Нейросети каждый день развиваются и создаются новые, которые выполняют все больше операций за человека. Копирайтинг - не исключение. Да, ходят слухи, что нейронки заменят копирайтеров. Считаю, что не всех.
Ниже расскажу, почему нейросети не смогут заменить всех копирайтеров, а только определенных.
Какого типа копирайтеры лишаться работы из-за нейросетей
На самом деле, это острая тема, которая постоянно на слуху пишущей братии. Давайте разберемся.
Копирайтеры, которые работают строго по техническому заданию. Конечно, ТЗ важно для специалиста. Только не всегда оно есть. Поэтому приходится задавать клиенту правильные вопросы и исходя из ответов, самому составлять задание.
Копирайтеры, которые этого не делают, а ждут от клиента документ, где подробно описана задача, лишаться работы.
Ведь часто случается, что ТЗ нет или человек не до конца знает, что ему нужно и какой тип текста.
Те, кто постоянно пропадает со связи. Ответственность важна в любой работе. А специалисты, которые находят много причин, почему не сделали работу или просрочили сдачу проекта, никому не нужны.
Клиенту проще будет скопировать техническое задание в нейросеть и получить быстро результат. Конечно, тексты оставляют желать лучшего, но тем не менее.
Копирайтеры, которые пишут бездушные тексты. Отличить тексты нейросети от написанных человеком - несложно. Если понимаешь, как пишет ИИ.
Что имею ввиду. Если копирайтер без души, без собственного стиля, то его смело можно заменить нейросетью. Потому что тексты от специалиста и от робота - одно и тоже будет.
Поэтому, если хотите, чтобы вас не заменили нейросети, то выполняйте работу качественно, в срок и проявляйте смекалку, меняйте стили и так далее.
Если вбить фразу «python разработка» в поисковую строку, можно найти огромное количество курсов по данному направлению. Дело в том, что все курсы являются платными и, как правило, имеют ценник в несколько десятков тысяч рублей.
Чтобы разбавить обилие платных курсов, мы с Python-разработчиком Макаром Вешковым подготовили для вас программу обучения «Python-разработчик с нуля», которая состоит только из бесплатных материалов.
Справка
Python-разработчик — это специалист, который занимается разработкой программного обеспечения на языке программирования Python. Python-разработчики могут работать в различных областях: веб-разработка, анализ данных, машинное обучение и др.
Прежде чем начнём изучать язык программирования и другие сопутствующие технологии, нам необходимо изучить базу. Знаем, что вам хочется сразу в бой, но данный этап является фундаментальным. Набираемся терпения и проходим следующие курсы: Основы Computer Science и CS50 на русском.
Этап 3. Изучение основного стека
Мы уже имеем представление о том, как работают компьютеры. Это здорово, но чтобы разрабатывать что-то самим, нам нужно изучить основной стек:
К сожалению, бесплатные курсы редко обновляются, поэтому иногда возникают ошибки из-за несоответствия версий. В случае таких проблем, обращайтесь за помощью в тематический чат, который указан в конце статьи.
Этап 4. Изучение сопутствующих технологий
Нас не пугает язык программирования и библиотеки, так как мы усердно занимались несколько месяцев. Чтобы созреть до junior уровня, нужно углубиться в сопутствующие технологии:
В заключение, хотим отметить, что программы хватит на 6-9 месяцев обучения. Если вы прошли весь список, можете искать первую работу и готовиться к собеседованиям по этой статье и по этой.
Желаем успехов!
P.S. Если вам понравилась программа, приглашаем в телеграм-канал Мама, я вайтишник. Там можно найти советы по трудоустройству, бесплатные программы обучения и мотивацию от других людей.
Привет Хабр! Меня зовут Денис, я ведущий продуктовый аналитик из МТС, ex-Tinkoff. Также я ментор и любитель конференций, на которых я периодически появляюсь и даже что-то рассказываю. Я обожаю цифры и всё, что с ними связано. Хочу поделиться своим рабочим опытом, а именно, как же продуктовый аналитик может помочь бизнесу стать лучше.
В современном мире данные играют все более важную роль в развитии бизнеса. Они позволяют принимать обоснованные и осознанные решения, а также выявлять потенциальные возможности для оптимизации и роста. Однако, необходимо понимать, что накопление большого объема данных само по себе недостаточно для достижения успеха. Чтобы преобразовать цифры в ценные инсайты, требуется искусство продуктовой аналитики.
Кто такой продуктовый аналитик?
Для начала начнем с понимания того, кто такой продуктовый аналитик и какие его основные задачи. Лично для меня продуктовый аналитик - это связующее звено между бизнес командой и цифрами. Обычно говорят, что продуктовый аналитик очень тесно взаимодействует с продакт овнером, и на самом деле это так. Продуктовый аналитик помогает бизнесу увидеть, как пользователи взаимодействуют с конкретным продуктом, можно сказать, что он также является мостом между продуктом и пользователем.
У всех сейчас на слуху data-driven подход, когда цифры помогают бизнесу, здесь как раз таки и появляется продуктовый аналитик, он помогает делать правильные решения на основе данных. Он решает огромное количество задач, начиная от вопроса: "Как удержать пользователей в продукте?" и заканчивая: "Куда нам двигаться дальше?", поэтому это довольно обширная тема для обсуждения, чем же занимается продуктовый аналитик. Но давайте сейчас не об этом и я вкратце опишу задачи продуктового аналитика:
проведение количественных исследований
A/B тесты
ad-hoc запросы
построение дешбордов
внедрение и анализ метрик
изучение поведения пользователей
генерация гипотез
На основе всего этого мы можем точно сказать, что продуктовый аналитик - это человек, без которого не может обойтись бизнес, если он хочет искать новые возможности для роста.
Продуктовый аналитик помогает ответить на вопросы:
Почему это сделали?
Кто и когда это сделал?
Как это сделали?
Из цифр в инсайты для бизнеса
На мой взгляд, это является самым важным навыком продуктового аналитика. Я всегда стараюсь его объяснить своим ученикам и вот, какой roadmap я смог создать на основе своего опыта.
Хочу разобрать все это на конкретном примере! Давайте представим, что мы продуктовые аналитики в компании, которая занимается продажей цветов и у них есть сайт и приложение, в котором есть возможность заказывать букеты. У нас вроде как все хорошо с нашим продуктом, мы куда-то развиваемся, что-то делаем, но пока что непонятно, на что это влияет.
Постановка задачи
Все начинается с постановки задачи, например к нам приходит продакт и говорит, что мы видим на дешбордах, что сейчас у нас очень мало клиентов доходит до оплаты и заказа букета, посмотри как это изменить или даже улучшить.
Окей, задача есть, теперь мы можем приступать к дальнейшим действиям!
Находим исторические данные по исследованиям / уточняем у заказчика
На этом этапе нам нужно постараться найти всю историческую информацию по данным, возможно кто-то уже делал исследования и это может облегчить нашу работу. Здесь нужно будет тщательно покопаться в документации и может быть вам повезет найти что-то полезное! Но мы живем не в идеальном мире, и не всегда остаются хорошие задокументированные выводы по исследованиям, поэтому мы можем обратиться к нашему продакт овнеру, а также задать уточняющие вопросы:
есть ли какие-то предположения, почему у нас мало клиентов доходят до оплаты?
были ли какие-то исследования воронки до этого / кто может делал какое-то смежное исследование
были ли какие-то технические сбои?
Здесь я хочу обратить внимание на технические сбои и правильность отображения графиков, потому что может быть так, что у нас просто неправильные данные, а мы уже бьем тревогу, хотя на самом деле все нормально. Уделяйте время проверке данных!
Обязательно также нужно знать про сезонность продукта, потому что возможно просто сейчас такое время, что пользователи просто хотят посмотреть на цветы, но не покупать их. Обратить внимание нужно и на конкурентов, внешние факторы, возможно кто-то стал предлагать точно такие же букеты, как и у нас только по меньшей стоимости.
Вопрос: "Где хранятся данные?" мы задавать не будем, ведь мы продуктовые аналитики знаем, где они лежат - в БД, поэтому в следующем шаге мы будем исследовать наши данные!
Поиск нужных цифр
Как только мы полностью осознали сущность проблемы, мы переходим к данным. Здесь нужно иметь критическое мышление и понимание составляющих нашей воронки. Например, если говорить про наш случай, то я также обратил бы внимание на предыдущие шаги воронки и посмотрел, как пользователь проходит их.
Посмотрел бы на дополнительные метрики, такие как:
MAU / DAU / WAU
ARPPU
AOV
NPS, CSAT
Время, проведенное на странице
Обратил бы внимание на последние A/B тесты, которые мы масштабировали на всю аудиторию, возможно там будет какая-то зацепка, а также нынешние тесты, которые сейчас идут. Всю информацию я бы визуализировал для большей наглядности. И конечно же посмотрел на данные, связанные с логистикой, возможно у нас выросла стоимость доставки и поэтому увеличилась цена букетов, поэтому никто не хочет их покупать.
Проанализировав данные, мы можем обнаружить изменения в воронке продаж, а также другие изменения в иных метриках, которые до этого были неизвестны и выявить потенциальные проблемные зоны. Например, если мы видим резкое снижение конверсии на определенном шаге воронки, это может указывать на то, что пользователи испытывают трудности или неудовлетворение на этом этапе. Это может стать отправной точкой для формулирования гипотез и проведения дополнительных исследований.
Почему так?
Гипотезы являются основой для предпринимаемых действий. Они формулируются на основе анализа данных и могут быть направлены на оптимизацию продукта, улучшение пользовательского опыта или решение проблемных ситуаций. Гипотезы также должны быть проверяемыми и измеримыми, чтобы можно было оценить их эффективность.
В данном случае, что мы можем предположить:
пользователю непонятно, как проходить воронку
пользователь не хочет проходит полную воронку, потому что ему что-то не нравится
пользователь не может пройти полную воронку, потому что его что-то блочит на техническом уровне
у нас очень много “мусорных” пользователь, у которых нет цели приобрести букет, они просто заходят на сайт, т.е на сайт попадает не та аудитория
технический сбой в данных
На этом этапе мы также делаем выводы и идеи, как это улучшить. Затем мы переходим к “прожарке” гипотезы.
Валидация идей
Как только у нас появился список предполагаемых проблем мы должны самостоятельно их провалидировать и понять, насколько вообще это может быть реально? Желательно это сначала проверять с помощью здравого смысла, а затем это подкрепить данными, на мой взгляд это самый понятный способ.
Следующее наше действие - поход к продакт овнеру с пакетом идей, предложений и проблемных мест. Нам требуется тщательно обсудить все наши гипотезы с продактом и вместе сформулировать решение проблем. Всегда важно уметь выслушать мнение другого человека, увидеть его точку зрения - все это очень важные человеческие качества аналитика.
Решение конкретной проблемы
Как только мы выявили предполагаемую гипотезу из-за которой у нас мало людей на шаге оплаты, мы начинаем фиксить проблему, путем обсуждений с разработчиками, маркетологами, другими аналитиками, возможно даже стоит подключить продактов из смежных команд.
И вскоре у нас уже есть готовое решение! Спустя небольшое время, после того, как проблема была пофикшена, мы возвращаемся к данным и видим, что количество пользователей, которые доходят до шага с оплатой начинает по-немногу расти! А это значит, что мы справились с нашей задачей и смогли помочь бизнесу.
Как из цифр делать инсайты
Заключение
В итоге, искусство продуктовой аналитики заключается не только в работе с данными, но и в умении видеть скрытые связи, генерировать гипотезы и преобразовывать цифры в практически применимые инсайты. Это непростая задача, требующая усидчивости, технических знаний и понимания бизнес-процессов, но она может принести значительную стоимость для компании и ее развития.
Спасибо большое, что дочитали это статью, буду рад любым комментарием и критике! Также хочу рассказать, что у меня есть свой телеграмм канал, в котором я делюсь своим опытом и помогаю развиваться другим людям!
Постараюсь ужать многолетний опыт изучения навыков в одну малюсенькую статейку. Расскажу , как на практике освоить набор навыков любого размера, включая все необходимое, чтобы получить первую работу в IT. Объясню пошагово, как создать и придерживаться очень практичного и эффективного индивидуального плана обучения, по которому я сам занимался, в результате чего из полного чайника без диплома и платных курсов за пол года смог влететь в разработку на высококонкурентном рынке с 1000+ откликов на вакансию во времена массовых увольнений сразу в топовую IT‑компанию без связей, накрутки опыта и ментора и даже успешно пройти там испыталку, ведь план обучения позволил накопить багаж полезных знаний.
Правильный план обучения — это 70% получения работы. По этому плану ты сможешь освоить программирование без покупки курсов, то есть стать программистом бесплатно. Да и любой другой скилл или профессию тоже сможешь быстро и бесплатно получить, что сейчас особенно актуально с этим ИИ. Гарантирую, что по этому плану за короткий срок ты добьёшься больших результатов, а это автоматически значит, что потребуется тяжелая работа с твоей стороны. В конце статьи также будет секретный ингредиент, о котором никто не говорит и который может сделать процесс твоего обучения чуть ли не вдвое более эффективным. Ещё я приведу пример реального плана обучения и объясню, почему каждый его пункт настолько логичен, что ты просто не сможешь ему не придерживаться. Цель плана ‑получить максимальный результат при минимальных затратах времени и сил.
Почему вообще нужно составлять план обучения самому? Нельзя что ли чей‑то готовый роудмап найти или курс купить, где план уже есть? Составлять план самому — суперважно, потому что когда ты понимаешь, что и зачем в нём делается и насколько это действительно эффективно, то и придерживаться этого плана становится гораздо проще, так как мотивация просто не пропадает. Да и если что‑то в плане не работает, можно всегда его подкорректировать, это же твой собственный план. Поняв, что работает, а что нет, ты в будущем сможешь создавать эффективные планы для освоения любых навыков, в том числе для выхода в синьеры‑помидоры, т.к. одного волшебного курса по становлению синьером вроде еще никто не запилил. Единственный доступный вариант — самому грамотно выстроить процесс обучения, чтобы результат был максимальным.
Самое простое в создании плана обучения — определить, какие именно навыки нужно приобрести. Для этого можно провести небольшое исследование и посмотреть требования к кандидатам на вакансии твоей будущей специализации. Учти, что учить стоит только то, что так или иначе повышает твой доход. Это значит, что стоит фокусироваться только на необходимых для получения работы знаниях и навыках, отметая все лишнее, в обратном случае будет сложно конкурировать с другими челами. Отметать, нужно, например, ассемблер или внутреннее устройство ОС, которые знать не обязательно и даже вредно. Некоторые говорят, что нужно же знать эту «базу», но объяснить зачем толком не могут. Выбрав необходимые для работы скиллы, нужно понять самое главное — как эффективно учиться. Это будет основой твоего плана обучения. Многим кажется, что они и так умеют учиться, но, если бы все это умели, никто бы не мучился с получением первой работы в IT, так как количество твоих навыков прямо пропорционально шансу получения работы. Основы обучения, о которых пойдет речь, очень практичны и я их сам уже много лет использую:
Практика
Практика — это самое важное. Хорошее соотношение практики и теории при обучении для новичков — 80% на 20%. То есть, если ты посмотрел 8-минутное видео, например, про декораторы в Python, то в IDE надо потом не меньше получаса с ними поиграться. Большинство людей практику скипают, потому что это гораздо сложнее, чем видосы смотреть. В итоге они застревают в так называемом «tutorial hell», то есть смотрят много контента, но на практике ничего сделать не могут, поэтому их навыки не развиваются.
Интервальные повторения
Непонимание интервальных повторений — причина, по которой 95% вкатунов сливаются в первые месяцы. Работает это так: когда ты что‑то учишь впервые,то это запоминается на пару дней. Если тему повторить через 2 дня после изучения, то запомнится она уже на 4 дня. Повторишь еще раз к концу четвертого дня — тема запомнится уже на целых 8 дней. Потом на 16, 32 и так далее. Бытует мнение, что в итоге доходишь до момента, где выученное запоминаешь на вечно, так, что повторять тему больше не надо. Хоть это и кажется нереальным, это действительно так работает, однако тому есть научное объяснение: допустим, ты повторяешь тему в девятый раз и теперь будешь помнить её ещё целый год. Если вовсе перестать ее повторять, то всё равно имеется почти 100% шанс того, что за этот год в работе ты случайно столкнёшься с этой темой и тебе придётся естественным образом достать информацию из мозга, просто чтобы совершить намеченное действие. Таким образом тема повторится сама по себе и еще лучше закрепится в голове. Затем вероятность того, чтобы ты случайно встретишь эту тему в работе за следующие 2 года возрастает еще сильнее и тем самым цикл замыкается, в результате чего ты запоминаешь тему как бы «на вечно»
Вот что происходит с теми, кто не применяет интервальные повторения: Допустим, им нужно выучить 15 ключевых навыков или больших тем для получения работы. Большинство новичков учат первые 9 навыков, потом приступают к 10-му, одновременно забывая первый. Потом учат 11-й, параллельно забывая второй и так далее. Они застревают на 9 из 15 необходимых тем или навыков и несмотря на все усилия, не могут преодолеть этот барьер, ведь скорость забывания слишком высока. Причина в том, что они не используют интервальные повторения. Они учат что‑то один раз и двигаются дальше, поэтому постоянно забывают то, что учили ранее. Но если использовать интервальные повторения и регулярно повторять пройденные темы, то можно выучить бесконечное количество навыков и тем, не забывая их. Самое важное в том, что интервальные повторения буквально гарантируют, что ты найдешь работу, потому что они обеспечивают постоянное расширение твоего набора навыков без его уменьшения. Это продолжается вплоть до момента, когда твой набор навыков достигает критической массы и ты становишься настолько хорош, что твой будущий работодатель уже просто не в состоянии игнорировать тебя (естественно надо еще получить навык поиска работы, но это уже отдельная тема).
Для внедрения интервальных повторений можно использовать карточки Anki. Карточки Anki — это приложение, используемое для обучения и запоминания. На лицевой стороне каждой карточки находится вопрос, на оборотной стороне — ответ. Карточки становятся доступны ровно в тот момент времени, в который это необходимо для наилучшего применения принципа интервальных повторений. Эти же карточки включают в себя и не менее важный принцип — принцип активного вспоминания.
Активное вспоминание
Активное вспоминание сводится к следующему высказыванию: твой мозг запоминает информацию не когда ты её откуда‑то получаешь, а именно когда извлекаешь её из мозга. Если, ты, например, прочтешь эту статью и сразу переключишься на следующую, то будешь что‑то помнить из этой статьи еще в течение примерно одного часа. Но если при прочтении статьи периодически останавливаться и объяснять себе концепции своими словами, то можно будет запомнить чуть ли не 100% информации статьи чуть ли не на целую неделю. Тот же результат можно достичь, если прочитать статью и в конце всю ее себе пересказать. Вот почему во время интервальных повторений необходимо как можно больше фокусироваться на активном вспоминании. Кстати, когда человек выполняет практические задания, это тоже автоматически является формой активного вспоминания, ведь ты работаешь с ранее изученной информацией и это является частью причины того, почему практические упражнения так эффективны.
Ты, наверное, задаешься вопросом, зачем запоминать что‑то, если можно просто использовать ChatGPT для получения быстрого ответа.
Чем больше полезной информации ты усвоишь и запомнишь, тем легче тебе будет понимать ответы ChatGPT и, что самое важное, сохранять эти ответы в краткосрочной памяти в виде части решения задачи, над которой сейчас работаешь. Ты также будешь глубже понимать ответы ChatGPT и даже вспоминать идеи, которые не были упомянуты в ответе.
Учись параллельно
Лучше работать над изучением одних и тех же трех навыков каждый день по часу и сосредотачиваться на них пару недель подряд, чем уделять по 3 часа в день одному навыку в течение нескольких дней и затем переходить к следующему. Это один из важнейших принципов. Я понятия не имею, почему он работает, но не обязательно понимать, как что‑то работает, чтобы это делать и получать ощутимый результат. Попробуй поучиться так и будешь поражен скоростью освоения навыков.
Фокусируйся на основах до полного их освоения
В чем заключается разница между профессионалом и любителем? Профессионал очень хорошо знает основы. Основы служат фундаментом для последующих тем, изучаемых в будущем. Например, чтобы быстрее освоить React, нужно знать JavaScript, и чем лучше ты знаешь этот язык, тем легче будет разобраться в React. Поэтому не торопись и досконально изучи компетенции, служащие основой для других компетенций.
Учись каждый день
После месяца обучения результаты будут намного лучше, если учить предмет по часу каждый день, нежели чем если учить его 7 часов в день раз в неделю. Это банально объясняется принципом работы интервальных повторений.
Начинай каждый день с 10 минут вспоминания того, что учил вчера
Утром, перед началом нового дня, удели 10 минут, чтобы вспомнить все, что учил вчера. Это очень эффективно, так как первое повторение в течение первых 24 часов после изучения темы имеет огромный эффект на запоминание.
Секретный ингредиент
Теперь у тебя есть основные принципы создания плана обучения, но что насчет секретного ингредиента? Хотя все вышеперечисленные пункты идеально подходят для эффективного долгосрочного обучения, если ты стремишься получить работу, твоя цель не в том, чтобы изучить как можно больше всего, а в том, чтобы достичь уровня, где у тебя есть крутые проекты и ты можешь успешно пройти собеседование. В этом случае секретный ингредиент — интенсивность. Например: чтобы достичь такого же уровня навыков в программировании, который тебе нужен для успешного прохождения собеса, ты можешь либо потратить 1000 часов за полгода, либо 1500 часов за год. Заметили разницу? За 1000 часов достигается тот же результат, что и за 1500 часов. Это объясняется принципом работы интервальных повторений: чем больше проходит дней, тем больше времени нужно тратить на интервальные повторения, в обратном случае информация просто забудется. Поэтому если сжать временное окно, в которое ты достигаешь необходимого уровня навыков, скажем, с года до полу года, то таким образом можно значительно уменьшить общее количество часов, необходимых для достижения цели, и, следовательно, работать меньше, получая бОльшие результаты. Теперь ты знаешь, что должен включать твой план обучения.
Пример плана
Давай теперь посмотрим, как может выглядеть такой план на примере реального плана становления python backend разработчиком:
Пример плана изучения python backend
Каждая колонка — это день, а каждая синяя ячейка — это как минимум 1 час сфокусированного базированного на практике обучения. Первый месяц ты параллельно учишь Python, SQL и алгосы (алгосы не в смысле заучки конкретных алгоритмов, а в смысле умения структурно думать и решать логичские задачки кодом, как, например, на codewars). Это то, что создает основу для всего остального, что ты будешь изучать. После этого добавляешь дни для вспоминания изученного, чтобы ничего не забыть. Далее начинаешь создавать проекты с использованием Django и подучивать немного фронтенд‑технологий, чтобы можно было потом показать рекрутеру хороший и красивый проект (хочешь работать беком? Учи фронтенд, чтоб тебя рекрутер не скипнул с твоими уродливыми проектами, понял да). Все это делаешь параллельно, а также учишь git для развития своего GitHub. Фокусируешься на создании проектов с Django до тех пор, пока не найдешь работу. Дополнительно добавляешь дни, в которые будешь повторять, что учил, чтобы ничего не забыть. Затем учишь параллельно Linux, PostgreSQL и Docker, завершая процесс изучением Django Rest Framework, одновременно повторяя все, что учил ранее. Как видишь, этот план включает в себя много практики, интервальных повторений и активного вспоминания. Ты учишь по нескольку предметов параллельно и сначала фокусируешься на основах. Ты учишься каждый день, начиная каждый день с 10 минут повторения того, что выучил вчера, что еще сильнее оптимизирует твое обучение. А занятия как минимум по 4 сфокусированных часа (а лучше — по 10) в день обеспечивают интенсивность, которая в полтора раза сокращает общее количество часов, необходимых на получение всех этих навыков.
Но как понять, какой конкретно курс проходить?
Короткий ответ состоит в том, что можно просто найти бесплатный курс и следовать ему, лично я предпочитаю использовать для этого YouTube. Бесплатные курсы обычно не содержат практических упражнений, являющихся самой важной частью обучения, поэтому упражнения на определенную тему придется отдельно искать в интернете. Или можно даже поступить еще лучше: когда смотришь курс и видишь пример кода, решающего конкретную проблему, попробуй придумать похожий код, решающий аналогичную проблему и поиграться с этим кодом в среде разработки. Это один из самых эффективных способов практики, который мне удалось найти.
Самое важное
Гарантирую, что, прочитав эту статью, ты потратил своё время зря, если не применил к ней вышеупомянутые принципы, так как забудешь все о чем я тут написал. Давай теперь объясню, как применить основные из этих принципов к любой статье или обучающему видео. Возьмем эту статью, например. Если ты проследуешь следующим нескольким шагам в течение следующих 5 минут, то это будут одни из самых полезных 5 минут в твоей жизни. Во‑первых, возьми свой телефон и скачай приложение под названием Anki Cards. Я не спонсирован этим приложением и не имею к нему никакого финансового отношения, поэтому у меня нет ссылки и тебе придется найти его самому. Шаг 2 — Перестань читать и прямо сейчас и попробуй вспомнить все, о чем я говорил. Объясни себе своими словами все, что удается вспомнить (да, прямо сейчас, я жду). Шаг 3. В зависимости от того, что удалось вспомнить, открой приложение Anki и создай несколько карточек об этой статье. Например: что такое интервальные повторения и как их применять? Что такое активное вспоминание? Какое лучшее соотношение между практикой и теорией для начинающих? Шаг 4. Сформируй привычку открывать это приложение время от времени, повторять карточки и добавлять новые о всем важном, что ты изучаешь в программировании. Лично я таким образом не только запомнил всё, что учил, но и ответил на 98% вопросов на своем первом в жизни собеседовании.
В этой статье сравниваем ТОП-15 лучших онлайн-курсов по обучению Python + рассматриваем бесплатные курсы.
Язык программирования Python отличается простотой и читаемостью кода. Он имеет широкий спектр применения, включая разработку веб-приложений, научные и математические вычисления, анализ данных и автоматизацию задач. Python обладает множеством библиотек и фреймворков, что делает его мощным инструментом для разработчиков. Плюсы Python включают простоту изучения, гибкость, кросс-платформенность, большое сообщество разработчиков и обширную документацию, что делает его одним из самых популярных языков программирования в мире.
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку 5 089 ₽/мес. на 34 месяца, длительность курса 10 месяца, подходит для новичков
Продолжительность: 180 часов теории, 282 часа практики
Формат: образовательная платформа, индивидуальный режим обучения, вебинары с экспертами, командная практика, практические задачи, дополнительные материалы
Помощь в трудоустройстве: поможем оформить резюме и портфолио, подготовим к собеседованиям, пригласим в закрытый канал с вакансиями
Документ об окончании: сертификат установленного образца
Особенности:
Лицензия на образовательную деятельность
Трудоустройство: поможем с резюме, помощь с трудоустройством, 5 крупных проектов в вашем портфолио, 85% пользователей находят работу в течение 3 месяцев после обучения
Индивидуальный режим обучения: неограниченный доступ к теории, смотрите лекции в любое время, доступ к курсу и всем его обновлениям навсегда
Практика для ваших навыков: отрабатывайте их на специальных тренажёрах, работайте в профессиональной среде PyCharm
Персональная обратная связь: подробная обратная связь от кураторов-экспертов в течение 24 часов с момента отправки работы
Вебинары с экспертами и обратная связь: разберёте сложные задачи с экспертами в прямом эфире, зададите вопросы представителям компаний и пройдёте тестовые собеседования на карьерных встречах
Командная практика: под руководством тимлида, работа в команде, опыт реальной работы, сложный кейс в портфолио
Содержание курсов: 14 проектов
Общение, комьюнити и нетворкинг: общение в Telegram-чате
Рассрочка без процентов, налоговый вычет
Полученные знания:
Работа с базовыми алгоритмами и типами данных в Python.
Опыт работы с системами очередей задач и брокерами сообщений, такими как RabbitMQ.
Автоматизация развёртывания приложений с Docker.
Знание SQL, опыт работы с базами данных и API сторонних сервисов.
Понимание основных принципов ООП.
Работа с фреймворками Django, Flask и FastAPI.
Понимание принципов работы протоколов HTTP, HTTPS и WebSockets.
Использование системы контроля версий Git для совместной разработки и настройки CI/CD.
Основы Python. Часть 1: 11 практических заданий, основы работы с Python, операторы, выражения, условный оператор if, цикл while, цикл for, вложенные циклы, числа (типы int и float), функции (начало), особенности float.
Основы Python. Часть 2: чат-бот для Telegram, 18 практических заданий, установка Python и настройка IDE, базовые коллекции (списки, строки, словари, кортежи), методы работы со списками, представления списков, функции (продолжение), работа с файлами, исключения (работа с ошибками), введение в ООП и принципы, итераторы и генераторы, декораторы (от базового до продвинутого уровня), функции (окончание), библиотеки для работы с данными.
Python Advanced: создание социальной сети, 29 практических заданий, использование Flask, освоение основ работы в Linux, понимание культуры CI, навыки дебаггинга и профилирования, настройка Logger, деплой приложения на Linux с использованием Docker, работа с многозадачностью, введение в MVC-фреймворк, создание RESTful API, использование ORM SQLAlchemy, настройка CGI сервера, асинхронное программирование с помощью asyncio, использование FastAPI для многозадачности, работа с Postgres и миграциями, тестирование с помощью Pytest и Mock, обеспечение безопасности, использование линтеров для культуры CI, настройка непрерывной доставки (CD) и автоматического деплоя.
Продвинутые навыки:
Python-фреймворк Django: 20 практических заданий, 1 большой проект, база данных и модели, административный интерфейс, обработка запросов, формы, class-based views и generic views, аутентификация и авторизация, регистрация и права доступа, тестирование, работа с файлами, локализация и интернационализация, документирование, эффективная работа с базой данных, логирование и профилирование, экспорт/импорт данных, оптимизация с использованием кеширования, деплой и командная разработка.
Информация о курсе: стоимость — от 3 690 ₽/мес. при рассрочке на 36 месяцев, длительность курса 9 месяцев
Продолжительность: 9 месяцев Формат: онлайн-школа для учебы в удобное время Помощь в трудоустройстве: есть Документ об окончании: получите диплом о профессиональной переподготовке установленного образца
Особенности:
Освоение Python с нуля и начало карьеры junior-разработчика за 3 месяца
Занятость 10 часов в неделю
Реальные проекты в портфолио
Участие в стажировках и хакатонах
Возврат суммы обучения в случае неустройства на работу*
Сопровождение в поиске работы через Центр карьеры
Создание резюме и рекомендации по карьере
Помощь в трудоустройстве
Знакомство с работодателями и подготовка к интервью
Карьерное сообщество из 9000+ студентов и выпускников
Тренировка навыков с опытными разработчиками-менторами
Тренажеры с десятками заданий для автоматизма использования инструментов разработчика
Разнообразные проекты в портфолио, включая телеграм-бот и REST API
Диплом о профессиональной переподготовке и сертификат
Научитесь программировать на Python с самого нуля и через 3 месяца обучения станете готовы начать новую карьеру в качестве junior-разработчика.
Программа обучения состоит из следующих модулей:
Введение в область информационных технологий (IT).
Основы языка программирования Python.
Объектно-ориентированное программирование (ООП) на языке Python.
Работа с языком SQL и проектирование баз данных.
Изучение фреймворка Django для разработки веб-приложений.
Продвинутые темы по использованию Django.
Изучение архитектуры REST и её применение.
Введение в систему контейнеризации Docker.
Разработка финального проекта — REST API сервиса с подключением к базе данных.
Основы работы с операционной системой Linux.
Основы разметки и стилей веб-страниц с использованием HTML и CSS.
Асинхронное программирование на языке Python.
Навыки после завершения курса:
Решение задач в программировании с использованием алгоритмов.
Программирование на языке Python.
Проектирование баз данных с использованием SQL.
Настройка веб-серверов и взаимодействие с базами данных.
Создание сайтов с использованием Django.
Развертывание проектов в Docker-контейнерах.
Работа с командной строкой в операционной системе Linux.
Информация о курсе: стоимость — 125 400 ₽ или в рассрочку 3 666 ₽/месяц на 36 месяцев, длительность курса 12 месяцев
Особенности: диплом о профессиональной переподготовке, помощь в трудоустройстве, 21 проект для портфолио.
После 6 месяцев обучения вы освоите универсальный язык программирования, будете готовы начать работу, а также добавите 21 полностью функционирующий проект в своё портфолио. Вы также получите опыт работы в команде, выполнив совместный проект с одногруппниками.
В ходе обучения вы научитесь:
Управлять скоростью и качеством разработки веб-приложений, применяя фреймворк Django и шаблоны проектирования, а также тестируя приложения с помощью Pytest.
Работать в команде, используя распределённую систему контроля версий, создавая репозитории и управляя изменениями в коде на GitHub, а также разрешая конфликты версий скриптов.
Проектировать и настраивать взаимодействие приложений с базами данных, осваивая работу с SQL на примере PostgreSQL и настраивая библиотеку SQLAlchemy.
Создавать удобный интерфейс приложений, разбираясь с архитектурой и построением функционального веб-API.
Улучшать производительность работы программы, познакомившись с расширенным инструментарием веб-разработки, таким как Flask, Asyncio, Aiohttp и Celery.
Автоматизировать развёртывание проектов, изучив работу с контейнеризацией Docker, Docker Compose, а также запуск автотестов с CI/CD.
Программа обучения:
Основы языка программирования Python.
Введение в систему контроля версий Git.
Объектно-ориентированное программирование (ООП) и работа с API.
Работа с базами данных.
Профессиональные навыки работы с Python.
Создание функциональных веб-приложений с помощью Django.
Применение языка Python в веб-разработке.
Ознакомление с IT-системами и работа в Linux для разработчиков на Python.
Изучение логических операторов и алгоритмов.
Уроки английского языка для начинающих разработчиков.
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку от 4 049 ₽ в месяц на 36 месяцев, длительность курса 9 месяцев
Особенности: диплом о профессиональной переподготовке, гарантия трудоустройства.
Пройдите обучение в области инженерного программирования с использованием популярного и простого языка программирования — Python. На практике освоите фундаментальные алгоритмы и научитесь применять их для решения различных задач. Вам будет доступно создание сайтов, приложений, нейросетей, программ для научных исследований и Telegram-бота. После 9 месяцев обучения у вас будет возможность трудоустроиться в этой области.
Программа обучения:
Введение в программирование.
Основы работы с системами контроля версий.
Знакомство с различными языками программирования и практикум.
Введение в веб-технологии.
Освоение языка программирования Python.
Погружение в продвинутые темы языка Python.
Изучение фреймворков Flask и FastAPI.
Разработка веб-приложений с использованием фреймворка Django.
Продолжительность: от 6 до 12 часов в неделю, 5 месяцев Формат/Тип обучения: интерактивные вебинары, доступ к записям и учебным материалам – навсегда Помощь в трудоустройстве: разместите резюме в базе OTUS, участвуйте в карьерных мероприятиях, проявите себя на занятиях Документ об окончании: сертификат о прохождении курса
Особенности:
Необходимые знания: знакомство с Python, владение английским, базовые навыки программирования на любом языке
Интенсивная нагрузка: для успешного прохождения курса выделяйте от 6 до 12 часов в неделю
Трудоустройство: многие студенты находят или меняют работу во время обучения, занятия в OTUS помогают повысить шансы на трудоустройство
Практика: 10 мини-проектов + 1 масштабный итоговый проект, итоговая проектная работа усиливает знания и открывает новые карьерные возможности
Активное комьюнити: общение с преподавателями/авторами на вебинарах и в Telegram-чате, Развернутый фидбэк на домашние задания от экспертов-практиков
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку 4482 ₽/мес. на 36 месяцев
Формат обучения: онлайн обучение, можно учиться через мобильный браузер Помощь в трудоустройстве: сопровождение наставником и куратором, помощь в подготовке резюме и портфолио, консультации центра карьеры Документ об окончании курса: диплом о профессиональной переподготовке Особенности:
Пройдите тест и узнайте свой уровень как Python-разработчик, получите подарки в конце теста
Гарантия трудоустройства
Карьерная консультация с экспертом
Бесплатный доступ к первым урокам курса
Гайд по быстрому старту в IT
Индивидуальная скидка на обучение до 55%
7. «Python-разработчик»[Eduson academy] Продолжительность: 9 месяцев Помощь в трудоустройстве: поможем найти работу Python-разработчиком или вернем всю сумму за обучение* Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации
Особенности:
71 практическое задание
С нуля до оффера за 6 месяцев
7 проектов в портфолио (включая 5 обязательных и 2 по выбору)
365 дней поддержки наставника
Реальные тестовые задания
Подготовка резюме с учетом специфики IT-индустрии
Возвращение суммы, если не устроитесь после всех этапов
Авторы курса из Германии, Японии, Израиля и российских компаний, включая "Яндекс", "Сбер" и "Литрес"
Каждый проект оценивается код-ревьюером с подробными советами по оптимизации кода
Программа построена на требованиях к вакансиям 2023 года
Основа курса — теория и практика по алгоритмам, математике, структурам данных
Преподаватели — разработчики международного рынка и ведущих российских компаний
Поддержка личных кураторов и преподавателей в течение года
Подробные видеоразборы от экспертов-практиков
Проверка кода от код-ревьюера с обратной связью
Структура программы от простого к сложному
Программа по запросам нанимающих менеджеров и HR с 2023 года
8. «Python разработчик» [TeachMeSkills] Продолжительность: 204 академических часа Формат: процесс дистанционного обучения с прямой трансляцией в Zoom Помощь в трудоустройстве: поддержка студентов в поиске работы в международные IT-компании Документ об окончании: диплом на английском языке
Особенности:
Обучение через live-общение и практику с ментором
От 2 до 6 проектов в портфолио
Обязательные домашние задания с подробной обратной связью
Получение записи урока после каждого занятия
Живое общение с преподавателем и другими студентами через общий чат
Дипломный проект в конце обучения
Поддержка карьерного роста, включая помощь с резюме, LinkedIn профилем и подготовкой к собеседованию
Отправка резюме партнерам международных IT-компаний с ожиданием первого оффера работы
Курс для обучения бэкенд-разработке. Продолжительность: 9 месяцев Формат: онлайн Помощь в трудоустройстве: Включена Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке Особенности:
71 практическое задание
365 дней поддержки наставника
Сделаете 13 проектов для портфолио: сайты, приложения, бот, API
Будет много практики, а ещё лайвкодинг и хакатон
Будем рядом во время поиска работы и даже на испытательном сроке
Стать Python-разработчиком может каждый — для этого не нужно техническое образование
Учёба в Практикуме похожа на реальную работу
Общая нагрузка в неделю — около 20 часов
Сначала неделя учёбы бесплатно — без всяких подписок и привязанных карт
Будете заниматься на компьютере или в мобильном приложении, в любое удобное время
Кроме теории и занятий в онлайн-тренажёре, будете работать над проектами для портфолио
Наставники научат находить ответы
Ревьюеры проверят код и проекты
Кураторы сделают обучение комфортным
Техподдержка доступна 24/7
Составлена по образовательной модели 4C/ID
Возможны перерывы в учёбе и перенос дедлайнов
Возврат денег за оставшиеся дни обучения, если передумаете
Где применяется Python и чем может заниматься разработчик
Основные области, в которых Python широко применяется:
1. Веб-разработка. Python может использоваться для создания веб-приложений с использованием фреймворков, таких как Django или Flask. Он обладает мощными инструментами для обработки запросов, работы с базами данных и создания пользовательского интерфейса.
2. Научные вычисления и анализ данных. Python имеет богатый набор библиотек для научных вычислений, таких как NumPy, SciPy и Pandas. Они позволяют проводить сложные математические операции, анализировать данные, строить графики и проводить визуализацию данных.
3. Искусственный интеллект и машинное обучение. Python является одним из наиболее популярных языков программирования для разработки алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Библиотеки, такие как TensorFlow, Keras и PyTorch, предоставляют мощные инструменты для создания и обучения моделей машинного обучения.
4. Автоматизация задач. Python может быть использован для автоматизации повседневных задач, таких как обработка файлов, парсинг данных, автоматическая генерация отчетов и многое другое. Благодаря своей простоте и гибкости, Python является отличным выбором для создания скриптов и инструментов автоматизации.
5. Разработка игр. Python может быть использован для создания игр с использованием различных фреймворков и библиотек, таких как Pygame или Panda3D. Он предоставляет инструменты для создания графики, обработки пользовательского ввода и управления игровой логикой.
Это только некоторые из областей, в которых Python может быть использован.
Чему можно научиться на курсах Python
На курсах по Python можно научиться следующему:
Основы программирования: понимание базовых концепций, таких как переменные, циклы и функции
Синтаксис языка Python: знание основных конструкций языка, таких как условные операторы, циклы, функции и классы;
Типы данных: понимание различных типов данных, таких как числа, строки, списки, кортежи, словари и множества;
Операторы: знание основных операторов, таких как арифметические операторы, операторы сравнения и логические операторы;
Функции: понимание создания и вызова функции, а также передача аргументов и возвращение значений;
Модули: знание использования модулей для организации кода и повторного использования функций и классов;
Обработка исключений: понимание обработки исключений с помощью конструкции try-except;
Работа с файлами: знание чтения и записи файлов, а также использование контекстного менеджера для безопасной работы с файлами;
Регулярные выражения: понимание использования регулярных выражений для поиска и замены текста;
Алгоритмы и структуры данных: знание основных алгоритмов и структур данных, таких как сортировка, поиск, списки, стеки, очереди и деревья;
Генераторы: знание создания и использования генераторов для эффективной работы с большими объемами данных;
Декораторы: понимание создания и использования декораторов для модификации поведения функций;
Итераторы: знание работы с итераторами для обхода коллекций данных;
Списковые включения: понимание использования списковых включений для создания списков на основе других списков или итерируемых объектов;
Словари (dict): знание работы со словарями для хранения пар ключ-значение;
Множества: понимание использования множеств для работы с уникальными элементами;
Лямбда-функции: знание создания и использования лямбда-функций для создания анонимных функций;
Объектно-ориентированное программирование: понимание основных принципов ООП, таких как классы, объекты, инкапсуляция, наследование и полиморфизм;
Работа с сетью: понимание основных протоколов сетевого взаимодействия, таких как HTTP, и умение создавать сетевые приложения с использованием библиотек, таких как requests или Flask;
Модуль unittest: знание использования модуля unittest для написания и запуска тестовых случаев;
Виртуальное окружение: понимание создания и использования виртуальных окружений для изоляции проектов и управления зависимостями;
Работа с базами данных: знание работы с базами данных, таких как SQLite, MySQL или PostgreSQL, с использованием соответствующих модулей;
Web-разработка: понимание основных концепций веб-разработки, таких как HTML, CSS, JavaScript и использование фреймворков, таких как Django или Flask, для разработки веб-приложений;
Многопоточность и асинхронность: знание работы с потоками и асинхронным программированием для эффективной работы с параллельными задачами;
Стандартная библиотека: знание основных модулей и функций из стандартной библиотеки, таких как os, sys, datetime, math и других.
А также:
Работе с Git (включая коммиты, ветвление, слияние и откат изменений);
Разработке графического интерфейса пользователя с использованием библиотеки Tkinter;
Работе с веб-приложениями и API для создания и взаимодействия с веб-сервисами;
Работе с библиотеками для анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта;
Разработке игр и приложений с использованием библиотеки Pygame.
Оптимизации и отладке программного кода для повышения его производительности и надежности;
Работе в команде и совместной разработке проектов на языке Python;
Умению читать и понимать документацию, способность использовать официальную документацию Python и других библиотек для изучения новых функций и решения проблем.
Конкретный список и глубина изучения каждой темы могут варьироваться в зависимости от уровня и продолжительности курса.
Кем можно работать со знанием Питона
С навыками программирования на Python можно работать в следующих сферах:
Разработчик программного обеспечения: создание и поддержка программного обеспечения с использованием Python;
Аналитик данных: обработка и анализ данных с помощью библиотек и инструментов Python, таких как Pandas, библиотека NumPy и SciPy;
Веб-разработчик: создание веб-приложений и сайтов с использованием фреймворков Python, таких как Django или Flask;
Машинное обучение и искусственный интеллект: разработка и обучение моделей машинного обучения с использованием библиотек Python, таких как TensorFlow или PyTorch;
Автоматизация задач: написание скриптов и программ для автоматизации повторяющихся задач и процессов;
Специалист Data Sciene/Machine Learning
Разработка игр: создание компьютерных игр с использованием библиотек Python, таких как Pygame или Panda3D;
Системный администратор: автоматизация и управление системными задачами с помощью Python;
Блокчейн-разработчик: создание и разработка блокчейн-приложений с использованием Python и соответствующих библиотек;
Тестировщик программного обеспечения: написание автоматических тестов и проверка работоспособности программного обеспечения;
Преподаватель (репетитор) программирования: обучение других людей программированию на Python.
Сколько зарабатывают Python-разработчики
Зарплата Python-разработчиков в России может значительно варьироваться в зависимости от опыта, уровня квалификации, региона и размера компании.
В среднем, начинающие специалисты могут рассчитывать на зарплату от 40 000 до 100 000 рублей в месяц.
С опытом работы в среднем от года зарплата может достигать 120 000-200 000 рублей в месяц и выше.
Однако, в крупных IT-компаниях с высокими требованиями к специалистам, зарплата Python-разработчиков может быть еще выше и достигать 300 000-500 000 рублей в месяц и более.
Как быстро изучить Python
Лучший совет: как можно быстрее устройтесь на работу. Чем быстрее приобретать практический опыт, тем лучше.
Начните с основ. Изучите синтаксис Python, основные типы данных, операторы и управляющие конструкции
Практикуйтесь в написании простых программ. Начните с небольших задач, таких как вычисление суммы чисел или поиск наибольшего числа в списке
Изучите функции и модули Python. Узнайте, как определять и вызывать функции, а также как использовать модули для повторного использования кода
Погрузитесь в объектно-ориентированное программирование (ООП) . Изучите основные концепции ООП, такие как классы, объекты, наследование и полиморфизм
Работайте с файлами и базами данных. Изучите, как открывать, записывать и читать файлы, а также как взаимодействовать с базами данных с помощью Python
Изучите библиотеки и фреймворки Python. Python имеет множество библиотек и фреймворков для различных целей, таких как научные вычисления, веб-разработка и машинное обучение. Изучите наиболее популярные из них и начните использовать их в своих проектах.
Участвуйте в проектах и задачах. Примените свои знания Python на практике, работая над реальными проектами или решая задачи на платформах для программирования.
Изучайте исходный код других программистов. Чтение и анализ кода других разработчиков поможет вам улучшить свои навыки и понять лучшие практики программирования на Python.
Сколько времени уйдет на изучение Python-программирования
Время, необходимое для изучения Python, может варьироваться в зависимости от уровня начальных знаний программирования и интенсивности обучения.
Однако, в среднем, для освоения основ Python может потребоваться от нескольких недель до нескольких месяцев.
Если вы планируете изучать Python на более глубоком уровне и освоить более сложные концепции и библиотеки, то время обучения может занять несколько месяцев или даже годы.
Какие навыки и знания нужны Python-разработчику
Примерные требования к Python Junior разработчику, на примере реальной вакансии:
умение находить самому решения, включая нестандартные
хорошая коммуникабельность
P.S. По Python есть учебник на английском языке "A Byte Of Python", этот учебник подойдет тем, кто сначала хочет разобраться в языке, а потом приступить к практике.
В июле 2023 года появилась статистика по тому, какой язык чаще всего упоминается в вакансиях IT-специалистов в Азии и на Ближнем Востоке: в 51% объявлений был замечен именно он — Пайтон.
Самый популярный язык программирования — Python
Как вы знаете, все компьютерные программы и приложения — это большие и сложные системы, управляемые программистами. Чтобы управлять, айтишники используют специальные языки, понятные машинам.
Так на языке Python написаны привычные вам Госуслуги, приложения для вызова такси, — и даже данные с космических телескопов расшифровываются с его помощью.
Его используют везде — в разработке игр, создании приложений, анализе данных, работе с искусственным интеллектом.
Python подойдёт даже людям с творческим характером — те же дизайнеры используют этот язык, чтобы создавать нетипичные сайты и получать дорогие заказы.
Он широко используется в крупных компаниях и стартапах — знание языка откроет двери для высокооплачиваемой работы. Средняя зарплата Python-разработчика с годом-двумя опыта — 206 000 рублей.
Записывайтесь на бесплатный курс по Python, если ни разу не имели с ним дело. А если же вы хотите полное погружение — приходите на программу «Python-разработчик». За 6 месяцев вы изучите всё необходимое, отработаете на практических заданиях с код-ревью и гарантированно получите оффер — или деньги вернут.
В новой серии рубрики «Например» от Академии Eduson программист Илья Воронцов рассказывает о том, как в цифровых продуктах работает условный оператор. Разберитесь всего за 2 минуты ↴
Стартовать в IT лучше всего с каким-то универсальным инструментом. Например, с языком Python — он подойдёт и для аналитики, и для веб- и мобильной разработки, и даже для научной работы.
Сделайте первый шаг на бесплатном курсе от Eduson. Вы узнаете, почему этот язык востребован и как его можно освоить. Поймёте, какие задачи решают разработчики, насколько это подходит вам и даже напишите первые строки кода.
Ну а полностью его освоить можно на курсе «Python-разработчик». Так ещё и гарантировано найти работу — в договоре прописано, что вы получите желанный оффер или деньги за обучение вернут.
Для всех поклонников футбола Hisense подготовил крутой конкурс в соцсетях. Попытайте удачу, чтобы получить классный мерч и технику от глобального партнера чемпионата.
А если не любите полагаться на случай и сразу отправляетесь за техникой Hisense, не прячьте далеко чек. Загрузите на сайт и получите подписку на Wink на 3 месяца в подарок.
Тема этики — одна из самых спорных тем в принципе.
Мы не стали акцентировать внимание на популярных проблемах, связанных с deepfake, безопасностью данных или использованием ИИ преступниками и хакерами. Вместо этого мы решили затронуть перспективы развития искусственного интеллекта.
Как научить морали сильный искусственный интеллект?
Как избежать использования человека как средства?
Как сделать ИИ безопасным (и использовать его в военных целях)?
Все эти вопросы так или иначе уже стоят или будут стоять перед разработчиками и государствами в течение следующих несколько лет. Мы специально не ориентировались на техническую часть вопроса, сколько максимально сущностную (фундаментальную) — ведь в ней и скрывается вектор решения.
Сильный искусственный интеллект и Super AI: новый человек или сверхмашина?
AGI или artificial general (общий) intellegence — интеллект, очень похожий на человека, владеющий всеми человеческими интеллектуальными навыками и обладающий соответственно автономией.
И это не говоря уже о Super AI, которое бы превосходило человеческие возможности (речь, например о «Демоне Лапласа», способного вычислить все положения частиц во вселенной и предсказать будущее утрированно). Такое ИИ способно гипотетически решать сложнейшие задачи в перспективе малого количества времени, в том числе и обхода собственного контроля.
Уже на протяжении 50-ти лет с появлением первых компьютеров на машинном коде, ученые/философы начали активное обсуждение вообще фундаментального устройства человеческого мозга и возможности его воссоздания на уровне машины.
В общем и целом, сегодня существуют три доминирующих мировоззрения в этом вопросе: материализм/физикализм (сознание = физ. процессы), функционализм (сознание как результат вычислительных процессов), эмерджентизм (сознание как побочное свойство действия нейронов).
И в самом деле, все сводится к: можно ли свести мозг к математическим абстракциям, логическим выражениям и вообще бинарным структурам, чтобы воспроизвести через нейронные сети?
Но в самом деле, для самой этики это не столь важно. Ведь если понимать AGI как сильный искусственный интеллект широкого назначения и автономии, то достаточно попросту наличия хоть какой-то автономии.
Существует такой популярный эксперимент «Китайская комната», который постулирует: любой алгоритм, обладая набором инструкций (те же распределенные веса связи слов в моделях LLM) может имитировать «понимание» вопросов.
В представленной ситуации воображаемой Китайской комнаты человек, не знающий китайского языка, находится внутри и обрабатывает входящие китайские символы согласно инструкциям, так же на китайском. Несмотря на способность обработки символов и генерации ответов, человек в комнате фактически не понимает языка, который он использует для взаимодействия с внешним миром.
И поэтому мы никогда не сможем по речевому поведению усмотреть ментальный, обязательный феномен человеческого сознания как «понимание» или «осмысление».
Самый пока что прямолинейный подход в воссоздании человеческого интеллекта наблюдается в методе «Emergence», на нем основан, кстати, проект OpenAI, показывающий впечатляющие результаты.
То же самое можно сказать о недавно запущенном суперкомпьютере, о котором мы писали в одном из постов. Впрочем, такой подход действительно показывает некоторые результаты: например, набор «нейронов» может генерировать подобие когнитивных карт ориентации в пространстве.
Но в самом деле такой подход вообще не контролируем, ведь он никак не регулируется и зависит, скорее, от скармливаемых данных. Хотя на это и делаются ставки. Вместо того чтобы архитектурно стремиться разработке AGI, создаются условия для его возникновения.
В контексте нейронных сетей, подход «emergent» означает, что сложные характеристики или поведенческие особенности модели возникают автоматически в процессе обучения, без явного задания конкретных правил или шаблонов. Это взаимодействие нейронов и слоев сети ведет к формированию эмерджентных свойств, которые могут быть неочевидными при анализе отдельных компонентов.
Множество объектов формирует некоторое “свойство” физического тела. Так, например, молекулы воды формируют волны. А с точки зрения некоторых ученых и философов, сетка нейронов мозга – сознание и когнитивные способности человека.
Вместо того чтобы программировать нейронные сети на выполнение конкретных задач, при использовании подхода «emergent» сеть обучается на данных и адаптируется к условиям задачи. Например, в обучении с подкреплением, где агент взаимодействует с окружающей средой, эмерджентные свойства могут включать в себя развитие стратегий, которые агент самостоятельно вырабатывает в процессе взаимодействия со средой, оптимизируя свою производительность.
Такой подход также может быть связан с использованием нейросетей с большим числом слоев и параметров, где обучение происходит на более высоких уровнях абстракции. Это позволяет модели выявлять сложные закономерности в данных и создавать эмерджентные структуры, которые позволяют эффективно решать поставленные задачи.
Именно поэтому Ник Бостром и Элиэзер Юдковски приводят доводы в пользу деревьев решений (таких, как ID3) против нейронных сетей и генетических алгоритмов, потому что деревья решений подчиняются современным социальным нормам прозрачности и предсказуемости.
Сегодня не существует понимания механизмов формирования абстрактных мировоззрений, убеждений, мотивов и морали в мозгу. А значит предсказаний момента их возникновения при симуляции нейронной сетей мозга быть не может.
Поэтому в точке перехода к AGI, когда возможно возникновение эмерденентных («случайно возникающих») феноменов по типу морали, мы никак не сможем контролировать их содержание.
И в этом и состоит ключевая проблема этики Сильного искусственного интеллекта — нет средств и инструментов, чтобы вшить инструкции, предписания или гуманные мотивации.
Но в самом деле, проблема здесь лежит еще глубже: нечего предписывать. Ибо любое этическое предписание уже предполагает выбора одних ценностей перед другими.
Допустим, практически любое общечеловеческое благо или благо отдельной группы людей зачастую противоречит благу частного лица. Поэтому принципиальный выбор между тем или иным = обязательный ущерб одному из субъектов будь то целый социальный класс или отдельный средний человек.
Нет абсолютно благих принципов этики, как и нет четкой и понятной этической системы, которая могла бы хоть как-то понизить шансы возникновения «неморального» сильного ИИ. И ни говорили некоторые, что отсутствие эмоций у искусственного интеллекта – определенный плюс. Возможно, эмпатичность и распознание человека как «своего» формирует почву для возникновения около-гуманных ценностей.
Хотя печальным примером проявления эмоций может послужить ИИ-ассистент из Космической Одиссеи Кубрика, саботирующий работу пилота корабля.
В этом смысле у GAI две проблемы: в силу популярности «emergence» подхода, направленного на непредсказуемый результат — сама непредсказуемость и невозможность на философском уровне выработки этических правил делает сильный ИИ опасным. С другой стороны, неморальный и гнусный GAI — это не проблема, ведь по своему функционалу он не должен превосходить человека.
Но что насчет Супер искусственного интеллекта, которого так боится Элиезер Юдковский? Проблема в том, что возникновение SAI вероятнее, нежели возникновение GAI, так как оно независимо от человеческих способностей и ориентировано концептуально больше на решение сложных задач (вычислительных).
Примером осмысления синтеза GAI и SAI становится Альт Каннигем, обладающая невероятными «интеллектуальными» способностями и странной антропоморфностью. Мистичность такого создания подчеркивается еще и тем, что сам конструкт обладает непонятной мотивацией.
И так как, опять концептуально, оно является производной Narrow AI (узкоспециализированного искусственного интеллекта), то предполагает предписанную задачу и цель. А возникновение предписанной цели предполагает выборку средств, причем с наличием автономии. И вот автономия может расположить искусственный интеллект, например, к использованию человека как «средства».
Естественно, такая проблема должна решаться моральными предписаниями и готовой «гуманной» мотивацией ИИ. Но здесь мы просим вас вернуться к нескольким абзацам выше.
Narrow AI: слабый искусственный интеллект в военных целях
Если какая-либо крупная военная сила продвигает разработку ИИ-оружия, практически неизбежна глобальная гонка вооружений, и в итоге автономное оружие станет автоматом Калашникова завтрашнего дня.
На самом деле, проблема ИИ в военном секторе не строится по принципу: а вдруг искусственный интеллект уничтожит союзника. Эта проблема решаема, ведь отвечает вполне понимаемым задачам холодного расчета.
Страны активно разрабатывают и внедряют военные технологии на базе искусственного интеллекта в попытке укрепить свое военное превосходство. Это создает геополитическую напряженность и может привести к гонке вооружений в сфере искусственного интеллекта, а значит и к увеличению смертоносности и беспрекословности оружия.
Гонка вооружений в области ИИ может привести к созданию высокоэффективных и автономных систем, что, в свою очередь, повышает риск ошибок, аварий и даже потенциальных кибератак.
К сожалению, практика ведения войн показывает, что международные конвенции нарушаются, а разработка ядерной бомбы, например, образовала новую эпоху в политической жизни всего мира.
С другой стороны, развитие ИИ в военной сфере может привести к невозможности любого вооруженного конфликта либо делегированию вооруженных столкновений беспилотникам. Как ядерная бомба запретила любые войны на уничтожение наций и государств, так и ИИ может запретить «войны», так как будет предполагать автоматическое поражение.
Но войны между равными странами, обладающими искусственным интеллектом в своем вооружении. А что насчет конфликтов между странами третьего мира и высокоразвитыми государствами? Главное отличие ядерного оружия — сдерживающий фактор в крупных войнах (т.к. атомная бомба обладает слепой разрушительной силой). Искусственный интеллект, способный распознавать цели и уничтожать их в частном порядке, дает значительное преимущество на поле боя и не создает эффекта разрушительности.
Подобная ситуация может стать опасной и привести к порабощению или явному политическому давлению со стороны высокоразвитых стран вплоть до экономического паразитизма. Впоследствии развития ИИ в военном секторе может привести к образованию новых военных союзов и коалиций.
Почему перед разработчиками стоят серьезные этические вызовы, которые нужно решать сегодня?
Этика в военных вопросах использования ИИ стоит уже не первый год. Так, например, беспилотники без проблем уничтожали террористические группировки, практически не давая никакого шанса на выживание. Тем более, ООН уже фиксировали уничтожение террористов без использования человека-оператора.
Если говорить об GAI и SAI — здесь вопросы упираются в разработку грамотного этического кодекса и способа контроля «emergent»-подхода, который может привести к необратимым последствиям вплоть до самораспространения нейросети или выбора человека как средства.
И это лишь малая часть этических проблем, которые стоят перед разработчиками ИИ. Не зря последнее время мы слышим много новостей, связанных с этой темой как со стороны крупных корпораций по типу Google и OpenAI, так и государств.
Но, а напоследок советуем посмотреть одно из видео Bostons Dynamics
Если вам было интересно прочитать эту статью (да и в целом интересна сфера айти и всё, что с ней связано), подписывайтесь на наш телеграм-канал. У нас только самые яркие новости из мира айти, куча полезной инфы (бесплатно и без регистрации :D), обзоры на ИИ-стартапы и мемы, конечно, куда ж без них :)