоки).

✅ Можно иметь concurrency без параллелизма → например, кооперативная многозадачность на одном ядре (таски в Go, async/await в JS, coroutines в Python).

✅ Можно иметь параллелизм без concurrency → например, просто запустить два независимых процесса для расчёта матриц на разных ядрах.

А вместе они дают и удобную структуру, и прирост производительности.

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

👉 Команда Anthropic дропнула НОВЫЕ СПОСОБЫ ОБУЧЕНИЯ в Claude Code и приложении Claude (подобная фича недавно вышла у OpenAI)

Claude Code теперь с кастомными стилями вывода через /output-style. Два режима, чтобы сделать обучение более эффективным:

🔤 Explanatory: Claude шаг за шагом объясняет свой ход мыслей

Claude делится рассуждениями об архитектурных решениях, компромиссах и лучших практиках прямо во время написания кода. Идеально, если хочешь понять «почему» за каждым шагом!

🔤 Learning: здесь вы пишете код по очереди с Claude

Claude иногда останавливается и просит вас решить задачу самостоятельно — как парное программирование с ментором. Помогает учиться на практике, выполняя реальную работу.

🧠 Для всех пользователей приложения Claude:

Стиль Learning (изначально из Claude for Education) теперь доступен всем! Включи его в любом чате, и Claude будет направлять тебя через сложные концепции, а не просто выдавать готовые ответы. Отличный способ глубже вникнуть в тему.

Пробуй: write a test for <filepath> и принимай правки с Shift+Tab.

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

😎 Вы просили — мы сделали. Самый долгожданный анонс этого лета!

Мы открываем набор на второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов»!

На курсе мы учим главному навыку 2025 года: не просто «болтать» с LLM, а строить из них рабочие системы с помощью Ollama, RAG, LangChain и crew.ai.

📆 Старт потока — 15 сентября.

💸 Цена 49 000 ₽ действует только в эти выходные — до 17 августа. С понедельника будет дороже.

👉 Занять место

Читать полностью…

🧠 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

Читать полностью…

🚀 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? 🫢

Читать полностью…

БАЗА! Сохраняем, запоминаем

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

🔥 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) 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

Читать полностью…

😭 Путеводитель C++ программиста ПО НЕОПРЕДЕЛЕННОМУ ПОВЕДЕНИЮ падает в твою коллекцию

«Преждевременная оптимизация — корень всех зол». Плюсы, пожалуй, наиболее яркая тому демонстрация: огромное количество ошибок в C++ коде связаны с неопределенным поведением, заложенным в фундаменте языка просто для того, чтобы дать простор оптимизациям на этапе компиляции.

Если ты собираешься писать на C++ код, в работоспособности которого хочешь быть хоть немного уверенным, стоит знать о существовании различных подводных камней и ловко расставленных мин в стандарте языка, его библиотеке, и всячески их избегать. Иначе твой код взлетит только на конкретной машине и только по воле случая.

В книге Дмитрий Свиридкин собрал множество самых разных примеров, как в коде на C и C++ можно наткнуться на неопределенное, неожиданное и совершенно ошибочное поведение. И хотя основной фокус книги всё же на неопределенном поведении, в некоторых разделах описываются вещи вполне специфицированные, но довольно неочевидные.

🐸 Библиотека программиста

Читать полностью…

📺 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 получаете курс по Python в подарок

👉 Превратите «шум» в навык

А вы сталкивались с «информационной кашей»? Как выбирались? 👇

Читать полностью…