Центр 25-12

Pandas часто тормозит не из-за «плохого ноутбука», а из-за неэффективных практик. В статье разбираем 10 приёмов, которые ускоряют анализ: векторизация вместо циклов, method-чейнинг, аккуратные merge и groupby-agg, категоризация строк, грамотные типы и Parquet для промежуточных данных. Материал подойдёт студентам и начинающим аналитикам, которые хотят меньше править рутину и больше работать с инсайтами.

CI/CD — это методология автоматизации сборки, тестирования и доставки ПО. В статье мы простыми словами разбираем этапы Continuous Integration и Continuous Delivery, их отличия и преимущества для джунов.

Новички часто ищут бесплатные API для расширения функционала своих пет‑проектов. В нашей статье мы рассмотрели пять лучших сервисов: для погоды, случайных изображений, фотобиблиотек, новостных лент и простого AI‑чата. Все решения доступны бесплатно и легко интегрируются в приложение. Подключайте готовые фичи без затрат и повышайте ценность своих проектов. Рекомендуем: «Подписаться на Телеграмм канал Центра 25-12».

Переквалификация в DevOps‑инженера за полгода возможна при чётком плане обучения. Наш роад‑мап включает изучение Python, контейнеризацию, оркестрацию Kubernetes, настройку CI/CD и внедрение облачных технологий. Следуя практическим этапам, вы получите готовые навыки для старта в профессии. Оставьте заявку на курс «Python в DevOps и автоматизация инфраструктуры» и начните обучение уже сегодня!

Индивидуальный AI-ментор: зачем брать репетитора по машинному обучению в 2025-м? Ускорение ×2. Персональный наставник подстраивает программу под ваш темп: без «лишних» тем и ожидания группы. Каждая сессия — только те задачи, что нужны вам для проекта или собеседования. Код-ревью в реальном времени. Ошибки ловятся на экране — до push в GitHub. Вместо «я застрял на баге два дня» вы получаете объяснение за пять минут, учитесь быстрее и чище пишете код. Карьерный навигатор. Наставник помогает выбрать стажировку, корректирует CV и GitHub под конкретную вакансию, а в конце курса тренирует «техническое интервью» по реальным вопросам работодателей. 🤔 Вопрос: какой формат обучения (группа, self-paced или 1-на-1) оказался для вас самым эффективным и почему? Поделитесь опытом в комментариях! Онлайн-курс «Машинное обучение и основы искусственного интеллекта на Python» можно пройти в формате 1-на-1: 24 персональных созвона, проект-портфолио и поддержка ментора до оффера. Подробности — в профиле 25-12!

Новички в веб-разработке часто теряются между Flask и Django. Первый предлагает лёгкий старт и максимальную гибкость, второй — полный набор инструментов «из коробки». Наша статья подробно сравнивает фреймворки по сложности, экосистеме и возможностям, чтобы вы смогли выбрать оптимальный путь для вашего проекта. Оставьте заявку на курс «Разработка WEB-приложений на Python (Django)» и начните профессиональное обучение уже сегодня!

3 шага к карьерному росту в IT: план на год 1. Выберите роль + стек. Решите, кем хотите стать — Python-бэкендером, ML-инженером или DevOps. Составьте список ключевых технологий (язык, фреймворки, инструменты деплоя) и повесьте его на видимое место — это ваш «маршрут». 2. Составьте план обучения. Разбейте год на четыре квартала: первый — фундамент (Git, Linux), второй — профильный курс 25-12, третий — pet-проект, четвёртый — подготовка к интервью. Запишите метрики «прочёл/сдал/запушил», чтобы объективно оценивать прогресс. 3. Постройте портфолио на GitHub. Каждую учебную задачу превращайте в репозиторий: README с описанием, pipeline, ссылка на деплой. Три-четыре качественных проекта весомее «много лет опыта» в резюме.

Soft-skills 2040: чему стоит учиться уже сегодня Системное мышление. Видеть продукт «целиком»: код, бизнес-логику и людей — помогает находить скрытые взаимосвязи и быстрее решать сложные задачи. Гибкая коммуникация. Уметь объяснить идею DevOps-инженеру на английском, а потом — заказчику без технического фона. Чем короче и понятнее сообщение, тем меньше багов. Креативное решение проблем. Нестандартные подходы к типовым задачам дают конкурентное преимущество, когда алгоритмы выравнивают «технический» уровень. Цифровая грамотность. Не обязательно писать нейросеть самому, но важно понимать, что такое GPT, блокчейн и edge-компьютинг, чтобы принимать верные решения. Управление энергией. Личный time-boxing, осознанные перерывы и профилактика выгорания делают специалиста надёжнее любой автоматизации. Коллаборативное лидерство. Руководить через фасилитацию, а не контроль: создавать условия, где экспертиза распределяется, а команда растёт вместе с проектом. Вопрос: какой из этих навыков уже помог вам в работе, и как вы его развиваете? Поделитесь в комментариях 👇 Эти умения мы прокачиваем в коллаб-проектах на всех курсах 25-12. Узнайте подробности в профиле!

Edge AI — это когда модель машинного обучения живёт прямо на микрочипе устройства, а не отправляет каждый запрос в дата-центр. Смотрите инфографику «Cloud AI vs Edge AI» ниже и запомните три ключевых факта: 1. Мгновенный отклик. Инференс выполняется локально, поэтому задержка падает до 5-10 мс. Для дронов, робот-курьеров и AR-очков это разница между «поймал кадр» и «опоздал». 2. Приватность данных. Видео с камеры, биометрия или телеметрия не уходят в облако — всё остаётся на плате. Это упрощает соответствие GDPR и снижает риск утечки. 3. Автономность и экономия трафика. После обучения модель работает офлайн и потребляет до 40 % меньше энергии, чем при постоянных API-запросах. Для IoT-систем это означает меньшее тепловыделение и дольше жизни от батареи.