Псс... Хочешь совет по личной эффективности прямо от MODSEN СЕО?🤫

А у нас совет сегодня далеко не один 😏

Лови порцию C-level мудрости из первых уст, чтобы провести эту весну максимально продуктивно 🙌🏻

Не игнорируйте токсичные задачи. Откладывать неприятные дела на потом, надеясь, что они решатся сами собой - не лучшая стратегия. Научите себя не игнорировать такие задачи - а приступать к их решению сразу, начиная с первого маленького шага.

Не пытайтесь сделать всё. В ранние студенческие годы, я полагал, что успешность зависит от того, насколько много дел я успеваю сделать. Как оказалось, фокусировка на нескольких ключевых вещах приносит гораздо больше результата, чем попытки разорваться на всё.

Изучите тему нетворкинга. В студенчестве для него открываются широчайшие возможности. Ваши контакты с преподавателями или другими студентами и стажерами могут привести к новым предложениям, которые, в свою очередь, ускорят ваше карьерное восхождение.

Не ищите идеального решения, ищите достаточно хорошее. Перфекционизм затягивает процессы и снижает продуктивность. В реальной жизни достаточно хорошее решение может быть намного более выгодным и эффективным.

Самообразование для ИТ-специалиста - это не опция, а профессиональная обязанность. Постоянное саморазвитие - это основа, без нее невозможно стать востребованным или удержаться на высоких позициях. Приоритизируй время для чтения и изучения новых областей - это вклад в настоящее и будущее твоей карьеры.

Ставь 🧡, если уже ждешь новую серию CEO-инсайтов💡
#modsen_people

А ты веришь в гороскопы? 💫

Не знаем, насколько правдивы остальные, а наш ИТ-гороскоп на апрель точен на 100%.

Сомневаешься? Проверяй ⬇️

♈️ Овен (21 марта – 19 апреля)
🔮 В этом месяце будь смелее: если давно хотел(а) освоить новый фреймворк или запустить pet-проект - время пришло. Ошибки будут, но ты победишь их силой своей настойчивости.

♉️ Телец (20 апреля – 20 мая)
🔮Практика - твой лучший друг в апреле. Если устал(а) от теории, попробуй решить парочку реальных задач. Даже небольшой side-проект может открыть для тебя новые возможности. И да, не забывай про отдых: код важен, но здоровье важнее.

♊️ Близнецы (21 мая – 20 июня)
🔮 Коммуникация выйдет на первый план и принесет свои плоды. Найди единомышленников или поучаствуй в хакатоне. В этом месяце твои soft skills станут ключом к успеху.

♋️ Рак (21 июня – 22 июля)
🔮Пора разобраться с «техническим долгом». Пересмотри старые проекты, наведи порядок в коде, удали ненужные зависимости и наконец-то почини тот баг, который тебя бесит. Чистый код - чистые мысли!

♌️ Лев (23 июля – 22 августа)
🔮Время заявить о себе. Добавь новые проекты в портфолио, обнови LinkedIn, подай заявку на стажировку мечты. Мир IT ждет тебя, просто покажи, что ты готов(а) к новым вызовам.

♍️ Дева (23 августа – 22 сентября)
🔮 Знания - твоя суперсила. В апреле ты откроешь для себя что-то новое: будь то алгоритмы, DevOps или, возможно, просто удобные горячие клавиши в редакторе. Главное - не останавливайся в своем обучении и профессиональном развитии.

♎️ Весы (23 сентября – 22 октября)
🔮Баланс между учебой, работой и отдыхом - твой главный челлендж. Если код не компилится и баги атакуют - сделай паузу. Иногда именно во время отдыха приходят лучшие идеи и решения.

♏️ Скорпион (23 октября – 21 ноября)
🔮 Время углубиться в детали. Возможно, пришел момент освоить многопоточность, разобраться в алгоритмах или машинном обучении. Чем сложнее задача - тем лучше для тебя.

♐️ Стрелец (22 ноября – 21 декабря)
🔮 Смело пробуй новое. Хочешь поиграть с нейросетями, собрать Telegram-бота или запилить веб-приложение? Дерзай! В этом месяце эксперименты приведут к неожиданным и крутым результатам.

♑️ Козерог (22 декабря – 19 января)
🔮 Этот месяц идеален для планирования карьеры. Проведи ревизию резюме, зацени вакансии и подумай, какие навыки стоит подтянуть. Маленькие шаги сейчас приведут к большим успехам в будущем.

♒️ Водолей (20 января – 18 февраля)
🔮 Включай генератор идей на полную мощность. В апреле у тебя появится несколько крутых задумок - главное, не забывай их записывать и реализовывать. Даже самый безумный проект может оказаться твоим будущим стартапом.

♓️ Рыбы (19 февраля – 20 марта)
🔮 Этот месяц принесет тебе вдохновение. Возможно, ты найдешь мотивацию для новых проектов, встретишь классных людей или просто поймешь, что двигаешься в правильном направлении. Доверься процессу и наслаждайся.

Осталось только довериться судьбе😏

Новый месяц - новая success story🔥

Сегодня делимся с вами мини-интервью JS Mentor Приставки Анны 🚀

💬 Как ты попала в ИТ и почему, собственно, ИТ, а не какое-то другое направление?
👩🏼‍🦱: Так уж вышло, что у меня технический склад ума, математика и физика всегда давались мне легко. Поэтому когда пришло время выбирать специальность, я была уверенна в том, что это будет инженерия. В ВГУ в то время как раз открыли новое направление - Программное обеспечение информационных технологий - звучало очень интересно и я решила туда поступить. Не пожалела.

💬 Почему среди всех языков программирования ты выбрала именно JS?
👩🏼‍🦱: Мне всегда нравилось работать с чем-то визуальным и хотелось создавать нечто красивое. Так вышло, что под эти цели очень хорошо подходит JS и я начала в него углубляться.

💬 Что, с твоей точки зрения, дало старт твоей профессиональной карьере?
👩🏼‍🦱: Мой личный интерес. Мне хотелось развиваться и изучать новое, было любопытно, как я могу создать приложение, сделать его красивым, рабочим и удобным для пользователя.

💬 Расскажешь, почему ты стала JS ментором, а не остановилась только на роли JS разработчика?
👩🏼‍🦱: Желание преподавать было у меня с детства. Но кроме желания, важно было получить достаточное количества опыта и знаний, которые были бы полезны начинающим разработчикам. На определенном этапе моей карьеры я почувствовала, что мне есть много чем поделиться и чему научить ребят как ментору. Вот так в MODSEN я реализовала и мечту детства, и свою взрослую мечту.

💬 Самая любимая часть твоей работы сейчас?
👩🏼‍🦱: Взаимодействие с людьми. Мне нравится общаться, помогать и решать сложные задачи, которые способствуют профессиональному росту. Гибкость, поиск новых подходов в обучении, постоянное изучение технической составляющей и передача ценностей компании - это и есть любимые аспекты моей работы.

💬 Какие можешь вспомнить сложности в начале своего карьерного пути и как ты с ними справлялась?
👩🏼‍🦱: Я всегда понимала, что добиться результатов я могу только с помощью открытости к изменениям и постоянному обучению. Приходилось много разбираться, изучать, переделывать, улучшать. Что касается менторства, стоит понимать, что это, в первую очередь, работа с молодыми людьми и нужно уметь находить к каждому подход, этому навыку тоже пришлось учиться.

💬 Какой совет ты бы дала себе-первокурснице?
👩🏼‍🦱: Продолжать в том же духе, ведь у нее все получится!

С каждого JS специалиста по сердечку для Анны 🧡
#modsen_people

Как много ты знаешь о Data Science, ML и Deep Learning?🧐

А ведь специалисты с глубокой экспертизой в этих областях будут одними из самых востребованных в ближайшие 10 лет 📈

Не трать время зря - начни погружаться в изучение технологий настоящего и будущего уже сегодня👇🏻

🏁 Книги для старта

«Машинное обучение» – Том Митчелл
Классика, объясняет основы ML с теоретическим уклоном.
«Data Science для бизнеса» – Фостер Провост, Том Фоули
О том, как применять Data Science для решения реальных задач.
«Python для анализа данных» – Уэс Маккинни
Введение в Pandas и обработку данных.

🔨Практические книги по ML и Deep Learning

«Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow» – Aurélien Géron
Практическое руководство с примерами кода.
«Deep Learning» – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio
Фундаментальная книга по глубокому обучению.
«Machine Learning Engineering» – Andriy Burkov
Про практическое развертывание ML-моделей.

💡Книги по нейросетям и глубокому обучению

«Neural Networks and Deep Learning» – Michael Nielsen Интуитивное введение в нейросети.
«Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch» – Jeremy Howard
Обучение deep learning с PyTorch.
«Generative Deep Learning» – David Foster
Про генеративные модели, GAN и творчество ИИ.

Сохраняй подборку и прокачивай свои навыки по всем фронтам🔥
#modsen_подборки

Можно ли учиться на историях провалов? 👀

Все хоть раз слышали истории успеха Apple, Windows, Google и других известных технологических гигантов. Но путь каждого из них состоял не только из удачных идей и проектов, но, порой, и из масштабных провалов.

Плюс в том, что провал для одного - ценный урок для других😉

Итак, сегодня учимся на ошибках лучших ⬇️

📌 Windows Vista (2007)
Операционная система от Microsoft, выпущенная как преемник Windows XP, с новыми функциями безопасности и улучшенным интерфейсом.

Причины провала 🧨
- Проблемы с производительностью и совместимостью с более старыми программами.
- Слишком сложный интерфейс и агрессивный контроль безопасности.

Урок💡
- Важно тестировать старые устройства и программы на совместимость с новыми.
- Пользовательский опыт и оптимизация должны быть приоритетами при разработке новой ОС.

📌 Google Glass (2013)
Умные очки с встраиваемым экраном и камерой, предназначенные для улучшения опыта взаимодействия с миром через технологию AR.

Причины провала 🧨
- Люди не захотели, чтобы их могли снимать на камеру в любой момент.
- Недостаточно продуманный маркетинг и высокая цена ($1500).

Урок💡
- Необходимо проводить социологические исследования, чтобы понять, как новая технология будет воспринята обществом.
- Ценовая политика и практичность - ключ к успеху на рынке.

📌 Samsung Galaxy Note 7 (2016)
Смартфон с большим экраном, ориентированный на более активных пользователей, с дополнительными функциями, такими как S Pen.

Причины провала 🧨
- Некачественные аккумуляторы, которые стали причиной перегрева и взрывов.
- Проблемы с контролем качества на этапе производства.

Урок💡
- Тщательный контроль качества на всех этапах разработки.
- Важно не спешить с выпуском продукта на рынок, если нет уверенности в его безопасности и надежности.

📌 MySpace (2000-е)
Социальная сеть для создания профилей, обмена медиа-контентом и общения, одна из первых, которая стала популярной на тот момент.

Причины провала 🧨
- Невозможность адаптироваться к изменениям на рынке социальных сетей.
- Отсутствие инноваций: когда пришел Facebook с улучшенным интерфейсом и функциональностью, MySpace не смогла конкурировать.

Урок💡
- Важно следить за рынком и не бояться обновлять продукт, пока не стало слишком поздно.
- Инновации и простой пользовательский опыт - ключевые компоненты успеха в социальных сетях.

Даже мировые технологические гиганты не застрахованы от ошибок, поэтому не бойся совершать и исправлять свои😉

Середина весны - пора вдохновляться на новые свершения 🚀

Ничто не заряжает энергией так, как хороший мотивирующий фильм 🎬

Собрали для вас подборку вдохновляющих картин (известных и не очень) про ИТ, науку, силу воли и настоящий характер, который творит историю ⬇️

🎥 Человек, который познал бесконечность (2015)
Биография индийского математика, чьи идеи опередили время. Вдохновляющая история про упорство и силу чистой мысли. Не важно, откуда ты - если умеешь думать, у тебя есть шанс в этом мире.

🎥 Социальная сеть (2010)
Для тех, кто до сих пор не видел фильм об истории создания Facebook.

🎥 Пираты Кремниевой долины (1999)
Документально-художественный взгляд на соперничество Apple и Microsoft. О том, что начать можно с гаража. Главное - идеи и страсть.

🎥 Стив Джобс (2015) и Джобс (2013)
Культовые фильмы-портреты про визионера Apple. Не столько о технологиях, сколько о характере, амбициях и лидерстве.

🎥 Хакеры (1995)
Немного наивный, но суперстильный фильм о цифровой свободе. Бунтари тоже создают историю.

🎥 Стажёры (2013)
Лёгкий, но вдохновляющий фильм о том, как два "не айтишника" проходят стажировку в Google.

🎥 Война токов (2017)
История противостояния Теслы, Эдисона и Вестингауза. Про борьбу умов, маркетинга и технологий.

🎥 АльфаГо (2017)
Документалка о том, как нейросеть компании DeepMind обыграла чемпиона мира по игре Го - и что это значит для человечества.

Делись в комментариях, какой из этих фильмов захотелось посмотреть сегодня вечером🍿
#modsen_подборки

Айтишник? А принтер починишь?🤦🏻‍♂️

Да-да, сегодняшний наш пост посвящаем стереотипам об ИТ-специалистах и всем тем, кого хоть раз просили починить технику или переустановить Windows 🤝

Предлагаем проголосовать за самый раздражающий миф об айтишниках и айтишницах, который вам довелось слышать (или почувствовать на себе) 🥲

Есть еще более раздражающие стереотипы? Допиши свой вариант в комментариях - будем возмущаться вместе 🧡

Red flag alert 🚩

У всех есть свои ред флаги - у наших координаторов стажировок тоже😏

Советуем изучить, чтобы твое интервью прошло гладко💫

🚩Кандидат ничего не пишет для себя, не интересуется ИТ сферой, не в курсе новых технологий и инструментов, которые появились на рынке.

🚩Кандидат слишком неформально относится к процессу собеседования. Курит, использует ненормативную лексику, не придерживается делового формата общения с куратором.

🚩Кандидат не придает значения опрятному внешнему виду и локации, в которой проходит собеседование. Хоть интервью и происходит в удалённом формате, оно не перестает быть формальным видом коммуникации.

🚩Кандидат слушает без интереса, не задаёт вопросов, либо наоборот, перебивает, говорит очень много и не по делу.

🚩 Кандидат опаздывает на собеседование, заранее не предупредив, и не извиняется за задержку начала встречи.

🚩Кандидат не уделил время подготовке к интервью. Только во время самого собеседования вспоминает, на каком языке он пишет, листает гит, не может внятно рассказать о проекте.

🚩Кандидат не проверил заранее исправность интернета/камеры/микрофона.

🚩Кандидат самостоятельно не узнал ничего о компании, кроме ее названия.

🚩Кандидат заваливает куратора сообщениями вне рабочего времени.

Сохраняй как чек-лист и проверяй себя перед интервью😉
#modsen_инсайты

Нужны ли front-end разработчику знания о UI/UX дизайне? 🧐

Тому, кто хочет стать настоящим профессионалом своего дела - однозначно нужны 🙌🏻

Сохраняй топ книг, чтобы твои интерфейсы не только работали, но и нравились💕

📚UI Design Principles - Michael Filipiuk
О принципах дизайна, цвете, грамотном использовании пустого пространства и привлечении внимания клиентов.

📚Don’t Make Me Think - Steve Krug
Классика про юзабилити: как делать интерфейсы, понятные без инструкции.

📚Refactoring UI - Adam Wathan & Steve Schoger
Пошаговое руководство по созданию интерфейса, подготовленное опытным разработчиком и дизайнером.

📚Designing Interfaces - Jenifer Tidwell
Книга о том, что работает в интерфейсах и почему.

📚Психбольница в руках пациентов - Alan Cooper
Учит тому, как правильно выполнять UX-проектирование перед написанием кода.

Вперёд - прокачивать вкус и понимание хорошего дизайна 🧡
#modsen_подборки

Пока топ-клубы мира готовятся к финалам Лиги Европы и Лиги чемпионов, мы решили не ждать трансляций и сами вышли на поле ⚽️

В последний день майских праздников собрались командой, чтобы поиграть в футбол и зарядиться энергией на месяц вперёд 🙌🏻

А за какой футбольный клуб болеешь ты? 🤔
Делись в комментариях - посмотрим, чьих фанатов у нас тут больше 💪🏻
#modsen_life

Что не расскажут туториалы по ML инженерингу...

... расскажет PhD, Senior Machine Learning Engineer в MODSEN Глеб Басалыга🔥

Что будет с ML через 5 лет? Без каких навыков не обойтись ни одному ML инженеру? Как студенту прокачаться в ML?

Ищи ответы в нашем новом интервью👇🏻

📌 Как ты пришел в машинное обучение?
👱🏼‍♂️: Я закончил БГУ со специализацией в теоретической физике и в 2000 году выиграл стипендию на обучение в аспирантуре Манчестерского университета в Англии по теме "Применение методов статистической физики для анализа онлайн‑алгоритмов машинного обучения". Так что можно сказать, что я занимался нейронками еще до того, как это стало модным в середине 2000-х.

📌 Без чего не может обойтись ни один ML-инженер?
👱🏼‍♂️: ML-инженер должен уметь если не все, то очень многое. Например, организовать весь жизненный цикл ML разработки: от сбора и обработки данных до обучения и тестирования ИИ моделей, и эффективного внедрения их в производство. Он должен писать код, уметь работать в команде и слышать, чего от него хочет бизнес.

📌 Что самое сложное в работе с реальными данными?
👱🏼‍♂️: Критически важно не просто собрать объёмный датасет, но и обеспечить его высокое качество. На практике именно этап «data cleaning» отнимает до 60–70% всего цикла ML‑проекта. От того, насколько тщательно вы его проработаете, будет зависеть финальная точность вашей модели. Плохие данные испортят любую супермодель, а чистый, правильно размеченный и сбалансированный датасет позволит даже простому алгоритму выдавать топовые результаты.

📌 Главный миф о машинном обучении?
👱🏼‍♂️: Самый распространённый - о том, что ML всё сделает сам. Дали данные, выбрали алгоритм - и всё готово. На практике же успех зависит от тщательной предобработки, грамотной валидации, настройки гиперпараметров и, самое главное, понимания, зачем эта модель нужна. ML - это не волшебная коробка, а набор инструментов, требующих квалифицированного подхода.

📌Что бы ты посоветовал студенту, который хочет развиваться в ML?
👱🏼‍♂️: Читать книги: Для новичков "Глубокое обучение на Python" -Франсуа Шолле; для более детального погружения в тему "Глубокое обучение" - Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвилль.
Проходить онлайн‑курсы: Andrew Ng’s Machine Learning & Deep Learning Specializations (Coursera), Practical Deep Learning for Coders (Fast.ai), Generative AI Fundamentals (Google Cloud).
Практиковаться: участвовать в Kaggle‑соревнованиях (начни с простого: Titanic, Digit Recognizer) и создавать pet‑проекты (классификатор изображений, детектор объектов, классификатор текста, локальный чатбот по документам и т.д.)

📌Один навык, который не очевиден, но реально помогает в работе?
👱🏼‍♂️: Умение документировать эксперименты и рассказывать историю своих решений. Если вы можете ясно и кратко объяснить, почему выбрали именно эту модель, какие метрики важны и какова бизнес‑ценность результата, за это вас будут ценить не меньше, чем за техническую экспертизу. Хорошая презентация результатов - это 50% успеха ML‑проекта.

📌 ML через 5 лет: каким ты его видишь?
👱🏼‍♂️: Сейчас скорость эволюции ML так велика, что даже краткосрочные прогнозы становятся непростой задачей. Тем не менее уже очевидно, что в ближайшие годы автоматизация многих процессов с помощью машинного обучения выйдет на новый уровень. К этому нужно готовиться - нужно научится делегировать свои рутинные задачи искусственному интеллекту. А также развивать навыки нестандартного системного мышления, чтобы видеть картину в целом. Узко-специализированные шаблонные интеллектуальные задачи будут решены с помощью ИИ. Но для решения масштабных творческих задач все еще будет нужен естественный интеллект. Так что развивайте мышление.

Считаем, что это интервью точно заслуживает твоего 🧡
#modsen_people