🖥 C# Roadmap: с нуля до профи

Практическое руководство по росту в C#-разработке. Материал собран для тех, кто хочет получить инженерную глубину, а не просто накликать CRUD по туториалам.

Здесь последовательность изучения, лучшие практики, ресурсы и трезвый разбор того, как работать с ИИ-инструментами и оставаться востребованным.

https://github.com/Develp10/Csharp_Roadmap/

🖥 Быстрый Linux-совет: один терминал вместо десятка окон

Хочешь держать несколько терминальных сессий открытыми и не плодить кучу окон?

Используй `tmux`.

Он позволяет запускать отдельные сессии, делить терминал на панели, отключаться от работы и потом возвращаться к ней с того же места.

Например, ты подключился к серверу, запустил долгий процесс и не хочешь потерять его при разрыве SSH. Создаешь сессию:

tmux new -s myserver

Отключаешься от нее - процесс продолжает работать. Потом можно посмотреть список сессий:

tmux ls

И вернуться обратно:

tmux attach -t myserver

tmux превращает один терминал в полноценное рабочее пространство.

Сессии, окна, панели, detach, reattach - и ты больше не зависишь от одного открытого терминального окна.

#linux #terminal #tmux #devops

👣 На Stepik обновили курс «Rust: полный курс разработчика. С нуля до профи»

Представьте: через три месяца вы открываете чужой Rust-код и читаете его как книгу.

Arc<Mutex<T>> не вызывает панику. impl Future не пугает. Вы точно знаете, почему компилятор ругается и как это починить за 10 секунд.

Это не фантазия. Это результат 50 уроков, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.

Ownership, traits, generics, async, unsafe - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.

А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит до REST API и WebAssembly.

Вы и так знаете, что Rust - ваш следующий язык. Этот курс просто сделает это реальностью.

Сегодня - 55% процентов от цены, торопись: https://stepik.org/a/269250/

🖥 C# Roadmap: с нуля до профи

Практическое руководство по росту в C#-разработке. Материал собран для тех, кто хочет получить инженерную глубину, а не просто накликать CRUD по туториалам.

Здесь последовательность изучения, лучшие практики, ресурсы и трезвый разбор того, как работать с ИИ-инструментами и оставаться востребованным.

https://github.com/Develp10/Csharp_Roadmap/

Стартуем с Kubernetes без боли в Managed Kubernetes от MWS Cloud Platform.

27 мая в 16:00 Александр Курасов, технический владелец продукта в MWS Cloud Platform, покажет, как развернуть кластер за минуты, на вебинаре «Быстрый старт с Managed Kubernetes в облаке MWS».

Разберём архитектуру сервиса, его интеграцию с IAM, сетями и балансировщиками. Увидите, как управляемый сервис берёт на себя администрирование master-узлов и упрощает жизнь.

Будет интересно:

♦️DevOps-инженерам, которые хотят упростить работу с Kubernetes
♦️Backend-разработчикам, которым нужно быстро задеплоить сервис
♦️Platform-инженерам, строящим cloud-native инфраструктуру
♦️Техлидам и архитекторам, выбирающим Kubernetes в облаке

➡️ Зарегистрироваться

⚡️ Machine Learning Roadmap 2026: большая карта входа в ML без сказок про “нейросети за месяц

Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и даже вабкодинга.

Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа.

Roadmap разбит на 7 треков:

1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving
7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety

Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”.

В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы.

Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось.

По времени тоже без сказок:

1. 0-3 месяца: математика, классический ML
2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация

Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу!

Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир.

https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap

Что общего у SRE и рыбаков? «GitOps = реальность» — это миф? Не создаёт ли Chaos Engineering ещё больше хаоса?..

Звучит как те самые внезапные вопросы перед сном в будний день 👀

И, кстати, ответ на все три у нас имеется! Правда, не здесь, а в подкасте «В SREду на кухне» — его ведут опытные инженеры из Авито. Они обсуждают наболевшее, приглашают внешних гостей и коллег, а также делятся дополнительными инсайтами, статьями по теме и анонсами встреч в своём канале.

Советуем подписаться и сохранить на будущее пару выпусков 🧠