Вебинар: как попасть в МТС (или куда угодно)
Расскажем о трудоустройстве в МТС и дадим советы, которые пригодятся при поиске работы и в других компаниях. Также у вас будет возможность задать вопросы экспертам, в том числе действующему HR Lead в МТС.
➡️ Бесплатно, 18 июня в 19:00 мск
Вы узнаете:
— Как попасть в МТС. Расскажем, каких сотрудников ищут, как получить работу через стажировки и вакансии, где их искать и как откликаться.
— Как выглядит наём в МТС. Разберём, на что смотрят HR-менеджеры и какие навыки важны для начинающих специалистов в разных направлениях бизнеса.
— Какие есть «красные» и «зелёные» флаги. Выясним, какие ошибки допускают кандидаты на собеседованиях и как правильно себя позиционировать.
— Как найти работу после курсов. Расскажем, как Практикум помогает обучиться навыкам и найти работу в крупных российских и зарубежных IT-компаниях.
➡️ Зарегистрироваться на вебинар. Подтвердим регистрацию в телеграме, напомним об эфире и пришлём на него ссылку.
Расскажем о трудоустройстве в МТС и дадим советы, которые пригодятся при поиске работы и в других компаниях. Также у вас будет возможность задать вопросы экспертам, в том числе действующему HR Lead в МТС.
Вы узнаете:
— Как попасть в МТС. Расскажем, каких сотрудников ищут, как получить работу через стажировки и вакансии, где их искать и как откликаться.
— Как выглядит наём в МТС. Разберём, на что смотрят HR-менеджеры и какие навыки важны для начинающих специалистов в разных направлениях бизнеса.
— Какие есть «красные» и «зелёные» флаги. Выясним, какие ошибки допускают кандидаты на собеседованиях и как правильно себя позиционировать.
— Как найти работу после курсов. Расскажем, как Практикум помогает обучиться навыкам и найти работу в крупных российских и зарубежных IT-компаниях.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👎4👍2🔥2🥴2
Аналитику данных: полезные ссылки для погружения в бизнес и продукт
Делимся материалами, которые помогут погрузиться в контекст бизнеса, узнать, с какими метриками работают аналитики, и научиться рассчитывать эти показатели с помощью Python.
Data-Driven в компании: что это, как принимаются решения и в чём заключается суть подхода. Статья рассказывает, как управлять компанией на основе данных, в чём заключаются принципы подхода и как построить пошаговый план по внедрению метода в работу.
Продуктовая аналитика: инструменты. Видеолекция продуктового менеджера Дмитрия Животворева о продуктовой аналитике, её основных инструментах и сложностях их применения. Материал подходит для неподготовленного слушателя.
Метрики продукта: как оценить эффективность бизнеса. Статья с кратким экскурсом по CTR, LTV, ARPU и другим метрикам продукта, дашбордам и фреймворкам для анализа показателей бизнеса. Не даст ответы на все вопросы, но станет шпаргалкой для новичков и подскажет, куда копать, чтобы разобраться.
Что такое хорошая конверсия в активацию. Бенчмарки и советы на основе более 500 продуктов. Перевод одноимённого материала инвестора и бывшего продакт-менеджера Airbnb Ленни Рачицки — о том, что такое момент активации, каким он может быть и как на основе этого показателя считать успешность продукта или бизнеса.
Thinking Face. Научный подход к аналитике и маркетингу. Телеграм-канал, который поможет расширить кругозор в маркетинге и продуктовой аналитике. Большинство постов — рекомендации в формате карточек с объяснениями и результатами подтверждающих исследований.
Diligence at Social Capital. Англоязычный материал в шести частях от эксперта венчурной компании Social Capital Джонатана Хсу. Внутри много формул и графиков, детально раскрывающих тонкости работы с продуктовыми метриками.
Calculating customer lifetime value: A Python solution. Статья на английском с разбором LTV — метрики, обозначающей пожизненную ценность клиента (сколько денег принёс пользователь за всё время, что он покупает продукцию). Также в материале — код программы на Python, который помогает считать LTV на основе маржи, ежемесячного дохода и других показателей.
Customer Lifetime Value. Ещё более глубокое погружение в LTV, без теории, но с большим количеством фрагментов готового кода на Python для автоматизации вычислений. Сайт может не работать с российского IP.
Делимся материалами, которые помогут погрузиться в контекст бизнеса, узнать, с какими метриками работают аналитики, и научиться рассчитывать эти показатели с помощью Python.
Data-Driven в компании: что это, как принимаются решения и в чём заключается суть подхода. Статья рассказывает, как управлять компанией на основе данных, в чём заключаются принципы подхода и как построить пошаговый план по внедрению метода в работу.
Продуктовая аналитика: инструменты. Видеолекция продуктового менеджера Дмитрия Животворева о продуктовой аналитике, её основных инструментах и сложностях их применения. Материал подходит для неподготовленного слушателя.
Метрики продукта: как оценить эффективность бизнеса. Статья с кратким экскурсом по CTR, LTV, ARPU и другим метрикам продукта, дашбордам и фреймворкам для анализа показателей бизнеса. Не даст ответы на все вопросы, но станет шпаргалкой для новичков и подскажет, куда копать, чтобы разобраться.
Что такое хорошая конверсия в активацию. Бенчмарки и советы на основе более 500 продуктов. Перевод одноимённого материала инвестора и бывшего продакт-менеджера Airbnb Ленни Рачицки — о том, что такое момент активации, каким он может быть и как на основе этого показателя считать успешность продукта или бизнеса.
Thinking Face. Научный подход к аналитике и маркетингу. Телеграм-канал, который поможет расширить кругозор в маркетинге и продуктовой аналитике. Большинство постов — рекомендации в формате карточек с объяснениями и результатами подтверждающих исследований.
Diligence at Social Capital. Англоязычный материал в шести частях от эксперта венчурной компании Social Capital Джонатана Хсу. Внутри много формул и графиков, детально раскрывающих тонкости работы с продуктовыми метриками.
Calculating customer lifetime value: A Python solution. Статья на английском с разбором LTV — метрики, обозначающей пожизненную ценность клиента (сколько денег принёс пользователь за всё время, что он покупает продукцию). Также в материале — код программы на Python, который помогает считать LTV на основе маржи, ежемесячного дохода и других показателей.
Customer Lifetime Value. Ещё более глубокое погружение в LTV, без теории, но с большим количеством фрагментов готового кода на Python для автоматизации вычислений. Сайт может не работать с российского IP.
👍4🔥2😁2
Напоминаем, на каких курсах начинается обучение в конце июня ⬇️
Программирование
iOS-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 19 июня.
Python-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 19 июня.
Java-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 26 июня.
Фронтенд-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 26 июня.
Разработчик 1С — длится 6 месяцев, начнётся 26 июня.
Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора — длится 9 месяцев, начнётся 26 июня.
➡️ Все курсы по программированию
Анализ данных
Аналитик данных — длится 7 месяцев, начнётся 19 июня.
Бизнес-аналитик — длится 7,5 месяцев, начнётся 19 июня.
Системный аналитик — длится 9 месяцев, начнётся 19 июня.
Инженер данных — длится 12 месяцев, начнётся 19 июня.
Специалист по Data Science — длится 8 месяцев, начнётся 26 июня.
1С-аналитик — длится 8 месяцев, начнётся 26 июня.
➡️ Все курсы по анализу данных
Программирование
iOS-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 19 июня.
Python-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 19 июня.
Java-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 26 июня.
Фронтенд-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 26 июня.
Разработчик 1С — длится 6 месяцев, начнётся 26 июня.
Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора — длится 9 месяцев, начнётся 26 июня.
Анализ данных
Аналитик данных — длится 7 месяцев, начнётся 19 июня.
Бизнес-аналитик — длится 7,5 месяцев, начнётся 19 июня.
Системный аналитик — длится 9 месяцев, начнётся 19 июня.
Инженер данных — длится 12 месяцев, начнётся 19 июня.
Специалист по Data Science — длится 8 месяцев, начнётся 26 июня.
1С-аналитик — длится 8 месяцев, начнётся 26 июня.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👀3🥴1
Что ждёт начинающего тестировщика на собеседовании
На бесплатном вебинаре поговорим о старте в тестировании после онлайн-курсов: какие проекты добавить в портфолио, как проходят собеседования и к чему нужно быть готовым.
➡️ Бесплатно, 25 июня в 19:00 мск
Вы узнаете:
— Что умеет начинающий тестировщик после онлайн-курсов. Выясним, какие навыки, знания и проекты есть в портфолио у джунов.
— Как проходят собеседования. Узнаем, как выглядит весь процесс, какие вопросы задают нанимающие менеджеры и что ожидают услышать в ответ.
— Как презентовать себя в резюме и на собеседовании. Разберём резюме выпускников Практикума, найдём слабые и сильные стороны и узнаем, как подать себя на интервью с HR-менеджером.
Спикеры:
⭐ Виктория Абдулова, руководитель карьерных продуктов в направлении IT-профессий.
⭐ Константин Булатов, QA Lead в Яндекс Беспилотниках, наставник на курсе «Инженер по тестированию».
⭐ Дарья Суфиярова, выпускница курса «Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора».
⭐ Вероника Репина, выпускница курса «Инженер по тестированию».
➡️ Зарегистрироваться на вебинар. Подтвердим регистрацию в телеграме, напомним об эфире и пришлём на него ссылку. Отправим вам запись, если не сможете присоединиться онлайн.
На бесплатном вебинаре поговорим о старте в тестировании после онлайн-курсов: какие проекты добавить в портфолио, как проходят собеседования и к чему нужно быть готовым.
Вы узнаете:
— Что умеет начинающий тестировщик после онлайн-курсов. Выясним, какие навыки, знания и проекты есть в портфолио у джунов.
— Как проходят собеседования. Узнаем, как выглядит весь процесс, какие вопросы задают нанимающие менеджеры и что ожидают услышать в ответ.
— Как презентовать себя в резюме и на собеседовании. Разберём резюме выпускников Практикума, найдём слабые и сильные стороны и узнаем, как подать себя на интервью с HR-менеджером.
Спикеры:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1👎1🥴1
Forwarded from Яндекс Практикум
Тема: Новая задача
От: Яндекс Практикум
Описание: изучите код и подумайте, что он воспроизводит.
Результат: подарок, забирайте и используйте на сайте до конца июня.
От: Яндекс Практикум
Описание: изучите код и подумайте, что он воспроизводит.
Результат: подарок, забирайте и используйте на сайте до конца июня.
<!DOCTYPE html>
<html lang="ru">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Промокод на скидку</title>
</head>
<body>
<h1>Ваш промокод на скидку: GLOW</h1>
</body>
</html>👍2
5 привычек для развития креативности
Существует миф, что креативность нужна только представителям творческих профессий. Но на самом деле она полезна всем, кто решает нестандартные задачи.
Например, программисту креативное мышление помогает находить нетривиальные решения, чтобы оптимизировать архитектуру, упростить код или автоматизировать рутину.
Делимся с вами пятью простыми привычками для ежедневной тренировки креативности:
❤ Наблюдательность
Простое, но эффективное упражнение: начните чаще подмечать необычное в привычной обстановке — интересный узор, звук или форму. Это расширяет ассоциативную сеть и делает мышление более гибким.
❤ Обучение новым навыкам
Иногда достаточно одного занятия по новой теме, чтобы мозг начал работать иначе. Попробуйте посетить урок по фотографии, лепке или игре на музыкальном инструменте, чтобы создать новые нейронные связи.
❤ Поиск новых решений
Каждый день, сталкиваясь с обычной задачей, задавайте себе вопросы типа «Как это можно сделать иначе?». Такой подход помогает тренировать креативное мышление, освобождая от рутины.
❤️ Блокнот для идей
Записывайте любые, даже самые странные идеи, которые приходят в голову. Это может быть что-то, что кажется несерьёзным или абсурдным, но такие записи могут привести к креативным инсайтам в будущем.
❤ Разнообразие информации
Изучайте информацию за пределами своей профессиональной сферы. Например, разработчику может быть полезно читать про дизайн, психологию или биологию. Это расширяет кругозор и помогает находить неожиданные решения.
Существует миф, что креативность нужна только представителям творческих профессий. Но на самом деле она полезна всем, кто решает нестандартные задачи.
Например, программисту креативное мышление помогает находить нетривиальные решения, чтобы оптимизировать архитектуру, упростить код или автоматизировать рутину.
Делимся с вами пятью простыми привычками для ежедневной тренировки креативности:
Простое, но эффективное упражнение: начните чаще подмечать необычное в привычной обстановке — интересный узор, звук или форму. Это расширяет ассоциативную сеть и делает мышление более гибким.
Иногда достаточно одного занятия по новой теме, чтобы мозг начал работать иначе. Попробуйте посетить урок по фотографии, лепке или игре на музыкальном инструменте, чтобы создать новые нейронные связи.
Каждый день, сталкиваясь с обычной задачей, задавайте себе вопросы типа «Как это можно сделать иначе?». Такой подход помогает тренировать креативное мышление, освобождая от рутины.
Записывайте любые, даже самые странные идеи, которые приходят в голову. Это может быть что-то, что кажется несерьёзным или абсурдным, но такие записи могут привести к креативным инсайтам в будущем.
Изучайте информацию за пределами своей профессиональной сферы. Например, разработчику может быть полезно читать про дизайн, психологию или биологию. Это расширяет кругозор и помогает находить неожиданные решения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Готовы ли вы к работе в бигтехе?
Разработали короткий тест для разработчиков, DevOps-инженеров, аналитиков данных и ручных тестировщиков, чтобы помочь им оценить свои навыки.
Внутри — несколько задач на софт- и хардскилы. Решите все, чтобы узнать, какие из ваших навыков уже соответствуют требованиям бигтеха, а над чем, возможно, ещё стоит потрудиться.
В конце теста оставили скидку на обучение и рекомендации курсов, которые помогут подтянуть необходимые скилы.
👉 Оценить свои шансы войти в бигтех
Разработали короткий тест для разработчиков, DevOps-инженеров, аналитиков данных и ручных тестировщиков, чтобы помочь им оценить свои навыки.
Внутри — несколько задач на софт- и хардскилы. Решите все, чтобы узнать, какие из ваших навыков уже соответствуют требованиям бигтеха, а над чем, возможно, ещё стоит потрудиться.
В конце теста оставили скидку на обучение и рекомендации курсов, которые помогут подтянуть необходимые скилы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🆒1🦄1
Новый тариф на курсе «Разработчик 1C»
Расширенный тариф курса по 1С-разработке подойдет тем, кто хочет освоить профессию с нуля и получить больше навыков, которые упростят поиск работы и помогут быстрее вырасти до мидла.
Курс длится 8 месяцев с нагрузкой около 20 часов в неделю. Вас ждут 13 итоговых работ с ревью от экспертов, расширенный итоговый проект, 21 кейс по автоматизации и решению бизнес‑задач, 8 вебинаров и 11 воркшопов с наставниками.
Вы освоите программу базового курса:
— Научитесь работать с платформой и писать код на языке 1С;
— Поработаете с отчётами и системой компоновки данных;
— Получите опыт разработки механизмов оперативного учёта;
— Изучите основы бухгалтерского учёта, научитесь создавать механизмы учёта по правилам РСБУ;
— Напишете подсистему расчёта заработной платы сотрудников;
— Разработаете мобильное приложение для платформы 1С;
— Разберётесь с обменом данных в форматах XML и JSON;
— Поработаете с механизмами бизнес-процессов в 1С.
А также:
— Научитесь работать с Библиотекой стандартных подсистем (БСП);
— Изучите назначение и архитектуру основных типовых конфигураций;
— Познакомитесь с системой сертификации 1С и узнаете, как подготовиться к сертификации.
Ближайший старт — 26 июня. На странице курса вы можете скачать подробную программу обучения, найти ответы на частые вопросы и попробовать себя в профессии 1С-разработчика.
➡️ Узнать о курсе подробнее и начать учиться бесплатно
Расширенный тариф курса по 1С-разработке подойдет тем, кто хочет освоить профессию с нуля и получить больше навыков, которые упростят поиск работы и помогут быстрее вырасти до мидла.
Курс длится 8 месяцев с нагрузкой около 20 часов в неделю. Вас ждут 13 итоговых работ с ревью от экспертов, расширенный итоговый проект, 21 кейс по автоматизации и решению бизнес‑задач, 8 вебинаров и 11 воркшопов с наставниками.
Вы освоите программу базового курса:
— Научитесь работать с платформой и писать код на языке 1С;
— Поработаете с отчётами и системой компоновки данных;
— Получите опыт разработки механизмов оперативного учёта;
— Изучите основы бухгалтерского учёта, научитесь создавать механизмы учёта по правилам РСБУ;
— Напишете подсистему расчёта заработной платы сотрудников;
— Разработаете мобильное приложение для платформы 1С;
— Разберётесь с обменом данных в форматах XML и JSON;
— Поработаете с механизмами бизнес-процессов в 1С.
А также:
— Научитесь работать с Библиотекой стандартных подсистем (БСП);
— Изучите назначение и архитектуру основных типовых конфигураций;
— Познакомитесь с системой сертификации 1С и узнаете, как подготовиться к сертификации.
Ближайший старт — 26 июня. На странице курса вы можете скачать подробную программу обучения, найти ответы на частые вопросы и попробовать себя в профессии 1С-разработчика.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3
Подборка бесплатных ресурсов для аналитиков данных
Собрали полезные ресурсы, которые помогут разобраться в машинном обучении, углубиться в визуализацию данных и освоить современные инструменты аналитики.
Открытый курс машинного обучения, Open Data Science — сбалансированный по теории и практике курс для самостоятельного изучения. Он состоит из статей, лекций, домашних заданий, соревнований и воспроизводимых материалов.
Машинное обучение для людей: разбираемся простыми словами, Вастрик — большое введение для тех, кто хочет наконец разобраться в машинном обучении — простым языком, без формул-теорем, зато с примерами реальных задач и их решений.
Machine Learning Crash Course, Google — видеоролики, интерактивные визуализации и практические упражнения, позволяющие быстро ухватить суть машинного обучения. Курс поделён на модули: их можно проходить в любом порядке, но новичкам рекомендуют изучать информацию последовательно.
Онлайн-учебник по машинному обучению, Школа анализа данных — учебник для тех, кто не боится математики и хочет разобраться в технологиях ML. В нём раскрывают классическую теорию и тонкости реализации алгоритмов, проходя путь от основ машинного обучения до тем, которые поднимаются в свежих научных статьях.
Галерея графиков на Python, The Python Graph Gallery — сотни графиков, созданных с помощью Python. Каждый пример сопровождается воспроизводимым кодом вместе с подробными объяснениями. На сайте есть туториалы как для новичков, так и для продвинутых пользователей.
Книга «Библиотека Matplotlib», Devpractice — книга представляет собой серию уроков по работе с библиотекой Matplotlib, которые помогут научиться решать большинство задач, возникающих при работе с графиками.
Телеграм-канал Reveal the Data — проект Романа Бунина про визуализацию данных, развитие BI-систем и дашборды. Внутри подробные разборы, эксперименты, конкурсы, подборки полезных материалов, вакансии и лайфстайл.
Телеграм-канал «Настенька и графики» — канал о визуализации данных и BI-аналитике. Автор публикует примеры красивых графиков и разбирает их.
Сохраняйте, чтобы не потерять 🖤
Собрали полезные ресурсы, которые помогут разобраться в машинном обучении, углубиться в визуализацию данных и освоить современные инструменты аналитики.
Открытый курс машинного обучения, Open Data Science — сбалансированный по теории и практике курс для самостоятельного изучения. Он состоит из статей, лекций, домашних заданий, соревнований и воспроизводимых материалов.
Машинное обучение для людей: разбираемся простыми словами, Вастрик — большое введение для тех, кто хочет наконец разобраться в машинном обучении — простым языком, без формул-теорем, зато с примерами реальных задач и их решений.
Machine Learning Crash Course, Google — видеоролики, интерактивные визуализации и практические упражнения, позволяющие быстро ухватить суть машинного обучения. Курс поделён на модули: их можно проходить в любом порядке, но новичкам рекомендуют изучать информацию последовательно.
Онлайн-учебник по машинному обучению, Школа анализа данных — учебник для тех, кто не боится математики и хочет разобраться в технологиях ML. В нём раскрывают классическую теорию и тонкости реализации алгоритмов, проходя путь от основ машинного обучения до тем, которые поднимаются в свежих научных статьях.
Галерея графиков на Python, The Python Graph Gallery — сотни графиков, созданных с помощью Python. Каждый пример сопровождается воспроизводимым кодом вместе с подробными объяснениями. На сайте есть туториалы как для новичков, так и для продвинутых пользователей.
Книга «Библиотека Matplotlib», Devpractice — книга представляет собой серию уроков по работе с библиотекой Matplotlib, которые помогут научиться решать большинство задач, возникающих при работе с графиками.
Телеграм-канал Reveal the Data — проект Романа Бунина про визуализацию данных, развитие BI-систем и дашборды. Внутри подробные разборы, эксперименты, конкурсы, подборки полезных материалов, вакансии и лайфстайл.
Телеграм-канал «Настенька и графики» — канал о визуализации данных и BI-аналитике. Автор публикует примеры красивых графиков и разбирает их.
Сохраняйте, чтобы не потерять 🖤
❤11👍3🔥2
Напоминаем, на каких курсах начинается обучение в начале июля ⬇️
Программирование
Python-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 3 июля.
Разработчик C++ — длится 9 месяцев, начнётся 3 июля.
Go-разработчик — длится 8 месяцев, начнётся 10 июля.
Java-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 10 июля.
Android-разработчик — длится 12 месяцев, начнётся 10 июля.
Фронтенд-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 10 июля.
Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора — длится 9 месяцев, начнётся 10 июля.
➡️ Все курсы по программированию
Анализ данных
Аналитик данных — длится 7 месяцев, начнётся 3 июля.
Бизнес-аналитик — длится 7,5 месяцев, начнётся 3 июля.
Системный аналитик — длится 9 месяцев, начнётся 3 июля.
Инженер данных — длится 12 месяцев, начнётся 3 июля.
Специалист по Data Science — длится 13 месяцев, начнётся 10 июля.
➡️ Все курсы по анализу данных
Программирование
Python-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 3 июля.
Разработчик C++ — длится 9 месяцев, начнётся 3 июля.
Go-разработчик — длится 8 месяцев, начнётся 10 июля.
Java-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 10 июля.
Android-разработчик — длится 12 месяцев, начнётся 10 июля.
Фронтенд-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 10 июля.
Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора — длится 9 месяцев, начнётся 10 июля.
Анализ данных
Аналитик данных — длится 7 месяцев, начнётся 3 июля.
Бизнес-аналитик — длится 7,5 месяцев, начнётся 3 июля.
Системный аналитик — длится 9 месяцев, начнётся 3 июля.
Инженер данных — длится 12 месяцев, начнётся 3 июля.
Специалист по Data Science — длится 13 месяцев, начнётся 10 июля.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
Бэкенд-разработка с нуля: что это и зачем вам туда
На бесплатном вебинаре погрузимся в основы бэкенд-разработки и разберём технологии и инструменты, с которыми работают специалисты. Также обсудим, какие навыки нужны джуну, с чего начать и как закрепиться в профессии.
➡️ Бесплатно, 9 июля в 19:00 мск
Вы узнаете:
— Кто такой бэкенд-разработчик — что он делает, за что отвечает, где работает и кому подойдёт эта профессия. Обсудим перспективы, ответственность и возможные сложности.
— Какие есть бэкенд-разработчики. Покажем, чем отличаются задачи внутри профессии. Разберём популярные языки и фреймворки. Сравним стеки и выясним, что проще освоить и что востребовано.
— Что должен знать новичок. Обсудим, что ждут от джунов работодатели. Подскажем, где взять первый опыт и как собрать портфолио на реальных проектах.
— Как найти работу после курсов. Расскажем, как Практикум помогает готовиться к найму, проходить собеседования и находить работу в крупных российских и зарубежных IT-компаниях.
➡️ Зарегистрироваться на вебинар. Подтвердим регистрацию в телеграме, напомним об эфире и пришлём на него ссылку. Отправим вам запись, если не сможете присоединиться онлайн.
На бесплатном вебинаре погрузимся в основы бэкенд-разработки и разберём технологии и инструменты, с которыми работают специалисты. Также обсудим, какие навыки нужны джуну, с чего начать и как закрепиться в профессии.
Вы узнаете:
— Кто такой бэкенд-разработчик — что он делает, за что отвечает, где работает и кому подойдёт эта профессия. Обсудим перспективы, ответственность и возможные сложности.
— Какие есть бэкенд-разработчики. Покажем, чем отличаются задачи внутри профессии. Разберём популярные языки и фреймворки. Сравним стеки и выясним, что проще освоить и что востребовано.
— Что должен знать новичок. Обсудим, что ждут от джунов работодатели. Подскажем, где взять первый опыт и как собрать портфолио на реальных проектах.
— Как найти работу после курсов. Расскажем, как Практикум помогает готовиться к найму, проходить собеседования и находить работу в крупных российских и зарубежных IT-компаниях.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1👀1
Python — один из самых популярных языков программирования, и применяется он не только для нейросетей. Рассказываем, где ещё его задействуют.
➡️ Разработка ПО. Python подходит для создания как консольных, так и графических программ. Также на нём пишут модули и библиотеки, которые могут использовать другие разработчики.
➡️ Автоматизация и робототехника. Язык активно используют для автоматизации — от сбора данных до управления складами и логистикой. Также, например, с его помощью управляют роботами и обрабатывают сигналы с датчиков.
➡️ Бэкенд веб-разработки. Python применяется в создании сайтов и веб-приложений с помощью фреймворков Django и Flask. Можно создать всё: от блогов до интернет-магазинов и CRM.
➡️ Десктопные и мобильные приложения. На Python пишут приложения для ПК, планшетов и смартфонов. Примеры — Netflix, Uber, Pinterest.
➡️ Телеграм-боты. Python часто используют для создания ботов, которые могут отвечать на вопросы, работать с календарями, служить интерфейсом нейросетей и выполнять множество других задач.
➡️ Анимация. Язык используют в студиях Pixar и Disney для 3D-анимации и спецэффектов. Многие киностудии используют для компьютерных спецэффектов программу Houdini, которая поддерживает Python.
➡️ Визуализация и аналитика данных. Python — язык №1 в аналитике данных, Data Science и визуализации данных. Для этого есть много библиотек: Pandas и Numpy — для аналитики данных, Matplotlib — для визуализации, Jupyter Notebook — для создания исследовательской среды.
➡️ Видеоигры. Python используется в World of Tanks, Battlefield 2, Civilization 4. Например, WoT использует его для внутренней логики игры: как считаются попадания, получится ли стрельба навесом, сколько кто кому нанёс урона и так далее. Событий в игре много, поэтому такой логики тоже много.
➡️ Машинное обучение. Благодаря ML камера смартфона может распознавать лица, на стримингах рекомендуются музыка и фильмы, а мы можем в любой момент сгенерировать картинку или текст в интернете — и везде это реализовано с помощью Python.
Это краткий пересказ статьи «Где нужен и применяется Python» от журнала Код. Переходите по ссылке, чтобы прочитать полную версию и узнать больше о том, почему Python так любят.
Это краткий пересказ статьи «Где нужен и применяется Python» от журнала Код. Переходите по ссылке, чтобы прочитать полную версию и узнать больше о том, почему Python так любят.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤3
Как выбрать компьютер разработчику
Рассказываем, на какие характеристики смотреть, как определиться между macOS или Windows и на что ещё обратить внимание.
🟢 Ноутбук или ПК
Большинство выбирает ноутбук — он мобильный. ПК берут те, кто работает из дома и хочет возможность апгрейда. Планшеты, даже мощные, не подходят — мобильные ОС не рассчитаны на программирование.
🟢 Операционная система
Чаще всего она не важна — на какой привыкли работать или учиться, та и подходит, но есть пара особенностей.
— Windows — универсальна, за исключением iOS-разработки. Выбирайте именно её, если работаете с 1С и C#. Можно установить второй на компьютер от Apple.
— macOS — подходит почти для всего, популярна у DevOps-инженеров. На компьютер с Windows можно установить macOS, но это считается пиратством, и работать на такой системе трудно.
— Linux — бесплатна, ставится на любой компьютер — как от Apple, так и от других компаний. Непривычна для новичков.
🟢 Процессор
Главное — архитектура:
— x86/x64 — привычные Intel/AMD;
— ARM — энергоэффективные, особенно успешны у Apple (M1, M2 и т.д.). У Apple ARM уже заменил Intel, у других производителей ARM пока уступает по соотношению цена/качество.
Также процессоры различаются по количеству, типу и частоте ядер. И здесь дать универсальный совет труднее.
Если вы выбираете компьютер с Windows или Linux, рекомендуем заранее узнать, какой софт вам понадобится для работы, и ориентироваться на его требования.
🟢 Оперативная память
Всё просто — не меньше 16 ГБ, особенно если это не Mac.
🟢 Носитель данных
Лучше выбрать SSD. Такие накопители работают быстрее, а ноутбуки с ними легче и мобильнее.
Но если вы работаете с данными, которые не дублируются в облаке и которые никак нельзя потерять, то лучше использовать два носителя: SSD для быстрой работы с программами, а HDD для хранения файлов.
Минимальный объём памяти для комфортной работы — 256 ГБ. Рекомендуемый и с заделом на будущее — 512 ГБ и выше.
🟢 Видеокарта
Большинству разработчиков хватает встроенной, но есть исключения.
Мощности видеокарты используются в работе с большими массивами данных — в машинном обучении или Data Science. Также производительная видеокарта может быть необходима разработчикам игр.
🟢 Итоги
✅ Если хотите работать вне дома, берите ноутбук.
✅ Во всех непонятных ситуациях покупайте MacBook с процессором с M в названии. Какой именно, не так важно. Исключения: если вы хотите писать на C# или 1C, ну или разрабатывать программы для Windows.
✅ Если не подходит MacBook, смотрите на ноутбуки с Windows или Linux с архитектурой x64. Другие варианты будут дорогими.
✅ Нижняя планка для оперативной памяти — 16 ГБ.
✅ SSD-накопитель быстрее, но классический HDD надёжнее. Если храните данные в облаке, можно обойтись SSD, в ином случае лучше использовать оба варианта: SSD для работы и HDD для хранения файлов.
✅ Лучший компьютер, чтобы начать, — это тот, что уже у вас есть. Чтобы попробовать себя в программировании, вам не нужно сразу покупать новый.
Поделитесь в комментариях, на чём вы работаете и какие рекомендации можете дать. Не утверждаем, что наши советы — истина в последней инстанции, и будем рады узнать другие мнения.
Рассказываем, на какие характеристики смотреть, как определиться между macOS или Windows и на что ещё обратить внимание.
Большинство выбирает ноутбук — он мобильный. ПК берут те, кто работает из дома и хочет возможность апгрейда. Планшеты, даже мощные, не подходят — мобильные ОС не рассчитаны на программирование.
Чаще всего она не важна — на какой привыкли работать или учиться, та и подходит, но есть пара особенностей.
— Windows — универсальна, за исключением iOS-разработки. Выбирайте именно её, если работаете с 1С и C#. Можно установить второй на компьютер от Apple.
— macOS — подходит почти для всего, популярна у DevOps-инженеров. На компьютер с Windows можно установить macOS, но это считается пиратством, и работать на такой системе трудно.
— Linux — бесплатна, ставится на любой компьютер — как от Apple, так и от других компаний. Непривычна для новичков.
Главное — архитектура:
— x86/x64 — привычные Intel/AMD;
— ARM — энергоэффективные, особенно успешны у Apple (M1, M2 и т.д.). У Apple ARM уже заменил Intel, у других производителей ARM пока уступает по соотношению цена/качество.
Также процессоры различаются по количеству, типу и частоте ядер. И здесь дать универсальный совет труднее.
Если вы выбираете компьютер с Windows или Linux, рекомендуем заранее узнать, какой софт вам понадобится для работы, и ориентироваться на его требования.
Всё просто — не меньше 16 ГБ, особенно если это не Mac.
Лучше выбрать SSD. Такие накопители работают быстрее, а ноутбуки с ними легче и мобильнее.
Но если вы работаете с данными, которые не дублируются в облаке и которые никак нельзя потерять, то лучше использовать два носителя: SSD для быстрой работы с программами, а HDD для хранения файлов.
Минимальный объём памяти для комфортной работы — 256 ГБ. Рекомендуемый и с заделом на будущее — 512 ГБ и выше.
Большинству разработчиков хватает встроенной, но есть исключения.
Мощности видеокарты используются в работе с большими массивами данных — в машинном обучении или Data Science. Также производительная видеокарта может быть необходима разработчикам игр.
Поделитесь в комментариях, на чём вы работаете и какие рекомендации можете дать. Не утверждаем, что наши советы — истина в последней инстанции, и будем рады узнать другие мнения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10🤔4❤3👍3
Чего ожидают от джунов в системном администрировании
Мы изучили открытые вакансии на позицию системного администратора, а также провели серию интервью с экспертами и работодателями, чтобы узнать, чего ожидают от новичков. Делимся результатами исследования с вами.
📍 Ожидания по навыкам
Чаще остальных упоминаются в вакансиях следующие навыки: настройка ПК, администрирование сетевого оборудования, документация, настройка сетевых подключений, настройка ПО, Linux, ремонт ПК, Active Directory, TCP/IP, DHCP, Zabbix, Windows, VPN, Windows Server, Nginx, PostgreSQL.
Среди обязательных навыков и знаний эксперты выделяют базовое знание Linux, настройки сетей, работы с DNS, Bash, Nginx, Active Directory, систем мониторинга Zabbix и Wireshark, инструментов виртуализации Hyper-V и Proxmox, а также умение проводить диагностику, делать резервное копирование и восстановление данных из бэкапов.
Python на старте не нужен, но PowerShell желателен для работы в Windows. Сложные темы, такие как настройка корпоративных DNS-серверов, контейнеризация, базы данных, MongoDB и объектные хранилища, Prometheus и Grafana, можно оставить мидлам.
📍 Задачи на старте
Среди задач джуна в первые полгода работы можно отметить следующие:
▪️ настройка учётных записей пользователей;
▪️ установка ПО;
▪️ базовая диагностика неисправностей;
▪️ работа с заявками от пользователей;
▪️ мониторинг серверов;
▪️ подключение и настройка рабочих станций.
На испытательном сроке работодатели обращают внимание на понимание базовых процессов компании, умение джуниора работать с технической документацией и уровень самостоятельности.
📍 Ситуация на рынке
Мониторинг hh.ru показывает, что за последний год среднее количество предложений для системных администраторов не изменилось — весной 2025 года на платформе было опубликовано более 1 800 вакансий, как для джуниоров без опыта, так и для джуниоров с опытом до трёх лет.
Нанимающие эксперты отмечают, что процесс поиска длится от одного до трёх месяцев, при этом у многих кандидатов отмечается низкий уровень знаний сетей и администрирования, нехватка практических навыков диагностики и инициативности. Закрытие этих пробелов поможет увеличить шансы на трудоустройство.
➡️ Обучиться профессии за 6 месяцев можно на курсе «Системный администратор»: вы получите все необходимые знания и навыки, а также соберёте сильное портфолио из 12 проектов. Начните учиться бесплатно, чтобы узнать основы и определиться, подходит ли вам это направление.
Мы изучили открытые вакансии на позицию системного администратора, а также провели серию интервью с экспертами и работодателями, чтобы узнать, чего ожидают от новичков. Делимся результатами исследования с вами.
Чаще остальных упоминаются в вакансиях следующие навыки: настройка ПК, администрирование сетевого оборудования, документация, настройка сетевых подключений, настройка ПО, Linux, ремонт ПК, Active Directory, TCP/IP, DHCP, Zabbix, Windows, VPN, Windows Server, Nginx, PostgreSQL.
Среди обязательных навыков и знаний эксперты выделяют базовое знание Linux, настройки сетей, работы с DNS, Bash, Nginx, Active Directory, систем мониторинга Zabbix и Wireshark, инструментов виртуализации Hyper-V и Proxmox, а также умение проводить диагностику, делать резервное копирование и восстановление данных из бэкапов.
Python на старте не нужен, но PowerShell желателен для работы в Windows. Сложные темы, такие как настройка корпоративных DNS-серверов, контейнеризация, базы данных, MongoDB и объектные хранилища, Prometheus и Grafana, можно оставить мидлам.
Среди задач джуна в первые полгода работы можно отметить следующие:
На испытательном сроке работодатели обращают внимание на понимание базовых процессов компании, умение джуниора работать с технической документацией и уровень самостоятельности.
Мониторинг hh.ru показывает, что за последний год среднее количество предложений для системных администраторов не изменилось — весной 2025 года на платформе было опубликовано более 1 800 вакансий, как для джуниоров без опыта, так и для джуниоров с опытом до трёх лет.
Нанимающие эксперты отмечают, что процесс поиска длится от одного до трёх месяцев, при этом у многих кандидатов отмечается низкий уровень знаний сетей и администрирования, нехватка практических навыков диагностики и инициативности. Закрытие этих пробелов поможет увеличить шансы на трудоустройство.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3🔥3