Учебный процесс в IT

Привет, Хабр.

Меня зовут Леонид. Этот пост попытка разложить мысли по полкам, потому что завтра я, скорее всего, перестану быть студентом. Последние пару недель я не ходил на пары, и дело не в лени. Дело в том, что я, кажется, нашел что-то более важное, и теперь пытаюсь понять, не самообман ли это.

Универ дает хорошую базу, спору нет. Но у меня постоянно было ощущение, что я трачу время на изучение вчерашнего дня. Пока мы зубрим формулы, которые давно есть в WolframAlpha, реальность усложняется с экспоненциальной скоростью. Особенно это чувствуется, когда копаешься в современных ЛЛМках. Масштаб изменений такой, что кажется безумием тратить время на что-то еще. Проще говоря - это наша ENV, и я не хочу оказаться в ней как T‑Rex с бесполезным дипломом.

В итоге, все мое внимание ушло на два личных проекта...

Когда два с половиной года назад мы бесплатно выложили интерактивный учебник со всей теорией по тестированию, мы не думали, что это приведет к такому результату.

Более 10’000 самообучающихся студентов.

Работодатели, включившие его в перечень базовых знаний: например, Ozon Tech, МТС, Точка банк. IT-компании, обращающиеся за открытием специального доступа для внутреннего обучения сотрудников.

Но за 2.5 года изменилось многое, и настала пора следующего поколения.
Мы не только на 100% переписали всё содержимое учебника, но также добавили в него учебное приложение, AI и многое другое.

Всем привет! Меня зовут Полина Кощеева, я бизнес-аналитик в домене «Управление персоналом» «Группы Лента» (Lenta tech). В статье хочу поделиться кейсом, как мы через внутреннее обучение коллег решили одну из «любимых» болей бизнес-аналитиков – бесконечные разъяснения схем бизнес-процессов.

Привет! На связи команда Яндекс Практикума. В наших курсах есть бесплатные модули — вводные части, на которых можно узнать больше о профессии, освоить базовые термины и выполнить первые задания. В этом материале расскажем о вводном модуле курса «Аналитик данных», а заодно об устройстве всех бесплатных частей в наших программах.

Привет, Хабр! Иногда идеи с кем‑то поговорить возникают спонтанно, а иногда просто не хочется уезжать с пустыми руками с какого‑то мероприятия. В случае с этим материалом совпали три фактора: во‑первых, спикер оказался корифеем информационной безопасности в России, во‑вторых, я был в НИЯУ МИФИ по делам, а в‑третьих, отказать себе в возможности поговорить с профессором я не мог.

Итак, встречайте интервью с доктором технических наук (Россия) и доктором философии (PhD) Университета Плимута (Великобритания) Милославской Натальей Георгиевной. Наталья Георгиевна окончила МИФИ с красным дипломом, кафедру кибернетики. В МИФИ она прошла все ступени от аспирантуры до профессора и уже 30 лет обучает студентов кибербезопасности, не прекращая развиваться в профессиональном плане. С Натальей Георгиевной мы поговорили о том, практик она или теоретик, как развивалась отрасль ИБ, какие тренды она выделяет в 2025 году в ИБ и почему на часть кибербез‑конференций не приглашают преподавателей вузов по ИБ. Приятного чтения!

Последние несколько лет я параллельно писал код, преподавал и экспериментировал с форматами обучения. В какой-то момент понял, что преподавание — это тоже проект, просто с другим типом пользователей. И за 2 года обучил более 1000 студентов. В этой статье подробно расскажу, зачем вообще разработчику делать курсы и как системно подойти к их созданию. Бонусом в конце поделюсь советами и инсайтами.

Привет, Habr! Меня зовут Анастасия Глущенко, и прошло чуть больше года с момента как я успешно завершила летнюю стажировку 2024 в ДАРе и стала полноправным бизнес-аналитиком в компании. Год назад я даже написала статью – своего рода взгляд на стажерскую программу со стороны стажера.

И обычно мы, действительно, говорим о том, что хорошего дает обучение стажерам, нашим будущим коллегам. Но сегодня я хочу рассказать, чему учит стажировка нас – тех людей, без которых эта программа не состоялась бы, людей, которые тратили время и силы на то, чтобы стажировка принесла максимальную пользу юным умам. Чему стажировка учит нас – наставников.

Статья написана при поддержке руководителей центров компетенций, руководителей групп, организаторов стажировки, и с большой благодарностью к ним.

Привет, Хабр! Меня зовут Бартенев Евгений, я автор курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме и практикующий разработчик. Я прособеседовал сотни кандидатов и сам неоднократно побывал в роли собеседуемого, поэтому хорошо представляю, какие именно знания проверяют на интервью и где чаще всего «проваливаются» не только джуны, но и опытные разработчики.

Первая часть этой статьи вызвала оживлённое обсуждение. В комментариях читатели делились собственным опытом, напоминали о тонкостях, которые я упустил, и задавали отличные уточняющие вопросы. В этой части я продолжу разбирать очередные «подводные камни» в Python. 

Как и раньше, я не буду разбирать заезженные вопросы вроде «чем отличается список от кортежа». Вместо этого — разберём реальные особенности Python, на которых строятся самые коварные задачи и вопросы.

AI-приложения являются волком в овечьей шкуре.

Можно всего за полдня создать впечатляющий AI-функционал с вау-эффектом. Который на уровне MVP будет работать просто замечательно. 

Но чуть позже наступит суровая реальность. На то, чтобы это “вау” заработало без глюков и галлюцинаций, уйдут месяцы.

И это - отличная новость для тестировщиков. 

Привет, Хабр! Я — Александр Дудукало, автор одноименного YouTube-канала. В прошлой статье мы разобрали ссылочный тип данных, который хранит не само значение, а ссылку на него в памяти. Сегодня используем полученные знания на практике и познакомимся с одной из самых важных концепций в JavaScript — callback-функциями. Подробности — под катом!

Хотите понять, как работают современные генеративные модели, как именно они устроены, где применяются и куда движутся в 2025 году? В этой статье вы получите:

• простое объяснение, как работают диффузионные модели — от шума до архитектур U-Net и cross-attention
• разбор, как управлять генерацией с помощью ControlNet, T2I-адаптеров и LoRA
• обзор экосистемы: Stable Diffusion, Midjourney, DALL·E 3 и новые направления
• кейсы: от медицины и робототехники до музыки и биологии
• главные тренды: ускоренная генерация, мультимодальность, world-models
• риски: ресурсы, предвзятость, авторское право и дипфейки

Привет! Это команда Яндекс Практикума. Мы провели встречу «Что ждёт начинающего тестировщика на собеседовании». Зрители вместе с экспертом и наставником на курсе «Инженер по тестированию» Константином Булатовым разбирались, как проходят собеседования джуниоров QA-инженеров, чего ждут от тестировщиков в резюме и как новичку показать себя с лучшей стороны на интервью. Делимся самым важным.

В октябре 2025 года информационная служба Хабра выпустила 1005 публикаций (995 новостей и постов, 12 лонгридов и 38 переводов). В этом дайджесте представлены лучшие технические новости, переводы и лонгриды (отдельные большие публикации) инфослужбы Хабра, согласно оценкам пользователей.

Привет, Хабр! 

Нас зовут Анастасия Пушкарева и Полина Адрианова и мы — старшие аналитики-исследователи в компании VK. 

В последние несколько лет кроме основных исследовательских задач мы активно обучаем не-исследователей, участвуем в разработке образовательных программ VK Education (читаем лекции, выступаем наставниками студентов-разработчиков и учим их проводить юзабилити-тестирования). 

Отдельная наша большая задача — обучение дизайнеров немодерируемым исследованиям. Мы решили рассказать, зачем мы это делаем, как подошли к созданию программы и с какими трудностями столкнулись. 

Всё это применимо не только к обучению исследованиям но и будет полезно всем, кто задумывается о составлении собственных образовательных программ в компании.

Портфель прикладных систем (Application Portfolio) - это ключевое понятие в управлении ИТ-архитектурой, описывает потребности бизнес-процессов предприятия в информационных технологиях, которые способны обеспечить автоматизированное ведение деятельности. Включает в себя набор интегрированных информационных систем. Как существующих, так и вакантных на данный момент, то есть тех, которые потребуются в будущем для обеспечения новых потребностей бизнеса и деятельности организации.

Таким образом он позволяет определить актуальный уровень покрытия необходимой функциональности бизнес-архитектуры, цифровыми решениями. А также устанавливает ответственность и приоритетность каждого приложения и варианты достижения результата, посредством либо разработки системы, либо приобретения готовых приложений, учитывая интеграцию и использование возможностей уже имеющихся ИС.

Рассмотрим эффект применения этого инструмента с разных ракурсов.

С точки зрения установления актуального состояния архитектуры, портфель описывает текущее положение компенсированности бизнес процессов предприятия - цифровыми решениями.

С точки зрения стратегии развития архитектуры, портфель презентует набор целевых прикладных систем, которые должны в перспективе удовлетворять потребности бизнес-процессов предприятия.

С точки же зрения процесса реализации планов развития, под портфелем понимается совокупность проектов, выполняемых на общем пуле ресурсов предприятия (финансы, люди, оборудование, материалы, энергия и прочее), направленных на трансформацию бизнес-процессов организации путем внедрения их цифровых двойников.

В 2025 году устроиться программистом без накрутки опыта можно. Или всё же нет? А если нет — крутить опыт? Но это же обман. Как я могу начинать свои трудовые отношения с работодателем с обмана? Меня вычислят и посадят в тюрьму. Хотел войти в IT, а вошёл в хату…

Такой исход для накрутчика порадовал бы многих людей: HR-ов, рекрутеров, нанимающих менеджеров и некоторых крутых сеньоров. Я не разделяю этой радости, потому что просто не понимаю её… В этой статье я бы хотел разобраться, что не так с наймом и людьми, которые только хотят попасть в сферу IT, а также с теми, кто уже в ней давно.

Digital и маркетинг — две сферы, в которых спрос на специалистов все еще растет быстрее, чем предложения курсов для новичков. Если вы хотите сменить профессию или прокачать навыки, нужно понимать, где учиться, чтобы стать востребованным на рынке. В этой статье разберу программы, которые помогают освоить digital-профессии: от аналитики и маркетинга до UX/UI и продуктового управления, а еще — где можно сменить трек, если цель перейти в IT.

Все считают 5-ю версию лучше, выше, сильнее. Но есть ли разница для обычного пользователя, который не мониторит бенчмарки и микроапдейты моделей, а просто приходит поболтать с ИИ?

Мы поставили эксперимент: сравнили 4о и 5 с точки зрения обывателя, который хочет изучить ML и пришёл за пошаговым планом обучения.

Спойлер: в конце всё равно решили подключить живого специалиста.

Все знают о Leetcode — его можно любить, ненавидеть, презирать или даже бояться, но равнодушным точно не останется никто.

Эта статья — впечатления о моём 600-дневном марафоне на этой платформе, динамике моих скилов и ответе на главный вопрос «надо ли решать там задачи?».

Все было спокойно, пока мы с другом не заключили спор — сможем ли мы решить 100 задач до конца 2023 года? А это было 50 задач всего за 1 месяц — декабрь.

На одном из моковых собеседований мы услышали, что для прохождения алгоритмического этапа может хватить решения 50 задач на Литкоде. 

Челлендж в 100 задач оказался достаточно легким — Новый год мы встречали уже с круглым числом выполненных задач в профиле. Так быстро мы решили не останавливаться — Покоренная вершина стимулировала покорить новую — 200 задач к началу лета (за 5 месяцев).

В конце челленджа в 200 задач мой друг принял решение сойти с дистанции — переизбыток алгоритмов в крови, голове и остальных частях тела вызывал у него дискомфорт и галлюцинации, поэтому в его профиле красуется круглое «200», а я же к этому времени только «разогрелся» и вошел во вкус.

24 февраля 2024 в течении недели Leetocde предлагал неплохие и не очень сложные задачи на дейли челлендже, и у меня случайно получился стрик в районе 10 дней подряд.

Сбивать стрик было как‑то жалко — это же целых 10 дней. Так и началась долгая история в 600 дней...

Привет, Хабр! Меня зовут Станислав, я аналитик данных с трехлетним опытом и выпускник курса «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Я расскажу, как проходил собеседования, с какими сложностями столкнулся и почему ходить на интервью стоит всегда — даже если у вас есть работа.