AI Takeover: лучшие материалы Adviser — о том, как AI меняет индустрию (и вашу карьеру)
AI — технология, которая меняет рынок, рабочие процессы и карьерные планы. Мы следим за этим беспределом и собрали самые важные статьи в AI Takeover. В них — все главные тренды, курсы и инструменты, которые помогут вам оставаться в игре.
Примечание Adviser
В статье есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
10 статей про AI, Machine Learning и Data Science, которые вы обязательно должны прочитать
Если вам кажется, что всё меняется слишком быстро — вам не кажется. Искусственный интеллект не просто трансформирует индустрию, он переписывает правила. Вот 10 статей Adviser со свежими инсайтами, проверенными методиками и полезными разборами, которые помогут вам адаптироваться, извлечь выгоду и не потеряться в хайпе.
1. Анализ данных без кодинга: реально ли заменить Python?
Работа с данными без кода — это реальность. Современные инструменты позволяют строить модели машинного обучения и анализировать массивы данных без строчки Python. Но есть нюансы: где no-code решения действительно эффективны, а когда без кода всё-таки не обойтись? Разбираемся, как работают эти платформы и в каких случаях они действительно могут заменить традиционный подход. А ещё рекомендуем курсы, где можно освоить самые популярные no-code инструменты и научиться их эффективно применять.
2. Разработчику бояться AI — как строителю бояться башенного крана
AI уже умеет писать код, но стоит ли разработчикам паниковать? Спойлер: пока нет, но изменения неизбежны. Вместе с экспертами разбираемся, кого AI может вытеснить с рынка, а какие специалисты останутся востребованными. Также рекомендуем курсы, которые помогут адаптироваться к новой реальности и прокачать навыки, которые AI не заменит.
3. Как объяснить маме, что вы работаете с AI
AI уже везде, но попробуйте объяснить это человеку, который с осторожностью нажимает «ОК» в браузере. Как рассказать, чем вы занимаетесь, не углубляясь в технические детали? В статье собрали доступные аналогии и примеры, а также попросили помощи у трёх самых продвинутых языковых моделей и изучили мнения из сети, чтобы найти самые понятные и убедительные способы объяснить AI даже самым далёким от технологий людям.
4. Свитч в AI 2025: тренды, курсы и перспективы
Раньше все хотели «войти в IT», теперь тренд сменился — все осваивают AI. Но как начать, если вы не data scientist? В статье рассказываем, какие профессии исчезнут, какие появятся, и какие навыки будут востребованы. А ещё рекомендуем курсы, которые помогут освоить искусственный интеллект и сделать карьерный рывок.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7 тысяч. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
5. Где получить AI-сертификат, который реально ценится?
AI-сертификаты стали новой валютой на рынке IT. Но какие из них действительно подтверждают экспертизу, а какие просто выглядят солидно в профиле? Разбираемся, какие программы дают реальную пользу, какие компании их признают и где можно их получить.
6. AI без магии: курсы, которые объясняют всё с нуля
AI — это не магия, а технология, которую можно понять. Мы собрали курсы, которые без сложных терминов объясняют, как работают нейросети, машинное обучение и генеративные модели. Эти программы подойдут тем, кто хочет разобраться в AI с нуля и сразу применять знания на практике.
7. AI в деле: как нетехнарю упростить работу
AI больше не только про код. Он помогает маркетологам, аналитикам, менеджерам и дизайнерам делать работу быстрее и эффективнее. Какие AI-инструменты реально экономят время, какие задачи можно автоматизировать без программирования, и почему разбираться в AI важно даже тем, кто никогда не писал код? В статье — обзор лучших решений для работы и роста в профессии.
8. «Они знают всё (и чуть больше)…» Разбираемся, как управлять машинами, которые умнее нас и причем тут этика
AI управляет процессами, анализирует данные и принимает решения, но кто контролирует сам AI? Где проходит граница между удобством и вмешательством в частную жизнь? Что делать с предвзятостью алгоритмов? В этой статье разбираемся, почему этика в AI стала такой важной темой, какие меры предлагают крупнейшие технологические компании и какие международные инициативы работают в этом направлении.
9. AI для тимлидов: какие задачи можно делегировать?
Тимлиды работают с дедлайнами, управляют командами и решают кучу рутинных задач. Какие из них можно делегировать AI, а где нужна живая интуиция? В статье — практические примеры того, как AI помогает тимлидам, какие инструменты стоит попробовать и почему автоматизация — это не про замену людей, а про повышение эффективности. А ещё рекомендуем курсы, которые помогут разобраться, как внедрять AI в управление командами и какие навыки стоит прокачивать, чтобы оставаться востребованным.
10. Какая математика нужна для ML и Data Science?
Хотите разобраться в машинном обучении, но боитесь математики? Вы не одни — в сети полно споров о том, какие знания на самом деле нужны. Мы исследовали мнения специалистов и пользователей, чтобы выделить ключевые темы: какие математические основы действительно важны, какие стоит подтянуть, а что можно пропустить. А ещё рекомендуем курсы, которые помогут освоить нужный минимум без лишней воды.
5 лучших AI-курсов из AI Takeover: с чего начать и куда двигаться дальше
Сегодня навыки работы с AI нужны не только разработчикам, но и аналитикам, менеджерам, дизайнерам. Вот пять лучших курсов, по мнению команды Adviser, которые помогут вам разобраться в теме, прокачать навыки и не остаться за бортом технологической революции.
Курсы, которые чаще всего покупали читатели devby:
AI For Everyone (Coursera)
Если хотите понять AI, но не писать код — этот курс для вас. Всё объясняется простыми словами, без сложных формул и терминов. Разработан легендой AI-индустрии, поэтому идеально подходит для входа в тему.
Machine Learning от Стэнфорда (Andrew Ng)
Культовый курс, который не устаревает. Объясняют базовые алгоритмы машинного обучения, помогают понять, как работают модели и как их применять. Отличный старт для тех, кто хочет освоить ML всерьёз.
Deep Learning Specialization (Coursera)
Если хотите углубиться в тему нейросетей — это то, что нужно. Разбирают архитектуры, принципы обучения и реальные применения. Подойдёт тем, кто уже знаком с ML и хочет выйти на новый уровень.
AI Product Management (Coursera)
AI меняет бизнес-процессы, и этот курс — отличный старт для тех, кто хочет управлять AI-продуктами. Вы узнаете, как интегрировать AI в проекты, оценивать его возможности и взаимодействовать с разработчиками.
Generative AI with Large Language Models (Coursera)
Глубокое погружение в мир больших языковых моделей. Вы разберётесь, как устроены трансформеры, как обучаются LLM и как применять их в реальных задачах.
Изучайте, пробуйте, осваивайте AI — и будьте в числе тех, кто использует технологии, а не боится их!
Читать на dev.by