🎯 Как освоить любой навык?

Раньше я думал, что чтобы заниматься чем-то специальным, нужны какие-то природные данные.
Да, конечно, одному человеку один навык даётся легче, другому — сложнее.

Но в основе — у всех нас один и тот же биологический фундамент.
Одинаковое строение тела. Один и тот же мозг.
Разные привычки — да. Разный жизненный опыт — да.
Но технически, мы устроены одинаково.

Я — живое доказательство.
Когда-то я был на 101% гуманитарий, не подходил под стереотип программиста вообще.
И всё же стал им. Не потому что "одарён", а потому что разобрался, как работает процесс освоения навыка.

Изучая работу мозга, я наконец-то собрал весь пазл.
И смог сформировать простую систему, которую можно применять при освоении любого навыка.

Я представляю этот процесс через две стрелки:
1️⃣ Первая идёт слева направо — от внешнего мира в наш мозг
2️⃣ Вторая — сверху вниз — уже внутри головы

То есть:
— сначала мы доставляем информацию в мозг ➡️🧠
— затем размещаем её у себя в голове 📥

Если использовать эту визуализацию, то суть простая:
🔸 чем чаще мы доставляем новую информацию
🔸 и чем глубже мы её закрепляем
— тем прочнее навык становится частью нас.

Первая часть — доставка информации — легко измеряется:
⏱️ Количество часов, потраченных на обучение.
Тут всё логично: больше времени → больше развития.

Но вторая часть — размещение информации в голове —
вот здесь всё гораздо сложнее.

О тонкостях этого этапа я расскажу в следующих постах.
Но есть один ключевой принцип — это уровень сложности информации.

📚 Пример:
Вы хотите научиться программировать.
Открываете урок — и вас встречают сложные термины, схемы, жаргон.
Что делает мозг?
❌ Отключается. Отказывается воспринимать.
Потому что слишком сложно → негативные эмоции → химическая реакция → отторжение.

А теперь представьте другое:
Вы запускаете простой проект, размещаете на экране красную кнопку —
и она работает.
✅ Мозг в этот момент фиксирует удовольствие от результата.
Срабатывает положительная эмоция → выбрасываются дофамин и другие нейромедиаторы →
мозг "запоминает", что этот процесс безопасен и даже приятен.
И появляется позитивная ассоциация с обучением.

🧠 Мозгу в целом всё равно, чему вы учитесь.
Он не отличает сложное от полезного или бесполезного.
Он реагирует на эмоции, которые возникают во время процесса.

А эмоции = химия.
Удовольствие, отторжение, интерес, стресс —
всё это сопровождается гормонами, нейромедиаторами,
и именно они определяют, примет ли мозг новый навык… или отвергнет.

💡 Поэтому если запомнить эти две стрелки:
✅ Регулярно доставлять информацию
✅ Удобно, комфортно, постепенно её размещать

...то любой навык может быть освоен.
Без сверхспособностей. Без врождённого "таланта". Просто системно.

А как ты думаешь:
📌 у тебя тоже срабатывают эти реакции мозга, когда ты сталкиваешься с новым навыком?

Если пост был полезен — поделись с другом, которому он может быть интересен.
Помоги собрать 1000 подписчиков, чтобы такие посты выходили чаще.
Спасибо, что читаешь!

👨‍💻 Будут ли нужны программисты через 5 лет?

🔸 ИИ решает только те проблемы, которым его научили люди.
Когда появляется новая, уникальная задача, именно человек справляется лучше.

🔸 Чтобы ИИ писал код, нужны промпты.
Но кто их пишет?
Правильно — человек.

И вот тут начинается самое интересное.
Написать хороший промпт — это не просто накидать пару фраз.
Это умение сформулировать точный запрос, учесть нюансы задачи, понимать контекст и особенности кода.
Без базовых знаний программирования сделать это практически невозможно.

Особенно если речь идёт о сложных проектах:
— интеграции с внешними сервисами
— настройке безопасности
— работе с большими данными
— оптимизации производительности

В этих случаях простой "потык" в ИИ менеджером или человеком без технической подготовки не даст нужного результата.
Да, можно попробовать, но быстро станет ясно:
разработчик сделает это быстрее, качественнее и с учётом всех нюансов.

🔸 Человеческий мозг удерживает больше контекста, чем ИИ.
Программист видит не только код, но и:
— цели проекта
— ресурсы
— человеческие факторы
— интеграцию платформ
— процессы авторизации
— взаимодействие со сторонними сервисами
Это всё нужно держать в голове, чтобы принимать верные решения в моменте.

🔸 Вход в программирование станет проще.
Конкуренция вырастет. Массовые увольнения.

Генеральные директора могут захотеть сократить штат ради экономии.
Но есть риск возникновения техдолга:
— ошибки менее опытных программистов накапливаются
— создают снежный ком проблем
— и могут привести к полному переписыванию системы с нуля.

Важно понимать: эта тема сейчас на хайпе❗
Мир охвачен эйфорией от ИИ, но реальность не всегда совпадает с маркетингом.

Вот доказательства:
Вспомним, как Марк Цукерберг говорил: к 2030 мобильников не будет, будут только VR-очки.
Очки существуют уже давно, но игровые консоли и ПК никуда не исчезли. Просто появилась новая ниша.
И да, он говорил это, чтобы продвигать свой продукт.

OpenAI (сам chatGpt) продолжает нанимать программистов.
У них самые продвинутые модели ИИ, намного мощнее тех, что доступны публично.
Но они всё равно привлекают новых разработчиков.

💡Есть факты, которые помогают увидеть сквозь хайп и понять, каким будет будущее на самом деле.
Да, многое может быстро меняться, и я могу ошибаться.

Но остаётся одно:
Мы — люди.
Наша человеческая природа неизменна, независимо от технологического прогресса и качества жизни.
И когда мы рассуждаем о будущем профессии программиста, важно учитывать все факторы.
Не только то, что код может писать ИИ, но и то, что за кодом всегда стоит человек — его мышление, контекст, ответственность и понимание.
---
🤔 Как ты думаешь, что ждёт профессию программиста через 5–10 лет?

Я начал работать над алгоритмами во второй половине января этого года...
И только сейчас мой мозг начал ориентироваться и понимать задачи и их решения. Так хотелось забить ... Ведь в принципе, я и без них всегда смогу найти работу... Но надо доделать до конца❗

В результате:
🔸3 месяца ушло не на изучение алгоритмов, а на то, чтобы понять, как изучать алгоритмы таким образом, чтобы понимать их и уметь применять.

Чтобы в три часа ночи открыть задачу и иметь возможность ее решить.

Чтобы ответить интервьюеру на все вопросы и задать свои.

Чтобы не запоминать решения, а создавать их из головы❗

Поэтому те, кто сейчас изучает программирование, я повторюсь ещё раз: вы не сможете стать программистом, не научившись изучать программирование.

Один приём, который спас внедрение новых привычек от срыва.

Я помню, что когда я только начинал изучать программирование, я прямо заставлял себя садиться за компьютер😩.
То отвлекут дела, то не хватит сил, то просто не хочется начинать.

Я вроде бы понимал, что надо сесть и начать,
но сам процесс запуска — морально сложный.
📌 Открыть материалы, собрать всё нужное, переключиться из одного контекста в другой...
И вот уже мозг шепчет: «Ладно, сделаю позже».

Знакомо?

На самом деле, большинство срывов происходит потому что старт неудобный, тяжёлый и не вписан в рутину.

💡 Самый рабочий способ — сделать начало максимально лёгким.
Без фальстарта. Без подготовки. Просто взял — и начал.

Я внедрил это в разных сферах своей жизни. Вот, как я использую этот приём сегодня:

🔹 Алгоритмы.
Я пишу их прямо на рабочем ноутбуке, в перерывах между задачами.
Мне не нужно переключаться на другой компьютер или окружение.
Это убирает барьер «подготовиться» и даёт регулярность без лишнего усилия.

🔹 Физическая активность.
Для здоровья и похудения я купил дорожку для ходьбы.
Теперь я хожу во время рабочих звонков, не выделяя на это отдельное время. И отжимаюсь, когда выпадает возможность в перерывах.
К концу рабочего дня, я стабильно нахаживаю минимум 10.000 шагов и мне не нужно заниматься этим после рабочего дня.

🔹 Джиу-джитсу.
В гараже у меня лежат мягкие маты и тренировочная кукла.
Если нет времени ехать в зал, я просто выхожу в соседнюю комнату и отрабатываю приёмы.
Не идеально, но намного лучше, чем ничего.

🔹 Изучение Android.
Когда я только начинал изучать программирование, у меня всегда была открыта Android Studio и материалы.
Я мог сесть за компьютер и сразу продолжить с того места, где остановился.
Я не тратил время на подготовку.

🎯 Что я понял:

Каждый раз, когда тебе нужно "подготовиться", ты рискуешь не сделать вовсе.
Потому что даже 10–15 минут на организацию — это уже минус треть от твоего свободного часа.
А если таких дней много, потери становятся колоссальными.
И привычка не формируется — она тонет в этих мини-препятствиях.

Поэтому если ты хочешь всерьёз прокачать навык —
🔑 сделай точку входа в него настолько простой, насколько возможно.
Не думай, не ищи, не переключайся — просто заходи и делай.

Именно этот принцип помогает мне держаться на плаву,
даже когда нет сил, нет вдохновения и нет времени.


Если тебе откликается — поддержи пост.
💬 Напиши, какой навык ты хочешь внедрить и что тебе мешает начать регулярно.
Может, подскажу, как упростить именно твой старт.

📈 Помоги нам набрать 1000 подписчиков — и поделись этим постом с тем, кому он может помочь.

🧠 Честные выводы после 6 месяцев изучения алгоритмов

Вот что я осознал за это время:

🔸 Программирование в Android — похоже на линейное мышление. Больше работы с инструментами, меньше с логикой.
Алгоритмы — это совсем другое.
Мышление будто бы объёмное и масштабное.

🔸 Опыт работы в Android практически не помогает в изучении алгоритмов.
Если честно, алгоритмическое мышление — ощущается будто другая мышечная группа.
Нужно качать с нуля.

🔸 Без алгоритмов можно спокойно работать Android-разработчиком.

🔸 Я учусь с нуля, зная, что это "не обязательно". Зачем?
- Затем, что без них в компании уровня Faang не возьмут.
- Затем, что мне интересно тестировать свои собственные рекомендации по внедрению привычек и подходов в обучении.
- Затем, чтобы ещё раз доказать, что при правильном подходе можно овладеть любым навыком, в любом возрасте.

🔸 Прошло полгода, а я всё ещё чувствую себя тупым.
Не уровня "я немного не понимаю", а реально тупым и очень глупым.
Бесит? Да! Но пытаюсь смотреть на это со стороны, делать анализ и двигаться дальше.

🔸 Алгоритмы нельзя "выучить".
Их нужно понять.
Каждую строчку. Каждый элемент. Каждый символ.
Если пропустить хоть что-то — через день в голове останется пустое место.

🔸 Перед тем, как найти один правильный подход к изучению, пришлось потерять время на тестировании десяти неправильных.

Интересно, ли получать мои промежуточные мысли по поводу прогресса в алгоритмах? Или сосредоточиться на общих темах?

Как удержать фокус, когда учишь что-то сложное и скучное?

Ты открываешь материал. Через 5 минут — тянешься за телефоном.
Звучит знакомо?

📱 Советы типа «убери телефон подальше» — работают, но только частично.
Есть проблема сложнее: мысли, которые уводят тебя в сторону.
Без всякого телефона.

Вроде бы смотришь на задачу...
А сам думаешь: "Нужно не забыть оплатить счёт... что-то есть захотелось... а не проверить ли почту?"

И вот мозг уже не здесь.
Информация не проходит, внимание рассыпается, прогресса нет.

Вот три простых приёма, которые помогают удерживать фокус и реально учиться:

🔹 1. Если я смотрю материал — я записываю.
Когда просто смотришь видео или читаешь — мозг может "проскальзывать" по поверхности.
Особенно если тема сложная, а мотивации мало.
Но если записываешь от руки — внимание усиливается.
Ты заставляешь мозг обработать информацию, а не просто пропустить мимо.

📌 Особенно важно при изучении кода или алгоритмов.
Тут без активной обработки ничего не запоминается.

🔹 2. Если я пишу — я проговариваю вслух.
Это кажется странным, но работает отлично.
Ты задействуешь больше каналов восприятия:
— зрение
— слух
— моторную память

Мозгу просто не остаётся ресурсов, чтобы отвлекаться.
Полная загрузка = максимум фокуса.

🔹 3. Когда обдумываю — тоже проговариваю.
Реально вслух.
Когда просто смотришь на задачу, мысли могут уползти.
А если проговариваешь — мысли становятся структурированными,
и ты не теряешь нить рассуждений.

🎯 Почему это работает?

Потому что мозг не умеет фокусироваться на двух вещах одновременно.
Либо ты думаешь над задачей — либо улетаешь в сторону.

А когда ты осознанно загружаешь фокус:
пишешь, говоришь, взаимодействуешь —
ты не даёшь себе соскользнуть.

И что в итоге?

✅ Материал усваивается.
✅ Ты чувствуешь прогресс.
✅ А прогресс даёт позитивные эмоции.
✅ А они — мотивацию продолжать.

И вот ты уже не просто «пытаешься учиться»,
а двигаешься вперёд.

А вы замечали, как мысли начинают разбегаться
во время изучения чего-то сложного?

💬 Напишите, как вы удерживаете фокус.
И поделитесь постом с тем, кто сейчас учится — возможно, ему это спасёт прогресс.

📈 Помогаем друг другу. Цель — 1000 подписчиков!

Уже девятый месяц я изучаю алгоритмы. И если честно — это оказалось куда сложнее, чем я себе представлял. Сложнее во всех смыслах.

📌 Морально — тяжело заставить себя сесть заниматься. Особенно, когда понимаешь, что можно обойтись и без этого.

📌 Технически — мой опыт в Android-разработке слабо пригодился. Большинство, чему я учился, оказалось новым.

📌 Организационно — все курсы, книги и материалы по алгоритмам устроены одинаково. Они рассказывают, что и как работает. Но никто не объясняет, как это понять и не забыть через месяц.

Прежде чем я смог разобраться в самих алгоритмах, мне пришлось разобраться в процессе. Как учиться? Как не выгорать? Как не забывать? Как продолжать, когда сложно, скучно и «не обязательно»?

📊 Вот как прошли эти 9 месяцев:
– Первые 5 месяцев — в мусорку. Я учил не то, что нужно. И не так, как нужно. Без системы, без привычки, без понимания.
– Следующие 2 месяца ушли на перестройку. Я ломал привычный способ мышления. Создавал систему. Учился быть дисциплинированным.
– И только последние 2 месяца — это настоящее обучение. Погружение в глубь технической части.

📌 Что изменилось:
– Я создал систему, при которой мозг не просто «слышит» информацию, а усваивает её и не забывает. Появился прогресс, без откатов на темы, которые прошел ранее.
– У меня появилась привычка, и теперь занятия по алгоритмам — часть моего дня. Не усилие, а рутина.
– Я пришёл к органичной дисциплине.
Никаких игр. Никаких новых увлечений. Никакого стороннего материала. Только алгоритмы. Полное погружение — и при этом без выгорания. Я чувствую себя спокойно. Уверенно.

И да, это получилось только потому, что я наконец признал: иначе не работает. Чтобы научиться чему-то настолько сложному, необязательному и временами скучному — нужна система и полное погружение. Мотивация перестала действовать уже давно

На данный момент освоено 68% материала.

Я наконец-то сделал это!🔥
Я всё-таки дошёл до момента публикации своего первого видео по разбору задач с алгоритмами.

Такого детального разбора я ещё нигде не видел.

Кратко делюсь своими планами:
🔸Видео будут создаваться на английском и русском языках.
🔸Контент будет одинаковым, но публикации — на разных площадках.

На данный момент формат такой:
🔸 Разбор задач Leetcode 75 — это те, которые часто спрашивают на собеседованиях.
🔸 Одно видео — это полный разбор.
🔸 Серия маленьких видео — разбирает разные части этой же задачи.

По мере прогресса буду смотреть, что стоит менять и добавлять. Поэтому буду очень рад поддержке и обратной связи.

На начальном этапе, для раскачки канала на английском, весь новый контент буду сначала публиковать там, а потом — спустя какое-то время — на своих старых площадках.
Когда канал на английском языке немного раскрутится, я начну выкладывать видео одновременно.

Завтра планирую разместить своё первое видео.
Поэтому большая просьба ко всем, кто всё ещё остаётся со мной — поддержите ❗️подпиской на моих новых площадках:

YouTube — основная платформа (всё видно и удобно).
Telegram — новости по контенту и технические посты.
Instagram — короткие разборы задач.
TikTok — короткие разборы задач.

И, кстати, в этом (который вы сейчас читаете) Telegram-канале техническую информацию я больше размещать не планирую.
Здесь я буду писать больше про себя — про свои цели, прогресс и достижения, а также про продвижение новых площадок и IT в целом.
Надеюсь, этот контент тоже будет полезен и интересен.

На самом деле, я очень долго шёл к этой перестройке.
Она глобальна — и в плане навыков, и в плане времени.
Разобраться в алгоритмах — это будто овладеть новой профессией.
Запуск нового канала — это большая точка, до которой я наконец-то дошёл.

Особенно приятно осознавать это во времена стремительного взлёта искусственного интеллекта, когда знания, которые я получаю и которыми буду делиться, становятся невероятно востребованными.
Ведь огромное количество направлений, где происходит работа с ИИ, как раз требует глубокого понимания и умения работать с алгоритмами.

🔥Поэтому подписывайтесь на мои новые соцсети — и давайте изучать их вместе!

Разместил моё первое видео по алгоритмам на английском. Страшно конечно... Но надо с чего-то начинать...
Спасибо всем, кто поддержал словом и подпиской🔥

Больше здесь спамить репостом не буду 😀

🎯 Just dropped my first coding tutorial!

LeetCode 1768: Merge Strings Alternately

This isn't just a solution walkthrough—I'm teaching you HOW to think through problems.

32 min deep-dive covering:
✅ Fishing for keywords
✅ Core logic breakdown
✅ Debugging techniques

[VIDEO LINK]

#LeetCode #Python #CodingInterview

Я больше не вижу смысла…

Глядя на то, как развивается искусственный интеллект и технологии,
я больше не вижу смысла делать фокус только на Android-разработке.

Ситуация такая:

👉 Если оставаться в узком направлении,
то в недалёком будущем есть риск остаться без работы
из-за резкого роста конкуренции.

Поэтому выбора особого нет:

либо ты развиваешься в разные направления, изучаешь новые технологии
и пытаешься выделиться среди других разработчиков,

либо будь готов к тому, что твоё серое резюме будет
одним из сотен на одну вакансию…

Именно к этому выводу я пришёл, наблюдая,
как искусственный интеллект меняет рынок труда и работу программиста в целом.

📌 Быть просто человеком, который пишет Android-код —
уже не так безопасно, как было 5 лет назад.

🎯 Чтобы комфортно искать работу сегодня,
мало просто иметь опыт в Android.
Нужно иметь смежную экспертизу:

• backend
• гибридная разработка
• iOS
• или что-то ещё, что расширяет твой профиль.


💡 На данный момент я фокусируюсь на развитии навыков так, чтобы:

1️⃣ Если я потеряю работу — я мог выделиться среди других разработчиков
2️⃣ У меня был расширенный радиус поиска — в смежные направления

Плюс, я не исключаю, что придётся переходить в ИИ-направление.
Сейчас там бешеная востребованность и высокая оплата.

Именно поэтому я перешёл на Python.
Этот шаг убивает сразу несколько зайцев:

1️⃣ Python — основной язык в сфере ИИ, значит, вход туда проще
2️⃣ Я изучаю алгоритмы на Python → могу проходить собеседования и в Android, и в AI направление
3️⃣ Решать алгоритмы на Python намного легче, чем на Kotlin/Java → учёба идёт быстрее
4️⃣ Python открывает много дополнительных направлений в IT — это самый популярный язык
5️⃣ Даже если я останусь в Android, второй язык всё равно усилит моё резюме

💥 Поэтому связка «алгоритмы + Python» —
это не потому, что мне “просто нравится”.

Это стратегия.
Это долгосрочная выгода.
И это дополнительная безопасность для моей карьеры.

Присоединяйтесь, будем учиться вместе ССЫЛКА

«Алгоритмы — это трата времени. Тех, кто решает задачи на LeetCode, всё равно заменит ИИ…»

Такой интересный комментарий я получил под своим первым видео по алгоритмам.

Я благодарен человеку за мнение.
Но моё мнение отличается на 180 градусов, и вот почему…

🔥 Почему, на мой взгляд, алгоритмы станут только важнее

Мне кажется, что в будущем количество проверок на алгоритмы на собеседованиях будет только расти.
И причина как раз в том, что ИИ развивается слишком быстро.

Сейчас разработчиков условно можно разделить на три группы:

1. 🤖 Код пишет ИИ, человек просто копирует результат

2. 👨‍💻 Олдскул: код пишет человек, ИИ лишь помогает проверять и улучшать

3. ⚖️ Баланс: разработчик использует ИИ там, где это ускоряет, но думает сам

И вот что важно:
Работодателю сейчас жизненно необходимо понимать, кто перед ним — человек, который умеет думать, или тот, кто просто копирует код из чата.

Алгоритмы — лучший фильтр.
Они сразу показывают:
🔸как человек думает,
🔸понимает ли как работает код,
🔸способен ли адаптировать своё решение,
🔸или просто нажимает «сгенерировать» и надеется на лучшее.

Именно поэтому алгоритмы, как мне кажется, станут ещё более распространённым стандартом проверки на собеседованиях.

🎯 Что это значит лично для меня
Разобраться в алгоритмах раз и навсегда —
означает решить болезненный вопрос технических интервью
и иметь возможность не проваливать технический этап собеседования в любые компании,
на любые релевантные позиции.

В мире, где ИИ будет генерировать огромный объём кода,
ценность человека будет именно в мышлении, а не в умении печатать текст.

А алгоритмы — как раз про мышление.

Что думаете вы?
👇 Пишите в комментариях, мне реально интересно обсудить эту тему.