Начали записывать серию видео про социокультурный потенциал российских айтишников (и не только российских). Исключительно для айтишников - остальным может быть скучно. Юмор присутствует, но в меру. И не как приоритет. Любителям культурологии и немножко айтишечки посвящается. Ни политоты, ни разжигания внутри нет. Есть начало культурологического разговора про постсоветских айтишников.
Когда мы получаем какую-либо информацию о домене, в числе прочих параметров мы узнаем его ip-адрес. И получить его с помощью python не составляет большого труда. Однако давайте рассмотрим, как, не используя прямое обращение к сокету получить ip-адрес непосредственно из запроса.
Зачастую, чтобы получить ip-адрес мы используем socket. И в случае, когда нам требуется выполнение только данной операции этого вполне достаточно.
Но можно поступить несколько иначе, особенно если мы уже получаем какие-либо данные с сервера. Хотя бы те же заголовки. Давайте на примере посмотрим, как реализовать получение доступа к необработанному объекту сокета.
Установка необходимых библиотек
В данном случае нам понадобиться библиотека requests. Для ее установки пишем в терминале:
Импорт библиотек в скрипт. Создание заголовков для запроса
После того, как установлены необходимые библиотеки, нам их нужно импортировать в скрипт. В данном случае, так как мы установили библиотеку requests, импортируем ее.
После этого создадим словарь с заголовками содержащими «User-Agent» и «Accept». Их мы будем передавать в запрос в качестве параметра, чтобы изменить стандартные заголовки отправляемые python.
Получаем заголовки и ip-адрес
Создадим функцию get_domain_info(domain: str) -> (dict, bool), которая на входе будет получать домен, а возвращать заголовки отправленные сервером, а также ip-адрес домена. Выполним запрос на получение заголовков, куда передадим адрес домена, заголовки. Укажем свойство allow_redirects = True. Это сделано для того, чтобы производилась переадресация. То есть, в данном случае мы делаем следующее: так как мы не знаем точного адреса сайта, доменное имя которого передано в функцию, поступим как браузер. Для начала пойдем по протоколу http. Если на сервере включена переадресация, то мы будем автоматически переадресованы на нужный адрес. Также, stream=True. Это необходимо для получения ip-адреса из запроса.
Обработаем исключение raise_for_status(), чтобы отсекать ненужные статус-коды. В случае же, когда код 200, получим ip и порт, которые возвращаются в кортеже при выполнении следующего кода: res.raw._connection.sock.getpeername(). Важно то, что эти данные необходимо получить в самом начале, до обработки остальных данных запроса, то есть в первую очередь. И уже после получим частично содержимое из заголовков отправленных сервером. Вернем пользователю словарь из полученных данных. В случае же неудачи или неверного статус-кода, вернем из функции False.
Ну и создадим функцию main, где и будем запрашивать у пользователя домен, отправлять его в функцию для получения информации и выводить на печать полученные в виде словаря данные.
Здесь я не проверяю полученную информацию, так как данный код служит примером. Если вы попробуете получить ip-адрес с помощью socket, результат, зачастую, будет одинаковым. Однако, если вы увидите, что адреса различаются, то не считайте это ошибкой. Я проверял специально данные, получая информацию от DNS. Тут дело в том, что на одном домене может быть несколько NS-серверов. И в этом случае возвращается значение ближайшего. Ну или свободного. В данном случае механизм для меня пока еще не совсем понятен. Главное, что и тот, и тот адреса являются правильными.
Полный код скрипта
Протестируем написанный код и получим заголовки и ip-адрес для домена python.org.
Результат работы скрипта
Как видим, скрипт отработал правильно и вернул ip-адрес, а также информацию из полученных заголовков.
А на этом, пожалуй, все.
Спасибо за внимание. Надеюсь, данная информация будет вам полезна!
Сегодня технологии играют ключевую роль во всех сферах нашей жизни, а развитие искусственного интеллекта стало одним из приоритетных направлений для многих стран и компаний. Это связано с тем, что технологии на основе нейросетей способны решать множество задач, которые ранее были недоступны для людей. Например, обрабатывать большие объемы данных и анализировать их.
Последнее обновление: 2 февраля 2024 года.
Ключевым фактором, влияющим на востребованность профессии разработчика ИИ, является рост рынка технологий, развитие технологий машинного обучения и глубокого обучения. Благодаря качественным курсам, в эту профессию можно попасть быстро, а иногда даже с нуля.
ТОП-10 курсов по искусственному интеллекту в 2024 году
«Профессия Machine Learning Engineer» от Skillbox — курс, на котором вы сможете выбрать специализацию: обработку естественного языка или Computer Vision (промокод ГДЕКУРС — скидка 45% на обучение)
«Deep Learning» от Нетологии — курс разработанный совместно с DODO Brands, на котором вы успеете разработать 8 интересных проектов в свое портфолио (промокод GDEKURS — дополнительная скидка 5% на обучение)
«Компьютерное зрение» от OTUS — курс для продвинутых пользователей, после которого вы сможете трудоустроится в такие компании, как Datana, Abbyy, Astralab, FriFlex
«AI для робототехники» от Udacity — платформа на английском языке с 30+ бесплатными мини-программами
«Компьютерное зрение и нейросети для роботов» от Skillbox — курс, который создан, чтобы вы смогли развить карьеру в нише сельского хозяйства (промокод ГДЕКУРС — скидка 45% на обучение)
Интересует более подробное описание лучших курсов, обучающих работе с искусственным интеллектом? Всю необходимую информацию, включая плюсы и минусы каждой из программ, собрали в этой статье.
На этом курсе от SkillFactory вы поймете различия между Machine Learning и Deep Learning. Научитесь подбирать алгоритмы для разных задач, потрогаете руками все доступные алгоритмы и разберетесь на практике, когда нужны нейронные сети, а когда достаточно классических алгоритмов.
Здесь вам дадут базовые знания языка Python — это поможет легко ориентироваться в будущей работе. Также изучите классические алгоритмы машинного обучения и создание нейронных сетей. Здесь вас ждут хакатоны и соревнования на Kaggle. Курс подойдет как для новичков, начинающих Data Scientist, так и тех, кто уверенно владеет Python, разбирается в математике и статистике.
SkillFactory — комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения
Стоимость: 57 900 ₽
Рассрочка: по запросу
Продолжительность: 20 недель
Формат: онлайн-лекции + практические задания
Домашние задания: с проверкой
Документ об окончании: сертификат
Особенности и преимущества школы:
Помощь с трудоустройством и стажировкой.
Выпускной хакатон.
Программа лояльности и частые скидки.
Закрытый чат одногруппников.
Лучшие студенты курса получат возможность пройти стажировку в компании EORA.
Недостатки школы:
Не хватает практических задач: частое недовольство в отзывах.
Менторы не всегда оперативно отвечают на вопросы: недовольство в отзывах.
🎁 По промокоду ГДЕКУРС доступна скидка 45% на обучение.
ML-инженеры занимаются анализом больших объемов информации и создают модели для прогнозирования в различных сферах. После получения этой профессии вашей основной задачей будет обучение нейросети и проектировка аналитических систем на основе машинного обучения.
На курсе научат создавать модели машинного обучения и обучать нейронные сети. Авторы — действующие дата-сайентисты из крупных компаний, таких как Сбер, Wrike и VISA. С ними вы освоите анализ данных, а в конце курса сможете выбрать одну из специализаций — обработку естественного языка (NLP) или Computer Vision (CV).
У школы Skillbox также есть свой карьерный центр, который поможет в кратчайшие сроки найти работу с зарплатой от 60 000 ₽.
Skillbox — обучение созданию модели ML и обучению нейронных сетей
Стоимость: от 181 000 ₽
Рассрочка: от 5 855 ₽/мес. на 31 месяц
Продолжительность: 12 месяцев
Формат: видеоуроки + практические задания
Домашние задания: с проверкой
Документ об окончании: сертификат
Особенности и преимущества школы:
Три тарифа обучения.
Курс был полностью обновлен в 2022 году.
Собственная платформа для обучения.
Поддержка и комьюнити для участников курса.
Во время обучения у вас будут вспомогательные курсы — необязательные, но помогающие освоить недостающие навыки.
Первые работы в портфолио.
Возможность оформить налоговый вычет.
Гарантия трудоустройства.
Доступ навсегда — к курсу и чату в Telegram.
Студенты получают бесплатные занятия в онлайн-школе КЭСПА на год.
Недостатки курса:
Не хватает дополнительных материалов при выполнении практических заданий: частое недовольство в отзывах.
Курс обучит вас программированию искусственного интеллекта с самых основ. Здесь вы освоите машинное и глубокое обучение, научитесь создавать и тренировать нейронные сети, писать алгоритмы и анализировать данные. Обучение займет 12 месяцев, а занятия занимают по 12 часов каждую неделю.
В рамках курса вы изучите Python, SQL, Docker, NoSQL, ANNs, Keras, TensorFlow, R, PyTorch. В конце программы дадут диплом о профессиональной переподготовке, который подтвердит вашу новую квалификацию при приеме на работу.
GeekBrains — полный онлайн-курс по искусственному интеллекту с самых азов
🎁 По промокоду GDEKURS доступна дополнительная скидка 5% на обучение.
Нетология вместе с DODO Brands предлагает будущим ученикам углубленное изучение работы с нейросетями. Во время курса вы отработаете свои навыки на практике, добавив в портфолио 8 проектов. Обучение будет проходить при поддержке опытных экспертов и менторов, которые помогут вам развиваться в профессии.
Начало курса запланировано на 15 января, а окончание на 29 марта. Продолжительность обучения составит всего 2,5 месяца, а формат будет включать вебинары, видеолекции и практические задания, в результате которых вы выйдете на уровень middle в области глубокого обучения.
Нетология —курс по углублению и практическому применению навыков работы с нейросетями
Курс предназначен для тех, кто уже знаком с Deep Learning и нейронными сетями. А именно для студентов профильных вузов, программистов и специалистов в области Data Science, которые хотят научиться решать задачи в области Computer Vision и расширить свои знания.
Пройдя курс, вы освоите практические навыки решения задач Computer Vision и научитесь применять современные методы Deep Learning и классические алгоритмы для обработки, анализа и генерации изображений, видео и трехмерных сцен.
Вы также освоите обучение, тестирование и оптимизацию моделей нейронных сетей, что позволит вам претендовать на позиции, требующие профессиональных навыков в разработке систем компьютерного зрения.
OTUS — обучение решению задач компьютерного зрения от алгоритмов до внедрения в продакшн в разных средах
Документ об окончании: сертификат или удостоверение о повышении квалификации
Особенности и преимущества школы:
Для обучения на курсы нужно базовое знакомство с Python и линейной алгеброй, а также базовые навыки работы с машинным обучением (Pandas, Numpy, Matplotlib).
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 академических часа и сохраняются в записи в личном кабинете.
Преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.
Карьерные мероприятия в сообществе, помощь в трудоустройстве.
Вы можете посетить открытый вебинар от школы, чтобы увидеть стили преподавания ваших будущих учителей.
Возможность корпоративного обучения.
Возможность получить налоговый вычет.
Недостатки школы:
Медленная проверка домашних заданий: претензия в отзывах.
Мало взаимодействия с сокурсниками: претензия в отзывах.
Частый перенос онлайн-занятий: претензия в отзывах.
Этот курс научит вас использовать Chat GPT, а не создавать новые нейросети. Он подойдет для улучшения вашего продукта или сервиса, создания лучшего клиентского опыта и содействия росту занятости в вашей компании. Идеален как для опытных, так и для начинающих предпринимателей, специалистов креативных профессий и будущих специалистов по искусственному интеллекту.
На курсе вы научитесь использовать Chat GPT для оптимизации вашего бизнеса, внедрения новых моделей и роста профессионализма ваших сотрудников. Программа состоит из 28 последовательных уроков, которые постепенно раскроют возможности нейросетей. А доступ ко всем материалам останется с вами на 6 месяцев в личном кабинете.
iWENGO — применение Chat GPT для улучшения продукта или сервиса компании, создания лучшего клиентского опыта
Курс предназначен для изучения классических и продвинутых алгоритмов машинного обучения. На нем подробно разбираются математические обоснования методов, что позволит учащимся полностью освоить анализ данных.
У курса также есть начальные требования, которые включают базовые знания Python и высшей математики, что делает его подходящим для студентов, интересующихся машинным обучением и анализом данных.
После прохождения курса студенты смогут внедрять обученные модели в продакшн, что повысит их профессиональные возможности в области машинного обучения.
Stepik — курс по классическим и продвинутым алгоритмам машинного обучения
Стоимость: 3 900 ₽
Рассрочка: по запросу
Продолжительность: в своем темпе
Формат: видеоуроки + практические задания + тесты
Домашние задания: с обратной связью
Документ об окончании: сертификат
Особенности и преимущества школы:
Курс можно купить в подарок.
Для прохождения курса необходимы базовые знания Python и высшей математики.
Этот курс от TWIN будет идеален для тех, кто хочет получить профессию будущего без углубления в программирование. Занятия сделают из вас эксперта в создании ботов на базе искусственного интеллекта и нейронных сетей.
За время занятий вы соберете умного голосового помощника или чат-бота для себя или своей компании. В процессе обучения также узнаете, как создавать ботов для различных целей. Например, для общения с клиентами, автоматизации бизнес-процессов и многое другое.
TWIN — онлайн-практикум по разработке ботов на платформе TWIN без навыков программирования
Вместе со SkillFactory вы освоите самую востребованную профессию в области анализа данных — специалист по нейронным сетям. Курс включает в себя изучение машинного обучения и обучение нейросетям для решения задач классификации, прогнозирования, распознавания.
После прохождения этого курса вы станете специалистом, занимающимся созданием, обучением, тестированием моделей и прогнозированием. В общем, получите востребованную профессию, которая позволяет работать удаленно из любой точки мира и иметь при этом высокий уровень зарплаты.
SkillFactory — обучение анализу данных и разработке ML-моделей, включая нейронные сети
Стоимость: от 197 000 ₽
Рассрочка: от 5 491 ₽/мес. до 36 месяцев
Продолжительность: 24 месяца
Формат: вебинары + практические задания
Домашние задания: с проверкой
Документ об окончании: сертификат
Особенности и преимущества школы:
Помощь в трудоустройстве. Дополнительное карьерное сопровождение.
80% обучения — практика, 20% — теория.
Вы тренируетесь на кейсах компаний, а также делаете проекты для реальных заказчиков в команде.
Три тарифа на выбор.
Доступ к материалам курса остается с вами навсегда.
Первые работы в портфолио.
Все вебинары можно посмотреть в записи в личном кабинете.
Недостатки школы:
Не хватает практических задач: частое недовольство в отзывах.
Менторы не всегда оперативно отвечают на вопросы: недовольство в отзывах.
Некоторым студентам обучение кажется слишком быстрым — не всегда успевают в полной мере понять тему и выполнить домашнее задание.
Это курс для тех, кто хочет учиться работать с моделями машинного обучения на практике. Он подойдет начинающим аналитикам, специалистам в области Data Science, разработчикам и другим IT-специалистам. Все они смогут систематизировать и углубить свои знания, а также экспериментировать с подходами и работать над кейсами под руководством опытных экспертов.
Чтобы записаться на курс, от кандидата понадобится наличие опыта работы с Python, знание математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и математической статистики.
OTUS — практический курс по работе с NLP, DL и рекомендательными системами на примере реальных данных
Стоимость: 82 320 ₽
Рассрочка: от 8 232 ₽/мес.
Продолжительность: 5 месяцев
Формат: вебинары + практические задания
Домашние задания: с проверкой
Документ об окончании: сертификат или удостоверение о повышении квалификации
Особенности и преимущества школы:
Для обучения вам понадобится опыт работы с Python, а также знание математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и матстатистики.
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 академических часа и сохраняются в записи в личном кабинете.
Преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.
Карьерные мероприятия в сообществе, помощь в трудоустройстве.
Вы можете посетить открытый вебинар от школы, чтобы увидеть стили преподавания ваших будущих учителей.
Возможность корпоративного обучения.
Возможность получить налоговый вычет.
Первые работы в портфолио.
После обучения у вас останется полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям и другие дополнительные материалы
Недостатки школы:
Медленная проверка домашних заданий: претензия в отзывах.
Мало взаимодействия с сокурсниками: претензия в отзывах.
Частый перенос онлайн-занятий: претензия в отзывах.
Нейронные сети от Stepik (доступ после регистрации, 24 урока общей длительностью 6 часов, тесты, интерактивные задания)
Нейронные сети от Дмитрия Коробченко (5 уроков, от 10 минут, просмотр видео на YouTube, доступ без регистрации)
Machine Learning: Regression от Coursera (доступ после регистрации, занятия займут около 21 часа, на английском)
Еще 5 курсов по машинному обучению
На этом полезные и качественные курсы по машинному обучению не заканчиваются. Нашли еще 5 курсов, достойных упоминания в этой статье.
Компьютерное зрение и нейросети для роботов от Skillbox — этот курс поможет вам применять технологии CV и ML в бизнесе на примере реальных кейсов. Здесь вы также поймете, как повысить эффективность предприятия благодаря робототехнике и стать востребованным специалистом. Программа рассчитана на 3 месяца и включает лекции от эксперта «Сколтеха». По окончании курса вы станете ценным специалистом, имеющим опыт в решении реальных задач в сельскохозяйственной сфере и логистике.
Практика для специалиста по машинному обучению от KARPOV.COURSES— эта программа разработанна для практики и развития навыков в области машинного обучения. Здесь вы будете решать реальные бизнес-задачи, разрабатывать проекты с ведущими специалистами и выйдете на новый уровень в карьере. Программа подходит для начинающих и опытных ML-инженеров, аналитиков и всех, кто хочет улучшить свои навыки в области машинного обучения.
Создание нейронных сетей на Python от Foxford — этот курс создан для новичков. Здесь вы изучите основы машинного обучения и создания простейших нейронных сетей с использованием библиотеки NumPy. Преподаватель курса, Алексей Мартыненко, поможет вам освоить базовые принципы программирования и применить их для создания собственных проектов в области машинного обучения.
Data Scientist от Mathshub — эта комплексная программа подготовит вас к карьере в области data science на международном рынке. Здесь включены лекции от экспертов индустрии, менторство от практиков, консультации с карьерными коучами и подготовка к собеседованию.
Профессия Data Scientist от Productstar — этот онлайн-курс поможет вам освоить одну из самых быстрорастущих профессий 2023 года — Data Scientist. Обучение включает стажировки, индивидуальные видеовстречи с менторами, официальный диплом о профессиональной переподготовке. Несомненным плюсом для абитуриента также станет тот факт, что если вам не подойдет профессия, вы сможете перейти на любой другой курс без доплат.
Итоги
Уже сейчас освоение навыков создания искусственного интеллекта становится ключевым фактором для успешной адаптации к требованиям современного мира, поскольку нейросети активно используются во многих сферах жизни. В целом, востребованность профессии разработчика ИИ обусловлена ее значимостью для развития технологий и необходимостью создания эффективных решений.
Обучение не только откроет перед вами новые горизонты в карьере, но и обогатит личное развитие, стимулирует творческое мышление и поспособствует созданию инноваций, которые формируют будущее общества.
Deep Learning от Нетологии — если вы хотите наполнить свое портфолио качественными кейсами;
Компьютерное зрение от OTUS — если вы уже опытный программист, желающий получить работу в крупной компании.
Расскажите, какие курсы по искусственному интеллекту вы проходили или хотели бы пройти?
Реклама ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ООО «Нетология», ИП Глушков Семен Андреевич, ООО «Скилфэктори», ООО «ГикБреинс», ООО «Отус онлайн-образование», ООО «Айвенго», ООО «Фоксфорд», ИП Рыков Алексей Яковлевич, Coursera Inc., Nanodegree Inc.
Зачем мы работаем? Если бы вы зарабатывали 3х от своей нынешней зарплаты, считали бы вы себя богатым?
Давайте на примере одной из самых богатых во всех смыслах сфер детально разберём СКОЛЬКО можно заработать. Есть множество профессий, в которых можно поднять много кэша, но я считаю, что самая прибыльная и перспективная в данных момент - это айти.
Откуда я знаю реальное положение дел в айти? Да потому что я сам участвовал во множестве хакатонах, преподавал, общался с сильными разработчиками, которые занимают очень высокие позиции в РФ и за её пределами корпорациях.
пруфы прилагаются
Но прежде чем считать деньги нам нужно определиться к какой сумме мы стремимся. Для безбедного существования в любой точке мира, с учет того, что наши пассивные доходы не будут облагаться налогом, я считаю, что нужно хотя бы иметь зарплату младшего разработчика в facebook, а именно около 100 000$
Пусть мы знаем каким образом можно положить наши деньги под 10% годовых, тогда нам нужно накопить всего лишь 1 млн долларов.
под ногами 20 000 $
Конечно стоимость вас как специалиста зависит от многих факторов, но в данном случае мы возьмем амбициозного и самоуверенного представителя человечества.
Для освоения всех навыков, которые нужны на собеседовании необходимо примерно 1 год времени для работающего человека, но мы с вами настолько амбициозны, что управимся за 6 месяцев.
После устройства на позицию младшего разработчика мы будем получать 80 тысяч рублей, чтобы повысить свою квалификацию придется проработать около 1.5 лет итого: 80 000 * 18 = 1 440 000
мидл получает 200 000 в месяц. Чтобы устроиться на позицию старшего разработчика потребуется еще около трех лет. итого: 200 000 * 12 * 3 = всего лишь 7 200 000. Даже однушку в Москве с трудом купишь
И вот мы в сфере находимся уже около 5 лет и наконец-то доросли до зарплаты 500 000 тысяч рублей. Дальше рост в зарплате достигается значительно труднее, поэтому мы проработали до повышения еще 5 лет: итого: 500 000 * 12 * 5 = 30 000 000
Теперь мы получили должность тимлидера и наша зарплата составляет 720 000 рублей, работаем еще 5 лет: 720 000 * 12 * 5 = 43 200 000
за 15 лет мы заработаем в общей сумме 82 000 000 рублей
поднялся
И казалось бы абсолютное значение полученных денег ОГРОМНОЕ, но давайте задумаемся. Вам не кажется странным то, что за эти 15 лет вам нужно все траты уместить в 82 млн рублей. Это на самом деле только кажется, что это целый КАПИТАЛ. Но вероятно вам захочется с таким доходом повысить уровень жизни. Купить квартиру, машину, перевести родителей на Пхукет (только это обойдется вам в 3000$), попутешествовать. В Лондоне проживание в приличной квартире стоит 2500$ + еда от 1000$, сходить один раз в ресторан на двоих (3 лота суши и по кружке пиво на каждого) вам обойдется в 150$. Поэтому в итоге хорошо, если останется половина от исходной суммы, также не стоит пренебрегать инфляцией.
Это мы ещё не говорим что за 15 лет мы и так не смогли достичь поставленной цели в 1 млн долларов.
Ну и какой вывод можно из всего этого сделать? А такой, что сотрудник, зарабатывающий 10 000$ должен приносить компании минимум 400 000$, так давайте вместо того, чтобы работать на кого и приносить прибыль им, будем работать на себя и приносить деньги себе.
В ближайшее время появится запись моего выступления, где вы увидите как я пытался продать эти идею другим людям. Чтобы не упустить проследуйте сюда
Не сильно увлекаюсь web разработкой, но помнится в году так 2006 - 2007ом на задании в колледже (надо было создать полноценный в несколько страниц сайт) добавлял эту лажу при помощи нехитрого кода js, взятого из журнала "Хакер". Компы в колледже стояли древние и никакие снежинки проц не грузили совсем. Там пара тройка строк была. Снег выглядел красивее даже. Вывод прост. В развитии технологий, новых версий языков программирования, хорошей аппаратной части, разрабы стали куда меньше думать об оптимизации. И смысла от мощного железа, если его ресурс уходит в ощутимой части на вычисление ненужной, побочной части кода. КПД соотношения отличного и нового железа к отсутствию оптимизации падает.