More posts — page 11

244 posts total
D
Digital трафик
@trafficisobar
4.3K

😊 Че там с айти-курсами

Мы уже обсуждали ранее, что скоро все будет плохо. Плохо — наступило. Давайте смаковать!

— python: с ~23 500/мес (2025) до 9 727. ~ −34%. — javascript: с ~2 800/мес (2024) до 709. ~ −45%. — frontend: с ~1 500/мес до 281. ~ −34%. — backend: с ~800/мес до 363. ~ −24%.

Остальные красавчики — дизайн: с ~65 000/мес (2025) до 32 513. ~ −8%. — тестировщик: с ~15 000/мес (2022) до 2 868. ~ −36%. — машинное обучение: с ~2 000/мес (2025) до 1 202. ~ −8%. — зарплата программиста: с ~19 000/мес (2022–23) до 7 431. ~ −23%.

Спрос на курсы в IT — минимален с 2020 года. Никто не хочет в айти.

🥺 Три мысли:

1. Часть спроса «стала взрослее» — и ушла в технологии, например сюда, сюда, и сюда. Реже ищут «хочу начать учить», чаще ищут «как конкретно эту БД настроить в этом вашем питоне».

2. Лидеры рынка переехали на поиск аудитории через поведенческие когорты, иначе ты сидишь без лидов. Без такого (и похожих) подходов — у тебя просто нет спроса. Обычный РСЯ по интересам — снимет с тебя штаны. :3

3. Усиливаются форматы работы с контентом.

4. И ИИшная выдача, конечно. Коллеги шутят, что любые форматы ее «кратного улучшения — это накрутка, как в 2015» — именно так.

Такой день. Без айти.

P
pythondevelopersindia
@pythondevelopersindia
4.6K

6 Python Free Certifications 🔥 To get hired quickly !

Python for Beginners - https://learn.microsoft.com/en-us/shows/intro-to-python-development/

Programming with Python 3. X https://www.simplilearn.com/free-python-programming-course-skillup

Advanced Python - https://www.codecademy.com/learn/learn-advanced-python

AI Python for Beginners - https://www.deeplearning.ai/short-courses/ai-python-for-beginners/

Python Libraries for Data Science - https://www.simplilearn.com/learn-python-libraries-free-course-skillup

Data Analysis with Python - https://www.freecodecamp.org/learn/data-analysis-with-python/#data-analysis-with-python-course

P
Python Learning
@python_per_month
2.8K

➡️ Использование cachetools для кэширования в Python

cachetools — это небольшая, но мощная библиотека для кэширования, которая предоставляет различные стратегии кэширования, такие как LRU (Least Recently Used), LFU (Least Frequently Used) и другие. Она позволяет оптимизировать производительность, избегая повторных вычислений или запросов.

• cachetools полезна, когда требуется хранить временные результаты или промежуточные данные для повышения производительности.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻