Учебный процесс в IT

Каждый начинающий бэкендер рано или поздно сталкивается с классической болью: «Ну не знаю, на моем компе всё работало, а на сервере почему-то падает!». Решение давно известно — контейнеризация. Но что делать, если от слова Docker бросает в дрожь, а официальные туториалы написаны сухим академическим языком и требуют знания Linux-администрирования?

Мы с нуля напишем простейшее API на современном FastAPI, разберемся, чем «образ» отличается от «контейнера», упакуем наш код в изолированную коробочку и научимся запускать всё это одной кнопкой через Docker Compose. Максимально просто, «на пальцах» и без лишней воды. Заходи, если хочешь деплоить без боли и слез!

Всем привет! Меня зовут Сергей Тимакин, мне 22 года, я работаю в Озоне на должности аналитика данных и учусь на первом курсе онлайн-магистратуры «Специалист по работе с данными и ИИ» НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикумом.

В статье хочу рассказать о том, как я сам стал аналитиком и как определить, на какую реальную роль аналитика открыта вакансия и понять, какой вы аналитик.

За последний год появилось множество видеороликов и статей по использованию нейросетей для изучения английского языка. Очень часто авторы, среди которых попадаются и «дипломированные» учителя, в очень немногочисленных и расплывчатых промптах‑инструкциях просят ИИ ограничиваться каким‑то уровнем CEFR, от A1 до С2. Как ни странно, никто из этих авторов даже не потрудился изучить, понимают ли ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, что входит в конкретный уровень, а что — нет. Как это можно проверить?

Чтобы не зависеть от онлайн-сервисов с их лимитами, очередями и закрытыми настройками, локальный генератор изображений можно собрать прямо на своём компьютере. Такой подход даёт больше контроля: можно самостоятельно выбирать модель, менять параметры генерации, подключать LoRA, использовать апскейл, ControlNet и другие инструменты.

В комментариях к статье "Теорема Пифагора: великий обман школьной программы. Как абстракция убила смысл" прозвучало много претензий к современной системе общего школьного образования. Судя по общему тону высказываний, мало кто понимает, зачем и каким образом функционирует данная система (особенно в историческом контексте), какие задачи решает и каким целям служит. Не углубляясь в серьезно в глубину данного вопроса (который достоин целого исследования), позволю себе некоторые замечания по существу темы.

В апреле 2026 года информационная служба Хабра выпустила 1040 публикаций (972 новости и поста, 4 лонгрида и 64 перевода). В текущем дайджесте представлены лучшие технические новости, переводы и лонгриды (отдельные большие публикации) инфослужбы Хабра, согласно оценкам пользователей.

Любой человек интересующийся литературой так или иначе выходил на «книги заряжающие воду». Так я называю те книги что формируют/усиливают либо некоторую эмоцию, либо некоторую установку.

И я считаю … что их можно использовать на пользу. Их можно прописывать как лекарство. Определенные книги, определенным людям.

Более того примесь заряженной воды будет и в довольно серьезной литературе. Ибо чистую книгу-анализ написать удается не так часто.

Что же это за книги, и когда их выгодно читать?

Я выделил 6 категорий литературы:

Более 13 лет я работала в финансовом управлении МВД Санкт‑Петербурга, руководила отделом и занималась крупными государственными процессами. У меня было два высших образования, стабильная карьера и понятный профессиональный путь. Но в декрете все изменилось: волонтерство, новые люди, знакомство с IT и честное ощущение, что старая версия моей жизни закончилась. Так начался мой путь в разработку, а затем — в продукт.

Дисклеймер: Данный материал в большей степени подходит тем, кто может отнести свой склад ума к «техническому».

Привет! Твой стартовый персонаж не появился на свет с выигрышной колодой, но есть ли у него шансы на лучшую жизнь?

Постараюсь быть краток. В двух словах об авторе: 25 лет, студент 4го курса электротехнического факультета, с претензией на высший балл по выпуску, AI инженер в настоящем — менеджер в прошлом.

Но эта статья не столько о чем‑то позитивном, сколько скорее о попытке закрыть кейс «человека без ничего». В детстве я занимался большим теннисом и мой тренер заложил в меня очень полезную мысль «Опередить соперника в состязании на один выигранный мяч, это не победа, победа это опередить соперника на десять мячей» — именно с этой мыслью в голове я подошел к этой статье. На хабре можно найти сколько угодно статей о технике, науке, программировании. И ни одной, я повторюсь — ни одной, о том, что же может считаться правильным, не для государства или определенной индустрии, а для самого человека. Что я имею ввиду?

Давай представим что ты родился в деревне, и выяснилось что ты гений. Однако на дворе 2026й год и ты бегаешь за водой на колонку, а покинуть дом не можешь потому что присматриваешь не дай бог за родственником инвалидом. Что же делать тогда? Ну допустим ты выучился на ракетостроение из дому, найдя некоторую образовательную программу от MIT, но что делать дальше? Ты в деревне и не можешь ее покинуть, ракетостроителем работать ты не сможешь, из доступных вариантов — работа в колхозе. Но ты точно знаешь что ты способен на большее, что же делать в таком случае?

Хабр, привет! Меня зовут Андрей Пронин, я руководитель «бирюзовой» студии заказной разработки ProninTeam и наставник на курсе по управлению командой разработки в Яндекс Практикуме.

Сегодня я расскажу, как мы набираем джунов в команду: как отбираем резюме, проверяем тестовые, проводим собеседования и какое место в этом уравнении занимает Практикум. Будет полезно как выпускникам, так и всем начинающим разработчикам — многие из наших требований сходятся с запросами рынка.

Рендерер Scratch имеет долгую историю связанных с SVG уязвимостей. Их источником становится то, что Scratch парсит сгенерированный пользователем (то есть контролируемый нападающими) контент в элемент <svg> и добавляет его в основной документ для выполнения различных операций (например, для измерения ограничивающего прямоугольника SVG более надёжным образом, чем viewbox или width/height).

Даже если SVG остаётся в основном документе очень недолго, это небезопасная по своей природе операция. Для обеспечения защиты Scratch реализовывал всё более сложную инфраструктуру парсинга SVG и находящейся внутри разметки, чтобы устранить опасные части.

Я считаю, что подход Scratch к санации SVG обречён на провал. Чтобы объяснить это, нам нужно совершить путешествие по истории санации SVG в Scratch и посмотреть, насколько хорошо он с этим справлялся.

На рынке онлайн-образования такая ситуация: известные школы продают продолжительные программы за 80-150 тысяч рублей, что дорого и не всем по карману. Но у многих из платформ есть и короткие форматы, которые стоят значительно дешевле. Плюс есть онлайн-школы, которые изначально работают в доступном ценовом сегменте — до 15 тысяч рублей.

Сегодня расскажем про такие платформы и подскажем, сколько можно заработать на первой стажировке в IT.

В этой рецензии хотим привлечь внимание к последней прижизненной книге по Linux известного автора Олега Цилюрика. Книги по сетям обычно делятся на две категории: либо это классические учебники по протоколу TCP/IP и сетевым утилитам, либо практические руководства по настройке конкретных сервисов. Книга «Сети Linux. Модели и приложения» объединяет оба подхода — и в этом ее главное отличие.

Привет, Хабр! Меня зовут Данила Ляпин, я Senior Data Scientist в Яндексе и автор курса «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме.

В современном мире анализа данных пользу библиотеки Pandas трудно переоценить — она используется везде экспертами любого уровня: от стажёров до техлидов, а последние годы это де-факто стандарт в аналитике.

У Pandas есть огромная экосистема с большой базой знаний и интеграциями в различные библиотеки (тут и встроенная визуализация от matplotlib, и переход к данным в numpy формате, и много чего ещё). Практически каждый разведывательный анализ данных начинается с таких слов, как: read_csv, describe, head, isna().sum(). 

Но объём данных растёт ежегодно, память дорожает, а пайплайны усложняются. Чтобы загрузить локально большой датасет и обработать его, приходится не один раз словить "kernel crashed". И вот на этом моменте самое время поговорить про Polars, потому что там с этим как раз всё в порядке (и не только с этим :-)

Седьмое задание ЕГЭ по информатике кажется проходным: выучил пару формул, умножил ширину на высоту — и законный балл в кармане. Но статистика неумолима: именно на кодировании изображений абитуриенты регулярно теряют баллы из-за путаницы с битами/килобайтами и коварных правил округления. В этой статье мы разбираем железобетонную «базу» задания №7 с нуля. Никакой воды — только логика работы памяти, элегантные вычисления через степени двойки и готовые шаблоны, которые помогут щёлкать эти задачи на автомате.

Совсем скоро все школьные чаты будут обсуждать ужасы ЕГЭ, высокие проходные баллы и мизерное количество бюджетных мест в университеты. Но представьте, что все эти бессонные ночи, стрессы, удачи и разочарования уже позади, и вы – студент престижного технического вуза. Все? Удача у вас в кармане? Через четыре-пять лет для вас открыты двери всех ИТ-компаний страны? 

Проблема в том, что в современных условиях ИТ-компании хотят получать «готовых» специалистов, а не студентов, которых нужно еще дообучать. 

Я, Юлия Голякина, руководитель образовательных программ BPMSoft (входит в холдинг LANSOFT) хочу рассказать о том, как сегодня ИТ-компании вкладываются в подготовку будущих специалистов. Как мы сегодня строим взаимодействие с вузами, чтобы завтра получить специалистов, нужных ИТ-отрасли. И о том, как выбрать вуз, из которого вы выйдете ИТ-специалистом уровня уверенного junior, а не вчерашним студентом.

Привет, Хабр! Меня зовут Яна Вольнова, я ex-разработчик систем распознавания образов, а сейчас преподаю глубокое машинное обучение в МГТУ им. Н.Э. Баумана и пишу курсы для Яндекс Практикума, например, «Инженер по глубокому обучению нейросетей» и «Компьютерное зрение — CV». Я расскажу изнутри, как устроено нейросетевое компьютерное зрение под капотом и почему «много параметров» не всегда равно «лучшая нейросеть». Речь пойдет о классике — CNN или свёрточных нейронных сетях, а в следующей статье рассмотрим, как работают трансформеры зрения.

Статья будет отличным погружением в тему для тех, кто не работал с компьютерным зрением, либо использовал CNN чисто как инструмент, не разбираясь в механизме работы. 

Мне всю жизнь говорили одно и то же: «ты умный, но ленивый».
И знаешь, самое неприятное - я сам в это поверил.

Потому что со стороны всё выглядело именно так: я быстро схватываю, могу разобраться в сложной теме за вечер, иногда выдаю результат лучше других… а потом просто бросаю. Без причины. Без логики. Без объяснения.

Я мог часами сидеть в абсолютном фокусе, забывая про еду и время. А потом, не мог заставить себя начать элементарную задачу. Не сложную. Не новую. Просто… начать.

И в какой-то момент это начинает ломать.
Ты смотришь на людей, которые «медленно, но стабильно» идут вперёд - и понимаешь, что они в итоге оказываются дальше тебя.
Хотя ты вроде бы опережал их и мог достичь значительно больше.

Я долго думал, что проблема в дисциплине. Потом - что в выборе сферы. После - что я просто нестабильный или, если честно, немного «не такой».

Пока не наткнулся на одну вещь, которую обычно вообще не обсуждают, когда говорят про СДВГ.

Это не про «не можешь сосредоточиться».
Это про то, что твой мозг по-другому решает, на что вообще стоит тратить усилия.

В этой статье я разберу СДВГ не как рассеянность или гиперактивность, а как дефицит регуляции мотивации и усилия.
Почему ты можешь впадать в гиперфокус, но при этом не можешь начать простую задачу.
Почему «просто сделай» не работает.
И что на самом деле происходит у тебя в голове.

Это не та версия СДВГ, о которой рассказывают в TikTok.
И, возможно, ты узнаешь в этом себя.

Меня зовут Арсений, мне 15 лет. У меня 99 пользователей, более 100 SQL‑миграций и приложение на Android и Windows. И, что не менее важно, — команда единомышленников и поддержка тех, кто верил в проект с самого начала.

Если вам интересно попробовать — заходите на агора.com.

Как научить детей основам программирования и алгоритмического мышления, не включая компьютер? Сравниваем две настольных игры, представленных на российском рынке — «Прогеры» и «Битву Големов v4.0». Разбираем игровые механики, учебную эффективность, возрастные рамки и помогаем выбрать идеальную игру под задачи и уровень подготовки юных кодеров.