@foodmg_bot - попробуйте, если кому-то интересно.

Посмотрим, как поживет при нагрузке, хотя я не думаю, что вы будете таким сильно пользоваться.

📌 Подборка курсов и платформ для старта в IT и кибербезе!

Собрал краткий обзор ресурсов, которые вы спрашивали. От математики до практики взлома.

🧠 Математический Анализ (для будущих инженеров)

Курс-фундамент для тех, кто метит в Machine Learning, Data Science или GameDev. Здесь про пределы, производные и интегралы. Сложно, академично, но открывает двери в самые сложные и высокооплачиваемые сферы IT.

Кому: Студентам тех. специальностей и тем, кто не боится формул.

🔐 Математика в кибербезопасности (от Kaspersky)

Практический курс, который показывает, как школьная арифметика и логика превращаются в реальную криптографию. Разбор шифров от Цезаря до RSA. Отличный способ увидеть связь теории с работой в ИБ.

Кому: Школьникам, студентам и всем, кто хочет понять магию шифрования.

🕵️ Обзор профессий в кибербезопасности (от практиков)

Курс-знакомство с индустрией. Два топовых эксперта (из "белого" хакинга и борьбы с фин. преступлениями) рассказывают, кто чем занимается в кибербезе: offensive, defensive, криминалистика. Это не про то, КАК делать, а про то, КЕМ БЫТЬ.

Кому: Всем, кто выбирает профессию в IT и хочет понять, что такое кибербез.

🎮 Практика на TryHackMe (хакерский полигон)

Это лучшая онлайн-платформа для новичков, где вы в игровой форме учитесь взламывать и защищать системы. Все инструменты доступны прямо в браузере.

Кому: Абсолютно всем, кто хочет получить практические навыки в "белом" хакинге.

Просили на трансляциях, поискал, подобрал.

Делал видео об этих репозиториях, еще напишу, чтобы Вы не потеряли:

1) steven2358/awesome-generative-ai

Что внутри: тщательно отобранный каталог проектов и сервисов по генеративке — от LLM до музыки и изображений. Удобно прыгать по разделам, находить новые демо, библиотеки и сервисы, смотреть “открытия” и вносить свои. 💡

Кому нужно: разработчикам, исследователям, продактам и авторам контента, кто хочет быстро увидеть ландшафт и собрать инструментарий для прототипа, ресёрча или контента. Подходит и новичкам, и сеньорам — старт и апгрейд стека в одном месте. 🧰⚡️

2) Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

Что внутри: живая коллекция реальных LLM-приложений — RAG, агенты и мульти-агенты, MCP, голосовые агенты. Много примеров с OpenAI/Anthropic/Gemini и опенсорс-моделями (DeepSeek, Qwen, Llama), плюс стартовые агенты и готовые шаблоны. 🗂

Кому нужно: продактам и разработчикам, кто строит фичи “под пользователя” — прототипы для хакатонов, демо для инвесторов, быстрые POC для стартапа. Отлично, чтобы “снять идею с тормоза” и увидеть рабочие паттерны. 🛠

Еще нашел для вас ВСЕХ 4 крутейших курса в разных направлениях. Что-то смотрел сам, что-то спрашивал у друзей.

Сегодня дам.

Учиться, учиться и еще раз учиться. (все 4 free)

Вот четыре курса, которые реально закрывают пробелы и ускоряют вход в DS/AI 👇

1) Karpov.Courses — Симулятор SQL 🧩

Бесплатный интерактив: 150 задач, реальная среда PostgreSQL + Redash, авто-проверка. Разбираете продуктовые метрики, ad-hoc запросы и строите дашборды — как в боевой аналитике.

Для кого: новички в данных, аналитики, продакты, разработчики и тестировщики, кому нужно “набить руку” на SQL и говорить с бизнесом на одном языке. Старт в любое время.

2) Karpov.Courses — Математика для Data Science 📐

Бесплатная база от “нулевого” уровня: матан (1 и 2), линал, оптимизация и математическая нотация. Фокус на интуицию + практику, чтобы увереннее читать статьи и понимать алгоритмы МО.

Для кого: студенты, начинающие DS/аналитики, а также практикующие спецы, кто хочет систематизировать знания и укрепить фундамент. Самостоятельный темп, старт когда удобно.

3) Stepik — Основы статистики 📊

Вводный 3-недельный курс (3–4 ч/нед): описательная статистика, корреляции, регрессия, ANOVA, кластеризация, интерпретация и визуализация. Есть сертификат Stepik, ~29 уроков и 100+ тестов.

Для кого: студенты и исследователи любых направлений, а также начинающие аналитики данных. Честная ремарка: курс записан давно, местами устарел — полезно читать сопроводительные поправки. Бесплатно.

4) DeepLearning.AI — Generative AI with LLMs 🤖

Курс с AWS про практику разработки с LLM: жизненный цикл (данные → выбор модели → оценка → деплой), трансформеры и файн-тюнинг, эмпирические “scaling laws”, инструменты инференса/продакшена.

Для кого: DS/ML-инженеры, промт-инженеры и все, кто хочет прикладно освоить генеративку. Уровень intermediate: нужен Python и базовый ML. По итогу — сертификат (на платформе Coursera), но стоит 40$. Сам курс, как и остальные, бесплатный.

https://www.twitch.tv/mgerkom - включился на час-два.

Забавный календать на 3-е сентября, не мог не сделать. Как выглядит можете в ТТ посмотреть.

Музыка внутри, из requirements только

pip install PyQt6

🤖 DeepSeek вводит обязательную маркировку для всего ИИ-контента

Китайская компания DeepSeek теперь будет помечать весь контент, созданный её нейросетями. Это сделано в рамках новых требований китайского правительства по повышению прозрачности и борьбе с несанкционированным использованием ИИ.

Что это значит?

🔹 Два типа маркировки:

- Явная: Заметные надписи «Сгенерировано ИИ», звуковые сигналы или специальная графика.
- Скрытая: Встроенные технические водяные знаки с информацией о типе контента, компании-создателе и уникальным ID.

Этот шаг последовал за требованием властей КНР сделать весь ИИ-контент отслеживаемым и защищённым от подделок, возложив ответственность за это на разработчиков.
_________________________________________

Школьники и студенты, аккуратно. Как выяснится, какая там маркировка, может будет легкий софт по очистке, но пока - бдите, не то двойку поймаете.

Perplexity предоставляет годовую подписку Pro всем желающим - сервис открывает доступ к ИИ-моделям уровня GPT-5, Claude-4 и Grok 4.

Что нужно сделать:
- Потребуется действующий аккаунт PayPal и VPN;
- Необходимо перейти по ссылке и авторизоваться;
- Предложение действует до конца года, так что есть время создать аккаунт PayPal.

Perplexity - лучшая нейронка в вопросе поиска информации. Никогда не придумывает ничего, буквально 0,01% артефактов. Так что займитесь.

Апскейлер пока не выходит, т.к. работаю над лучшим результатом видео. Вот промежуточные в сложной сцене

🎩 Писал не раз, но супер частый вопрос на трансляциях. "Как начать учить питончик?"

1) Курс для начинающих.
2) Курс для продвинутых.

Full бесплатно. Даже платно вы лучше курсов не найдете (по питону).

Там на степик еще есть 3-й курс, но по сути, он Вам не нужен, ибо он - платный, а особо ничего не дает. Пройдете основы, усвоите базу. Дальше - начинайте что-то делать, учить первые "боевые" библиотеки, применять их на практике. aiogram, selenium, playwright, pandas и т.д., в зависимости от того, с чем хотите работать.

Для разъяснения инструментов используйте нейросети, также оттуда можете черпать идеи для первых начальных проектов. Далее учеба через практическое применение навыков. ВСЕ.

Фулл список гаджетов слили от Apple, которые завтра презентуют.

Кто это покупает, вам не надоело с 13-го отдавать деньги каждый раз за одно и то же самое? :D

Хочешь понять, как всё работает? Собери это сам! 🛠

Наткнулся на настоящий "топ" для разработчиков всех уровней - репозиторий «build-your-own-x». Это сборник пошаговых руководств для воссоздания популярных технологий с абсолютного нуля.

🔥 Почему это круто?

- Глубокое понимание: Вместо сухой теории — чистая практика. Создайте свой собственный Docker, Git, базу данных или даже нейросеть;
- Широкий выбор тем: От 3D-рендеринга и компиляторов до блокчейна и BitTorrent-клиентов;
- Мультиязычность: Большинство гайдов доступны на Python, Go, Rust, C++, JS и других языках.

Будет полезно абсолютно всем — от джуниоров до тимлидов. Это отличная возможность прокачать скиллы, изучить новую для себя область и по-настоящему разобраться в работе привычных инструментов.

🔗 Ссылка на репозиторий