⚡️ Софт-скиллы, которые выведут карьеру в IT на новый уровень

Многие говорят о лидерстве, коммуникации и умении презентовать себя. Но будущее требует других навыков. Разбираем неочевидные soft skills, которые помогут прокачаться в IT и за рубежом.

➡️ Что внутри

▪️ Эмоциональный интеллект

▪️ Умение упрощать

▪️ Антихрупкость

▪️ Мультикультурность

▪️ Предпринимательское мышление

Эти навыки решают. Кто хочет оставаться в топе — развиваемся уже сейчас.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

🔗 Читать статью

👣 Что сейчас пишут на Go: реальные кейсы из индустрии

Golang (Go) — мощный язык от Google, на котором строят высоконагруженные и масштабируемые системы. Вот примеры реальных проектов, написанных на Go.

➡️ Google — внутренняя облачная инфраструктура компании.

➡️ Uber — система геолокации и трекинга машин.

➡️ Dropbox — серверное ПО для хранения данных.

➡️ SoundCloud — система сборки и деплоя.

➡️ Netflix — обработка параллельных запросов пользователей.

➡️ Ozon — микросервисы для маркетплейса.

Если думаете, какой язык учить для высоконагруженных проектов — вот ответ.

#база

🗓 Как расставить приоритеты в продукте: метод Feature Buckets

Изначально метод создан для работы с потребительскими онлайн-продуктами, но его можно адаптировать под разные сферы.

Суть метода: все функции делятся на четыре категории — «ведра» (buckets).

➡️ 4 ведра приоритетов

1️⃣ Metrics Movers — функции, которые напрямую влияют на ключевые показатели бизнеса.

Пример: функции, повышающие конверсию или удержание (например, по фреймворку Pirate Metrics).

2️⃣ Customer Requests — функции по запросам пользователей.

Пример: добавление фильтров в каталоге, о которых просили клиенты.

3️⃣ Delight — функции для повышения удовольствия пользователей.

Пример: анимации интерфейса или удобные микроинтеракции.

4️⃣ Strategic — стратегически важные функции для достижения долгосрочных целей.

Пример: запуск новых интеграций или переход на новую технологию.

Используйте метод Feature Buckets, чтобы расставлять приоритеты и развивать продукт правильно.

#управленцам

🆚 Go vs C#

Выбор языка — это всегда компромисс между производительностью, удобством и экосистемой. Давайте разберёмся, чем отличаются Go и C#.

➖ Область применения

• Go: создан Google, ориентирован на простоту, скорость и параллельность. Отлично подходит для облачных сервисов, микросервисов и высоконагруженных систем.

• C#: язык Microsoft, мощный инструмент для корпоративных решений, игр (Unity) и десктопных приложений.

➖ Кроссплатформенность

• Go: отлично компилируется под разные платформы без зависимостей.

• C#: поддерживает кроссплатформенность через .NET Core, но требует среды выполнения.

➖ Система типов

• Go: строгая, но минималистичная. Отсутствует наследование, но есть интерфейсы.

• C#: мощная объектно-ориентированная система с поддержкой дженериков, интерфейсов и функционального программирования.

➖ Где какой язык лучше

Выбирайте Go, если:

✅ Нужна максимальная производительность без лишней сложности.
✅ Работаете с микросервисами, API, контейнерами, облачными сервисами.
✅ Важна лёгкость развертывания без сложных зависимостей.

Выбирайте C#, если:

✅ Разрабатываете десктопные приложения или сервисы под Windows.
✅ Нужна мощная экосистема с продвинутыми библиотеками.
✅ Создаёте игры на Unity.

➡️ Подробное сравнение в статье

🐸Библиотека Go разработчика

📚 На Kaggle есть бесплатные курсы по программированию для начинающих

Kaggle — это не только соревнования по анализу данных, но и отличная площадка для старта в программировании. Здесь вы найдете бесплатные курсы по ключевым направлениям.

⭐ Python — освоите базовый синтаксис и начнете писать свои первые программы.
⭐ Машинное обучение — разберетесь в основах и создадите свои первые модели.
⭐ SQL — научитесь работать с базами данных и делать аналитические запросы.

Kaggle — отличный выбор для новичков: всё понятно, практично и бесплатно. Начните свой путь в IT прямо сейчас.

🔗 Ссылка

⚙️ HTTP-запросы простыми словами: топ-9 методов

Здесь собраны 9 ключевых методов HTTP-запросов, которые используются для взаимодействия с серверами.

➡️ Основные методы

▪️ GET: получить данные (например, список товаров).

▪️ POST: создать новый объект (например, зарегистрировать пользователя).

▪️ PUT: полностью обновить объект.

▪️ PATCH: частично изменить объект.

▪️ DELETE: удалить объект.

➡️ Методы для работы с сервером:

▪️ HEAD: похож на GET, но без тела ответа — для проверки доступности ресурса.

▪️ OPTIONS: узнать, какие методы поддерживает сервер.

▪️ CONNECT: установить двунаправленное соединение (часто используется для прокси-серверов).

▪️ TRACE: провести тест обратного запроса для отладки.

Понимание HTTP-методов важно для работы с API и разработки веб-приложений.

#база

🎮💉 Инъекция зависимостей в Unity для самых маленьких

В разработке на Unity часто возникает проблема высокой связанности кода, что затрудняет поддержку и тестирование. Инъекция зависимостей помогает сделать архитектуру гибче, упрощая управление зависимостями между компонентами.

В свежей статье разбираются подходы к DI в Unity, сложности, связанные с MonoBehaviour, и примеры улучшения структуры проекта.

➡️ Читать статью

🐸Библиотека шарписта

📌 Что такое Unix в айти

Unix (Юникс) — это семейство гибких операционных систем, где всё устроено просто: одна задача — одна утилита. Они общаются через текстовые потоки, а всё в системе — это файл.

➡️ С Unix началась история современных ОС

▫️ macOS: полная совместимость с Unix-утилитами.

▫️ Linux: одна из самых популярных систем на серверах и в разработке.

▫️ Android: основан на ядре Linux, унаследованном от Unix.

#термины

💬 Как проверить софт-скиллы айтишника на собеседовании

Софт-скиллы — это умение договариваться, адаптироваться к изменениям, аргументировать свою точку зрения.

➡️Как проверять на собеседовании

• Спросить про прошлый опыт: как кандидат решал конфликты, работал в условиях неопределённости, справлялся со стрессом.

• Использовать кейсы: например, попросить спроектировать задачу по недооформленному ТЗ.

• Проводить мок-интервью: симуляция реального собеседования для проверки реакции под давлением.

🌸 На что обращать внимание на этапе скрининга

▫️ Как кандидат говорит о предыдущих командах и опыте — это показатель умения договариваться и решать конфликты.

▫️ Слушать между строк: «Я предупредил коллег, что увольняюсь через месяц» — значит, человек ответственный и командный.

⭐ Если софт-скиллы не те, но хард-скиллы редкие

▪️ Оцените риски: сможете ли адаптировать человека через обучение и тимбилдинг?

▪️ Согласны ли вы вкладываться в развитие этого кандидата?

#HR

📡 Всё, что нужно знать об IP-адресах

🟦 Локальный или публичный

Локальные IP (192.168.x.x) используются внутри сети и автоматически присваиваются устройствам.

Публичные IP (82.129.80.111) выдаются интернет-провайдером и позволяют устройствам выходить в интернет.

⬜️ Статический или Динамический

Статический IP остаётся неизменным, используется для серверов и важных устройств.
Динамический IP меняется со временем, чаще встречается у обычных пользователей.

🔵 IPv4 или IPv6

IPv4: 4,3 млрд адресов (192.168.5.18), требуется повторное использование.
IPv6: 7,9 × 10²⁸ адресов (50b2:6400::6c3a:b17d), уникальный адрес для каждого устройства.

#база

⚙️ Микросервисы: простыми словами

Микросервисы — это метод разработки, где приложение делится на небольшие независимые сервисы, которые взаимодействуют между собой через API.

Представьте, что ваш код — это большой город. В монолитной архитектуре всё находится в одном здании: магазин, банк, аптека. В микросервисной — каждый сервис работает отдельно, как отдельные здания с узкой специализацией.

🌸 Зачем это нужно

▪️ Гибкость: можно изменять и обновлять части системы отдельно.

▪️ Масштабируемость: легко добавить мощности только нужным сервисам.

▪️ Надёжность: сбой одного сервиса не ломает всё приложение.

⭐ Где используются

Технологические гиганты вроде Amazon, Netflix, Google и Facebook давно перешли на микросервисную архитектуру для быстрой работы своих сервисов.

#база

💸 Как IT-проект не загнать в финансовую яму: реальный опыт

Работая с бюджетами в IT, быстро понимаешь: без четкого планирования проект может утонуть в непредвиденных расходах. Видели, как команда заложила 80% бюджета на разработку, а потом осознала, что без нормального тестирования и инфраструктуры продукт никому не нужен.

➡️ Что реально работает

▪️ Детализация — чем точнее распишете статьи расходов (зарплаты, лицензии, облачные ресурсы), тем меньше сюрпризов.

▪️ Буфер на непредвиденные траты — как ни крути, баги, задержки и форс-мажоры случаются.

▪️ Проверка гипотез до серьезных вложений — запускать MVP дешевле, чем потом переделывать все с нуля.

▪️ Гибкость — бюджет не должен быть «бетонным». Иногда проще скорректировать планы, чем держаться за старый расчет.

Если бюджет с самого начала построен грамотно — у проекта больше шансов дожить до релиза без паники и поисков экстренного финансирования.

#проект

📊 Чем занимается Data Scientist: реальный взгляд изнутри

1️⃣ Формулировка задачи

Часто бизнес приходит с размытым запросом: «Хотим увеличить продажи» или «Сделайте персонализированные рекомендации». Первый шаг — перевести задачу в измеримые метрики: какие данные есть, какие нужно добыть, что будет считаться успехом.

2️⃣ Сбор и очистка данных

Большая часть данных изначально далека от идеала: пропущенные значения, дубликаты, аномалии. Например, в анализе e-commerce могут обнаружиться заказы без даты оформления или отрицательные суммы платежей.

3️⃣ Анализ и сегментация

После сбора данных важно выявить паттерны. В e-commerce для разделения клиентов по активности применяют RFM-анализ, а при анализе оттока пользователей — строят модели поведения на основе данных о взаимодействии с приложением.

4️⃣ Построение модели

Когда данные готовы, наступает этап выбора алгоритма. Иногда достаточно линейной регрессии, а иногда приходится применять нейросети. Например, в задаче прогнозирования спроса в ритейле градиентный бустинг (XGBoost) показал точность выше, чем сложная нейросетевая архитектура.

5️⃣ A/B-тестирование и оценка результатов

Прежде чем внедрять модель, её тестируют на небольшой выборке пользователей. Если модель действительно улучшает ключевые показатели (например, повышает конверсию), её внедряют в продакшен. Если нет — анализируют ошибки и корректируют подход.

#база

⚙️ Как выкатывать обновления без боли: опыт из продакшена

Обновить личный блог — легко. Даже если он будет недоступен пару минут, никто этого не заметит. Но когда у тебя высоконагруженный проект, любое обновление — это потенциальный риск: пользователи не должны наткнуться на ошибку, а данные должны оставаться консистентными.

➡️ Что работает на практике

➡️ Обратная совместимость — новый код должен уметь работать и со старыми, и с новыми данными. Миграции баз данных — строго пошагово, переименования полей — под запретом.

➡️ Автозагрузка файлов — каждый файл получает версию, продакшен переключается на новую карту версий одним изменением symlink. Минус: файлы копятся, код остаётся в памяти, инфраструктура может измениться, а логи завалены ошибками.

➡️ Контейнерный деплой — rolling update: новые инстансы поднимаются, балансировщик постепенно перенаправляет на них трафик, а старые отключаются.

➡️ Blue-Green деплой — два окружения (старое и новое) работают параллельно, а трафик одним переключением уходит на новую версию. Минус — нужно в два раза больше ресурсов.

Какой подход выбрать — зависит от инфраструктуры и ресурсов. Главное, чтобы пользователь ничего не заметил.

#база

💭 Когда код уже не главное, но ты всё равно в деле

Работа в IT — это не всегда про бесконечное написание кода. Чем крупнее проект, тем больше времени уходит на обсуждения, архитектурные решения и взаимодействие с командой.

⭐ Обсуждения архитектуры. Кодить некогда, но приходится разбираться, как правильно его строить.

⭐ Развитие команды. Наставничество, поиск сильных сторон у каждого, работа с талантами.

⭐ Принятие решений. Выбирать, как внедрять новый фреймворк или обновлять сервис без даунтайма.

⭐ Баланс между бизнесом и технологией. Иногда лучше отказаться от сложного решения ради стабильности.

Разработчик остаётся разработчиком даже тогда, когда уже не пишет код — он просто решает другие, более масштабные задачи.

#психология_айтишника