⚡️ Последний шанс забрать курсы со СКИДКОЙ 40%! Прокачайте свой мозг правильно

До конца акции вы можете воспользоваться специальными ценами на самые востребованные IT-направления. Круто и выгодно прокачать свои скиллы, чтобы получить оффер, уехать на Бали и больше не быть онлайн 😎

➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽)
Курс про контролируемую разработку ИИ-агентов: качество, стоимость, наблюдаемость и тестирование. С первого занятия — только практическая работа.

➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽)
Профессиональный трек для разработчиков и LLM инженеров о том, как правильно внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять железную стабильность сервиса.

➡️ Математика для Data Science — от 29 990 ₽ (вместо 39 990 ₽)
Вы научитесь решать сложные математические задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе. Отличная база для мощного старта в DS.

➡️ Курс Специалист по ИИ — 89 000 ₽ (вместо 113 900 ₽)
Комплексная программа для получения профессии в сфере ИИ с нуля. За 8 месяцев вы соберете сильное портфолио из 5 реальных проектов и дипломной работы.

➡️ Архитектуры и шаблоны проектирования — 27 990 ₽ (вместо 37 900 ₽)
Интенсив для разработчиков, который поможет освоить основные паттерны проектирования и прокачать навыки архитектора программного обеспечения.

🌸 Выбирайте направление, оставляйте заявку на сайте распродажи, и наш менеджер подробно вас проконсультирует

📌 Забираем бесплатный курс

zero2claude — учит работать в Claude Code людей, которые терминал никогда не открывали.

🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#режимразраба

🏠 Как росла архитектура Airbnb за 15 лет

Вечные споры «монолит или микросервисы» в реальности устроены сложнее.

1. Монолит (2008-2017) Начинали с простого приложения на Ruby on Rails. Поначалу это удобно. Но с ростом компании начался хаос: код стал бесхозным, границы ответственности команд размылись, а деплой стал слишком медленным.

2. Микросервисы (2017-2020) Монолит распилили на отдельные сервисы данных, бизнес-логики и UI. За каждый кусок стала отвечать своя команда. Главный минус: когда сервисов сотни, ты тупо устаешь управлять их зависимостями. Получилось распределенное спагетти.

3. Микро- и макросервисы (2020-настоящее время) В итоге пришли к гибридной модели. Мелкие сервисы объединили в более крупные логические блоки — макросервисы. Весь обмен данными навели порядок и стандартизировали через GraphQL и Thrift.

На старте глупо колхозить сложные распределенные системы — пишите монолит. Но когда проект трещит по швам, а инженеры пишут поверх кода друг друга, пора укрупнять сервисы и делить базу на четкие слои.

Какая стадия архитектуры сейчас в вашем проекте?

❤️ — Монолит
👍 — Погрязли в микросервисах
🔥 — Гибрид

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

📌 Что такое библиотека в айти

Библиотека — это готовый набор чужого кода, который решает конкретную задачу. Зачем писать с нуля то, что до тебя уже написали и отполировали другие инженеры?

⭐ Зачем их подключают?

Это дико экономит время на разработку.
Снижается риск поймать глупые баги. Популярный код уже протестирован миллионами разработчиков по всему миру.

⭐ Популярные примеры из жизни:
Pillow (Python) — когда нужно быстро обработать картинку, обрезать её или изменить формат.
NumPy (Python) — берет на себя всю сложную математику и тяжелые массивы данных в Data Science.
React (JavaScript) — база из готовых компонентов, чтобы собирать современные интерфейсы сайтов.

Использовали уже какие-нибудь библиотеки в своих проектах?
❤️ — Да
👍 — Пока только учусь

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

😎 Знакомьтесь с экспертом Proglib.academy: Senior Software Engineer и Team Lead в Yandex Cloud Роман Барлос

Роман — консультант нашего курса «Разработка ИИ-агентов». Он работает на стыке cloud-native архитектуры и AI, активно внедряя современные ИИ-подходы в реальные процессы разработки.

За что его ценит IT-комьюнити?

🟣 Team Lead и AI-евангелист в команде UX Yandex Cloud

14-лет в разработке. Занимается AI-адопшеном в команде Yandex Cloud, проводит мастер-классы и продвигает лучшие практики для повышения эффективности разработчиков.

🟣 Техлид Sourcecraft Code Assistant

С сильным практическим бэкграундом принимал участие как технический лид в создании мощного AI-расширения для VS Code.

🟣 Создатель полезного Open Source

Разрабатывает утилиты, которые позволяют быстро начать эксперименты с инференсом и агентами в локальном окружении: например, набор скриптов vllm-setup для быстрого запуска окружения и mini-proxy — минималистичный прокси для OpenAI API провайдеров.

🟣 Автор интерактивных ML-визуализаций

Объясняет сложные концепции наглядно. Создал серию залипательных обучающих материалов, где можно вживую пощупать работу сетей Хопфилда, машин Больцмана и VC-размерности.

Роман регулярно делится инженерными наработками, инсайтами и экспертизой в своем авторском Telegram-канале

На курсе Роман выступает консультантом программы: он помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики и жесткие требования индустрии.

Узнать больше о программе и разработке автономных систем:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»

Так, продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Жду полезные материалы от Романа

📦 Монорепозиторий против микрорепозиториев: где хранить код?

Спор о том, как правильно организовать кодовую базу проекта — вечный.

1. Монорепозиторий (Monorepo) Весь код компании хранится в одном месте. Так делают Google, Meta, Uber, авторы Linux и Windows.

• Как устроено: Каждый сервис — это просто папка внутри гигантского репозитория. У каждой директории есть свои настройки сборки (BUILD) и файлы контроля прав (OWNERS).

• Плюсы: Общие зависимости для всей кодовой базы. Обновили версию библиотеки — она обновилась сразу везде. Действует единый высокий стандарт качества кода для всех команд.

• Минусы: Из-за колоссальных размеров кода обычный Git начинает тормозить. Приходится внедрять сложные инструменты автоматизации сборки вроде Bazel, Buck, Nix или Lerna.

2. Микрорепозитории (Microrepo) Каждому сервису — свой собственный изолированный дом. Это выбор Amazon, Netflix, LinkedIn и Oracle.

• Как устроено: Команда пилит свой микросервис в отдельном репозитории, полностью отвечая за сборку и доступы.

• Плюсы: Полная свобода. Команда сама решает, какие версии библиотек использовать и когда релизиться. Проект масштабируется быстрее на старте. Используются привычные инструменты вроде NPM, Maven, Gradle или CMake.

• Минусы: Со временем ты тупо устаешь управлять сотнями репозиториев. Качество кода у разных команд начинает сильно отличаться. Обновлять зависимости приходится вручную под график каждого сервиса.

Для маленького проекта или стартапа не нужно колхозить сложные схемы. Начните с микрорепозиториев на привычных инструментах. Но когда проект разрастется, а версии библиотек разъедутся в разные стороны, то пора смотреть в сторону монорепозитория

Какой подход к хранению кода вам кажется более удобным?
❤️ — Микрорепозитории
👍 — Монорепозиторий

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

🤓 Правильное планирование (забирайте полезный совет)

Все говорят о стратегии, но мало кто умеет планировать. Felipe Bovolon, стратег с многолетним опытом, описывает разницу между двумя дисциплинами. Типичная картина: команда разработала стратегию, разошлись довольные. Через неделю появляется презентация на 50 слайдов: три финансовых сценария (базовый, оптимистичный, пессимистичный), список инициатив с временными рамками. Все кивают. Проблема в том, что во всех трех сценариях организация делает примерно одно и то же.

➡️ Что такое хороший план?

Допущения — ставки организации на будущее: рынок вырастет на 15%, конкурент не зайдет в этот сегмент, регулятор одобрит за 90 дней. Каждая ставка описана тремя измерениями: какой урон, если она неверна (влияние), насколько она хрупка (уязвимость), и по какому признаку мы поймем, что она не сыграла (ориентир).

Аллокация — реальные деньги и люди, привязанные к реальным приоритетам. Цели, прогнозы и размещения отслеживаются раздельно: цель — чего хотим, прогноз — чего ожидаем, размещение — что реально финансируем.

Координация — обязательства сцеплены друг с другом формально. Не просто «маркетинг и операционная деятельность описывают один план», а у каждого обязательства видны зависимости: это зависит от того, а то — от этого. Если зависимость рвется, видно, где именно.

Адаптация — что делать, если все идет лучше плана (кто станет узким местом?) и что делать, если хуже (что режем первым?). 
Большинство организаций кое-как справляются с третьим слоем, а первый, второй и четвертый отсутствуют почти везде. Стратегия решает, куда идти. Планирование решает, выживет ли этот выбор при столкновении с деньгами, временем и реальностью.

 
Good Planning — скил, который реализует принципы планирования из статьи Felipe Bovolon.

🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#режимразраба