Учебный процесс в IT

Ведущие мыслители в различных вероятностных областях деятельности - от ставок на скачки и азартных игр до инвестирования - упоминают один и тот же принцип.

Его часто называют эффектом Бейба Рута.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, я джун в команде HR-маркетинга «Лаборатории Касперского». А еще я зумер, учусь на четвертом курсе Бауманки и считаю, что нам давно пора серьезно поговорить о стереотипах про мое поколение. Статей о нас на Хабре выходит много: в одних штампы подтверждают, в других разоблачают. Какие-то я узнаю в себе, о других впервые слышу из комментариев.

Чтобы проверить штампы на живых людях, я поговорил с тремя нашими стажерами из отделов информационной безопасности и разработки на C и C++, а также с их наставниками. Бадди оценили своих подопечных по самым популярным клише, и разброс получился от 0 до 9 из 10. Рассказываю, каких новичков боятся наставники, чего опасаются сами стажеры и что из стереотипов оказалось правдой, а что предрассудками.

Открываешь вакансию аналитика, а там двенадцать требований, из которых знаешь четыре, раазбираю: что стоит за «уверенным SQL» и «опытом A/B», что из этого спросят на собеседовании, как отвечать про незнакомое и почему одни и те же слова в продуктовой компании и в агентстве означают разную работу.

Расписание живёт в приложении ИТМО, а вся моя жизнь — в календаре: работа, секции, встречи, поездки. Каждую неделю я сверял одно с другим и почти каждый раз находил расхождение. В итоге сделал сервис, который превращает расписание в подписку: одна ссылка, и пары появляются в календаре сами. Сервис неофициальный: у ИТМО такой подписки нет, поэтому её сделал я.

Не так давно я поступал в аспирантуру. Готовился по старинке: конспекты, книжки, пробные тесты. Но уже в самой аудитории заметил, как многие полезли в часы и телефоны, начали украдкой использовать наушники. Оказалось старые добрые шпоры мелким почерком уступили у студентов место чатам с ИИ-моделями.

Экзамен кончился, через пару дней я узнал, что поступил и задался вопросом: а если бы вместо меня экзамен сдавал ИИ, он бы справился? Если бы он не просто помогал, не подсказывал, а имел ровно те же вводные, что студент на экзамене? Я полез на сайт вуза добывать вопросы теста, чтобы скормить их разным ИИ-шкам, результаты эксперимента оказались немного неожиданными.

Мы получили больше 250 тестовых на 25 мест в первую Школу аналитиков hh. Многие решения были сделаны с нейросетью, и это нормально — аналитики в работе тоже пользуются LLM-инструментами. Вопрос был в другом: как за аккуратным текстом от LLM разглядеть кандидата с пониманием того, что он делает.

Страшилка «искусственный интеллект заберет твою работу» уже мало кого пугает и мотивирует, хотя проблема все еще актуальна. Но теперь о том, как ИИ трансформирует рынок труда, начали задумываться компании-работодатели. Влияние нейросетей на процессы профессионального развития, поиска сотрудников и найма докатилось и до них. 

Исследователи Gartner предупреждают о риске «AI Lock-in» — ситуации, когда компании становятся настолько зависимы от ИИ-систем, что теряют внутренних специалистов, способных понять и исправить ошибки алгоритмов. По оценкам Gartner, бесконтрольная автоматизация без параллельного развития человеческих навыков может привести к дефициту кадров на ключевых позициях в ближайшие годы. Поэтому актуальность скилов отдельно взятых специалистов — это уже не «проблема самих утопающих».

В CS Space мы поддерживаем студентов, которые делают первые шаги в науке, в том числе помогаем с поездками на конференции. Одна из таких историй — участие Сергея Харгелии в European Symposium on Algorithms (ESA) 31 августа – 4 сентября в Л’Акуиле, Италии. Мы попросили Сергея рассказать о пути от первой научной работы до первой международной конференции.

Привет! Меня зовут Серёжа Харгелия, я начинающий исследователь в области Theoretical Computer Science. Недавно целый ряд важных событий произошёл в моей жизни впервые: я написал свою первую научную статью, получил первый reject, затем первый accept и, наконец, первый раз выступил с докладом на конференции! В этом тексте я постараюсь мысленно пройти весь этот путь ещё раз и поделиться своими ощущениями. Я не хочу, чтобы это превратилось в очередную «историю успеха», поэтому очень надеюсь, что мой рассказ окажется живым и сохранит всю многогранность и сложность реальности.

Я уже около 2,5 лет системно изучаю английский. За это время успел попробовать довольно много разных приложений и способов обучения. В этой статье хочу поделиться личным опытом: что действительно оказалось полезным, что быстро надоело, а что я использую до сих пор.

Изначально я начал учить английский в первую очередь из практических соображений. Мне хотелось свободнее читать техническую документацию, статьи и обсуждения без постоянной необходимости пользоваться переводчиком. Кроме того, я довольно много играл, поэтому отсутствие русской локализации в некоторых играх тоже стало дополнительной мотивацией.

На данный момент я субъективно оцениваю свой уровень как B2. При этом изучение английского я не бросил: язык уже стал частью моей повседневной рутины, а для работы и развития в IT всё равно есть куда расти.

В среднем я уделяю английскому около двух часов в неделю, хотя на разных этапах обучения этот показатель сильно менялся.

Поэтому в этом материале по инструментам примерно в том порядке, в котором сам их использовал, и расскажу о плюсах, минусах и о том, какое место каждый из них занимает в моём обучении сейчас. В статье будут приложения для изучения языка, англоязычный контент, книги, игры, нейросети и так далее.

Я отправил ИИ‑агента проходить онлайн‑курсы OpenAI, Anthropic, Google. Через 6–30 минут тесты сданы на 10 из 10 баллов, и готов сертификат на мое имя. Причем я даже не открывал учебные материалы.

В статье покажу, как это работает: от авторизации в браузере до получения готового сертификата. Спойлер: онлайн‑сертификацию надо отменять, либо менять сам принцип проверки.

В 1972 году, когда Дон Валентайн основал Sequoia Capital, термину «Кремниевая долина» не было и двух лет.  Дон выбрал название «Sequoia», дерево, которое живет тысячи лет.

Сегодня компания возглавляет рейтинг венчурных фондов. О том, как Sequoia ищет и отбирает компании для инвестиций.

Представьте следующую картину: вы в 9-10 классе сидите посреди аудитории с нейроинтерфейсом на голове, а перед вами в воздухе висит небольшой дирижабль. Вы закрываете глаза — винты начинают вращаться, и дирижабль летит вперед, открываете — и он останавливается. И это никакая не магия, это именно то, чему учились школьники в Летней STEM-школе Центральногоый университета в течение школьников на протяжении 5 дней в Летней STEM-школе.

Математики, инженеры, экономисты – все изучают симплекс-метод. Кто-то тут же забывает, но это нормально. В этой статье попробуем простым языком, опираясь не на формулы, а на здравый смысл, объяснить, как это работает.

Затруднение в новой школьной теме может быть связано с материалом прошлых лет. Исследования индивидуального обучения помогают определить, какую помощь ученику можно перенести в платформу. В статье — научные основания подхода Exameo, пример с двумя способами решения задачи и вопросы, которые предстоит проверить в первых тестах

Как сэкономить 100$ на экзамене ISTQB? Расскажу про свой опыт сдачи ISTQB CTFL 4.0 через индийского провайдера.

CTF в КубГТУ существовал и до нас. Кафедра КТиИБ проводила KubanCTF ещё в 2017 году, на старших курсах были ребята, которые играли в своих составах. Но комьюнити как такового не было — людей мало, команды закрытые, набирали по знакомству, а новичку войти в эту тему было негде. Через два года после того, как мы сами начали играть, мы провели свой CTF, на который зарегистрировались 1280 команд из 51 страны. Эта статья — про то, как формировалось комьюнити вокруг CTF в вузе, где потенциал был, но никто его не собирал воедино.

Меня зовут Элина Чусова, я работаю аналитиком данных в крупном банке. Я окончила курс «Аналитик данных» и осталась амбассадором в Яндекс Практикуме — провожу встречи выпускников и слежу за их карьерой.

Сразу после обучения я уволилась в никуда, чтобы начать карьеру с нуля. С тех пор прошло чуть больше года: я успела поработать аналитиком в сфере добычи полезных ископаемых и спортивном ритейле, понять, что мне действительно нравится в работе и как строить карьеру осознанно. Поделюсь своим опытом и находками в этом тексте.

В прошлой статье мой генератор отчетов вставлял код в Word картинками, и первый же комментарий был: «Код рисунками – брр». Справедливо: такой код не скопировать, не найти поиском, а при печати он мылится.

Разобрался, как сделать правильно: листинги текстом с подсветкой синтаксиса, рамкой, заливкой и автонумерацией «Листинг N» через поля Word. Все на python-docx и Pygments, около ста строк. По пути – пара ловушек, о которых почти нигде не пишут: почему Word может не открыть документ из-за порядка XML-тегов и зачем задавать шрифт четыре раза.

Бонус – замеры: 30 листингов текстом собираются за 0,6 с против 4,1 с картинками, а файл получается в три раза легче.

Почему инженер и организатор часто недооценивают друг друга, как их способности влияют на успех в бизнесе и что помогает им работать вместе. Авторские наблюдения о физиках и лириках, исследования навыков и заработков, примеры партнёрств в известных компаниях и размышления об инженерном образовании.

Учебный графический исполнитель (ГРИС) — это компьютерная модель, имитирующая работу чертёжного узла в режимах непосредственного и программного управления. ГРИС используют при изучении основ алгоритмизации для демонстрации принципов структурного программирования. Существует множество различных реализаций ГРИС, которые отличаются целевыми компьютерными платформами, наборами команд и возможностями исполнителей. Ярким и запоминающимся примером может служить среда ГРИС «Кенгурёнок», созданная в начале 1990-х годов авторским коллективом из Свердловска.