Мне реально зашло, насколько простая мысль может так зарядить.
Азбука айтишника #мотивасьон
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁4😢2🥱1
Первая работа в IT — это не всегда фронт на React за 150к
И это нормально.
Вообще, не так уж и плохо начать с сисадмина. Особенно если ты студент.
Так что не гнушайся стартом. Главное — зайти в айти, а не сразу сесть на трон.
Азбука айтишника #оффер_мечты
И это нормально.
Вообще, не так уж и плохо начать с сисадмина. Особенно если ты студент.
Так что не гнушайся стартом. Главное — зайти в айти, а не сразу сесть на трон.
Азбука айтишника #оффер_мечты
❤1👍1👾1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Документация — это не бонус, а часть проекта. Но писать README самому — это как руками чистить картошку в 3 часа ночи.
Вместо страданий — вот сайт: GitDocify
Жмёшь кнопку — получаешь профессиональный README на основе своего GitHub-репо.
Поддерживаются любые публичные репозитории.
Просто подключаешь гитхаб — и читаешь, как бот расписал, будто ты работал над этим месяцами.
Есть бесплатная генерация — 1 раз, чтобы попробовать.
Дальше — 10 README за $3.99 или подписка, если ты прям фулл-тайм разработчик документации.
Азбука айтишника
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Если ты думал, что VS Code Agent — это просто болталка с ИИ, то ты явно не включал Beast Mode.
Это режим, где агент сам планирует, кодит, отлаживает, гуглит, перепроверяет, дебажит и вообще становится твоим тимлидом.
— превращает ChatGPT в одержимого перфекциониста,
— автоматически использует инструменты VS Code: ищет баги, редактирует файлы, запускает тесты,
— не отстанет, пока всё не заработает.
— VS Code → Agent (в чате) → Configure Modes
— Create new custom chat mode → выбери User Data Folder
— Назови его «Beast Mode»
— Вставь этот файл как .chatmode.md
"chat.tools.autoApprove": true,
"chat.agent.maxRequests": 100
Добавь это в
.vscode/settings.json
Азбука айтишника
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
📺 Хватит коллекционировать туториалы!
Десятки роликов по ML, сотни вкладок, папка «Посмотреть позже» трещит по швам. В голове — обрывки знаний о нейросетях и Pandas.
Знания без системы — это просто «шум». Они не превращаются в навыки и проекты.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это не ещё один туториал. Это система. Чёткий путь от «каши» в голове до первого сильного проекта в портфолио.
И да, чтобы старт был ещё проще — при покупке курса по ML вы получаетекурс по Python в подарок
👉 Превратите «шум» в навык
А вы сталкивались с «информационной кашей»? Как выбирались? 👇
Десятки роликов по ML, сотни вкладок, папка «Посмотреть позже» трещит по швам. В голове — обрывки знаний о нейросетях и Pandas.
Знания без системы — это просто «шум». Они не превращаются в навыки и проекты.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это не ещё один туториал. Это система. Чёткий путь от «каши» в голове до первого сильного проекта в портфолио.
И да, чтобы старт был ещё проще — при покупке курса по ML вы получаете
👉 Превратите «шум» в навык
А вы сталкивались с «информационной кашей»? Как выбирались? 👇
Тренажёр по большинству стеков
➡️ Выбираешь дерево навыков
➡️ Выполняешь задания, делаешь проекты прямо в браузере. Рабочее окружение уже настроено.
➡️ Учишься на практике, без долгой теории.
➡️ Если застрял — спрашиваешь у AI-ассистента Labby.
📌 Ссылка
Азбука айтишника
#буст
Азбука айтишника
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥2👍1👾1
🔥 Успей поднять квалификацию по выгодной цене!
Только до 17 августа у вас есть последняя возможность купить наши курсы по старым ценам.
🔹 Математика для Data Science:
— Базовый: (сейчас)
— Ультра:
— VIP:
🔹 Программирование на Python:
🔹 Алгоритмы и структуры данных:
🔹 Архитектуры и шаблоны проектирования:
🔹 AI-агенты для DS специалистов:
🔹 Основы IT для непрограммистов:
🔹 Базовые модели ML:
❗ Важно: Курсы из линейки Frontend Basic полностью снимаются с продажи. 17 августа — буквально последний день, когда их можно будет приобрести.
Успей купить до повышения — осталось 4 дня!
👉 Зафиксировать цену и начать учиться
Только до 17 августа у вас есть последняя возможность купить наши курсы по старым ценам.
🔹 Математика для Data Science:
— Базовый: (сейчас)
26 399₽
→ (будет) 33 900₽
— Ультра:
35 199₽
→ 44 900₽
— VIP:
59 829₽
→ 75 900₽
(выгода больше 16 000₽!)🔹 Программирование на Python:
24 990₽
→ 32 900₽
🔹 Алгоритмы и структуры данных:
31 669₽
→ 39 900₽
🔹 Архитектуры и шаблоны проектирования:
24 890₽
→ 32 900₽
🔹 AI-агенты для DS специалистов:
54 000₽
→ 59 000₽
🔹 Основы IT для непрограммистов:
14 994₽
→ 19 900₽
🔹 Базовые модели ML:
6 990₽
→ 9 900₽
❗ Важно: Курсы из линейки Frontend Basic полностью снимаются с продажи. 17 августа — буквально последний день, когда их можно будет приобрести.
Успей купить до повышения — осталось 4 дня!
👉 Зафиксировать цену и начать учиться
В карточках рассказали, как увеличить вашу видимость и привлекательность для потенциальных работодателей, тем самым сокращая время поиска работы и увеличивая вероятность успешного трудоустройства.
Азбука айтишника
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Недавно зашёл на один сайт, который визуально выглядел идеально: плавные анимации, аккуратная верстка, модные шрифты. Думаю — вау, вот это фронтенд.
Потом открыл DevTools… и понял, что под капотом полный хаос: инлайн-стили, кнопки без type, а половина картинок в PNG по 3 мегабайта.
Я к чему: для новичка фронтенд часто сводится к тому, «чтобы выглядело красиво». Но это как глянуть на витрину магазина и не знать, что у них там на складе крысы живут.
Если раньше веб-разработчики гнались за «сделать, чтобы работало в IE6» (и это был реальный челлендж), то сейчас основной челлендж — сделать так, чтобы:
— страница грузилась быстро даже на старом телефоне
— всё работало без багов на разных экранах
— код было не стыдно показать другому разработчику
В общем, если входите во фронтенд — качайте не только навыки CSS-анимаций и фреймворков, но и умение писать чистый, быстрый и доступный код. Красота под капотом важнее, чем блеск на витрине.
Понравился материал? Ставь ❤️
Азбука айтишника
#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
🚀 Главная ошибка новичка в ML — строить звездолёт вместо велосипеда
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.
Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».
Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.
👉 Начните правильно
Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.
❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.
А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢
Читаю статью «Как нанять программиста, если ты не программист» — и понимаю: это же готовый гайд для джуна, просто наоборот.
Понравился материал? Ставь ❤️
Азбука айтишника
#оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Если вы собирали ML-пайплайны «на коленке», писали ботов и скорили таблички ради интереса — поздравляю, вы уже работали дата-сайентистом. Просто без бейджика и офиса.
Главное — правильно подать это в резюме.
Азбука айтишника
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Реверс малвари — это как разбирать бомбу, не зная, какой провод отрезать. Вроде весело, но можно что-то сломать… особенно себе голову.
Вот тебе дорожная карта, собранная по мотивам статьи Ивана Пискунова и из личных наблюдений:
Не лезь сразу в IDA — это как начинать учиться водить на грузовике. Прочитай Practical Malware Analysis — там всё по полочкам, с лабораторками.
VirtualBox + Windows XP/7 + REMnux — классика. Обязательно делай снапшоты. Всё, что ты не сломаешь, тебя не научит.
• Статика: PEiD, Resource Hacker, PEview
• Динамика: Procmon, Regshot, INetSim
• Бонус: x64dbg, если хочется «поиграться» с отладкой, но без слёз
Те же Contagio, MalwareBazaar, VirusShare — бери старые сэмплы и ковыряй. Главное — в изоляции. Не на боевом ноуте с проектами и фотками кота!
Без этого реверс — как смотреть в матрицу, но не видеть блондинку в красном. Ничего не поймешь. Но с азами уже будешь «видеть код».
P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут.
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Выбор первого ML-проекта: чеклист против выгорания
Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.
Мини-чеклист первого проекта:
1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».
2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».
3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.
👉 Начать свой путь в Data Science
Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.
📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.
💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать
Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.
Мини-чеклист первого проекта:
1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».
2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».
3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.
Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.
👉 Начать свой путь в Data Science
Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.
📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.
💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать