python

Почти у каждого путь в AI и ML начинается с одного и того же вопроса: «А сначала будет нужна математика или можно сразу писать код?» Кто-то уверен, что без линейной алгебры и матана обречен копировать чужие ноутбуки, а кто-то планирует спокойно деплоить модели, не  вспоминая про векторы. Истина, как обычно, где-то посередине.

Финансовый рынок — не то место, где всё решают интуиция и опыт. Сегодня выигрывают те, кто умеет читать данные быстрее конкурентов и превращать их в прибыльные решения. Python и машинное обучение стали инструментами, которые меняют инвестиционные стратегии, делая их более точными и гибкими. А главное, эти навыки доступны не только аналитикам из хедж-фондов, но и любому, кто готов учиться.

Пока вы осваиваете Python, мир уходит дальше. Квантовые вычисления, Web3, машинное обучение нового поколения и вычислительные графы — всё это требует других подходов и других языков.

Вы выучили Python. Написали пару pet-проектов. Может, даже устроились работать. Но теперь чувствуете: пора двигаться дальше. Не потому что Python плох, а потому что вы выросли. Хочется больше — скорости, контроля, уверенности в типах, перспектив за рубежом. Это не битва языков, а карта возможных траекторий. Python дал вам старт. А теперь — смотрим, куда двигаться в зависимости от цели.

Python — это любовь. Простота, мощные библиотеки, востребованность в индустрии. Но мир технологий не стоит на месте, и появляются новые звезды: Rust, Go, Kotlin. Они стремительно развиваются, завоевывают популярность и даже претендуют на то, чтобы занять место Python. Возможно ли это? Давайте разбираться.

Выбор языка программирования — это стратегия вашего развития в IT.  Какой язык откроет для вас больше возможностей в 2025 году: Python или JavaScript? Пробуем разобраться и не включать холивар.   

Все вокруг уже пишут на Python, а у вас не получается? Может быть вы просто ещё не нашли тот самый курс, который объяснит всё доступно, интересно и в вашем темпе. Попробуем разобраться и выбрать из 5 топовых курсов.

Анализ данных не всегда скучно, а графики даются не только математикам. Визуализация — не про таблицы с цифрами, а про красивые и понятные схемы, которые объясняют всё за секунды.  Разбираемся, как освоить этот навык.

Мы уже писали о программистах и сисадминах, которые сменили свою специальность на DevOps-инженера. Теперь расспросили специалистов, как и где они учили Python, необходимый для работы. А также посмотрели, что советуют пользователи Reddit.

Если вы в университете изучали политологию, философию или социологию — это не проблема, чтобы  начать работать в ИТ, особенно в Data Science. Поделюсь, какие источники и ресурсы лучше всего использовать. 

Привет! Я Стас Горелик, политолог. Расскажу, как статистика и языки программирования помогают делать научные исследования проще и эффективнее. Знаю, что социальные науки (те же политология или социология) часто ассоциируются с длинными текстами или монотонными опросами. Но методы, при помощи которых исследователи отвечают на свои вопросы, становятся все более продвинутыми. И всё чаще требуют знаний программирования и статистики. Как эти знания помогают изучать пропаганду, получать инсайты об эмиграции и исследовать электральные предпочтения — разбираю ниже.