ИДЕАЛЬНАЯ БИЗНЕС-ПРЕЗЕНТАЦИЯ Почему одни презентации нам нравятся, а другие — нет?
Занятие 4️⃣
Сложно ли сделать хорошую презентацию? О чем не думают авторы (а следовало бы подумать).
Занятие 4️⃣
Сложно ли сделать хорошую презентацию? О чем не думают авторы (а следовало бы подумать).
Уважаемые айтишники, кандидаты и несостоявшиеся!
Последние годы наблюдаю множество предложений с различными курсами в данной сфере (типа Яндекс Практикум, GeekBrains, SkillBox и прочие «it с нуля для чайников») обещающих сделать из любого разработчика/тестировщика и тд.
Вопрос:
неужели это действительно работает? Разве можно скачать себе курсов, добросовестно пройти их и обрести власть, которая и не снил знания и навыки, за которые кто-то готов платить деньги? Разве, если это было так просто, этим бы не занимался каждый?Если есть такие самоучки, влившиеся в сферу - опишите, пожалуйста свой опыт.
Здравствуйте, уважаемые пикабушники!
Короткая предыстория: снимаю обучающие ролики по продажам и открытию собственного бизнеса. Ничего не продаю, в телеграммы не зову, просто видосы записываю, мне так очень хотелось. В серии в первом посте все объясняю.
Теперь к сути видео, для ЛЛ:
Вещаю, что люди, похожие психологически, находят общий язык лучше. Также лучше между собой ведут общение люди, придерживающиеся одних ценностей, этнических, географических особенностей и т.д. Рассказываю на примере своего товарища, что научиться переговорам и продажам может даже человек, который не мог связать пары слов и продавая оградительную ленту, орал в трубку со страху что он "ОГРАДИТЕЛЬ!" (это все что он успел выговорить перед тем, как бросить трубку). В видео есть то, что мы называем "скетчи", нам было забавно когда снимали, но не претендуем.
Для тех, кто считает ВК "богопротивной платформой" сегодня заморочился и залил видео на рутуб (сори, дзен и телегу я не осилю). Вот оно:
Прошлые посты можно посмотреть в серии.
Собственно, по представленным материалам: на истину не претендую, панамка готова, следующие видео, надеюсь, будут интереснее. Всем бобра.
Всем привет! Принес вам длиннопост Пикабушники :)
Вот уже на протяжении нескольких меясцев я занимаюсь своим хобби проектом параллельно с работой и наконец закончил его создание и решил поделиться им. Знаю что на пикабу не любят рекламу поэтому упомяну что проект о котором я рассказываю абсолютно не коммерческий и думаю еще очень долго им не будет.
Данный пост будет в формате такой небольшой истории: о том как у меня родилась идея, в чем был ее смысл, как я сделал мобильное приложение которое получало воторженные отзывы и имело уже хороший трафик, как я его потерял, и теперь возродил заново.
Примерно пару лет назад, когда я еще заканчивал университет и думал о будущей работе, у меня возникла идея сделать обучающее мобильное приложение, которое охватит актуальный roadmap по Java бекенд-разработке – и подготовлюсь к собесу, и сделаю что-то полезное, двух зайцев одним выстрелом, так сказать.
Приложение должно было стать эдакой шпаргалкой по всему roadmap: короткие уроки, в каждом из которых без воды отражается суть того или иного класса, функции и т.д., с примерами, каждый из которых показывал бы конкретный реальный кейс применения технологии. То есть я не хотел делать утомительные лекции, или сухую документацию. Мне хотелось создать пояснения для себя с минимумом текста, но максимально отражающие суть, насколько это возможно, при этом сохраняя стилистическую грамотность и достаточность пояснений – ведь это потом будут читать люди. То есть это должны были быть скорее не лекции а уроки чтобы если чтото забыл быстро перечитать и уловить суть.
Ну вот, например — все знают, чем отличается абстрактный класс от интерфейса, это легко найти на любом сайте. Но вот полностью понять, когда использовать интерфейс, а когда абстрактный класс, чтобы в процессе разработки не возникало вопросов, – уже сложнее. Мне хотелось выписать все возможные кейсы, когда пригодится одно, а когда другое, и отразить это в коротких примерах. Чтобы потом, готовясь к собесу, не искать это долго на StackOverflow и подобных ресурсах.
Несколько месяцев я тщательно шерстил подборки вопросов на собеседования, различные форумы, чтобы разобраться во всем необходимом для интервью. В итоге получилась большая подборка из 200 уроков, покрывающая весь roadmap Java-бэкенда.
И сделал я их именно такими, какими хотел: в каждом уроке – короткое объяснение, когда использовать технологию, и небольшой пример, отражающий это.
Вот, например, как я объясняю, когда а процессе разработке разработке может возникнуть необходимость создать абстрактный класс:
А после – пример, отражающий это (приведен фрагмент, так как целиком он не вместится):
Да, небольшая фишка моих туториалов – комментарии немного объемнее, чем обычно в примерах кода в интернете. Но это просто потому что я считаю, что пояснения прямо в коде помогут лучше понять материал.
Поскольку долго вникать в мобильную разработку я не хотел, решил быстро собрать приложение на FlutterFlow. Примерно за неделю справился и выложил. Выглядело оно так:
Для получения первых отзывов есть два пути: либо реклама, либо бесплатно размещать ссылки на своё приложение на популярных ресурсах. Второй вариант занял бы слишком много времени, поэтому я решил инвестировать в рекламу. К счастью, результаты не заставили себя долго ждать — почти сразу пошли положительные (а часто даже восторженные) отзывы. Вот некоторые из них:
Отзывы о приложении
Рекламу мне удалось настроить довольно эффективно: стоимость скачивания в среднем была меньше двух рублей, а CTR – хорошим. В общем, было и недорого, и приятно осознавать, что делаю что-то полезное.
Но, к сожалению, счастье длилось недолго. Случился Гугл:
В письме написали что-то типа "вы забанены по пунктам 8.3 и 10.3 нашего соглашения и бла-бла-бла... в общем идите н****" :). Разбаниться невозможно. Немного погрустил, конечно, но основной целью было мое обучение, так что пережил. Говорят, такая проблема возникает, если Google находит связанный с твоим аккаунтом ранее заблокированный аккаунт, но я ни разу в жизни не видел другого. Гугл есть Гугл – знаю, что он банит аккаунты пачками просто потому, что "ему что-то показалось", а что именно – не скажет. Вывод: Гугл – зло, ребята :) Что тут еще сказать не знаю.
Через пару лет захотелось снова выложить весь материал, немного его отредактировав, но уже в формате сайта, а не приложения.
Думаю много кому будет полезно, ведь бесплатный, структурированный ресурс покрывающий весь Java-бэкенд найти в интернете наверное не так просто, тем более который глубоко поясняет сложные темы типа:
"Зачем нужен Spring Framework и почему он стал настолько прорывным в 2000-х?"
"Как Spring работает внутри и какую роль играет DispatcherServlet?"
"Абстрактные классы vs Интерфейсы"
"Внутренний класс vs Статический класс"
"Уровни изоляции транзакций"
Различные паттерны проектирования
...и многое другое. Ресурс даже затрагивает DevOps и объясняет Docker – опять же, коротко, ясно и с примерами.
Еще раз подчеркну: текущий материал на сайте не будет продаваться. Если когда-нибудь и появится монетизация, она не коснется этих уроков и будет не скоро. Заглядывайте, кому интересно: CodOrbits.com. Надеюсь, поможет в подготовке.
На будующее у меня довольно много планов касемо этого проекта, хочу добавить задачи, тесты, возможно некий эмулятор real-time собеседования, хочу добавить целый раздел с разбором типичных задач по HashMap которые есть на любом интервью по Java, также раздел с алгоритмами хочу добавить и многое другое.
В сайт вложено много сил. Дизайн — кастомный. Как видите, старался сделать его современным и приятным. "Modern", как это у нас в русских деревнях говорят 😊. На написание и оформление двухсот уроков на страницах сайта тоже ушло немало времени — нейросетки с такой задачей пока адекватно спарвиться не смогут. В добавок в процессе разработки сайта открывал для себя Next.js, ведь фронтенд сайта построен именно на нём.
Буду очень благодарен за любой тёплый отзыв. Если появятся вопросы — можете смело написать мне через форму или почту на сайте.
Буду рад, если мой проект хоть немного поможет вам на пути к успеху. Желаю всем продуктивной учёбы и крутых карьерных достижений! Пока-пока 👋
В прошлом посте я делился полезными курсами по Python, статистике и линейной алгебре — как базисе для входа в ML. Теперь, когда фундамент заложен, пришло время делать следующий шаг — в нейросети.
Ниже — ресурсы, которые я нашёл, проверил и могу рекомендовать. Всё бесплатно и подходит даже для начинающих.
🔗 https://youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi
Переведённый курс, в котором наглядно объясняются основные концепции: что такое нейросети, как они работают, из чего состоят. Подойдёт как самый первый курс для понимания структуры и логики.
🔗 https://sebastianraschka.com/books/ml-q-and-ai/
Автор — Себастьян Рашка. Открытая и довольно свежая книга по нейросетям и машинному обучению. На английском, но написана просто и понятно. Спасибо @Neflenor за наводку.
🔗 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?hl=ru
Крутейший интерактивный курс от Google:
Основы машинного обучения
Как работает обучение моделей
Работа с данными
Основы нейросетей
Всё это — прямо в браузере, без установки чего-либо. Отличный старт для тех, кто хочет «пощупать руками» ML.
🔗 https://www.fast.ai/
Образовательный проект с философией «глубокое обучение — для всех». Главный курс Practical Deep Learning for Coders учит сразу на практике, с PyTorch и библиотекой fastai.
Подойдёт, если ты уже немного разобрался в Python и хочешь сразу писать нейросети, а не читать теорию годами.
Проект появился в 2022 году — часть материалов немного устарела, но базовые принципы остаются актуальны.
🔗 https://scikit-learn.org/stable/
Официальная документация и туториалы по scikit-learn — одной из самых популярных библиотек Python для классического машинного обучения: регрессия, классификация, деревья решений, кластеризация.
Если хочешь понять «традиционный» ML без нейросетей — отличный выбор. Хорошо документирован, просто подключается и применяется к датафреймам из Pandas.
🔗 https://www.tensorflow.org/tutorials?hl=ru
Один из самых мощных фреймворков для глубокого обучения. Здесь — огромный набор примеров и руководств:
классификация изображений, текста,
обучение нейросетей на GPU,
экспорт и деплой моделей.
Подходит уже после базового понимания нейросетей. Примеры можно запускать в Colab.
…уже можно переходить от слов к делу: обучать свои первые модели, пробовать классификацию, играть с нейросетями.
На этом этапе сейчас нахожусь я сам, только начал практический курс от Гугл. Когда доберусь до следующего поста расскажу, какие задачи я пробовал решать на практике и с чего реально можно начать новичку без PhD по математике.
Итак, в прошлом посте я определился с направлением: буду переучиваться на ML/AI-разработчика. Сейчас хочу поделиться конкретными ресурсами, которые мне показались самыми полезными для начала. Все они бесплатные (или с бесплатной версией), и что важно — доступны без лишнего геморроя вроде сложной установки или обязательной регистрации банковской карты.
Этот курс доступен бесплатно, если выбрать вариант без получения сертификата по завершению.
Вообще Coursera — отличный ресурс: очень много курсов по самым разным тематикам, от университетов по всему миру.
На многих есть русский текст или субтитры, что сильно помогает, если с английским пока неуверенно.
В курсах по программированию часто встроена IDE прямо в браузере — можно сразу писать код, ничего дополнительно устанавливать не нужно.
Базовый курс Python для тех, кто начинает с нуля.
На этом сайте в целом очень много полезных и бесплатных курсов — как по программированию, так и по математике, статистике и другим базовым вещам.
Если в настройках профиля включить русский язык, будут отображаться только локализованные курсы. Но на английском, конечно, контента гораздо больше. IDE тоже встроена, всё делается через браузер.
NumPy — это одна из основных библиотек для научных вычислений в Python.
На официальном сайте собраны:
документация,
туториалы,
книги,
и особенно удобный QuickStart-гайд, с которого я и начал.
Очень просто, по делу и с примерами — идеально для старта.
Краткий и понятный гайд по библиотеке Pandas, которая используется для работы с таблицами, датасетами и прочими структурированными данными.
В этом мини-курсе собраны все базовые операции, которые понадобятся для анализа данных.
Дальше можно продолжать по основному руководству, но пока я дальше не заходил — с головы хватает.
Это, пожалуй, мой самый любимый сайт из всей подборки.
На нём куча практических задач по Python, от простых до сложных.
Всё делается прямо в браузере через встроенную IDE. Можно сразу писать, запускать, получать фидбэк.
Я, зайдя туда, буквально не мог оторваться несколько часов. Особенно если любишь головоломки и хочешь не просто прочитать о Python, но реально поработать руками. Категорически рекомендую.
Аналогичный ресурс с задачами на программирование. Я выбрал предыдущий, но только потому что он мне первым попался. Этот не хуже (а может и лучше, хз).
📘 Книга: Владимир Савельев — "Статистика и котики"
Очень понятная и весёлая книга, которая объясняет основные положения статистики буквально «на пальцах», с картинками и шутками.
Читается легко, затягивает, и главное — помогает не бояться математики.
Отличный старт для тех, кто, как и я, со статистикой не особо сталкивался раньше.
Школьный уровень статистики, но при этом изложение хорошее, с примерами.
В наше время в школе статистику не преподавали, поэтому мне это особенно актуально.
Полностью бесплатно, с русской озвучкой и субтитрами, если включить.
Очень наглядный видеокурс, в котором основные темы линейной алгебры подаются визуально и интуитивно.
Автор объясняет всё не сухо, а через образы, графику, ассоциации.
В ИИ очень часто используются линейные уравнения, матрицы, операции с ними.
Знать хотя бы базу — полезно, хоть и не обязательно.
Если вы тоже начали изучать машинное обучение и не хотите тратить деньги на платные курсы — поделитесь в комментариях своими находками. Особенно интересны:
ресурсы, которые доступны бесплатно,
не требуют установки софта (работают в браузере),
помогают быстро разобраться в теме.
Может, соберём вместе удобную базу знаний для таких же, как я — кто начинает с нуля и хочет разбираться без воды и лишних затрат.
В следующем посте я перейду, наконец, к курсам по машинному обучению и нейросетям.
Я — разработчик 1С с более чем 14 годами опыта. Всё это время я работал в изолированной экосистеме, в основном решая прикладные бизнес-задачи. Тем не менее, давно присматривался к теме машинного обучения — ещё лет десять назад. Но тогда это казалось чем-то фантастическим, почти не имеющим практического применения в реальной жизни и работе. В тот момент я не стал глубоко погружаться в тему.
Несколько лет назад, когда появился ChatGPT, стало ясно: за ИИ — будущее. Однако из-за жизненных проблем и банальной лени я ничего с этим не сделал.
В этом году появилось свободное время и острое ощущение, что я уже отстаю от передовых технологий. Если не разберусь в этой теме сейчас — в обозримом будущем могу остаться не у дел. Тем более, тема с каждым днём становится всё интереснее и доступнее даже для одиночек-разработчиков.
В общем, я понял: пора переучиваться на ML/AI-разработчика.
Ииии... что дальше?
Я понятия не имел, за что ухватиться, чтобы просто начать. Проблема всех 1Сников — мы настолько изолированы от других систем, что наши знания в смежных технологиях очень ограничены. В этом плане я соглашусь с теми, кто называет 1Сников ненастоящими программистами 🤷♂️
К счастью, сейчас в нашем распоряжении целый зоопарк языковых ИИ, которые могут подсказать, с чего начать, помочь составить план обучения и порекомендовать полезные ресурсы.
Отдельно хочу отметить: я категорически не хочу пользоваться платными курсами. Уверен, что в интернете достаточно качественной открытой информации — нужно лишь понять, что именно использовать и в каком порядке.
https://chatgpt.com — ChatGPT
https://grok.com/ — Grok от Маска. Мощный поиск данных и суммаризация.
https://claude.ai/ — Claude. На момент тестирования — наиболее «человечная». Подходит для переписки и эмоциональной поддержки.
https://chat.deepseek.com/ — мультимодальная ИИ из Китая. Есть удобные приложения.
https://chat.qwen.ai/ — мультимодалка от Alibaba. Есть приложение, умеет генерировать сайты.
https://venice.ai/ — любопытная нейросеть без цензуры и с заявленной приватностью. Пока не разбирался глубоко.
Первое, что я сделал — спросил ИИ, как разрабатывать ИИ. Потом попросил его улучшить собственный план. Поигравшись с этими шагами на разных моделях, у меня сложилось базовое представление, что нужно изучить в первую очередь:
Python — почти вся разработка ИИ ведётся на нём. Начать с основ, постепенно наращивая сложность. Обязательно — библиотеки NumPy и Pandas.
Статистика — на старте хватит базовых понятий. Углублюсь позже при необходимости.
Английский язык — желательно. К счастью, я им владею. Без него сложно читать документацию и обучающие материалы. Хотя, конечно, есть автопереводчики, YouTube даёт субтитры почти ко всем видео — спасибо ИИ.
Направление определено. Начинаю двигаться. В следующих постах расскажу о полезных ресурсах, найденных по пути, о моём продвижении и дальнейших шагах в сторону разработки ИИ.
UPD: Следующий пост, подборка бесплатных курсов по Python и статистике.
Здравствуйте, уважаемые пикабушники! Этот пост - это мое видео на тему: "почему начинающему предпринимателю важно обучаться продажам?"
В более раннем посте описано какого хрена тут происходит и почему один чел другому что-то вещает. Пикабушник @ChellNN в комментариях к прошлому посту задал мне вопрос, я публикую это видео в том числе, чтобы понятен был контекст моего ответа. Собственно в этом же комментарии даны все пояснения на тему инфоцыганства.
Это первое видео, оно получилось кривое-косое, но так, наверное, и должно быть. Мы готовим цикл роликов, которые от общих тем, типа "почему важно продавать" будут двигаться к конкретике про то, "что такое доход, расход и прибыль, как и считать?", "что такое воронка продаж?", "с какими сложностями сталкивается начинающий предприниматель" и т.д., если будет получаться, то вообще планируется снять от и до процесс открытия нового бизнеса с нуля. Мне кажется, что это многим может быть полезно.
Публикую все посты в сообществе "молодые предприниматели", я думаю, что именно этой аудитории может что-то быть нужным. И да, я не претендую, что мы делаем шедевр и откровения какие-то говорим, это просто опыт обычных людей, не миллиардеров на ролс-ройсах, кидающихся пачками бабок.
Как-то так. Заранее спасибо за обратную связь!