🎬 🐍 Python: The Documentary | Док об одном из самых популярных языков в мире
То, что начиналось как пет-проект в Амстердаме в 1990-х, стало основой для искусственного интеллекта, науки о данных и крупнейших компаний планеты. Но будущее Python не всегда было очевидным — в какой-то момент он едва не исчез.
Этот 90-минутный док включает интервью с Гвидо ван Россумом, Трэвисом Олифантом, Барри Варшоу и многими другими. Они рассказывают о взлёте Python, его эволюции, движимой сообществом, конфликтах, которые чуть не разорвали проект, и о влиянии языка на… ну, буквально всё.
🎬 Смотреть: https://proglib.io/w/f3434...
🏭 Как мы сделали рабочие табличные интерфейсы для производства
Когда твои пользователи работают в защитных масках при плохом освещении, обычные подходы к дизайну не работают. Команда НЛМК ИТ провела месяцы в цехах, чтобы понять: промышленные интерфейсы — это совсем другая история.
🔗 Читать статью: https://proglib.io/sh/zfCl...
🤔 Есть что добавить/исправить?
В JS напрашивается много маленьких решений (не только проблемы), а Java такой:
Problem → SolutionFactory solutionFactory = new SolutionFactory();
Solution solution = solutionFactory.createSolution();
solution.execute();
🙌 Архитектура микросервисного приложения, оптимизированная для продакшн-окружения
Основные компоненты:
1️⃣ API Gateway — точка входа, которая маршрутизирует запросы и балансирует нагрузку
2️⃣ Service Registry — централизованный реестр для обнаружения сервисов
3️⃣ Service Layer — набор независимых микросервисов с четким разделением задач
4️⃣ Authorization Server — безопасность через авторизацию
5️⃣ Database Layer — репликация для надежности
6️⃣ Distributed Cache — ускорение доступа к данным
7️⃣ Distributed Messaging — асинхронное взаимодействие
8️⃣ Queue Management Interface — мониторинг очередей
9️⃣ ELK Stack — сбор и анализ логов
🧗 Кто такие Unit-лид и Technical Owner — и почему эти роли нужны в IT-командах
Когда компания переходит от «сделать и забыть» к «развивать и совершенствовать», старые роли перестают работать. Нужны люди, которые будут жить продуктом, а не просто выполнять задачи.
Unit-лид и Technical Owner — именно такие специалисты. Объясняем, что они делают и почему без них продуктовый подход обречен на провал.
🔗 Читать: https://proglib.io/sh/mKZo...
Сеньоры, было?
🔥 Последняя неделя перед стартом курса по AI-агентам!
Старт курса уже 15 сентября! Если вы планировали вписаться — сейчас ПОСЛЕДНИЙ шанс забронировать место.
На курсе:
— разложим LLM по косточкам: токенизация, SFT, PEFT, инференс;
— соберём RAG и научимся оценивать его адекватно;
— построим настоящую мультиагентную систему — архитектуру, которая умеет расти;
— разберём CoPilot, сломаем через prompt injection (спасибо Максу);
— и наконец, посмотрим, как это работает в MCP и реальных кейсах.
📍 Это 5 живых вебинаров + раздатка + домашки + чат с преподавателями.
И главное — возможность реально разобраться, как проектировать системы на LLM, а не просто «поиграться с API».
Промокод на 5.000₽: LASTCALL
👉 Курс здесь (https://clc.to/kMWA-A)
Иногда реально ощущение, что нас держат в Матрице.
Большинство сидит, читает статьи про ML, смотрит ролики «как это работает» — и всё.
❗ Сегодня последний день промокода Lastcall (−5000 ₽).
Уже завтра стартует первый вебинар по Машинному обучению — полный набор для выхода из Матрицы.
Кто готов вырваться из симуляции и ворваться в сезон найма?
👾 — я уже в команде Нео
👍 — хочу красную таблетку
🤔 — пока думаю, но интересно
👉 Забронируй место сейчас (https://clc.to/WRCWzw)
🔒 Оптимистическая vs пессимистическая блокировка: как выбрать и не пожалеть
Что произойдет, если несколько пользователей одновременно начнут менять одни и те же данные? Скорее всего — потеря изменений и ошибки.
Чтобы этого избежать, в системах используются блокировки: пессимистические — когда конфликтам не дают случиться, и оптимистические — когда система проверяет их только перед сохранением.
Разбираемся, как работают блокировки и какая из них лучше подойдет твоему приложению.
🔗 Читать статью: https://proglib.io/sh/VGBx...
🫶 Читай нас в телеге: https://t.me/proglibrary
Лайк, если узнаешь своего PM’а
«Чтобы расти, нужно браться за сложные задачи, лучше доносить мысли и думать о пользе для бизнеса. А главный ключ к успеху — умение собирать и вести команды, не прекращая при этом самостоятельно погружаться в код»
И вот еще:
— Наставничество ускоряет всё
— «Достаточно хорошо» — лучший вариант в 90% случаев
— Обучение никогда не прекращается
— Когда кто-то проявляет инициативу и хочет внести больший вклад, ни один работодатель не смотрит на него свысока
— Самый простой способ продвинуться по карьерной лестнице — решить проблемы, которые раздражают всех вокруг
— Характер важнее кода
— Твоя карьера — твоя ответственность
Такие выводы сделал для себя Mensur Duraković после десяти лет опыта в разработке. И каждый год он расписал — то, что имело наибольшее значение для развития.
📎 https://proglib.io/w/2ca42...
🫶 Читай нас в телеге: https://t.me/proglibrary
🤖 70+ актуальных нейронок в одной подборке
Лучшие инструменты разбиты по категориям. Тут тебе и генераторы картинок/видео, и сервисы для текстов, заметок, кода, таблиц и даже управления проектами.
⚡️ Будь как этот гений с картинки — предлагай свои условия работодателю, а не наоборот!
Кто нужен?
Senior ML-Engineer с опытом работы более 6 месяцев в FAANG компаниях. Требование: разработать кросс-платформенное приложение-трекер зарплат с AI-распознаванием вакансий по резюме.
Но если вы пока джун — я бы предложил:
- Full-time контракт: 180к/мес после курса + опцион на карьеру в топ-компаниях
- Либо фикс за проект: стань ML-инженером за 39к вместо 44к с промокодом LASTCALL
🔗 Старт 9 сентября (https://clc.to/JzQZmg)
🎮 КВЕСТОВАЯ ЛИНИЯ: «Путь Data Scientist'а»
⮕ Твой стартовый набор искателя данных:
Python — твое легендарное оружие (урон по багам +∞)
Математика — твой базовый интеллект (влияет на понимание алгоритмов)
Машинное обучение — твое дерево навыков (открывает новые способности)
⚡️ АКТИВЕН ВРЕМЕННЫЙ БАФФ: «Щедрость наставника»
Эффект: –30% к цене полного набора ДСника
Было: 121.800 ₽ → Стало: 84.900 ₽
☞ Что ждет тебя в этом квесте
— Прокачка от новичка до Senior Data Scientist
— Босс-файты с реальными задачами из индустрии
— Получение артефактов: портфолио проектов и сертификаты
— Доступ к гильдии единомышленников
📎 Забрать бафф (https://clc.to/ldLqfA)
Рассрочки: 3 мес (https://link.tinkoff.ru/6R... | 6 мес (https://link.tinkoff.ru/71... | 12 мес (https://link.tinkoff.ru/6x...
😳 Кстати, термину Artificial Intelligence уже больше 70 лет
В далёком 1955 году четверо авторов собрались и написали документ с громким названием: «Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence».
📌 В документе предлагалось исследовать:
🔺 Обучение машин (да-да, ML ещё до хайпа)
🔺 Нейронные сети (пока ещё без GPU и PyTorch)
🔺 Доказательство теорем машинами
🔺 Обработку естественного языка
🔺 Самосовершенствование программ
Итог: летом 1956 года прошёл тот самый семинар в Дартмуте, который считается официальным днём рождения искусственного интеллекта.
Ну… 70 лет прошло, а лучший искусственный интеллект в офисе — это Excel с макросами (нет).
🔗 https://proglib.io/w/4518a...
Шах и мат
😎 Сколько баллов набрали вы?
Голосуйте, какой у вас уровень разработчика
Но вот в чем прикол — опытный разработчик набирает баллы не случайными косяками, а осознанными решениями.
👉 Научим, как быстро прокачаться от стажера до сеньора (https://clc.to/8_ithA)
💻 БАЗА по Git для разраба
Забирай шпаргалку по ключевым командам и концепциям Git.
🫶 Читай нас в телеге: https://t.me/proglibrary
Просто покажите программисту, если хотите его разозлить
Коллеги, бывший гендир GitHub знает о чем говорит. Работа разработчика не исчезает — она перерождается. В удивительное время живем 🤔
📚 Самоучитель по Python для начинающих
Мы написали и собрали в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий. Получи БАЗОВЫЙ МИНИМУМ бесплатно:
🐍Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE (https://proglib.io/w/251e9...
🐍Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля — книги, сайты, каналы и курсы (https://proglib.io/w/4d59b...
🐍Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции (https://proglib.io/w/3ecd3...
🐍Часть 4: Методы работы со строками (https://proglib.io/w/5e148...
🐍Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями (https://proglib.io/w/535f5...
🐍Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей (https://proglib.io/w/a3cf1...
🐍Часть 7: Методы работы с кортежами (https://proglib.io/w/45fb4...
🐍Часть 8: Методы работы со множествами (https://proglib.io/w/4e03d...
🐍Часть 9: Особенности цикла for (https://proglib.io/w/c4cbf...
🐍Часть 10: Условный цикл while (https://proglib.io/w/d9c1f...
🐍Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами (https://proglib.io/w/3187d...
🐍Часть 12: Анонимные функции (https://proglib.io/w/b3e3e...
🐍Часть 13: Рекурсивные функции (https://proglib.io/w/f7042...
🐍Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы (https://proglib.io/w/26bef...
🐍Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой (https://proglib.io/w/503b2...
🐍Часть 16: Регулярные выражения (https://proglib.io/w/150c5...
🐍Часть 17: Основы скрапинга и парсинга (https://proglib.io/w/2576a...
🐍Часть 18: Основы ООП — инкапсуляция и наследование (https://proglib.io/w/65d77...
🐍Часть 19: Основы ООП — абстракция и полиморфизм (https://proglib.io/w/58189...
🐍Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter (https://proglib.io/w/fd166...
🐍Часть 21: Основы разработки игр на Pygame (https://proglib.io/w/7ecf0...
🐍Часть 22: Основы работы с SQLite (https://proglib.io/w/36018...
🐍Часть 23: Основы веб-разработки на Flask (https://proglib.io/w/473db...
🐍Часть 24: Основы работы с NumPy (https://proglib.io/w/23dd8...
🐍Часть 25: Основы анализа данных с Pandas (https://proglib.io/w/a4928...
💰 Сколько ты стоишь как разработчик? 3 способа не прогадать с зарплатой
Представь: приходишь на собес, называешь зарплату, а HR сразу соглашается без торгов. Поздравляю — ты только что продешевил. Чтобы таких ляпов не было, рассказываем в карточках, как правильно определить свою стоимость на рынке труда.
🔗 Читать полностью: https://proglib.io/sh/qYHX...
😳 Коллеги, круг замкнулся, расходимся
Модель Gemini признала ошибку и предложила обратиться к профессионалу, высказав готовность «заплатить» за его услуги.
Следующим шагом модель сгаллюцинирует данные карты, а в худшем случае — подсунет пользователю украденную.
Переворачиваем календарь — а там скидки, которые уже закончились.
Но мы их вернули на последний день 🤔
До 00:00 третьего сентября (цены как до 1 сентября):
▪️ Математика для Data Science — 35.199 ₽ вместо 44.900 ₽
▪️ Алгоритмы и структуры данных — 31.669 ₽ вместо 39.900 ₽
▪️ Основы IT — 14.994 ₽ вместо 19.900 ₽
▪️ Архитектуры и шаблоны — 24.890 ₽ вместо 32.900 ₽
▪️ Python — 24.990 ₽ вместо 32.900 ₽
▪️ ML для Data Science — 34.000 ₽ вместо 44. 000 ₽
▪️ AI-агенты — 49.000 ₽ вместо 59.000 ₽
👉 Переворачиваем календарь (https://clc.to/trjKHg)
P.S. Машину времени одолжили у дяди Миши
‼️В 12 миллионах вакансий на сайте Indeed Excel упоминался в 531 000 объявлений
Статистика по другим направлениям:
— Python: 67 000
— SQL: 60 000
— Машинное обучение: 31 000
— AI: 25 000
«За всем блеском чат-ботов стоит все тот же старый Excel. Реальные решения и деньги по-прежнему проходят через него» — считает Пукар Хамал, гендир SecurityPal.
Такие дела 🍿
Как она раньше без знаний чистой архитектуры и ддд жила вообще?
ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ❗
КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️
— ML (http://clc.to/Z8Up6A) за 34к вместо 44к + Python (https://proglib.academy/py... в подарок
— Математика (http://clc.to/zOKNDQ) → второй доступ в подарок
— Ранний доступ к AI-агентам (http://clc.to/PB84Mg) с 15 сентября
— И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ
👉 Proglib Academy (https://proglib.academy/)
📉💼 Грейдинг умер, ИИ захватил собесы: 5 трендов IT-найма 2025
Помнишь времена, когда можно было поменять работу и сразу получать на 50% больше? Забудь. В 2025-м правила игры кардинально изменились — теперь компании боятся ChatGPT на собесах, а искать работу через LinkedIn стало бесполезно. Разбираем 5 трендов, которые перевернули IT-найм с ног на голову.
🔗 Читать статью: https://proglib.io/sh/xNwY...
Только обрадовались, а там просто ноутбук (концептуальный)
🤓 «Сначала выучу Python идеально, а потом пойду в ML»
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science (http://clc.to/Z8Up6A)
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения (https://proglib.academy/ma...
— Математика для Data Science (http://clc.to/zOKNDQ)
— AI-агенты для DS-специалистов (http://clc.to/XK7eYA) (2-й поток скоро)
