Очень давно хочу освоить программирование. Я новичок от слова совсем. Сейчас рассматриваю различные онлайн-курсы. Отзывов много и все они противоречивые. Не знаю чему верить.
Может быть кто-то что-то проходил и может поделиться. Интересует все)
П.С. Хотелось бы изучать питон или JavaScript.
└ Источник: FREEHUB (халява в вашем кармане)
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
ПОТРЕБУЕТСЯ ЛЮБОЙ VPN
💁🏻♂️ LinkedIn Learning — это онлайн-платформа для обучения, к которой вы можете получить доступ в любое время и в любом месте, содержит более 15 000 видео профессиональных курсов по широкому кругу областей, включая технологии, бизнес и другое » наше комьюнити просили предоставить доступ, мы предоставляем пожизненный доступ.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
┌ НОМЕР БИЛЕТА: 21901805167321
└ КОД: 280591
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🤷🏻♂️ ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:
0. В начале включаем любой VPN.
└ Подойдет любая страна, кроме РФ
1. Открываем » LinkedIn Learning.
└ Вводим номер/код (см. выше):
2. Входим в рабочий аккаунт.
└ Готово, наслаждаемся:
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔥Скопировано из Telegram-канала 👉🏻 FREEHUB 👈🏻
Привет, в этом уроке мы основательно пройдемся по типу данных object, рассмотрим типы объектов, свойства, научимся создавать объекты и узнаем различия между ними, а также поговорим об операторе typeof и нюансах его работы. Текстовый урок в полной версии статьи.
Object
object - ссылочный тип данных, является то самостоятельной единицей, имеющей свойства и определённый тип.
У объекта есть свойства которые с ним ассоциируется. Свойство объекта можно понимать как переменные закрепленные за ним.
Для того чтобы создать объект у нас есть несколько способов.
Конструктор класса
// Вызов конструктора класса Object
let objectExample_1 = new Object();
// Далее наполняем его данными
objectExample_1.name = 'John';
objectExample_1.age = 22;
В примере выше мы создали внутри объекта свойства name и age и записали в них данные.
Литерал
Мы можем использовать более простой и удобный синтаксис для создания объектов.
let objectExample_2 = {}
// наполнение объекта данными
Если мы используем литеральный синтаксис, то можем создать объект сразу с значениями.
objectExample_2.name = 'Alice';
objectExample_2.age = 30;
console.log(objectExample_2)
let objectExample_3 = {Как видите, литеральный синтаксис намного удобнее нежели создание через конструктор класса. Его и будем использовать.
name: 'Vladimir',
age: 25
}
console.log(objectExample_3)
let user = {
firstName: 'John',
lastName: 'Doe',
age: 30,
gender: 'male'
}
Допустим я хочу получить имя данного пользователя.
console.log(user);
console.log(user.firstName);
Аналогичным образом я могу получить доступ ко всем значениям свойств объекта.
console.log(user.lastName);
console.log(user.age);
console.log(user.gender);
Синтаксис квадратных скобок - []
Ключи в объектах это всегда строки или Symbol, сосредоточимся пока на строках. Как мы знаем строки не всегда могу состоять из одного слова в котором нет пробелов и как быть если нам нужно создать свойство в объекте имя которого будет состоять из 2х слов разделенных пробелами или вообще будет являться выражением. Для этого будем использовать [ ].
let student = {Получить значения этих свойств у нас просто так не получится. Если мы будем использовать синтаксис точки '.' то получим ошибку. Вместо этого будем использовать квадратные скобки [ ].
firstName: 'John',
['last name']: 'Dou', // Имя свойства содержащее пробел
['student-' + 'age']: 30, // Вычисляемое имя свойства
}
console.log(student);
console.log(student.firstName) // Обычный способ
console.log(student['last name'])
console.log(student['student-age'])
Готово, теперь все работает!
Вложенные объекты
Также стоит понимать что если мы можем вкладывать примитивы в объекты, делая их значениями ключей, то аналогичным образом мы можем вкладывать и другим объекты.
const deepObject = {
name: 'Mazda',
model: '#1',
owner: {
firstName: 'John',
lastNam: 'Doe',
age: 12
}
}
console.log(deepObject)
Это простой пример, на самом деле вложенность может быть очень большой, важно понимать что так можно делать.
Array
array - массив данных, а также итерируемый объект, также относится к типу данных object. Ключи для элементов массива создаются автоматически и являются индексами, позицией элемента внутри массива.
Индексирование массива начинается с нуля.
const arr = ['John', 'Alice', 'Andrew', 'Antony'];
console.log(arr)
У массива есть длинна (length), это свойство содержит количество элементов массива.
console.log(arr.length);
Берем элементы по их индексу.
console.log(
arr[0], arr[1], arr[2], arr[3]
)
Если мы хотим гарантировано получить значение последнего элемента в массиве.
console.log(
arr[arr.length - 1]
)
В этом уроке мы не будем погружаться в массивы и их работу полностью, на данный момент стоит знать что массивы тоже относятся к типу данных object.
Функции
Функции - это участки кода которые можно переиспользовать, в этом уроке мы не будем их рассматривать подробно.
Для создания функции существует несколько способов ключевое слово function и стрелочный синтаксис.
function foo(a, b) {
return a + b;
}
const bar = (a, b) => {
return a - b;
}
console.log(foo);
console.log(bar);
Функции также являются объектами и относятся к типу данных object.
P.S. Подпишись на мой youtube и telegram канал чтобы регулярно получать новый контент.
Закончился один из самых масштабных ралли-рейдов сезона — «Шелковый путь 2025». Гонка, стартовавшая 12 июля в Иркутске, прошла по территории России и Монголии и завершилась 22 июля в Горно-Алтайске.
Маршрут включал 11 этапов, полных экстремальных условий, перепадов высот и труднопроходимых участков. В этом году Авито Спецтехника впервые выступила в качестве партнера одного из главных фаворитов гонки — команды «КАМАЗ-мастер».
Ралли «Шелковый путь» проходит с 2009 года. За время существования соревнования гонка проходила по территории России, Китая, Казахстана, Монголии и Туркменистана.
Особое внимание в этом году привлекла команда «КАМАЗ-мастер». Спортивные грузовики и машины технической поддержки вышли на старт с обновленным экстерьером, включающим символику Авито Спецтехники — генерального партнёра команды.
Антон Агальцов, руководитель категории «Продажи» в Авито Спецтехника:
«Мы гордимся партнерством с «КАМАЗ-мастер» в рамках ралли «Шелковый путь», ведь данное событие – это возможность доказать надежность и качество продукции российского автопрома и уровня развития отечественных инженерных решений. Эти инновации впоследствии будут доступны не только спортсменам, но и рядовым пользователям спецтехники, которую всегда можно найти на нашей платформе. Поддержка отечественных производителей спецтехники – один из наших ключевых фокусов и в рамках этой стратегии мы также активно сотрудничаем с Министерством промышленности и торговли РФ, с которым недавно подписали меморандум о поддержке производителей самоходных машин. Подобные шаги в укреплении взаимодействия между нами, другими участниками рынка и государством, помогают совместно развивать отрасль».
Кроме того, в преддверии старта ралли-рейда «Шелковый путь» в июне 2025 года в Москве прошла масштабная совместная экспозиция Авито Спецтехники и легендарной команды «КАМАЗ-мастер». На площади у колеса обозрения «Солнце Москвы» на ВДНХ был выставлен знаменитый спортивный грузовика KAMAZ-43509 в фирменной ливрее, посвящённой 30-летию команды. Именно на нём экипаж Андрея Каргинова одержал победы на ралли «Дакар» и «Золото Кагана» в 2020 году, а также завоевал высшие награды на марафоне «Шелковый путь» в 2018 и 2019 годах. За месяц экспозицию посетили более 500 тысяч москвичей и гостей города.
Команда «КАМАЗ-мастер» также примет участие в ежегодном профильном мероприятии от Авито «Дело спецтехники», где ключевые игроки рынков сельскохозяйственной, дорожно-строительной техники и коммерческого транспорта обсудят состояние индустрии и перспективы ее развития.
Авито Спецтехника в свою очередь продолжит и дальше поддерживать команду на специализированных выставках и мероприятиях, где будет представлена «КАМАЗ-мастер», укрепляя связь между спортивными достижениями, промышленной экспертизой и цифровыми платформами.
Реклама ООО «КЕХ еКоммерц», ИНН: 7710668349, erid: 2VtzqxiRaBy
Как поётся в песнях бардов и легендах "у молодёжи 3 пути:webcam, закладки и IT".
Webcam не рассматривался, закладки тоже, оставался, собственно, только IT. Но обо всем по порядку.
Дано: красный диплом провинциального вуза по специальности «экономика предприятий» , диплом о профессиональной переподготовке по специальности «переводчик в сфере профессиональной коммуникации», знание английского на уровень upper-intermediate.
Со времён школы всегда интересовали иностранные языки и точные науки. С точными науками на эконом факультете было туго, поэтому, получив диплом экономиста и положив его на полку, я пошла онлайн преподавателем в школу английского.
В далеком 2019 году, проведя обычный набор из 7 уроков онлайн, я готовилась к последнему занятию с новым студентом, которое не обещало ничего нового и необычного, если бы не одно НО. Студент оказался айтишником и, как это обычно бывает на первом занятии, рассказал мне о своих хобби, увлечениях и о тогда ещё новой для широкой публики профессии data scientist. На тот момент многие, услышав о такой профессии, её методах и целях думали: «Чёрная магия!»
После урока, не зная ровным счётом ничего о мире Гиков и единорогов, но дабы иметь возможность поддержать разговор на следующих занятиях, я обратилась за помощью к старому доброму google, который тут же выдал мне первыми пятью пунктами ссылки на различные курсы. И, о чудо! В описании почти каждого из них упоминалось, что для освоения новой стези совсем не обязательно быть помешанным на коде технарем, а ниже приводился существенный список из плюшек в виде зарплаты > 80к для junior позиций и количестве открытых вакансий, также упоминалось, что профессия инновационная и вообще будущее за обработкой больших массивов данных. К слову, забегая вперёд, скажу, что уметь писать хороший код для этой профессии просто необходимо, но обо всем по порядку.
Так кто же такой этот data scientist?
Data Scientist применяет методы науки о данных (Data Science) для обработки больших объемов информации. Он строит и тестирует математические модели поведения данных. Это помогает найти в них закономерности или спрогнозировать будущие значения. Например, по данным о спросе на товары в прошлом, дата-сайентист поможет компании спрогнозировать продажи в следующем году. Модели строят с помощью алгоритмов машинного обучения, а с базами данных работают через SQL.
И вот я, вспомнившая свою любовь к статистике, матану и терверу и готовая грызть гранит науки, чтобы войти в мир ИТ непревзойдённым профессионалом своего инновационного дела, начала изучать различные предложения от онлайн институтов.
Доблестные пикабушники и рыцари свежего, не сочтите пост за рекламу, это моё личное мнение и опыт.
Первым в поисковой строке мне выпала реклама курса от skillbox, предлагающая погрузиться в мир анализа данных на два года за ~180 000 рублей.
Из плюсов: программа включала в себя обучение различным инструментам работы с данными, включая курс по python и даже R.
Из минусов: обучение включало только просмотр онлайн контента и выполнение дз без тренажёров для отработки кода; прохождение курса не привязано к конкретным срокам (прокрастинация - моё всё); стоимость курса, как и период вхождения в профессию всё-таки были внушительными.
Вторым вариантом я рассматривала бесплатный курс на Stepik по анализу данных. Он включал в себя всё те же минусы, что и предыдущий курс плюс информация, которая была включена в курс, была больше прикладного характера и одного такого курса было явно недостаточно для позиции джуна аналитика.
Итак третий вариант, на котором я в итоге и остановилась, был курс от Яндекс Практикума.
Очевидным плюсом, которым не обладали два предыдущих варианта, было наличие качественной обратной связи от наставников на протяжении курса, также все вновь полученные знания по коду можно было сразу отработать в тренажёре. Каждый раздел курса включал выполнение практического проекта в конце (без сдачи которого ты не можешь идти дальше) и имел четкие сроки . Если прошляпить их дважды, вылетаешь с курса (не забудь упомянуть об этом в интервью, тк наличие такого отбора является несомненным плюсом для работодателя и отсеивает предрассудки по поводу качества обучения на курсах) Ну и конечно срок обучения не был растянут как китайская стена и составлял 7-8 месяцев. Цена, к слову, также была довольно демократичной по сравнению со skillbox -65000 рублей.
На обучение было достаточно тратить по 2-3 часа в день и стабильно заниматься 4-5 раз в неделю, что я собственно и делала. И спустя оговорённый срок плюс пару месяцев из-за академического отпуска я сдала свой выпускной проект по анализу транзакций в ритейле и получила свой сертификат о профессиональной переподготовке.
На курсе я выполнила кучу интересных проектов на подготовленных но реальных данных, которые включила позднее в своё портфолио. Также во время обучения раз в неделю организовывались лайф-кодинги и воркшопы с практикующими специалистами из сферы, которые рассказывали про применение изучаемых в спринте технологий на реальных задачах, что естественно дало свои плоды в будущем. После прохождения курса у всех студентов есть возможность поучаствовать в программе трудоустройства, на которой тебе помогут оформить резюме и портфолио и подготовят к прохождению собеседования.
Так закончилось мое первоначальное обучение и начался мой путь в ИТ.
Здесь стартовал самый интересный этап - поиск первой работы. Т.к. выпускной проект у меня был в сфере онлайн продаж, выбор направления деятельности оказался для меня почти очевидным: я начала шерстить вакансии на hh.ru и мне попалась одна интересная позиция для джуна аналитика в известном продуктовом ритейлере. Вакансия была удалённой, что было для меня несомненным плюсом, но оформление предусматривалось по договору ГПХ и на конечный срок под заранее заданные заказчиком задачи. Недолго думая после прохождения собеса я согласилась на вакансию плюс удалось договориться на неполный рабочий день, чтобы совмещать новую работу с тогда ещё основным преподаванием.
На этой позиции почти всё было в новинку:огромные датасеты данных после небольших выверенных в обучающих проектах, описания полей и структура бд конечно же только со слов бывалых работников, которые впрочем сами не всегда припоминают назначение той или иной таблицы, удаленная экстракция данных из бд, сырой скэппинг с html-страниц, структурирование «хотелок» заказчика и ещё много чего. В общем, пришлось изрядно попотеть, чтобы вникнуть в работу и выстроить первоначальные процессы для себя. Плюс: после стартовой вакансии приходит ощущение, что со всем можно разобраться, всё можно понять.
На данной позиции мне предстояло проанализировать доступную информацию о реальных клиентах сети, спрогнозировать вероятность их оттока в будущем периоде, разбить клиентский поток на основные кластеры и составить портрет каждого из них.
Отработав 4 месяца в этой компании и выполнив все основные пункты из поставленных задач, мне предложили продлить договор и остаться. Но в то же время пришло очень выгодное предложение о работе в крупнейшем российском ритейле в сфере продуктов питания.
Продолжение в следующем посте…
