Для разработчика это карта спроса. Если пилоты есть почти у всех, а в прод доходит половина, то основная работа сейчас не в том, чтобы «прикрутить модель», а в том, чтобы довести её до надёжной эксплуатации: данные, интеграции, контроль качества и стоимость. Именно там исследование и находит барьеры. Оговорка о выборке: 52 компании — это крупный бизнес, и выводы не переносятся на средние и малые компании; публикация в «Ведомостях» помечена как партнёрский материал, а полную версию исследования на сайте «Инфосистем Джет» можно только запросить.

• 86% крупных компаний используют или тестируют LLM; 53% перевели решения на генеративном ИИ в промышленную эксплуатацию.
• Агенты: полуавтономные (с контролем человека) осваивают 59%, полностью автономные 25%, мультиагентные 23%; в проде соответственно 15%, 8% и 8%.
• 44% крупных компаний отказываются от внедрения ИИ-агентов; барьеры: стоимость серверов (58%), юридические риски (56%), отсутствие устойчивого экономического эффекта (46%).
• Где ИИ уже применяют: контакт-центры и поддержка (75%), аналитика и BI (63%), внутренние ИТ-службы и сервис-деск (60%).
• Выборка: 52 крупные компании, около 450 тыс. сотрудников, семь глубинных интервью; полная версия исследования по запросу.

Разрыв между пилотом и продом

Самая показательная пара цифр относится к агентам. Полуавтономных агентов, где человек проверяет результат, осваивают 59% компаний, но в промышленной эксплуатации они лишь у 15%. Для полностью автономных систем разрыв ещё резче: 25% против 8%. Авторы формулируют это прямо: «настоящего бума ИИ-агентов пока не случилось». Пилот сделать легко, а отвечать за агента, который сам совершает действия в учётной системе, компании не спешат.

По словам Максима Андрианова из «Инфосистем Джет», которого цитируют «Ведомости», без данных искусственный интеллект не приносит ожидаемого экономического эффекта.

Три барьера

Первый — деньги на железо: 58% называют стоимость серверов главным препятствием. Второй — юридические риски, 56%: персональные данные, ответственность за решения модели, требования регуляторов. Третий — экономика: 46% не видят устойчивого эффекта уже на стадии пилота. Отдельная цифра того же опроса: 44% крупных компаний отказываются от внедрения агентов; связывать её с предыдущей причинно исследование не берётся, и мы тоже.

Где ИИ уже работает

Ниши предсказуемые, но полезно видеть их в цифрах: контакт-центры и поддержка клиентов у 75% респондентов, аналитика и BI у 63%, внутренние ИТ-службы и сервис-деск у 60%. Это задачи с большим потоком однотипных текстов, где ошибку модели легко поймать и дёшево исправить. Разработка ПО как отдельная ниша в опубликованной выжимке не выделена.

Что это значит для разработчика

• Спрос смещается от «умею вызвать API модели» к «умею довести до прода»: оценка качества, наблюдаемость, ограничение стоимости, откат при деградации.
• Работа с данными снова главный навык: интеграция с учётными системами, очистка и разметка, права доступа к корпоративным источникам.
• Локальный инференс и оптимизация под ограниченное железо востребованы: стоимость серверов назвали главным барьером 58% компаний.
• Комплаенс становится частью задачи: где хранятся данные, что уходит в модель, как это объяснить юристам.
• Агенты с полной автономией пока редкость; полезнее уметь строить полуавтономные сценарии с проверкой человеком, которые реально доходят до прода.

Контекст

Для сравнения авторы приводят глобальный опрос McKinsey State of AI 2025: 88% компаний в мире применяют ИИ хотя бы в одной функции, а влияние на прибыль до вычета процентов и налогов фиксируют 39%. Российские 86% по проникновению выглядят сопоставимо, но по доле компаний с измеримым эффектом сравнить нельзя: методики разные. Полную версию исследования «Инфосистемы Джет» отдают по запросу на своём сайте; редакция запросила её и дополнит материал, если в полном тексте окажутся данные по разработке ПО.

Источники: Достичь ИИ-зрелости: 86% крупных компаний внедрили большие языковые модели («Ведомости», партнёрский материал), Страница исследования на сайте «Инфосистем Джет»

Изображение на обложке: скриншот jet.su

Практически миграция начинается с замены идентификатора модели на claude-fable-5-1, но документация перечисляет и несовместимости: изменения в принудительном вызове инструментов (forced tool use), несовместимость блоков размышлений между версиями и запрет редактирования прежних ходов диалога, раздел миграции стоит прочитать до переключения. Для российских разработчиков статус не изменился: по списку поддерживаемых стран Anthropic Россия в него не входит.

• Fable 5.1 и Mythos 5.1 — одна и та же базовая модель; у Mythos менее строгие защиты, и её выдают только участникам программы Project Glasswing.
• Цены на вход и выход прежние: $10 за миллион входных токенов и $50 за миллион выходных; чтение кэша подешевело с $1 до $0,25; Batch API даёт скидку 50%.
• Контекст 1 млн токенов, ответ до 128 тыс. токенов, знания по июнь 2026 года, идентификатор в API claude-fable-5-1.
• Замеры Anthropic: Terminal-Bench-Science 0.1 вырос с 24,7% у Fable 5 до 52,6%, AutomationBench с 17,1% до 31,4%; стандартная ошибка для первого теста 3,5–4,5 процентного пункта.
• Независимый замер на 1 сентября: 66 баллов в Artificial Analysis Intelligence Index против 63 у Opus 5, 62 у Fable 5 и 61 у GPT-5.6 Sol (max) и Grok 4.6.

Что изменилось в цене и характеристиках

По документации платформы, Fable 5.1 стоит столько же, сколько Fable 5: $10 за миллион входных и $50 за миллион выходных токенов. Подешевело чтение кэша: $0,25 за миллион вместо $1 у Fable 5; запись кэша на 5 минут стоит $12,50, на час 20 долларов. Batch API, как и раньше, режет цену входа и выхода вдвое. Контекстное окно 1 млн токенов, максимальный ответ 128 тыс. токенов, граница знаний июнь 2026 года.

Для агентных сценариев с повторяющимся системным промптом изменение цены кэша заметно: чтение кэша теперь в 40 раз дешевле обычного ввода, а часовой кэш дороже пятиминутного на 60%. Компания отдельно отмечает, что защитные ограничения по биологии срабатывают на 85% реже, чем у Fable 5, то есть меньше ложных отказов на безобидных запросах, например при работе с медицинскими или химическими данными в обычном коде.

Замеры Anthropic: удвоение на агентных задачах

Самая заметная цифра анонса — Terminal-Bench-Science 0.1, где модель решает научные задачи в терминале: Fable 5.1 набрала 52,6% против 24,7% у Fable 5 и 29,0% у Opus 5. На AutomationBench, наборе задач по автоматизации рутинных рабочих процессов, рост с 17,1% до 31,4% (у Opus 5 — 26,9%). Это замеры самого вендора; Anthropic приводит стандартную ошибку измерения для Terminal-Bench-Science, 3,5–4,5 процентного пункта, так что разницу в несколько пунктов между близкими моделями стоит читать с этим запасом.

Независимый замер: первое место в Artificial Analysis

Artificial Analysis прогоняет модели через публичные API сама и сводит девять тестов в один Intelligence Index. В версии 4.1.1 это задачи из офисной работы (GDPval-AA v2), банковские сценарии с инструментами (τ³-Banking), работа в терминале (Terminal-Bench v2.1), научный код (SciCode), Humanity's Last Exam и GPQA Diamond на знания, CritPt на физику, а также два собственных теста лаборатории: AA-Omniscience на фактическую точность и AA-LCR на длинный контекст. По таблице лидеров на 1 сентября Fable 5.1 в конфигурации «max with fallback» набрала 66 баллов, в конфигурации «xhigh with fallback» — 65; «with fallback» означает, что при срабатывании защит запрос уходит запасной модели.

Дальше в таблице Claude Opus 5 с 63 баллами, прежняя Fable 5 с 62, GPT-5.6 Sol (max) и Grok 4.6 по 61, Kimi K3 и GLM-5.3 по 60, Qwen 3.8 Max с 58. Лучшие открытые модели отстают от лидера на шесть баллов. Полезен и столбец стоимости: одна задача индекса обходится Fable 5.1 в $3,69 на максимальном усилии и в $2,65 на xhigh при разнице в один балл, то есть на 28% дешевле. Балл индекса зависит от того, сколько модели разрешили «думать».

Чего индекс не показывает: скорость и задержку (на 2 сентября лаборатория ещё не опубликовала замер для Fable 5.1) и устойчивость в долгих агентных сессиях на сотни шагов; отдельного русскоязычного теста в нём нет. Влияние защитных фильтров в результат уже входит: при их срабатывании модель получает ноль за задачу либо ответ даёт запасная модель. Лидеры этой таблицы меняются каждые несколько недель, поэтому первое место — повод проверить модель на своих задачах, а не аргумент в споре.

Почему модели две

Схема «одна модель, два уровня доступа» появилась у Anthropic в июне с Fable 5 и Mythos 5 и теперь закреплена. Компания прямо пишет, что Fable 5.1 и Mythos 5.1 — «одна и та же базовая модель» (перевод редакции). Разница в защитах: Fable блокирует пентест, генерацию эксплойтов и поиск уязвимостей по бинарникам, а задачи по «двойному назначению» в биологии и химии перенаправляет на модели Opus. Mythos работает с менее строгими защитами, и её выдают под договор: участие в Project Glasswing, хранение данных 30 дней для мониторинга безопасности.

Для обычной разработки, рефакторинга, разбора логов и тестов Fable 5.1 совпадает с Mythos по базовым возможностям везде, где защиты не срабатывают. Для работы по безопасности часть запросов упрётся в фильтр: модель откажется генерировать эксплойт или анализировать бинарник на уязвимости, хотя, по словам Anthropic, уязвимости в исходном коде она находить умеет и делает это в Fable-версии.

Что проверить у себя

• В API замените идентификатор модели на claude-fable-5-1; цены и лимиты те же, миграция сводится к одной строке конфигурации.
• Длинные агентные сценарии (сборка, миграции, многошаговые правки) прогоните на новой модели: именно там Anthropic показывает удвоение результата.
• Сравните режимы усилия: по индексу Artificial Analysis xhigh отстаёт от максимального на один балл, а задача обходится на 28% дешевле.
• Пересчитайте бюджет с учётом кэша: при повторяющемся системном промпте чтение кэша в 40 раз дешевле обычного ввода.
• Если модель раньше отказывала на медицинских или химических темах в безобидном контексте, попробуйте снова: порог срабатывания защиты снижен.
• Подписчики Claude Pro и Max в поддерживаемых регионах получают модель в списке автоматически.

Что дальше

Fable 5.1 расширяет Fable 5 при тех же базовых ценах, так сказано в документации платформы; сроков вывода Fable 5 из API компания не называет. Mythos 5.1 позиционируется как инструмент для киберзащиты и биологических исследований, и расширять круг организаций с доступом Anthropic пока не обещает. В тот же вечер OpenAI объявила, что готовит модель Astra с «критическим» уровнем кибервозможностей и таким же ступенчатым доступом; сравнить обе на одинаковых задачах можно будет только после выхода Astra.

Источники: Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1 (Anthropic), Документация модели Fable 5.1, LLM Leaderboard (Artificial Analysis)

Изображение на обложке: скриншот anthropic.com

Пользователи по всему миру начали массово жаловаться на проблемы примерно с 21:55 по московскому времени.

По данным Downdetector, количество жалоб быстро превысило 10 000 только в американском сегменте. В России также фиксировались тысячи обращений на Downdetector.su. Проблема носила глобальный характер.

Что не работало

Игроки сообщали о невозможности войти в аккаунт, скачать игры или обновления. У многих не запускались онлайн-матчи, не синхронизировались сохранения, не работал чат.

Сильнее всего пострадали сетевые проекты — в том числе Counter-Strike 2 и Dota 2. Пользователи жаловались, что не могут подключиться к серверам или вылетают из матчей.

Причина — инфраструктура

На странице статуса Steam указывалось, что сбой связан с проблемами у Cloudflare.

Также сообщалось о неполадках у Akamai — в частности, в системе управления сертификатами (CPS) через портал Akamai Control Center.

Иначе говоря, проблема оказалась не в самих серверах Valve, а в сторонней сетевой инфраструктуре, через которую проходит трафик платформы.

Онлайн рухнул втрое

Косвенное подтверждение масштаба сбоя — статистика онлайна.

Если около 20:00 в Steam находилось примерно 34 млн пользователей, то к 22:00 число активных игроков упало до 9,2 млн. Для платформы такого размера это резкое и аномальное снижение.

Valve отметила, что страницу статуса Steam за час просмотрели более 368 000 раз — показатель, который обычно сопровождает крупные инциденты.

С ее помощью можно узнать, как именно вы взаимодействовали с сервисом в течение 2025 года. По своей сути, это те же year-end recap, которые уже не первый год предлагают Spotify, Apple Music или YouTube.

Идея простая — превратить сухую статистику в наглядную и немного развлекательную историю о том, как вы использовали ChatGPT.

Что именно показывают итоги

Персональный отчет собирается на основе истории диалогов и памяти ChatGPT.

В нем отображаются основные темы, с которыми пользователь чаще всего работал, а также количественная статистика: общее число чатов, сообщений и самый активный день.

Отдельный блок посвящен стилю общения. ChatGPT анализирует, как пользователь формулирует запросы — коротко или развернуто, в деловом или разговорном тоне. И на основе всего этого присваивает условный «архетип».

Не только цифры, но и немного творчества

Кроме сухой статистики, в итогах ChatGPT нашлось место эмоциональным моментам. Так, чат-бот сочиняет для пользователя персональный короткий стих, пиксельную иллюстрацию и шуточную «награду» за 2025 год.

Также сервис делает несколько предсказаний о том, как может выглядеть ваш 2026 год с точки зрения взаимодействия с ИИ.

Как посмотреть свои итоги года

Чтобы открыть персональные итоги, достаточно написать в ChatGPT фразу: «Show me my year with ChatGPT». Это работает как в веб-версии, так и в мобильном приложении.

Функция доступна пользователям Free, Plus и Pro, но есть важное условие: история чатов и память ChatGPT должны быть включены. Если диалоги не сохранялись, сервису просто не из чего собирать отчет.

Исследование показывает тревожную тенденцию: привычные комбинации продолжают доминировать, а значительная часть паролей повторяется из года в год.

Каждый двухсотый пароль заканчивался на «2024» — пользователи по-прежнему выбирают год рождения, год создания аккаунта или просто текущий год как «удобную» часть пароля.

Самая распространенная цифровая комбинация — 12345. Кроме того, 10% всех утекших паролей содержали числа, похожие на даты: от 1990 до 2025.

Какие слова чаще всего выбирают для паролей

Помимо цифр, пользователи продолжают активно включать в пароли популярные английские слова.

Лидирует слово love. Следом идут названия стран, имена и другие словарные комбинации, легко угадываемые с помощью автоматизированных инструментов.

Эксперты отмечают, что такие шаблоны особенно опасны. Они присутствуют во всех словарях для взлома и подбираются практически мгновенно.

Пароли живут годами — и повторяются десятилетиями

По данным компании, средний «срок жизни» пароля составляет 3,5–4 года. При этом 54% паролей, найденных в утечках 2025 года, уже присутствовали в старых массивах данных.

Это говорит о том, что пользователи редко меняют комбинации и часто повторяют их на разных сервисах.

По словам экспертов, такая стратегия резко усиливает риски. Так, если один взломанный сервис раскрывает пароль, скомпрометированными оказываются сразу десятки других аккаунтов с тем же набором символов.

Почему короткие пароли бесполезны

В «Лаборатории Касперского» напомнили, что пароли длиной 5–7 символов подбираются за несколько секунд. Безопасными считаются только комбинации длиной от 15 символов — для их перебора потребуется «тысячи лет».

Среди самых популярных паролей за последние 20 лет представители компании выделили один неизменный «хит» — слово «пароль» (и его вариации: password, par0l, p@rol, paro1).

Что делать пользователям

Эксперты рекомендуют переходить на длинные фразы-пароли, избегать дат и словарных значений. А также включать двухфакторную аутентификацию и не использовать одну и ту же комбинацию на разных сервисах.

Иначе статистика следующего года снова покажет те же «love», «12345» и очередной год, добавленный в конец пароля.

Я проанализировала более 20 предложений по написанию статьей ВАК на заказ и собрала подборку сервисов. В первой части — ТОП-10 сервисов с полным спектром услуг, в следующей — 3 дополнительных сервиса. Так вы получите обзор и сможете выбрать вариант по бюджету и задачам.

ТОП-10 онлайн-сервисов для помощи в написании статей ВАК в 2026 году

1. Homework — персональный формат, где эксперт сопровождает автора статьи ВАК от выбора темы до финальной проверки.
2. Автор24 — крупная база специалистов с учеными степенями и высоким качеством консультаций по публикациям ВАК.
3. Студворк — длительная поддержка и бесплатные доработки по статьям ВАК в течение года.
4. Studently — удобное онлайн-взаимодействие и мгновенная связь с экспертами по структуре и тексту статьи.
5. Zaochnik — более 20 лет стабильной работы и точное соответствие публикаций требованиям ВАК.
6. Напишем — прозрачная схема оплаты и контроль качества консультаций без риска для клиента.
7. Студландия — низкие цены и бесплатная первичная консультация по структуре статьи.
8. Все сдал — лидер по числу экспертов и отзывов, быстрая помощь при подготовке публикаций ВАК.
9. Феникс — быстрый отклик консультантов и оперативная оценка заказа по статье.
10. Student24 — открытая система предложений и прямое взаимодействие со специалистами без посредников.

1. Homework

Онлайн-сервис Homework известен как площадка, где студенты, аспиранты и преподаватели получают профессиональную консультационную помощь при подготовке научных публикаций, в том числе статей для журналов из перечня ВАК. Эксперты сервиса сопровождают автора на всех этапах: от выбора темы и составления структуры до редактирования текста и проверки оригинальности. Здесь помогают выстроить аргументацию, адаптировать материал под формат научного издания и оформить работу по ГОСТу. Публикация ВАК-статьи — трудоемкий процесс, и платформа дает шанс получить квалифицированную поддержку, сохранив при этом авторство и уникальный стиль исследователя.

• Стоимость: от 11 500 руб. за консультацию по статье ВАК
• Направления: гуманитарные, естественные, технические, юридические, экономические, педагогические, IT
• Гарантийный срок: до 6 месяцев (в течение этого времени доступны бесплатные правки)
• Виды услуг: консультации по структуре и содержанию статей, редактирование и повышение уникальности, проверка антиплагиата, подготовка списка литературы и аннотации, оформление по стандартам ВАК и ГОСТ, помощь с речью для защиты, рецензирование и анализ текстов

Преимущества:

• низкие цены и рассрочка;
• консультации по всем этапам подготовки статьи;
• опытные специалисты с профильным образованием;
• соблюдение сроков сдачи;
• индивидуальный подход к каждой работе;
• бесплатные доработки без скрытых платежей;
• проверка на антиплагиат до отправки клиенту;
• конфиденциальность всех данных;
• персональный менеджер сопровождает заказ;
• работа без автоматической генерации текста;
• контроль качества через внутренний отдел;
• гарантия возврата средств при несоответствии требованиям;
• круглосуточная поддержка;
• помощь в выборе научного журнала;
• возможность разделения платежа на несколько частей;
• соблюдение стандартов ВАК и требований вуза.

Недостатки:

• не указана финальная цена за публикацию в журнале;
• консультации проводятся только онлайн;
• требуется предоплата 30%;
• длительные сроки при заказах большого объема.

Перейти на сайт >>>

2. Автор24

Сервис Автор24 работает как крупная онлайн-платформа, где можно заказать консультацию по подготовке статьи для публикации в журнале из перечня ВАК. Здесь студенты, аспиранты и исследователи обращаются к экспертам, чтобы получить профессиональные рекомендации по структуре, формулировке научной идеи и требованиям издания. Каждый заказ сопровождается специалистом, который помогает адаптировать материал под нужный формат, уточнить методологию, повысить оригинальность и подготовить текст к рецензированию. В команде более 400 000 экспертов, среди которых кандидаты и доктора наук, преподаватели ведущих российских вузов. Работа по статье ВАК на заказ выстраивается напрямую между автором и экспертом, что делает процесс прозрачным и контролируемым.

• Стоимость: от 3 200 руб. до 4 400 руб. за консультацию по статье ВАК
• Направления: гуманитарные, естественные, экономические, технические, юридические, педагогические, IT
• Гарантийный срок: 20 дней (в этот период можно бесплатно запросить корректировки)
• Виды услуг: консультации по научным статьям ВАК, выбор журнала для публикации, повышение уникальности, редактирование и корректура текста, подготовка сопроводительных документов, рецензирование, подбор научных источников, анализ содержания

Преимущества:

• большая база экспертов разных направлений;
• персональные консультации с учетом требований ВАК;
• профессиональные специалисты с учеными степенями;
• прямое взаимодействие между автором и экспертом;
• гарантия возврата средств при невыполнении условий;
• безопасная сделка через внутреннюю систему сервиса;
• проверка оригинальности в выбранной системе антиплагиата;
• бесплатные правки в течение гарантийного срока;
• возможность рассрочки и оплаты частями;
• прозрачное формирование цены по результатам общения с экспертом;
• работа только через защищенную платформу без обмена личными контактами;
• поддержка клиентов по телефону, в мессенджерах и по e-mail;
• рейтинговая система, помогающая выбрать лучшего специалиста;
• статистика и история завершенных проектов доступна пользователям;
• интерфейс и мобильное приложение для удобной работы со всеми заказами.

Недостатки:

• нет фиксированной стоимости на публикацию в журнале;
• консультации проводятся только онлайн;
• срок гарантии ограничен 20 днями;
• цена зависит от сезона и загруженности экспертов.

Перейти на сайт >>>

3. Студворк

Сервис помогает авторам научных публикаций готовить статьи для журналов из перечня ВАК. Платформа объединяет экспертов разных направлений, среди которых преподаватели, аспиранты и научные сотрудники. Клиент размещает заказ с описанием темы, получает отклики от специалистов и выбирает исполнителя по рейтингу и отзывам. Эксперт консультирует по структуре статьи, корректирует формулировки, повышает уникальность и подсказывает, как адаптировать материал под требования конкретного издания. Контроль качества проводится через встроенную систему, а результат проверяется на антиплагиат. Благодаря прозрачной системе оплаты и безопасной сделке работа проходит под полным контролем — заказчик видит все этапы и может вносить замечания.

• Стоимость: от 500 руб. за консультацию по статье ВАК
• Направления: гуманитарные, технические, естественные, юридические, экономические, педагогические, IT
• Гарантийный срок: 1 год (в течение этого времени бесплатные доработки при сохранении исходных требований)
• Виды услуг: консультации по написанию статьи ВАК, корректура и редактирование текста, повышение уникальности, рецензирование, помощь с выбором журнала, структурирование материала, подбор источников, проверка на антиплагиат

Преимущества:

• крупная база авторов с научной квалификацией;
• гарантия на заказ до одного года;
• бесплатные правки в рамках условий заявки;
• безопасная сделка через платформу;
• высокая уникальность работ — от 70%;
• открытые рейтинги и отзывы на экспертов;
• прозрачная система ценообразования;
• возможность выбрать исполнителя по профилю дисциплины;
• работа над заказами без посредников;
• минимальный срок консультации — от 2 часов;
• отклики от экспертов появляются в течение 10 минут;
• отсутствие скрытых комиссий;
• техническая поддержка по телефону и e-mail;
• фильтрация авторов по уровню опыта и образованию;
• положительная репутация и высокий средний рейтинг — 4.97.

Недостатки:

• процент комиссии при оплате заказов достаточно высокий;
• все консультации проходят в онлайн-формате;
• некоторые эксперты берут ограниченное количество заказов;
• интерфейс требует повторной авторизации при каждом входе.

Перейти на сайт >>>

4. Studently

Онлайн-сервис Studently специализируется на консультационной помощи авторам, готовящим статьи для публикации в журналах из перечня ВАК. Платформа работает с аспирантами, преподавателями и исследователями, которым важно получить экспертную поддержку на всех этапах подготовки научного текста. Здесь помогают выстроить структуру статьи, сформулировать научную идею, проверить уникальность и привести оформление к требованиям ГОСТ и ВАК. Клиент взаимодействует с автором напрямую через чат, что обеспечивает прозрачность и оперативность процесса. Отдел контроля качества следит за соответствием требований, а гарантия на каждую работу действует до 30 дней. Сервис подходит тем, кто хочет сохранить авторство и одновременно получить профессиональную поддержку при подготовке материала к публикации.

• Стоимость: от 2 500 руб. за консультацию по статье ВАК
• Направления: гуманитарные, экономические, технические, педагогические, юридические, естественные, IT
• Гарантийный срок: 30 дней (при необходимости может быть продлен до 60 дней)
• Виды услуг: консультации по написанию статей ВАК, редактирование и корректура, повышение уникальности текста, подбор литературы и оформление ссылок, консультации по структуре и стилю, проверка на антиплагиат, поддержка при подготовке к публикации

Преимущества:

• индивидуальный подход к каждой статье;
• более 2 800 экспертов на платформе;
• прямая связь с автором без посредников;
• быстрый подбор специалиста под заказ;
• круглосуточная работа сервиса без выходных;
• гарантия качества и контроль уникальности;
• консультации по требованиям ВАК и ГОСТ;
• бесплатные доработки в течение гарантийного периода;
• точное соблюдение сроков выполнения;
• безопасная сделка и защита платежей;
• возможность делить оплату на два этапа;
• прозрачный расчет стоимости через онлайн-калькулятор;
• техническая поддержка 7 дней в неделю;
• отзывы и рейтинг авторов доступны перед заказом;
• оформление публикаций с учетом рекомендаций рецензентов.

Недостатки:

• общение с экспертами только в онлайн-формате;
• цена растет при срочных заказах;
• нет фиксированной стоимости за конкретный объем;
• часть отзывов не содержит подробных комментариев по работе.

Перейти на сайт >>>

5. Zaochnik

Образовательный сервис Zaochnik работает с 2001 года и известен как один из старейших онлайн-ресурсов академической поддержки. Платформа помогает авторам, готовящим статьи для публикации в журналах из перечня ВАК. На сайте можно получить консультацию по научному тексту, уточнить структуру, скорректировать стиль изложения, оформить список литературы и проверить материал на оригинальность. Эксперты сервиса — преподаватели вузов и исследователи с учеными степенями, которые разбираются в требованиях Высшей аттестационной комиссии. Работа с клиентом строится через личный кабинет, где можно общаться с консультантом напрямую, отслеживать этапы и получать обратную связь. Сервис обеспечивает официальное сопровождение, заключает договор и гарантирует конфиденциальность данных.

• Стоимость: от 1 500 руб. за консультацию по статье ВАК
• Направления: гуманитарные, экономические, технические, педагогические, юридические, естественные, IT
• Гарантийный срок: 2 месяца (в течение этого времени выполняются бесплатные правки и уточнения)
• Виды услуг: консультации по написанию статей ВАК, повышение уникальности, редактирование и корректура текста, помощь с выбором журнала, оформление по ГОСТ, проверка источников и ссылок, подготовка сопроводительных документов, рецензирование, консультации перед подачей статьи в издание

Преимущества:

• более 2 700 экспертов по 600 направлениям;
• круглосуточная поддержка 24/7;
• официальное заключение договора;
• бесплатные корректировки в течение гарантийного срока;
• консультации преподавателей и кандидатов наук;
• возможность срочного обращения;
• прозрачная схема оплаты с предоплатой 25%;
• безопасная сделка и защита личных данных;
• контроль качества готовых материалов;
• помощь в подготовке к публикации и защите;
• личный менеджер, сопровождающий заказ;
• большой опыт работы на рынке — с 2001 года;
• высокий рейтинг сервиса (4.8 по отзывам студентов);
• поддержка на всех этапах работы;
• проверка уникальности и стиля научного текста.

Недостатки:

• консультации проводятся только онлайн;
• итоговая стоимость зависит от сложности темы;
• срочные заказы стоят дороже;
• не все эксперты принимают заказы по редким дисциплинам.

Перейти на сайт >>>

6. Напишем

Фриланс-биржа «Напишем.ру» создана для студентов, преподавателей и исследователей, которым требуется экспертная поддержка при подготовке научных материалов. На площадке можно заказать статью ВАК для публикации в журнале. Сервис объединяет авторов с профильным образованием, научными степенями и подтвержденной квалификацией. Они помогают структурировать текст, доработать формулировки, скорректировать стиль, подобрать источники и привести работу к требованиям ВАК и ГОСТ. Все заказы проходят через систему «Безопасная сделка»: клиент вносит оплату, но средства переводятся исполнителю только после подтверждения, что работа выполнена полностью и соответствует запросу. Поддержка отвечает ежедневно, а выбор эксперта возможен по рейтингу, отзывам и специализации.

• Стоимость: от 2 500 руб. за консультацию по статье ВАК
• Направления: гуманитарные, экономические, юридические, технические, педагогические, медицинские, естественные, IT-дисциплины
• Гарантийный срок: 30 дней (в течение этого периода выполняются бесплатные корректировки)
• Виды услуг: консультации по подготовке статей ВАК, корректура и редактирование текста, проверка уникальности, подбор литературы, структурирование разделов, рецензирование, работа с аннотацией и списком источников, консультации по требованиям издания, советы по улучшению научного содержания

Преимущества:

• прозрачная система безопасных сделок;
• более 560 авторов онлайн ежедневно;
• рейтинг исполнителей на основе отзывов;
• выбор эксперта по профилю и опыту;
• прямая связь с консультантом в чате;
• гарантия оригинальности от 80%;
• проверка на antiplagiat.ru перед сдачей;
• бесплатные доработки в течение гарантийного срока;
• официальное заключение договора с клиентом;
• контроль качества через службу проверки;
• поддержка анонимности и конфиденциальности;
• выполнение заказов в срок от 2 дней;
• низкая предоплата от 25%;
• возврат средств при нарушении условий;
• скидка 10% на первый заказ.

Недостатки:

• консультации проходят только онлайн;
• итоговая цена зависит от темы и объема;
• повышенные расценки при срочном заказе;
• интерфейс сайта перегружен рекламными баннерами.

Перейти на сайт >>>

7. Студландия

Сервис Studlandia консультирует студентов, преподавателей и исследователей, которые готовят статьи для публикации в журналах из перечня ВАК. Здесь все заинтересованные получают профессиональную помощь по структуре, корректности научных формулировок, аннотации, списку литературы и уникальности текста. Работой занимаются специалисты с академическим опытом, знакомые с требованиями ВАК и ГОСТ. На сайте указано, что компания не продает готовые научные статьи и не занимается изготовлением документов об образовании. Все консультации проходят в правовом поле и направлены на развитие собственных исследовательских навыков клиента. Studlandia гарантирует конфиденциальность данных и безопасную оплату, а также предоставляет бесплатные доработки в течение гарантийного периода.

• Стоимость: от 100 руб. за консультацию по статье ВАК
• Направления: гуманитарные, технические, юридические, педагогические, медицинские, экономические, естественные, IT
• Гарантийный срок: до 21 дня (в течение этого времени выполняются бесплатные доработки)
• Виды услуг: консультации по структуре и содержанию статей ВАК, редактирование текста, повышение уникальности, подбор источников и литературы, проверка аннотации, корректировка разделов, подготовка презентации и речи для защиты, сопровождение при подаче работы в журнал

Преимущества:

• бесплатная первичная консультация;
• общение напрямую с консультантом в Telegram;
• оплата только после получения готовой работы;
• низкие цены по сравнению с аналогами (на 20–30% ниже);
• проверка оригинальности в антиплагиате;
• гарантия конфиденциальности и безопасных платежей;
• бесплатные правки по требованиям преподавателя;
• консультанты с профильным образованием;
• поддержка клиентов 7 дней в неделю;
• обработка заявок в течение 5 минут;
• срочные заказы — от 12 часов;
• возможность рассчитать стоимость онлайн;
• более 4000 экспертов на платформе;
• точное соблюдение ГОСТ и требований ВАК;
• контроль качества и сопровождение до защиты.

Недостатки:

• консультации проводятся только дистанционно;
• цена зависит от срочности и объема работы;
• при большом потоке заказов время отклика увеличивается;
• нет личного кабинета с подробной статистикой заказов.

Перейти на сайт >>>

8. Все сдал

Онлайн-площадка «Все сдал!» — это маркетплейс образовательных консультаций, где студенты, аспиранты и преподаватели могут купить услуги и получают экспертную помощь при подготовке научных материалов, в том числе статей для публикации в журналах из перечня ВАК. На сайте работают проверенные специалисты, которые разбираются в академических требованиях, структуре научных текстов и критериях Высшей аттестационной комиссии. Они помогают авторам собрать и систематизировать материал, скорректировать формулировки, доработать аннотацию и список литературы, привести текст в соответствие с ГОСТ. Каждый заказ размещается через систему «Безопасная сделка», где средства резервируются на время работы и переводятся исполнителю только после подтверждения результата. Консультации по тому, как написать статью ВАК на заказ, проходят онлайн, а отклик экспертов поступает уже в течение нескольких минут.

• Стоимость: от 400 руб. за консультацию по статье ВАК
• Направления: экономика, юриспруденция, педагогика, психология, менеджмент, гуманитарные, естественные, технические и IT-науки
• Гарантийный срок: от 7 дней (в течение этого времени предоставляются бесплатные доработки)
• Виды услуг: консультации по структуре и содержанию статьи ВАК, корректура текста, рецензирование, подбор литературы, проверка аннотации и выводов, редактирование списка источников, консультации по требованиям изданий, советы по улучшению аргументации, подготовка речи и презентации для защиты

Преимущества:

• быстрый отклик экспертов после публикации заказа;
• выбор специалиста по рейтингу и отзывам;
• прямое общение с консультантом без посредников;
• бесплатные доработки и уточнения по запросу;
• гарантия возврата денег при нарушении условий;
• безопасная сделка и контроль платежей;
• поддержка пользователей 7 дней в неделю;
• проверенные эксперты с высшим образованием;
• низкие цены за счет прямого сотрудничества;
• выполнение срочных заказов от 4 часов;
• рейтинг более 857 тысяч отзывов с оценкой 4.9 из 5;
• удобный интерфейс сайта и мобильное приложение;
• подробная база советов по написанию научных текстов;
• высокая уникальность материалов (до 95%);
• индивидуальный подход к каждой теме и дисциплине.

Недостатки:

• консультации проводятся исключительно онлайн;
• итоговая цена зависит от выбранного эксперта;
• при большом объеме заказов время отклика увеличивается;
• платформа не фиксирует единый тариф, цена формируется в ходе аукциона.

Перейти на сайт >>>

9. Феникс

Сервис Feniks.Help работает более 10 лет, высоко ценится, специализируется на профессиональной академической поддержке студентов и исследователей. Здесь проводят консультации по научным статьям, включая публикации в журналах из перечня ВАК и РИНЦ. Эксперты сервиса помогают авторам разобраться со структурой материала, уточнить формулировки, доработать аннотацию, подобрать научные источники и привести текст в соответствие с требованиями Высшей аттестационной комиссии. На площадке зарегистрировано свыше 22 000 авторов, среди которых преподаватели, аспиранты и специалисты прикладных направлений. Feniks.Help работает по принципу прямого взаимодействия клиента и эксперта без посредников. Оплата проводится через безопасную систему, а средства резервируются до подтверждения готовой работы. Клиент может самостоятельно выбрать консультанта, оценить его рейтинг и отзывы, а также контролировать процесс консультации онлайн.

• Стоимость: не указано
• Направления: гуманитарные, экономические, юридические, педагогические, технические, естественные, медицинские, IT
• Гарантийный срок: не указан (предусмотрены бесплатные доработки в установленный период)
• Виды услуг: консультации по структуре и содержанию статей ВАК, редактирование научных текстов, проверка аннотаций, подбор литературы, корректировка по ГОСТ, анализ рецензий и диссертаций, повышение уникальности, подготовка речей и презентаций для защиты, помощь в подготовке материалов к подаче в журналы ВАК

Преимущества:

• прямая работа с экспертами без посредников;
• более 22 000 авторов, 2400 активных онлайн;
• выбор специалиста по рейтингу и отзывам;
• безопасная сделка с оплатой после подтверждения результата;
• быстрый отклик — оценка заказа в течение 15 минут;
• консультации преподавателей, кандидатов и докторов наук;
• выполнение срочных заказов от нескольких часов;
• гарантия оригинальности и корректности текста;
• бесплатные доработки и уточнения по требованиям ВАК;
• поддержка клиентов по телефону и электронной почте;
• широкий перечень дисциплин и видов научных работ;
• прозрачная система расчета стоимости;
• конфиденциальность данных клиентов;
• простая онлайн-форма для заказа;
• публикации принимаются в ведущих изданиях ВАК.

Недостатки:

• отсутствует фиксированный прайс, цена уточняется индивидуально;
• сроки и стоимость зависят от выбранного эксперта;
• нет информации о длительности гарантийного срока;
• ограниченное время поддержки (с 9:00 до 21:00).

Перейти на сайт >>>

10. Student24

Платформа Student24 объединяет студентов и экспертов, которые консультируют по подготовке академических и научных материалов, включая статьи для публикации в журналах, входящих в перечень ВАК. Сервис работает в формате маркетплейса: заказчик размещает заявку, а специалисты оставляют свои предложения с указанием стоимости и сроков. Такой механизм обеспечивает прозрачность, конкурентные расценки и контроль над каждым этапом сотрудничества. Эксперты Student24 помогают авторам научных публикаций структурировать материал, корректно выстроить логику изложения, уточнить научный аппарат и привести текст к требованиям Высшей аттестационной комиссии. Сервис гарантирует защиту средств клиентов, так как оплата поступает исполнителю только после завершения работы и подтверждения ее качества.

• Стоимость: не указано
• Направления: юриспруденция, экономика, менеджмент, педагогика, психология, финансы, маркетинг, автоматизация, информатика, строительство, медицина, государственное управление, энергетика, техника, транспорт
• Гарантийный срок: действует до полного приема результата и проверки клиентом
• Виды услуг: консультации по написанию и доработке статей ВАК, корректура текста, редактирование аннотаций, оформление ссылок и списка источников, повышение оригинальности, научное рецензирование, рекомендации по публикации, помощь в подготовке речи и презентации к защите

Преимущества:

• прямая работа с экспертами без посредников;
• конкурентные цены за счет открытых предложений;
• более 75 тысяч успешно завершенных проектов;
• возможность выбора специалиста по рейтингу и отзывам;
• защищенная сделка с оплатой после подтверждения результата;
• гарантированное качество и соблюдение сроков;
• поддержка клиентов на всех этапах заказа;
• конфиденциальность персональных данных;
• широкий спектр направлений и научных дисциплин;
• помощь от аспирантов и преподавателей вузов;
• бесплатное размещение заявки и оценка работы;
• гибкая система обратной связи с автором;
• профессиональные консультации по требованиям ВАК;
• структурированный процесс с понятными этапами;
• положительные отзывы и высокая оценка пользователей (5 из 5).

Недостатки:

• стоимость уточняется индивидуально;
• окончательные сроки зависят от выбранного эксперта;
• нет круглосуточной поддержки;
• ограниченное количество специалистов в узких научных областях.

Перейти на сайт >>>

Еще 3 сервиса для помощи в написании статей ВАК

Я нашла еще три онлайн-площадки, где можно получить консультации по написанию статей ВАК. Эти сервисы ориентированы на аспирантов, преподавателей и исследователей, которым важно не просто подготовить текст, а привести его к требованиям научных журналов из перечня Высшей аттестационной комиссии. Эксперты помогают авторам уточнить тему, выстроить структуру, повысить оригинальность и подготовить материал к публикации.

• СтудСервис. Площадка работает с 2006 года и предоставляет консультации по написанию научных статей, в том числе для публикации в изданиях ВАК. Клиентов консультируют преподаватели вузов, которые помогают выстроить структуру исследования, уточнить тему и привести текст к академическим требованиям. Проверка оригинальности считается обязательной, а доработки выполняются бесплатно при сохранении исходного задания.
• StudLance. Сервис предлагает консультации по подготовке научных статей для публикации в изданиях ВАК. Эксперты помогают авторам собрать и структурировать материал, оформить текст по требованиям журнала и скорректировать научные формулировки. Все работы выполняются с соблюдением академических стандартов и проходят проверку квалифицированными специалистами.
• TopWork24. Сервис предоставляет консультации по подготовке научных статей для журналов из перечня ВАК. Эксперты с высшим образованием и научными званиями помогают авторам выстроить структуру текста, уточнить формулировки и привести материал к требованиям научного издания. Все консультации проходят в формате безопасной сделки, а гарантийный срок на доработку составляет до 60 дней.

Консультации по подготовке научных статей ВАК — это реальная поддержка для авторов, стремящихся опубликовать результаты своих исследований в академических изданиях. Онлайн-сервисы позволяют получить советы от экспертов, скорректировать структуру, улучшить стиль и повысить оригинальность текста без риска для авторства. Перед тем как заказать статью ВАК, стоит внимательно изучить репутацию платформы, условия доработок и уровень специалистов.

Поделитесь в комментариях опытом сотрудничества с сервисами, чтобы помочь другим авторам сделать выбор!

Я проанализировала более 20 площадок и выбрала сервисы, где помогают студентам готовить выпускные проекты. В подборке представлены наиболее популярные платформы и несколько бесплатных решений.

ТОП-10 онлайн-сервисов для помощи в написании ВКР в 2026 году

1. Homework — выделяется высоким уровнем персонального сопровождения, так как каждому студенту назначают менеджера, который контролирует процесс подготовки ВКР от начала до защиты.
2. Автор24 — отличается масштабом базы экспертов и использованием технологий искусственного интеллекта для подбора консультантов и проверки уникальности.
3. Студворк — известен самым длительным гарантийным сроком на рынке: бесплатные консультации и правки предоставляются в течение целого года.
4. Studently — привлекает студентов удобной системой мгновенного расчета стоимости консультаций и возможностью общения с экспертами в онлайн-чате без задержек.
5. Zaochnik — один из старейших сервисов с официальным статусом и бессрочной гарантией для дипломных и диссертационных проектов.
6. Напишем — отличается строгим отбором консультантов и прозрачной схемой безопасных сделок, где оплата происходит только после утверждения результата.
7. Студландия — выделяется бесплатной первичной консультацией и системой частичной оплаты, что делает процесс сотрудничества максимально удобным.
8. Все сдал — лидирует по количеству экспертов и отзывов, предлагая консультации напрямую без посредников и с минимальной стоимостью.
9. Феникс — известен быстрым откликом консультантов: предложения поступают уже через 15 минут после размещения заявки.
10. Student24 — выгодно отличается прямым взаимодействием со специалистами и прозрачной системой оплаты без комиссий и посредников.

1. Homework

Онлайн-сервис Homework создан для студентов, которым нужна профессиональная помощь в подготовке выпускной квалификационной работы. Платформа предлагает формат консультаций, где эксперты помогают разобраться со структурой исследования, подобрать источники, оформить разделы по ГОСТ и подготовиться к защите. Здесь работают специалисты разных направлений — от гуманитарных и педагогических до технических и IT-дисциплин. Студент получает не готовый текст, а индивидуальную поддержку: можно обсудить каждую главу, скорректировать расчеты, получить рекомендации по аннотации или речевому выступлению. Такой подход помогает сохранить авторство, сэкономить время и снизить нагрузку в процессе написания. Homework уделяет внимание качеству, контролирует уникальность каждой работы и обеспечивает полную конфиденциальность.

• Стоимость: от 6 900 руб. за консультацию по ВКР
• Направления: гуманитарные, экономические, технические, юридические, педагогические, IT-специальности
• Гарантийный срок: до 6 месяцев (в течение этого времени доступны бесплатные правки)
• Виды услуг: консультации по написанию ВКР, разбор отдельных глав, помощь с речью на защиту, подбор литературы, повышение уникальности текста, оформление по ГОСТ, проверка антиплагиата

Преимущества:

• персональный менеджер сопровождает заказ на всех этапах;
• круглосуточная консультационная поддержка;
• доступные цены для студентов разных регионов;
• рассрочка и частичная оплата заказа;
• помощь оказывают дипломированные специалисты;
• обязательная проверка качества перед передачей работы;
• бесплатная проверка уникальности текста;
• внесение корректировок без доплаты в гарантийный срок;
• учет методических требований кафедры;
• консультации по оформлению по ГОСТ;
• полная защита персональных данных клиентов;
• удобная поддержка по телефону и онлайн-чату;
• прозрачные условия сотрудничества без скрытых платежей;
• рейтинг 4,7 из 5 на независимых площадках;
• представительства в крупнейших городах России.

Недостатки:

• нет автоматического расчета стоимости без формы заявки;
• редкие темы требуют больше времени на согласование;
• отсутствуют консультации «в тот же день» при большом объеме;
• скидки и акции ограничены по срокам.

2. Автор24

Сервис Автор24 — одна из крупнейших онлайн-площадок, где студенты получают консультации по подготовке выпускных квалификационных работ. Платформа объединяет более 400 тысяч экспертов по разным направлениям. Здесь студенты не заказывают готовые тексты, а получают помощь в разборе сложных тем, корректировке глав, проверке расчетов, анализе источников и подготовке к защите. Работа строится в формате сотрудничества: студент описывает задачу, выбирает специалиста с нужным опытом, обсуждает детали и получает обратную связь. Такой подход экономит время, снижает нагрузку и позволяет сохранить авторство исследования. Все взаимодействие проходит через личный кабинет, а расчеты осуществляются безопасно через систему сервиса. Автор24 работает с 2012 года, имеет собственную IT-платформу и внедряет технологии искусственного интеллекта для подбора экспертов и проверки уникальности текстов.

• Стоимость: от 12 400 руб. до 17 000 руб. за консультацию по ВКР
• Направления: гуманитарные, технические, экономические, педагогические, юридические, естественно-научные, IT-дисциплины
• Гарантийный срок: 20 дней после завершения консультации, во время которого доступны бесплатные правки
• Виды услуг: консультации по написанию ВКР, помощь с планом и структурой, разбор отдельных глав, анализ расчетов, подготовка к защите, подбор источников, повышение уникальности текста, рекомендации по ГОСТ, проверка антиплагиата

Преимущества:

• индивидуальный выбор эксперта с учетом рейтинга и отзывов;
• более 114 тысяч специалистов по ВКР разных направлений;
• консультации проводятся полностью онлайн;
• безопасные расчеты без посредников;
• возможность оплатить заказ частями;
• беспроцентная рассрочка от банков-партнеров;
• контроль качества и обязательная проверка работ;
• бесплатные правки в гарантийный срок;
• защита персональных данных и анонимность;
• круглосуточная поддержка через чат и почту;
• собственная система проверки уникальности;
• быстрая реакция экспертов — от нескольких минут;
• рейтинг сервиса 4,9 из 5 по отзывам студентов;
• детальная статистика и прозрачная стоимость услуг;
• гибкие условия сотрудничества и прозрачные правила.

Недостатки:

• стоимость консультаций повышается в сезон сессий;
• срочные заказы требуют дополнительного согласования;
• без регистрации невозможно рассчитать цену услуги;
• общение с экспертами доступно только через сайт.

Перейти на сайт >>>

3. Студворк

Сервис работает с 2011 года и входит в число крупнейших площадок, где студенты получают помощь при подготовке выпускных квалификационных работ. На сайте зарегистрировано более 118 тысяч авторов, среди которых преподаватели, аспиранты и научные консультанты. Студенты размещают задание, выбирают специалиста с подходящим рейтингом и договариваются о формате взаимодействия. Эксперт помогает разобраться с планом, уточнить структуру, скорректировать расчеты, доработать главы и объяснить замечания научного руководителя. Это подходит тем, кто хочет ускорить процесс подготовки ВКР, не теряя контроля над содержанием. На площадке активно используется система рейтингов, отзывов и безопасных расчетов, а отклики от специалистов поступают в течение 10 минут после публикации задания. Работы проверяются на уникальность, а гарантия действует целый год, что дает студентам время спокойно внести правки или заказать дополнительную консультацию.

• Стоимость: от 5 000 руб. за консультацию по ВКР
• Направления: экономика, юриспруденция, педагогика, менеджмент, строительство, IT, энергетика, психология, лингвистика, социология
• Гарантийный срок: 1 год (в течение этого периода возможны бесплатные правки и консультации)
• Виды услуг: консультации по подготовке ВКР, разбор сложных разделов, проверка расчетов и источников, корректировка структуры, советы по презентации, сопровождение до защиты, повышение уникальности текста, проверка антиплагиата

Преимущества:

• более 118 тысяч экспертов с подтвержденной квалификацией;
• отклики от авторов появляются в течение 10 минут;
• гарантия на консультацию и правки действует 1 год;
• безопасная сделка с возвратом денег при нарушении условий;
• высокий уровень уникальности по всем системам проверки;
• бесплатные доработки без ограничений по числу обращений;
• можно выбрать автора по рейтингу и отзывам студентов;
• прозрачная система расчета стоимости без скрытых комиссий;
• поддержка по телефону, почте и в онлайн-чате;
• средняя оценка сервиса 4,97 из 5 по отзывам студентов;
• студенты самостоятельно определяют цену за консультацию;
• персональный менеджер контролирует процесс взаимодействия;
• действует скидка 10% по промокоду STUD10;
• удобный интерфейс и понятная форма заказа;
• опыт работы более 15 лет и миллионы выполненных заданий.

Недостатки:

• комиссия сайта выше средней;
• невозможно рассчитать стоимость без регистрации;
• редкие темы требуют больше времени на подбор эксперта;
• в пиковые периоды повышена нагрузка и время отклика.

Перейти на сайт >>>

4. Studently

Это современная онлайн-платформа, где студенты получают консультации по подготовке выпускных квалификационных работ. Здесь собраны эксперты по гуманитарным, техническим, экономическим, юридическим и педагогическим направлениям, готовые помочь с анализом тем, расчетами, структурой и оформлением ВКР. Консультанты разбирают проблемные главы, проверяют логику исследования, помогают подготовить речь для защиты и дают рекомендации по антиплагиату. Студент сохраняет полное авторство, получает поддержку и экономит время на сбор информации и правки. Работы сопровождаются гарантией, а взаимодействие с экспертами происходит напрямую в онлайн-чате. Studently отличается четкой системой подбора специалистов, прозрачной оплатой и контролем качества. После завершения консультации заказчик получает поддержку в течение гарантийного периода и при необходимости бесплатные доработки.

• Стоимость: от 3 500 руб. за консультацию по ВКР
• Направления: экономика, юриспруденция, педагогика, социология, психология, финансы, менеджмент, IT, строительство, медицина
• Гарантийный срок: 30 дней (с возможностью продления до 60 дней)
• Виды услуг: консультации по ВКР, проверка расчетов, помощь с практической и теоретической частью, оформление по ГОСТ, антиплагиат, речь на защиту, работа с источниками

Преимущества:

• прямая связь с экспертом через онлайн-чат;
• бесплатные доработки в течение гарантийного срока;
• безопасные расчеты и защита платежей;
• мгновенный расчет цены через калькулятор;
• доступная стоимость консультаций;
• быстрая реакция службы поддержки;
• 2800 авторов онлайн ежедневно;
• рейтинг сервиса 4,8 балла по отзывам студентов;
• 326 тысяч довольных клиентов;
• оплата в два этапа без переплаты;
• индивидуальный подбор эксперта под задание;
• гарантия соблюдения вузовских требований и ГОСТ;
• контроль качества на каждом этапе;
• консультации по всем формам обучения — бакалавр, магистр, специалист;
• скидка 10% по промокоду для новых заказчиков.

Недостатки:

• цена повышается при срочном заказе;
• требуется регистрация для расчета стоимости;
• короткий стандартный гарантийный срок — 30 дней;
• высокий спрос в сезон сессий увеличивает время отклика.

Перейти на сайт >>>

5. Zaochnik

Сервис работает с 2001 года и занимает лидирующие позиции среди российских онлайн-площадок, где студенты получают помощь при подготовке выпускных квалификационных работ. Платформа объединяет более 2 700 экспертов, которые консультируют по 600 дисциплинам. Сервис ориентирован на тех, кто готовит ВКР самостоятельно, но нуждается в профессиональных подсказках по структуре, расчетам, анализу литературы и требованиям ГОСТ. Эксперты помогают студентам корректировать главы, прорабатывать практическую часть, разбирать ошибки и готовить речь для защиты. Работа выстраивается прозрачно: менеджер сопровождает заказ с момента заявки до конца консультации, а студент может напрямую общаться со специалистом в чате и отслеживать все этапы. Zaochnik сотрудничает с преподавателями и научными работниками, обеспечивая точность расчетов и соответствие вузовским стандартам. Каждый заказ сопровождается официальной гарантией, а доработки вносятся бесплатно.

• Стоимость: от 7 000 руб. за консультацию по ВКР
• Направления: педагогика, экономика, психология, юриспруденция, медицина, программирование, гостиничное дело, менеджмент, финансы
• Гарантийный срок: 2 месяца, для дипломных и диссертаций — бессрочно
• Виды услуг: консультации по написанию ВКР, помощь с практической частью, анализ литературы, подбор источников, проверка расчетов, оформление по ГОСТ, проверка антиплагиата, сопровождение до защиты

Преимущества:

• официальная работа на рынке с 2001 года;
• более 2 700 экспертов по 600 дисциплинам;
• 24/7 поддержка и персональный менеджер;
• предоплата всего 25% перед началом работы;
• бесплатные корректировки в рамках гарантийного срока;
• заключение официального договора с клиентом;
• контроль качества от отдела экспертизы;
• возможность общения с экспертом напрямую в чате;
• подробная консультация по каждому этапу ВКР;
• гарантия соответствия требованиям ГОСТ и методичек;
• индивидуальный расчет стоимости через онлайн-форму;
• скидки и акции для постоянных клиентов;
• высокий средний рейтинг — 4,8 по отзывам студентов;
• база проверенных преподавателей и кандидатов наук;
• поддержка студентов бакалавриата, магистратуры и аспирантуры.

Недостатки:

• стоимость консультаций выше средней при срочном заказе;
• необходимо вносить предоплату для начала работы;
• регистрация обязательна для получения расчета цены;
• высокая нагрузка в период сессий.

Перейти на сайт >>>

6. Напишем

Фриланс-биржа Напишем.ру — один из крупнейших российских онлайн-сервисов, где студенты получают консультации и экспертную помощь при подготовке выпускных квалификационных работ. Площадка объединяет тысячи авторов с подтвержденным образованием и опытом преподавания. Формат сотрудничества прост: студент размещает задание, получает предложения от экспертов, выбирает исполнителя и общается с ним напрямую через чат. Такая схема помогает сократить время на подготовку ВКР, получить профессиональные комментарии, уточнить методику расчетов и привести текст к требованиям кафедры. Сервис работает по принципу безопасной сделки: автор получает оплату только после принятия работы, что исключает риск обмана. Все заказы сопровождаются бесплатными корректировками и гарантийной поддержкой, а студенты могут выбрать уровень оригинальности и систему проверки антиплагиата.

• Стоимость: от 6 950 руб. за консультацию по ВКР
• Направления: экономика, юриспруденция, психология, педагогика, медицина, менеджмент, финансы, информатика, программирование, социология, филология, государственное управление
• Гарантийный срок: 30 дней с бесплатными доработками
• Виды услуг: консультации по ВКР, разбор практических и теоретических глав, корректировка текста и расчетов, проверка уникальности, сопровождение до защиты, консультации по ГОСТ и вузовским требованиям

Преимущества:

• безопасная сделка, при которой оплата переводится автору только после одобрения результата;
• прямая связь с исполнителем через чат без посредников;
• проверенные авторы, прошедшие трехэтапный отбор и собеседование;
• бесплатные доработки в течение гарантийного срока;
• индивидуальный выбор эксперта по рейтингу и отзывам;
• онлайн-калькулятор для расчета цены;
• гибкая система предоплаты — от 25%;
• средний рейтинг исполнителей 9–10 из 10 по отзывам студентов;
• контроль качества и служба арбитража в случае споров;
• уникальность текстов от 75% и выше;
• гарантия конфиденциальности и защита персональных данных;
• круглосуточная поддержка по телефону и почте;
• скидка 10% на первый заказ;
• быстрый отклик экспертов — от 5 минут;
• выполнение срочных заказов за 3 дня и менее.

Недостатки:

• цена зависит от количества предложений и может меняться в период сессий;
• расчет стоимости возможен только после оформления заявки;
• комиссия сервиса включена в итоговую цену;
• редкие случаи задержек при большом потоке заказов.

Перейти на сайт >>>

7. Студландия

Сервис работает с 2015 года и помогает студентам готовиться к выпускной квалификационной работе на всех этапах — от консультаций по структуре до финальной проверки антиплагиата. На платформе зарегистрированы тысячи преподавателей и научных консультантов, готовых разбирать сложные темы, помогать в анализе источников, структурировании данных и оформлении ВКР в соответствии с ГОСТ. Studlandia не занимается продажей готовых дипломов — все услуги предоставляются строго в рамках образовательного консультирования. Студент получает профессиональную поддержку, но сохраняет личное участие в процессе подготовки, что позволяет контролировать содержание и улучшать итоговый результат. Сервис выделяется индивидуальным подходом, строгим контролем уникальности текстов и прозрачной системой оплаты. Первичная консультация проводится бесплатно, а после согласования деталей заказчик оплачивает только половину стоимости. Оставшаяся сумма переводится после получения результата. Компания гарантирует полную конфиденциальность, бесплатные доработки и защиту персональных данных.

• Стоимость: уточняется на сайте
• Направления: экономика, юриспруденция, психология, педагогика, информатика, медицина, менеджмент, лингвистика, государственное управление, социология, туризм, архитектура, инженерные дисциплины
• Гарантийный срок: до 21 дня (бесплатные доработки по замечаниям преподавателя)
• Виды услуг: консультации по ВКР, разбор практических и теоретических глав, корректировка текста и расчетов, подбор литературы, проверка уникальности, речь на защиту, подготовка презентации, оформление по ГОСТ, антиплагиат

Преимущества:

• бесплатная первичная консультация в течение 5 минут после обращения;
• средняя цена ВКР ниже на 20–30% по сравнению с другими площадками;
• полная предоплата не требуется — только 50% до начала работы;
• бесплатные правки и консультации до защиты;
• конфиденциальность и защита персональных данных;
• проверка уникальности по официальным системам антиплагиата;
• помощь с подготовкой речи и презентации;
• круглосуточная поддержка через Telegram и онлайн-чат;
• 4 000+ экспертов и преподавателей на платформе;
• средняя оценка студентов — 4,9 из 5 по отзывам;
• выполнение срочных заказов по ВКР от 12 часов;
• гарантия уникальности от 70%;
• прозрачная система расчетов и безрисковая сделка;
• бонус до 500 руб. на первый заказ;
• поддержка студентов до защиты ВКР.

Недостатки:

• фиксированный гарантийный срок — не более 21 дня;
• требуется предоплата 50% перед началом работы;
• стоимость повышается при заказе срочных проектов;
• расчет цены возможен только после оформления заявки.

Перейти на сайт >>>

8. Все сдал

Сервис входит в число крупнейших онлайн-площадок для студентов, где можно заказать профессиональную консультацию по выпускной квалификационной работе. Платформа помогает учащимся разобраться с любой темой ВКР, грамотно выстроить структуру, проработать источники и доработать проект до нужного уровня. Эксперты не пишут за студентов, а сопровождают процесс, объясняя сложные моменты и помогая довести текст до требований кафедры. Это снижает нагрузку во время подготовки к защите и позволяет сосредоточиться на понимании материала, а не на технических деталях. На площадке зарегистрировано более 400 000 экспертов и преподавателей, работающих напрямую без посредников. Заказы размещаются через простую форму: студент описывает задачу, и система автоматически отправляет ее экспертам, которые предлагают цену и сроки. Выбор исполнителя остается за студентом, а общение происходит напрямую в чате. Studlandia — подходящее место, где можно заказать ВКР, потому что сервис гарантирует конфиденциальность, безопасную оплату и бесплатные консультации в течение всего срока сотрудничества.

• Стоимость: от 350 руб. за консультацию по ВКР
• Направления: экономика, юриспруденция, психология, педагогика, информатика, менеджмент, медицина, маркетинг, строительство, филология, туризм, дизайн, социология, экология
• Гарантийный срок: от 7 дней с бесплатными доработками
• Виды услуг: консультации по ВКР, структурирование материала, анализ литературы, проверка антиплагиата, подготовка речи к защите, разбор замечаний преподавателя, сопровождение до защиты, помощь с презентацией и расчетами

Преимущества:

• более 400 000 экспертов, работающих напрямую без посредников;
• средняя оценка студентов — 4,9 из 5 по 850 000 отзывам;
• оперативный отклик — предложения от экспертов приходят через 15 минут;
• цены в 2–3 раза ниже, чем у агентств;
• бесплатные доработки и консультации до конца гарантийного срока;
• прозрачная система оплаты и защита сделки;
• возврат 100% средств, если эксперт не справился;
• круглосуточная поддержка, в том числе в выходные и праздники;
• безопасное хранение средств на балансе до сдачи работы;
• контроль качества и система рейтингов исполнителей;
• удобный интерфейс и простой процесс заказа;
• подбор специалиста по рейтингу и отзывам;
• большой выбор направлений, в том числе ВКР колледжей и магистратуры;
• консультации по ГОСТ и вузовским требованиям;
• защита персональных данных и полная конфиденциальность.

Недостатки:

• цена формируется индивидуально и зависит от объема задания;
• требуется регистрация для размещения заказа;
• при высокой нагрузке время отклика может увеличиваться;
• не фиксируется единый стандарт оформления, так как исполнители независимы.

Перейти на сайт >>>

9. Феникс

Площадка работает с 2010 года и известна как крупная онлайн-платформа, где студенты получают профессиональные консультации по подготовке выпускных квалификационных работ. Основная цель сервиса — помочь студентам разобраться со структурой ВКР, оформить текст по академическим требованиям и привести его к нужному уровню уникальности. Консультанты сопровождают процесс от начала до защиты, помогая выстроить логику исследования, подобрать литературу и оформить материалы по стандартам вуза. Формат востребован у тех, кто совмещает учебу с работой и хочет сэкономить время без потери качества. На сайте работает более 22 000 авторов (аспиранты, преподаватели ведущих российских вузов). Заказы обрабатываются быстро: студент оставляет заявку с темой и сроками, а эксперты направляют свои предложения уже через 15 минут. Feniks Help известен прозрачными условиями и безопасной системой оплаты. Средства хранятся на счете до завершения консультации, а клиент оплачивает услугу только после подтверждения результата. Все консультации проходят конфиденциально, а при необходимости предоставляются бесплатные доработки.

• Стоимость: от 3 000 руб. за консультацию по ВКР
• Направления: экономика, юриспруденция, менеджмент, педагогика, психология, информатика, архитектура, лингвистика, экология, медицина, маркетинг, финансы, инженерные дисциплины
• Гарантийный срок: от 7 до 14 дней с бесплатными доработками
• Виды услуг: консультации по ВКР, разбор отдельных разделов, методическая помощь по анализу, проверка на антиплагиат, повышение оригинальности, подготовка презентации, речь для защиты, корректировка текста и расчетов

Преимущества:

• 22 000 экспертов с профильным образованием;
• отклик консультанта в течение 15 минут после размещения заявки;
• прямое взаимодействие с автором без посредников;
• безопасная сделка с оплатой только после принятия результата;
• бесплатные доработки по замечаниям преподавателя;
• скидки до 10% при использовании промокода;
• консультации по структуре и требованиям ВКР;
• поддержка по выбору темы и сбору источников;
• срочная помощь от 1 дня;
• удобная форма заказа и расчет стоимости онлайн;
• индивидуальный подход к каждой работе;
• проверка текстов по академическим стандартам;
• конфиденциальность и защита данных клиентов;
• положительные отзывы студентов и высокая оценка сервиса;
• бесплатная поддержка через электронную почту и телефон с 9:00 до 21:00.

Недостатки:

• финальная цена рассчитывается после оценки темы и объема работы;
• предоплата обязательна перед началом сотрудничества;
• при срочных заказах стоимость увеличивается;
• гарантийный срок не превышает 14 дней.

Перейти на сайт >>>

10. Student24

Сервис Student24 — одна из крупных площадок, где студенты получают профессиональные консультации при подготовке выпускной квалификационной работы. Платформа соединяет учащихся с профильными экспертами напрямую, без посредников и скрытых комиссий. Здесь можно заказать выпускную квалификационную работу любой сложности: от анализа темы и структуры до проверки на антиплагиат и доработки текста перед защитой. Консультанты сервиса помогают разобраться в требованиях кафедры, скорректировать содержание и оформить материал в соответствии с академическими стандартами. На сайте зарегистрировано более 3 000 специалистов, среди которых преподаватели, аспиранты и научные консультанты с опытом в подготовке дипломных и выпускных работ. Процесс взаимодействия с экспертами построен по принципу безопасной сделки. Студент размещает заявку, получает предложения от консультантов с указанием стоимости и сроков, выбирает подходящего специалиста и оплачивает заказ только после успешного завершения работы и окончания гарантийного периода.

• Стоимость: уточняется на сайте
• Направления: юриспруденция, экономика, менеджмент, психология, педагогика, программирование, лингвистика, маркетинг, бухгалтерский учет, финансы, медицина, автоматизация, логистика, история, строительство, государственное управление
• Гарантийный срок: предоставляется после сдачи, есть бесплатные корректировки
• Виды услуг: консультации по ВКР, подбор структуры и источников, разбор разделов и расчетных частей, проверка оригинальности, корректировка текста и оформление по ГОСТ, подготовка речи для защиты, сопровождение до финального этапа

Преимущества:

• прямое сотрудничество с экспертами без посредников;
• безопасная сделка с удержанием оплаты до подтверждения результата;
• быстрый отклик — предложения поступают в течение часа;
• возможность выбора консультанта по рейтингу и отзывам;
• конфиденциальность и защита данных студентов;
• бесплатные правки в течение гарантийного срока;
• прозрачная система расчетов и фиксированные условия оплаты;
• более 75 000 успешно завершенных проектов;
• высокий процент повторных обращений (более 70% клиентов возвращаются повторно);
• проверка всех материалов на уникальность перед передачей клиенту;
• широкий спектр направлений и предметов;
• круглосуточная поддержка через Telegram и VK;
• удобная форма заявки без лишних шагов;
• консультации от профильных специалистов с опытом преподавания;
• юридический статус компании и работа в рамках законодательства.

Недостатки:

• окончательная стоимость формируется после размещения заявки;
• предоплата обязательна при выборе консультанта;
• при срочных заказах цена увеличивается;
• при большом количестве активных заявок время отклика экспертов возрастает.

Перейти на сайт >>>

Еще 3 сервиса для разбора заданий из ВКР

Я нашла еще три сервиса, где можно заказать консультацию и разбор заданий из ВКР. Они подойдут тем, кто застрял на сложных этапах работы, не знает, как правильно оформить расчеты или выстроить логику исследовательской части. Такие площадки помогают оформить ВКР на заказ, разобраться с требованиями преподавателей, сократить время подготовки и довести проект до нужного уровня перед защитой.

• СтудСервис. Сервис работает с 2006 года и консультирует студентов при подготовке выпускных квалификационных работ. На площадке можно заказать помощь в анализе темы, подборе источников и оформлении текста по требованиям вуза. Проверка оригинальности проводится обязательно, а доработки выполняются бесплатно при соблюдении условий задания. Большинство консультантов — преподаватели и специалисты из российских университетов.
• StudLance. Платформа работает как биржа для студентов и преподавателей, где можно заказать написание ВКР. Эксперты помогают разобраться со структурой, подобрать источники, оформить материал по ГОСТ и повысить оригинальность текста. Работа строится напрямую со специалистами без посредников, а деньги переводятся исполнителю только после успешного завершения задания. Все консультации проходят с гарантией возврата и бесплатными доработками.
• TopWork24. Сервис помогает студентам при подготовке выпускных квалификационных работ. Это хорошее место, где можно заказать ВКР, разбор методологии, проверку структуры и оформление проекта по требованиям вуза. Все эксперты проходят проверку образования, а оплата переводится им только после успешного завершения задания. Гарантийный срок — до 60 дней, что позволяет спокойно внести правки и доработать материал перед защитой.

Подготовка выпускной квалификационной работы требует не только знаний, но и уверенности в каждом разделе проекта. Консультации с экспертами экономят время, помогают избежать ошибок и глубже понять требования преподавателей. Перед тем как заказать ВКР, стоит изучить отзывы о сервисах, обратить внимание на гарантийные сроки и прозрачность оплаты. Лучше сотрудничать с проверенными площадками, где помогают доработать материал и довести его до нужного уровня.

Делитесь своим опытом в комментариях — расскажите, какие сервисы помогли вам на этапе подготовки к защите.

Партнёрская программа Edugram специализируется именно на этих перспективных вертикалях, предлагая вебмастерам и новичкам выгодные условия для монетизации трафика.

Edugram — это партнёрская платформа, которая объединяет офферы по онлайн-курсам, подпискам на AI-сервисы и агрегаторы нейросетей. Благодаря фокусу на EduTech вертикали, партнёры получают доступ к высокомаржинальным продуктам с повторяющимися выплатами. В этой статье мы детально разберём, как начать зарабатывать на партнёрке Edugram, какие офферы доступны, и сколько реально можно получать.

>> Официальный сайт партнёрской программы <<

Что такое Edugram и почему это выгодно

История и специализация платформы

В отличие от классических CPA-сетей, предлагающих сотни разнообразных офферов, Edugram сфокусировалась на узкой, но перспективной нише — EduTech и AI-технологиях. Такая специализация позволяет платформе работать напрямую с ведущими онлайн-школами, создателями курсов и разработчиками агрегаторов нейросетей.

Основное преимущество работы с Edugram — это экспертиза в образовательной вертикали. Команда платформы понимает специфику целевой студенческой аудитории и подписок на AI-сервисы, предоставляя партнёрам готовые креативы, лендинги и рекомендации по продвижению. Партнёрская программа Edugram предлагает прозрачные условия работы и регулярные выплаты без задержек.

Платформа активно развивает инструменты для вебмастеров: личный кабинет с детальной статистикой, API для интеграции, конструкторы лендингов и постоянную техническую поддержку. Партнёры получают доступ к обучающим материалам по арбитражу трафика в EduTech нише, что особенно ценно для новичков в партнёрском маркетинге.

Почему EduTech и AI-ниша актуальны в 2025

Рынок онлайн-образования в России и странах СНГ в 2025 году переживает период активного роста. По данным аналитических агентств, ежегодный прирост составляет 25-30%, а объём рынка превышает 150 миллиардов рублей. Пандемия изменила отношение людей к дистанционному обучению — теперь онлайн-курсы и ИИ-сервисы для обучения воспринимаются как полноценная альтернатива традиционному образованию.

Особенно быстро растёт сегмент IT-образования и курсов по работе с искусственным интеллектом. Нейросети, такие как ChatGPT, Midjourney и их аналоги, стали мейнстримом — ими пользуются не только технические специалисты, но и маркетологи, дизайнеры, копирайтеры, предприниматели. Это создаёт огромный спрос на агрегаторы нейросетей, которые объединяют десятки AI-инструментов в одной подписке.

Монетизация трафика в EduTech вертикали имеет несколько преимуществ. Средний чек на образовательные продукты составляет от 5 000 до 80 000 рублей, что при комиссии 20-75% даёт партнёрам серьёзный доход с каждой продажи. Многие офферы работают по модели подписок — партнёры получают комиссию не только за первую продажу, но и за каждое продление, создавая пассивный доход.

Конверсия в образовательной нише традиционно выше, чем в финансах или товарных вертикалях. Люди охотнее инвестируют в своё развитие, особенно когда видят конкретные перспективы карьерного роста или увеличения дохода. Подписки на агрегаторы нейросетей конвертят ещё лучше — стоимость невысокая (199-2000 рублей в месяц), а ценность очевидна.

Для кого подходит партнёрка Edugram

Партнёрская программа Edugram универсальна и подходит для различных категорий партнёров. Новичкам в арбитраже трафика платформа предлагает низкий порог входа — регистрация бесплатная, не требуется подтверждение опыта или портфолио. Edugram предоставляет готовые маркетинговые материалы, что снижает барьер для старта.

Опытные вебмастеры найдут в Edugram возможность диверсифицировать источники дохода. Если вы уже работаете с финансовыми офферами или товарными вертикалями, добавление образовательных продуктов и AI-подписок позволит монетизировать другие сегменты аудитории. Партнёрка особенно интересна для тех, кто работает с качественным трафиком — блогеров, владельцев тематических сайтов, авторов Telegram-каналов.

Контент-мейкеры в нише технологий, образования и саморазвития получают естественный способ монетизации. Если вы ведёте YouTube-канал про нейросети, пишете статьи о программировании или управляете образовательным сообществом — офферы Edugram органично впишутся в ваш контент. Аудитория, интересующаяся искусственным интеллектом и онлайн-обучением, готова к покупкам и показывает высокую конверсию.

Арбитражники, работающие с контекстной рекламой, таргетингом в соцсетях или SEO-трафиком, также найдут выгодные офферы. EduTech вертикаль хорошо окупается в платном трафике благодаря высокому среднему чеку и lifetime value клиентов. Особенно эффективны офферы по подпискам на агрегаторы нейросетей — низкая стоимость привлечения лида при хорошей комиссии.

Какие офферы есть в Edugram

Агрегаторы нейросетей (примеры)

Агрегаторы нейросетей — это сервисы, которые объединяют доступ к десяткам AI-инструментов в одной подписке. Вместо того чтобы покупать отдельные подписки на ChatGPT, Midjourney, Claude и другие нейросети, пользователь платит фиксированную сумму и получает всё в одном месте. Такие платформы включают генерацию текстов, изображений, видео, голоса, кода и аналитики данных.

В портфолио Edugram представлены ведущие агрегаторы нейросетей российского рынка. Средняя стоимость подписки составляет 199-1500 рублей в мсяц, что делает офферы доступными для широкой аудитории. Комиссия партнёра варьируется от 30% до 75% с каждой продажи, а при работе по модели RevShare вы получаете процент от всех платежей подписчика, пока он пользуется сервисом.

Целевая аудитория агрегаторов нейросетей чрезвычайно широка. Это фрилансеры, использующие ИИ для ускорения работы, маркетологи для создания контента, студенты для помощи в учёбе, предприниматели для автоматизации процессов. Высокий спрос обеспечивает отличную конверсию — люди видят ценность продукта и готовы платить небольшую сумму за доступ к множеству инструментов.

Продвигать агрегаторы нейросетей легче, чем дорогие образовательные курсы. Низкий порог входа снижает барьер покупки — пользователь может попробовать подписку за 199 рублей, не рискуя большими деньгами. Многие сервисы предлагают пробный период, что дополнительно повышает конверсию. Партнёры зарабатывают не только на первых продажах, но и на продлениях подписок.

Подписки на AI-сервисы

Подписки на отдельные AI-сервисы — третья категория офферов в Edugram. Это premium-доступы к конкретным нейросетям и инструментам: генераторы изображений, AI-копирайтеры, сервисы обработки видео, голосовые ассистенты, инструменты для анализа данных. Средняя стоимость подписки — 800-3000 рублей в месяц, комиссия — 25-40%.

Такие офферы хороши для узкоспециализированной аудитории. Если вы продвигаете контент для дизайнеров, логично предлагать подписки на AI-генераторы изображений. Для копирайтеров подойдут текстовые нейросети, для маркетологов — инструменты аналитики с искусственным интеллектом. Таргетированное продвижение даёт более высокую конверсию, чем работа с широкой аудиторией.

Преимущество подписок на AI-сервисы — предсказуемость дохода. Большинство офферов работают по модели RevShare, где партнёр получает процент от каждого платежа подписчика. Привлекая клиента один раз, вы зарабатываете месяцами, пока он пользуется сервисом. Средний срок жизни подписчика качественных AI-инструментов — 6-12 месяцев.

Рынок AI-сервисов растёт экспоненциально. Каждый месяц появляются новые инструменты с уникальным функционалом, что постоянно расширяет выбор офферов. Edugram оперативно добавляет актуальные продукты, позволяя партнёрам первыми продвигать инновационные решения. Раннее продвижение нового сервиса даёт конкурентное преимущество — меньше конкуренции, выше интерес аудитории.

Условия и выплаты для партнёров

Модели оплаты (CPA, CPS, RevShare)

Партнёрская программа Edugram предлагает три основные модели оплаты, которые подходят для разных стратегий монетизации трафика. CPA (Cost Per Action) — фиксированная выплата за целевое действие. В случае с Edugram это обычно регистрация пользователя или оформление пробного периода. Комиссия составляет от 200 до 1000 рублей за лид, в зависимости от оффера.

CPS (Cost Per Sale) — оплата за продажу. Партнёр получает процент или фиксированную сумму с каждой оплаченной покупки. Эта модель наиболее распространена в образовательных офферах и подписках на AI-сервисы. Комиссия варьируется от 15% до 50% в зависимости от типа продукта, средний показатель — 25-30%. Для дорогих курсов выплата может достигать 15-20 тысяч рублей с одной продажи.

RevShare (Revenue Share) — долевое участие в доходе. Партнёр получает процент от всех платежей привлечённого клиента, включая продления подписок и дополнительные покупки. Эта модель идеальна для подписочных сервисов — агрегаторов нейросетей и AI-инструментов. Комиссия составляет 20-40% от каждого платежа в течение всего времени, пока клиент пользуется сервисом.

Многие офферы в Edugram позволяют выбрать предпочтительную модель оплаты. Например, за продвижение онлайн-курса можно получить либо фиксированные 10 000 рублей по CPS, либо 20% от всех платежей студента по RevShare (включая допродажи и продления). Выбор зависит от вашей стратегии — нужны быстрые деньги или долгосрочный пассивный доход.

Размер комиссий по категориям

Комиссии в партнёрской программе Edugram варьируются в зависимости от категории оффера и модели оплаты. Агрегаторы нейросетей приносят партнёрам от 30% до 75% с каждой подписки при работе по модели CPS. При среднем чеке 1000 рублей ежемесячная комиссия составляет 300-500 рублей с одного подписчика. По модели RevShare можно зарабатывать 25-40% от всех платежей клиента.

Подписки на AI-сервисы дают комиссию 25-40% в зависимости от конкретного продукта. Премиум-подписки стоимостью 2000-3000 рублей приносят партнёрам 500-1200 рублей ежемесячно по модели RevShare. Накапливая базу из 50-100 активных подписчиков, можно получать стабильный пассивный доход 25-50 тысяч рублей в месяц без дополнительных усилий.

Edugram регулярно проводит акции с повышенными комиссиями. В периоды распродаж или запусков новых курсов партнёры могут получать бонусные выплаты — дополнительные 5-15% к базовой комиссии. Топовые партнёры, генерирующие большие объёмы продаж, получают индивидуальные условия с увеличенными ставками. Переговоры о персональных условиях возможны после достижения оборота 500 000 рублей.

Сроки и способы выплат

Партнёрская программа Edugram работает с прозрачной системой выплат без скрытых холдов. Стандартный период удержания (холд) составляет 14 дней с момента подтверждения продажи. Это время необходимо для проверки качества лида и прохождения возвратов — если клиент запросит возврат средств в течение двух недель, комиссия аннулируется.

Выплаты производятся еженедельно по вторникам для партнёров, достигших минимального порога в 3 000 рублей. Для вывода меньших сумм предусмотрен ежемесячный график — выплаты происходят 15 числа каждого месяца. Это удобно для новичков, которые только начинают наращивать обороты. Минимальная сумма вывода — 1 000 рублей, что ниже, чем у многих конкурентов.

Доступные способы выплат включают карты российских банков, электронные кошельки (ЮMoney, QIWI), криптовалюту и расчётный счёт для ИП и ООО. Переводы на карты происходят автоматически без комиссии со стороны платформы. Для самозанятых Edugram предоставляет автоматическое формирование чеков, что упрощает ведение налоговой отчётности.

Личный кабинет партнёра показывает статистику в реальном времени — количество кликов, регистраций, продаж и заработок. Прозрачная аналитика позволяет отслеживать эффективность каждого источника трафика и оффера. Техническая поддержка Edugram отвечает на вопросы о выплатах в течение 24 часов, помогая решить любые спорные ситуации.

Как начать зарабатывать новичку без вложений

Регистрация в Edugram (пошагово)

Начать работу с партнёрской программой Edugram можно за 10-15 минут. Процесс регистрации максимально упрощён и не требует подтверждения опыта или предоставления портфолио. Первый шаг — переход на официальный сайт Edugram и нажатие кнопки «Стать партнёром» или «Регистрация». Вы попадёте на страницу с формой регистрации.

В форме необходимо указать базовые данные: email, придумать пароль, выбрать никнейм для личного кабинета. Дополнительно платформа может попросить указать основной источник трафика (соцсети, сайт, контекстная реклама, email-рассылки) и тематику аудитории. Эта информация помогает системе рекомендовать наиболее подходящие офферы для вашего профиля.

После заполнения формы на указанный email приходит письмо с подтверждением. Переходите по ссылке и попадаете в личный кабинет партнёра Edugram. Интерфейс интуитивно понятен — главная страница показывает доступные офферы, статистику переходов и заработок. В разделе «Инструменты» находятся готовые креативы, промо-материалы и реферальные ссылки для каждого оффера.

Следующий шаг — настройка профиля и реквизитов для выплат. В настройках кабинета укажите способ получения денег — номер карты, электронный кошелёк или криптокошелёк. Рекомендуется сразу заполнить все реквизиты, чтобы не задерживать первую выплату. Для самозанятых есть опция автоматического формирования чеков через интеграцию с ФНС.

Выбор первого оффера

Выбор оффера — критически важный этап, от которого зависит успех в партнёрском маркетинге. Новичкам рекомендуется начинать с агрегаторов нейросетей — эти офферы имеют низкий порог входа, хорошо конвертят и не требуют глубокого прогрева аудитории. Средний чек 500-1500 рублей делает покупку импульсивной, а комиссия 30-50% обеспечивает приличный заработок.

При выборе оффера обращайте внимание на несколько параметров. Средний чек — чем ниже стоимость, тем легче конвертировать холодный трафик. Комиссия — оптимальный баланс между размером выплаты и конверсией. Качество продукта — изучите отзывы, протестируйте сервис самостоятельно. Продавать плохой продукт невыгодно — убьёте репутацию и получите высокий процент возвратов.

Важный критерий — соответствие оффера вашей аудитории. Если у вас Telegram-канал про технологии, логично продвигать агрегаторы нейросетей или курсы по программированию. Для аудитории в нише саморазвития подойдут курсы по soft skills или бизнес-тематике. Несовпадение продукта и интересов аудитории даёт низкую конверсию и пустую трату рекламного бюджета.

В личном кабинете Edugram каждый оффер имеет подробное описание: целевая аудитория, средняя конверсия, рекомендуемые источники трафика, доступные креативы. Начните с 2-3 офферов и тестируйте их параллельно. Через 1-2 недели у вас появится статистика — какой оффер лучше конвертит на вашем трафике. Масштабируйте успешные офферы и отключайте неэффективные.

Способы продвижения для новичков

Продвижение офферов Edugram не требует больших рекламных бюджетов — многие партнёры зарабатывают первые деньги на бесплатном трафике. Telegram-каналы — один из самых эффективных инструментов. Создайте канал по тематике вашего оффера (например, «Нейросети для работы»), публикуйте полезный контент и органично интегрируйте партнёрские ссылки. 500-1000 подписчиков достаточно для первых продаж.

Контент-маркетинг даёт долгосрочные результаты без постоянных вложений. Пишите статьи, снимайте видео или создавайте посты в соцсетях про использование нейросетей, обзоры курсов, сравнения AI-сервисов. Встраивайте реферальные ссылки Edugram естественно, как рекомендации. Качественный контент работает месяцами, привлекая органический трафик из поиска и соцсетей.

Сообщества и форумы — источник целевой аудитории. Участвуйте в тематических группах ВКонтакте, чатах Telegram, форумах про образование и технологии. Отвечайте на вопросы, делитесь экспертизой, помогайте людям. Когда вы становитесь авторитетом в сообществе, ваши рекомендации воспринимаются серьёзно, и партнёрские ссылки конвертят в разы лучше.

Платный трафик для новичков лучше начинать с небольших бюджетов 3-5 тысяч рублей. Таргетированная реклама ВКонтакте или Telegram Ads позволяет точно настроить показы на вашу целевую аудиторию. Тестируйте разные креативы и посадочные страницы, анализируйте конверсию. Когда найдёте рабочую связку «реклама-лендинг-оффер» с положительным ROI, масштабируйте бюджет.

Сколько можно заработать: реальные цифры

Примеры расчётов дохода

Заработок на партнёрке Edugram зависит от объёма и качества трафика, выбранных офферов и навыков продвижения. Рассмотрим реалистичные сценарии для новичков и опытных партнёров. Сценарий для новичка: вы продвигаете агрегатор нейросетей стоимостью 1000 рублей в месяц с комиссией 40%. Привлекая 10 новых подписчиков ежемесячно, вы зарабатываете 4000 рублей.

При работе по модели RevShare эти 10 подписчиков продолжают приносить доход. Если средний срок жизни подписки — 6 месяцев, каждый клиент принесёт вам 2400 рублей (400 рублей × 6 месяцев). За год, привлекая по 10 подписчиков ежемесячно, накопленный доход составит примерно 120 000 рублей без учёта новых продаж и масштабирования.

Сценарий для среднего партнёра: вы комбинируете продвижение агрегаторов нейросетей и образовательных курсов. Ежемесячно привлекаете 30 подписчиков на AI-сервисы (доход 12 000 рублей) и продаёте 3 курса стоимостью 30 000 рублей с комиссией 20% (доход 18 000 рублей). Суммарно — 30 000 рублей в месяц или 360 000 рублей в год.

Сценарий для опытного арбитражника: масштабирование платного трафика с положительным ROI. Инвестируя 50 000 рублей в рекламу и получая 200 продаж агрегаторов с комиссией 400 рублей, доход составит 80 000 рублей. Чистая прибыль — 30 000 рублей в месяц. Продолжая оптимизировать воронку и увеличивать бюджет, можно выйти на стабильные 100-200 тысяч рублей ежемесячного дохода.

От чего зависит заработок

Заработок на партнёрской программе Edugram определяется несколькими ключевыми факторами. Качество трафика — самый важный параметр. Целевая, заинтересованная аудитория конвертит в разы лучше случайных посетителей. Трафик из тематических Telegram-каналов про нейросети даст конверсию 5-10%, в то время как холодная реклама в нецелевых сообществах — 0,5-1%.

Выбор оффера напрямую влияет на конверсию и размер комиссии. Низкомаржинальные офферы с высокой конверсией могут приносить столько же, сколько дорогие курсы с низкой конверсией. Оптимальная стратегия — тестировать несколько офферов одновременно и фокусироваться на тех, которые дают лучший результат на вашем трафике.

Навыки продвижения определяют эффективность монетизации. Умение создавать цепляющие креативы, писать продающие тексты, настраивать рекламу — всё это повышает конверсию. Новички зарабатывают меньше не потому, что у них плохой трафик, а потому что используют его неэффективно. Изучайте кейсы успешных партнёров, тестируйте разные подходы, анализируйте результаты.

Постоянство и масштабирование — ключ к росту дохода. Первый месяц может принести 3-5 тысяч рублей, но накопительный эффект RevShare и рост аудитории увеличивают заработок экспоненциально. Партнёры, которые работают системно 6-12 месяцев, выходят на доходы 100-300 тысяч рублей в месяц. Одноразовые кампании дают временный результат, регулярная работа — стабильный доход.

Реальные кейсы партнёров

Хотя конкретные кейсы партнёров Edugram не разглашаются из соображений конфиденциальности, общие паттерны успеха прослеживаются чётко. Новички, начинающие с бесплатного трафика из Telegram-каналов на 500-1000 подписчиков, зарабатывают первые 5-10 тысяч рублей в течение месяца. Это покрывает базовые расходы и мотивирует продолжать.

Средний партнёр, работающий 3-6 месяцев и накопивший аудиторию 5-10 тысяч человек, выходит на доходы 30-50 тысяч рублей ежемесячно. Такие партнёры обычно комбинируют органический и платный трафик, ведут контент-маркетинг, используют email-рассылки. Диверсификация источников трафика снижает риски и стабилизирует доход.

Опытные арбитражники, инвестирующие в платный трафик 50-100 тысяч рублей, зарабатывают 100-300 тысяч рублей в месяц на офферах Edugram. Они используют профессиональные инструменты — трекеры, сплит-тестирование, автоматизацию. Такие партнёры работают с EduTech как с полноценным бизнесом, постоянно оптимизируя процессы и масштабируя успешные кампании.

Важный момент — долгосрочный доход от подписочных офферов. Партнёры, накопившие базу из 200-500 активных подписчиков на агрегаторы нейросетей, получают пассивный доход 80-200 тысяч рублей ежемесячно без активного привлечения новых клиентов. Это результат системной работы в течение 12-18 месяцев, когда RevShare от старых клиентов создаёт финансовую подушку.

Сравнение Edugram с другими партнёрками

Преимущества Edugram

Главное преимущество партнёрской программы Edugram — узкая специализация на EduTech и AI-вертикали. В отличие от универсальных CPA-сетей, предлагающих сотни разнородных офферов, Edugram фокусируется на образовании и нейросетях. Это обеспечивает глубокую экспертизу в нише, качественные офферы и эффективные инструменты продвижения именно для этой аудитории.

Высокие комиссии — второе ключевое преимущество. Образовательные продукты и подписки на AI-сервисы имеют хорошую маржинальность, что позволяет платформе делиться значительной частью прибыли с партнёрами. Комиссии 30-50% на подписки и 15-30% на курсы выше среднерыночных показателей. RevShare модель создаёт пассивный доход — редкость среди российских партнёрок.

Низкий порог входа делает Edugram доступной для новичков. Бесплатная регистрация без проверок, минимальная сумма вывода 1000 рублей, готовые креативы и обучающие материалы — всё это снижает барьер для старта. Техническая поддержка помогает разобраться с настройками и отвечает на вопросы, что критично для тех, кто впервые работает с партнёрским маркетингом.

Качество офферов — важный фактор успеха. Edugram сотрудничает с проверенными образовательными платформами и разработчиками AI-сервисов. Продукты действительно решают задачи клиентов, что снижает процент возвратов и повышает лояльность аудитории. Партнёры могут продавать с чистой совестью, не опасаясь испортить репутацию некачественными офферами.

Недостатки и ограничения

Узкая специализация Edugram, которая является преимуществом, одновременно выступает ограничением. Если ваша аудитория не интересуется образованием или технологиями, офферы платформы не подойдут. Партнёры, работающие в финансовой, товарной или гемблинг-нишах, не найдут в Edugram релевантных предложений. Это делает платформу узкоспециализированным инструментом, а не универсальным решением.

Относительно небольшое количество офферов по сравнению с крупными CPA-сетями. У гигантов рынка могут быть сотни активных предложений, в то время как Edugram фокусируется на качестве, а не количестве. Это ограничивает выбор, особенно если вы ищете специфический продукт. С другой стороны, меньший выбор упрощает принятие решений и концентрирует усилия на проверенных офферах.

Холд в 14 дней может показаться долгим для новичков, привыкших к мгновенным выплатам. Хотя это стандартная практика в индустрии, необходимая для обработки возвратов, первые партнёры могут ожидать более быстрых денег. Минимальная сумма вывода 1000 рублей тоже не самая низкая на рынке — некоторые платформы позволяют выводить от 500 рублей.

Зависимость от качества трафика более выражена, чем в низкомаржинальных нишах. Образовательные продукты и AI-подписки требуют более тёплой, заинтересованной аудитории. Холодный трафик, который может конвертить в простых офферах, здесь показывает низкую эффективность. Это требует от партнёров более глубокой работы с аудиторией и не подходит для быстрых схем арбитража.

С какими партнёрками можно комбинировать

Edugram отлично комбинируется с другими партнёрскими программами, позволяя диверсифицировать источники дохода. Admitad и Travelpayouts — для партнёров с широкой аудиторией. Если у вас блог или Telegram-канал, где помимо образования обсуждаются путешествия, покупки, развлечения, можно монетизировать разные интересы. Edugram для EduTech сегмента, Admitad для товарных офферов, Travelpayouts для туристических.

Leads.su и Saleads.pro — крупные CPA-сети с широким выбором офферов. Комбинируя их с Edugram, вы получаете доступ к сотням продуктов в разных вертикалях. Это полезно, если ваша аудитория разнородна или вы тестируете различные ниши. Образовательные офферы Edugram можно чередовать с финансовыми продуктами из Leads.su, подбирая оптимальный микс.

Специализированные партнёрки по нишам — например, Salid.ru для образования или партнёрки отдельных AI-сервисов. Работая с несколькими платформами в одной нише, вы расширяете выбор офферов и находите лучшие условия для конкретных продуктов. Иногда один и тот же курс доступен в разных партнёрках с разными комиссиями — выбирайте выгоднейшие условия.

Прямые партнёрские программы брендов — многие онлайн-школы и AI-сервисы имеют собственные партнёрские программы. Если вы работаете с крупными объёмами, можно договориться о прямом сотрудничестве с повышенными ставками. Комбинируйте прямые договорённости с агрегаторами типа Edugram — это даёт гибкость и максимизирует доход.

Часто задаваемые вопросы

9. Подходит ли Edugram для арбитража трафика?

Заключение

Партнёрская программа Edugram предоставляет реальную возможность зарабатывать на быстрорастущих нишах EduTech и искусственного интеллекта. Специализация платформы на образовательных курсах, агрегаторах нейросетей и AI-подписках открывает доступ к высокомаржинальным продуктам с отличными комиссиями. Модели оплаты CPA, CPS и RevShare позволяют выбрать оптимальную стратегию — быстрые деньги или долгосрочный пассивный доход.

Низкий порог входа делает Edugram идеальной для новичков в партнёрском маркетинге. Бесплатная регистрация, готовые креативы, прозрачная система выплат и техническая поддержка помогают начать зарабатывать первые деньги за 1-2 недели работы. Опытные вебмастеры и арбитражники найдут в платформе качественные офферы для масштабирования и диверсификации источников дохода.

Рынок образовательных технологий и нейросетей будет расти ещё минимум 5-10 лет. Раннее вхождение в нишу даёт конкурентное преимущество — меньше конкуренции, выше интерес аудитории, проще построить репутацию эксперта. Начните работать с Edugram сейчас, чтобы занять свою позицию на перспективном рынке и создать стабильный источник дохода.

Регистрация в партнёрской программе Edugram занимает 10 минут. Выберите первый оффер, получите реферальную ссылку и начните зарабатывать уже сегодня. Не откладывайте — каждый день промедления — это упущенная прибыль. Тысячи людей ежедневно покупают подписки на нейросети и записываются на онлайн-курсы. Почему бы не зарабатывать на этом тренде?

Тогда, напомним, Microsoft окончательно прикрыла программу Extended Security Updates для системы.

Что происходит с Windows 10 и 11?

• Windows 10 упала до 40,5% — это минимум за последние 7 лет.
• Windows 11 держится на уровне 49,05%, слегка уступив августовским показателям.
• А Windows 7 неожиданно выросла до 9,61% — как так?

Эксперты затрудняются с поиском разумного объяснения.

Надо понимать, что статистика Statcounter, собранная с 1,5 млн сайтов, не абсолютно точна. Но для отслеживания трендов подходит отлично.

Вряд ли миллионы пользователей массово откатились на устаревшую ОС. Возможно, это связано с корпоративными ПК, кастомными прошивками или даже ошибками в трекинге.

Что дальше?

Microsoft предлагает бесплатный год поддержки для Windows 10 через программу Extended Security Updates (ESU).

Для бизнеса доступны до трех лет обновлений — но уже за деньги. В любом случае, редмондский гигант явно хочет, чтобы все пересели на Windows 11.

А кто-то, судя по всему, выбирает путь ностальгии и возвращается в эпоху Aero и DirectX 11.

Но что, если вместо ухода попробовать минимальное действие? Пятиминутная ежедневная привычка может стать спасением, вернув интерес к профессии без радикальных перемен. Поговорим о том, как выгорание захватывает разработчиков, почему бросить кажется легче, чем исправить, и как одна простая практика помогает восстановить связь с программированием.

P.s. Это перевод зарубежной статьи. Предлагаем подискутировать о вопросе в комментариях.

Как выгорание подкрадывается к разработчикам

Через несколько месяцев после того, как вы почувствуете усталость, console.log() начнет казаться непосильной задачей, а баг, который обычно исправлялся за час, ломает изнутри.

Так выгорание медленно вытесняет любопытство апатией. Разработчик уже не испытывает злости, он просто устает. Становится проще уйти, чем продолжать.

И статистика это подтверждает: по данным Stack Overflow, 32% разработчиков несчастны на работе, а еще 47% выживают на автомате, не чувствуя вовлеченности. Это значит, что почти 80% специалистов находятся в зоне риска эмоционального выгорания, хотя снаружи всё выглядит стабильно.

Даже автоматическая генерация кода с помощью ИИ не помогает вернуть интерес: код продолжает работать, но человек — нет. В какой-то момент уход из профессии начинает казаться логичным выходом.

Но есть и другой путь. Иногда достаточно вернуть в день всего пять минут программирования без давления и ожиданий, чтобы постепенно вернуть ритм и интерес к работе. Маленькая привычка становится якорем, который помогает вспомнить, зачем всё это начиналось, и даёт пространство для восстановления.

Пятиминутная привычка, которая меняет всё

Чтобы преодолеть выгорание, не нужно переворачивать жизнь с ног на голову. Достаточно одной маленькой привычки — пяти минут в день, посвященных программированию без давления и ожиданий. Это может быть что угодно: написание нескольких строк кода, разбор простого алгоритма или чтение документации. Главное — последовательность.

Формула успеха звучит так: Минимальные усилия → Последовательность → Идентичность → Восстановление связи. Начав с малого, можно постепенно вернуть уверенность и интерес к профессии.

Как работает эта практика:

1. Выберите простое действие: например, написать одну функцию или изучить один метод в документации.
2. Установите таймер на 5 минут: это снижает порог входа и делает задачу необременительной.
3. Делайте это каждый день: даже если результат минимален, регулярность формирует привычку.
4. Не ждите вдохновения: действие само по себе создает мотивацию.

Микро-привычки эффективны, потому что опираются на принцип «атомарных изменений», описанный Джеймсом Клиром в книге «Атомные привычки». Маленькие действия требуют минимальной энергии, но со временем накапливаются, формируя новую идентичность. Для разработчика это означает переход от «я устал от кода» к «я человек, который каждый день делает шаг в программировании».

Исследования показывают, что регулярные небольшие усилия укрепляют нейронные связи, связанные с выполнением задачи, и снижают сопротивление к действию. Это особенно важно при выгорании, когда даже открытие редактора кода кажется неподъемным.

Как вернуться к программированию и не выгореть снова

Если хочется вернуться к программированию без риска снова выгореть, помогут простые принципы:

Опустите планку — и опустите её ещё раз. Если на старт уходит больше минуты, задача слишком сложная.

Не отслеживайте результат. Никаких счётчиков строк, коммитов и диаграмм продуктивности. Задача — восстановить доверие к себе, а не нарастить темп.

Избавьтесь от чувства вины. Пропустили день? Не страшно. Один пропуск не должен превращаться в цикл стыда. Выход из выгорания — не марафон продуктивности.

Не ставьте цели слишком рано. Позвольте любопытству проявиться. Работайте над чем-то странным или бесполезным. Там чаще всего и прячется вся соль.

Празднуйте даже маленький прогресс. Открыли редактор — уже успех. Написали одну строку — отлично. Задача не в том, чтобы действовать как машина, а в том, чтобы снова почувствовать себя разработчиком.

Инструменты и ресурсы для тех, кто выгорел и не знает, что с этим делать

• Книги: «Атомные привычки» Джеймса Клира для понимания силы маленьких шагов.
• Курсы: платформы вроде Codecademy или freeCodeCamp для легкого возвращения к основам.
• Сообщества: нишевые Discord-серверы (например, по Python или Rust) или Reddit (r/learnprogramming).
• Трекеры привычек: приложения вроде Habitica для отслеживания прогресса.

Вместо итогов

Если однажды показалось, что с программированием покончено, и появилось желание уйти, важно помнить: вы не одиноки.

Многие разработчики знают, каково это — смотреть на редактор и не чувствовать ничего. И знают, сколько смелости требует простой шаг: попробовать снова.

Если вы уже прошли через это или проходите сейчас, расскажите, что помогло вернуться к работе. Какая привычка или маленькое изменение сыграли решающую роль? Если ответа пока нет — это тоже нормально.

Иногда именно пять минут дают больше, чем любой лайфхак продуктивности.

Бонус от экспертов: как пережить выгорание и вернуться к работе

Если вы узнаёте себя в описании из статьи — не переживайте, вы не одиноки. Мы попросили двух экспертов из индустрии поделиться личным опытом: как они справлялись с выгоранием, что для них сработало и какие вопросы помогают себе задать в непростые периоды.

Елизавета Якушева, тестировщик, автор тг-канала Press F to Debug:

Для меня выгорание — самая большая и страшная проблема в карьере. Абсолютно всё зависит от неправильно выстроенных ожиданий

Елизавета выделяет два разных типа выгорания:

1. От самой работы — стресс, рутина, груз ответственности.
2. От постоянной учёбы и самосовершенствования — давление трендов, ощущение собственной «недостаточности», переизбыток бесполезной информации.

На её взгляд, большинство советов работают только в рамках «программирования для себя», но они не решают главного — внутренней мотивации.

Чтобы справиться, она предлагает задать себе простой, но важный вопрос:

«Зачем я это делаю? Что будет, если я перестану?»

Мы ходим на работу, чтобы получать деньги. Без этого мы не можем оплатить свои счета за ипотеку или продукты.

Стресс от груза ответственности решается простой мыслью: "Я здесь, чтобы выполнять работу так, как могу. Если я не успеваю что-то сделать вовремя, я умираю, у меня температура под 40, у меня отвалилась нога — вселенная не остановится, если ты возьмёшь тайм-аут в виде отпуска или day-off. Ракета не полетит в космос, и никто глобально не умрёт."

Для пет-проектов помогает осознанность: понимание, зачем ты вообще этим занимаешься.

Я веду образовательный ютуб-канал, чтобы люди могли узнать что-то новое и разобраться в сложной теме. Мне важно, чтобы человек нашёл своё комьюнити и мог прийти куда-то за советом. Мысль о глобальной помощи другим вдохновляет меня даже в самые тёмные моменты

Анастасия Егорова, фронтенд-разработчик, автор канала «Код и кофе»:

Анастасия комментирует технику «5-минутных привычек», описанную в оригинальной статье, и делится, как адаптировала её под свой сложный ритм:

У меня был период жизни, когда я полтора года работала на двух фуллтайм-работах… Иногда, просыпаясь зимним утром в 6:45, чтобы выйти на удалённый созвон в 7:00, я думала, что больше всего хочу уволиться со второй работы. Но нужно было работать.

В такие моменты она договаривалась с собой: поработать всего 5 минут, а потом дать себе что-то приятное — сериал, эклер, отдых.

Где-то на второй–третьей пятиминутке меня затягивало, и 5 минут превращались в полноценный час-два работы без переключения. Несколько таких подходов в течение дня — и к вечеру работа была сделана, а иногда ещё и сварен борщ, и приготовлены котлетки.

Да, бывают и провальные дни — но даже тогда, по её словам, важно просто не бросить всё совсем.

Я реально работала 5 минут, а потом 10 минут отдыхала… и к концу дня с помощью этих пятиминуток было сделано не так много. В такие дни я просто от себя отставала, радовалась, что я сделала хотя бы эти пятиминутные задачи, а не прокрастинировала весь день.

Возможно, этот подход поможет и вам — особенно в моменты, когда ощущение выгорания слишком близко.

Если вы хотите стать одним из них и расширить свои горизонты, сделать первые шаги вам поможет наш материал. Здесь мы собрали ответы на часто задаваемые вопросы по поиску работы в IT за рубежом: наиболее перспективные направления, вспомогательные сервисы, особенности виз, рекомендации, как адаптировать резюме для иностранного рынка и получить оффер мечты.

Бонус — комментарии экспертов с многолетним опытом работы за границей и глубоким пониманием международного рынка труда.

Какие IT-профессии наиболее востребованы за рубежом

По данным сервиса по поиску работы HeadHunter, в 2024 году наибольшим спросом за границей пользовались российские:

• менеджеры по продажам и работе с клиентами (13%),
• операторы колл-центров (5%),
• дизайнеры, менеджеры по маркетингу, интернет-маркетологи, художники (по 4%),
• учителя, SMM- и контент-менеджеры (по 3%),
• секретари, помощники руководителя, ассистенты (по 2%).

Программисты и разработчики заняли почётное второе место (10%). А специалисты технической поддержки и тестировщики набрали всего по 2%.

Но в исследовании образовательной онлайн-платформы «Нетология» и международного коммуникационного агентства Zecomms Agency специалист технической поддержки — наоборот, наиболее востребованная профессия за рубежом. С ним связано 17% от общего массива IT‑вакансий, что делает специалиста техподдержки абсолютным лидером по количеству открытых вакансий.

На втором месте расположился программный инженер (16%), на третьем — бизнес-аналитик (6%) и IT-консультант (6%).

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Российские IT-специалисты всё ещё остаются востребованными за рубежом, но по сравнению с 2022 годом ситуация изменилась. Международные компании уже не так охотно берут в штат сотрудников из России, известны случаи сокращений из-за гражданства. Причина — политика компаний, особенно тех, которые решили покинуть российский рынок. Зато за последние три года многие отечественные стартапы релоцировались в другие страны, и они отдают предпочтение сотрудникам из России.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

В 2022 году интерес к российским IT-специалистам был выше, но в 2025 ситуация изменилась из-за экономической нестабильности, роста процентных ставок и замедления найма во многих странах. Вакансий стало меньше, особенно без разрешения на работу. Однако IT по-прежнему остаётся одной из самых высокооплачиваемых и востребованных сфер.

Языки программирования, актуальные для иностранных компаний

Согласно исследованию «Нетологии» и Zecomms Agency, Java признан самым популярным языком программирования — его активно используют компании по всему миру. На Java приходится более четверти всех открытых вакансий (26%) в сфере IT в Европе, США, Латинской Америке, Азии и на Ближнем Востоке.

Java — это универсальный язык программирования, который отличаются стабильностью, масштабируемостью и кроссплатформенностью. На нём пишут крупные корпоративные приложения в банках, промышленных, страховых и телеком-компаниях, облачные, распределённые и IoT- системы, микросервисы. Также Java считается неотъемлемой частью бэкенд-разработки.

На втором месте по популярности находится язык SQL, который используют для разработки баз данных и систем аналитики. На него пришлось 24% всех вакансий, бóльшая часть из них в Европе, Азии и на Ближнем Востоке.

Замыкает тройку лидеров Python (23%) — более половины открытых вакансий в Азии и на Ближнем Востоке связано именно с этим языком. Оно и неудивительно: на Python пишут модели для машинного обучения, анализа данных и автоматизации.

Сколько айтишникам платят за границей

Более высокая зарплата — одна из главных причин, почему российские IT-специалисты хотят работать за границей.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

Трудоустройство за границей открывает доступ к международным командам, передовым технологиям и крупным проектам мирового уровня с лучшими практиками разработки, высокими стандартами качества кода и современными архитектурными подходами. Всё это способствует быстрому профессиональному росту. Мне переезд позволил быть ближе к центру IT-индустрии и дал возможность развиваться в высококонкурентной среде.

В большинстве европейских стран зарплаты индексируются и официально растут вслед за инфляцией. За счёт этого доходы, пусть и медленно, но увеличиваются. К сожалению, не все отечественные компании могут такое гарантировать — практика индексации зарплат в России пока не так распространена.

Но ключевое — размер оклада. По данным «Профсоюза работников ИТ», медианная зарплата специалистов уровня senior в России составляет 276 362 рубля в месяц, в то время как за рубежом она равна 386 730 рублей в месяц. Российские миддлы получают 170 000 рублей, а работающие за границей — 205 142 рубля. Зарплата джунов несильно отличается, хотя «за бугром» она всё-таки немного больше: 85 000 рублей против 80 000 рублей в России.

Таким образом, зарплата IT-специалистов за рубежом как минимум в 1,5 раза больше, чем в России.

Дополнительное преимущество — оплата в валюте: долларах, евро или фунтах. После пересчёта на рубли итоговая сумма все равно будет выше средней зарплаты в России — и это без учёта премий и бонусов.

Где IT-кадры пользуются спросом

Найти работу в IT сейчас везде нелегко, но чуть проще это сделать там, где активно развивается IT-сектор и требуется много кадров соответствующего профиля:

Германия. Наибольший дефицит IT-специалистов наблюдается в Германии — в 2023 году было опубликовано 103 089 вакансий. Особенно остро нехватка кадров ощущается в таких областях, как разработка программного обеспечения, Data Science, кибербезопасность и DevOps. А в 2025 году страна планирует выдать на 10% больше рабочих виз, чем годом ранее.

Нидерланды. В стране большое внимание уделяется IT-стартапам. Так, в 2024 году голландские технологические компании привлекли €3,7 млрд венчурных инвестиций — это около 5% от общего объёма капитала, вложенного в европейскую экосистему. Благодаря этому Нидерланды вошли в топ‑10 стран Европы по объёму инвестиций в технологии. Особенно быстро растёт сектор DeepTech («глубоких технологий») — полупроводники, искусственный интеллект и квантовые технологии.

Канада. Такие канадские города как Торонто, Ванкувер и Монреаль считаются настоящей IT-меккой. Здесь активно развиваются стартапы и работают подразделения крупнейших технологических компаний — Google, Microsoft, Amazon. Кроме того, для IT-специалистов есть много иммиграционных программ, например, Global Talent Stream, которая позволяет получить разрешение на работу в течение двух недель.

США. В 2023 году объём IТ-рынка США достиг $1,3 трлн и продолжает развиваться высокими темпами. В Европейском союзе он составил $1,05 трлн, в Китае — $348 млрд, в России — $36,1 млрд. Таким образом, американский технологический рынок в 36 раз больше российского, в 1,24 раза больше европейского и почти в четыре раза превосходит китайский. Это подтверждает его статус мирового лидера. Соответственно, IT-специалистов нужно много.

Куда уехать проще всего

По данным HeadHunter, активнее всего российских специалистов приглашают на работу компании из:

• Белоруссии — 172,3 тыс. приглашений,
• Казахстана — 150,9 тыс. приглашений,
• Грузии и Турции — 69,7 тыс. и 67,8 тыс. приглашений соответственно,
• Узбекистана — 57,2 тыс. приглашений.

Самый большой рост интереса продемонстрировали китайские работодатели — он увеличился почти в шесть раз. В 2023 году количество предложений для жителей России о работе в Китае составляло всего 4,8 тыс., тогда как в 2024 году цифра достигла 27,6 тыс. предложений.

Кроме того, за год потребность в российских специалистах выросла в Сербии с 5,8 тыс. до 26,3 тыс. (+356,3%), в Турции — с 23,5 тыс. до 67,8 тыс. (+188,6%), на Кипре — с 4,6 тыс. до 12 тыс. (+160,9%), в Польше — с 4,1 тыс. до 9,0 тыс. (+119,6%) и в ОАЭ — с 19,2 тыс. до 41,7 тыс. (+117,2%).

А Европа стала лидером по количеству предложений для IT-специалистов со знанием русского языка — 3% всех IT-вакансий в регионе. На других рынках доля таких предложений не превышает 1%. Чаще всего русскоязычных специалистов ищут в Польше — 2 200 вакансий, Венгрии — 752 вакансии, Австрии — 178 вакансий, Греции — 152 вакансии.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Не все страны охотно принимают специалистов из других стран. Если раньше одними из самых популярных направлений для релокации были Канада и США, то сейчас переехать туда стало значительно сложнее. Больше шансов на трудоустройство в компании Испании, Португалии, Кипра, ОАЭ.

Как IT-специалисту найти работу за границей: четыре шага

1. Зарегистрируйтесь на международных платформах

Принцип поиска работы за рубежом такой же, как и в России. Нужно зарегистрироваться на платформах по типу HeadHunter и откликаться на понравившиеся вакансии. Чем больше откликов, тем лучше.

Вот подборка сайтов для поиска работы за границей:

• LinkedIn — профессиональная социальная сеть, где можно искать вакансии и налаживать контакты;
• Indeed — международный агрегатор вакансий, позволяющий фильтровать их по странам, городам и отраслям;
• Relocate.me — платформа для вакансий с релокацией;
• Remote OK — площадка для поиска удалённой работы;
• WWR — сервис, где публикуют вакансии крупные зарубежные компании, например, Amazon или Google.
• AngelList Talent — каталог вакансий в иностранных стартапах.

Некоторые из них открываются только с VPN.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Удобнее всего искать вакансии зарубежных компаний через LinkedIn. По моему опыту, большинство специалистов находят работу за границей именно через эту площадку. Но есть и альтернативные варианты — например, телеграм-каналы с профильными вакансиями. Будьте готовы к тому, что придётся отправлять много откликов. В среднем на 100 откликов приходится не более 5 ответов.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

В основном я искал работу через LinkedIn. Это самая эффективная платформа: я обновил профиль, загрузил резюме и активно взаимодействовал с рекрутерами. Также полезно размещать резюме на популярных job-порталах и быть открытым к предложениям — тогда многие специалисты по подбору персонала сами выходят на связь.

2. Адаптируйте резюме для иностранного рынка

Если вы собираетесь искать работу на европейском или американском рынке, разумеется, резюме должно быть составлено на английском языке. В англоязычных странах резюме называют Curriculum Vitae или CV.

Эксперты компании EP Advisory, которая помогает российским специалистам строить карьеру за рубежом, рекомендуют включать в CV разделы Name, Profile, Education, Experience, Skills & Other. Названия предыдущих компаний и занимаемые должности следует выделять, а каждый блок — разграничить чертой.

Кроме того, в некоторых странах, например, Великобритании, США и Канаде не принято добавлять фото в резюме. Такое правило стало следствием законов против дискриминации в этих странах, поэтому его несоблюдение может вызвать негативную реакцию и привести к мгновенному отказу.

Дополнительно к резюме стоит приложить мотивационное письмо (Cover Letter), подготовленное специально под конкретную вакансию. В мотивационном письме уже не пишут об образовании и навыках — эти сведения указывают только в резюме. А в Cover Letter особый упор делается на кейсах и объяснении, чем для вас интересна компания и почему вы для неё — самый подходящий кандидат.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Необходим большой и подтверждённый опыт работы. Придётся конкурировать со специалистами уровня senior со всех концов света. Особенно много кандидатов из Индии, Ирана, Пакистана.

3. Обратитесь в агентство по трудоустройству

Самостоятельно найти работу за границей и разобраться во всех сопутствующих вопросах, связанных с написанием резюме, оформлением виз и переездом, может быть сложно. Поэтому стоит обратиться в агентства по трудоустройству, которые все эти моменты возьмут на себя.

Вот список наиболее известных рекрутинговых агентств:

• Adecco — крупнейшее агентство с вакансиями по всему миру;
• Manpower — международная стаффинговая, аутсорсинговая и HR-консалтинговая компания из России;
• Michael Page — международная компания, которая специализируется на подборе персонала среднего и высшего звена;
• Hays — британская рекрутинговая компания, которая предоставляет услуги по подбору персонала в 33 странах мира;
• Harvey Nash — международная компания, которая специализируется на IT-аутсорсинге;
• Randstad — голландская консалтинговая компания, которая сотрудничает с ведущими зарубежными работодателями.

Агентства также консультируют по вопросам адаптации и помогают с поиском жилья.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

Чтобы найти работу в Лондоне, я сотрудничал с международными и британскими рекрутинговыми агентствами — Hays, Harvey Nash и Michael Page. Примерно 50% предложений приходили именно от них. Эти агентства играют важную роль на IT-рынке и обладают широкой сетью контактов с работодателями по всей Европе. Они помогали мне в поиске подходящих позиций и сопровождали на всех этапах — от первичного отклика до собеседования и подписания оффера.

4. Получите визу и разрешение на работу

Без визы и разрешения приступить к работе за границей не получится. Здесь доступны два варианта — Digital Nomad Visa или обычные рабочие визы.

Digital Nomad Visa. Digital Nomad Visa или «виза цифрового кочевника» позволяет легально жить за рубежом, но при этом продолжать удалённо работать на родину. В отличие от туристической визы, Digital Nomad Visa даёт право длительно находиться в определённой стране, а в сравнении с рабочей визой — не требует трудоустройства на местном рынке.

Это не классическая рабочая виза. Она разрешает трудиться из разных частей мира, но с ней нельзя работать на компании из страны пребывания. Также не всегда можно перевести семью.

Чтобы получить визу цифрового кочевника, нужно подтвердить минимальный доход (чаще всего не ниже 2000 евро в месяц) и наличие медицинской страховки. Также может понадобиться трудовой договор или договор подряда, доказывающие, что вы работаете удалённо. Сейчас Digital Nomad Visa оформляют в 66 странах, включая Португалию, Испанию, Эстонию, ОАЭ и Южную Корею.

Классические рабочие визы. Это визы EU Blue Card или виза H‑1B.

• Голубая карта (EU Blue card) — виза для работы в Европе. Чтобы получить её, нужен диплом о высшем образовании (не ниже бакалавра) и оффер с зарплатой от 48 300 евро год (43 760 евро для IT‑специалистов) на срок минимум шесть месяцев. В случае одобрения выдаётся вид на жительство, действующий до четырёх лет с возможностью продления.

• Виза H‑1B — виза для работы в США. Она также требует наличия высшего образования и оффера от местной компании. Но американское законодательство устанавливает лимит на выдачу H‑1B — 65 000 базовых и 20 000 дополнительных виз для специалистов с магистерской степенью из США. Всего 85 000 виз в год. Виза предоставляется максимум на три года с возможностью продления до шесть лет.

Рабочие визы позволяют получить полноценный правовой статус резидента страны, в которую вы планируете переезжать, а вместе ним — все социальные гарантии: медстраховку, оплачиваемый отпуск, пенсионные отчисления.

Официальное трудоустройство или фриланс

Удалённая работа на фрилансе

Фриланс — самый простой способ начать работать с зарубежными компаниями без лишней бюрократии и сложностей с оформлением. Достаточно зарегистрироваться на зарубежную фриланс-платформах Upwork или Fiverr, и можно сразу браться за международные проекты. Единственное, могут возникнуть трудности с оплатой, поэтому стоит завести себе иностранную банковскую карту.

Главные минусы фриланса — нет оплачиваемого отпуска и больничных, а доход крайне нестабилен.

Официальное трудоустройство с релокацией

Официальное трудоустройство гарантирует стабильную зарплату и полный соцпакет, а при релокации — помощь с переездом и адаптацией в новой стране.

Однако получить оффер с переводом в местный офис не так просто. Иностранные компании редко берут на себя расходы, связанные с релокацией российских специалистов и их семей. Чаще всего они нанимают тех, кто уже легально живёт за границей — например, по рабочей визе или с видом на жительство. В таком случае проще оформить перевод в местный офис или принять человека на работу через филиал в этой стране.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Найти работу будет проще, если вы уже находитесь в стране, и компании не придётся заниматься вашей релокацией. Поэтому хороший вариант — попробовать переехать самостоятельно, продолжая работать удалённо в российской компании или на фрилансе. У вас будет время присмотреться к стране, понять, подходит ли она вам. А если вы достаточно активны и коммуникабельны, можно будет попробовать найти вакансию через местные сообщества российских эмигрантов.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

В первую очередь, нужно убедиться, что у вас есть правовой статус или разрешение на работу в стране, где вы планируете трудоустроиться. Это значительно повышает ваши шансы на успех.

Какой уровень владения английским языком нужен

Для оценки владения иностранными языками, включая английский, в Европе используют систему CEFR (Common European Framework of Reference). CEFR выделяет шесть уровней знания языка: A1, A2, B1, B2, C1, C2.

Чтобы успешно строить карьеру за границей, рекомендуется уровень не ниже B1-B2, который позволит понимать профессиональные тексты, участвовать во встречах и вести рабочую переписку.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Обязательное требование — свободное владение английским: например, в Португалии большинство сотрудников IT-компаний общаются на нём. Но иногда кандидату необходимо знание местных языков — так, если вы хотите переехать во Францию, шансы на трудоустройство без владения французским минимальны.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

Главной трудностью для меня был язык. Технический английский у меня на хорошем уровне, особенно когда речь идёт о собеседованиях, терминах и обсуждении архитектуры — в этом я чувствую себя уверенно. Однако повседневный английский, особенно неформальное общение, давался сложнее. Кроме того, структура интервью в других странах немного отличается, но к ней я быстро адаптировался. Повысить уровень языка и стать увереннее в повседневном общении мне помогли постоянная практика, разговоры с носителями языками и участие в командных митингах.

Коротко о главном

• Иностранные компании активно используют Java, Python, SQL и нуждаются в программистах, умеющих писать на этих языках.
• IT-специалисты особенно востребованы в Германии, Нидерландах, Канаде и США — странах с наиболее интенсивным ростом технологического сектора.
• Проще всего уехать в Белоруссию, Казахстан, Турцию, Грузию и Китай.
• Работать за границей можно официально или на фрилансе.
• Чтобы получить оффер, следует зарегистрироваться на международных платформах для поиска работы, адаптировать резюме, оформить визу и, при необходимости, обратиться в агентство.

В этом обзоре собрали самые выгодные сервисы, которые дают доступ к языковым моделям без VPN и дополнительной регистрации либо предлагают альтернативные варианты. Платформы подходят для учебы, бизнеса и творчества, а их функционал проверен на реальных кейсах.

1. Deeplom Ru — генератор академических работ на базе ИИ

Сервис Deeplom Bot создан специально для студентов и школьников, которым нужно быстро подготовить реферат, курсовую или дипломную работу. В отличие от других ИИ-ассистентов, он фокусируется именно на академических задачах, используя адаптированные версии GPT и Claude. Это позволяет генерировать тексты, соответствующие требованиям ГОСТ и вузовских стандартов. Сервис работает в условиях сжатых сроков или при работе над несколькими проектами одновременно.

Как это работает

Работать с сервисом можно двумя способами: через сайт или телеграм-бота (@DeeplomAIBot). Достаточно ввести тему работы и через несколько минут система сгенерирует демо-версию. Она включает оглавление, введение, первую главу и список литературы.

Особенности:

• полностью анонимная работа — для
  демо-версии не нужен даже email;
• сервис позволяет бесплатно
  ознакомится с демо-версией перед покупкой работы;
• автоматическое оформление по
  ГОСТу, включая заголовки, списки литературы;
• конструктор оглавления для ручной
  корректировки структуры работы;
• поддержка формата DOCX для
  удобного редактирования.

Сервис использует специально дообученные модели ИИ, которые учитывают требования российских вузов. Например, система автоматически корректирует стилистику под академические стандарты.

Тарифы

Бесплатная версия дает доступ только к части работы. Полный текст можно приобрести за 499-1299 рублей в зависимости от сложности и объема текста. Для постоянных пользователей есть система скидок.

2. Wikibot — интеллектуальный помощник для бизнеса

Wikibot — профессиональное решение для отделов продаж и служб поддержки, оно автоматизирует до 70% рутинных обращений клиентов. Сервис подходит для компаний, которые ежедневно обрабатывают сотни однотипных вопросов через разные каналы коммуникации.

Как работает система

После регистрации через Google или Telegram пользователь получает доступ к панели управления, где может загрузить базу знаний в различных форматах — PDF, DOCX или подключить облачные хранилища вроде Notion и Confluence. Фишка Wikibot в том, что он не только отвечает по шаблонам, а анализирует контекст каждого обращения, используя мощные языковые модели GPT-4.1 и DeepSeek V3,и умеет выполнять действия в системах, как это делает человек. И всё это вы можете настроить самостоятельно в ЛК.

Особенности сервиса:

• автоматическое создание сделок в
  amoCRM и других CRM-системах через API;
• автоматическая классификация
  тикетов по категориям через теги или группы;
• возможность обучать бота на
  истории переписок с клиентами;
• функция «Анализ ответа» —
  показывает, на какие разделы базы знаний опирался ИИ;
• гибкая система кредитов (1 кредит
  — примерно 10 ответов на тарифе Мини);
• интеграция с популярными
  платформами: HelpDeskEddy, Битрикс24, Юздеск,
  Jivo;
• возможность размещения бота во
  внутреннем контуре (по запросу).
• чат-бота можно добавить на свой сайт или интегрировать в собственный телеграм-бот

Сервис использует специальный алгоритм ранжирования ответов, который учитывает релевантность информации и историю взаимодействий с конкретным клиентом. Система способна автоматически определять эмоциональный тон обращения и адаптировать стиль ответа — от формального до дружелюбного.

Тарифные планы

Wikibot предлагает гибкую систему тарифов:

• Мини (1000 руб./мес) — подходит
  для тестирования и небольших проектов.
• Старт (4900 руб./мес) — оптимален
  для малого бизнеса.
• Рост (19900 руб./мес) — решение
  для компаний с устоявшимися бизнес-процессами и сформированной командой
  поддержки.
• Бизнес (49900 руб./мес) —
  комплексное решение для крупных компаний.

Каждый тариф включает определённое количество кредитов, а дополнительные запросы можно докупать по мере необходимости. Для новых пользователей доступен тестовый период со 100 бесплатными кредитами.

3. Acetone AI — профессиональный инструмент для обработки изображений

Acetone AI создан для быстрой обработки изображений — дизайнеров, маркетологов, владельцев интернет-магазинов и контент-менеджеров. Сервис используют при подготовке большого количества товарных карточек для маркетплейсов или создании рекламных материалов.

Как работает платформа

Главное преимущество Acetone AI — моментальный старт. Пользователь может загрузить изображение на главной странице и получить результат через несколько секунд. После регистрации через email или VK предоставляется 50 бесплатных кредитов (эквивалент 5 операций по удалению фона ежедневно).

Особенности сервиса:

• уникальные алгоритмы обработки
  изображений, работающие независимо от зарубежных ИИ;
• пакетная обработка до 50
  изображений одновременно;
• встроенный редактор для тонкой
  настройки результатов удаления фона и объектов;
• многослойный редактор создания
  карточек товара, баннеров и прочих изображений;
• генератор фона с помощью
  нейросети;
• API для интеграции с
  корпоративными системами и автоматизации процессов;
• поддержка популярных форматов:
  JPG, PNG, WEBP.

Acetone AI использует специально обученные нейросетевые модели, которые сохраняют детализацию сложных элементов (например, волос или полупрозрачных материалов). Сервис корректно обрабатывает тени и рефлексы, что важно для профессиональных фотографов и ретушеров.

Тарифная политика

Сервис предлагает такие тарифные планы:

• Бесплатный тариф: 10 обработок,
  доступ к базовым функциям редактора, ограничение на размер загружаемых файлов
  (до 5 МБ).
• Подписка «Стандарт» (от 989
  руб./мес): неограниченное количество операций, приоритетная обработка,
  увеличенный лимит на размер файлов (до 25 МБ), доступ к премиум-фильтрам.
• Корпоративные решения:
  индивидуальные квоты на обработку, персональный менеджер, API с увеличенными
  лимитами.

По данным сервиса, среднее время обработки одного изображения составляет менее 3 секунд, а точность распознавания объектов достигает 98%.

4. F5 AI — универсальная платформа для работы с ИИ

F5 AI — это многофункциональное решение с доступом к разным языковым моделям, включая GPT и Claude. Платформа ориентируется на широкий круг пользователей: от маркетологов, создающих SEO-контент, до разработчиков, автоматизирующих написание кода. Особенность сервиса — адаптация под специфические бизнес-задачи российских компаний.

Как работает

Пользователи получают доступ через веб-интерфейс или API, при этом не нужно использовать VPN. Зачисление 500 бонусных рублей происходит при входе через Яндекс или почту.

Особенности сервиса:

• поддержка разных языковых моделей
  (GPT-4, Claude и других) с возможностью выбора оптимального варианта для
  конкретной задачи;
• создание корпоративных
  телеграм-ботов с индивидуальной базой знаний;
• гибкая система управления доступом
  для командной работы;
• API для интеграции с внутренними
  бизнес-процессами компании;
• личная база знаний для хранения
  корпоративных и рутинных документов – в общем вся информация, которую вы хотите скормить ИИ;
• бот, который обращается к
  документам из вашей базы знаний, чтобы давать более точные ответы на вопросы,
  основываясь на имеющихся данных.

Дополнительно:

1. Meet AI — анализ
   видеовстреч и транскрипции созвонов из Контур.Толк. Внутри есть кастомные
   шаблоны для анализа разных типов встреч.
2. Работа с ИИ Ассистентами —
   создание своих умных ассистентов на основе моделей внутри с гибкой
   системой настройки параметров. Новых ассистентов можно также обучить на
   собственных файлах для внутренних процессов компании.

Тарифы

Сервис работает без абонентской платы и подписок: вы платите только за использованные токены. Цена зависит от модели и объема работы. Для пополнения баланса используйте СБП, банковскую карту или счет юрлица — в последнем случае получите закрывающие документы. Все транзакции детализированы по моделям, а расходы доступны в аналитике по дням и месяцам.

Запоминаем главное про платформу: работает без VPN в России, объединяет всех вендоров в одном интерфейсе, предлагает русскоязычную и англоязычную поддержку и интерфейс. Корпоративным клиентам доступны индивидуальные тарифы с увеличенными лимитами API и приоритетной поддержкой.

5. Jadve AI

Jadve AI подходит для специалистов, ежедневно работающих с разными форматами контента. Маркетологи получают инструмент для быстрого создания промо-материалов, программисты — помощника для работы с кодом, а дизайнеры — возможность оперативно визуализировать идеи. Сервис объединяет три ключевых направления: текстовую генерацию, создание изображений и производство видео.

Как устроена работа платформы

Доступ к возможностям Jadve AI предоставляется через веб-интерфейс или тг-бота. Бесплатные функции включают неограниченное использование GPT-4o mini и 10 ежедневных запросов к GPT-4o. Для работы с графикой и видео нужно оформить подписку.

Особенности:

• комплексный доступ к 10+
  актуальным ИИ-моделям разных категорий;
• гибкая система оплаты токенами без
  привязки к конкретным моделям;
• программа лояльности с
  персональными скидками для активных пользователей;
• полная синхронизация между
  веб-версией и ботом.

Практическое применение

Программисты могут генерировать и оптимизировать код блоками до 1000 строк. Маркетологи — создавать рекламные изображения для соцсетей и короткие промо-ролики по готовым шаблонам. Дизайнеры — использовать инструмент для быстрого концепт-арта и адаптации графики под целевые платформы.

Условия использования

Бесплатный режим даёт доступ к базовым текстовым функциям. Платные тарифы начинаются от 499 рублей в месяц: 100 тыс. токенов в день, которые можно расходовать на любые операции — генерацию текста, изображений или видео. Дополнительные пакеты токенов можно докупить.

6. TEXTAGRAM — умный генератор описаний товаров

TEXTAGRAM разработан специально для продавцов на маркетплейсах (Wildberries, Ozon, Яндекс.Маркет) и владельцев интернет-магазинов. Сервис помогает автоматизировать самый сложный этап — создание качественных описаний товаров. По данным сайта, использование TEXTAGRAM сокращает время на заполнение карточек товаров в 5-7 раз.

Как работает платформа

Пользователь загружает фотографию товара, ИИ генерирует несколько вариантов описаний с учётом ключевых характеристик. Например, для загруженного изображения кроссовок система может создать текст:

«Эти отличные кроссовки с амортизирующей подошвой сочетают в себе стиль и комфорт, идеально подходят для прогулок, и для легких ежедневных тренировок. Выполнены из высококачественных материалов, обеспечивающих долговечность и удобство.

Ключевые характеристики:

• Амортизирующая подошва для максимального комфорта;
• Дышащие материалы, обеспечивающие вентиляцию;
• Стильный дизайн, подходящий к любому образу».

Особенности сервиса:

• автоматическое определение
  ключевых характеристик товара по изображению;
• генерация SEO-оптимизированных
  описаний с релевантными ключевыми словами; поддержка различных стилей текста
  — продающий, технический, минималистичный;
• возможность массового экспорта в
  CSV-формат для загрузки на маркетплейсы;
• адаптированные языковые модели для
  точного описания товаров российского рынка.

TEXTAGRAM использует специально обученную версию ChatGPT, которая учитывает специфику российских маркетплейсов. Сервис умеет определять не только общие категории товаров, но и конкретные материалы — например, отличает экокожу от натуральной.

В ближайших планах разработчиков — добавить функции автоматического подбора тегов и категорий для Wildberries и Ozon, чтобы ещё больше упростить процесс заполнения карточек товаров.

Текущие условия использования

На момент публикации (июль 2025 года) сервис находится в стадии MVP и доступен пользователям в бесплатном режиме.

7. TryChatGPT — универсальный доступ к GPT-моделям с гибкой системой запросов

Сервис TryChatGPT даёт доступ к GPT-моделям для широкого круга задач: от генерации текстов до создания изображений. Основная аудитория — пользователи, которым нужен простой и понятный доступ к ИИ без сложных систем токенов. Подходит для копирайтеров, разработчиков и маркетологов.

Как это работает

Система построена на модели запросов вместо токенов. Пользователь может начать работу сразу после посещения сайта — для тестирования доступно 200 бесплатных запросов к GPT-4.1 nano каждые 30 дней. При этом регистрация не обязательна, но этом случае в функционале будете видеть рекламу.

Особенности:

• прозрачная система запросов вместо
  сложных токенных расчётов;
• функция памяти для сохранения
  контекста между чатами;
• настраиваемый системный промт;
• отсутствие обязательной подписки с
  автопродлением.

Основные возможности

Сервис помогает в переводе текстов, генерации кода и обработке изображений. Отличительная черта — возможность обучения ИИ: при команде «Запомни» система сохраняет ключевые данные из запроса и использует их в последующих диалогах. Для работы с файлами и расширенными функциями нужна регистрация через Яндекс, VK или email.

Тарифная политика

Бесплатный тариф включает 200 запросов к базовой модели. Платные варианты:

• Без рекламы (590 руб./мес): 500
  запросов к базовым моделям + обработка изображений.
• Творческий (990 руб./мес): акцент
  на генерацию изображений (50 запросов).
• Премиум (1990 руб./мес):
  расширенные лимиты для всех категорий моделей.

Сервис не работает в Индонезии, Индии и Китае, но полностью доступен в России без VPN. По сравнению с аналогами, TryChatGPT предлагает более предсказуемую систему оплаты — пользователи точно знают, сколько запросов получают за свои деньги.

8. Обзор платформы PR‑CY для работы с языковыми моделями

PR‑CY — инструмент для работы с поисковыми данными и генеративными моделями. Через веб‑интерфейс доступны версии ChatGPT (5‑Mini, 4o‑Mini, GPT‑5, O3, O4‑Mini), Claude (4 Sonnet, 3.5 Haiku), Gemini 2.5 Flash и DeepSeek v3. Бесплатный доступ сильно ограничен: всего 5-10 запросов в день. Для серьезной работы потребуется платная подписка. Для проведения комплексных исследований и построения собственных ассистентов доступны платные модели (GPT‑5, GPT‑4o, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek R1 и др.), но их использование оплачивается отдельно.

По сути, платформа рассчитана на:

• разработчиков и продуктовых команд, которым нужно быстро проверить гипотезы на разных версиях языковых моделей;
• SEO‑специалистов — интегрированные MCP‑серверы помогают вытаскивать вордстат, SERP‑выдачу, контент страниц и другие метрики;
• тех, кто хочет собрать собственного AI‑ассистента из готовых компонентов, используя свои базы знаний.

Как это работает

Платформа работает через веб-интерфейс, доступна без VPN. После входа пользователь выбирает модель и отправляет ей запрос. Для настройки поведения предусмотрены параметры температуры, длины контекста и системного промпта. Есть возможность загрузить файлы (PDF, DOC и др.) или изображения для анализа, подключить RAG‑базы знаний для ответов из собственных данных, а также настроить голосовой ввод и озвучку ответа.

Сценарии использования

• Гибкие настройки генерации: температура, длина контекста и системный промпт позволяют тонко регулировать ответы ботов под конкретный сценарий.

• Загрузка и анализ файлов: сервис умеет работать с документами и изображениями (PDF, DOC и др.), что удобно для анализа технической документации или баз знаний.

• RAG‑базы знаний: можно подключить собственные источники данных, чтобы модель отвечала, опираясь на внутреннюю информацию команды.
• MCP‑интеграция: для SEO‑задач доступна подключаемая сервисом SEO‑MCP от PR‑CY.
• Голосовой ввод и голосовой ответ: ускоряет взаимодействие — можно проговаривать вопросы и слушать ответы.

Лимиты и тарифы

Базовый доступ даёт 10 запросов в день (5 — без регистрации). Для интенсивной работы предусмотрены тарифы с большим числом запросов и отдельные платные модели; пробный период на тарифе Профи — 7 дней, после чего требуется оплата. Стоимость продвинутых моделей оплачивается отдельно. На повышенном тарифе вы можете протестировать более мощные модели или создать собственных ассистентов.

Кому подойдет

Платформа ориентирована на разработчиков, работающих с различными языковыми моделями, и SEO-специалистов, а также специалистам по продукту и контенту — благодаря встроенному SEO‑инструментарию и ИИ‑редактору. Возможность создавать ассистентов и подключать RAG‑базы — функционал позволяет создавать ассистентов, однако это требует технических навыков и дополнительных затрат, что минус для обычного пользователя. Недостатки: лимиты на бесплатном тарифе, необходимость доплачивать за лучшие модели, сложность интерфейса.

9. BotHub — универсальный агрегатор ИИ-моделей

BotHub многофункциональная платформа с доступом к ИИ-моделям, включая ChatGPT-4 Turbo, Midjourney v6 и Claude 3. Сервис популярен среди маркетологов и разработчиков, которым нужно единое решение для работы с разными типами ИИ без переключения между площадками.

Как это работает

После регистрации на сайте пользователь получает доступ к единому интерфейсу, где может одновременно работать с текстовыми и графическими ИИ. Внутри есть функция транскрибации аудио через Whisper, которая распознает до 95% русской речи.

Особенности:

• комбинированный доступ к текстовым
  и графическим ИИ в одном интерфейсе;
• анализ документов с возможностью
  извлечения ключевых данных; высокоточная транскрибация
  аудиофайлов;
• API для интеграции с
  корпоративными CRM-системами.

По данным площадки, BotHub обрабатывает более 50 000 запросов ежедневно, при этом среднее время отклика не больше двух секунд. Новые юзеры могут использовать пробный период, платные тарифы начинаются от 200 руб. в месяц за 10 000 токенов. Система поддерживает оплату через СБП и российские банковские карты.

10. Fabula AI — мультифункциональный инструмент для работы с контентом

Fabula AI предлагает комплексное решение для работы с визуальным контентом. Сервис больше ориентируется на владельцев интернет-магазинов, маркетологов и контент-менеджеров, которым нужна быстрая обработка изображений и генерация текстовых описаний.

Как это работает

Доступ к сервису происходит через веб-интерфейс и телеграм-бота (@fabula_ai_bot). Основные возможности включают улучшение качества фотографий с апскейлингом до 4K, автоматическое удаление фона с поддержкой пакетной обработки и генерацию описаний товаров на основе их изображений. Есть функция преобразования обычных фото в аниме-стиль.

Особенности и преимущества:

• профессиональное улучшение
  качества изображений;
• пакетная обработка фотографий для
  интернет-магазинов;
• встроенный ChatGPT 3.5 для
  создания текстового контента;
• уникальные стилистические фильтры
  для изображений.

Тарифы

Сервис обрабатывает до 1000 изображений ежечасно, при этом сохраняя стабильную скорость работы. Доступна недельная подписка за 299 рублей с безлимитным количеством обработок или месячный абонемент за 999 рублей.

11. Chad AI — универсальный ИИ-ассистент в Telegram

Chad AI — многофункциональный телеграм-бот, который объединяет доступ к восьми популярным нейросетевым моделям, включая GPT-4o, Claude 3 и Midjourney V6. Особенно востребован программистами, маркетологами и студентами.

Как это работает

После запуска бота @chadgpt_bot пользователь получает мгновенный доступ ко всем функциям. Сервис предлагает комплексное решение для работы с текстовыми моделями, включая генерацию кода и аналитику данных, а также инструменты для создания изображений. Есть готовые промпты — шаблоны запросов, которые помогают эффективно взаимодействовать с нейросетями даже новичкам.

Особенности:

• полная локализация на русский язык
  с адаптированными ответами;
• поддержка голосового ввода и
  веб-поиска актуальной информации;
• сохранение истории диалогов в
  течение 30 дней.

Тарифы и условия

Бесплатная версия позволяет совершать до семи запросов в день с использованием модели GPT-4o Mini. Премиум-подписка стоимостью от 590 рублей в месяц открывает неограниченный доступ к GPT-4, DALLE, Midjourney и другим моделям.

12. GenAPI — универсальный шлюз для работы с ИИ-моделями

GenAPI представляет собой удобный API-шлюз, предоставляющий доступ к популярным языковым моделям, включая GPT-4, Claude и Gemini. Сервис подходит разработчикам технологичных компаний, которым требуется надежная интеграция ИИ-возможностей в свои продукты без настройки сложной инфраструктуры.

Как работает

После регистрации пользователь получает персональный API-ключ, позволяющий отправлять запросы к различным ИИ-моделям. Сервис поддерживает как текстовые, так и мультимодальные запросы, включая обработку изображений и аудио. Доступна тонкая настройка параметров запросов для получения структурированных ответов в JSON-формате.

Особенности:

• единый API для работы с различными
  ИИ-моделями;
• поддержка потоковой передачи
  данных;
• детальная статистика и мониторинг
  использования.

Тарифы и условия

GenAPI предлагает прозрачную систему тарифов с оплатой за фактическое использование. Бесплатный тариф позволяет полноценно протестировать сервис. Профессиональные тарифы начинаются от 2000 руб. в месяц и предоставляют увеличенные лимиты, а также приоритетную обработку запросов.

Как выбрать подходящий сервис

При выборе ИИ-помощника ориентируйтесь на три ключевых критерия:

• определите основной тип задач —
  генерация текстов, обработка изображений или анализ данных;
• проверьте требования к
  конфиденциальности — некоторым пользователям критична анонимность, другим —
  интеграция с рабочими инструментами;
• оцените удобство интерфейса —
  телеграм-боты подходят для быстрых запросов, веб-версии — для более сложной
  работы.

Обращайте внимание на наличие бесплатного тестового периода и гибкость тарифов. Российские сервисы без VPN часто выгоднее зарубежных аналогов, но могут уступать в функциональности. Для бизнеса важна поддержка API, студентам — оформление по ГОСТ. Начинайте с бесплатных версий, чтобы оценить качество ответов без финансовых рисков.

1. МояДоска

«МояДоска» — это российский SaaS-сервис для совместной работы и визуализации идей. У онлайн-доски бесконечный размер: это значит, что вы можете размещать сколько угодно элементов и никогда не упретесь в границу. Так, команды, преподаватели и креативные специалисты могут проводить брейнштормы, планирования, презентации и обучение в одном пространстве.

Что под капотом

Фронт написан на React + PixiJS, а бэк — Node.js + PostgreSQL. Это обеспечивает быстрый и понятный интерфейс и стабильную работу даже при большом объёме объектов на доске. Команда выпускает обновления несколько раз в месяц, а о новинках можно узнать в Telegram-канале сервиса. Например, в недавнем апдейте появилась возможность превратить фрейм в таблицу или тетрадь за пару кликов, а еще задать нужное число столбцов, колонок, толщину границ и цвет.

Из главных функций:

• Понятный интерфейс
• Совместная работа в реальном времени
• Привычные инструменты: фигуры, стрелки, стикеры, текст, загрузка файлов, маркер, карандаш
• Обрезка фото прямо на доске, воспроизведение аудио, поддержка PDF
• Гибкое управление доступом
• Возможность повторного использования шаблонов
• Поддержка фреймов и создание логичных пространств для разных задач

Переезд на сервис

«МояДоска» интегрируется в процессы на разных этапах, упрощая жизнь команде. Например, сама команда сервиса перешла с Miro на свою доску для стратегического планирования. С помощью стикеров и стрелок они построили дерево решений, чтобы лучше расставить приоритеты. А одно маркетинговое агентство перевело все документы и сессии планирования на доску, отказавшись от Google Docs и таблиц. Это ускорило принятие решений: сотрудники работали с данными в одном формате, точно собрались в одном кабинете перед маркерной доской.

2. METEOR

METEOR — инструмент управления проектами. Это трекер задач с дашбордами, досками канбан, диаграммами Ганта и API, который работает в виде веб-приложения как в облаке, так и на своих серверах. Продукт создавался как универсальный центр управления задачами: он объединяет в себе все — от разработки и тестирования до маркетинга и поддержки. Сейчас его используют более 250 команд и свыше 2000 пользователей ежедневно.

Что под капотом

В основе — стек Ruby on Rails, React и TypeScript, PostgreSQL и Redis, плюс современная инфраструктура на Docker и Kubernetes.

Система разбита на микросервисы — за фоновую обработку, нотификации и работу с файлами отвечает отдельный функционал. Авторизация построена через OAuth 2.0 (Google, Yandex), а для аналитики используется Posthog и ELK-стек. Мониторинг реализован на Prometheus + Grafana. Обновления выходят каждую неделю, а обратная связь приходит разработчикам METEOR через Telegram-бот.

Вот главные функции:

• Гибкие доски задач (Kanban, Scrum) — 6 видов.
• Списки задач с группировками и иерархией.
• Автоматические отчеты (ежедневные/еженедельные сводки).
• Умные напоминания (Telegram-бот, email).
• Глубокая аналитика (время выполнения задач, загрузка команды).
• Потоковая автоматизация процессов

METEOR — мощный инструмент для автоматизации процессов, с триггерами, серверными функциями и ИИ-аналитикой. Он позволяет гибко настраивать сложные операции.

Все данные анализируются, и внутри самого сервиса можно понять, как работает команда: кто загружен, сколько времени уходит на задачи, где стопперы в процессе.

Разработчики используют METEOR для линковки задач с pull-requests и контроля бэклога. Менеджеры получают отчеты автоматически и не тратят часы, чтобы собрать всю информацию вручную. QA ведут тест-кейсы и баги в удобных досках, а DevOps отслеживают инциденты и шаги деплоя. Даже HR подключаются — через систему проходят кандидаты и стажеры.

Переезд на сервис

После внедрения METEOR команды замечают, что продуктивность их работы сильно повышается:

• скорость выполнения задач увеличивается в среднем на 25% — благодаря автоматическим напоминаниям и чётким процессам;
• количество потерянных задач снижается на 70% — исчезают хаотичные чаты и забытые письма;
• на составление отчетов и сбор метрик уходит не 5 часов, а всего 30 минут в неделю;
• а экономия времени — около 75 часов в месяц на команду из 10 человек.

METEOR не просто помогает контролировать задачи — он становится частью операционного «ядра» команды, избавляя от хаоса, ускоряя работу и делая все немного спокойнее.

3. Gitlife

GitLife — это универсальная платформа для хостинга репозиториев и построения полного DevOps-процесса внутри компании. Разработана с прицелом на закрытые контуры, импортозамещение и гибкость — подходит как для современных Git-проектов, так и для инфраструктур, где все еще используется SVN.

Помимо самого Gitlife, разработчики делают Gitlife AI, в котором есть доступ к топовым ИИ-моделям и инструментам, чтобы разрабатывать ИИ-решения.

Что под капотом

Внутри Gitlife собраны модули для:

• Кода — репозитории, ветвление.
• Задач — бэклоги, спринты, дашборды.
• Документации — совместное редактирование документов, управление правами.
• Аналитики — карты потока ценности, качество кода, метрики по инженерам.
• Пайплайны — модуль «Конвейер» управляет сборками и CI/CD.

Gitlife используется ИТ-отделами и R&D-подразделениями в компаниях с высокими требованиями к информационной безопасности. Подходит как для небольших команд, так и для распределённых корпораций с десятками проектов.

Что решает:

• Безопасный и полностью локальный хостинг исходного кода (Git + SVN)
• Управление задачами и CI/CD в одном месте
• Централизованный доступ, права, аудиты и история изменений
• Полная поддержка DevOps-процессов на российском ПО
• Альтернатива GitHub, GitLab и Bitbucket в условиях ограниченного доступа и санкционных рисков

Переезд на сервис

Инструмент подходит практически всем командам — от инди-разработчиков до крупных проектов с множеством ролей. Например, гейм-девелопер может разрабатывать персональный проект и хранить код бесплатно, стартап — разрабатывать MVP, а крупный бизнес — управлять большими командами и проектами максимально безопасно.

4. Cerebro

Cerebro — профессиональная система для совместной работы и управления проектами. Она помогает ставить задачи, планировать этапы, следить за выполнением, обмениваться файлами и комментировать их прямо в системе. Особенно полезна для команд, которые делают VFX, 3D, анимацию или дизайн — но при этом легко адаптируется и под другие команды.

Платформа охватывает полный цикл — от первых идей и планирования до комментирования финальных шотов (отдельных сцен или кадров в видео/анимации) и соблюдения дедлайнов. Такой подход помогает команде ускорить работу на 20%, сократить время на правки и держать весь процесс под контролем — от начала до сдачи проекта.

Cerebro подходит для команд от 1 до 1000+ человек с задачами на проекте от 1 до 10000+. Сервис работает с 2009 года, сейчас им пользуются более 400 команд в России и СНГ.

Что под капотом

Cerebro поддерживает десктоп (Windows, Mac и Linux), веб-версию и мобильное приложение, локальное, облачное и гибридное развертывание. Инструмент построен на клиент-серверной архитектуре — она гибкая, поэтому можно настраивать конфиги исходя из потребностей бизнеса.

Из технологий:

• Backend: C, C++, Python, SQL
• Frontend: JS, TypeScript, ReactJS, Qt, PyQt
• Мобильные клиенты: React Native
• БД: PostgreSQL с проприетарными расширениями + SQLite
• Файловое хранилище: Cargador
• Плагины: Tentaculo (встраивается в производственные программы)

Cerebro покрывает весь пайплайн — от идеи до финала. Вот основные возможности сервиса:

• Множественные уровни вложенности задач — подходит для сложных иерархий продакшена
• Планирование с помощью диаграммы Ганта и специального инструмента «План»
• Канбан-доска для визуального контроля задач
• Инструмент «Моё пространство» — для персонализированной фильтрации и отбора задач
• Уровни доступа и ролевое управление
• Расширенная статистика по проектам, командам, сотрудникам
• Совместная работа над большими файлами (видео, изображения, 3D) — Mirada позволяет комментировать, делать подрисовки, оставлять голосовые заметки
• Интеграция с пакетами Adobe, Autodesk и мессенджерами, возможность встраивать в любые пайплайны
• Удобное подключение фрилансеров

Переезд на сервис

Обычно внедрение начинается еще на этапе препродакшена — во время разработки концепции и четкого плана действий. Затем система сопровождает проект на всех стадиях, вплоть до постпродакшена (финального тестирования и релиза), где она закрывает 80-100% задач. Cerebro позволяет собирать всё в одном месте: задачи, правки, сроки, бюджеты, загрузку сотрудников и статус проекта в целом.

После переезда снимается много рутинных задач: больше не нужно вручную назначать исполнителей, комментировать медиаконтент, передавать файлы между программами и так далее. В среднем проекты выполняются на 20% быстрее, без потери качества. В больших студиях объем выпускаемых шотов может вырасти до 20+ тысяч — это уже работает у других клиентов, среди которых СберМаркетинг, Sinners, Black Point и другие. Cerebro также помогает переехать с других такс-трекеров и систем для управления проектами.

5. Replit Teams

Replit Teams — это платформа для совместной разработки в реальном времени. По сути, это интегрированная IDE + git-репозиторий + система управления задачами — и все доступно через браузер. Подходит как для командной работы в стартапах, так и для образовательных проектов, хакатонов и небольших продуктовых команд.

А главная фишка — встроенный ИИ, к которому можно обращаться прямо во время написания кода. Инструмент разработан с акцентом на простоту входа, командную работу и быстрое прототипирование. Поддерживает более 50 языков программирования и позволяет запускать полноценные веб-приложения в облаке.

Что под капотом

Внутри Replit Teams есть интерфейсы для:

• Кода — редактор с автокомплитом, подсветкой синтаксиса, терминалом и интеграцией с Git.
• Задач — встроенный таск-менеджер с распределением задач по участникам.
• Общения — встроенные комментарии в коде, возможность ревью и обсуждений.
• CI/DevOps — запуск и отладка приложений без настройки окружения.
• Доступа — гибкие роли, приглашения по ссылке, настройки приватности.

Переезд на сервис

Replit Teams позволяет моментально начать работу: не нужно ставить зависимости, конфигурировать CI или закупать сервера. Подходит как для быстрой прокачки навыков, так и для реальных командных проектов в продакшене.

Сейчас инструмент активно используют в стартапах — для быстрого MVP, парного программирования, хакатонов и удаленных командах — как замена локальным IDE и конфигурациям.

Рассказывайте в комментариях, какими сервисами пользуетесь вы.

Этот диссонанс — не исключительно российская проблема. В Германии 20% взрослых функционально неграмотны, а в США 37% выпускников колледжей отрицают теорию эволюции и другие базовые научные парадигмы. Чем больше дипломов получает население, тем меньше оно знает. Почему?

Главная причина — подмена целей. Образование превратилось в формальность: школы натаскивают на ЕГЭ, вузы штампуют «корочки», а студенты учатся не думать, а запоминать. Даже преподаватели признают: современные программы развивают память, но не критическое мышление.

Из статьи вы узнаете, почему диплом перестал быть гарантией знаний, как интернет, соцсети и ИИ усугубляют кризис, какие решения нужно принять, пока проблема не переросла в катастрофу.

Дипломы есть у всех. А где знания?

Кажется, мы живем в эпоху всеобщей образованности. Цифры выглядят впечатляюще: почти половина молодежи в мире (48% в возрасте 25–34 лет) сегодня заканчивает вузы — против 27% в 2000-м. В Южной Корее и Канаде дипломы есть у двух третей взрослого населения, а Китай за 30 лет увеличил число студентов в 10 раз — с 3,8 млн до 50 млн. В России почти каждый третий взрослый человек имеет «вышку».

Но вот вопрос: если дипломов стало больше, почему мир не превратился в цитадель просвещенных эрудитов? Почему вместо этого мы получаем армии «специалистов», которые не могут отличить ДНК от РНК, путают Гражданскую войну с Отечественной и верят, что Земля плоская?

Глобальный бум высшего образования

Тренд очевиден — мир массово учится. В OECD (Организации экономического развития) подсчитали, что среди 25–34-летних женщин и мужчин дипломы об образовании есть у 50%. Лидеры — Южная Корея (69%) и Канада (66,4%), но даже отстающие страны вроде Турции или Мексики показывают рост. Европа к 2030 году планирует довести долю людей с высшим образованием до 45%, а Китай уже сейчас значительно превысил этот показатель.

В России цифры скромнее, но динамика похожая: если в 2000-х вузы заканчивали 25% работающих, то сейчас — 31%. В Москве и Питере дипломы среди молодежи 25–34 лет есть у 41%. Однако наличие «корочки» еще не гарантирует реальных знаний.

На этом графике показан процент сотрудников с высшим образованием:

Почему все рвутся в вузы

Ответ прост: рынок требует. В развитых странах ручной труд и низкоквалифицированные работы вытесняются автоматизацией, а в развивающихся образование стало социальным лифтом. Китай, например, делает ставку на массовую подготовку инженеров и IT-специалистов, чтобы удержать экономический рост.

Но есть и обратная сторона. Когда диплом превращается в формальность (нужен «для галочки» при приеме на работу), его ценность падает. В России, например, 45% трудоспособного населения имеют среднее профобразование — то есть фактически «отсидели» в колледжах, но не получили глубоких знаний. С вузовскими дипломами ситуация не лучше.

Парадокс: больше дипломов — меньше грамотности

Казалось бы, если образование доступно, люди должны становиться умнее. Но данные PISA и TIMSS (центры международных исследований и оценки компетенций) показывают обратное: школьники в развитых странах стабильно теряют навыки чтения, математики и науки.

В причинах подобной ситуации мы будем подробно разбираться в одном из следующих разделов, но основные факторы нужно указать сразу. Современная система образования во многих странах нацелена на «прохождение» программ, а не на понимание. Тесты вроде ЕГЭ учат запоминать и угадывать, а не мыслить.

Перекос в сторону STEM-образования (то есть естественных и технических дисциплин) снижает значимость гуманитарных знаний (история, философия, логика). В итоге прогер умеет писать сложный код, но не отличает пропаганду от фактов.

Важный фактор — инфошум. Соцсети и алгоритмы заменяют глубокий анализ кликбейтом. Зачем учить историю, если «все и всех» уже разоблачили в Ютубе или ТикТоке?

Пока система не перестанет штамповать «корочки» и не начнет учить думать, парадокс будет только усугубляться.

Образованный — не значит умный

По данным Росстата, за последние 20 лет доля людей с дипломами среди трудоспособного населения выросла с 25% до 35%. В Москве и Санкт-Петербурге показатели еще выше — здесь вузы заканчивают около половины жителей. Казалось бы, перед нами общество образованных граждан.

Но реальность разбивает этот стереотип:

• 30% россиян не могут назвать точные годы ВОВ.
• Каждый пятый уверен, что Солнце вращается вокруг Земли.
• 15% считают, что радиоактивное молоко становится безопасным после кипячения.

Эти цифры — не статистические погрешности. Они отражают системный кризис, когда формальное образование перестало гарантировать реальные знания.

К слову, многие американцы уверены, что шоколадное молоко дают коричневые коровы, не говоря уже о том, что более 40% населения в Штатах с трудом умеют читать и писать.

Глобальная картина: образованные, но неграмотные

Проблема носит мировой характер. В Германии, некогда известной своей качественной системой образования, пятая часть взрослых испытывают трудности с пониманием инструкций к лекарствам. Во Франции 40% выпускников школ не могут объяснить, что собой представляют молекулы и атомы.

В США, где 38% населения имеют степень бакалавра, ситуация еще тревожнее:

• треть американцев не могут назвать три ветви власти;
• 37% отрицают теорию эволюции;
• 41% не знают исторического значения Освенцима.

Особенно удручает ситуация с исторической памятью. В Европе 40% молодежи не могут объяснить, что такое Холокост. В России, по данным статистических агентств, около половины респондентов путаются в исторических событиях XX века. При этом подавляющее большинство этих людей имеют как минимум среднее образование.

Информационный хаос vs. знания

Социальные сети окончательно подорвали традиционные образовательные парадигмы. Алгоритмы TikTok и YouTube сознательно продвигают контент, который вызывает эмоции, а не формирует фундаментальные знания.

Последствия:

• около половины молодых россиян получают новости из Telegram-каналов сомнительной достоверности;
• каждый третий выпускник вуза верит хотя бы в одну теорию заговора;
• 60% студентов не проверяют информацию, если она выглядит правдоподобно.

Причины: почему образованные люди становятся невежественными

Дипломы перестали быть гарантией эрудиции — сегодня даже выпускники престижных вузов могут верить в плоскую Землю или отрицать эволюцию. В чем корень проблемы?

Образование, которое не учит думать

Система обучения все чаще работает на количественные показатели, а не на качество знаний. В России за последнее десятилетие число часов на историю и литературу в школах сократилось на 20%, тогда как технические дисциплины сохранили свои позиции. Школьникам с раннего возраста внушают, что единственная цель образования — получить навыки и дипломы, которые помогут им заработать деньги во взрослой жизни

Это не значит, что STEM-науки не важны — проблема в дисбалансе. Когда из программы исчезают философия, логика и анализ источников, даже талантливый инженер может стать жертвой манипуляций.

ЕГЭ и аналогичные системы оценивания усугубляют ситуацию. Школы натаскивают на тесты, а не учат работать с информацией. Результат:выпускники не могут отличить научную публикацию от псевдонаучного текста. Они запоминают формулы, но не понимают, как применять знания в реальной жизни.

Информационный потоп: когда правда тонет в шуме

Алгоритмы поощряют контент, который вызывает эмоции, а не размышления:

• видео с теориями заговора набирают втрое больше просмотров, чем научно-популярные ролики;
• множество пользователей соцсетей никогда не проверяют факты, если заголовок соответствует их убеждениям.

Эксперты называют это «эффектом обратного отбора»: чем громче и увереннее звучит заявление, тем больше у него шансов распространиться. В результате блогер-дилетант с миллионной аудиторией становится для многих авторитетнее профессора. Упадок экспертного сообщества — довольно значимая причина нашего невежества.

Культура быстрых ответов

Раньше образование было инвестицией в себя. Сегодня большинство студентов рассматривают вуз как «пункт выдачи дипломов» для работодателя.

Это меняет мотивацию:

• вместо глубокого изучения предмета — стратегия «сдать и забыть»;
• вместо чтения первоисточников — поиск кратких конспектов в интернете;
• вместо дискуссий с преподавателями — готовые ответы от ИИ.

Книги проигрывают клиповому контенту: за 10 лет среднее время чтения у россиян сократилось до нескольких часов в неделю. Когда человек привыкает получать информацию порциями по 15 секунд, он теряет способность анализировать сложные тексты.

Эти тенденции не фатальны. В следующих разделах мы разберем, какие решения предлагают ученые — от реформы образования до цифровой гигиены. Пока же ясно одно: диплом больше не защищает от невежества. В мире, где правду приходится фильтровать вручную, критическое мышление становится важнее любых корочек.

Эволюция ИТ и уровень знаний: почему доступ к информации не сделал нас умнее

За последние 20 лет информационные технологии радикально изменили способ получения знаний. В 2005 году только 25% россиян имели постоянный доступ к интернету, сегодня — около 90%. Казалось бы, это должно было привести к взрывному росту образованности. Но парадокс в том, что, получив неограниченный доступ к информации, люди разучились ей пользоваться.

Доступ к информации и девальвация знаний

Интернет устранил географические барьеры: студент из провинции может слушать лекции МГУ, а школьник — изучать квантовую физику по YouTube. В России за последнее десятилетие число онлайн-курсов выросло в десятки раз, а дистанционное обучение стало нормой даже в традиционных вузах. Однако большинство студентов использует эти ресурсы для поверхностного изучения темы, а не системного образования.

Проблема не в отсутствии информации, а в ее избытке. Когда Google выдает 400 тысяч ссылок по запросу «информационные технологии в экономике», лишь 5% из них содержат достоверные данные.

Цифровой разрыв: когда технологии не помогают, а мешают

ИТ создал новый тип неравенства — доступ к информации есть у всех, но лишь единицы способны ее обрабатывать и критически оценивать

При этом:

• Школы до сих пор делают акцент на запоминании, а не анализе. Хотя 90% учебных заведений оснащены компьютерами, лишь 15% учителей используют их для развития критического мышления.
• Университеты внедряют ИТ формально. Например, 70% преподавателей применяют PowerPoint, но только 10% — интерактивные симуляторы или виртуальные лаборатории.

Особенно тревожит «эффект Google»: студенты запоминают не факты, а пути к ним. Значительная часть пользователей не может воспроизвести информацию, найденную в сети, уже через неделю после прочтения.

ИТ vs. фундаментальные навыки

Технологии изменили не только способы обучения, но и содержание. В России за 10 лет вдвое сократилось количество часов на историю и литературу, зато программирование ввели даже в начальной школе.

Это создало перекос:

• Технические навыки растут. Каждый третий студент IT-специальностей к выпуску имеет опыт коммерческой разработки.
• Гуманитарная грамотность падает. Треть молодых специалистов не может написать отчет без шаблонов, многие путают Гражданскую войну с Отечественной.

При этом сами ИТ-компании жалуются на дефицит soft skills. Но даже сильный программист не справится с проектом, если не понимает логики исторических процессов или не видит причинно-следственных связей.

ИТ — это инструмент, который усиливает существующие тенденции. Если система образования продолжит делать акцент на тестах и «корочках», технологии лишь ускорят деградацию знаний. Но если пересмотреть подходы — например, заменить зубрежку анализом Big Data или дискуссиями в виртуальных лабораториях — у следующего поколения есть шанс стать по-настоящему образованным.

Последствия: чем это грозит обществу

Когда дипломы перестают гарантировать компетентность, а критическое мышление становится роскошью, страдает вся общественная система. Последствия этого кризиса уже видны в политике, науке и экономике.

Политика: эпоха манипуляций

Недостаток базовых знаний делает избирателей уязвимыми для популизма. В Великобритании уровень образования оказался ключевым фактором в голосовании за Brexit — менее образованные граждане в основном поддерживали выход из ЕС, даже не понимая экономических последствий. В России лишь единицы способны объяснить, как санкции реально влияют на экономику.

Проблема глубже, чем кажется. Когда люди не разбираются в механизмах власти или не знают содержание Конституции, они голосуют не за программы, а за эмоции. В результате политики тратят ресурсы не на решения, а на пиар-кампании, где громкий лозунг важнее, чем факты.

Наука: война с фактами

Антивакцинное движение, отрицание эволюции и вера в плоскую Землю — это не просто курьезы. Если 25% населения сомневается в шарообразности планеты, такие заблуждения напрямую угрожают прогрессу:

• Медицина. Неверие в науку тормозит внедрение генетических технологий, хотя именно они, по прогнозам, к 2030 году позволят лечить рак и наследственные заболевания. Уже сейчас значительная часть населения не доверяет вакцинам — определенные основания для опасений есть, но полное отрицание вакцинации повышает риски эпидемий.
• Технологии. В США более трети выпускников вузов отрицают, что люди произошли от других видов. Если будущие инженеры не понимают базовых принципов биологии, как они создадут биосенсоры или отредактируют геном?

Особенно тревожит рост «альтернативных экспертов». Блогеры без образования обсуждают квантовую физику или эпидемиологию, собирая миллионы просмотров, а профессиональные ученые теряют авторитет. В результате общество делится на два лагеря: те, кто верит в «тайные знания», и те, кто устал спорить.

Экономика: дипломы без навыков

Российские компании уже сталкиваются с дефицитом квалифицированных кадров. Многие работники не умеют грамотно пользоваться компьютерами в профессиональной деятельности, при этом работодатели жалуются, что сотрудники не умеют решать нестандартные задачи.

Вузы продолжают выпускать специалистов, чьи знания не соответствуют рынку:

• Производительность труда в РФ ниже чем в КНР и ряде развитых стран. Одна из причин — образовательная система не учит применять знания на практике. Вместо анализа кейсов студенты зубрят теорию для экзаменов.
• Инновации. Российские компании неохотно инвестируют в разработки, хотя уровень образования — не единственная причина такого состояния. Однако факт налицо — без критического мышления сотрудники не способны генерировать новые идеи, а бизнес предпочитает копировать успешные западные модели.

Формально образованных людей больше, чем когда-либо, но экономика страдает от нехватки реальных компетенций. Закрыть этот разрыв можно только пересмотром подходов к обучению — но система продолжает штамповать «корочки».

Общество, где дипломы есть у многих, а знания — у единиц, рискует скатиться в эпоху «нового средневековья». Уже сейчас мы видим последствия: наука теряет доверие, уступая место теориям заговора., а экономика тормозит из-за кадрового кризиса.

Исправить ситуацию можно, только вернув в образование главный критерий — не количество дипломов, а качество мышления. Пока же тренд обратный: хотя в 2025 году россияне среди ключевых навыков будущего назвали «умение адаптироваться» (27%) и «критическое мышление» (22%), школ и вузов, которые действительно учат этому, — единицы.

Как вернуть знаниям ценность: инструкция по спасению образования

Кризис, при котором дипломы перестали гарантировать компетентность, требует системных решений. Ситуация парадоксальна: вузы выпускают рекордное число специалистов, но работодатели жалуются на дефицит квалифицированных кадров. Исправить это можно, если пересмотреть три ключевых аспекта: содержание образования, методы работы с информацией и роль технологий.

Перезагрузка школы: от тестов к мышлению

Финская модель давно доказала: зубрежка уступает анализу. В России тоже начинают понимать эту необходимость. С 2024 года в школах внедряют учебники по искусственному интеллекту для 5–9 классов, где учат не просто запоминать алгоритмы, а понимать принципы их работы. Однако этого недостаточно.

Основная проблема — ЕГЭ в том виде, в котором эта институция существует в настоящий момент. Система, созданная для объективности, превратилась в «натаскивание на варианты». Учителя тратят больше половины учебного времени на подготовку к тестам, сокращая часы на дискуссии и анализ источников.

Альтернатива — постепенный отказ от формата «единственно верного ответа». Пилотные проекты в Москве и Казани уже экспериментируют с заданиями, где нужно сопоставлять точки зрения или находить скрытые логические ошибки.

Гуманитарные дисциплины — второй фронт борьбы за знания. Сокращение часов на историю и литературу привело к тому, что студенты технических вузов не могут аргументированно поддержать беседу о классической культуре. Возвращение логики и философии в программы — не ностальгия по СССР, а необходимость. Как показывает практика, студенты, изучавшие основы критического мышления, гораздо реже попадаются на фейки в соцсетях.

Медиагигиена: прививка от дезинформации

В 2025 году в российских школах запустили проект «Медиаритм». Ученики создают контент, разбирают кейсы фейков и учатся работать с нейросетями. Важный акцент — не просто технические навыки, а этика: как не стать распространителем дезинформации даже случайно. Первые результаты обнадеживают: участники программы реже репостят непроверенные новости.

Но одних курсов мало. Нужна «цифровая гигиена» на уровне привычек:

• Проверка источников. Простой лайфхак: если новость не публикуют минимум три крупных СМИ, ей нельзя доверять.
• Критика алгоритмов. Видеохостинги показывают то, что вызывает эмоции, а не то, что соответствует истине. Об этом стоит напоминать чаще.
• Практика дискуссий. В том же «Медиаритме» школьники проводят дебаты, где учатся аргументировать позицию без перехода на личности.

Технологии как инструмент, а не замена знаниям

ИИ — не враг образования, если использовать его правильно. Студенты применяют нейросети для учебы, но лишь некоторые из них делают это осознанно: задают уточняющие вопросы, проверяют факты. Остальные просто копируют ответы.

Перспективное решение — интеграция ИИ в учебный процесс как «собеседника». В некоторых вузах уже тестируют систему, где нейросеть не дает готовых решений, а задает наводящие вопросы, помогая студенту прийти к выводу самостоятельно. Например, вместо «Вот формула дискриминанта» — «Как ты думаешь, почему в этом уравнении нельзя просто извлечь корень?».

Виртуальная реальность — еще один инструмент. Вместо сухих параграфов о Древнем Риме школьники надевают VR-очки и гуляют по Форуму, видя, как работали законы и общество. Пилотные проекты в Москве показали: такой материал запоминается гораздо лучше.

Изменения уже начинаются. В 2025 году большая часть педагогов поддержала идею внедрения ИИ в обучение, а многие вузы разрабатывают курсы по медиаграмотности. Но скорость реформ отстает от вызовов времени.

Чтобы диплом снова стал символом знаний, а не формальностью, нужно:

• пересмотреть приоритеты ЕГЭ, заменив тесты на задачи с анализом;
• вернуть в школы философию и логику — не как «лишние предметы», а как основу мышления;
• сделать медиаграмотность таким же обязательным навыком, как чтение.

Как показали проекты типа Skillbox или «ТопБЛОГ», молодежь готова учиться — если давать не абстрактные теории, а практические инструменты. Осталось сделать этот запрос системным.

Главный вывод прост: образование должно готовить не к экзаменам, а к реальной жизни. Когда диплом перестанет быть самоцелью, а станет подтверждением навыков, мы наконец преодолеем разрыв между количеством «образованных» и качеством их знаний. Пока же каждый может начать с себя — развивать привычку проверять информацию и учиться не для галочки, а для понимания мира.

Больше новостей — в нашем тг-канале «Представляешь»

По данным Федеральной таможенной службы, импорт процессоров Intel в Россию в 2024 году якобы сократился на 95 %, AMD — на 81 %. Но, как утверждают участники рынка, это результат неполной или некорректной отчетности, а не реальной ситуации с поставками.

Цифры: драматичные, но неточные

Согласно данным ФТС:

• Intel: 20 тыс. штук (против 443 тыс. годом ранее), минус 94 % по деньгам.
• AMD: 17 тыс. штук (в 2023 году — 94 тыс.), минус 84 % по стоимости.

Однако участники IT-рынка уверяют: данные ФТС охватывают лишь часть импортеров, а конкретно — небольших игроков, чьи поставки действительно могли снизиться. Крупные компании оформляют ввоз по другим товарным кодам или через дружественные юрисдикции, что искажает официальную картину.

Что это значит для компаний

Несмотря на официальные данные о резком падении импорта процессоров, российские производители и поставщики IT-оборудования сообщают об обратной картине — спрос и объем поставок в 2024 году не только не снизились, но и выросли. Для компаний это означает, что:

• Дефицита компонентов нет, и можно планировать масштабные закупки на 2025 год, в том числе под серверное и промышленное оборудование.
• Импорт сместился в серую зону — поставки часто оформляются иначе, чипы идут через параллельный импорт или как составные части техники.
• Цены умеренно растут: рост стоимости оценивается в пределах 10–12 %, но он прогнозируемый и позволяет учитывать его в бюджете закупок.
• Наличие процессоров на рынке снижает риски простоев и проектных задержек, связанных с нехваткой железа, — особенно в госсекторе и телекоме.
• Тенденция к росту спроса сохранится, особенно в сегменте серверных решений и вычислительной техники отечественного производства.

Вывод: компаниям стоит внимательно относиться к планированию логистики и учитывать, что формальная статистика больше не отражает реальную доступность комплектующих. Рынок адаптировался к новым условиям, и критичного дефицита не ожидается.

Разработчики редко уходят просто так. Их не испугать дедлайнами или сложными задачами. Но если внутри компании что-то «ломается» — даже самый увлечённый специалист начнёт смотреть в сторону выхода. Иногда проблема в микроменеджменте, иногда — в ощущении, что он застрял в бесконечном рефакторинге и уже не растёт.

В этой статье разберём пять главных причин, почему даже сильные IT-специалисты покидают «крутые» проекты. И главное — как этого избежать.

В России статистика причин увольнений выглядит так.

Но за этими формулировками часто скрываются более сложные факторы, которые не измерить цифрами.

Мы разобрали пять ситуаций, когда формальная причина увольнения — это только вершина айсберга, а реальная проблема оказывается глубже. Каждая из них — сигнал для руководителей: если вовремя его заметить, можно избежать потерь в команде.

Для статьи мы использовали реальные кейсы наших коллег, мнения разных специалистов с форумов и официальные исследования.

Причина 1. Некомфортные условия → «Я бы не увольнялся, но работать здесь стало невозможно»

Рабочий комфорт — это не роскошь, а основа продуктивности. Когда условия соответствуют потребностям сотрудников, люди работают с энтузиазмом и не ищут новое место через каждые два месяца.

Удобный офис — это важный критерий, по которому люди оценивают потенциальных работодателей, например, как в этой истории.

Если у людей возникают жалобы, руководство может рассуждать так: «Они просто не привыкли к таким условиям, у нас всегда так было».

Некоторые компании действительно годами экономят на базовых вещах, и это считается нормой. Но это не значит, что сотрудники с этим мирятся — скорее, они просто терпят:

• Кондиционер дует в шею, но его нельзя переставить → сотрудник постоянно болеет, но ищет причину в чём угодно, кроме рабочих условий.
• Вместо нормального рабочего места — шумный open space → работать невозможно, зато вокруг ощущается командный дух.

Одни люди вовремя замечают проблему.

Другие продолжают бороться с ней, но мысленно. Пока не останется сил терпеть.

Ситуация с картинки — это не шутка, а реальный пример. Один парень из IT-компании, назовём его Димой, рассказывал, как полгода сидел под кондиционером, который дул прямо в шею.

Сначала Дима пытался решить проблему мирными способами. Ставил картонку, чтобы перенаправить поток. Помогало — на пару часов. Потом возвращался тот самый сквозняк, от которого сводило плечи.

В какой-то момент он начал болеть — простуды, зажатые мышцы, вечное чувство, что работаешь не в офисе, а в холодильнике. Когда терпеть стало невыносимо, он просто уволился. Коллеги шутили, что он ушёл «из-за кондиционера», но на самом деле это был всего лишь последний камень, который упал на чашу терпения.

Итог один: в обоих примерах люди уволились.

Кстати, климатические условия много кого доводят до ручки.

Что на самом деле скрывается за проблемой

Сотрудник уходит не просто из-за дискомфорта — за этим стоит ощущение, что компания не ценит свою команду.

Если работодатель не замечает очевидных неудобств, не реагирует на жалобы, у человека появляются мысли:

• «Если даже такая мелочь, как рабочее место, никого не волнует, то что говорить о моих задачах и вкладе?»
• «Я тут просто ресурс, а не специалист, которого хотят удержать».
• «Другие компании заботятся о сотрудниках, зачем мне оставаться здесь?»

Когда человек постоянно сталкивается с таким отношением, он перестаёт верить, что в этой компании вообще можно чего-то добиться.

Как проверить, всем ли комфортно

Понятно, что многие сотрудники стесняются или боятся признаться в том, что им неудобно. Тогда лучшим решением будет провести анонимный опрос: если люди говорят, что «это не критично, но хотелось бы улучшений» — это уже сигнал, что нужно обратить внимание на условия.

Ещё один вариант — посмотреть, сколько сотрудников трудятся на удалёнке, хотя раньше работали в офисе. Не потому, что там продуктивнее, а потому что рабочее место вызывает сплошной дискомфорт.

Как создать условия, в которых люди захотят остаться

1. Рассматривать условия труда как ключевой фактор, а не как необязательный бонус. Адекватная мебель, рабочие кондиционеры, хорошее освещение — это оценят и команда, и соискатели.
2. Отслеживать накопленные проблемы: если жалобы на одно и то же звучат не один раз, значит, люди начинают задумываться: «А стоит ли это того?» Улучшить условия обойдётся дешевле, чем искать новых сотрудников.
3. Показывать, что проблемы решаются. Даже если перемены требуют времени, важно, чтобы люди видели, что работа в этом направлении идёт.

Причина 2. Неудобный рабочий софт → «Я пришёл работать, а не бороться с системой»

Рабочие инструменты должны помогать выполнять задачи, а не превращать работу в квест. Но бывает иначе, когда:

• Софт внедряют без учёта реальных задач команды. В этом случае часто выбирают новые системы, ориентируясь на тренды или удобство с точки зрения управления. Но при этом не учитывают, как этим софтом будет пользоваться команда.
• Людям дают задачу освоить сложный инструмент, но не дают времени на адаптацию. Иногда внедрение проходит в формате «сами разберитесь, как это работает», без качественного обучения и тестирования. В итоге сотрудники больше заняты борьбой с системой, чем своими задачами.
• Автоматизация превращается в дополнительную работу. Вместо того чтобы помогать сотрудникам, новые инструменты добавляют ещё больше действий. Менеджеры заполняют отчёты в нескольких системах, программисты теряют время на избыточные согласования, аналитики тратят часы на экспорт данных, хотя раньше всё можно было сделать за пару минут.

Некоторые компании осознают проблему и решают её. Например, Japan Airlines обратилась за консультацией к IBM, когда заметила, что их самолёты часто опаздывают на посадку. Оказалось, что сотрудники тратят 40% рабочего времени просто на поиск нужных документов. Решение оказалось простым: автоматизация процессов и переход на удобный софт.

Но так бывает не всегда.

Разберём менее оптимистичный сценарий — случай нашей коллеги. Менеджер отдела продаж Ольга работала в крупном российском банке. Записи о клиентах там вели в блокнотах и «Ворде». Руководство понимало, что нужно что-то менять, но четыре года не могло выбрать софт и согласовать бюджет. Всё это время менеджеры искали контакты в файлах, вспоминали детали встреч по памяти и вручную переносили данные.

Чем всё кончилось — неизвестно. Ольга не выдержала и уволилась. И такой случай не единичный.

Что на самом деле скрывается за проблемой

На деле неудобный софт — это лишь симптом неправильного подхода, в котором на первом месте оказываются только процессы, без обратной связи от сотрудников, специально созданных условий и культуры.

Как и в первом случае, пока остаётся надежда на изменения, коллеги терпят неудобства. А если ничего не меняется — делают выводы:

• Компании внедряют инструменты не для удобства сотрудников, а ради контроля и отчётности.
• Привычная работа усложняется, но это никого не волнует.
• Время сотрудников никто не считает ценным ресурсом.

Как понять, мешает ли рабочий софт команде

1. Провести опрос среди сотрудников. Узнать сколько времени в день уходит на работу с системой? Какие задачи приходится делать вручную, хотя можно было бы автоматизировать? Что именно вызывает наибольшее раздражение?
   
2. Замерить время, которое уходит на решение повторяющихся задач. Выбрать несколько типичных задач (например, оформление заявки, создание отчёта, поиск данных) и попросите сотрудников записать, сколько времени на это уходит. Если выполнение занимает в разы больше, чем должно, система неэффективна.
3. Анализировать логи и статистику в системе. Некоторые инструменты сами показывают метрики:

Если видно, что на простые операции уходит слишком много времени, это повод задуматься о переезде в другую систему или упростить процессы.

Что можно сделать в случае неудобного софта

• Внедрять новые инструменты с учётом реальных рабочих процессов.

Например, когда сотрудники постоянно задают одни и те же вопросы, это не их невнимательность, а пробел в доступе к информации. Если ответы приходится искать в чатах или у коллег, значит, источников слишком много и пора объединить их в одной системе. В таких случаях можно:

1. создать удобную базу знаний, в которой любую информацию можно будет найти в пару кликов, например, в Minerva Knowledge;
2. зафиксировать правила работы с разными инструментами;
3. назначить ответственных за ведение, наполнение и оптимизацию системы, а также за обновление и актуализацию статей.

• Обращать внимание на жалобы. Отсутствие хорошей документации и регламентов для погружения в работу, сложности в коммуникации с коллегами из других отделов и срочные правки в последний момент — на всё это годами жалуются люди, и это влияет на их лояльность. Если не менять инструменты, проблема никуда не исчезнет — её будут обсуждать внутри команды, на форумах и в отзывах о компании.
  
• Проанализировать «скрытые потери» — сколько времени сотрудники тратят на работу с системой вместо решения задач. Иногда удобный инструмент обходится дешевле, чем продолжение работы с привычной, но сложной программой.

Причина 3. Дополнительные обязанности → «Работаю за двоих, но это не про развитие»

Бывает, что работодатели придерживаются такого подхода: «Я даю сотруднику больше ответственности и задач, чтобы он развивался». Но увеличение обязанностей не всегда означает рост. Иногда это просто размывание границ роли и ожидание, что сотрудник сам найдёт решение.

Люди рассказывают, как выглядит работа в таких ситуациях:

• Зарплата остаётся той же, но задач становится вдвое больше.
• Каждое новое поручение «временное», но его никто не снимает.
• Руководство просит потерпеть в сложный период, который длится уже два года.
• Менеджеры часто говорят: «Ты справляешься лучше всех, поэтому тебе доверили больше», но перераспределения нагрузки не происходит.

В каждом бизнесе бывают сложные периоды, и нет ничего плохого в том, чтобы ожидать лояльности от своей команды. Но если нагрузка не снижается, это неизбежно ведёт к выгоранию.

Выгорание — это не просто усталость, а состояние внутреннего кризиса, когда работа теряет смысл, а энергия уходит в минус. Согласно исследованиям, около 45% работающих россиян находятся в состоянии профессионального выгорания.

На западе дела обстоят не лучше. По крайней мере, в 2018 году команда Blind провела анонимный опрос сотрудников ведущих технологических компаний, таких как Microsoft, Amazon, Google, Uber, LinkedIn и Facebook. Тогда 57% опрошенных сотрудников сообщили о профессиональном выгорании. Наибольший процент был зафиксирован в компаниях Credit Karma (70,73%), Twitch (68,75%) и Nvidia (65,38%).

Учёные доказали, что выгорание — это реальная проблема, которая ухудшает работу мозга.

В редких случаях специалисты вовремя её замечают и понимают, что поможет из этого выбраться. Как случилось в этой истории.

Но чаще всего выгорание — это точка невозврата. Когда отпуск или смена задач уже не помогают и человек решает всё бросить здесь и сейчас.

Кто-то уходит в другую компанию, а кто-то начинает мечтать о жизни вне офисных стен. Мы все слышали эти истории, в шутку или всерьёз: открыть пекарню и печь свой хлеб, пасти коз в горах, заняться чем-то осмысленным, где нет бесконечных чатов и дедлайнов.

У нашей коллеги был похожий опыт. Ксюша пришла в большую IT-компанию младшим юристом и быстро выросла — брала сложные задачи, разобралась в процессах, проявляла инициативу. Её повысили, и с каждым месяцем нагрузка только росла: помимо согласования договоров на сотни миллионов она руководила целым направлением. В отделе все работали на износ, и Ксюша знала, что руководитель это видит, но считает нормой. Она несколько раз просила помощника, потому что не справлялась одна.

Начальница соглашалась, обсуждала планы, но дальше разговоров дело не шло. Через 2,5 года Ксюша выгорела и решила, что больше не хочет работать юристом. Она честно сказала, что уходит в творческий поиск и будет менять профессию. После увольнения на её место взяли двух человек, потому что никто не мог вывозить такие задачи одновременно. Если бы руководитель вовремя разгрузил Ксюшу, компания могла бы не потерять сильного специалиста.

Есть и более страшная сторона высоких нагрузок. Например, как в этой истории с форумов.

Случаи критического переутомления из-за работы фиксируются уже давно. В Японии даже существует официальный термин — кароси, который означает смерть от переутомления. Проблема во много связана с тем, что у людей болезненные отношения с работой. А некоторые и вовсе не представляют без неё жизни.

Что на самом деле скрывается за увольнением из-за выгорания

Объяснение кажется простым: «устал», «решил сменить сферу». Но как мы уже разобрались, это не просто усталость, а ощущение, что работа потеряла смысл.

Какие мысли могут предшествовать увольнению?

• «Я ничего не успеваю, но это никого не волнует». Когда человек делает больше, чем раньше, но никто не пересматривает его задачи или зарплату, у него формируется ощущение несправедливости.
• «Если я уйду, никто даже не заметит». Выгорание часто сопровождается чувством невидимости. Когда сотрудник долгое время работает на пределе, но получает только новые поручения, а не поддержку, он начинает верить, что его вклад не имеет значения.
• «Я больше не могу этим заниматься». Человек может любить свою профессию, но если условия становятся невыносимыми, работа перестаёт приносить удовольствие. В таком состоянии даже любимое дело превращается в источник стресса.
• «Я уже пробовал что-то изменить, но это не сработало». Те, кто уходит из-за выгорания, обычно не делают этого импульсивно. Они сначала пытаются найти выход: просят перераспределить нагрузку, обсуждают с руководством, берут отпуск.

В конечном итоге человек увольняется из-за ощущения, что его ресурсами распоряжаются бездумно, а вклад не имеет веса.

Как проверить нагрузку команды

Проблему выгорания можно предотвратить, если вовремя замечать тревожные сигналы. Но сотрудники не всегда говорят о перегрузке — многие просто привыкают работать на пределе. Признавать усталость не принято: если все справляются, значит, и ты должен.

Есть несколько способов, как можно понять, не перешла ли нагрузка критическую черту:

• Посмотреть, как изменился объём задач за последние полгода. Например, если сотрудник раньше закрывал 10 задач в неделю, а теперь должен выполнять 15, значит, либо он работает быстрее за счёт качества, либо задерживается и трудится в нерабочее время.
• Обратить внимание, кто регулярно остаётся после окончания рабочего дня или отвечает в рабочих чатах по выходным. Иногда это сигнализирует о том, что человек просто не успевает справляться с объёмом работы.
• Обсудить ситуацию на one-to-one. Открытый вопрос вроде «Как ты оцениваешь свою текущую нагрузку?» поможет понять, насколько комфортно сотруднику в его ритме.

Как помочь своей команде

В мире, где стрессы становятся нормой, забота о ментальном здоровье сотрудников — это не просто тренд, а инвестиция в лояльность и продуктивность команды.

Вот что можно сделать:

1. Разделять «развитие» и «нагрузку». Если у человека стало больше задач, должен быть пропорциональный рост зарплаты, статуса или хотя бы компенсация переработок.
2. Пересмотреть отношение к повышению. Больше денег не равно больше задач. Рост — это в первую очередь про скиллы.
3. Не считать эффективных сотрудников «универсальными солдатами». Если человек справляется с разными задачами, это не значит, что он должен делать всё.
4. Прогнозировать расширение штата — исходя из KPI. Заранее открывать позиции, чтобы команде не пришлось долго работать на износ в сложный период.
5. Предложить гибкий график или удалёнку. Многие компании предоставляют сотрудникам возможность выбирать удобное время начала рабочего дня и работать из дома.
6. Ввести чёткие правила рабочего времени. В некоторых странах уже проводятся эксперименты по сокращению рабочей недели без уменьшения зарплаты. Например, в Испании правительство согласилось на трёхлетний эксперимент, в рамках которого около 200 компаний и 3-6 тысяч сотрудников будут работать 32 часа в неделю.
7. Внедрить программы поддержки ментального здоровья. Это могут быть тренинги по управлению стрессом и консультации с психологами.

Причина 4. Плохая адаптация → «Я принял решение уйти ещё в первый месяц»

Новый сотрудник — это как путешественник в чужом городе, только без карты и GPS. Всё сложно, непонятно и, скорее всего, ещё и на «новом» языке. Есть те, кто без труда встраивается в коллектив и становится главным заводилой на кофе-брейке. Но таких мало. Обычно новичок стесняется, пытается справиться сам, потому что не хочет казаться глупым или неопытным.

Сложности с онбордингом в компаниях возникают часто. Вот пара примеров с форумов.

Доказательство того, что правильная адаптация — залог лояльности нового сотрудника. Тут человек проработал только три дня и покинул компанию, потому что не понимал, что он вообще здесь должен делать

Люди в таких случаях редко уходят сразу. Но если адаптация провалилась, они с первых недель начинают искать запасные варианты: 70% новых сотрудников в течение первого месяца решают, подходит ли им эта работа.

Обычно о таких людях могут подумать: «Не вписался в культуру компании». Но на самом деле грамотная адаптация — важный пункт при принятии решения о трудоустройстве.

Ещё один пример из опыта коллег. Антон устроился джуном-бэкендером в стартап, но быстро понял, что разбираться придётся самому. Тимлид был перегружен, коллеги отправляли в код — «он сам всё объяснит», а документация обновлялась очень долго.

Даже спустя пару месяцев Антон продолжал чувствовать себя потерянным. В итоге он ушёл в другую компанию, где ему дали наставника и нормальный онбординг.

Что на самом деле скрывается за проблемой

Плохой онбординг — это про ощущение ненужности. Когда никто не объясняет, чего ждут от сотрудника, он остаётся в подвешенном состоянии и начинает воспринимать работу как временную. Даже если задачи интересные, а компания сильная, без поддержки новичок быстро потеряет мотивацию и начнёт искать место, где его встречают как часть команды.

Что создаёт такой эффект:

• Новичку никто толком не объясняет, чем он должен заниматься. Все заняты своими делами, и приходится разбираться в одиночку.
• Руководитель сразу требует результат, но не даёт вводных, а первые встречи превращаются в стресс.
• В компании нет культуры адаптации, и человек с первых дней чувствует себя чужим.

Как проверить, что с адаптацией всё в порядке

Для этого важно отслеживать результаты:

• Сколько сотрудников уходит в первые 3-6 месяцев? Высокая текучка на этом этапе может сигнализировать о проблемах с онбордингом и дальнейшей адаптацией.
• Как быстро новички выходят на полноценную продуктивность? Если сотрудник спустя несколько месяцев всё ещё теряется в задачах, значит, процесс адаптации требует доработки.
• Чувствуют ли новые сотрудники поддержку? Полезно проводить короткие встречи через 2-3 месяца после выхода. Узнавать, насколько комфортно человеку работать, всё ли понятно в задачах, есть ли сложности с коммуникацией.

Как улучшить онбординг и адаптацию новичков

Есть несколько способов:

• Создать регламент онбординга. У каждого нового сотрудника должен быть чёткий план, который включает знакомство с процессами, корпоративной культурой и командой.
• Подготовить руководителей. Менеджеры должны не только ставить задачи, но и помогать новичкам влиться в команду.

Например, в Toyota нанимают специалистов прямо со школы, ведь в Японии во многих компаниях практикуют пожизненный найм. После окончания обучения новому сотруднику прикрепляют наставника, который, как правило, выпускался из того же вуза. И такое наставничество может продолжаться до 35 лет.

• Автоматизировать онбординг. Платформы для онбординга позволяют новичку получить чёткий пошаговый план на первые дни. Уже можно автоматизировать такие задачи, как доступ к системам, оформление документов, создание учётных записей.

А ещё можно построить обучение, основанное на знаниях компании. Например, создать в Minerva Learn индивидуальные курсы для новичков. В основе будут статьи из базы знаний Minerva Knowledge — так сотрудники быстрее познакомятся с процессами компании, получат пошаговые инструкции и пройдут тестирование. А дальше смогут применять те же самые знания в работе.

Причина 5. Разные рабочие стили → «Мы работаем вместе, но говорим на разных языках»

В команде взаимодействуют два сотрудника. Один вносит таску в Jira, оставляет развёрнутый комментарий и зовёт всех на созвон. Второй читает, пишет «ок» в Slack и уходит работать. Через час первый нервничает: «Почему никто не отвечает?», второй раздражается: «Зачем тратить время, если можно просто написать три строчки?».

Разные поколения выросли в разных условиях и по-разному относятся к работе. Например:

• Коммуникация. Миллениалы привыкли к email и официальным письмам, а зумеры ждут быстрых ответов в мессенджерах.
• Карьерные ожидания. Миллениалы хотят строить карьеру, зумеры — сохранять баланс. Первый ждёт повышения, а второй хочет гибкости, и оба недовольны.
• Отношение к рабочему процессу. Миллениалы ценят прозрачность и чёткие регламенты, зумеры — свободу в выборе инструментов и методов работы.
• Рабочий ритм. Миллениалы могут работать в интенсивном темпе, зумеры предпочитают чередование периодов высокой продуктивности и отдыха.

Если в компании не учитывают эти различия, сотрудники не находят общий язык и уходят.

Не будем обобщать, некоторые опытные коллеги с удовольствием учатся у младших.

Но мало кто готов отступиться от своих привычных методов работы. И пока негативных примеров больше.

Вот один из них. В стартапе работала молодая команда, привыкшая обсуждать всё в Discord и Телеграме. Они быстро принимали решения, шутили в чатах и не тратили время на формальности.

Опытный архитектор предлагал структурировать процессы и предупреждал о рисках, но его воспринимали как «слишком осторожного». Его идеи часто игнорировали. В итоге он понял, что не вписывается в команду, и ушёл сам.

Есть и обратная ситуация — когда молодые сотрудники не адаптируются к традиционным рабочим процессам. Для этого явления даже появился термин «гостинг»: по данным опросов, около четверти работодателей сталкивались с тем, что сотрудники внезапно уходят без предупреждения, особенно в первый день работы или перед сдачей проекта.

Что на самом деле скрывается за проблемой

«Разница поколений» не преграда для совместной работы, если у команды есть чёткие правила взаимодействия. Но если их нет, различия в подходах накапливаются и превращаются в скрытый конфликт.

Сотрудники начинают чувствовать, что говорят на разных языках. Это влияет не только на скорость работы, но и на ощущение причастности к команде. Люди тратят много сил не на работу, а на адаптацию к чужому стилю, что в итоге приводит к эмоциональному выгоранию и желанию сменить среду.

Уход из компании в таких случаях — это не просто поиск лучших условий, а попытка найти место, где рабочие процессы соответствуют привычному ритму и ожиданиям.

Как проверить, есть ли в команде проблемы с коммуникацией

Чтобы определить, действительно ли разница в подходах мешает работе, а не просто отражает «особенности поколений», можно:

• Проанализировать текучесть кадров по возрастным группам. Если чаще уходят молодые специалисты, возможно, процессы в компании слишком формализованы. Если опытный персонал — возможно, им сложно адаптироваться к гибкой или неструктурированной работе.
• Спросить напрямую, что вызывает дискомфорт. Опрос поможет понять, связаны ли проблемы с задачами или с тем, как устроены процессы в компании.
• Оценить, насколько согласованы рабочие процессы. Если подходы сильно различаются, это не просто вопрос стиля работы, а фактор, влияющий на комфорт в команде и, в конечном итоге, на увольнения.

Как создать условия, в которых комфортно работать разным поколениям

Задача руководителя — не менять подходы людей, а создать среду для эффективного взаимодействия. Опытные сотрудники передают знания, молодые привносят новые идеи. Это развивает команду и усиливает бизнес.

Что можно сделать:

• Определить правила коммуникации. Например, договориться, какие вопросы обсуждаются в мессенджерах, а какие — на созвонах. Это избавит от путаницы и сделает взаимодействие прозрачным для всех.
• Предоставить гибкость в формате работы. Если есть возможность, дать сотрудникам выбор: работать в офисе или удалённо, гибко планировать рабочий день.
• Обучать менеджеров. Руководителям важно развивать навыки работы с разными поколениями: понимать их ожидания, мотивировать, управлять вовлечённостью. Это поможет предлагать миллениалам чёткие карьерные треки, а зумерам — гибкость в формате работы.

Вывод: сотрудники редко увольняются из-за одной причины — чаще это результат накопившегося недовольства и ощущения, что ситуация не изменится. При этом люди не всегда говорят напрямую, что их не устраивает: они могут становиться менее вовлечёнными, переставать проявлять инициативу или чаще брать больничные. Если компания не замечает таких сигналов, со временем она может столкнуться с новой волной увольнений.

А у вас были похожие ситуации? Расскажите, из-за чего вы или ваши коллеги уходили с работы.

С Data Science в ИТ связан ряд профессий. Наиболее востребованные из них — дата-сайентист, дата-аналитик, инженер данных и ML-инженер (специалист по машинному обучению). Узнаем, чем занимаются представители этих профессий, сколько зарабатывают и каковы их перспективы на современном рынке труда.

Data Science — почему это направление ИТ актуально

Джунам, студентам и тем, кто только выбирает свое направление в ИТ, стоит обратить на Дата-сайенс самое пристальное внимание. Специалисты в этой нише востребованы уже сейчас и входят в число сотрудников с самыми высокими зарплатами. В ближайшее десятилетие, даже с учетом нестабильной экономической ситуации, спрос на профессионалов Data Science во всем мире будет только расти.

Периодически в этом сегменте возникают всплески популярности. Значимый скачок произошел в 2023 году после появления GPT-4. Компании принялись в спешном порядке осваивать технологии машинного обучения (machine learning, ML) для создания нейросетей для бизнеса и чат-ботов, использующих естественный язык. Количество вакансий в отрасли существенно возросло — в особенной степени это коснулось ML-инженеров.

Сложность профессий, связанных с Data Science, в том, что эта сфера стремительно прогрессирует. Специалистам приходится постоянно актуализировать свои знания и осваивать смежные области. При этом, глубокое знание языков программирования и умение кодить остаются базой для каждого сотрудника этого направления.

Компании хоть и предъявляют повышенные требования к уровню знаний и навыков, но предлагают специалистам достойный уровень оплаты. Медианная зарплата, согласно данным сайта Getmatch, составляет 205 тыс. руб. Джунам работодатели готовы платить от 100-110 тыс., а сеньорам — от 350 тыс. и выше.

На российском рынке труда количество вакансий в этой сфере в несколько раз превышает число опубликованных резюме. Дефицит кадров в 2024-25 годах достиг максимальных значений за весь период наблюдений. Несмотря на негласные стереотипы в ИТ-сегменте, востребованы кандидаты любых возрастов, в том числе из группы 35+. Для людей с техническим складом ума и опытом работы в ИТ это отличная возможность расширить свои компетенции или освоить новую профессию с нуля.

Какие направления Data Science наиболее популярны и почему, рассмотрим далее.

Дата-сайентист (Data Scientist)

Дата-сайентист — специалист по работе с данными, использующий статистику, программирование и машинное обучение для построения прогностических математических моделей и их тестирования.

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist находит закономерности в больших массивах информации и прогнозирует будущие значения. Этот специалист — властелин больших данных. Он может найти работу в любых сферах — от розничных продаж и банков до молекулярной биологии. Модели дата-сайентисты создают при помощи алгоритмов machine learning, а для работы с базами данных используют SQL — структурированный язык запросов.

Методы аналитики универсальны, а одно из самых востребованных направлений сейчас — создание и обучение нейронных сетей, например, для исследований генома, прогнозирования уровня заболеваемости и т.д. В этих направлениях дата-сайентисты, как правило, работают в связке с ML-инженерами.

Перечислим основные задачи, которым занимается дата-сайентист:

• собирает большие объемы данных из разных источников;
• анализирует собранную информацию, используя математические модели и алгоритмы ML;
• визуализирует данные — превращает цифры в диаграммы и графики, делая информацию наглядной и более доступной для восприятия;
• строит модели прогнозирования — для предсказания поведения посетителей сайтов, выявления подозрительных операций в финансовой сфере и для других целей;
• тестирует модели и проводит их оптимизацию — выявляет ошибки, дорабатывает их с целью повышения точности прогнозов.

Простой пример. В розничной торговле дата-сайентист собирает обширные массивы данных о поведении пользователей, после чего создает модель оптимального ценообразования. Продажи увеличиваются, средний чек растет, компания получает больше прибыли.

Для онлайн-кинотеатров специалист разрабатывает модели ИИ, которые анализируют поведение конкретных пользователей и на основании личных интересов подбирают для них фильмы и сериалы.

В крупном бизнесе в работе дата-сайентиста заинтересованы все отделы. Логистам они помогают оптимизировать маршруты, используя данные с GPS-трекеров. На производстве рассчитывают нагрузку оборудования с учетом срока службы и текущего состояния.

Какие скиллы требуются:

• Программирование. Специалист должен знать Python и его основные библиотеки, SQL и другие языки программирования, включая скриптовые для оптимизации рабочих процессов.
• Математика и статистика. Линейная алгебра, теория вероятностей, статистический анализ.
• Навыки работы с Big Data и базами данных, а также инструментами для их обработки (Spark, Hadoop и другими).
• Моделирование, машинное обучение. Дата-сайентист создает модели для классификации, использует алгоритмы ML и технологии глубокого обучения.
• Визуализация данных. Построение графиков, диаграмм с помощью Matplotlib, Seaborn и прочих инструментов.
• Критическое мышление. Оно потребуется для формирования гипотез и тестирования созданных моделей.

Кроме того, дата-сайентист должен уметь коммуницировать, отстаивать свою точку зрения и грамотно презентовать свою работу.

Актуальность и перспективы профессии

Бизнес готов платить за ту пользу, которую приносят специалисты, поэтому зарплаты в этой сфере постоянно растут. Данных становится все больше, это значит, что дата-сайентисты требуются везде. Это одна из самых быстрорастущих профессий в ИТ — кратный рост количества вакансий наблюдается ежегодно.

На Хабр.Карьере медианная зарплата в этой сфере составляет 200 тыс. рублей. Стажеры и джуны получают от 55 до 100 тыс., мидлы с опытом работы от 3 лет — 250 тыс., сеньоры с обширным стеком технологий и стажем от 5 лет могут рассчитывать на 400-700 тыс.

Дата-аналитик (Data Analyst)

Дата-аналитик — специалист по анализу данных. Сырые факты, сведения и цифры он преобразует в полезную информацию.

Чем занимается дата-аналитик

Задача аналитика — не просто работать с данными, а делать на их основании важные для проекта выводы. Data Analyst выявляет тренды и паттерны, необходимые для принятия взвешенных и эффективных решений.

Прежде всего, такие специалисты востребованы в разных отраслях бизнеса. В отличие от дата-сайентиста, аналитик не создает модели для прогнозирования, он работает с уже случившимися событиями.

Пример. Компания провела масштабную маркетинговую кампанию. Дата-аналитик изучает полученные данные, находит инсайты, узнает причины, которые повлияли на результат, и предлагает меры по улучшению ситуации.

Перечислим основные задачи, которые выполняет дата-аналитик:

• Собирает данные. Подключает к интернет-ресурсам аналитические системы, работающие в автоматическом режиме, использует API для сбора информации из приложений и платформ.
• Выгружает эти данные, соединяет информационные блоки из разных систем в общую базу.
• Подготавливает данные — сортирует, фильтрует, разбивает на составляющие.
• Анализирует информацию. Для интерпретации данных дата-аналитик использует методы математики и статистики, самостоятельно созданное ПО, которое помогает находить закономерности и зависимости.
• Готовит отчеты, графики и дашборды с объективными выводами и методическими рекомендациями. Эти данные поступают руководству и сотрудникам.

Сверхзадача аналитика — выявить скрытые закономерности, которые нельзя распознать при поверхностном анализе, и извлечь пользу из полученной информации.

Какими навыками должен обладать дата-аналитик:

• Знание Python и библиотек (Pandas, NumPy, Scikit-Learn и других), языка запросов SQL.
• Умение работать с базами данных (PostgreSQL, MongoDB) и софтом для их обработки (Spark, Hadoop), программами для построения графиков (Matplotlib, Seaborn, Plotly), инструментами аналитики (Tableau, Power BI, Google Analytics).
• Знание математики, статистического анализа, теории вероятностей.
• Аналитическое мышление. Способность видеть в цифрах, показателях и фактах реальные проблемы или возможности для роста и развития.
• Внимательность и усидчивость. Несмотря на автоматизацию рабочих процессов, риск ошибки сохраняется, а малейшая неточность в отчетах может привести к некорректным выводам.

Востребованность специалистов на рынке труда

По данным портала Хабр.Карьера, медианная зарплата дата-аналитика составляет 175 тыс руб. Джунам платят от 60 до 100 тыс., мидлам — 140-170 тыс., сеньорам — 250-280 тыс.

Поскольку объем цифровых данных постоянно увеличивается, а компании поголовно переходят на автоматизацию бизнес-процессов, потребность в аналитиках постоянно растет. Компании готовы брать студентов без опыта, а также компетентных специалистов на удаленную работу.

Инженер данных (Data Engineer)

Такой специалист создает, тестирует и поддерживает архитектуру данных в конкретных проектах.

Чем занимается инженер данных

Дата-инженер имеет дело с обширными базами данных, хранилищами и системами обработки информации. Он работает с первичными данными, подготавливает их для прогнозистов и аналитиков, создает пайплайны — алгоритмы по обслуживанию информационных баз.

Data Engineer может выполнять обязанности архитектора или работать в связке с таким сотрудником. Компаниям выгоднее иметь универсала с более расширенными компетенциями, поэтому архитектура баз данных часто входит в круг обязанностей дата-инженера.

Какие задачи выполняет:

• Проектирует и создает хранилища и базы данных, занимается их обслуживанием, поддерживает производительность и обеспечивает масштабируемость.
• Разрабатывает процессы ETL — извлечение, преобразование и загрузку данных из разных источников.
• Создает системы автоматизации для сбора, обработки и анализа данных. Настраивает мониторинг и уведомления.
• Интегрирует в систему модели машинного обучения.

Какие скилы нужны дата-инженеру:

• Знание языков программирования — в первую очередь, это Python и Scala. Специалисту потребуются программные средства для автоматизации процессов.
• Навыки работы с базами данных различного типа, глубокие знания SQL — языка запросов.
• Опыт работы с облачными сервисами — AWS, GCP, Azure и другими платформами для управления данными и инфраструктурой.
• Знание технологий Big Data, опыт работы с Hadoop, Spark и подобными инструментами.
• Понимание практик DevOps — методологии автоматизации процессов сборки, тестирования и развертывания ПО.

Знание математики и умение писать код — базовые условия для входа в профессию. Наличие ИТ-бэкграунда существенно упростит освоение основных навыков.

Потребность в специалистах на рынке труда

Дата-инженеры выполняют сложные задачи и обладают глубокими компетенциями. По этой причине их медианная зарплата выше, чем у представителей других специальностей в Data Science, и составляет 220 тыс. руб. На такой оклад может рассчитывать мидл с опытом работы до 3 лет. Джунам платят от 100 тыс., сеньорам — в диапазоне от 350 до 700 тыс.

Поскольку данных становится только больше, компании вынуждены выискивать новые способы их хранения, обработки и использования. Для этого нужны мощные платформы и компетентные сотрудники, которые занимаются оптимизацией процессов. Дата-инженеры работают в тандеме с сайентистами, поставляя им подготовленные и структурированные массивы данных

ML Engineer (инженер машинного обучения)

Технологии машинного обучения охватывают все больше сфер нашей жизни. Боты воспринимают естественную речь и отвечают как люди, сайты предвидят музыкальные и кинематографические предпочтения пользователя, нейросети представлены в образовании и медицине. Разработкой и внедрением моделей Machine Learning занимаются ML-инженеры.

Что за профессия

Такой специалист разрабатывает алгоритмы и на их основе создает модели, способные к обучению. Материалом для ML служат различные данные, представленные в виде таблиц, текстов, картинок и других источников информации.

ML-инженер выявляет сложные закономерности в базах данных, которые помогают моделям максимально точно прогнозировать результаты каких-либо процессов и принимать решения. Машинное обучение — важнейший элемент в разработке нейросетей, выполняющих задачи в реальном времени.

Сферы использования машинного обучения и нейросетей многообразны:

• Финансовая отрасль. Помощь банкам в принятии решений о выдаче кредитов, виртуальное общение с клиентами.
• Транспорт. Управление беспилотными машинами, построение оптимальных маршрутов.
• Продажи. Планирование поставок, персонифицированные предложения клиентам, оптимизация ценообразования.
• Здравоохранение. Диагностика на основе сложных медицинских анализов, разработка наиболее эффективных протоколов терапии.
• Развлечения. Подбор музыки, фильмов и игр на основе поведения и предпочтений пользователя.

Кроме того, машинное обучение востребовано в промышленности, логистике, страховании и многих других сферах. Такие технологии используют крупнейшие мировые корпорации Google, Netflix, Apple, а также отечественные компании — Сбер, Т-Банк, МТС, Билайн и многие другие.

Чем занимается ML Engineer:

• Собирает данные, используя как можно больше релевантных источников информации.
• Подготавливает данные, очищает их, преобразует и структурирует.
• Разрабатывает модели. Для этого инженер использует специальные алгоритмы — линейную регрессию, деревья решений и т.д.
• Тестирует модели — проверяет их точность перед внедрением в реальные процессы.
• Интегрирует модели в системы, сайты и приложения для практического использования.
• Поддерживает работу алгоритмов, делает обновления.

Внутри профессии есть разные специализации — работа с глубокими нейронными сетями, обработка естественного языка, обучение моделей в робототехнике.

В ML-инженеры сложно прийти с нулевой подготовкой. Специалисту потребуется знание математики и статистики, алгоритмов машинного обучения, языков программирования Python и R. Кроме того, он должен обладать навыком тестирования моделей; уметь работать с Big Data с использованием таких инструментов, как SQL, Pandas, Scikit-learn и многих других.

Сотрудник должен быть в курсе свежих исследований в сфере ML и AI, осваивать и применять новые методики и технологии, делая это раньше конкурентов.

Нужны ли в ИТ ML-инженеры

Все больше сервисов, компаний и проектов заинтересованы в технологиях машинного обучения. Существенно увеличивается число чат-ботов, задействованных в клиентской поддержке. Неподготовленному пользователю уже сложно понять, с кем он разговаривает, когда звонит в тот или иной сервис — с живым человеком или моделью. Беспилотные средства уже работают в доставке, грузовых и пассажирских перевозках.

Это значит, что потребность в специалистах по машинному обучению будет только расти. В особенной степени это касается квалифицированных сотрудников с опытом.

Зарплаты джунов в ML-инженерии — 100-150 тыс. руб., мидлы могут рассчитывать на 250-300 тыс., сеньоры получают 350-500 тыс и больше.

Data Science — обширная область знаний, которая становится все более актуальной в бизнесе, науке, образовании. Для быстрого входа в ИТ с нуля это направление не подходит — нужны знания математики, теории вероятности и статистики, языков программирования. Однако потратив время на подготовку и освоение необходимых навыков, можно рассчитывать на зарплату от 100-150 тыс. уже в статусе джуна.

Если AI, ML, нейросети, аналитика — ваша тема, и вы уже задумались о профессиях, ждем в нашем тг-канале.

Правильный выбор профессии в IT-отрасли напрямую влияет на ваши финансовые, карьерные и жизненные перспективы. При этом тренды меняются каждый год — определиться с направлением становится все сложнее.

Мы тщательно изучили тенденции IT-индустрии 2025 года и выяснили, какие специалисты зарабатывают больше всех, стоит ли айтишникам менять специализацию и как будет меняться рынок в ближайшем будущем.

Рынок IT в России: текущее состояние и перспективы

Спрос на айтишников в России остается высоким на протяжении уже нескольких лет. Более того, дефицит кадров постоянно растет. По данным газеты Известия, в середине 2024 года потребность в IT-специалистах выросла вдвое по сравнению с 2023-м. Дефицит айтишников объясняется не только технологическим ростом во всех сферах жизни, но и массовым оттоком специалистов из России в 2022 году.

Мы выяснили, что средний рост зарплат за прошедший 2024 год составил 18%. Медианные зарплаты в IT выросли в 2024 году до 151 тыс. руб. в месяц. Максимальный рост зарплат наблюдался у разработчиков 1С — он увеличился на 46%. Доходы существенно повысились и у системных аналитиков.

При этом зарплата в ИТ-сфере зависит от региона. В Москве средний показатель в отрасли составляет 200 тыс. руб., в Санкт-Петербурге — 165 тыс., в регионах — 135 тыс.

Необходимо уточнить, что данные по медианным зарплатам и их повышению касаются в основном квалифицированных и опытных специалистов: айтишники такого уровня наиболее востребованы. На одну вакансию для сеньоров приходится 1,2 активных резюме. При этом среди джуниоров конкуренция гораздо выше — 16 резюме на вакансию. У мидлов показатель составляет 6 резюме на одно место.

Указанная выше медианная зарплата в 151 тыс. руб. касается айтишников с опытом работы от 3 лет и выше. У новичков без опыта показатели более скромные — 42 тыс. руб. Специалистам с опытом до 3 лет предлагают до 100-120 тыс. руб.

Какие специальности наиболее востребованы среди работодателей:

• Разработчики всех направлений, в том числе в сфере ИИ;
• DevOps-инженеры — айтишники, отвечающие за сборку, настройку и развертывание ПО;
• Инженеры машинного обучения;
• Системные администраторы и специалисты техподдержки;
• Дата-сайентисты — специалисты по работе с данными, работающие на стыке машинного обучения, программирования и математики;
• Аналитики различного профиля;
• Специалисты по кибербезопасности.

Эксперты отмечают также рост зарплатных ожиданий сотрудников, особенно среди мидлов и сеньоров. Опытные айтишники отлично знают о ситуации на рынке и рассчитывают на более выгодные условия. Средние размеры желаемой зарплаты — от 200 тыс. руб. и выше, при этом данные разнятся в зависимости от региона.

Далее мы рассмотрим ИТ-профессии, в которых специалисты могут рассчитывать на самые высокие зарплаты.

Какие специалисты зарабатывают больше всех

Список наиболее востребованных и высокооплачиваемых профессий постоянно меняется на рекрутинговых ресурсах и сайтах вакансий. Спрос зависит от мировых трендов в отрасли, ситуации в экономике и сезонных тенденций. Рейтинг самых высокооплачиваемых ИТ-профессий 2025 года основан на открытой информации с порталов hh.ru и Работа.ру.

Разработчик

В разработке заняты специалисты, которые создают с нуля ПО для проектов различного масштаба и профиля — от приложений для мобильных устройств до автоматизированных систем управления промышленными предприятиями.

Помимо ИТ-компаний, разработчики нужны в банках, электронной коммерции, медицине, маркетинге, на производстве и многих других отраслях. Фронтенд-, бэкенд-, фулстек- и другие программисты разрабатывают мессенджеры, корпоративные приложения, игры, визуальные редакторы, системы безопасности.

Зарплата в этой профессии зависит от опыта специалиста, его способностей и желания расти. При этом нельзя ставить знак равенства между программистом и разработчиком. Оба умеют писать код, но первый не всегда способен создать полноценный продукт. Разработчик отвечает за работу всего проекта. Он создает архитектуру, тестирует решения и отвечает за отладку ПО. Его задача — сделать готовый продукт, который соответствует техническому заданию.

Медианная зарплата разработчиков в России — 184 тыс. руб. В зависимости от опыта и специализации этот показатель сдвигается в обе стороны. Разрабы уровня сеньор, занятые в сложных проектах для бизнеса, получают 400 тыс. и более.

Внутри направления наиболее востребованы архитекторы ПО, которые получают от 380 тыс., разработчики мобильных приложений — 217 тыс., бэкенды и разработчики баз данных — по 200 тыс.

Что касается языков программирования, то наиболее высоко оплачиваются разработчики на Objective-С (средняя зарплата 342 тыс. руб.), Elixir (312 тыс.), Scala (300 тыс.).

DevOps-инженер

Задача специалиста DevOps — автоматизировать и поддерживать процессы разработки, проверки и развертывания кода. Инженеры отвечают за взаимодействие между программистами, чтобы повышать качество продуктов.

Внутри этого направления есть узкие специалисты, например, платформенные инженеры, которые занимаются обслуживанием серверов и развертыванием инфраструктуры, инженеры по безопасности.

Методология DevOps направлена на эффективное взаимодействие программистов, тестировщиков и других специалистов ИТ-отдела. Инженер отвечает за внедрение принципов DevOps в работу компании и стремится к полной автоматизации всех рутинных процессов. Он также отвечает за обновление продукта и его корректную работу.

Мидлы в этой отрасли могут рассчитывать на зарплату около 250 тыс. руб., сеньоры — от 350 и выше.

Аналитик

В ИТ аналитик собирает данные, выявляет проблемы, потребности и на их основании предлагает эффективные решения. Это посредник между клиентами и разработчиками, который формулирует креативную идею или концепцию. Реализацией этих идей занимаются уже программисты.

Аналитик выявляет закономерности и тенденции, взаимодействует с инструментами визуализации, делает отчеты и формулирует рекомендации, которые помогают бизнесу принимать эффективные решения.

IT-аналитики нужны во многих сферах — в маркетинге, финансах, здравоохранении, электронной коммерции. Есть системные, продуктовые, бизнес-аналитики и более узкие специалисты с ценными навыками.

Ожидается, что аналитики в 2025 году станут самыми востребованными специалистами в IT. Их средняя зарплата составляет 160 тыс. руб. Мидлы получают до 250 тыс., сеньоры — 300-350 тыс.

Дата-сайентист

Долгое время Data Science считалась профессией будущего, но сегодня это будущее уже наступило. Специалист тоже работает с данными, как и аналитик, но при этом фокусируется на разработке алгоритмов для машинного обучения и создания моделей стратегического развития компании.

Дата-сайентист мыслит критически, способен выявлять скрытые закономерности и предлагать нестандартные способы решения задач. Сотрудник работает в связке с IT-инженерами, участвует в создании прототипов и архитектуры управления экосистемами.

Одно из направлений работы — использование нейросетей, которые помогают компании анализировать данные, делать выводы, моделировать стратегии развития и принимать правильные решения.

Для работы в Data Science требуются знания в математических науках: линейной алгебре, статистике и теории вероятности, матанализе. Кроме того, дата-сайентист должен знать языки программирования и уметь обращаться с библиотеками.

Зарплата специалистов мидл-уровня в этой отрасли — от 280 тыс. руб. Сеньоры получают до 700 тыс.

AI-разработчик

AI Developer — специалист по машинному обучению, созданию и внедрению систем ИИ. Он разрабатывает алгоритмы и интегрирует ИИ-решения в рабочие процессы и действующее ПО.

Сегодня ИИ активно внедряется в различные отрасли, включая медицину, производство, финансы, образование, маркетинг и дизайн. Системы AI распознают речь, анализируют и интерпретируют данные, делают выводы, создают изображения, тексты, инфографику. Спрос на разработчиков ИИ с каждым годом увеличивается на 20-40%.

AI Developer разбирается в математике, статистике, знает языки программирования, знаком с фреймворками, созданными для работы с нейросетями, имеет навыки работы с Big Data (большими данными).

Разработчики AI-продуктов уровня милд получает около 200 тыс. руб., сеньоры, создающие продукты для крупного бизнеса могут рассчитывать на зарплату от 500 тыс. и выше.

Продуктовый менеджер

Специалист отвечает за продукт от разработки концепции до выхода на рынок. Это могут быть приложения, веб-сервисы, девайсы, ПО различного назначения. Задача менеджера — сделать продукт интересным аудитории и прибыльным для компании.

Чтобы успешно развиваться в этом направлении, нужно обладать множеством различных навыков, разбираться в аналитике, дизайне, маркетинге и отчасти в разработке. Продакт-менеджер не только оформляет идею, но и выгодно продает её, причем сначала руководству компании, а затем пользователю.

Специалист проводит исследование запросов аудитории, анализирует продукты конкурентов, генерирует идеи и тестирует гипотезы. Свои концепции продакт упаковывает в эффектные презентации, поэтому в список навыков входит умение структурировать и визуализировать информацию. Специалист отвечает также за бюджет и окупаемость продукта, развивает его после выпуска.

В 2025 году зарплата продакт-менеджера продвинутого уровня — 250-450 тыс. руб. Новички могут рассчитывать на 90-100 тыс., мидлы — на 150-200 тыс.

Специалист по кибербезопасности

Задача такого сотрудника — защищать информационные системы, личные и корпоративные данные, сети и сервера от внешних угроз, утечек и несанкционированного доступа. Специалист по кибербезопасности предотвращает финансовые, репутационные и юридические потери организации.

В услугах таких сотрудников нуждаются банки, онлайн-магазины, предприятия, государственные и частные структуры, имеющие дело с финансами и данными, то есть почти все корпоративные организации.

В этой сфере есть разные направления — можно стать белым хакером, то есть атакующим специалистом, проверяющим системы на прочность, создателем программы с архитектурой, в которую крайне сложно проникнуть, и т.д.

Чтобы стать специалистом по информационной безопасности, нужны глубокие знания в сфере сетевой архитектуры, криптографии и других отраслях IT, умение анализировать риски и адаптироваться к постоянным изменениям в цифровой среде.

Медианная зарплата в этой отрасли — 130 тыс. руб., однако опытные безопасники в крупных компаниях получают от 400 тыс. и выше.

Чего ожидать по зарплатам в IT в ближайшем будущем

Недостаток ИТ-сферы в сотрудниках касается в первую очередь сеньоров и тимлидов — специалистов такого уровня крайне мало на рынке труда. Они либо уже разобраны крупными компаниями, либо работают на себя.

Наблюдается также дефицит мидлов с опытом работы не менее 3 лет. Свободных айтишников такого уровня тоже немного. С джунами готовы работать немногие компании — их нужно обучать, оснащать и при этом платить зарплату.

Но у работодателей нет другого выхода — они будут вынуждены нанимать молодых и неопытных, растить собственные кадры, поскольку других кандидатов на должности найти гораздо сложней. Будет расти и средний уровень зарплат, но в первую очередь, для мидлов и сеньоров.

Однако и айтишникам придется развиваться, поскольку средства автоматизации возьмут на себя часть задач, которыми раньше занимались рядовые программисты и тестировщики. Теперь более востребованными будут сотрудники, которые обладают навыками разработки, владеют современными инструментами и техниками.

В прошлом году мы опубликовали материал, для которого создали несложную методику анализа. Статья стала самой читаемой в нашем блоге и собрала более 33 тыс. просмотров за год.

В этом году решили выбрать тот же путь и оценили языки программирования:

— по рейтингам TIOBE и RedMonk (базируются на данных GitHub и активности обсуждений на Stack Overflow)

— порогу вхождения

— размеру зарплат разработчиков

В статье рассматриваем:

• Python
• JavaScript
• Java
• TypeScript
• Golang
• Ruby
• Swift

Python

Популярность

Язык находится на 1-м месте TIOBE. Несмотря на популярность, за год язык потерял в рейтинге 2,39%. Вот динамика изменения позиции Python с 2002 года.

Согласно рейтингу RedMonk, язык находится на втором месте. Ниже — динамика популярности языков программирования с 2012 года. На инфографике есть и другие языки, которые обсуждаем в этой статье — можете сразу обратить на них внимание.

Уровень зарплат

По данным Хабр Карьеры, медианная зарплата программистов на Python составляет 184 000 ₽. Минимальная заработная плата — 74 000 ₽ (джун), максимальная — 350 000 ₽ (лид).

Порог вхождения и перспективы

Python считается не очень сложным языком для освоения, на базовом уровне он доступен новичкам без технического образования.

На Python можно писать как относительно несложные проекты, так и корпоративные системы с комплексной архитектурой. А библиотеки Python (TensorFlow и Keras) сделали его популярным среди специалистов для создания нейронных сетей и моделей машинного обучения.

JavaScript

Популярность

В рейтинге TIOBE JavaScript находится на 6-м месте, потеряв за год 0,11% (особой динамики нет). Это может означать только одно: JavaScript стабильно популярен у разработчиков.

В рейтинге RedMonk JavaScript на 1-м месте — он не сходит с этой позиции с 2012 года. Только один раз, в 2013 году, JavaScript уступил Java, но уже в 2014-м вернул место лидера.

Уровень зарплат

Согласно Хабр Карьере, медианная заработная плата составляет 176 000 ₽. Минимальная зарплата у джунов — 70 000 ₽, а максимальная, у сеньоров — 199 000 ₽ (данных по лидам у сервиса нет).

Порог вхождения и перспективы

Технологии JavaScript используют практически во всех отраслях IT. У языка не очень высокий порог входа, что делает его доступным для новичков.

Чтобы познакомиться с основами языка (синтаксис, типы данных, операторы), новичку достаточно 1-2 месяцев. Ещё месяц уйдёт на изучение работы с DOM-деревом и событиями. После этого человек сможет писать несложные скрипты для сайтов: для валидации форм, слайдеров, обработки кликов пользователя и т. д. Ну а дальше нужно осваивать асинхронное программирование и фреймворки — на это уйдёт от 2 до 5 месяцев.

В ближайшее время JavaScript вряд ли потеряет популярность, ведь с его помощью можно разрабатывать сайты (как фронтенд, так и бэкенд), приложения для смартфонов и даже игры. На JavaScript написан весь фронтенд Gmail и другие известные на весь мир приложения.

Java

Популярность

В рейтинге TIOBE Java находится на 4-м месте, язык потерял за год 4,34%. Сильнее сократился показатель лишь у языка С# — он упал на 4,81% за год. Тем не менее это не критическое падение.

Во втором рейтинге Java на 3-м месте — там он находится уже три года подряд. В RedMonk Java весьма стабилен: с 2012 года язык то падает до 3-го места, то поднимается на второе.

Уровень зарплат

По информации Хабр Карьеры, медианная зарплата специалистов по Java составляет 212 000 ₽. Джуны зарабатывают около 95 000 ₽, а лиды — 326 000 ₽. В целом, всё неплохо — компании предлагают разработчикам достойное вознаграждение.

Порог вхождения и перспективы

Здесь всё чуть сложнее, чем с предыдущими языками — порог вхождения у Java средний.

Java — объектно ориентированный язык. Помимо обычной базы в виде синтаксиса, структур данных и операторов придётся освоить концепции ООП: классы, объекты, наследование и полиморфизм.

В среднем у новичков это занимает от 2 до 6 месяцев. После вы сможете создавать несложные приложения для десктопов, смартфонов и веба: калькуляторы, todo-листы, игры.

Программисты на Java пользуются большой популярностью на рынке труда. На этом языке разрабатывают мобильные приложения под Android, большие корпоративные системы и игры. Так, на Java написаны Assassin’s Creed и Minecraft, серверная часть Pokemon Go, портала «Госуслуги» и приложений для интернета вещей, а также сервисы доставки еды и продуктов.

TypeScript

Популярность

У этого языка 35-е место в рейтинге TIOBE. За год TypeScript набрал примерно 0,39%, т. е. почти ничего не изменилось. Тем не менее разработчики советуют изучать TypeScript, в другом рейтинге он занимает более высокое положение.

По мнению RedMonk, TypeScript находится на 8-м месте, поднимаясь из «подвала» с 2016 года. В прошлом году он занимал то же место, из чего можно сделать вывод, что TypeScript явно востребован среди специалистов.

Уровень зарплат

На Хабр Карьере нет данных по зарплате разработчиков этой специальности. По информации сервиса Zarplan (сайт прекратил работу с 1 февраля 2024 года), медианная заработная плата программиста TypeScript составляет 201 000 ₽.

Порог вхождения и перспективы

Проще всего освоить TypeScript программистам, которые уже знают JavaScript, так как многие концепции и синтаксические конструкции в них похожи. В этом случае достаточно провести пару вечеров за просмотром туториалов на YouTube — из них вы узнаете, что такое статическая типизация, интерфейсы, дженерики и др. Чтобы закрепить полученные знания на практике, понадобится несколько недель.

Стоит ли учить TypeScript как первый язык программирования? Без знания JavaScript вам будет довольно сложно понять концепции и синтаксис TypeScript, обучение может затянуться на несколько месяцев. В описаниях стажировок и вакансий TypeScript обычно требуется в связке с JS или его фреймворками, поэтому начинать свой путь в программировании с TS не стоит.

TypeScript используют для создания пользовательских интерфейсов, frontend- и backend-частей веб-сайтов, а ещё больших бизнес-приложений, где требуется стабильность. Соответственно, популярность TypeScript вряд ли будет сильно снижаться.

Golang

Популярность

По рейтингу TIOBE язык Go находится на 11-м месте. Это один из немногих языков программирования, который за год стал популярнее: Golang набрал 1,38% рейтинга.

Вот динамика сразу за 14 лет, начиная с появления языка.

По RedMonk Go находится на 15-м месте. К слову, он занимал эту позицию ещё в 2018 году, затем несколько опустился в рейтинге и снова стал расти с 2021 года.

Уровень зарплат

Хабр Карьера сообщает, что медианная зарплата Golang-разработчика составляет 255 000 ₽. Джуны в среднем получают 125 000 ₽, а лиды — 424 000 ₽. Это один из лучших показателей среди языков программирования, о которых мы говорили выше.

Порог вхождения и перспективы

Golang — неплохой вариант для новичков, его можно начать осваивать в качестве первого языка программирования. Достоинство Golang в том, что он полный по Тьюрингу, относительно простой и лаконичный.

При этом проекты на Go можно писать самые разные — от минималистичных ботов до сложных высоконагруженных серверных систем. В целом, он считается языком общего назначения, но главное его применение — разработка веб-сервисов и клиент-серверных приложений.

На Go разработаны инструменты для контейнеризации Kubernetes и Docker, консольное приложение GitHub CLI, а также база данных для работы с метками Prometheus. Пишут на Go в крупнейших компаниях России и мира, так что перспективы у языка хорошие.

Ruby

Популярность

В рейтинге TIOBE Ruby занимает 18-ю позицию. При этом за год он практически ничего не потерял, но и не набрал. Так что Ruby остаётся стабильно востребованным языком программирования.

А вот c RedMonk иная ситуация: в этом рейтинге у Ruby 9-е место. Но у языка неровная динамика: он то поднимается в рейтинге, то снова падает. Например, в 2012 году он занимал 5-ю позицию.

Уровень зарплат

Согласно Хабр Карьере, медианная зарплата специалистов составляет 223 000 ₽. По лидам данных нет. Зато известно, сколько получают джуны (в среднем 101 000 ₽) и сеньоры (350 000 ₽).

Порог вхождения и перспективы

С нуля учить этот язык вряд ли получится, уже практикующие кодеры рекомендуют освоить базовые концепции программирования (переменные, операторы, типы данных, циклы, функции, ООП) и только потом переходить к изучению этого языка. Чаще всего разработчики приходят в Ruby после нескольких лет работы на любых других языках.

Тем не менее этот язык стоит изучить, поскольку Ruby — современный, постоянно развивающийся язык программирования.

Ruby применяют в веб-разработке (фреймворк Ruby on Rails), создании скриптов для администрирования, DevOps и тестирования, научных вычислений и обработки данных. С использованием Ruby on Rails написаны серверные части веб-приложений Twitter, GitHub, Airbnb и Shopify, поэтому язык имеет хорошие перспективы в будущем.

Swift

Популярность

В рейтинге TIOBE язык занимает 16-е место. За год Swift потерял одну позицию, оставаясь тем не менее востребованным и популярным.

Вот его динамика.

По RedMonk видим, что Swift резко поднялся из «подвала» в 2016 году. После чего, начиная с 2018 года, стабильно занимает 11-е место.

Уровень зарплат

Медианный показатель здесь — 263 000 ₽, джуны получают около 110 000 ₽, а лиды — 430 000 ₽. Если верить Хабр Карьере, специалисты по Swift явно одни из самых высокооплачиваемых на рынке.

Порог вхождения и перспективы

Swift достаточно простой для освоения язык. Заниматься коммерческой разработкой приложений можно уже примерно через год после старта его изучения.

В ближайшее время вряд ли Swift будет терять разработчиков, ведь на нём держится экосистема Apple. Swift и был создан для написания приложений под iOS, так что спрос на таких специалистов будет стабильно высоким.

Что выбрать?

Новичку для старта карьеры в IT лучше выбрать язык с максимально низким порогом входа, например Python, Go, JavaScript.

Если у вас есть технический бэкграунд, можно попробовать освоить и более сложные языки программирования — Ruby и Java.

В любом случае главное, чтобы процесс затягивал, а работа нравилась. И конечно, не стоит бросать освоение языка на полпути, если что-то не заладилось. Чтобы поддержать мотивацию, рекомендуем к прочтению «Как войти в IT и не слиться по дороге».

Желаем удачи!

Спойлер: у C/C++ всё хорошо, а у Java — не очень.

1. Что такое TIOBE и PYPL
2. Что изменилось в TIOBE за 2023 год
3. Что изменилось в PYPL за 2023 год
4. Краткие выводы

Что такое TIOBE и PYPL

TIOBE — это рейтинг языков программирования, который учитывает их популярность.

В частности, исследователи оценивают частоту запросов, связанных с языками, в поисковых системах Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube и Baidu. Прежде всего TIOBE считает количество запросов по ключевым словам +"<язык> программирование".

TIOBE не оценивает то, сколько строк кода написано на конкретном языке программирования или какой язык позволяет написать код качественнее.

К Новому году TIOBE оценивает рост интереса к каждому языку и называет язык программирования года. В 2022 году им стал C++.

PYPL — это тоже рейтинг популярности языков, но он оценивает запросы пользователей по Google Trends.

Составители PYPL заявляют, что TIOBE также основывается на количестве страниц в интернете, посвящённых языкам программирования. К примеру, у Objective-C 20 миллионов страниц, а у Си — 11 миллионов страниц, хотя, если верить Google Trends, язык Си куда популярнее.

Ещё PYPL отслеживает популярность языков по ключевому слову <язык> туториал, так как запрос программирование может исключать интересы опытных разработчиков: гуглить что-то по Си приходится чаще, чем по PHP. Слово туториал же отражает рост интереса новичков.

Что изменилось в TIOBE за 2023 год

Прежде всего, топ-5 языков программирования 2023 года в рейтинге быстро теряют популярность, за исключением C#.

В прошлом 2022 году у TIOBE был прогноз о том, что C# должен стать языком года, но в последний момент инициативу перехватил C++. Однако за год С++, который сохранил третье место в таблице, всё же потерял интерес на 1,92%. Зато C# приобрёл 2,38% популярности.

Теряют интерес пользователей и другие популярные языки: Python (-2,80%), C (-5,12%), Java (-3,82%). Топ-10 языков программирования почти полностью растерял рейтинг. Вообще ни один из победителей конкурса за прошедшие 10 лет не получил прироста популярности в 2023 году.

Кроме популярного C#, общую тенденцию нарушили JavaScript и PHP.

JavaScript за 2023 год смог подняться на одну строчку в рейтинге: он занял 6 место в декабре 2023 года против 7 места в декабре 2022 года, хотя в популярности потерял 0,30%.

PHP наоборот стал популярнее, набрав дополнительных 0,39% и поднявшись с 10 на 7 место.

Сильнее всего за год пострадали язык Си и Java. Они потеряли 5,12% и 3,83% соответственно.

Если Си стабильно удерживается в топе TIOBE, то Java резко упала в рейтинге за прошедшие пять лет.

Что примечательно, Си удалось удержаться даже с сильной просадкой: весной и летом 2023 года интерес к Си и Python начал снижаться, и в какие-то моменты Си был даже популярнее. С июня 2023 года, однако, Python удалось снова нарастить рейтинги.

Что изменилось в PYPL за 2023 год

Топ-10 языков программирования в PYPL сильно отличается от TIOBE. В частности, гораздо большей популярностью пользуются Java и JavaScript. Объединение Си и C++ в одну категорию не позволяет оценить, как изменился интерес к каждому из языков. Примерно ту же позицию, что и в TIOBE, занимает PHP: шестую против седьмой.

Но есть и кое-что общее. Во-первых, Python находится на первом месте обоих рейтингов. Во-вторых, Java также теряет в популярности — в PYPL уже с высочайшей среди первой десятки скоростью.

Как ни парадоксально, результаты PYPL вообще во многом противоречат TIOBE: здесь JavaScript теряет баллы, C/C++ эти баллы наращивают, и совсем не похоже, что C# и PHP получили резкий скачок народной любви. Python становится ещё любимее, хоть и несильно, на 0,1%.

Почему TIOBE и PYPL противоречат друг другу? Скорее всего, из-за небольшой выборки PYPL, которая ориентируется только на аудиторию Google Trends. TIOBE в то же время использует данные 25 поисковых систем и популярных сайтов, в число которых вошёл даже VK.

Вот топ-10 ресурсов с долями аудитории, которые используются для аналитики в TIOBE:

• Google.com: 7.69%
• Wikipedia.org: 7.38%
• Amazon.com: 7.08%
• Vk.com: 6.77%
• Bing.com: 6.46%
• Microsoft.com: 6.15%
• Msn.com: 5.85%
• Ebay.com: 5.54%
• Sharepoint.com: 5.23%
• Google.com.br: 4.92%

Краткие выводы

Сделаем выводы на основе двух рейтингов.

1. Python остаётся самым популярным языком программирования в 2023 году. Это значит, что связанные с Python запросы в поисковых системах делаются чаще других, но не значит, что Python лучше прочих языков.
2. Java потеряла интерес пользователей. И, поскольку Java не простой язык, а гуглить решения приходится, кажется, что потеря позиций связана с самим языком.
3. У связки C/C++ всё отлично. Язык Си не собирается сдавать позиций и крепко удерживается в топах обоих рейтингов. В PYPL язык C++ наращивает интерес, а в TIOBE он стал лучшим языком 2022 года.

Сейчас насчитывается больше 8 000 разных языков программирования (ЯП), и их количество постоянно растёт. Каждый год, если не месяц, появляются новые, в том числе созданные just for fun, но популярных и востребованных всё же гораздо меньше. На какие из них стоит обратить внимание новичку?

Отвечая на этот вопрос, мы проанализировали несколько самых известных языков и сравнили их популярность по двум рейтингам: TIOBE и Stack Overflow. Также мы изучили уровень зарплат для каждого языка из статьи и проанализировали порог вхождения. В статье рассматриваются JavaScript, Golang, C++, Python, Java, Swift и Kotlin из мобильной разработки.

1. JavaScript
2. Golang
3. C++
4. Python
5. Java
6. Swift
7. Kotlin
8. Так что же выбрать?
   

JavaScript

Популярность

Этот язык находится на 7–ом месте по индексу TIOBE, строящемуся на основе подсчёта результатов поисковых запросов, содержащих название ЯП. В 2022 году рейтинг JavaScript вырос на 0,9%. На графике ниже показана динамика изменения рейтинга языка с 2002 года.

Что касается индекса Stack Overflow, то JavaScript находится на 17–ом месте. Он нравится 61,46% пользователей ресурса (индекс составлен с учётом 22 544 голосов).

Уровень зарплат

По данным Хабр Карьеры, медианный уровень зарплаты программистов на JavaScript — 150 000 рублей. Этот показатель не вырос, но и не снизился с 2021 года, что может говорить о стабильном спросе на разработчиков, специализирующихся на этом ЯП.

Порог вхождения и перспективы

По мнению самих разработчиков, у JavaScript относительно невысокий порог входа, что делает его весьма популярным и востребованным. Его стоит изучать потому, что технологии на базе языка повсеместны. Так, он исполняется у любого пользователя сети в браузере и применяется в бэкенде. При этом задачи, для решения которых используется JS, могут быть очень сложными.

Перспективы у JS хорошие — его популярность вряд ли будет снижаться в ближайшие несколько лет. Хотя бы потому, что это единственный язык программирования такого класса, который поддерживается браузерами. Плюс он подходит для работы с серверными технологиями.

Golang

Популярность

Golang — относительно молодой ЯП, созданный командой Google. За примерно десять лет он поднялся до 12-го места в индексе TIOBE. В 2021 году он занимал 19–ю позицию. Вот динамика изменения рейтинга ЯП с момента его появления в 2010 году.

В индексе Stack Overflow он занимает 8–е место. С ним предпочитают работать 64,58% пользователей ресурса.

Уровень зарплат

По данным Хабр Карьеры, медианная зарплата разработчиков Golang составляет 205 000 рублей, с ростом на 3% по отношению к 2021 году. Рост зарплат может быть свидетельством увеличения популярности языка от года к году.

Порог вхождения и перспективы

По этому показателю Golang несколько проигрывает JavaScript, поскольку язык изучают в основном профессиональные разработчики, которые программируют и на других языках. Как правило, язык изучают в связке с PHP и Python.

Тем не менее многие программисты считают, что Go подходит и для изучения в качестве первого ЯП. Это полный язык по Тьюрингу, а его достоинства — простота и лаконичность. С помощью Golang можно решать задачи практически любого уровня сложности.

С++

Популярность

Согласно индексу TIOBE «плюсы» занимают 3–ю позицию, поднявшись с 4–го места в 2021 году. За год рейтинг языка увеличился на 4,21%. Ниже — динамика популярности с 2002 года.

А вот согласно индексу Stack Overflow язык занимает 25–е место. Он нравится 48,39% пользователей ресурса.

Уровень зарплат

Медианный уровень, по данным Хабр Карьеры, — 150 000 рублей. По сравнению с 2021 годом уровень зарплат вырос на 9%.

Порог вхождения и перспективы

У этого языка довольно высокий порог вхождения. Желательно иметь хотя бы базовое представление о том, что такое программирование, как работает аппаратное обеспечение ПК и ОС. При работе с языком требуется контролировать типы данных, а также выделение и освобождение памяти.

Спрос же на разработчиков С++ остаётся стабильно высоким. Их приглашают на работу в компании разного масштаба, включая такие крупные, как Microsoft, Amazon и Google.

Python

Популярность

По данным индекса TIOBE, Python занял в 2022 году 1–е место, его показатель популярности вырос с 2021 года на 3,76%. Судя по динамике изменения рейтинга, востребованность специалистов по этому ЯП постоянно растёт.

В индексе Stack Overflow язык занимает 6–е место. Его выбирают 67,34% пользователей ресурса.

Уровень зарплат

По данным Хабр Карьеры, Python-программисты получают около 140 000 рублей. При этом с 2021 года этот показатель упал на 7%. Падение может быть связано с ростом количества программистов, работающих с этим ЯП, и вследствие этого ростом предложения на рынке.

Порог вхождения и перспективы

Язык считается несложным для изучения. До уровня Junior его могут освоить люди без технического образования. Что касается перспектив Python, то его популярность растёт год от года. Причина — несмотря на относительную простоту, ЯП позволяет разрабатывать серьёзные проекты со сложной архитектурой.

Java

Популярность

В индексе TIOBE Java находится на 4–ом месте, тогда как в 2021 ЯП занимал 3–ю позицию. Язык много лет занимает ведущие позиции рейтинга, перемещаясь в первой пятёрке. Вот динамика изменения рейтинга.

А вот по версии индекса Stack Overflow он находится на 28–ом месте. Язык нравится 45,75% пользователей ресурса.

Уровень зарплат

Согласно данным Хабр Карьеры медианная зарплата Java-разработчика составляет около 200 000 рублей. За год зарплаты в среднем выросли на 13%.

Порог вхождения и перспективы

По мнению ряда разработчиков, порог вхождения в Java средний. Чтобы научиться программировать на языке, нужен технический английский, чтобы разбираться в документации. Требуются общие знания ООП, паттернов проектирования, а также общее хорошее знание Java в объёме Sun’s java tutorial.

Стоит отметить, что Java — язык программирования, который используется в энтерпрайзе. В мире нет крупных компаний, которые не используют Java. В ближайшие лет 10 никто не сможет отказаться от этого языка, поскольку на нём написано множество продуктов, модулей и т. п.

Swift

Популярность

Согласно индексу TIOBE язык Swift занимает 15–е место по популярности среди разработчиков. Стоит отметить, что за год ЯП опустился сразу на 5 позиций, в прошлом году он занимал 10–е место. Вот динамика изменения популярности языка с 2014 года.

Что касается индекса Stack Overflow, то Swift занимает 12–е место. Язык нравится 62,88% разработчиков.

Уровень зарплат

Хабр Карьеры говорит о том, что Swift-разработчики получают около 200 000 рублей, за год зарплаты остались на прежнем уровне. Это может говорить о стабильном спросе на специалистов по этому ЯП, который остаётся примерно на одном и том же уровне из года в год.

Порог вхождения и перспективы

Он довольно низкий по сравнению с другими языками. Начать работать после получения базового опыта и знаний можно в пределах года с момента начала изучения Swift. При этом, если раньше кодовая база имела 75 000 кодовых строк, то сейчас это количество сокращено более чем на две трети.

У языка отличные перспективы, поскольку экосистема Apple, для поддержки устройств которой и создан язык, продолжает активно развиваться. Практически у любой относительно крупной компании есть приложение на iOS, что означает, что спрос на разработчиков не будет падать в ближайшие несколько лет.

Kotlin

Популярность

Согласно индексу TIOBE Kotlin занимает 23–е место. Это относительно новый язык, который ещё просто не успел войти в первую двадцатку или тем более десятку. Тем не менее его популярность постепенно растёт. Так, с прошлого года рейтинг ЯП вырос на 0,58%.

По индексу Stack Overflow язык занимает 11–е место. Он нравится 63,29% разработчиков.

Уровень зарплат

Тезис о росте популярности языка подтверждает и уровень зарплат разработчиков, которые специализируются на Kotlin. По данным Хабр Карьеры, медианная зарплата программиста на Kotlin составляет около 185 000 рублей. За год этот показатель увеличился на 3%.

Порог вхождения и перспективы

По мнению разработчиков, порог вхождения в Kotlin низкий по сравнению с другими языками. Ещё быстрее его можно освоить, если разработчик хотя бы на базовом уровне знает Java. При этом родные для Java итераторы и коллекции поддерживаются им «из коробки».

Интересный факт: в Google считают, что Kotlin открывает больше возможностей, чем Java. Его популярность постепенно растёт — некоторые компании предпочитают переходить на Kotlin с Java. Плюс это универсальный язык, на котором можно написать и Android-приложение, и сервис, и приложение для ПК. В ближайшие лет 5 его популярность будет расти, так что и спрос на Kotlin-разработчиков будет стабильно высоким.

Так что же выбрать?

Мы рекомендуем выбирать тот язык программирования, принципы развития и сфера применения которого ближе к вашим профессиональным интересам. Скажем, если вы собираетесь выбрать своей отраслью Data Science, то вам нужен Python. Если хотите посвятить себя мобильной разработке, то без Java, Swift или Kotlin не обойтись.

Так что приведённые данные относительно места разных ЯП в индексе или уровня зарплат разработчиков — лишь ориентир, но далеко не главный фактор, которым стоит руководствоваться при выборе языка программирования, который вы собираетесь начать учить в 2023 году.

Напомним, что индекс TIOBE оценивает популярность языков программирования, основываясь на поисковых запросах, которые содержат тот или иной язык. Для формирования индекса используются такие ресурсы, как Google, YouTube, Amazon, Wikipedia, Yahoo!, Bing и Baidu.

В 2023 году популярность языков изменилась. Какие языки потеряли популярность, а какие — нет, рассказали в этой статье.

1. Python, C и C++ соревнуются за звание лучшего языка
2. Пара слов о других языках
3. Выводы

Python, C и C++ соревнуются за звание лучшего языка

Именно таковы результаты по состоянию на конец декабря — двадцать языков программирования с наибольшей рыночной долей по версии TIOBE:

Ещё в прошлом году Java уверенно держалась в тройке, но теперь уступила своё место «плюсам». Любопытно, что в последний раз C++ становился лидером рейтинга TIOBE в далёком 2003 году, и это впервые, когда данный язык программирования обошёл Java по поисковым запросам. При этом Java входила в топ-3 свыше двадцати лет, начиная с 2001.

Уже в следующем месяце мы узнаем имя победителя. Каждый из лидирующей тройки уже занимал первое место по итогам года:

1. C++ — 1 раз (2003).
2. C — 3 раза (2008, 2017, 2019).
3. Python — 5 раз (2007, 2010, 2018, 2020, 2021).

Пара слов о других языках

Помимо прочего, мы видим, как Kotlin и Julia приближаются к топ-20, JavaScript держится в семёрке, а PHP вырывается в десятку, тогда как в прошлом году занял 12-е место.

Интересно, что Go поднялся аж на 7 позиций и теперь занял 12-е место рейтинга. Стоит отметить, что по версии GitHub за третий квартал 2022 Golang также находится на четвёртом месте по популярности, обогнав при этом PHP, C, C#, Ruby, TypeScript и JavaScript. Тенденция налицо:

На 18-е место рейтинга TIOBE вернулся Perl. Rust удерживает 20 позицию. Что касается Delphi, то он всю осень прыгал туда-сюда:

• сентябрь — 13 место (1.09%);
• октябрь — 18 место (0.85%);
• ноябрь — 14 место (1.08%).

В декабре же язык опустился на 16 место (0.85%), что соответствует результатам декабря прошлого года.

Выводы

Разумеется, рейтинг языков программирования 2022 TIOBE сложно назвать объективным, так как он рассматривает лишь один аспект — популярность ЯП в поисковых запросах пользователей. Он не отражает реальный рыночный спрос или количество написанного кода, как это делает GitHub в своих отчётах на основе проектов.

Тем не менее, индекс TIOBE можно использовать, чтобы проверить, актуальны ли ваши навыки, или принять решение о том, на какой язык программирования можно перейти или какой следует использовать при написании новой программы.

1. HTML
2. CSS
3. JavaScript
4. Другие интересные факты

HTML

Вы когда-нибудь задумывались, почему все страницы начинаются с общепринятого тега <!DOCTYPE html>? Этот элемент говорит браузерам максимально точно следовать спецификации HTML.

В этом году 97,4% страниц включили в себя <!DOCTYPE html>, что немного выше прошлогодних 96,8%. Если посмотреть на последние пару лет, процент доктайпов неуклонно увеличивался на полпроцента каждый год.

С точки зрения популярности, HTML5, более известный как <!DOCTYPE html>, по-прежнему остается самым популярным типом документа: его используют 88,8% мобильных страниц.

Также веб-альманах повествует о HTML-элементах. Например, в настоящее время определены и используются 112 элементов (за исключением SVG и MathML), а ещё 28 считаются устаревшими или устаревшими. При этом средняя страница как в мобильной, так и в десктопной версии, состоит из 31 различных элементов:

CSS

Любопытно, что внедрение CSS в JavaScript-код выросло до 3%, что на 1% больше по сравнению с прошлым годом.

Не менее любопытен и другой факт. Несмотря на то, что каскадные таблицы стилей не являются самой тяжёлой составляющей большинства страниц, их вес с каждым годом увеличивается. Так, в 2021 средняя веб-страница загружает около 70 кБ CSS, а это на 7,9% больше, чем в 2020 году. При этом ситуация с десктопом обстоит гораздо хуже, чем с мобильными версиями сайта:

В процессе исследования также была найдена страница, на которой общий вес изображений, загруженных с помощью CSS, составил целых 314 386 кБ, что равняется трети гигабайта!

JavaScript

Чтобы оптимизировать использование JavaScript в приложениях, необходимо понять, какая часть JavaScript-кода действительно требуется. Давайте узнаем, как распределяются байты JavaScript на странице:

В сравнении с 2019 годом, рост использования JavaScript составил 18,4% для десктопа и 18,9% для мобильных устройств. Со временем наблюдается тенденция к использованию большего количества JavaScript, что может замедлить рендеринг приложения из-за дополнительной нагрузки на CPU.

Согласно данным Lighthouse, средняя мобильная страница загружает 155 кБ неиспользуемого JavaScript. А в 90-м процентиле не используется целых 598 кБ JavaScript-кода:

Другие интересные факты из веб-альманаха

1. 94% сайтов используют по крайней мере один сторонний ресурс, подавляющее большинство таких ресурсов от сервисов Google.
2. Если на странице подключается виджет YouTube, медианное время блокирования главного потока составляет 1,6 сек.
3. 16% страниц используют бессодержательные названия ссылок: «click here», «read», «more», etc.
4. 22% сайтов поставляется с HSTS (HTTP Strict Transport Security).
5. На 20% сайтов нет определения атрибута lang.

Всего в веб-альманахе было опубликовано 24 главы, которые также затрагивают HTTP, SEO, CMS, безопасность, производительность и многое другое. Ссылка на оглавление для тех, кто желает углубиться во все тонкости изменений веба за 2021 год.

1. IDC
2. Gartner
3. TrendForce

Именно IT-рынок за годы пандемии не только не пошатнулся, но и, напротив, преуспел. Это стало возможно благодаря гибкости и специфике информационных продуктов. Поскольку практически весь мир перешёл на удалёнку, появились соответствующие сервисы и возобновилась поддержка старых.

Так, аналитики Gartner прогнозируют в грядущем году увеличение IT-рынка на 8,6%, тогда как мировой ВВП вырастет на 4,9%. Рассмотрим тенденции развития IT в 2022 с точки зрения аналитических компаний подробнее.

IDC

Аналитики IDC ожидают, что в 2022 более 50% мировой экономики в той или иной степени испытает влияние информационных технологий. Именно поэтому бизнесу самых разных масштабов и отраслей следует уделить IT особое внимание. Вероятно, уже к 2024 году свыше половины инвестиций в IT будет направлено на цифровую трансформацию.

А вот основные тенденции развития IT в 2022 году по версии IDC:

1. Ускоренный переход к облачным технологиям. Около 80% предприятий начнут переходить на облачную инфраструктуру в два раза быстрее, чем это было до пандемии.
2. Обновлённые «облака». Самой важной задачей станет защита и оптимизация облачных ресурсов с упором на бизнес-результаты. Кроме того, вырастет спрос на облачные сервисы с поддержкой искусственного интеллекта. Но поскольку в этом направлении не так много квалифицированных специалистов, получить желаемые результаты получится не сразу и не у всех — около 70% компаний потерпят неудачу.
3. Искусственный интеллект. В IDC ожидают, что уже к концу 2022 года четверть компаний из списка Forbes Global 2000 купят хотя бы один стартап по разработке ИИ.
4. Контроль за эффективным и правильным использованием данных. Это станет приоритетом для лидеров в цифровой сфере и повлечёт за собой увеличение расходов на работу с данными.
5. Экология. Эко-мероприятия становятся неотъемлемой частью IT-индустрии. Поэтому одной из тенденций в развитии информационных технологий в 2022 станет снижение энергозатрат и переиспользование ИТ-оборудования.
6. Проблемы с совмещением офиса и удалёнки. Направленные на это мероприятия и автоматизация ряда процессов потерпит неудачу из-за недостатка финансов на формирование команд с необходимыми навыками. Решением станет краудсорсинг и переподготовка кадров.

Gartner

Другая аналитическая компания Gartner прогнозирует, что в 2022 рынок гиперавтоматизации достигнет отметки в 596,6 млрд долларов. Это на 115 млрд больше, чем в 2020 и на 64,2 млрд больше, чем в этом.

Примечание Гиперавтоматизация — это масштабная автоматизация процессов с использованием искусственного интеллекта, платформ с низким уровнем затрат на разработку (LCAP) и роботизированной автоматизации процессов (RPA).

Давайте взглянем на главные тенденции развития ИТ в 2022 году по версии Gartner:

1. Фабрики данных (Data Fabric). Это архитектура для гибкой и устойчивой интеграции данных между бизнес-пользователями и платформами. Спрос на Data Fabric вырос и продолжит расти, поскольку количество разрозненных хранилищ выросло, а вот аналитиков и других специалистов по работе с данными больше не стало.
2. Вычисления, повышающие конфиденциальность (PEC). В Gartner ожидают, что в ближайшие три года больше половины крупных компаний начнут использовать методы таких вычислений. Благодаря им вся конфиденциальная информация будет защищена на уровне ПО. PEC основываются на трёх основных технологиях для защиты данных:
   – обеспечение надёжной среды, где производятся анализ и обработка данных;
   – децентрализованные анализ и обработка;
   – шифрование данных перед анализом и обработкой.
3. Облачные платформы. В 2021 лишь 40% цифровых инициатив основываются на облачных платформах. К 2025 этот показатель вырастет до 95%.
4. Искусственный интеллект. В Gartner, как и в IDC, придерживаются мнения, что наступает эпоха AI. В грядущем году прогнозируется разработка более эффективных инструментов в данной сфере. А уже к 2025 году 10% компаний, внедряющих передовые ИИ-решения, заработают на этом в 3 раза больше, чем те предприятия, которые останутся со старыми решениями.
5. Территориально-распределенные предприятия. С распространением удалённого режима работы исключительно офисные предприятия превращаются в распределённые — такие, в которых работают территориально разбросанные сотрудники. Около 75% компаний, которые перейдут на такую модель, к 2023 году ускорят рост доходов на 25%.
6. Автономные системы. Это системы, которые способны сами изменять свои алгоритмы без обновлений извне. Вскоре они станут нормой и будут повсеместно использоваться в дронах, роботах и различных производственных машинах.

TrendForce

Аналитическая компания TrendForce также назвала ряд тенденций развития IT-сферы, которые следует ожидать в 2022 году. В отличие от предшественников из данной статьи, специалисты TrendForce конкретизировали технологии, которые шагнут вперёд.

На сайте даже представлена лаконичная визуализация прогнозов:

1. Дисплеи micro-LED и mini-LED. Аналитики уверены, что некоторые проблемы с разработкой данных дисплеев сохранятся в 2022, и само производство будет дорогостоящим. Но работа в этом направлении продолжится.
2. AMOLED и камеры под дисплеем. А вот эти технологии произведут настоящую революцию в мире смартфонов. Ожидается, что конструкции по-прежнему будут складными, характеризоваться оптимальным весом, энергоэффективностью и ценой на уровне флагманов.
3. В полупроводниковом производстве определяющим будет освоение норм 3 нм. Прогнозируют, что Samsung перейдёт на транзисторы GAA, а TSMC продолжит использовать FinFET.
4. Массовое производство памяти DDR5. В ответ на смартфоны 5G, Samsung, SK Hynix и Micron начнут массово производить DDR5 следующего поколения и увеличат проникновение LPDDR5. При этом количество слоёв во флеш-памяти NAND превысит 200.
5. 5G. Мобильные операторы в грядущем году запустят значительно больше тестовых проектов для сегментирования автономных 5G-сетей и приложений с малой задержкой.
6. Спутниковая связь. Спутниковые операторы начнут конкурировать в сегменте низкоорбитальных спутников, а консорциум 3GPP с большой вероятностью включит неназемные сети в стандарт Release 17 Protocol Coding Freeze.
7. Цифровое производство. Аналитики уверены, что технологии IoT станут основной метавселенной. Развитие интернета вещей будет сосредоточено на киберфизических системах (CPS).
8. Виртуальная реальность. Интеграция дополнительных датчиков и алгоритмы ИИ позволят производителям AR и VR оборудования экспериментировать с полным погружением.
9. Автоматизированная парковка автомобилей. Это вполне логичное продолжение беспилотников с технологией автономного вождения. Скорее всего, в 2022 году автоматизированная парковка станет наиболее ценной функцией в таких автомобилях, и производители не обойдут назревающую тенденцию стороной.
10. Новые полупроводниковые технологии. Спрос на элементную базу для электрокаров растёт, а значит полупроводниковая промышленность 3-го поколения начнёт развиваться в сторону новых технологий корпусировки и внедрения 200-миллиметровых пластин SiC и GaN.

И раз уж в TrendForce затронули тему интернета вещей, держите статью о стандарте Matter, который призван «сдружить» умные устройства от разных производителей. Его выход запланирован на 2022 год.

1. От чего зависит зарплата программиста
2. Что говорит Хабр Карьера
3. Что говорит HeadHunter
4. Самые высокооплачиваемые языки программирования в России
5. Выводы

От чего зависит зарплата программиста

Каждый сервис по сбору данных определяет свои диапазоны средних зарплат. Чаще всего отталкиваются от статистики на своей площадке, либо берут за основу сборную солянку из сторонних сервисов.

Однако существует несколько неформальных критериев, которые в любом случае повлияют на уровень з/п:

• Опыт работы. Здесь всё просто: чем он больше опыта в разработке, тем выше ваша з/п. У программистов опыт определяется такими категориями, как Junior (начинающий), Middle (опытный), Senior (продвинутый разработчик, возможный руководитель проектов).
• Место работы. В столице оплата труда гораздо выше, чем в других городах. Областные центры уступают в величине з/п мегаполисам.
• Язык программирования. Можно владеть одним, а можно сразу несколькими. Те разработчики, которые знают несколько языков, могут претендовать на более высокую заработную плату. Отдельная категория — программисты, которые владеют редкими языками вроде Rust, Clojur, Cobol, etc. Но и вакансий по последним будет гораздо меньше. Обратите внимание на 6 языков программирования, которые будут популярны в 2022 году.
• Многозадачность. Если программист владеет рядом инструментов и может решать сразу несколько различных задач, он более востребован.
• Сфера. Список направлений очень внушительный: веб, десктоп, мобильная разработка, создание игр, машинное обучение, безопасность и так далее. У каждого из направлений своя зарплатная ветка, которая разнится в зависимости от тенденций на рынке.

На этих ключевых показателях и строится уровень оплаты труда программиста.

Что говорит Хабр Карьера

На основе 11508 анкет за второе полугодие 2021 года средняя зарплата IT-специалиста составила 127 548 руб. в месяц:

Что же касается отдельных специализаций, то заработные платы программистов разделились следующим образом:

• Бэкенд разработчик (2908 анкет) — 166 127 руб./мес.
• Фронтенд разработчик (1473 анкеты) — 149 349 руб./мес.
• Фулстек разработчик (876 анкет) — 155 842 руб./мес.
• Разработчик мобильных приложений (573 анкеты) — 176 329 руб./мес.
• Десктоп разработчик (258 анкет) — 125 340 руб./мес.
• Архитектор программного обеспечения (130 анкет) — 282 170 руб./мес.
• Инженер встраиваемых систем (110 анкет) — 117 181 руб./мес.
• Разработчик баз данных (102 анкеты) — 154 048 руб /мес.
• Разработчик игр (98 анкет) — 140 151 руб./мес.

Информацию о зарплатах других IT-специалистов можно найти на Хабр Карьере.

Данная статистика полная достаточно для того, чтобы спрогнозировать зарплату программиста в 2022 году. Разумеется, незначительные колебания имеют место быть, но кардинально ничего не поменяется.

Что говорит HeadHunter

В октябре этого года HeadHunter опубликовал более 133 тыс. вакансий сфере информационных технологий. По данным портала, в ИТ стремится каждый пятый российский соискатель, так что на сегодняшний день это наиболее привлекательная для соискателей отрасль.

Ни для кого не секрет, что лидирующий по числу открытых вакансий регион — Москва — 43 000 на момент написания статьи. В Санкт-Петербурге вакансий чуть меньше — 16 000. Республика Татарстан и Свердловская область суммарно насчитывают более 8 000 предложений. Для 1000 вакансий зарплатная вилка начинается от 355 000 руб.

10 самых высокооплачиваемых вакансий в IT согласно HeadHunter

1. Архитектор решений — 1 млн руб. за проект продолжительностью в три месяца.
2. Senior Machine Learning Engineer (удалённо) — от 700 тыс. до 1 млн руб. на руки.
3. Разработчик Java — 700 тыс. руб./мес. до вычета налогов.
4. Директор по информационным технологиям — 645 тыс. руб./мес. до вычета налогов.
5. Machine Learning Java Engineer — от 373 тыс. руб. до 1,1 млн руб. на руки.
6. Backend Developer (Solidity + Django) — от 600 тыс. руб. на руки.
7. C++ Team Lead/Senior C++ Developer — от 600 тыс. руб. до вычета налогов.
8. Principal Software Engineer (Open Source) — от 555 тыс. руб. до вычета налогов.
9. Senior Java developer с переездом в США — 527 тыс руб. до вычета налогов.
10. Solution-инженер/архитектор — от 500 тыс. руб. на руки.

Средний ценник по версии HeadHunter

• Бэкенд разработчик (2646 вакансий) — 179 964 руб./мес.
• Фронтенд разработчик (3629 вакансий) — 159 864 руб./мес.
• Фулстек разработчик (1234 вакансии) — 178 573 руб./мес.
• Разработчик мобильных приложений (4256 вакансий) — 159 679 руб./мес.
• Десктоп разработчик (92 вакансии) — 142 608 руб./мес.Разработчик игр (767 вакансий) — 153 051 руб./мес.

Также за лето 2021 года выросло количество вакансий для программистов. Если в апреле на HeadHunter было представлено 105 тысяч вакансий, то в октябре данный показатель перешагнул отметку в 133 тыс.

Кроме того, зарплаты ведущих специалистов выросли, а в списке наиболее востребованных IT-профессий оказались Java-разработчики и аналитики данных.

Самые высокооплачиваемые языки программирования в России

Если же говорить о зарплате программиста, исходя из языка программирования, в 2022 году следует метить в такие направления:

1. Python — самый дорогой язык, на который припадает 4,3% всех вакансий для разработчиков.
2. Java держит уверенное второе место и требуется в 5,2% вакансий.
3. JavaScript, как и прежде, нужен практически везде — 6,3% вакансий, но по оплате труда уступает первым двум языкам.
4. Kotlin — 0,6%.
5. Scala — 0,4%.
6. Groovy — 0,2%.

Стоит отметить, что последние три языка также разработаны для платформы Java. Kotlin, Scala и Groovy особенно востребованы в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске.

Однако самым востребованным в Москве является SQL: средняя з/п 135 000 руб. и около 4000 вакансий. А вот самый высокооплачиваемый — Scala: средняя з/п составляет 205 000 руб.

Solidity — лидер по зарплате в Санкт-Петербурге — 212 тысяч рублей. Но в этом городе гораздо более востребованы разработчики со знанием SQL: средняя зарплата для них составляет 108 000 руб.

Выводы

Зарплаты разработчиков в 2022 году разнятся в зависимости от сервиса по сбору статистики. Однако можно с уверенностью сказать, что наибольшие зарплаты наблюдаются у архитекторов программного обеспечения, бэкенд-разработчиков и тех, кто пишет на Python, Java, JavaScript. Как и прежде, самые высокие зарплаты программистам в 2022 сулят в Москве и Санкт-Петербурге. Там же и наибольшее число вакансий.

Также примите участие в нашем батле языков программирования 2021, где пользователи Tproger выбирают лучший по их мнению язык.

1. TIOBE
2. GitHub
3. IEEE
4. Популярные языки в 2022

Также приглашаем вас принять участие в батле языков программирования от Tproger, который уже стартовал. Все раунды батла вы найдёте здесь.

TIOBE

Как известно, в октябре 2021 года произошла настоящая революция — Python потеснил Java, заняв первое место в индексе популярности языков программирования по версии TIOBE.

Тем не менее неожиданностью это ни для кого не стало, ведь за последние годы Пайтон набрал популярность и стал чуть ли не самым универсальным языком программирования. По-прежнему Python наиболее востребован в Data Science и бэкенд-разработке, но также он подходит для геймдева, создания десктопных и мобильных приложений.

Как же ситуация изменилась в ноябре? Можно заметить, что PHP вылетел из десятки лучших, уступив место языку R и Swift. Когда-то PHP позиционировался как главный язык для бэкенда, но сейчас он столкнулся с сильной конкуренцией в данной области: Java (Spring), JavaScript (Node.js), Python (Django). Это не значит, что язык мёртв, но эксперты считают, что следует ожидать дальнейшего спада.

Другие интересные изменения в языках программирования, которые могут перекочевать в таком составе в 2022 год:

• По сравнению с прошлым годом, Swift поднялся с 13 на 10 позицию
• Язык Ассемблера — с 12 на 8
• Fortran — с 32 на 17
• Напротив, язык R упал с 9 на 11 место
• Perl — с 14 на 18
• Go — с 16 на 19

GitHub

Самый популярный сервис для хостинга IT-проектов недавно опубликовал сводный отчёт Octoverse, в котором представлены данные по разным направлениям разработок. Вся статистика сформирована на основе проектов и пользователей GitHub.

За 2021 год аудитория веб-сервиса выросла на 17 млн, в том числе и среди российских разработчиков, которых стало на 25% больше (с 1,5 млн пользователей в 2020 до 2 млн в этом году).

Но самое интересное — это изменение популярности языков, которыми пользуются разработчики.

Неизменным лидером в течение уже нескольких лет на GitHub остаётся JavaScript. Python ещё в 2019 году обошёл Java и удерживает позицию. Java на третьем месте.

Из любопытных изменений:

• TypeScript в 2020 году стремительно взлетел на 4 место, и пока что сохраняет его за собой.
• В этом году Shell поднялся с 9 места на 8.
• А вот язык Си, напротив, опустился с 8 на 9 место.

IEEE

Институт инженеров электротехники и электроники обновил свой рейтинг, который определил потенциально популярные языки программирования в 2022 году.

Здесь также в лидерах Python, при этом здесь это уже четвёртая победа Питона подряд. В целом, первая пятёрка идентична прошлогодней: Java, C, C++ и JavaScript сохраняют свои места в топе.

В 2020 году, на фоне разгоревшейся пандемии, когда властям потребовалось обновление старых систем, в рейтинг неожиданно ворвался COBOL, сразу заняв почётное 7-е место. Однако в третьем квартале 2021 года язык скатился на 45 место.

C# показывает хорошие результаты: язык поднялся с 23 на 6 место. Эксперты связывают такой стремительный рост с релизом девятой версии C# и выходом Windows 11.

Всего в рейтинге IEEE представлено 55 языков. Данные собираются из популярных площадок для программистов, среди которых стоит выделить StackOverflow, Reddit, Google Search, а также уже упомянутый GitHub.

Популярные языки программирования 2022

Исходя из приведённых рейтингов, шестёрка самых популярных языков в 2022 году выглядит следующим образом:

1. PythonПосле публикации отчёта TIOBE произошла настоящая революция. Пайтон наверняка надолго закрепится на первом месте как язык для Data Science, бэкенд-разработки и лёгкого вхождения в программирование.
2. Java
   И пусть Python почивает на лаврах, Java всё ещё удерживает почётное второе. За этим языком сложный бэкенд, Android-разработка, десктоп и Big Data.
3. C
   Си очень быстр, поскольку выполняется, по сути, на уровне процессора. На его основе пишутся операционные системы и драйверы. Также C является родителем C++, C#, Java, Objective C, Perl и других языков.
4. C#
   С основным языком разработки Microsoft .NET Framework ничего не случится, пока живёт сам Microsoft и обновляется Windows. Также C# очень востребован в геймдеве: например, именно на нём работает движок Unity.
5. C++
   По скорости C++ уступает лишь языку C и является №1 для разработчиков игр. C++ также активно используется в машинном обучении, в том числе в создании таких MO-библиотек, как TensorFlow.
6. JavaScript
   Неизменный лидер фронтенда и любимчик пользователей GitHub. В ближайшее время в отношении этого языка ничего не изменится.

Особенности работы с Google Ads заключаются в сложности настройки рекламного кабинета и количестве преднастроек в нем. Конкуренция по высокочастотным ключевым запросам не дает шанса на ошибку начинающему арбитражнику. В то же время есть стратегии продвижения через низкочастотные ключи. При использовании таких стратегий трафик дешевле ввиду более низкой конкурентоспособности, но требует более ответственного подхода в составлении списка ключевых запросов.

Если вы решили лить трафик с Google, необходимо иметь в арсенале такие инструменты:

1. Антидетект браузер

Это аналог известных браузеров, который подменяет отпечаток браузера, тем самым обеспечивая анонимность веб-мастера. Антидетект браузер — важная составляющая в работе с Google Ads, так как если вы зарегистрируете несколько аккаунтов с одного компьютера, и один из этих аккаунтов будет заблокирован, остальные тоже отправятся в бан. Вот некоторые из популярных сервисов: ANTBrowser, Indigo Browser.

2. Прокси

Это сервис-посредник между пользователем и целевым сайтом, необходим для подмены IP и других параметров прокси-сервера, а также обхода антифрод-системы. ГЕО прокси должно совпадать с ГЕО аккаунта. В случае повторного захода, необходимо проверить IP, важно, чтобы он совпадал с предыдущим по ГЕО. Для покупки можно воспользоваться одним из самых популярных сервисов — Proxy-sale, компания на рынке с 2015 года и предоставляет широкие возможности для арбитражников.

3. Аккаунты

Аккаунты делятся на несколько типов, у которых есть свои плюсы и минусы.

Самореги – аккаунты которые веб-мастер регистрирует сам. Затраты необходимы только на СМС-сервисы, но к таким аккаунтам низкий уровень доверия. У аккаунта есть история, чем она больше, тем больше доверия у Google.

Аренда Google аккаунтов – мало кто пользуется этим способом ввиду ненадежности, так как есть большая вероятность уйти в бан по причине невыполнения правил площадки. Стоит учитывать, что история активности таких аккаунтов не должна быть меньше 6 месяцев.

Живые аккаунты Gmail – уровень доверия выше, работать с ними проще, но иногда уходят в разлог, по неизвестной причине.

Готовые аккаунты с кредитным лимитом – аккаунты, которые регистрируют с помощью банковских карт. Обычно используют для того, чтобы слить кредитный лимит с карты на которую регистрируют аккаунт, после этого ими перестают пользоваться.

Вертикали

Для работы с Google Ads подходят разные вертикали, сейчас расскажем о них подробнее. Политика компании не позволяет рекламировать некоторые ниши, например: медпрепараты, казино, криптовалюты и бинарные опционы.

e-commerce

Или товарка, одна из самых известных вертикалей, отличается широким выбором офферов и лояльностью источников трафика. Принято считать, что эта вертикаль подходит новичкам, несмотря на то, что для работы необходим определенный опыт в настройке рекламы и понимание азов партнерского маркетинга. Не все офферы из этой вертикали можно продвигать в Google, в силу того, что Google блокирует объявления не соответствующие его политике. Новичкам стоит обратить внимание на офферы, которые соответствуют требованиям политики Google (одежда, недвижимость, официальные мобильные приложения, товары интернет-магазинов), тем более выбор очень большой.

Wapclick

Здесь вся суть в подписке на платный контент. Если пользователь подписался — веб-мастер получает вознаграждение в виде фиксированной ставки, либо процент от стоимости подписки. Бывают 1click и 2click, разница в количестве шагов, которые нужно сделать клиенту. Это может быть клик на кнопку «Подписаться» или ввод номера телефона, после чего подписка активируется.

Для этой вертикали стоит применять адаптивные объявления в Google Ads, так как там есть возможность использовать картинки, на всех изображениях должна быть кнопка, призывающая к действию.

Gambling

Вертикаль, связанная с онлайн-казино. Веб-мастер может работать по моделям CPA, RevShare, Hybrid. В силу запрета на казино во многих странах достаточно тяжело продвигать такую вертикаль, но при должном подходе и использовании клоаки можно добиться успехов. Гемблинг — запрещенная вертикаль в Google, если решите работать с ней, позаботьтесь о прокси и антидетект браузере.

Стоит помнить, что Google очень внимательно относится к прокси, поэтому не стоит экономить на этом расходнике. Лучше использовать IPv6 прокси, так как они дешевле, а количество IP-адресов больше по сравнению с IPv4. Если не использовать прокси, можно попасть под действие антифрод системы и уйти в бан. Ключевые фразы в Google Ads лучше менять/добавлять по 1-2 в день. Бюджет повышать желательно только по рекомендациям Google.

Install

Веб-мастер получает вознаграждение за установку пользователем приложения или расширения в браузере. В Google Ads реклама будет показываться только тем пользователям, у которых приложение еще не установлено. Это позволяет экономить бюджет, получая только клики от тех пользователей, которые потенциально заинтересованы в скачивании приложения.

Вот несколько советов по настройке рекламы под эту вертикаль:

1. стоит всегда ставить галочку в окне «Показы на мобильных устройствах»;

2. при закупке рекламы на дисплее желательно использовать инструмент «Оптимизатор конверсий»;

3. для этой вертикали отлично подходят видео-объявления, статистика показывает что пользователи которые привлечены таким способом, более релевантны.

Gaming

Здесь вознаграждение выдается за установку игр на мобильные платформы. Один из самых привлекательных офферов, так как нет необходимости его прятать от модераторов. Лить трафик будет не просто из-за высокой конкуренции.

Finance

Вертикаль, связанная с финансовыми предложениями, такими как банки, опционы, микрокредиты. Веб-мастер получает вознаграждение, если клиент вносит депозит. При выборе оффера из этой вертикали стоит обратить внимание на его описание, в котором можно увидеть, подходит ли он для продвижения в Google. Внимательно следите, чтобы название бренда, на который льете, было добавлено в минус-слова, так как почти все бренды запрещают прямые упоминания своего имени в рекламе. Также перед началом работы стоит помнить, в этой вертикали нужны большие бюджеты, вы не обойдетесь 500-1000$, но и ставки здесь также одни из самых высоких.

Sweepstake

Базируется на розыгрышах и призах за подписку. Данные, которые были введены при подписке, используются рекламодателем для рассылок. Существует 2 направления в этой вертикали:

1.SOI/DOI. Пользователю платят 1,5$ за оставленный почтовый адрес, после рекламодатель будет вводить пользователя в воронки регистраций или зарабатывать на рассылках. Метод хорош тем, что это разрешенная вертикаль в Google Ads. Но есть и минусы – относительно низкий доход (ROI в пределах 30-40%).

2. CC Sumbit. Пользователь в обмен на возможность участвовать в розыгрыше ценных призов оставляет свои данные, а рекламодатель использует эти данные для рассылки и генерации лидов. Главным достоинством является высокий ROI — 150%–300%. Из недостатков можно выделить нестабильную конвертацию, которая сильно зависит от лидов.

Dating

Веб-мастер получает вознаграждение за привлеченных пользователей на сайт знакомств. Стоит помнить, рекламодатель внимательно следит за качеством трафика и часто отклоняет его за нарушение правил. Например, если в объявлении указано, что пользователь найдет на сайте любовь всей жизни. Через Google Ads можно лить с помощью сайта-витрины, который предлагает подборку сайтов-знакомств. Это полностью разрешено рекламной сетью. Главное в этой вертикали — охватить целевую аудиторию.

Essay

Веб-мастер получает вознаграждение за заказ на написание статьи, диплома, курсовой и т. д. Чтобы успешно работать с этой вертикалью, необходимо хорошо знать целевую аудиторию, ее потребности. Для этой цели хорошо подойдет Google Trends, здесь можно узнать пол, возраст, ГЕО целевой аудитории. Из преимуществ работы с Google Ads в этой вертикали можно выделить низкую цену за клик по сравнению с другими источниками трафика, такими как Linkedin. Из минусов – во многих странах essay-сервисы запрещены, но можно выйти из ситуации путем подбора оффера, который будет отвечать требованиям необходимого ГЕО.

Как найти оффер для начала работы с Google Ads

Сначала необходимо пообщаться с менеджером партнерской сети, желательно придерживаться в работе его советов, так как партнерская сеть заинтересована в вашем результате.

После того, как вы получили список рекомендуемых офферов, следует проверить каждый на популярность в соответствующем сервисе путем поиска ключевых запросов, их частотности и количества просмотров. Также стоит проверить поисковую выдачу, если объявления на этот оффер есть, можно начинать работу с ним. Также не стоит забывать о том, что нужно проверять статистику оффера на площадке.

Важно помнить

В Google Ads применяется нейросеть, которая минимизирует участие модераторов в процессе проверки. Не стоит делать все аккаунты по одной схеме, так как, если боты распознают ваш «почерк», будут банить все аккаунты. Есть периоды, в которые Google проводит массовые зачистки, с этим ничего не сделать, нужно просто переждать.

Стоит заботиться о том, чтобы аккаунтов для работы было достаточно (счет должен идти на десятки). Их подготовку не стоит останавливать, так как часть аккаунтов будет уходить в бан, некоторые будут прогреваться, и только часть из всех будет в работе.

Обязательно нужно прогревать аккаунты, нельзя слишком быстро повышать бюджет, то же самое с ключами, добавлять новые нужно постепенно. Подозрительная активность может привести к повышенному вниманию со стороны ботов, что увеличивает вероятность бана аккаунта.

JetBrains сделала отдельную статью про язык C++, в которой собрала мнение экспертов по полученной статистике.

20% используют C++20

Каждый пятый респондент использует последний официально подписанный стандарт C++20, хотя он поддерживается ещё не во всех компиляторах.

Ещё столько же опрошенных собираются перейти с самого популярного стандарта С++11 на C++20.

30% не пишут юнит-тесты

Эксперт Мэтт Годболт (Matt Godbolt) считает, что это очень печальная статистика.

Ещё 32% используют Google Test для написания юнит-тестов.

55% используют CMake для сборки

Принято считать, что в мире C++ какой-то стандартной системы для сборки нет. Однако больше половины пользователей предпочитают CMake.

Ещё в топе — Makefile и Visual Studio.

Где почитать ещё?

Исследование C++ 

Исследование JavaScript

Исследование Python

Исследование Go

Исследование Kotlin

Источник: Блог JetBrains

Компания разрабатывает модель для прогнозирования COVID-19 с апреля 2020 года вместе с тремя университетами: Курантовским институтом математических наук, Политехническим университетом Каталонии и Факультетом математики и Data Science в Венском университете.

Модель хорошо показала себя в США. Сейчас её тестируют в Европе — там точность тоже высокая. RMSE (среднеквадратическое отклонение) составляет 0.24. Модель от Facebook по этому показателю обгоняет, например, совместное решение Google и Гарварда.

Что учитывает модель

Главное, на что опираются нейросети при прогнозировании, — статистика по заболеваниям в «похожих» местах страны.

В модель заложен «индекс социальной связи» — он отвечает за взаимосвязь между двумя территориями внутри страны на основе социального графа пользователей Facebook. Как оказалось, в схожих районах люди были «связаны» друг с другом от двух до восьми раз сильнее, чем в «несвязанных» округах — это отражалось на заболеваемости.

Ещё нейросети учитывают распространение вакцины от ковида. Она предсказуемо влияет на рост заболеваемости.

Зачем открыли код

Facebook рассчитывает, что исследователи со всего мира будут дорабатывать модель, чтобы повысить точность прогнозов.

Источник: TJournal

Нужно решить конкретную задачу, а перед вами куча непонятных данных, в которой черт ногу сломит? «Байесовская статистика» расскажет, как принимать правильные решения, задействуя свою интуицию и простую математику.

Пора забыть про заумные и занудные университетские лекции! Эта книга даст вам полное понимание байесовской статистики буквально «на пальцах» — с помощью простых объяснений и ярких примеров.

Чтобы узнать, как применить байесовские подходы к реальной жизни, вы отправитесь на охоту за НЛО, поиграете в «Лего», рассчитаете вероятность выживания Хана Соло при полете через поле астероидов, а также узнаете, как оценить вероятность того, что вы не заболели (ковидом?!), несмотря на то, что нагуглили все симптомы родильной горячки.

Прикладные задачи и упражнения помогут закрепить материал и заложить фундамент для работы с широким спектром задач: от невероятных текущих событий до ежедневных сюрпризов делового мира.

Вашему внимаю предлагаю отрывок из главы.

Оценка параметров с априорными вероятностями

В этой главе вы увидите, как можно использовать наши предыдущие вероятности в сочетании с данными наблюдений, чтобы получить более точную оценку, которая сочетает существующие знания с собранными данными.

Прогнозирование коэффициентов конверсии рассылки

Чтобы понять, как изменяется бета-распределение при получении информации, посмотрим на другой коэффициент конверсии. В этом примере мы попытаемся выяснить, с какой скоростью подписчики нажимают на ссылку после того, как они открыли ваше письмо. Большинство компаний, предоставляющих услуги по управлению рассылкой, в реальном времени сообщают вам, сколько людей открыли сообщение и нажали на ссылку.

Наши данные пока говорят, что из первых пяти человек, открывших письмо, двое нажимают на ссылку. На рис. 14.1 показано бета-распределение этих данных.

Рисунок 14.1 показывает распределение Beta(2,3). Мы использовали эти цифры, потому что два человека перешли по ссылке, а трое — нет. В отличие от предыдущей главы, где у нас был довольно узкий скачок возможных значений, здесь мы имеем огромный диапазон возможных значений для истинного коэффициента конверсии, потому что у нас очень мало информации для работы. Рисунок 14.2 показывает CDF для этих данных, чтобы помочь нам легче рассуждать об этих вероятностях.

95%-ный доверительный интервал (то есть 95%-ная вероятность того, что истинный коэффициент конверсии находится где-то в этом диапазоне) отмечен, чтобы его было легче увидеть. На данный момент наши данные говорят, что истинный коэффициент конверсии может располагаться где угодно между 0,05 и 0,8! Это отражение того, как мало информации мы на самом деле получили. Учитывая, что у нас было две конверсии, мы знаем, что истинная ставка не может быть равна 0, и, поскольку у нас было три не конверсии, мы также знаем, что она не может быть равна 1. Почти все остальное — справедливо.

Использование широкого контекста с априорными вероятностями

Подождите секунду — вы можете ничего не знать о рассылках, но 80%-ный рейтинг переходов по ссылке — это маловероятно. Я подписываюсь на множество рассылок, но определенно не перехожу к контенту в 80% случаев, когда открываю письмо. Принимать эти 80% за чистую монету кажется наивным, когда я рассматриваю собственное поведение.

Оказывается, ваш провайдер тоже считает это подозрительным. Давайте посмотрим на более широкий контекст. По данным вашего провайдера, для блогов, относящихся к той же категории, что и ваш, только 2,4% людей, открывающих письма, переходят к контенту.

Из главы 9 вы узнали, как можно использовать полученную информацию, чтобы изменить убеждение в том, что Хан Соло может успешно перемещаться по астероидной области. Наши данные говорят одно, но исходная информация утверждает другое.

Как вы уже знаете, в байесовских терминах данные, которые мы наблюдали, являются нашей правдоподобностью, а информация внешнего контекста — в данном случае из личного опыта и от провайдера — априорной вероятностью. Наша задача сейчас состоит в том, чтобы выяснить, как моделировать априорные вероятности. К счастью, в отличие от случая с Ханом Соло у нас действительно имеются данные, чтобы упростить задачу.

Коэффициент конверсии от провайдера, равный 2,4%, дает отправную точку: теперь мы знаем, что нужно бета-распределение со средним значением примерно 0,024. (Среднее значение бета-распределения составляет α/(α + β).) Однако это все еще оставляет возможные варианты: Beta(1,41), Beta(2,80), Beta(5200), Beta(24 976) и т. д. Итак, что же из этого нужно использовать? Изобразим некоторые из них на графике (рис. 14.3).

Как видите, чем меньше α + β, тем шире распределение. Проблема заключается в том, что даже самый свободный вариант, который мы имеем, Beta(1,41), кажется слишком пессимистичным, так как большая часть плотности вероятности помещается в очень низкие значения. Но мы будем придерживаться этого распределения, поскольку оно основано на 2,4%-ном коэффициенте конверсии в данных от провайдера и является самым слабым из приоритетов. «Слабая» априорная вероятность означает, что она будет легко переопределена фактическими данными, поскольку мы соберем еще больше информации. Более сильная априорная вероятность, такая как Beta(5200), потребовала бы больше доказательств для изменения (посмотрим, как это будет выглядеть дальше). Решение о том, следует ли использовать строгую априорную вероятность, является оценочным, исходя из того, насколько сильно вы ожидаете, что априорные данные описывают то, что вы делаете в данный момент. Как мы увидим, даже слабый априорный показатель может помочь сделать наши оценки более реалистичными при работе с небольшими объемами данных. Помните, что при работе с бета-распределением можно вычислить апостериорное распределение (сочетание нашей вероятности и априорной вероятности), просто сложив вместе параметры для двух бета-распределений:

Используя эту формулу, мы можем сравнить свои убеждения с априорной вероятностью и без априорной вероятности, как показано на рис. 14.4.

Ого! Выглядит довольно отрезвляюще. Несмотря на то что мы работаем с относительно слабой априорной вероятностью, мы видим, что это оказало огромное влияние на то, что мы считаем реалистичными коэффициентами конверсии.

Обратите внимание, что для правдоподобности без априорных данных мы считаем, что коэффициент конверсии может достигать 80%. Как уже упоминалось, это очень подозрительно; любой опытный маркетолог, работающий с электронной почтой, скажет вам, что 80%-ный коэффициент конверсии — это неслыханно. Добавление априорной вероятности к правдоподобности корректирует наши убеждения, так что они становятся намного более разумными.

Но я все еще думаю, что наши обновленные убеждения немного пессимистичны. Может быть, истинный коэффициент конверсии не равен 40%, но он все же может быть лучше, чем предполагает нынешнее апостериорное распределение.

Как можно доказать, что блог имеет лучший коэффициент конверсии, чем сайты, указанные в данных провайдера, имеющие коэффициент 2,4%? Как бы поступил любой рациональный человек? Предоставил больше данных! Мы ждем несколько часов, чтобы получить больше результатов, и выясняем, что из 100 человек, открывших письмо, 25 перешли по ссылке! Давайте посмотрим на разницу между нашей новой апостериорной вероятностью и правдоподобностью (рис. 14.5).

По мере того как мы продолжаем собирать данные, мы видим, что апостериорное распределение с использованием априорной вероятности начинает смещаться в сторону без априорной вероятности. Априорная вероятность по-прежнему контролирует наши данные, давая более консервативную оценку истинного коэффициента конверсии. Однако при добавлении доказательств к нашей правдоподобности она начинает оказывать большее влияние на то, как выглядят апостериорные убеждения. Другими словами, дополнительные наблюдаемые данные делают то, что и должны: медленно раскачивают наши убеждения, чтобы соответствовать реальности. Так что давайте подождем еще ночь и вернемся, имея на руках еще больше данных!

Утром мы видим, что 300 подписчиков открыли письма и 86 из них нажали на ссылку. На рис. 14.6 показаны наши обновленные убеждения.

То, что мы наблюдаем здесь, является наиболее важным моментом в байесовской статистике: чем больше данных собирается, тем больше наши априорные убеждения уменьшаются в результате доказательств. Когда у нас почти не было доказательств, наша вероятность предложила некоторые варианты, которые, как мы знаем, абсурдны (например 80% переходов) как интуитивно, так и из личного опыта. В свете небольшого количества доказательств наши априорные убеждения опровергли все имеющиеся данные.

Но по мере того как мы продолжаем собирать данные, которые не согласуются с априорными вероятностями, последующие убеждения смещаются в сторону того, что говорят нам собранные данные, и отходят от первоначальной априорной вероятности.

Другим важным выводом является то, что мы начали с довольно слабой априорной вероятности. Даже тогда, после всего лишь одного дня сбора сравнительно небольшого набора данных, мы смогли найти апостериорную вероятность, которая кажется гораздо более разумной.

Распределение априорных вероятностей в этом случае очень помогло сделать оценку намного более реалистичной при отсутствии данных. Это априорное распределение вероятностей было основано на реальных данных, поэтому мы могли быть вполне уверены, что оно поможет приблизить оценку к реальности. Тем не менее во многих случаях никаких данных для сохранения априорных вероятностей обычно нет. Так что же делать?

Априорная вероятность как средство измерения опыта

Поскольку мы знали, что идея 80%-ного коэффициента конверсии смехотворна, то использовали данные провайдера, чтобы составить более точную оценку априорной вероятности. Но даже если бы у нас не было данных, которые могли бы помочь установить априорную информацию, то мы все равно могли бы попросить кого-то, имеющего маркетинговый опыт, помочь сделать хорошую оценку. Например, опытный маркетолог знает, что стоит ожидать, к примеру, около 20% коэффициента конверсии.

Учитывая эту информацию от опытного профессионала, можно выбрать относительно слабую априорную вероятность, такую как Beta(2,8), чтобы предположить, что ожидаемый коэффициент конверсии должен составлять около 20%. Это распределение является лишь предположением, но важно то, что мы можем количественно оценить это предположение. Почти для каждого бизнеса эксперты часто могут предоставить мощную априорную информацию, основанную просто на предыдущем опыте и наблюдениях, даже если у них нет специальной подготовки по определению вероятности.

Количественно оценивая этот опыт, мы можем получить более точные оценки и посмотреть, как они могут меняться от эксперта к эксперту. Например, если маркетолог уверен, что истинный коэффициент конверсии должен составлять 20%, мы можем смоделировать это убеждение как Beta(200 800). По мере сбора данных мы можем сравнивать модели и создавать несколько доверительных интервалов, которые количественно моделируют любые экспертные убеждения. Кроме того, по мере получения все большего и большего количества информации разница из-за этих априорных убеждений будет уменьшаться.

Более подробно с книгой «Байесовская статистика» можно ознакомиться на сайте издательства.

Для читателей Tproger скидка 25% по купону — Байес.

По факту оплаты бумажной версии книги «Байесовская статистика» на e-mail высылается электронная книга.

Так, например, в начале 96-го на первом месте по посещаемости был интернет-портал AOL. Его трафик составлял 90,7 млн пользователей. Второе место досталось Yahoo (34,9 млн посетителей), а третье — Geocities (18,7 млн пользователей).

Что интересно, с марта 2001 по май 2006 года в лидерах находился Yahoo. И только ближе к июню того же года на первое место взошёл Google.

Поисковик, к слову, находится на верхушке рейтинга до сих пор. Только если весной 2006-го у него было 5,6 млрд юзеров, то сейчас их количество достигает 100 млрд человек. Разумеется, речь не идёт об уникальных посетителях.

С полной версией инфографики вы можете ознакомиться ниже:

Источник: YouTube / Statistics and data

Вероятности

Зачем нам нужны вероятности, когда мы обладаем таким мощным математическим инструментарием? У нас есть матанализ для работы с функциями на бесконечно малых величинах и оценки их динамики.  У нас есть алгебра для решения уравнений, а также десятки других областей математики, с помощью которых мы можем решить едва ли не любую задачу.

Проблема в том, что мы живем в хаотичной вселенной, где точные измерения чаще всего невозможны. Изучая реальные процессы, происходящие в мире, мы хотим понять, какие случайные события влияют на наши эксперименты. Нас окружает неопределенность, и важно уметь «обуздать» и использовать ее в своих целях. Именно в такие моменты в ход идет теория вероятностей и статистика.

В наш век именно эти дисциплины лежат в основе искусственного интеллекта, физики элементарных частиц, обществознания, биоинформатики.

Перед тем как говорить о статистике, необходимо определиться с понятием вероятности. Как ни странно, однозначного ответа нет. Рассмотрим несколько теоретических подходов к определению вероятности.

Частотная вероятность

Представим, что нам дали монету, и мы хотим определить является ли она честной. Как это можно сделать? Подбросим ее несколько раз и запишем как 1, если выпадет орёл, 0 – если выпадет решка. Повторим этот эксперимент 1000 раз, и подсчитаем все 0 и 1. Допустим, по результатам этого утомительного процесса мы насчитали 600 орлов (1) и 400 решек (0). Если мы посчитаем частоту, с которой нам выпадал орёл или решка, мы получим 60% и 40%, соответственно. Эти частоты могут интерпретироваться как вероятности того, что, подбросив монету, нам выпадет орёл или решка. Такой подход к вероятностям называется частотным.

Условные вероятности

Зачастую нам нужно узнать вероятность наступления события при условии, что произошло другое событие. В этом случае, мы указываем условную вероятность события A при условии, что произошло событие B как P (A | B). Рассмотрим это на примере дождя:

• Какова вероятность дождя, если мы слышим раскаты грома?
• Какова вероятность дождя, если на улице солнце?

Из этой диаграммы Эйлера мы видим, что P (Дождь | Гром) = 1: дождь идет всегда, когда мы слышим раскаты грома и видим молнии (в реальности это не всегда так, но примем условности для целей нашего примера).

А что насчет P (Дождь | Солнце)? На глаз, эта вероятность достаточно мала, но есть ли способ рассчитать ее точно? Условная вероятность определяется как:

Иными словами, мы должны поделить вероятность наступления обоих событий – Дождя и Солнечной погоды на вероятность события Солнечная погода.

Зависимые и независимые события

События называются независимыми, если вероятность наступления любого из них никак не зависит от наступления других событий. Например, рассмотрим вероятность того, чтобы бросить игральные кости и выкинуть две двойки подряд. Это независимые события. Иными словами,

Но почему эта формула работает? Для начала обозначим броски №1 и №2 как A и B, чтобы упростить формулу, а далее перепишем вероятность бросания костей как вероятность появления двух независимых событий:

Затем умножим P(A) на P(B) / P(B), а далее вспомним определение условной вероятности:

Если формулу выше прочитать справа налево, мы увидим, что P (A | B) = P(A). По сути, это означает, что событие A не зависит от события B. Такая же логика справедлива и в отношении P(B).

Байесовский подход к вероятности

Существует еще один подход к определению вероятностей, который называется Байесовским. Частотный подход к статистике предполагает существование одной оптимальной и конкретной комбинации параметров для модели. Частотная статистика работает с неопределенностью через достаточно сложные для понимания доверительные интервалы (confidence interval). К примеру, 95% доверительный интервал в частотной статистике означает, что если бы мы проводили измерение бесконечное количество раз, то истинное значение параметра попадало бы в этот интервал в 95% случаев. Сбивает с толку, да?

С другой стороны, Байесовская теорема подходит к параметрам с вероятностных позиций и рассматривает их как случайные величины. В Байесовской статистике каждый параметр обладает собственным распределением вероятности, которое отражает, насколько вероятны данные параметры, учитывая имеющиеся в наличии данные. Математически это можно представить как:

В отличие от частотного подхода, Байесовская статистика работает с неопределенностью через достоверные интервалы (credible interval), которые интуитивно понятны. 95% достоверный интервал означает, что значение измеряемого параметра попадает в него с 95% вероятностью.

В этой ветке статистики все крутится вокруг теоремы, позволяющей рассчитать условные вероятности исходя из накопленных знаний:

Несмотря на кажущуюся простоту, Теорема Байеса имеет огромную ценность, она применяется в различных областях, и даже существует отдельная ветвь статистики, которая называется Байесовская статистика. Если интересно понять, как выводится эта формула, то вот ссылка на отличный пост, посвященный Теореме Байеса.

Распределения

Распределение вероятностей – это закон, описывающий вероятности наступления всех возможных исходов какой-либо случайной величины, выраженных в виде математической функции. Как и любая функция, распределение может обладать параметрами, позволяющими скорректировать его характеристики.

Когда мы измеряли относительную частоту исходов такого события как подбрасывание монеты, мы на самом деле рассчитали так называемое эмпирическое распределение вероятностей. Многие процессы, отличающиеся неопределенностью, могут быть описаны в терминах распределения вероятностей. Так, например, подбрасывание монеты описывается распределением Бернулли, а если бы мы захотели рассчитать вероятность, что после n попыток выпадет орел, мы можем прибегнуть к Биномиальному распределению.

Для удобства работы с вероятностями введем новое понятие, аналогичное переменной, — случайная переменная. Каждая случайная переменная соответствует определенному распределению. Случайные величины принято обозначать заглавной буквой, а также мы можем использовать символ ~, чтобы обозначить, какому распределению соответствует переменная.

Это означает, что случайная переменная X описывается распределением Бернулли, при этом вероятность успеха (выпадение орла) равна 0,6.

Непрерывное и дискретное распределение вероятностей

Распределения вероятностей бывают двух типов. Дискретное распределение описывает случайные величины, которые принимают конечное число значений, как это было в примере с монетой и распределением Бернулли. Дискретные распределения определяются Функцией распределения масс (Probability Mass Function).  Непрерывное распределение описывает непрерывные случайные величины, которые (в теории) могут принимать бесчисленное число значений. Например, когда мы измеряем скорость и ускорение датчиками с высокими шумами. Непрерывные распределения определяются Функцией плотности распределения вероятности (Probability Density Function).

При расчете статистик для дискретного распределения вероятностей применяется суммирование ∑, а для непрерывного – интегралы ∫. Например, математическое ожидание будет иметь следующий вид:

Выборки и статистики

Представим, что мы хотим измерить рост людей в своем городе. Чтобы измерения были независимыми, мы оценивали рост случайных прохожих на улице. Процесс случайного отбора подмножества данных из общей (генеральной) совокупности называется выборкой.

Выборка сама по себе достаточно сложна для понимания. Для того, чтобы описать ее более понятным для человека способом используются статистические показатели – обобщающие математические функции.

С одним таким показателем вы скорее всего уже сталкивались – это арифметическое среднее.

Другой пример – это дисперсия выборки:

Данная формула характеризует разброс значений в массиве данных относительно среднего.

А если я хочу узнать больше?

Знания статистики могут пригодиться в самых неочевидных ситуациях. Как сказал известный статист Джон Тьюки: «The best thing about being a statistician is that you get to play in everyone’s backyard».

Вот небольшая подборка ресурсов для продолжения изучения математической статистики:

• Начинающие: Академия Khan – это отличный бесплатный ресурс. Их курс даст вам представление об основах теории вероятностей и статистики простым и понятным языком.
• Средний уровень: Учебник Ларри Вассермана All of the statistics представляет собой отличный обзор всех наиболее важных вопросов статистики в сжатой форме. Но имейте в виду, эта книга рассчитана на читателей, уже знакомых с линейной алгеброй и математическим анализом.
• Продвинутый уровень: Предположу, что, дойдя до этого этапа, вы уже составите свой собственный список литературы ?. Однако, вот несколько полезных источников, о которых не всем известно:Computer Age Statistical Inference (https://web.stanford.edu/~hastie/CASI/), Trevor Hastie and Bradley Efron – книга о современных статистических методах.Statistical Rethinking (https://xcelab.net/rm/statistical-rethinking/) – книга по Байесовской статистике.

Так, за прошедший год компанией было получено 303 подобных запроса. 206 из них были удовлетворены, в результате чего GitHub раскрыл сведения о 11 909 пользователях сервиса. Для сравнения, в 2019 году их число составляло лишь 1250.

Представители платформы также рассказали, что факте раскрытия данных пользователи узнали лишь в 14 случаях. Оставшиеся 192 запроса проходили в качестве gag order, то есть разглашение информации было запрещено.

Более подробную информацию обо всём этом можно найти в самом отчёте. Там же есть пункт про то, что в 2020 году GitHub получил 44 государственных запроса на блокировку в связи с нарушением местного законодательства страны. И все они были отправлены из России.

Источник: Блог GitHub

Начнём с того, что любые рейтинги субъективны. Большинство аналитических систем основываются на поисковой выдаче крупных поисковиков, таких как Google. Но даже при условии идентичных исходных данных, разные системы могут выдавать разные результаты.

Индекс TIOBE также формируется на базе поисковых запросов, которые включают название языка. Такой рейтинг не будет учитывать количество написанного на языке кода, в отличие от PYPL — рейтинга GitHub. Также TIOBE не принимает в расчёт запросы из Яндекса и китайского поисковика Baidu. Но данный рейтинг всё ещё является наиболее приоритетным среди разработчиков.

Индекс TIOBE можно использовать для проверки актуальности своих знаний и для принятия стратегического решения о том, какой язык следует использовать в том или ином проекте.

Давайте проанализируем первую тройку.

Лидирует C

Ничего удивительного: язык программирования C возглавлял рейтинги с 1985 года, лишь иногда отдавая первенство Java.

Сейчас C популярен преимущественно благодаря интернету вещей. Огромное количество «умных» девайсов действительно работают на базе программного обеспечения, которое написано на C. Таким устройствам важна высокая производительность, и именно это предоставляет язык С.

Второе место за Java

И хотя Java ещё в январе 2020 года лидировал в рейтинге языков программирования TIOBE, позже его позиции стремительно обвалились. Более того, в ноябре его обошёл Python, опустив на третье место, однако затем Java всё-таки поднялся. Популярность этого языка обусловлена кроссплатформенностью, которую обеспечивает JVM, и большим количеством решаемых задач, среди которых Android-приложения, бэкенд и десктопные ПО.

Почётная бронза у Python

Специалисты сходятся во мнении, что языку удалось обойти Java из-за пандемии и развития сферы Data Science, в которой около 74% специалистов по версии 365 Data Science работают именно с Python:

Кроме того, Python прост в изучении и его часто гуглят начинающие разработчики.

А что с остальными языками?

По сравнению с декабрём 2019 года, небольшой подъём наблюдается у C++, JavaScript, PHP и R:

• C++ выталкивает вверх игровая индустрия, микроконтроллеры и IoT. Кроме того, это практически стандарт программирования, который нередко преподают в качестве первого языка.
• JavaScript и PHP — по-прежнему те столпы веб-разработки, на которых держатся почти почти все веб-приложения.
• Язык R получил рост благодаря развитию Data Science, хотя до Python, который является более предпочтительным, ему далеко.

Немного сдали позиции Visual Basic, C# и SQL:

• У Visual Basic достаточно узкое поле применения, но настоящий закат начался, когда C# перенял его удобства — управление памятью в .NET, наличие функций типобезопасности и т. д.
• Хотя и коммьюнити C# сокращается. Да, этот язык всё ещё важен для геймдева и AR/VR, но постепенно теряет популярность, уступая место другим языкам.
• Снижение рейтингов SQL тесно коррелирует с развитием технологии ORM.

Также есть так называемый «Язык программирования года» — своеобразная премия, которой награждается язык, показавший наибольший рост в течение года:

Есть мнение, что языком программирования 2020 по версии рейтинга TIOBE станет C.

Заключение

Выходит, что текущая элитарная тройка — это C, Java и Python. Все три языка продолжают активно изучать, у них огромное комьюнити и много готовых проектов, которые нуждаются в поддержке. Неплохо себя показывают языки веб-разработки JavaScript и PHP, а также R — главный конкурент Python в сфере Data Science.

Да, возможно, в первых числах января картинка поменяется, но вряд ли слишком сильно относительно текущего рейтинга.

Не менее интересна и статистика сервиса по самым активным регионам. Так, наибольшее количество пользователей GitHub находится в Северной Америке — 34%. На втором месте расположилась Азия с 30,7% юзеров. Европейцев же на сервисе всего лишь 26,8%. Что удивительно, сервис даже опубликовал статистику по пользователям из Африки — их целых 2%.

Ещё из интересного можно отметить, что из-за пандемии разработчики начали чаще пилить проекты с открытым исходным кодом. За последний год их число увеличилось на 40%. Также на GitHub в уходящем году было открыто более 60 млн новых репозиториев.

• Ядро, фреймворк, движок.
• Зарплаты.

Релизы

Linux 4.20:

• Добавили поддержку процессоров архитектуры C-SKY.
• Реализовали планировщик трафика taprio — он умеет рассылать пакеты в соответствии с определённым временным рядом. Для разных типов трафика можно устанавливать разные промежутки.
• Добавили PSI — система измерения нагрузки на основные ресурсы от Facebook. Мы о ней рассказывали в другом материале.
• Объединили драйверы amdgpu и amdkfd.

Electron 4.0 (рассказывали о нём вчера, но можем и повторить):

• Обновлённые компоненты Chromium, Node.js и V
• Возможность ради безопасности отключить модуль remote для отрисовки веб-страницы в теге webview. Он позволяет процессу визуализации «общаться» с основным для доступа к GUI-модулям — dialog, menu и прочим.
• На случай, если не хочется полностью отрубать этот полезный модуль, есть возможность настроить фильтр запросов: remote.require() / remote.getGlobal().
• macOS 10.9 больше не поддерживается.

Кстати, о фреймворках. Мы тут присмотрелись к React, Angular или Vue и постарались разложить по полочкам, какой инструмент кому стоит изучать в будущем году. И почему.

PhysX 4.0 (рассказывали о нём в начале декабря, но теперь официальный релиз):

• Это открытый движок для симуляций физических процессов.
• Получил поддержку темпорального метода Гаусса-Зейделя — он реалистичнее имитирует движения роботов или людей.
• Добавлена поддержка проектов, использующих CMake.
• Улучшена масштабируемость.

Зарплаты

Портал «Мой круг» выпустил очередной отчёт о результатах исследования зарплат в IT-области. По данным источника, офисные работники, в целом, получают меньше «удалёнщиков» на 30 тысяч рублей — 70 тысяч против 99 у тех, кто работает из дома. Однако при этом «удалёнщики» в среднем зарабатывают меньше штатных сотрудников в Москве или Санкт-Петербурге. А больше всего зарплата у fullstack-разработчиков и создателей мобильных приложений. Вот так-то.

Статистические характеристики

Статистические характеристики — наверное, наиболее часто используемая статистическая концепция в Data Science. Обычно это первое, что применяют при исследовании набора данных. В эту концепцию входят такие понятия как отклонение, дисперсия, среднее значение, медиана, процентили и многие другие. Их довольно легко понять и реализовать в коде:

Линия посередине — это медианное значение данных. Медиану используют вместо среднего значения по той причине, что она более устойчива к аномальным значениям в данных. Первый квартиль — это 25 процентиль, т.е. 25% значений в данных находятся ниже этого значения. Третий квартиль — это 75 процентиль, т.е. 75% значений в данных находятся ниже этого значения. Минимальное и максимальное значения отражают нижнюю и верхнюю границы диапазона данных.

Ящик с усами прекрасно демонстрирует, что мы можем сделать с основными статистическими характеристиками:

• Когда этот ящик короткий, то можно сделать вывод, что большинство значений в данных похожи, так как много значений находится на небольшом расстоянии друг от друга.
• Когда ящик длинный, то можно сделать обратный вывод: большинство значений отличаются друг от друга.
• Если медианное значение ближе к низу, то можно сказать, что большая часть данных имеет более низкие значения. Если оно ближе к верху, то большая часть данных имеет более высокие значения. По сути, если медиана не находится по центру ящика, то это показатель того, что данные неравномерны.
• Усы очень длинные? Значит, данные имеют высокое стандартное отклонение и дисперсию, т.е. значения сильно разбросаны и отличаются друг от друга. Если усы длинные только с одной стороны ящика, то, возможно, данные заметно изменяются только в одном направлении.

Используйте статистические характеристики для быстрой, но при этом информативной оценки ваших данных.

Распределения вероятностей

Вероятность можно определить как процентный шанс того, что какое-то событие произойдёт. В Data Science вероятность находится в пределах от 0 до 1, где 0 означает, что событие точно не произойдёт, а 1 — что точно произойдёт. Распределение вероятностей — это функция, которая отображает вероятности всех возможных значений. Рассмотрим основные виды распределений.

Равномерное распределение — самое базовое из представленных здесь. У него есть единственное значение, которое встречается только в определённом диапазоне, а всё, что находится за его пределами, равно нулю. Это распределение можно воспринимать как признак категориальной переменной с двумя категориями: 0 и значением. У такой переменной могут быть и другие значения, отличные от нуля, но это не мешает изобразить её в виде функции, состоящей из нескольких равномерных распределений.

Нормальное распределение или распределение Гаусса определяется медианой и стандартным отклонением. Медиана сдвигает распределение в пространстве, а отклонение влияет на масштаб. Важное отличие этого распределения от других заключается в том, что стандартное отклонение одинаково во всех направлениях. Таким образом, с распределением Гаусса чётко видно среднее значение в наборе данных. Также становится наглядным распределение данных, т.е. распределены ли они на большом промежутке или же сконцентрированы вокруг нескольких значений.

Распределение Пуассона похоже на нормальное, но с дополнительным коэффициентом асимметрии. При низком коэффициенте значения распределены относительно равномерно во все стороны, как при нормальном распределении. Если же он высокий, то распределение данных будет разным в разных направлениях — в одном данные будут сильно распределены, а в другом — сильно сконцентрированы.

Существует гораздо больше распределений, но этих трёх достаточно для понимания основ. С помощью равномерного распределения можно быстро рассмотреть и интерпретировать категориальные переменные. При нормальном распределении существует много алгоритмов, которые по умолчанию хорошо работают с этим распределением. При распределении Пуассона нужно внимательно подойти к выбору алгоритма, потому что он должен быть устойчив к изменениям в пространственном распределении.

Снижение размерности

Этот термин легко понять интуитивно. Есть набор данных и нужно уменьшить количество его измерений. В Data Science под этим подразумевается количество переменных признаков:

Куб представляет набор данных, имеет три измерения и содержит 1000 точек. Конечно, при современных вычислительных мощностях таким количеством никого не напугать, но когда это число начнёт расти, могут появиться проблемы. Однако, если посмотреть на данные с двухмерной точки зрения, можно увидеть, что с такого угла легко разделить все цвета. С помощью снижения размерности можно спроецировать 3D-данные на 2D-плоскость, что эффективно снижает количество точек для вычисления до 100 единиц.

Снизить размерность также можно с помощью отбрасывания маловажных признаков. Например, после изучения набора данных было выявлено, что из 10 признаков 7 сильно коррелируют с выходом, а остальные 3 — нет. Значит, 3 этих признака не стоят траты ресурсов на них и их можно исключить без вреда для выхода.

Наиболее распространённый метод для снижения размерности — метод главных компонент (PCA), который создаёт векторные представления признаков, тем самым показывая их связь с выходом. PCA можно использовать для обоих вариантов снижения размерности, описанных выше.

Оверсемплинг и андерсемплинг

Оверсемплинг и андерсемплинг используются в задачах классификации. Порой набор данных для классификации сильно сдвинут в одну сторону. Например, для класса 1 может быть 2000 примеров, а для класса 2 — всего 200. Это негативно повлияет на многие методы машинного обучения, которые используются для моделирования данных и составления предсказаний. Овер- и андерсемплинг нужны как раз для таких случаев:

На обеих сторонах этой картинки синий класс содержит гораздо больше данных, чем оранжевый. В такой ситуации можно предпринять один из двух шагов для препроцессинга данных перед их использованием для обучения моделей.

Андерсемплинг означает, что используется только часть данных большего класса. Это необходимо для поддержания распределения вероятности класса.

Оверсемплинг означает, что создаются копии меньшего класса, чтобы сравнять его размер с большим классом. Копии делаются таким образом, чтобы поддерживать распределение меньшего класса.

Статистика Байеса

Чтобы понять предназначение статистики Байеса, нужно сначала разобраться, что не так с частотной статистикой. Большинство людей думает именно о частотной статистике, когда слышит слово «статистика». В этой статистике используется математика для анализа вероятности того, что какое-то событие произойдёт, а вычисления происходят только на основе априорных данных.

Рассмотрим пример. Предположим, человеку дали шестигранный кубик и спросили, какова вероятность выпадения 6. Большинство людей сразу скажут, что шанс равен 1/6. И действительно, если провести частотный анализ и посмотреть на данные, полученные после 10 тысяч бросков, то можно увидеть, что шанс выпадения каждого числа примерно равен 1/6.

Но что, если кто-то скажет, что это шулерский кубик, который всегда приземляется на 6? Так как частотный анализ учитывает только априорные данные, это утверждение не будет принято во внимание. А в случае со статистикой Байеса — будет:

Вероятность P(H) в уравнении — это частотный анализ, который учитывает априорные данные для подсчёта вероятности какого-то события. P(E|H) — вероятность того, что событие E произойдёт при истинности выдвинутого предположения. Например, если бросить кубик 10000 раз и за первую тысячу бросков выпадут только шестёрки, то явно можно заподозрить, что предположение верное. P(E) — вероятность того, что предположение является истинным.

Как можно увидеть из формулы, статистика Байеса всё принимает во внимание: частотный анализ,  вероятность того, что предположение о шулерском кубике верно и вероятность выпадения 6, если оно верно. Её целесообразно применять, когда нет уверенности, что априорные данные будут не очень хорошо отображать будущие данные и результаты.

Смотрите также: Основы статистики с Python: описательная статистика

В этой статье мы поговорим о:

• определении статистики;
• описательной статистике:мерах центральной тенденции;мерах разброса.

Нам не понадобятся глубокие знания статистики, однако понадобится хотя бы минимальное знание Python. Если вы не встречались с циклами for и списками, будет лучше сначала ознакомиться с ними.

Не знаете с какой стороны подойти к Python? Тогда почитайте о том, с чего начать изучение Python.

Загружаем данные

Мы будем обсуждать статистику, используя реальные данные, взятые с платформы Kaggle из датасета Wine Reviews. Сами данные были извлечены с сайта Wine Enthusiast.

Предположим, вы — ученик сомелье. Вы нашли интересный датасет и хотели бы сравнить различные вина, воспользовавшись статистикой для описания данных и сделав для себя несколько выводов.

Код, представленный ниже, загружает датасет wine-data.csv в переменную wines в виде списка списков. В статье мы будем вести статистику на примере этой переменной:

Давайте посмотрим на первые пять строк данных, указанных в таблице, чтобы понять, с какими значениями мы работаем:

Что именно представляет собой статистика?

Это вопрос с подвохом. Статистика включает в себя много всего, поэтому попытка кратко описать её неизбежно приведёт к упущению некоторых деталей. Тем не менее нам нужно с чего-то начинать.

Область статистики можно рассматривать как научную среду для работы с данными. Это определение включает все задачи, связанные со сбором, анализом и интерпретацией данных. Также статистика может относиться к отдельным измерениям, которые представляют собой сводную информацию по данным или определенные их аспекты. В этой статье мы постараемся провести грань между научной областью статистики и непосредственными измерениями.

И первым шагом будет логичный вопрос: а что такое «данные»? К счастью, это определение дать проще. Данные — это совокупность наблюдений за миром, которая может иметь множество вариаций, от качественных до количественных. Исследователи собирают данные, полученные в ходе экспериментов, предприниматели собирают данные своих клиентов, а игровые компании собирают данные о поведении игроков

Эти примеры указывают на ещё один важный аспект: наблюдения обычно связаны с генеральной совокупностью, представляющей интерес. Возвращаясь к предыдущему примеру: исследователь может рассматривать группу пациентов с определённым состоянием. Для наших данных генеральной совокупностью будет набор отзывов о винах. Чётко определив генеральную совокупность, мы можем применить методы статистики и извлечь знания из полученных результатов.

Но почему нас интересуют генеральные совокупности? Полезно иметь возможность сравнивать и противопоставлять их, чтобы проверить наши идеи. Например, мы хотели бы узнать, что пациенты, получающие новое лечение, выздоравливают быстрее тех, кто получает плацебо, но кроме того мы хотели бы доказать это количественно. Здесь на помощь приходит статистика, которая предоставляет точный подход к данным и даёт возможность принимать решения, основанные на реальных событиях, а не на догадках.

Ключевые идеи:

• статистика — наука о данных;
• данные — набор наблюдений за интересующей нас генеральной совокупностью;
• статистика предоставляет конкретный способ сравнения генеральных совокупностей с помощью чисел, а не неоднозначных описаний.

Описательная статистика

Когда у нас есть набор наблюдений, полезно свести признаки наших данных в одно определение. Этим занимается описательная статистика. Как следует из названия, описательная статистика описывает конкретное свойство данных, которые она обобщает. Такую статистику можно разделить на две категории: меры центральной тенденции и меры разброса.

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции — показатели, представляющие собой ответ на вопрос: «На что похожа середина данных?». Слово «середина» звучит неточно, так как существует множество определений для её описания. Далее мы обсудим, как каждая новая мера меняет наше определение «середины».

Среднее значение

Данная характеристика описывает среднее значение в наборе данных. Вычислить её довольно просто: сложите все значения и разделите полученную сумму на количество значений.

В случае со средним значением «серединой» датасета будет среднее арифметическое его значений. Среднее значение отражает типичный показатель в наборе данных. Если мы случайно выберем один из показателей, то, скорее всего, получим значение, близкое к среднему.

Вычислить среднее значение на Python просто. Давайте выясним, чему равна средняя оценка вина в нашем датасете:

Это среднее значение говорит нам, что «типичная» оценка в датасете равна примерно 87,8. Соответственно, большинство вин имеют высокий рейтинг, если предположить, что оценивают по шкале от 0 до 100. Тем не менее нужно учесть, что Wine Enthusiast не публикует отзывы с рейтингом ниже 80.

Есть разные типы среднего значения, но это — наиболее распространённая форма. Оно называется средним арифметическим, так как интересующие нас значения складываются.

Медиана

Следующая мера центральной тенденции, о которой пойдёт речь, — медиана. Медиана, как и среднее значение, нужна для определения типичного значения в наборе данных, но при этом не требует вычислений.

Чтобы найти медиану, данные нужно расположить в порядке возрастания. Медианой будет значение, которое совпадает с серединой набора данных. Если количество значений чётное, то берётся среднее двух значений, которые «окружают» середину.

Стандартной библиотекой Python не предусмотрен поиск медианы, но мы можем написать свою реализацию, следуя описанному алгоритму. Попробуем найти медиану цен на вина:

Прим.перев. С версии Python 3.4 есть встроенный способ поиска медианного значения.

Медианная цена бутылки вина составляет 24$. Это предполагает, что как минимум у половины вин в датасете цена равна или ниже 24$. Неплохо! А что насчёт среднего значения? Учитывая, что и медиана, и среднее значение отражают типичное значение, можно предположить, что они должны быть примерно одинаковы:

Средняя цена в 33,13$ на порядок выше медианной. Как это произошло? Разница между медианой и средним значением существует из-за робастности (выбросоустойчивости).

Проблема выбросов

Как вы помните, среднее значение можно найти, сложив все значения и разделив сумму на их количество, в то время как медиана ищется простой перестановкой значений. Если в данных есть выбросы — значения, которые гораздо выше или ниже остальных, — это может негативно повлиять на среднее значение. Таким образом, среднее значение не робастно, а медиана — напротив, выбросоустойчива.

Давайте взглянем на максимальную и минимальную цену в наших данных:

Теперь мы знаем, что в данных есть выбросы. Выбросы могут отражать интересные события или ошибки в нашем наборе данных, поэтому важно уметь определять их наличие. Сравнение медианы и моды — один из способов определить наличие выбросов, хотя визуализация обычно позволяет сделать это быстрее.

Мода

Это последняя мера центральной тенденции, о которой пойдёт речь. Мода определяется как значение, которое наиболее часто встречается в наборе данных. Мода не так очевидно соответствует понятию «середины» как среднее значение или медиана, но это соответствие абсолютно обосновано: если значение появляется в данных неоднократно, оно приблизит среднее значение к моде. Чем чаще появляется значение, тем сильнее оно влияет на среднее. Таким образом, мода показывает наиболее значимый фактор, формирующий среднее значение.

Как и в случае с медианой, встроенной функции для поиска моды у Python нет. Зато мы можем вычислить её сами, посчитав количество повторений различных цен и выбрав самую частую:

Прим.перев. На самом деле, с версии Python 3.4 можно найти и моду.

Мода относительно близка к медиане, поэтому можно уверенно сказать, что и мода, и медиана отражают средние значения цен на вино.

Меры центральной тенденции полезны для описания среднего значения данных. Тем не менее они не показывают, насколько большой разброс присутствует в данных. Здесь на помощь приходят меры разброса данных.

Меры разброса данных

Меры разброса отвечают на вопрос: «Как сильно варьируются мои данные?». В мире существует не так много вещей, которые остаются в одном и том же состоянии при каждом наблюдении. Эта изменчивость делает мир нечётким и неопределённым, поэтому полезно иметь показатели, которые могут обобщить эту «нечёткость».

Размах

Наша первая мера разброса — размах. Из всех измерений, которые мы рассмотрим далее, его вычислить проще всего. Для этого нужно просто вычесть из наибольшего значения в наборе данных наименьшее.

Мы нашли максимальную и минимальную цены, когда искали медиану, поэтому сейчас можем использовать их:

Итак, размах равен 2296, но что это значит? Когда мы рассматриваем результаты различных измерений, очень важно делать это в контексте наших данных. Наша медианная цена была 24$, а размах равен 2296$. Размах на два порядка больше медианы, что указывает на сильный разброс данных. Возможно, будь у нас ещё один винный датасет, мы могли бы сравнить размахи, чтобы понять, как они отличаются. В ином случае сам по себе размах не слишком полезен.

Мы скорее хотели бы узнать, как сильно данные отличаются от типичного значения. Здесь нам помогут стандартное отклонение и дисперсия случайной величины.

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение тоже является мерой разброса данных. Оно помогает узнать, как сильно данные отличаются от типичного значения. Иными словами, оно говорит о том, как сильно данные отличаются от среднего арифметического. Отношение к среднему арифметическому хорошо видно при расчёте отклонения:

Поговорим немного о строении уравнения. Как вы помните, среднее арифметическое рассчитывается путём сложения всех значений и деления на их количество. Уравнение стандартного отклонения похоже, но используется, чтобы найти, на сколько в среднем значения отклоняются от типичного, и включает дополнительную операцию с извлечением корня.

В некоторых источниках можно увидеть в качестве знаменателя n вместо n-1. Такие детали выходят за рамки нашей статьи, но знайте, что использование n-1 считается более корректным. Можете прочитать интуитивное объяснение коррекции Бесселя.

Мы хотим посчитать стандартное отклонение, чтобы более полно описать цены вин и их оценки, поэтому напишем свою функцию. Поиск кумулятивной суммы вручную выглядел бы довольно громоздко, но циклы for в Python всё упрощают. Мы пишем свою функцию, чтобы показать, что на Python легко заниматься такой статистикой. Тем не менее в библиотеке numpy тоже реализовано вычисление стандартного отклонения через функцию std:

Такие результаты вполне ожидаемы. Оценки варьируются от 80 до 100, поэтому можно предположить, что стандартное отклонение будет небольшим. С другой стороны, отклонение в ценах гораздо выше из-за выбросов. Чем больше стандартное отклонение, тем больше рассеяны данные вокруг среднего значения, и наоборот.

Далее мы увидим, что дисперсия тесно связана со стандартным отклонением.

Дисперсия

Часто стандартное отклонение и дисперсию связывают вместе и делают это не без причины. Вот уравнение дисперсии, ничего не напоминает?

Дисперсия и стандартное отклонение — почти одно и то же! Дисперсия — просто квадрат стандартного отклонения. Более того, обе величины отражают одну и ту же вещь — меру разброса, хотя стоит отметить, что единицы измерения разные. В каких бы единицах ни измерялись ваши данные, единицы измерения отклонения будут такими же, а у дисперсии они будут возведены в квадрат.

Многие новички в статистике задают вопрос: «Зачем возводить отклонение в квадрат? Разве нельзя избавится от отрицательных слагаемых при помощи модуля?». Избавление от отрицательных значений — хорошая причина для возведения в квадрат, но не единственная. Как и на среднее значение, на дисперсию и стандартное отклонение влияют выбросы. Очень часто нас интересуют выбросы, поэтому возведение в квадрат позволяет выделить эту особенность. Если вы знакомы с математическим анализом, то поймете, что наличие экспоненциального выражения позволяет найти точку минимального отклонения.

Чаще всего при статистическом анализе нам понадобятся только среднее значение и стандартное отклонение, однако дисперсия по-прежнему важна в других академических областях. Меры центральной тенденции и разброса позволяют нам систематизировать данные и извлечь из них знания.

Ключевые идеи:

• описательная статистика используется для систематизации и количественного описания данных;
• среднее значение указывает на типичное значение в нашем наборе данных. Оно не робастно;
• медиана является центральным значением в ряду данных. Она робастна;
• мода — значение, которое появляется наиболее часто;
• размах — это разность между максимальным и минимальным значениями в наборе данных;
• дисперсия и стандартное отклонение являются средним расстоянием от среднего арифметического значения.

GitHub представила отчет по работе своего сервиса за прошедший год. В 2017 году сообщество сервиса достигло отметки в 24 миллионов разработчиков, работающих над 67 миллионами репозиториев. На карте показано, в каких частях планеты сервис используют больше всего.

С сентября 2016 года было создано больше 1 миллиарда коммитов, 12,5 миллионов задач и 1,3 миллиона pull-запросов.

Самым популярным языком на GitHub является JavaScript c 2,3 миллионами pull-запросов. На второе место поднялся Python, сместив Java.

Репозиторием с наибольшим количеством участников был признан текстовый редактор Visual Studio Code от компании Microsoft. В развитии проекта приняли участие более 15 тысяч человек. Это почти в два раза больше, чем в случае с фреймворком React Native от Facebook, расположившимся на втором месте.

Самым обсуждаемым репозиторием стал Kubernetes, а топ-10 замкнул Аnsible.

Работа

Также представлена статистика по GitHub Enterprise. Почти половина из 100 крупнейших компаний США использует сервис для создания программного обеспечения. Однако сервис используется не только для создания ПО, но и для разработки в других областях, от финансов до розничной торговли.

Обучение

С образованием и обучением на GitHub тоже все хорошо. 1,3 миллиона студентов и 5,3 тысяч учителей используют сервис в образовательных целях.

В GitHub Classroom работают 4526 учителей и учеников. Это удобный сервис для распределения и выполнения различных задач. В этом году количество участников GitHub Classroom выросло почти в 2 раза, и они создали 272,2 тысячи репозиториев.

В 2017 году набор инструментов Student Developer Pack помог 263 тысячам студентов научиться программировать как профи.

Сообщество

За год семь миллионов новых разработчиков со всего мира присоединились к GitHub, из них более миллиона живут в США и около 700 тысяч — в Китае.

В течение года новых пользователей GitHub спрашивали об их профессиональных навыках и опыте программирования. Выяснилось, что почти половина пользователей — это студенты или новички в программировании.

Сколько получают Java-разработчики?

По данным Superjob и vc.ru, самые высокие зарплаты у Java-разработчиков. Например, в Москве разработчик с опытом работы от 1 года получает от 120 до 170 тысяч рублей, а зарплатный максимум — неприличные 300 тысяч.

Начинающие программисты без опыта работы могут рассчитывать на 45–60 тысяч рублей — это всё равно выше среднего «по больнице».

Какие навыки и знания влияют на рост заработной платы?

• Знание шаблонов проектирования Java и J2EE;
• Опыт использования специальных инструментальных средств Hibernate, Spring, Struts и пр.;
• Опыт работы с MS SQL Server или Oracle;
• Опыт рефакторинга чужого кода;
• Опыт работы с интеграционными решениями IBM WebSphere, Oracle Fusion Middleware;
• Опыт разработки многоуровневых, многопоточных приложений;
• Опыт проектирования информационных систем и подготовки проектной документации.

Как получить необходимые знания?

В этом вам поможет факультет Java-разработки GeekUniversity — онлайн-университета Mail.Ru Group. GeekUniversity готовит веб-, Android-, Java- и iOS-разработчиков уровня Middle. Программу обучения и спецкурсы разрабатывают Mail.Ru, Avito, Альфа-банк, МТС, Тинькофф, DeliveryClub. Факультет откроет набор 13 июля.

За время обучения вы создадите 4 проекта: 2 самостоятельно и 2 в команде. Ваше портфолио пополнят сетевой чат, игра для мобильных устройств на Android, облачное хранилище данных и сайт электронной коммерции. Прогресс будет курировать наставник. К концу обучения вы пройдёте полный цикл разработки, научитесь писать чистый код и подготовитесь к техническому собеседованию на должность Java-разработчика.

VKMeter.ru — сервис, предоставляющий расширенную реал-тайм статистику по вашим пабликам. Он дает дополнительные возможности для её анализа и улучшения, уже есть кейс по реальному увеличению охвата сообщества благодаря публикации постов во время, подобранное с помощью ВКМетра.

Для кого предназначен ваш сервис и какие проблемы он решает?

Расширенная статистика будет полезна SMMщикам и администраторам сообществ, желающим преуспеть в развитии. В первую очередь проект решает проблемы бедности стандартной статистики ВКонтакте: к сожалению, в ней можно увидеть только несколько показателей по дням. У нас же намного больше функций, и детализация не по дням, а по минутам!

Что же он умеет и чем полезен?

Кроме поминутных графиков основных показателей на протяжении недели и месяца, у нас есть график количества подписчиков онлайн на протяжении дня, помогающий выбрать лучшее время для публикации постов, график прироста, позволяющий оценить качество того или иного поста. Например, если после поста многие отписались, то пост плохой, если, наоборот, много подписок, то пост хороший. Таким образом можно отсеивать посты, которые плохо влияют на сообщество, и улучшать его показатели.

И это ещё не всё: ВКМетр имеет много фич, но скоро будет ещё больше. Например, на днях мы планируем добавить функцию сравнения произвольных дней. Для самых любознательных там даже спрятано несколько пасхалок, слабо найти их все? ?

Долго кодили? Какие технологии использовали? Какой хостинг выбрали? Как собираетесь раскручивать?

Разработка первой версии заняла около 2х недель, большая часть которых, как и полагается, ушла на игру в Risen и распитие пива. По большей части у нас всё стандартно: PHP на бекенде, немного JS и Bootstrap на фронтенде. В качестве библиотеки для рендеринга графиков было решено выбрать flot.js — она, конечно, старая, но имеет большое комьюнити, много плагинов, функций и поддержку ишака старых браузеров.

В качестве хостинга решено было выбрать Rixis Cloud Hosting из-за его дешевизны (от 15 рублей в месяц), производительности и, самое главное, отзывчивой технической поддержки, которая всегда идет навстречу.

Из-за активной фазы разработки до серьезной раскрутки руки пока не дошли, но паблик SMMщики  c удовольствием бесплатно разместил о нас несколько публикаций, что дало нам первых пользователей.

Я не администратор сообщества, мне не нужны все эти ваши модные штуки и паблики ВКонтакте, мне не интересен ваш сервис. Что мне делать?

Для начала, немного о себе. Я заинтересовался статистикой тогда, когда начал изучать историю математики и то, как радикально изменила статистика способы изучения окружающего нас мира. До появления статистики как науки, существовало убеждение, что мир прекрасно описывается математическими моделями и любая найденная погрешность объяснялась отсутствием соответствующей математической модели. Спасибо Декарту, который развеял этот миф и доказал, что математика не может объяснить все. Со временем, все основные науки переняли эмпирический взгляд на мир. Кроме информатики, конечно.

Я обучался информатике весьма странным образом — больше изучал социологию, бизнес, экономику и историю нежели компьютерные науки. Я посещал несколько математических курсов, изучал статистику в университете, изучал язык программирования R и прочел уйму литературы по этой теме. Однако это ничуть не прибавило мне уверенности в том, что я до конца понимаю столь широкую тему. Единственное, что я могу, это применять статистические методы для решения общих задач, с которыми я сталкиваюсь в работе. Я обожаю решать задачи измерения и настройки производительности при помощи аппарата статистики.

Вопросы измерения производительности часто становятся причиной споров, поскольку ни у кого из моих коллег нет доказательств своей правоты. Я предложу свой способ измерения, а они смеются над этим. Я пробую показать, как правильно строить временную диаграмму, а это выводит их из себя. Я ставлю под сомнение их вычисления, а коллеги пытаются привести неубедительные, с точки зрения статистики, доказательства. Я не могу их винить, поскольку, скорее всего, так их научили в университете, что логика и причинно-следственная связь более значимы, чем наблюдение и доказательства. Даже великий Кнут однажды сказал:

В приведенном выше коде возможны ошибки, я только доказал, что он верен, но не запускал его.

Слепой на планете, где никто не видит

Думаю, вы все об этом думали в какой-то момент. «Представьте, что вы на планете, где все слепы, а вы — единственный зрячий. Как вы опишите закат?» Обычно это дается в качестве обычного скучного упражнения в университете. А вот если бы эта планета была бы населена программистами, это было бы действительно интересно.

Зед: Ух ты, здесь прекрасный синий закат.

Джо: Закат красный.

Зед: Он синий. Я же зрячий, забыл?

Фрэнк: Ага, но он красный. Ты идиот. Я слышу, как закат заставляет воздух двигаться, и я знаю, что он красный.

Зед: Пойми же ты, я единственный, кто видит! Он синий.

Джо: Я писал огромные веб-приложения на всех языках программирования и даже программировал на языке VAX. Я знаю, что закат красный.

Фрэнк: Он красный из-за тепла, которое ощущает моя рука.  Я уверен в этом.

Зед: Вы не правы.

Джо: Это ты не прав.

Фрэнк: Не убедил.

Вот как я себя чувствую, когда пытаюсь объяснить ошибки в чьем-то доказательстве. В таких случаях я беру одну из многих моих книг по статистике, открываю командную строку языка R, начинаю строить графики и показываю их. Но практически всегда мне говорят, что я идиот. А когда этот человек программист, это даже хуже, поскольку я еще и показываю как это лучше сделать.

Приведу еще одну аналогию. Я встретил парня из Арканзаса, который сказал, что возможно изобрести вечный двигатель. «Да, сэр, вечный двигатель возможно сконструировать. Я прочитал это в интернете вчера. Ага». Обычно, в таких разговорах я даже не знаю с чего начать. «Не верь тому, что прочитал в интернете…». Нет же, этот парень читает «Hustler», поэтому лучше пусть читает хотя-бы в интернете. «Видишь ли, закон…» Опять же нет, физику здесь лучше вообще не использовать. Мне просто нечего сказать.

Разница между каким-то деревенщиной с Арканзаса и программистом без убедительных доказательств своей правоты в том, что, по идее, программист должен знать больше. Скорее всего, он более образован или умен, а может быть и то, и другое.

Кстати, вас не удивляет, что я говорю «он»? С женщинами-программистами у меня никогда не было таких проблем. Может быть потому, что я высокий или лучше к ним отношусь, но они всегда открыты к получению новых знаний и размышляют рационально. Если же они не согласны, то ведут спор крайне расчетливо и аргументируют сказанное. Поэтому я думаю, что женщины как программисты лучше мужчин, поскольку они менее эгоцентричны и более заинтересованы в развитии, чем в доказательстве собственной правоты.

Список вещей, которые меня раздражают

Этот список я мог бы продолжать вечно, но я пройдусь по основным моментам, которые меня бесят — это  повсюду в IT индустрии. Измерения производительности, планирование распределения мощностей, документация к продукту и все, что пишет Microsoft про Linux. Я подробно остановлюсь на каждом пункте и опишу, как это можно прекратить и что почитать на эту тему.

Синдром «десяти в степени»

«Все, что Вам нужно сделать, это протестировать алгоритм [вставить степень 10] раз и усреднить результаты». Обычно это число берут равным 1000, но если тестирование занимает больше двух минут (ровно такое количество времени может сохранять концентрацию средний программист), то это число равно 10. Понятие «усреднения» я рассмотрю ниже, а пока обсудим проблемы с выбором количества итераций тестов равным «степени десяти» — я продемонстрирую эти проблемы на графике, которые обычно приводятся в таких случаях.

Откуда вы взяли, что 1000 – подходящее число итераций для улучшения производительности эксперимента?

«Производительность эксперимента» — знаете ли вы что означает этот термин? По сути это вероятность того, что Ваш опыт проводится верно (не совсем верное, но довольно точное определение). Для определения этой вероятности используется серьезный математический аппарат, а в языке R для этой цели написана функция, которая определяет размер тестирующей выборки, основываясь на желаемых показателях точности эксперимента. Для справки посмотрите функции power.t.test, power.prop.test в R.

Как вы проводите тестирование?

1000 последовательных итераций? Или 10 запусков по 100 тестовых значений? Статистические данные при этом будут отличаться, но второй вариант предпочтительней. В этом случае есть возможность сравнивать средние значения результата по каждой выборке и выяснить, есть ли смещение в выборке.

Как вы определяете, что 1000 – достаточное число для того, чтобы процесс пришел в стабильное состояние?

Общей характеристикой всех процессов является то, что все процессы вначале имеют период нестабильности. Этот период обычно не учитывается при проведении исследований, за исключением тех случаев, когда тестирующая выборка имеет такую длину, которая включает в себя этот период. Многие думают, что длины выборки в 1000 элементов более, чем достаточно, но это полностью зависит от того, как функционирует система. Многим сложным интерактивным системам вполне достаточно 1000 итераций для перехода в стабильное состояние, тем более что 1000 операций такие системы выполняют быстро. Представьте себе систему проведения банковских операций, которая обрабатывает 10000 операций в секунду. Мне понадобилась целая минута, чтобы привести систему в стабильное состояние, так что тестирование на тысячу итераций это плавание по верхам.

Что делать если проведение 1000 экспериментов длится 10 часов? Как 1000 последовательных запросов поможет Вам определить производительность системы под нагрузкой?

Вы запускаете 1000 тестовых итераций последовательно, а потом выясняется, что система не выдерживает параллельной нагрузки. И это нормально, поскольку при параллельной нагрузке система имеет другие показатели производительности.

Если все что вы делаете для замера производительности системы это запуск 1000 тестов и расчет среднего, то, как тогда выявить узкие места в производительности? Прочитайте раздел «Только средние значения» чтобы узнать больше. Эту проблему можно наглядно продемонстрировать на графике. Используя следующий код на R:

Здесь создается два множества случайных чисел, распределенных по нормальному закону. Теперь, если я просто возьму среднее (среднее арифметическое или медиану) двух множеств, эти значения почти совпадают:

Оба значения приблизительно равны 30 (число 30 было передано вторым параметром). На этом моменте программисты могут закидать меня камнями, потому что если вы посмотрите на график значений величин, то увидите разницу (а – оранжевый, b – синий)

Третий параметр указывает на то, что мы хотим получить значения с разными среднеквадратическими отклонениями. Это сделает диапазон возможных ответов «шире» и при этом графики величин будут отличаться при одинаковых значениях среднего арифметического и медианы. Результат работы функции summary из языка R:

Даже без построения графика ясно, что диапазоны значений разные.

Только средние значения

Один очевидный момент доводит меня до исступления. Обычно это происходит, когда программист утверждает, что его система может обрабатывать [степень десяти] запросов в секунду. Цифра [степень десяти] для меня действует как красная тряпка для быка . [Степень десяти] неплохой показатель, если он был получен в результате тщательного исследования. Но обычно эта цифра берется с потолка.

Но больше всего меня тревожит то, что, кроме средних значений, нет никакой информации о диапазоне значений или дисперсии. Если взглянуть на предыдущие графики, то можно визуально понять, почему это проблема. Два средних значения равны, но кроют в себе большие различия в поведении. Без среднеквадратического отклонения невозможно выяснить находятся ли значения близко друг от друга. Для нормально распределенных данных лучше использовать тест Стьюдента для проверки есть ли различия между значениями.

Рассмотрим среднеквадратическое отклонение двух выборок:

Вот теперь видно различия! Если бы это были бы значения производительности веб-сервера, я бы сказал, что второй сервер (обозначенный b) нестабилен. Нет, он не будет ломаться, но его производительность настолько непредсказуема, что вы никогда не сможете спрогнозировать, время выполнения запроса. Несмотря на то, что среднее время обработки запросов у двух серверов одинаковое, пользователи все равно будут думать, что второй сервер работает медленнее, поскольку время обработки команд у того случайно. Конечно, среднеквадратическое отклонение не может быть характеристикой производительности сервера, поскольку тот имеет отрицательные временные значения, но это было  приведено для примера.

Почему это так важно? Вот еще два графика иллюстрирующих как важно последовательное поведение для измерения производительности – и собственно, всех характеристик процессов, которые можно измерить. Первый график – это выборка а, и второй график выборка b:

Обычно таких графиков не получается после измерений производительности, но идея остается той же. Первый график представляет из себя гладкую кривую. При этом график соответствует гистограмме. Так должен выглядеть процесс с последовательным поведением.

Второй график демонстрирует полный хаос, который происходит во время процесса. Этот график иллюстрирует тот факт, что процессы с непоследовательным поведением не соответствуют своему предполагаемому распределению. Мы знаем, что значения распределены по нормальному закону, но график показывает обратное.

Мораль сей басни такова – если вы измеряете средние значения без среднеквадратической ошибки, вы точно делаете что-то не так. Основная цель измерений – получить краткую и точную картину происходящего в системе, и если вы не нашли среднеквадратическое отклонение и не построили хотя бы пару графиков, тогда вы облажались.

Неоднозначность, неоднозначность, неоднозначность

Неоднозначность. Самая элементарная часть любого  научного эксперимента, которую, тем не менее, сложнее всего объяснить программисту. Принцип довольно прост: нужно измерять только однородные величины. Тоже мне новость! Но этот принцип сложнее выполнять в лабораторных исследованиях, особенно если они связаны с сельским хозяйством. При этом неоднозначности программисты могут легко избежать при помощи разделения систем.

Вот пример, почему неоднозначность это плохо. Представьте, что Вам поручено сравнить несколько вкусов мороженого, но часть брикетов подтаяла, а часть заморожена. То есть температурный показатель при этом имеет неоднородную структуру для проведения Вашего сравнительного анализа. Для того, чтобы избавится от этой проблемы нужно все мороженое привести к одной температуре. Можно, конечно, и заморозить его, но идея, думаю, понятна.

А как определить факт того, что измеряемые величины неоднозначны, неоднородны? В реальных условиях иногда это сделать невозможно, поэтому умные люди предлагают уменьшить влияние неоднородности данных. Один из способов – это перемешать в случайном порядке значения неоднородного элемента таким образом, чтобы неоднородность не влияла на исследование. Если необходимо узнать какое удобрение лучшее, но свойства почвы и воды отличаются на всех 20 акрах поля, то Вам нужно поместить удобрения в случайные места на поле. Задача становится еще более сложной, поскольку есть участки поля с очень плохой плодородностью.

Погодите, мы же программисты, а не фермеры. Можно  взять строку кода и протестировать ее. Можно проверить один запрос к БД, что в таком случае нас останавливает? Глупость, вот что. Программисты просто не сталкиваются с неоднозначностью данных и компании используют их для сравнения производительности или безопасности систем, которые полностью состоят из неоднородных элементов.

Классическим примером является приложение Pet Store от Sun. Pet Store – пример приложения, которое показывает основы J2EE. Потом Microsoft реализовала аналогичное приложение при помощи ASP. При этом по производительности приложение обставило аналогичное написанное на Java. При этом провести сравнительный анализ систем оказалось невозможно. Приложения были запущены на различных ОС, отличались URL, элементы форм, базы данных на сервере и процедура тестирования отличались кардинально. Сравнение приложения проводилось для замера количества пользователей Х, но не включало в себя время выполнения на одной странице, какие конфигурации БД были использованы, системные настройки.

Для проведения такого сравнительного анализа необходимо свести к минимуму количество отличающихся элементов. Одинаковые БД, ОС, одинаковый дизайн страниц и форм, логика приложения. Еще более правильный подход – это сравнивать производительность не на всех этапах работы приложения, а только интересующие моменты, например производительность при отрисовкe HTML страниц.

Возможность исключить неоднозначные элементы чтобы понять суть проблемы – также ценный инструмент анализа. Я работал на финансовую компанию, которая выпустила приложение для отдела продаж. Мы провели всю ночь воскресения, настраивая систему, а на утро понедельника получили странные 2-3 минутные задержки при выполнении некоторых запросов. Наш прямой начальник (это женщина) поручила мне разобраться с этим.

Ответственный менеджер утверждал, что виноват администратор БД. Виновны мы программисты. В общем, он обвинял всех и вся. Я проверил программный код, но ничего странного не заметил. Я решил пройтись по каждому элементу в цепочке, по которой обрабатывался запрос. Отрисовка JSP? Нет, время отрисовки – доли секунды со среднеквадратическим отклонением в доли секунд. Программный код контроллера? Нет. БД Microsoft SQL? Нет. БД показывает прекрасную производительность и стабильное поведение.

Тогда я посмотрел на IBM DB2. И тут была зарыта собака. Почти все запросы выполнялись прекрасно, кроме одного, который, в  среднем, отрабатывал за доли секунды, но со среднеквадратическим отклонением в 60 секунд!! Я сделал график времени выполнения запросов, сделал разбивку по таблице и сказал «Дело не в самой базе данных, а в ее настройках. Вот расчеты, которые это показывают».

На следующий день уже IBM исправляло эту проблему (оказалось, что проблема возникала при обновлении индекса БД) и все мы сохранили свои должности.

Определение «пользователя»

Я работал с одним кретином, которого мы называли  Mr. BJ, который постоянно утверждал, что мои вычисления не стоят ломаного гроша. Я проводил сравнительный анализ системы Х и показал, что она не выдержит большого количества запросов от студентов (это была университетская система). Он сказал, что я ошибся, поскольку я не измерил какое количество«пользователей» выдержит система. Я спросил у Mr. BJ как он определяет «пользователя», на что он ответил: «Ну, он заполняет формы, клацает везде».

Перед тем, как что-либо измерять, нужно вначале получить четкое понимание того, что мы измеряем. Вам нужно измерять значения только одной атомарной величины, чтобы не смешивать все. До сих пор я вижу разработчиков, которые выпрашивают огромные суммы денег на покупку дурацкой программы, которая даже не подразумевает подсчет каких-то статистических показателей вроде «среднеквадратического отклонения», но зато оперирует «пользователями».

Больше всего меня бесит то, что люди в IT верят всем характеристикам, которые измеряются в рамках «среднего пользователя». Существуют целые научные дисциплины для определения, что же такое «средний пользователь». Ваш ничтожный Jmeter со своими мерзкими графиками и еще более худшим подсчетом статистики ничем не поможет Вам со сбором статистики от Ваших пользователей.

Какое количество данных может быть обработано за секунду?

Конечно, «количество данных» зависит от приложения, но если Вам необходимо обрабатывать 1000 запросов в секунду, а Ваш Веб-сервер максимально обрабатывает 100 запросов, то Ваше приложение, пусть даже использующее  JSP+EJB+Hibernate+SOAP, не выдаст результатов лучше.

Измерение любы других параметров это как определять у кого самый быстрый автомобиль поехав за яйцами в супермаркет. В итоге, все что вы получите — это битые яйца.

Дополнительная информация по теме

Я прочитал много книг по теме, но есть несколько, которые вы можете посмотреть:

1. «Statistics» by Freedman, Pisani, Purves, and Adhikari. Norton publishers.
2. «Introductory Statistics with R» by Dalgaard. Springer publishers.
3. «Statistical Computing: An Introduction to Data Analysis using S-Plus» by Crawley. Wiley publishers.
4. «Statistical Process Control» by Grant, Leavenworth. McGraw-Hill publishers.
5. «Statistical Methods for the Social Sciences» by Agresti, Finlay.Prentice-Hall publishers.
6. «Methods of Social Research» by Baily. Free Press publishers.
7. «Modern Applied Statistics with S-PLUS» by Venables, Ripley. Springer publishers.

Также есть несколько книг по статистике и процессу разработки ПО, которые можно сразу использовать в работе. Кроме того, можно посмотреть www.r-project.org – язык программирования, который использовался в статье. Этот язык программирования прекрасно подходит для изучения статистики, поскольку обладает широкими возможностями визуализации. Изучение R также поспособствует лучшему пониманию статистики.

Перевод статьи «Programmers Need To Learn Statistics Or I Will Kill Them All».