В сентябре разбираем то, что сейчас регулярно всплывает в задачах разработчиков, DevOps-инженеров, аналитиков, тестировщиков и ML-специалистов: PostgreSQL 18, eBPF, LLM, Playwright, Patroni, Rust, GitLab Runners, высоконагруженные сервисы и не только. В подборке — 61 демо-урок с упором на практику, реальные сценарии и вопросы, которые можно напрямую обсудить с преподавателями.
Новые инструменты появляются быстрее, чем успеваешь их изучать: LLM, инфраструктура, фреймворки, подходы к разработке. Как выбрать то, что действительно пригодится в работе?
Собрали 34 открытых урока по AI, разработке, DevOps, QA, аналитике и управлению на конец августа и первую половину сентября.
Когда нужно прокачать конкретный навык, проще всего начать с практической задачи. В этом дайджесте собрали 39 открытых уроков августа для IT-специалистов: от asyncio, Kafka и PostgreSQL до системного дизайна, DevSecOps и локальных AI-моделей — с разбором инструментов и подходов, которые применяются в реальных проектах.
В инфраструктуре редко получается решить проблему в пределах одного инструмента: сбой в проде быстро выводит к настройкам Linux, сети, CI/CD, Kubernetes или базы. В этом дайджесте собрали материалы, которые помогают разбирать такие задачи точечно и системно — от диагностики и наблюдаемости до безопасности и устойчивости сервисов.
Рост в разработке редко определяется только количеством освоенных технологий. Гораздо важнее понимать, какие инструменты действительно применяются в проектах, какие архитектурные решения становятся стандартом и где находятся точки роста — в коде, инфраструктуре, данных или работе с ИИ.
В этом дайджесте собрали 70 открытых уроков месяца — от Python, Go и C# до Kubernetes, Kafka, PostgreSQL, микросервисной архитектуры, ML и ИИ-агентов. Темы разбирают преподаватели-практики: можно погрузиться в новые технологии, обсудить инженерные задачи и проверить свои знания на примерах из реальной разработки.
Когда инфраструктура начинает сбоить, причина редко остаётся в одном слое: за проблемой с деплоем тянутся пайплайны, контейнеры и секреты, а за деградацией сервиса – логи, сеть, база данных или настройки Linux. В этом дайджесте собрали практические материалы по K8s, CI/CD, DevSecOps, наблюдаемости, PostgreSQL и отказоустойчивости – для тех, кто хочет быстрее находить слабые места и лучше понимать, как связаны компоненты современной инфраструктуры.
Привет, хабровчане. Во второй половине июля наши преподаватели-практики проведут 52 открытых урока по актуальным темам из разных областей ИТ — от LLM, RAG и Claude Code до C++, Playwright, Kubernetes, TOGAF и сетей ЦОД. Это возможность посмотреть, как эксперты разбирают прикладные задачи, обсудить рабочие подходы, задать вопросы и заодно оценить формат обучения на практике.
Профессиональный рост часто упирается в конкретные слепые зоны: где демо AI-агента расходится с продакшеном, как выбирать платформу для AI-ворклоадов, почему ломается тестирование API или что происходит в сетях ЦОД.
В дайджесте — 65 бесплатных уроков от преподавателей-практиков: с прикладными разборами, живыми вопросами и возможностью быстро свериться с тем, куда движутся разные IT-направления.
Инфраструктура обычно ломается не в одном месте. За «просто поправить деплой» быстро подтягиваются лимиты Linux, настройки контейнеров, CI/CD, безопасность, маршрутизация, Kubernetes, базы данных и сети ЦОД. Чем больше сервисов и команд, тем важнее видеть не только отдельные инструменты, но и связи между ними.
В этом дайджесте собрали открытые уроки, статьи и курсы по Linux, Docker, Kubernetes, CI, PostgreSQL, сетям и безопасности. Подборка будет полезна тем, кто отвечает за стабильность сервисов и хочет системно закрывать инфраструктурные пробелы.
Технологии меняются быстрее, чем учебный план на ближайший месяц: сегодня нужно разобраться в ИИ‑агентах, завтра — в Kafka, Kubernetes или безопасности.
Собрали 60 бесплатных уроков по 10 IT‑направлениям, чтобы вы могли быстро найти занятие под текущую рабочую задачу и понять, что действительно стоит изучать дальше.
Карьерный рост в IT редко упирается только в «выучить еще один инструмент». Чаще проблема в другом: понять, какие технологии уже стали рабочей практикой, где стоит углубиться в архитектуру, а где пора закрыть пробелы в инфраструктуре, безопасности, аналитике или управлении.
В этом дайджесте собрали 62 бесплатных открытых урока OTUS на июнь — от Java, Docker, Kubernetes, Kafka и SRE до LLM, DWH, Data Mesh, тестирования и ИБ. Занятия проводят преподаватели-практики, поэтому это не обзор ради обзора, а возможность разобрать актуальные темы с экспертами и задать вопросы.
SciGraph показывает, почему GraphRAG для научных статей — это не только про графы и LLM, но и про честные метрики. В статье — разбор системы, которая связывает PDF, авторов, методы и цитирования, а заодно показывает, как красивая архитектура ломается на реальных вопросах исследователя.
Kubernetes, Go, LLM, нагрузочное тестирование, observability, AI‑агенты, CTE, API Gateway и безопасность — в мае у OTUS много открытых уроков для тех, кто хочет быстро погрузиться в актуальные IT‑темы без долгого выбора курса.
Собрали расписание на 18–28 мая: можно выбрать направление под свои задачи, посмотреть формат обучения и понять, какую тему стоит разобрать глубже.
В IT профессиональный рост редко упирается только в мотивацию: чаще мешают разрозненные знания, нехватка времени на системное изучение темы и ощущение, что технологии меняются быстрее, чем получается в них разобраться. В этом дайджесте собрали демо-уроки мая по ключевым направлениям — от разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, аналитики, тестирования, ИБ и управления.
Это возможность посмотреть, как практикующие эксперты разбирают актуальные темы вроде Go, Kubernetes, LLM, ClickHouse, DevSecMLOps и AI-агентов, задать вопросы и понять, какие навыки стоит подтянуть дальше.
В инфраструктуре почти не бывает задач «на один клик»: за деплоем тянутся CI/CD, за Kubernetes — эксплуатация, за нагрузкой — Nginx, Postgres, мониторинг и безопасность. В этом выпуске собрали материалы и ближайшие открытые уроки по тем темам, в которые чаще всего приходится погружаться уже на практике. Это хороший способ быстро разобраться в конкретной теме, посмотреть на рабочие подходы и понять, что стоит изучить уже системно.
Часто дело не в отсутствии вариантов, а в неопределенности: куда двигаться дальше и хватает ли текущей базы для следующего шага. Решение об обучении обычно принимают взвешенно, но без четкого понимания своего уровня легко ошибиться с выбором. В этом дайджесте — 14 направлений с вступительными тестами: они помогают трезво оценить подготовку перед стартом и понять, насколько обучение сейчас будет полезным.
Привет, Хабр. Собрали апрельскую подборку открытых уроков – 70+ разборов по ключевым направлениям разработки и смежных ролей. В программе – практические темы, которые сейчас формируют повседневную работу команд: OpenAPI и REST-дизайн, Symfony и Angular, конкурентность в C++ и Swift, Observability через Grafana, архитектура SIEM, PostgreSQL как векторная база, Spark 4.0, а также влияние ИИ на разработку и тестирование.
Формат остаётся прикладным: занятия ведут практикующие преподаватели курсов, разбирают реальные кейсы и подходы из продакшена, отвечают на вопросы и показывают, как устроено обучение изнутри. Это возможность быстро пройтись по актуальным инструментам и решениям, сверить своё понимание с опытом экспертов и посмотреть на темы, которые обычно остаются за пределами документации.
Вокруг AI слишком много шума, поэтому особенно полезны материалы, которые показывают не теорию, а реальные рабочие сценарии. В этой статье собрана подборка ресурсов HubSpot о том, как применять нейросети в маркетинге, продажах и ежедневных задачах — от промтов и AI-поиска до автоматизации и AI-агентов.
Искусственный интеллект развивается быстрее, чем успевают закрепиться подходы: инструменты меняются, требования растут, а времени «сесть и разобраться» почти нет. В этом дайджесте – практичные материалы и курсы, которые помогают встроить ИИ в работу уже сейчас: от базового ML до RAG, MLOps и архитектуры – без отрыва от задач и с опорой на реальный опыт.
Во многих компаниях до сих пор существует убеждение: чем подробнее техническое задание, тем успешнее будет проект. Поэтому перед стартом разработки команды месяцами пишут документы, пытаясь предусмотреть все сценарии и описать каждую кнопку.
На практике такой подход часто приводит к противоположному результату. Чем больше времени тратится на детальное ТЗ, тем выше вероятность, что проект станет дорогим, долгим и не очень полезным для пользователей.
Разберем реальный кейс, где попытка сделать «идеальное» техническое задание привела к увеличению сроков проекта почти в два раза.
