Учимся отлаживать приложения на Go в production-среде с помощью eBPF, без перекомпиляции и перераспределения: https://proglib.io/w/a5318400

Коллекция руководств по стилевому оформлению кода на Go: https://proglib.io/w/8bdcd35f

23 сентября в 19:00 (МСК) мы будем проводить вебинар “Зачем нужна математика в  Data Science”.

Спикеры вебинара:  
Алексей Никитин. Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Читает лекции по математическому анализу первых двух курсов на факультете ВМК МГУ и ФКН ВШЭ.
Леонид Крицков. Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Автор задачника "Алгебра и аналитическая геометрия: теоремы и задачи", используемого в преподавании на факультете ВМК МГУ.  
Татьяна Захарова. Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Имеет опыт преподавания теории вероятностей и математической статистики более 28 лет.

На этом вебинаре мы расскажем:
• Data Science и математика: почему одно без другого невозможно
• Пример. Как математика описывает нейронную сеть
• Области Data Science и связанные разделы математики
• Где этому можно научиться

Ведущим будет Артём Дрёмов, CEO Proglib
Будет полезно всем, кто хочет стать специалистом в анализе данных.

Пройди обучение и попади на стажировку в WildBerries!

Хочешь стать IT-специалистом крупной компании? Тогда обучающий курс «Профессия Go-разработчик» для тебя!

За год обучения ты:
•  получишь базовые знания программирования;
•  пройдёшь обучение от ведущих разработчиков WildBerries;
•  научишься разрабатывать и тестировать приложения на Golang;
•  освоишь принципы работы с алгоритмами поиска и сортировки;
•  научишься взаимодействовать с файловой системой.

Программа обучения разработана в партнёрстве с международным e-commerce-проектом WildBerries. Выпускники, успешно окончившие курс, смогут пройти собеседование и попасть на стажировку в компанию. Плюс ко всему, Skillbox дарит 2 месяца бесплатного английского в онлайн школе «EnglishDom»

Регистрируйся пока есть скидка 40% на обучение!
Успей записаться по ссылке ▶️https://clc.am/b6Yn2Q!

​🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

Было бы здорово, если бы модель машинного обучения можно было просто перетащить иконкой в проект, drag-and-drop. Стоп… но ведь такое уже есть! Рассказываем о восьми сервисах автоматизации задач Data Science.

https://proglib.io/sh/a9nuG1hfkY

Серия коротких руководств по разработке на Go для начинающих: https://proglib.io/w/19b9f141

Gebug — инструмент, позволяющий простым способом выполнить отладку докеризированных приложений на Go: https://proglib.io/w/82afc423

Если разработчик знаком со структурами данных и алгоритмами, ему проще стать инженером. Алгоритмическая подготовка — это умение быстро думать и писать работающий код.

За 4 месяца вы напишете много кода, научитесь оценивать эффективность решений, потренируетесь на практических заданиях и пройдёте учебное собеседование.

Вас ждёт:
- Бесплатная вступительная часть. Решите задачи и проверьте свои знания.
- Полноценный тренажёр от Яндекс.Практикума. Вся теория в собственной среде для обучения.
- Практика на Яндекс.Контесте — специальной платформе для проверки алгоритмических задач.
- Поддержка наставников и код-ревьюеров.
- Программа профессиональной акселерации и помощь с трудоустройством.

Узнайте больше на сайте. Начните, а мы поддержим!

Мы создали канал, посвящённый различным аспектам информационной безопасности. Подписывайтесь, будет 🔥.

https://t.me/hackproglib

Как правильно спроектировать микросервисную архитектуру? Разберитесь на практике с поддержкой экспертов онлайн-курса «Software Architect». Старт занятий 29 сентября. Вы научитесь создавать распределенные и децентрализованные системы, находить подходы к legacy-сервисам и сможете претендовать на позиции Архитектора ПО. Успейте пройти вступительный тест и занять последние места со скидкой https://otus.pw/M7ir/

Разбираем методы динамического программирования на Go: https://proglib.io/w/02cf9114

Вторая часть статьи (ссылка на первую), в которой подробно описана работа с пакетом ast: https://proglib.io/w/896f6c31

Управление ошибками в Go всегда вызывает споры у разработчиков. Однако, когда дело доходит до обработки ошибок в параллельной среде или объединения нескольких ошибок для одной и той же горутины, Go предоставляет полезные инструменты, которые упрощают управление множеством ошибок. В статье описан процесс объединения нескольких ошибок, генерируемых одной горутиной.

https://proglib.io/w/05c529db

Хочешь стать дата сайентистом, но не хватает знаний матана?
Мы совместно с преподавателями из МГУ запускаем курс "Математика в data science"
Старт курса — 6 октября.

Узнать подробнее: https://courses.proglib.io/