IT

Автоматизация позволяет делегировать типичные задачи программам. По данным исследования Redwood Software, она помогает компаниям сокращать расходы минимум на 25%, а в некоторых случаях — на 50%. Но полностью поручать работу программам неэффективно: некоторые задачи может выполнить только человек. В статье разбираемся, что такое автоматизация бизнеса, когда она приносит пользу и каких ошибок стоит избегать при внедрении сервисов.

На C++ пишут сервисы для промышленных предприятий, движки браузеров и игр, базы данных, роботов, графические редакторы и многое другое. Этот язык программирования позволяет точно управлять памятью и временем работы кода. Поэтому его ценят в финтехе, телекоммуникациях, гейминге, медтехе и на производствах — там, где нужен быстрый отклик и высокая производительность.
Язык живой и развивается: стандарты C++11/14/17/20/23 добавили многопоточность, умные указатели, диапазоны, концепции. Это упрощает жизнь разработчикам и снижает риск ошибок. О том, как изучать и где применять С++ — в статье.

Анализ данных помогает принимать решения на основе фактов и расчетов. Вы видите полную картину: что происходит, почему, какие последствия и риски возможны. Такой подход нужен бизнесу, государству и каждому, кто хочет действовать не от догадок, а от точных прогнозов.
Что такое анализ данных, какие задачи решает, как его проводить — важно знать, чтобы планировать работу компании. Расскажем, как использовать инструменты и кому подойдет роль аналитика данных.

Объем данных растет стремительно: их собирают на сайтах, в приложениях, из соцсетей, касс и CRM, с датчиков и из других источников. Обычно сведения лежат в разных форматах и местах. Чтобы из этого хаоса сделать понятную картину, нужны правила хранения данных. Здесь помогают ETL-процессы.
Объясняем, как аналитики, дата-инженеры и руководители получают точные данные для отчетов, ML-моделей и решений. А еще рассказываем, где применяют ETL и как собрать процесс по шагам.

Исследование hh.ru показало, что конкуренция в IT увеличилась. Однако сфера не теряет популярности, а зарплаты растут. Все это означает только одно — новичкам нужно тщательнее продумывать свой старт. В статье расскажем, чего можно ожидать от цифровой индустрии, какие навыки хотят видеть работодатели и с какой профессии начать карьеру в IT.

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) часто считают одной и той же технологией. Из-за этого путаются ожидания и планы по внедрению. Объясним на примерах, чем отличаются AI и ML, и поможем выбрать инструмент под задачи бизнеса. Также расскажем, где нарастить компетенции в области машинного обучения и ИИ.