Системный аналитик в эпоху ChatGPT: эволюция или революция
Привет, Хабр! Меня зовут Руслан Каллагов, я системный аналитик в Лаборатории Globus — партнёре Нетологии по стажировкам на курсах ИТ-профессий. Уже 4,5 года я работаю в проектировании программного обеспечения и верю в силу синергии человеческой экспертизы и ИИ. В этой статье расскажу, как именно меняется рабочий процесс, инструментарий и зона ответственности системного аналитика под влиянием технологий вроде ChatGPT.
Тёмная сторона искусственного интеллекта: угрозы, реальные атаки и защита
Искусственный интеллект уже давно перестал быть исключительно инструментом добра. Он помогает врачам ставить диагнозы и разработчикам писать код. Но теми же самыми возможностями всё чаще пользуются злоумышленники. При этом барьер входа в кибератаки резко снизился: чтобы создать вредоносную кампанию, больше не нужно быть тёмным хакером со знанием всевозможных языков программирования. Достаточно пары нейросетевых сервисов и минимального понимания, как устроена социальная инженерия.
Как ИИ меняет работу системного аналитика: большой обзор на возможности моделей, советы для новичков и немного прогнозов
Заходишь на Хабр.Карьеру, открываешь вакансии системных аналитиков, а в требованиях всё как обычно: построение информационных систем, понимание архитектуры, ТЗ, BPMN, базовый SQL. Нигде ни слова о знании GPT или умении промптить. Формально профессия как будто не изменилась. Тем временем в свежем отчёте OpenAI о корпоративном применении ИИ опубликовали статистику: использование ChatGPT в корпоративной среде за год выросло в 8 раз, а объём запросов от одного человека — в среднем на 30%.
Классы в Python: от основ ООП до продвинутых концепций
Python часто начинают осваивать с простых скриптов и функций. Пока задачи простые, этого достаточно. Но когда в коде появляются сущности, например, пользователи, книги или машины, взаимодействие с ними строится по другим принципам. Для этого в Python используют классы. С их помощью описывают, какие данные есть у таких сущностей (объектов) и что с ними можно делать. Это и есть объектно-ориентированный подход — программа строится вокруг объектов и их взаимодействия.
Системный инженер или разработчик: что выбрать в 2026 году
Кто зарабатывает больше, какие навыки нужны и как попасть на первую работу, если ты джун. Разбираем две профессии: разработчик и системный инженер. Это два пути в ИТ, но для каждого нужны свои навыки. Вместе с экспертами разбираемся с порогом входа, обязанностями и рабочим днём этих специалистов.СаммариВкатиться в профессию с нуля проще в разработку. Системный инженер требует больше знаний технологий, порог входа выше. Но если вы готовы учиться, то всё получится.Зарплаты на позициях джуниоров выше у системных инженеров, чем у разработчиков.
Docker для начинающих: что это такое и как пользоваться
Статей про Docker много не бывает.В этом материале мы разберём базу: что такое Docker, как он работает и зачем нужен, а затем пошагово пройдём путь от установки до запуска первого контейнера.С подготовкой статьи помог:
Вся правда о карьере в ИБ: разбираем мифы про хакеров и высокие зарплаты
Кибербезопасность сегодня выглядит как одна из самых заметных сфер в IT: о ней много говорят, специалистов не хватает, а зарплаты обсуждают даже в общих чатах про карьеру. Неудивительно, что у новичков складываются свои ожидания: от «быстрых денег» до образа белых хакеров.На деле всё чуть сложнее, и в этом нет ничего плохого. Просто путь в профессию устроен иначе, чем может показаться на старте. В этой статье разберём 5 самых популярных мифов о карьере в ИБ и посмотрим, что за ними стоит.При составлении материала консультировали эксперты:
10 бесплатных курсов и лекций по работе с ИИ
Собрали курсы, которые помогут подружиться с инструментами на базе искусственного интеллекта и вывести рабочие процессы на новый уровень. Освоить ИИ сегодня — значит сэкономить часы на рутине завтра, а бонусом — повысить свою ценность на рынке труда.Нейросети для работы: пошаговый план примененияПо данным опроса
Интеграционные тесты в Go: как избавиться от флаков и боли
Всем привет! Меня зовут Александр Голубь, и я пишу на Go уже 7 лет. Когда я только начинал, казалось, что юнит-тестов достаточно. Функции проверены, сборка зелёная — можно релизить. Но первый же боевой проект показал, что это иллюзия. В продакшене всё падает, хотя юниты сияют зелёным. Почему? Потому что реальный сервис — это не только код, но и PostgreSQL, Redis, Kafka, внешние API. Данные проходят через цепочку зависимостей, и любая несовместимость ломает систему. Юнит-тесты этого не ловят. Тут нужны интеграционные.
