Учебный процесс в IT

Зачем были разработаны уровни CEFR A1-C2? По мере глобализации и унифицирования систем образования чиновники выделили бюджет и на разработку системы уровней в языках. Ну а поскольку деньги были выделены и до сих пор выделяются, то почему бы их не «освоить»? Поскольку языки оказались слишком разными, то и соотношения между их уровнями оказались настолько же расплывчатыми, как и предвыборные программы.

Но ещё до появления CEFR учебники по иностранным языкам были трёх уровней: начального, среднего и продвинутого. Эти разграничения вольно истолковывались издателями универсальных одноязычных учебников (для использования учителями‑носителями языка?), которые никогда не писали, что кроме зарабатывания денег у них была ещё какая‑то филантропическая миссия по просвещению покупателей. Бизнес есть бизнес, и лоха надо обобрать до нитки.

Учебники не являются самоучителями. Учебники обеспечивают рабочие места британским безработным шахтёрам — ведь в «книге для учителя» есть проверочные ключи для чисто символических упражнений. Лично я это понимаю потому, что в начале девяностых у меня в ассистентах были эти географы, историки, социологи. Они с удивлением обнаружили, что, оказывается, для того, чтобы работать учителем английского, вообще не нужно иметь какие‑либо профессиональные знания и навыки точно так же, как для производства «сырного продукта» необязательно иметь в наличии какие‑либо молочные продукты. Неразборчивый народ всё равно проглотит. Мои ассистенты периодически смущались, когда мне приходилось их носом тыкать в оксфордские словари и прочие справочники.

В марте 2023 я написал статью «ChatGPT: новый инструмент в борьбе с багами». Показал как нейросеть генерирует тест-кейсы, ищет XPath-локаторы и пишет SQL-запросы. 40 000+ просмотров. Первая статья на эту тему в рунете.

Ты сейчас подумал «ну и что, таких статей теперь тысячи». И ты прав. Но подожди.

За 3 года я прошёл путь от «вау, ChatGPT написал мне 10 тест-кейсов» до «я один собрал образовательную платформу за неделю». И это НЕ кликбейт.

В этой статье — мой путь, мой стек, мой workflow, конкретные цифры по деньгам и времени, и ошибки, которые я сделал, чтобы ты их не повторял.

Привет! Это команда Яндекс Практикума, сегодня мы вместе с вами рассмотрим, что из себя представляет DevOps в 2026 году и расскажем про онлайн-магистратуру ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом «DevOps‑инженер облачных сервисов»: кому подойдёт программа, как поступить в 2026 году, какие навыки вы будете изучать, какие у вас будут перспективы в этой области и при чём тут искусственный интеллект.

Привет! Меня зовут Яна, я студентка ВМК МГУ и ШАДа. В этой статье хочу поделиться своей историей поступления в Школу анализа данных (ШАД) Яндекса. Получилось долго, больно, но очень ценно. Уверена, многим абитуриентам мой опыт (и ошибки) будут полезны.

Откуда я и как узнала про ШАД

Про Школу анализа данных я узнала еще в школе. Случайно наткнулась на YouTube: смотрела интервью Владимира Оксфорда с Еленой Буниной (бывший руководителем ШАДа и ген директором Яндекса). Также я загорелась идеей поступить на ВМК МГУ, участвовала в олимпиадах, поэтому ШАД был на слуху как что-то недостижимо крутое.

Сама я из обычной школы Калининграда. Никаких продвинутых курсов по программированию у нас не было, я готовилась только к математике (олимпиады дали 100 баллов за ДВИ). Поэтому, когда я поступила на ВМК, учеба с первого курса давалась мне очень и очень тяжело, базы катастрофически не хватало.

Первая попытка (1-й курс): «Просто попробовать»

Первый раз я подала заявку в ШАД в конце первого курса. Назвать это попыткой язык не поворачивается. Шла зачетная неделя, и я чисто физически успела только зарегистрироваться и в последний день «порешать наугад» задания первого этапа.

Начинающие свой путь в сфере IT могут быть шокированы открывающимися перед ними горизонтами возможностей и объемами информации. Множество направлений, бесконечное число книг и онлайн-курсов. С чего начать? На что обратить внимание и к чему обратиться в первую очередь, а что изучать далее? Вопросов много и вот эта непонятность может стать причиной ступора. Или завести в ложном направлении, что в итоге может послужить причиной того, что человек просто бросит, так толком и не начав изучение. Решив, что это слишком сложно и лучше заняться чем-то другим. Кстати, если человек все же бросит, вероятно, это действительно не его. Программирование, как яркий представитель мира IT, на мой взгляд, с одной стороны доступно каждому, а с другой требует если и не особого склада ума, то как минимум особого отношения к тому, что изучаешь и делаешь. И вот без этого реально тут будет сложно. Но такое отношение можно выработать, оно не дается с рождения.

В данной статье у меня нет цели кого-то чему-то учить. Мне интересно вспомнить свой путь и рассказать о тех книгах, которые помогли в самом начале. Или на которые я обратил внимание в дальнейшем и затем советовал многим из тех, кто спрашивал, а что бы им такого почитать в качестве основы.

Книг будет не так уж много. Но каждая из них по своему значима как для меня, так и потенциально для тех, кто захочет погрузиться в пучины мира программирования и IT.

Здравствуйте, товарищи! Меня зовут Валентин, а на повестке дня у нас карьерные и софтовые вопросы. Разберем основные пути развития: специалист, предприниматель, руководитель - выбор, от которого зависит вся остальная траектория.

Чуть детальнее разберем трек специалиста, и разработчика в частности: обсудим важнейшее изменение в профессии, о котором почти не говорят. Посмотрим, какие стратегические решения эффективны для развития, а какие нет, и почему.

Узнаем секретные схемы поиска работы, даже на конкурентном рынке. Ну и по итогу выясним, что делать, чтобы тебя не заменила нейронка через 5 лет.

Статья будет полезна, как новичкам, так и middle+ спецам, которые задумываются: куда двигаться дальше по карьере.

Привет, Хабр! Меня зовут Настя, я работаю методологом в команде проекта Route 256 — онлайн-курсов продвинутой разработки от экспертов Ozon Tech. В этой статье мы обсудим, что делать, если в жизни становится слишком много информационного контента.

Например, у вас уже несколько месяцев остаются открытыми 15 вкладок «почитать потом», в закладках лежит «идеальный роадмап по Go», а в рекомендациях — «10 must-watch-докладов про архитектуру». В IT это особенно заметно: технологии и инструменты обновляются быстро, а вокруг постоянно есть поток учебных материалов, чтобы оставаться в теме. Нужно с этим что-то делать или нет?

Личный бренд помогает выделяться, заводить полезные знакомства и искать работу — люди охотнее доверяют задачи тем, кого уже знают.

Меня зовут Раф, я работаю аналитиком ценообразования в «Авито» (а раньше — в Яндекс Лавке), окончил факультет компьютерных наук в НИУ ВШЭ и прошёл курс «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Сейчас в моём канале про аналитику данных 5 517 подписчиков, а рилсы набирают до 2,6 млн просмотров. Хочу поделиться опытом: расскажу, как достиг таких результатов без покупки рекламы, что работает в продвижении, а что не очень.

50 миллионов человек каждый день открывают Duolingo. Акции упали на 80%. А ChatGPT Voice Mode не исправляет произношение. Неделю копал - почему AI-тьюторы это дорогая иллюзия прогресса.

Чтобы оставаться востребованным, важно не просто выдавать результат сейчас, а понимать, как изменится профессия программиста в будущем, какие тренды случайны, а какие останутся с нами надолго.

Меня зовут Алексей Мартынов, я разработчик и предприниматель с 25-летним опытом работы в IT, программный директор и ведущий эксперт направления веб-разработки в Яндекс Практикуме. В этом материале я рассуждаю о будущем разработки через 5, 10 и 25 лет, а также даю советы новичкам.

У многих из нас найдется папка "курсы/статьи/изучить" в закладках, которая растет быстрее, чем список багов в новом проекте. Мы мастерски откладываем начало процесса обучения на потом, в ожидании идеальных условий и свободного времени, которых никогда не будет. "Начну с понедельника", "как только разгребусь с работой", "вот уйду в отпуск"... Это все отличные отговорки, которые заменяют реальные действия.

Начало обучения кажется тренировкой по тяжелой атлетике. Нужно обязательно подготовиться, размяться, настроиться, выделить пару часов и выложиться на полную. Чтобы сразу и на мировой рекорд. Или хотя бы городской. Но в реальности наша жизнь вне работы - череда коротких промежутков: ожидание кофе, поездка на транспорте, очередь в магазине. Что будет, если попытаться воспринимать это не как обыденность "потерянного времени", а сделать такие промежутки инструментом роста? Если перестать стремиться к рекордам и заменить попытки одноразовых сверхусилий на регулярный фоновый процесс развития?

Машинное обучение — больше не экспериментальная технология. Алгоритмы помогают рекомендовать фильмы и товары, находить мошеннические операции, анализировать тексты и изображения. За разработку и внедрение таких систем отвечают ML-инженеры — специалисты на стыке программирования, аналитики данных и инфраструктуры. Они делают так, чтобы модель стабильно работала в продукте: обрабатывала данные, масштабировалась и приносила бизнес-результат.

В статье расскажем, чем занимается ML-инженер, какие навыки нужны на старте, где получить знания и сколько можно зарабатывать в этой профессии.

Obsidian давно перестал быть просто «заметочником» — для многих это полноценная рабочая среда, где живут задачи, проекты, люди и знания. Но как только дело доходит до структурированных данных — книг, контактов, курсов — пользователи неизбежно упираются в вопрос: чем это организовать? Долгое время единственным вменяемым ответом был плагин DB Folder. Затем Obsidian выкатил встроенный Bases — и сообщество разделилось. В этой статье я разберу оба инструмента на конкретном примере: создам базу данных книг в каждом из них, сравню возможности и расскажу, какой из них и для кого подойдёт лучше. Если тема управления знаниями в Obsidian вам близка — заглядывайте в мой тг-канал, там я разбираю подобные вещи регулярно.

Что общего между броском d20 и проверкой гипотезы? Между походом в таверну за информацией и сбором данных от заказчика? Оказывается, довольно много.

Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Начинал с этого же курса в 2020 году, после чего работал в сфере страхования и нефтехимии. 

А ещё я Dungeon Master в «Подземельях и драконах». В этой статье я расскажу, чем моя любимая игра похожа на мою работу и чем она может полюбиться дата-сайентистам.

Как мы делаем приложение для научного нетворкинга в университете

Мы — команда студентов, и сейчас разрабатываем приложение для научного нетворкинга: место, где учёные смогут знакомиться по интересам, находить помощь для исследований, присоединяться к проектам и обмениваться компетенциями. Ниже расскажем:

• почему обычные соцсети и ResearchGate не закрывают задачу «найти своего учёного»;

• как мы собирали требования от исследователей и студентов;

• что заложили в первое MVP;

• как планируем внедрять продукт в университете (на примере ВШЭ).

«При виде этой простой диаграммы я испытал, вероятно, то же, что почувствовал Эйнштейн, когда он вывел свою знаменитую формулу E = mc^2.» — Рэй Далио.

Как реально ломают бизнес через людей

tl;dr

Если коротко:

90% атак начинается с фишинга

взломать человека проще, чем сервер

одна ошибка сотрудника может открыть доступ ко всей инфраструктуре

обучение персонала — самая дешёвая защита

Теперь разберёмся как это работает на практике.

Начало эта история берёт начало 4 февраля этого года, когда мне пришло поздравление от моего старого и доброго товарища Сергея Сорокина, который сегодня возглавляет  уникальный детский клуб «Kulibin club». Ещё мне очень импонирует девиз, которому следует Сергей Сорокин:

Хотите строить планы на год вперед?

Сажайте рис.

На десять лет вперед?

Сажайте деревья.

На сто лет вперед?

Воспитывайте детей.

Конфуций

Но, если вы подумали, что дальше я буду рассказывать о Сергее Сорокине и его Kulibin club, то вы ошиблись. Нет, конечно, о них надо рассказать, но не сейчас.

Если посмотреть на отчёты по кибербезопасности последних лет, можно заметить одну интересную вещь.

Количество атак растёт.
Сложность атак растёт.
Стоимость атак растёт.

А вот уровень защиты компаний — не всегда.

Проблема в том, что многие организации до сих пор думают о безопасности примерно так:

Эта статья — 2я часть серии о создании реальных веб-сервисов с помощью ИИ-инструментов, таких как Cursor.

На первый взгляд, выбор стека может казаться чисто техническим решением. Но когда вы создаёте ПО с помощью Курсора, стек фактически становится частью инструкции, которую вы даёте ИИ. Если вы не определите его заранее, ИИ будет импровизировать. Не хочу даже думать, к чему это приведет.