Новое в курсах по программированию и анализу данных

По данным опросов, 73% компаний поддерживают применение ИИ сотрудниками, а более половины учитывают этот навык при найме. Навыки владения нейросетями становится серьёзным конкурентным преимуществом.

При этом работодатели закономерно ожидают, что специалист будет критически оценивать результаты, ориентироваться в инструментах и эффективно решать задачи, а не просто их «делегировать».

Мы дополнили все курсы из каталогов «Программирование» и «Анализ данных» модулями по работе с ИИ, чтобы наши выпускники не просто «пользовались нейросетями», а превращали их в инструмент профессионального роста — и были востребованы на рынке труда.

Теперь вы сможете:

➡️ Разобраться, как устроены нейросети, освоить основы промпт-инжиниринга и научиться подбирать подходящие инструменты.

➡️ Использовать AI для быстрого освоения новых технологий и поиска решений.

➡️ Применять нейросети для генерации материалов, планирования проектов и оптимизации учебного процесса.

➡️ Научиться решать профильные задачи с помощью инструментов искусственного интеллекта.

На вебинаре разберём, какие возможности открывает ИИ, как внедрить его в повседневные задачи и стать востребованным IT-специалистом. В конце ответим на вопросы.

➡️ Бесплатно, 9 октября в 19:00 мск

Вы узнаете:

— Какую роль играет ИИ в разработке. Расскажем, как устроены нейросети, какое место ИИ занимает в IT сегодня, как влияет на программистов, чего ждать дальше — и как к этому подготовиться.

— Почему ИИ не лишит джунов работы. Объясним, из-за чего нейросети не могут быть самостоятельными сотрудниками. Разберём на примерах, как ИИ дополняет, а не подменяет новичков.

— В чём человек сильнее и ценнее ИИ. Обсудим, почему нейросети хороши не во всём. Рассмотрим реальные кейсы, где новички приносили свежий взгляд и находили решения лучше, чем синьоры и ИИ.

— Почему ИИ — союзник, а не соперник. Разберём, почему важно учиться работать с технологиями, а не ждать, что они всё сделают за нас. Узнаем, как нейросети помогают прокачивать навыки, готовиться к собеседованиям, справляться с рутиной и ускоряют карьерный рост.

— Как использовать ИИ на практике. Расскажем, как нейросети пишут код, генерируют идеи, составляют тесты и ищут баги. Покажем, как с их помощью выполнить задачу быстрее и не нарушить архитектуру и бизнес-логику.

➡️ Зарегистрироваться на вебинар. Подтвердим регистрацию в телеграме, напомним об эфире и пришлём на него ссылку. Отправим вам запись, если не сможете присоединиться онлайн.

Что нужно знать джуниор QA-инженеру о рынке труда в 2025

В первой половине года мы провели исследование рынка ручного тестирования — поговорили с работодателями и трудоустроенными выпускниками и подробно изучили, как проходят собеседования. Делимся выводами с вами.

➡️ Работодатели готовы нанимать ручных тестировщиков и отмечают, что спрос на них не падает, так как не всё можно покрыть автотестами, а услуги фулстек‑тестировщиков дороже.

➡️ При найме работодатели отдают приоритет джуниорам с развитыми софтскилами и высокой мотивацией. Последнюю можно подтвердить знанием дополнительных технологий, фактом посещения конференций и самостоятельного обучения вне курсов.

➡️ Работодатели могут закрыть глаза на отсутствие опыта, но без него может быть сложно пройти первичный скрининг резюме.

➡️ Найм обычно состоит из двух‑трёх этапов: скрининг резюме, выполнение тестового задания (встречается всё реже) и собеседование с проверкой теории и практическими заданиями.

➡️ Исследовательское тестирование становится must have навыком — его проверяют на собеседованиях, и оно пригождается в работе.

➡️ Навыка автоматизации тестирования от джунов ручных тестировщиков пока не требуют, но важно понимать, что такое автотестирование и чем оно отличается от ручного.

➡️ Пока у работодателей нет требований к использованию нейросетей. Навык работы с искусственным интеллектом можно отнести к категории nice to have, но только при условии, что джуниор помнит о безопасности данных и самостоятельно анализирует результаты.