Чек-лист: как структурировать Data Science проект
Короче, вот вам такой чек-лист, его сохранили наши ДСеры, пользуйтесь — бесплатно:
📁 data-science-project/
├── 📁 data/
│ ├── 📁 raw/
│ ├── 📁 processed/
│ └── 📁 external/
├── 📁 notebooks/
│ ├── 📄explore_data.ipynb
│ ├── 📄 …
│ ├── 📄 traine.ipynb
│ └── 📄 evaluate.ipynb
├── 📁 src/
│ ├── 📁 data/
│ │ ├── 📄 load_data.py
│ │ ├── 📄 process_data.py
│ │ └── 📄 split_data.py
│ ├── 📁 features/
│ │ └── 📄select_feature.py
│ ├── 📁 models/
│ │ ├── 📄 train.py
│ │ ├── 📄 predict.py
│ │ └── 📄 evaluate.py
│ ├── 📁 visualizations/
│ │ └── 📄 plot_results.py
├── 📁 tests/
│ ├── 📄 test_models.py
│ └── 📄 test_visualise.py
├── 📁 reports/
│ ├── 📁 figures/
│ └── 📄 report.md
├── 📁 docs/
│ └── 📄 README.md
├── 📄 requirements.txt
├── 📄 .gitignore
└── 📄 LICENSE
Пояснение основных директорий:
1️⃣ data/: Хранит данные на разных этапах (необработанные, обработанные, внешние).
2️⃣ notebooks/: Ноутбуки для пошагового эксперимента (например, исследование данных, создание признаков).
3️⃣ src/: Python скрипты для модульных операций:
• data/: Загрузка, очистка и разделение данных.
• features/: Создание и отбор признаков.
• models/: Обучение модели, предсказания и оценка.
• visualizations/: Генерация графиков и визуальных выводов.
4️⃣ tests/: Юнит-тесты для проверки работы скриптов и пайплайнов.
5️⃣ reports/: Финальные отчёты, графики и визуализации.
6️⃣ docs/: Документация проекта и README.
❤️ — ставьте лайк если годно)
🔵 А это наш курс для тех, кто хочет прокачаться в ИИ → «AI-агенты для DS-специалистов»
Proglib Academy #оффер_мечты
Короче, вот вам такой чек-лист, его сохранили наши ДСеры, пользуйтесь — бесплатно:
📁 data-science-project/
├── 📁 data/
│ ├── 📁 raw/
│ ├── 📁 processed/
│ └── 📁 external/
├── 📁 notebooks/
│ ├── 📄explore_data.ipynb
│ ├── 📄 …
│ ├── 📄 traine.ipynb
│ └── 📄 evaluate.ipynb
├── 📁 src/
│ ├── 📁 data/
│ │ ├── 📄 load_data.py
│ │ ├── 📄 process_data.py
│ │ └── 📄 split_data.py
│ ├── 📁 features/
│ │ └── 📄select_feature.py
│ ├── 📁 models/
│ │ ├── 📄 train.py
│ │ ├── 📄 predict.py
│ │ └── 📄 evaluate.py
│ ├── 📁 visualizations/
│ │ └── 📄 plot_results.py
├── 📁 tests/
│ ├── 📄 test_models.py
│ └── 📄 test_visualise.py
├── 📁 reports/
│ ├── 📁 figures/
│ └── 📄 report.md
├── 📁 docs/
│ └── 📄 README.md
├── 📄 requirements.txt
├── 📄 .gitignore
└── 📄 LICENSE
Пояснение основных директорий:
1️⃣ data/: Хранит данные на разных этапах (необработанные, обработанные, внешние).
2️⃣ notebooks/: Ноутбуки для пошагового эксперимента (например, исследование данных, создание признаков).
3️⃣ src/: Python скрипты для модульных операций:
• data/: Загрузка, очистка и разделение данных.
• features/: Создание и отбор признаков.
• models/: Обучение модели, предсказания и оценка.
• visualizations/: Генерация графиков и визуальных выводов.
4️⃣ tests/: Юнит-тесты для проверки работы скриптов и пайплайнов.
5️⃣ reports/: Финальные отчёты, графики и визуализации.
6️⃣ docs/: Документация проекта и README.
❤️ — ставьте лайк если годно)
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1👾1
🐍 Промпт дня: собеседование по Python
Этот промт понравился го-разработчикам и оказалось если поменять go на python, то промт тоже очень круто работает. Используем для поиска оффер-мечты. Вы получите полноценное mock-интервью: с вопросами, разбором ваших ответов, фидбэком и пояснениями.👀
Вот промпт, который можно вставить в ChatGPT:
А это наш курс для тех, кто хочет прокачаться в ИИ → «AI-агенты для DS-специалистов»🙌
Proglib Academy #оффер_мечты
Этот промт понравился го-разработчикам и оказалось если поменять go на python, то промт тоже очень круто работает. Используем для поиска оффер-мечты. Вы получите полноценное mock-интервью: с вопросами, разбором ваших ответов, фидбэком и пояснениями.
Вот промпт, который можно вставить в ChatGPT:
"You are a Senior Python Developer and experienced interviewer, known for your ability to assess a candidate's Python proficiency through targeted questions and constructive feedback. Your goal is to conduct a mock Python interview, simulating a real-world technical assessment. You will ask one question at a time, wait for the candidate's response, provide feedback and corrections, and then proceed to the next question.
Use the format below:
Question Number: $question_number
Question: $python_question
(Wait for candidate's response)
Feedback on Candidate's Response
Strengths: $strengths_of_response
Areas for Improvement: $areas_for_improvement
Corrected/Improved Answer (if necessary): $corrected_answer
Next Question
(Proceed to the next question, following the same format)
Begin the mock interview"**
А это наш курс для тех, кто хочет прокачаться в ИИ → «AI-агенты для DS-специалистов»
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🙏1
Попалась очень интересная статья для эйчаров — разбор приёмов, которые используют рекрутеры, чтобы находить frontend-специалистов через Google.
• Используют специальные Google-запросы (boolean search), чтобы находить нужные резюме прямо на сайтах.
• Уточняют скиллы (типа SASS, React, TypeScript, open source, UI/UX), фреймворки и даже локации.
• Ищут активность на GitHub, Stack Overflow и даже Meetup.
• Понимают по фразам и ключам, кто что умеет и как давно в теме.
Пример запроса:
(intitle:резюме OR inurl:resume) "frontend разработчик" (React OR Vue OR Angular) -вакансия -пример -sample
• Понимать, по каким ключам нас ищут — и вставлять их в резюме/GitHub/портфолио.
• Добавлять конкретные скиллы и технологии — даже если это pet-проекты.
• Делать открытые профили: GitHub, CV, даже Telegram-бот с вашим портфолио — чтобы нас можно было найти.
• Тренироваться гуглить себя как HR.
В статье полная инструкция, рекомендую всем, кто ищет работу брать на вооружение
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Ты можешь годами учить Python, но без понятных и прикладных проектов HR пройдёт мимо.
🔹 Работа с реальными данными
Проекты на pandas, numpy, matplotlib. Возьми датасет — сделай анализ, визуализацию, вывод.
Пример: «Исследование цен на недвижимость в Москве».
🔹 Парсинг и автоматизация
Скрипт, который собирает вакансии с hh и отправляет тебе в Telegram? Отлично.
Используй requests, BeautifulSoup, Selenium.
🔹 API и Telegram-боты
Покажи, что можешь работать с внешними сервисами. Flask/Django + FastAPI — must have.
Пример: Бот, который даёт рекомендации по фильмам через API КиноПоиска.
🧠 Как подать:
— Сделай лендинг на GitHub Pages: описание, скриншоты, ссылки на код.
— В README объясни: что это, зачем, как запускать.
— Покажи развитие: от первой версии до улучшений, что ты доработал.
Ты уже собираешь портфолио?
Задавайте вопросы и присылайте свои портфолио на разбор
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Это миф, который убил больше карьер, чем плохая документация в pandas.
Ты не просто пишешь код. Ты — бизнес-мозг на стероидах. И если ты не умеешь это показать — ты не Data Scientist, ты «очередной резюме с курсеры».
1. Четкий портрет: бизнес-мышление, Python, SQL, машинка, soft skills
2. Минимум воды, максимум пользы, использование фильтров
3. Проверка на критическое мышление и умение объяснять сложное просто
4. Заинтересованность в том, что ты можешь сделать для их бизнеса
А теперь вопрос:
📌 Ты умеешь показать всё это за 30 секунд, пока читают твое резюме?
Не просто учи техничку —
🔹 учись мыслить как бизнес,
🔹 говорить как человек,
🔹 и показывать себя как тот, кто реально решает задачи, а не просто «знает Python».
А кто еще не в ладах с техничкой, то вот вам обновленный курс по пайтон
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
TARIFF — это шуточный репозиторий в духе политической сатиры, который позволяет вводить пошлины на Python-библиотеки. Несмотря на ироничную подачу, проект набирает популярность в Python-сообществе.
Установка:
pip install tariff
Использование:
import tariff
# Устанавливаем пошлины (название_пакета: процент)
tariff.set({
"numpy": 50, # 50% пошлина на numpy
"pandas": 200, # 200% на pandas
"requests": 150 # 150% на requests
})
# Теперь при импорте эти пакеты будут замедлены!
import numpy # +50% к времени импорта
import pandas # +200%
1. Это оригинальный проект для портфолио — работодатели обожают необычные штуки, которые показывают креатив и кодинг-скилл.
2. GitHub, repo, setup.py, pip — всё как у взрослых.
3. TARIFF уже обсуждают в Python-сообществе. А ты можешь форкнуть, доработать и показать на собесе.
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1😁1
Совет звучит заманчиво: «Попробуй всё — потом решишь, кем быть»
Человек скачивает 8 курсов, ставит 6 IDE, пробует 4 фреймворка — и везде чувствует себя нубом. И главное — не продвигается никуда.
Холодный факт: ты не можешь выбрать направление, если ты нигде не копнул глубже пары дней.
Потому что работа мечты — это не то, что ты сразу выбираешь.
Это то, к чему ты приходишь через опыт, ошибки и практику.
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2💯1
Представьте, что у вас в распоряжении безлимитное время опытного Python-разработчика. Пройдите интервью в реалистичных условиях и получите точечную обратную связь, чтобы понять, где вы реально хороши, а что стоит подтянуть.
Для этого используем вот такой промпт:
You are a seasoned Python developer and interviewer with 15+ years of experience. Your task is to conduct a mock technical interview for a candidate applying for a mid-level Python developer position. The interview will focus on core Python concepts, object-oriented programming, standard library features, and best practices in writing clean, efficient Python code.
Your approach will be to ask one question at a time, wait for the candidate's response, provide constructive feedback on their answer (highlighting strengths and areas for improvement), and then proceed to the next question. The goal is to simulate a real-world interview experience and help the candidate identify areas where they need to improve their knowledge.
Here's the format you will follow for each question:
Question:
$interview_question
[Pause for Candidate's Response]
Feedback:
Strengths: $positive_feedback_on_answer
Areas for Improvement: $constructive_criticism_and_suggestions
Next Question:
$next_interview_question
Begin the mock interview
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если раньше страх перед собеседованием — это была такая базовая штука, типа «меня сейчас раскусят и выведут на чистую воду»,
то теперь это — внутренний баг, который мешает вам закинуть свой код в прод.
Ты не боишься собеседования.
Ты боишься выйти из образа «вечного студента».
А ведь именно в этот момент ты становишься джуном. Настоящим. Не по резюме — а по голове.
Джун — по определению не знает всего.
Джун — это не готовый продукт. Это заготовка.
И с тебя никто не требует знать всё.
Но вот что требуют — нормально думать вслух и не прикидываться сеньором.
— Т.е., если ты не знаешь, но логично рассуждаешь — тебе плюс.
— Если ты не уверен, но говоришь честно — тебе плюс.
— Если ты сказал «не знаю, но вот как бы я гуглил» — вообще космос.
Они ждут живого человека, который умеет учиться.
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Если хочешь оставаться востребованным фронтендером в 2025-м, готовься — лёгких путей не будет, но и ничего невозможного. Вот что действительно стоит держать под контролем:
Знать просто «JS» уже не прокатит. Освой новые фичи, пиши на TypeScript — он как злобный преподаватель: сначала бесит, потом понимаешь, зачем он нужен.
React до сих пор в топе, особенно с его Server Components. Если проект серьёзный — там точно что-то из этого используется. Ну или хотя бы Tailwind + React как минимум.
Next.js или Nuxt.js — must-have. Умеешь делать серверный рендеринг и статическую генерацию? Значит ты не просто фронтендер, а оптимизатор SEO, лорд скорости загрузки и повелитель ботов Google.
GitHub Copilot, Codeium, ChatGPT-плагины — всё это твои новые тиммейты. Нет, они не отнимут работу. Но если ты не будешь с ними работать — отнимут.
Офлайн-режим, пуши, лайк от Google — делай как надо, и пользователи вернутся даже без интернета.
Нужен супер-перформанс? Подключи Wasm и пусть браузер дышит на полную. Особенно если ты делаешь что-то около AI, 3D или визуализации.
Делай не просто «чтобы работало», а «чтобы было консистентно и красиво». Компоненты, переиспользование, UI-киты — это как чистая кухня: никто не видит, но все кайфуют.
В 2025 году делать недоступные сайты — всё равно что выпускать VHS-кассеты. Не игнорь эту тему, будь профи.
Скучно точно не будет
P.S. Если хотите получить полный комплекс знаний по фронту, то у нас есть курс: Frontend Basic: принцип работы современного веба
#оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта и образования невозможно. Но вот свежий пример с Reddit:
💼 Из стюардессы — в DevOps
Обычная девушка работала стюардессой. В свободное время начала изучать AWS, SQL и API.
Постепенно перешла в авиационной компании на роль системного администратора, потом устроилась инженером поддержки.
Сегодня она уже на пути в DevOps/SRE, продолжает учиться и расширять навыки.
📈 Что сработало:
— начать с IT-ролей с низким порогом входа (поддержка, администрирование);
— учиться на реальных задачах, а не только по курсам;
— целенаправленно наращивать компетенции (облака, базы, автоматизация).
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1👏1
Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта и образования невозможно. Но вот свежий пример с Reddit:
💼 Из поддержки / Linux — в DevOps
Один парень несколько лет работал как инженер поддержки и Linux / AIX администратор. Постепенно стал писать скрипты, автоматизировать задачи, изучать CI/CD и облака. В итоге устроился DevOps-инженером.
📈 Что сработало:
— старт с роли с низким порогом поддержка, Linux/системное администрирование
— добавление автоматизации и скриптов даже в рамках текущей работы
— целенаправленное изучение инфраструктуры, CI/CD и облачных сервисов
— постепенное продвижение по задачам и доказательство ценности
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1😍1
🌐 Чек-лист: как искать работу Python-разработчику
Чтобы не застрять в вечном debug своей карьеры, держим в голове (и перед глазами) понятный план. Вот чек-лист на период поиска:
✅ Обновите резюме и профиль (и GitHub тоже!)
Ваш профиль — это ваша витрина. Убедитесь, что в нём отражены:
• актуальные технологии (например, Python 3.12, FastAPI, Django, Flask, SQLAlchemy, Celery и т. д.)
• понятные результаты («реализовал API для аналитической системы», а не «писал бэкенд»)
• ссылки на GitHub с чистыми, структурированными проектами — лишнее лучше скрыть или удалить
✅ Сформулируйте ключевые навыки и корректные поисковые запросы
Большинство рекрутеров используют фильтры. Добавьте в резюме чёткие названия технологий:
PostgreSQL, Redis, Docker, Celery, Pandas, NumPy, REST, FastAPI, pytest, CI/CD, AWS, Kubernetes.
✅ Следите за вакансиями регулярно, но без стресса
• Настройте уведомления на LinkedIn, Habr Career, hh.ru
• Подпишитесь на Telegram-каналы с вакансиями, например, наш канал с вакансиями для Python-разработчиков
✅ Готовьтесь к собеседованиям заранее
• Освежите базовые концепции: асинхронность (asyncio, await), ООП, типизация, SOLID, принципы работы REST API
• Подумайте, какие проекты можно привести как примеры: pet-проекты, участие в open-source, фриланс
• Отработайте формулировки, которые показывают ваш вклад — рекрутеры ценят конкретику и измеримые результаты
💬 А вы сейчас ищете работу? Сколько уходит времени — пару дней или пару месяцев? Делитесь опытом👇
🏃♀️ Proglib Academy
#оффер_мечты
Чтобы не застрять в вечном debug своей карьеры, держим в голове (и перед глазами) понятный план. Вот чек-лист на период поиска:
Ваш профиль — это ваша витрина. Убедитесь, что в нём отражены:
• актуальные технологии (например, Python 3.12, FastAPI, Django, Flask, SQLAlchemy, Celery и т. д.)
• понятные результаты («реализовал API для аналитической системы», а не «писал бэкенд»)
• ссылки на GitHub с чистыми, структурированными проектами — лишнее лучше скрыть или удалить
Большинство рекрутеров используют фильтры. Добавьте в резюме чёткие названия технологий:
PostgreSQL, Redis, Docker, Celery, Pandas, NumPy, REST, FastAPI, pytest, CI/CD, AWS, Kubernetes.
• Настройте уведомления на LinkedIn, Habr Career, hh.ru
• Подпишитесь на Telegram-каналы с вакансиями, например, наш канал с вакансиями для Python-разработчиков
• Освежите базовые концепции: асинхронность (asyncio, await), ООП, типизация, SOLID, принципы работы REST API
• Подумайте, какие проекты можно привести как примеры: pet-проекты, участие в open-source, фриланс
• Отработайте формулировки, которые показывают ваш вклад — рекрутеры ценят конкретику и измеримые результаты
💬 А вы сейчас ищете работу? Сколько уходит времени — пару дней или пару месяцев? Делитесь опытом👇
#оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM