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.
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.
В этой статье 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.
Последние 10 лет Python был королём: его учили в университетах, требовали на работе и ставили в заголовках курсов. Но сейчас что-то меняется. Новые технологии требуют новых инструментов — и появляются языки, которые не просто конкурируют с Python, а задают правила на будущее десятилетие.
Вот ключевая мысль: Python — это идеальный вход, но не потолок. Если хотите разобраться в том, что будет определять индустрию завтра, нужно смотреть шире. Мы собрали четыре сценария, где нужны другие языки. Каждый — с объяснением, зачем он нужен, что меняет и какой курс стоит пройти, чтобы освоить его вживую.
Язык, на котором строятся смарт-контракты и целые экономики
Web3 не просто тренд, а попытка перезапустить интернет без посредников и без центра. В этом мире каждый пользователь — владелец, а бизнес-логика живёт на блокчейне. И за всем этим стоит язык Solidity.
Он похож на JavaScript, но с нюансами: вам нужно не просто написать код, а подумать, как он будет исполняться в сети, где всё прозрачно, необратимо и навсегда. Solidity — это про доверие, алгоритмические гарантии и новый способ думать о программировании.
Смарт-контракты уже используют в финансах, логистике, игровых платформах и даже в медицине. Инженеры со знанием Web3 востребованы по всему миру, особенно если умеют не только кодить, но и понимать архитектуру децентрализованных приложений.
Если хотите не просто узнать, как работает Web3, а построить что-то своё — этот курс подойдёт идеально. Он начинается с нуля: вы разберётесь, как работает блокчейн, как писать, тестировать и развёртывать смарт-контракты, и даже как создавать интерфейсы для dApps с помощью React.
На выходе у вас будет не только знание языка Solidity, но и опыт разработки реального децентрализованного приложения. И всё это — без скучной теории, с разбором настоящих проектов.
Продолжительность: ~24 часа (можно пройти за месяц).
Язык, который быстрее Python и дружит с математикой
Если вы когда-либо работали с моделями, данными или симуляциями, то знаете, как тяжело бывает балансировать между читаемостью кода и скоростью исполнения. Julia решает эту проблему. Это язык, созданный специально для научных вычислений, моделирования и машинного обучения.
В отличие от Python, Julia с самого начала задумывался как язык с максимальной производительностью — при этом код остаётся читаемым и простым. Он особенно популярен в академической среде, экономике, физике и биоинформатике, где важна точность и скорость.
Julia уже используют в SpaceX, BlackRock, NASA и на платформе Pumas для биомедицинского анализа. Это не просто альтернатива Python, а новый стандарт в задачах, где нельзя ждать.
Этот курс — настоящий глоток свежего воздуха. Вместо заучивания синтаксиса вы учитесь думать. Вам покажут, как описывать сложные задачи через вычислительные абстракции, как использовать Julia для симуляций, и как строить модели, которые работают не только в ноутбуке, но и в реальности.
Математика объясняется наглядно, задачи берутся из жизни (экология, биология, экономика), а сама Julia раскрывается не как язык, а как подход к мышлению.
Продолжительность: ~8 недель, можно пройти быстрее с гибким графиком.
Язык, который делает Python быстрым как C++ и умным как TensorFlow.
Если вы уже сталкивались с PyTorch или TensorFlow, то знаете: ML-код быстро становится нечитаемым, особенно когда подключаются ускорения на GPU, распределённые вычисления или градиенты. JAX решает это красиво. Это библиотека и DSL от Google, которая превращает обычный Python-код в оптимизированные вычислительные графы, как будто вы писали на C++, но остались в Python.
JAX особенно хорош там, где нужна скорость, контроль и функциональный подход. Он используется в Google Research, DeepMind и Hugging Face для построения передовых моделей — от RL до генеративных трансформеров.
JAX — не просто ускоритель. Это новый стандарт научных вычислений и ML-инфраструктуры. Если вы хотите писать код, который не тормозит даже на больших моделях, и понимать, как всё работает под капотом, без лишней магии — вам сюда.
Это не курс в привычном смысле, а серия практических ноутбуков и туториалов от самих разработчиков JAX. Здесь нет долгих вступлений — вы сразу пишете код, изучаете autograd, jit, vmap, pmap и другие возможности JAX. Можно за пару дней собрать собственную нейросеть и понять, как работают внутренности PyTorch, только быстрее и прозрачнее.
Если хотите больше структуры — можно добавить курс «Neural Networks with JAX» от DeepMind на YouTube.
Продолжительность: от 1 дня до 4 недель, в зависимости от глубины погружения.
Язык, который даёт доступ к квантовому железу — без физики ядер
Квантовые технологии — это не футуризм, а уже работающие сервисы. Сегодня любой разработчик может запрограммировать цепь из кубитов и запустить её на настоящем квантовом процессоре IBM. Всё, что нужно — Python и Qiskit. Этот open-source-фреймворк позволяет создавать, отлаживать и визуализировать квантовые алгоритмы с нуля.
Qiskit — не просто симулятор, а полноценный инструмент для написания и запуска квантовых программ. IBM даёт бесплатный доступ к квантовому облаку, так что вы пишете код — и он исполняется на реальном железе.
Квантовые алгоритмы — это будущее криптографии, логистики, фармацевтики и поиска. Появляется всё больше вакансий quantum developer, и уже сейчас можно начать разбираться, как они работают. Это будет большим преимуществом даже для обычного разработчика или аналитика.
В курсе 44 модуля, и почти каждый сопровождается упражнением. Сначала основы: что такое кубит, чем он отличается от бита, как устроены состояния и гейты. Потом практика: создаёте цепи, запускаете их, интерпретируете выходы. Объясняются даже такие темы, как квантовая телепортация и распределение ключей — и всё это с нуля.
Никаких дополнительных знаний по физике не нужно — только базовый Python. Курс отлично подходит тем, кто хочет зайти в квантовую область без боли и теоретических перегрузок.
Продолжительность: можно пройти за 2–4 недели в комфортном темпе — а можно за выходные, если захочется взломать реальность побыстрее.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.