На первом курсе в колледже Y нас обязали подготовить и защитить проект. Тема моей работы — «Роль изучения английского языка для будущих специалистов в сфере информационных технологий». По итогам проекта была также опубликована краткая статья.
Давно хотели «потрогать» IT своими руками, но боялись утонуть в сложных терминах, математике и алгоритмах? Давайте начнем с самого простого.
В этой статье мы без скучной теории и академичного снобизма разберем, как работает HTML — фундамент любого сайта в интернете. Спойлер: это не язык программирования, и здесь невозможно ничего сломать! А главное — всего за 20 минут мы с абсолютного нуля напишем вашу первую настоящую веб-страницу (сайт-визитку). Если вы искали идеальную песочницу для старта в веб-разработке — добро пожаловать под кат.
В любой традиционной профессии путь в специальность выглядит одинаково: школа → пту/вуз → работа.
Врачи учатся порой аж 9 лет, прежде чем получить право лечить людей.
Инженеры-строители. Учителя. Юристы. И многие другие профессии, требующие высококвалифицированные навыки от сотрудника, учат кадры не менее 4 лет.
И только в IT всё работает иначе.
Здесь люди приходят отовсюду: из физики и лингвистики, из продаж и маркетинга, из «гаражных» проектов (привет амазон) и самообразования. Здесь можно за полгода стать востребованным специалистом без единого профильного диплома.
Это уникальное явление, перевернувшее мир. И оно заслуживает отдельного разговора.
Об опыте прохождения курса от Яндекс "Инженер данных с нуля", что подвинуло, как учился, какие претензии, стоит ли он своих денег. В общем - мысли в слух!
За последние 25 лет в IT не просто обновились версии библиотек, а успели появиться и исчезнуть технологии и отрасли целиком. Сменили друг друга целые парадигмы разработки, каждая из которых ощутимо меняла подходы программиста к работе.
Меня зовут Алексей Мартынов, я разработчик и предприниматель с 25-летним опытом в IT, программный директор и ведущий эксперт направления веб-разработки в Яндекс Практикуме. В этом материале я хочу рассказать об уроках, которые я извлёк на своём долгом пути, и поделиться советами. Возможно, они будут полезными для начинающих разработчиков.
Приветствую читателей.
Мы пытались построить LLM-чат для продакшена.
Через месяц у нас был 20k-токенный prompt, 50 тулзов и ответы по 2 минуты.
В итоге пришлось отказаться от ReAct и перейти на LLMCompiler.
А начали мы с того что компания захотела поекспериментировать с созданием чата
Для начала освежим память как вообще работает llm и react архитектура.
С точки зрения разработчика, ллм - это функция, которая принимает на вход строку и отдает другую строку, входящая строка может прораммировать то, какой ответ будет, например, вы можете попросить ллм вести себя как чат, далее хранить историю входов и выходов и передавать ее опять в ллм.
Простейший пример чата.
Сколько раз вы пытались открыть в Excel файл на пару миллионов строк и смотрели на зависший белый экран под звук взлетающего кулера? А сколько раз писали трехэтажные циклы for в чистом Python, чтобы просто сгруппировать данные и посчитать среднее?
Pandas — это Excel на максималках и швейцарский нож любого разработчика и аналитика. В этой статье я собрал абсолютную выжимку: 10 главных шагов для работы с таблицами. Разберем вечную путаницу между loc и iloc, правильную очистку от пропусков, группировки и джойны (merge).
В феврале 2026 года информационная служба Хабра выпустила 1015 публикаций (972 новости и поста, 7 лонгридов и 36 переводов). В текущем дайджесте представлены лучшие технические новости, переводы и лонгриды (отдельные большие публикации) инфослужбы Хабра, согласно оценкам пользователей.
Я начинала в 2018 году, будучи в 10-м классе. Моим первым системным обучением стал Яндекс Лицей, где я изучала Python и впервые увидела программирование не как учебную дисциплину, а как инструмент создания реальных решений.
Мобильная разработка — довольно понятное направление в IT. Почти у каждого в кармане есть телефон с iOS или Android, и результат работы разработчика виден сразу: установил приложение — вот оно, работает. Ну, или не работает.
За простым интерфейсом скрывается полноценная инженерия: архитектура, работа с сетью, безопасность, производительность, релизы и багфиксы.
Рассмотрим, чем занимается мобильный разработчик, что нужно знать, если хочется стартовать карьеру в этой профессии, как выстроить траекторию роста, сколько зарабатывают разрабы и где вообще учиться.
Мы проводим Школу программистов hh уже в 16-й раз. За это время через программу прошли сотни студентов, 115 выпускников в итоге стали частью команды hh и продолжают с нами работать. Формат Школы остается практичным и прозрачным: три месяца теории и четыре месяца командного проекта под руководством наших инженеров — реальная работа над продуктом с ментором из компании, а не сухие учебные примеры.
Преподаватели — наши сотрудники, практикующие разработчики, менеджеры и дизайнеры, которые делятся своим богатым опытом. Целевая аудитория Школы — студенты и начинающие специалисты, готовые показать свои знания и сделать первые серьёзные шаги в профессии. Конкурс высокий: ежегодно мы получаем тысячи заявок, но в финал проходят лишь самые мотивированные и подготовленные.
В этой статье я проведу традиционный разбор вступительных заданий в нашу Школы программистов, которая для многих становится реальным шансом попасть в hh.ru.
Здравствуйте, дорогие читатели. Хочу поделиться сокровенными знаниями о том, как я довожу до конца большинство запланированных дел. Если быть точным, это мой подход к использованию методов, описанных в книге Atomic Habits. Если вас заинтересует этот пост, всячески советую ее прочитать.
Начнем с базовых утверждений, на основании которых мы будем строить стратегию. Многие вещи я буду сильно упрощать, чтобы уместить их в формат поста.
Всем привет! На связи Владимир Тутынин, Lead scrum master Garage Eight. За последний год у меня получилось сэкономить на обучении, потому что я перестал покупать теорию и начал превращать книги, статьи и внутренние документы компании в интерактивные тренажеры с помощью AI. В этой статье покажу на реальных примерах, как собрать такого AI-тренера с помощью Gemini Canvas, какие есть альтернативные инструменты и как это уже меняет культуру обучения в нашей команде.
Все мы видели рекламу курсов в стиле: «супер‑курс с гарантией трудоустройства за 3 месяца», «Стань востребованным специалистом с нуля», «Наши выпускники работают в Яндексе, Тинькофф и Ozon» и так далее
Максимально кликбейтные обещания. И это нормально, так и должно быть с точки зрения маркетинга. Вы ведётесь. Отдаёте вот столько кровных (угадайте, откуда скрин):
Всем привет! Меня зовут Стас, я работаю в Контуре в проекте Экстерн, и параллельно с основными обязанностями занимаюсь тем, что обучаю стажёров — уже состоявшихся разработчиков (не только программистов) и студентов. Учатся они у меня разным вещам, относящимся к процессу создания ПО, уже больше 7 лет.
Раньше мне в голову не приходил вопрос — зачем я учу людей? Что получаю от этого? Если для обучаемого (будь то студент в университете, стажёр на работе или опытный разработчик на мастер-классе) профит более-менее ясен (и то, зависит от качества обучения), то что это даёт мне как преподавателю, рассказчику, эксперту? Более того, почему компания не против такой моей активности, а наоборот, даже поощряет её?
Теперь я серьёзно задумался об этом и расскажу в статье.
Ежегодный хакатон YADRO и МИЭТ набирает обороты. Апрель, Зеленоград, четыре трека… нет, пять! Пятый SoC Design Challenge — пять треков, красивое совпадение. К топологии, RTL, UVM- и системной верификации присоединился трек DFT, Design for Testability. На кону по-прежнему кое-что интересное: fast track на летнюю стажировку YADRO Импульс, дополнительные баллы при поступлении в магистратуру МИЭТ, FPGA- и RISC-V-платы, логические анализаторы, полезная периферия, мерч. И конечно — приятная смесь из чувства собственного удовлетворения и одобрения от однокурсников.
В этом посте мы в общих чертах рассмотрим задания с хакатона прошлого года, подходы к решению и некоторые ловушки, расставленные нашими экспертами.
Линейные модели — один из первых классов алгоритмов, с которым знакомятся в машинном обучении. Несмотря на свою простоту, они широко используются на практике: в кредитном скоринге, прогнозировании цен, анализе рисков и везде, где важна интерпретируемость результата.
Всем привет! Это Данила Ляпин, наставник курса «Специалист по Data Science». В этой подборке вы найдёте материалы о самих линейных моделях, о метриках качества классификации и регрессии, а также о типичных проблемах, с которыми сталкиваются на практике, — дисбалансе классов и мультиколлинеарности. Материалы помогут углубиться в тему во время учёбы или подготовиться к собеседованию. Некоторые ссылки ведут на разделы больших курсов по ML, которые можно пройти целиком.
Open Source — это отличный способ выйти за пределы учебной песочницы. Это даёт возможность заглянуть под капот известных инструментов, поработать плечом к плечу с опытными разработчиками и внести вклад в продукты, которыми пользуются тысячи людей.
Рассказываем, как найти актуальный проект, не утонуть в заброшенных Issue и грамотно отправить свой первый PR. А если вы сами развиваете проект то узнаете, как дать ему шанс получить: звёзды, обсуждение, интерес со стороны других разработчиков и первые контрибьюты в дружелюбной среде.
Бесплатные адвенты, «практика в реальных условиях», «с нуля до PRO», тысячи отзывов и наград. Разбираю типовую модель, по которой в 2026 году продают иллюзию входа в QA — и почему она редко приводит к реальной работе.
Ретроспективно, вспоминая сладкие времена для разработчиков в 2019 году, можно понять, что решения, которые были сделаны 7 лет назад, догоняют нас до сих пор.
Предлагаю пройтись по истории, осознать ее, увидеть, к чему это все привело, переосмыслить свои ценности и выстроить для себя четкий план действий на будущее.
Covid-19
Началось все со вспышки COVID-19: людей закрыли дома, передвижение по улице было возможно только в маске, соблюдая дистанцию между людьми не менее 3 метров, а публичные мероприятия воспринимались так же ужасно, как утопление новорожденных котят. Бизнес был вынужден искать способы выжить в новой реальности.
Не в завидной ситуации оказались и фонды: стоимость акций традиционных компаний начала стремиться к нулю. За период с 19 февраля по 23 марта индекс MSCI, отслеживающий производительность 1300 компаний в 23 развитых странах, упал на 34%, а S&P 500, отслеживающий производительность 500 крупнейших публичных компаний США, на 20%.
