Яндекс Практикум — сервис онлайн-образования, где осваивают цифровые навыки и профессии, чтобы менять карьеру и жизнь. Начните учиться бесплатно: https://ya.cc/t/7QL5Oy_W6qzQi4
Собрали четыре курса, которые помогут опытным аналитикам и специалистам по Data Science прокачать навыки работы с ИИ и выйти на новый профессиональный уровень и более высокую зарплату.
ML-инженер с опытом
Для кого: разработчиков и инженеров данных, аналитиков, специалистов по Data Science, начинающих ML-инженерам
Продолжительность: 4 месяца
Бесплатная вводная часть: есть
Освоите полный жизненный цикл модели машинного обучений, научитесь работать с Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другими инструментами. Реализуете шесть проектов в портфолио.
Для кого: специалистов в Data Science и Machine Learning, ML-инженеров и специалистов по DevOps, инженеров данных
Продолжительность: 5 месяцев
Бесплатная вводная часть: есть
Научитесь строить продакшн‑слой для ML‑моделей, управлять версиями данных, настраивать автоматизацию через CI/CD, мониторить качество предсказаний и разрабатывать MLOps‑архитектуру, адаптированную под ваш проект — много теории и еще больше реальных практических заданий, которые можно добавить в резюме.
Для кого: специалистов в Data Science, ML-инженеров и разработчиков
Продолжительность: 2 или 4 месяца
Бесплатная вводная часть: есть
Обучайтесь нейросетям на облачной инфраструктуре и изучайте фундаментальные основы Deep Learning. К концу 2-месячного курса сможете работать на DL‑фреймворке PyTorch, строить нейросети и устранять ошибки в них и разберетесь в принципах, на которых строятся нейросетевые решения.
Если захотите углубить знания, то сможете продолжить обучение, выбрав одну из специализаций: компьютерное зрение или обработку естественного языка.
Для кого: специалистов в Data Science, ML- и DL инженеров и разработчиков
Продолжительность: 2 месяца
Бесплатная вводная часть: есть
Погрузитесь в мир Natural Language Processing и научитесь работать с продвинутыми NLP-моделями. А еще — строить RAG и агентные системы, создавать модели генерации текста и работать с поиском: от классического BM25 до векторного по эмбеддингам
Прокачивайте навыки работы с ИИ, осваивайте новые области и выходите на новый профессиональный уровень вместе с курсами Яндекс Практикума. Актуальные направления, опытные кураторы и удобный формат помогут извлечь максимум пользы из процесса обучения.
В 2026 году рынок труда делает ставку на специалистов, которые создают собственные ИИ-модели. Рассказываем про четыре профессии в сфере IT, которые будут востребованы в любых отраслях — от финансов до медицины.
ML-инженер
Одна из самых востребованных профессий по итогам 2025 года. Специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению создает и внедряет интеллектуальные системы. Эти модели анализируют тренды, строят прогнозы и предлагают персонализированные решения. ML-инженеры требуются практически во всех сферах, начиная финтехом и заканчивая тяжелой промышленностью, где они помогают осуществить переход к «умному» производству.
По данным hh.ru, рынок труда по-прежнему заинтересован в дата-сайентистах. В условиях развития ИИ их навыки и знания становятся еще более востребованными. Эти специалисты не просто создают и улучшают модели, но и структурируют «сырые» данные, делая их пригодными для использования. Это создает необходимый фундамент для анализа и машинного обучения.
Это молодое направление — связующее звено между Data Science и инженерией. Без MLOps большинство ИИ-моделей остаются экспериментальными и не приносят пользу. Эти специалисты закрывают критический разрыв между разработкой и внедрением: они автоматизируют развертывание, мониторинг и обновление систем, чтобы они стабильно работали в реальных, а не лабораторных условиях.
Специалист по «компьютерному зрению». С его помощью ИИ учится понимать, анализировать и генерировать человеческую речь, что необходимо для создания чат-ботов, голосовых ассистентов и сервисов по синхронному переводу. Также благодаря NPL-разработчику модели распознают изображения и видео. Технология применяется в системах автопилота, медицинской диагностике, виртуальных ассистентах.
Профессия будущего — это не только про набор навыков и знаний. Это про готовность к постоянному обучению и развитию. На сайте Яндекс Практикума вы найдете курсы по востребованным IT-профессиям и полезным навыкам, связанными с ИИ.
Кибератаки стали массовыми и системными, а их последствия — заметными для бизнеса. Разбираем ключевые тренды кибербезопасности и то, как они влияют на рынок и профессию.
Тренд 1. Атак становится больше
Кибератаки перестали быть разрозненными. Сегодня это отлаженный процесс. Одни группы специализируются на разведке и поиске уязвимостей, другие — на доставке вредоносного кода, третьи — на вымогательстве или перепродаже доступов.
Статистика подтверждает, в 2024–2025 годах аналитики зафиксировали резкий рост автоматизированных атак: сканирование сетей, подбор уязвимостей и попытки входа происходят в непрерывном режиме. По данным отраслевых отчетов, только credential-based атаки — кражи логинов, паролей и токенов доступа — выросли на 160% за год.
Важно и то, как именно изменился характер атак. Если раньше многие инциденты были шумными и быстро заметными, то сейчас злоумышленники часто действуют медленно: закрепляются в системе, изучают инфраструктуру, ждут удобного момента.
Дополнительный фактор — доступность инструментов. Готовые наборы для фишинга и маркетплейсы украденных доступов сильно снизили порог входа в киберпреступность.
Для рынка это означает, что защита больше не может быть реактивной. Компании переходят к постоянному мониторингу, анализу угроз и подготовке сценариев реагирования. И здесь возникает устойчивый спрос на специалистов, разбирающихся в устройстве современных атак и системных подходах к защите.
Тренд 2. Главная уязвимость — персональные данные
Фокус атак сместился с серверов и сетей к людям и их доступам. Логины, пароли, ключи API сегодня ценятся выше, чем технические уязвимости в коде. Причина простая: современная инфраструктура построена вокруг учетных записей.
Облака, SaaS-сервисы, внутренние порталы, VPN — везде вход по логину и паролю. Поэтому систему все чаще не взламывают напрямую, достаточно получить один рабочий доступ. Дальше злоумышленник действует как обычный пользователь.
Хороший пример — крупнейшая утечка данных из известного мессенджера. Злоумышленники слили телефонные номера 3,5 миллиардов пользователей, которые с большой вероятностью будут использоваться для новых атак.
Такой тренд ведет к смене подхода к защите. В ближайшие годы стандартом становится Zero Trust-модель, где каждый запрос проверяется, доступы минимизируются, а действия пользователей постоянно анализируются. Без понимания того, как устроены identity-системы, роли и права доступа, современная кибербезопасность просто не сможет работать.
Для специалистов это тоже важный сигнал. Рынку нужны специалисты, которые понимают, как учетные записи связаны с бизнес-процессами и реальными рисками.
Тренд 3. Искусственный интеллект делает атаки доступнее
Если раньше искусственный интеллект в кибербезопасности был скорее экспериментом, к 2025 году он стал обычным рабочим инструментом как у атакующих, так и у защитников.
Хакеры используют ИИ в первую очередь для скорости и масштаба. Генеративные модели помогают делать правдоподобный фишинг, подстраивать письма под конкретных людей и автоматически искать уязвимости в системах. Некоторые атаки запускаются непрерывно и затрагивают тысячи целей.
С защитой история похожая. Команды кибербезопасности используют ИИ, чтобы разбирать логи, отсекать лишние срабатывания и быстрее замечать подозрительную активность. Но сами по себе эти инструменты не решают проблему, важнее всего экспертиза самого специалиста.
Тренд 4. Инфраструктура стала сложнее — и это ломает старую логику защиты
Раньше логика информационной и кибербезопасности строилась вокруг разделения внутренних сетей компании и внешних факторов. Сейчас сервисы живут в облаках, сотрудники подключаются удаленно, данные постоянно ходят между компаниями, подрядчиками и партнерами.
Аналитики отмечают, что все больше атак направлено именно на сетевые устройства и сервисы, которые долго считались второстепенными и поэтому часто настраивались формально или вообще оставались без внимания.
Показательный пример — взлом крупной торговой платформы. Атака затронула сложную распределенную инфраструктуру хранения активов и привела к потере криптовалюты на 1,4 миллиарда долларов.
На практике это означает, что безопасность больше нельзя строить фрагментарно. Недостаточно защитить отдельный сервер или инфраструктуру. Нужно понимать, как система работает целиком, какие компоненты критичны и при каких условиях защиты возможен самый болезненный сценарий.
Что все это значит для рынка и специалистов
Если собрать все вместе — рост атак, фокус на учетные записи, использование AI и усложнение инфраструктуры можно сделать вывод: кибербезопасность в ближайшие годы перестает быть узкой специализацией и станет базовой частью любой крупной IT-системы.
Это напрямую видно на рынке труда. Компании ищут не «человека с антивирусом», а специалистов, которые:
понимают, как сегодня выглядят реальные атаки;
умеют работать с инцидентами и логами;
разбираются в сетях, облаках и доступах;
могут объяснять риски бизнесу и участвовать в принятии решений.
При этом важно отметить, что у кибербеза высокий порог входа. Тут нужно хорошо разбираться в базовых IT-вещах, мыслить системно и постоянно обновлять знания. Но именно спрос на специалистов здесь держится даже тогда, когда спрос на глобальном рынке труда проседает.
Атаки становятся массовыми, инфраструктура — распределенной, а ошибки — слишком дорогими, чтобы относиться к ним формально.
Чтобы стать хорошим специалистом по кибербезопасности необходим системный подход в обучении — с реальными задачами, тренажерами и пониманием того, как профессия выглядит на практике.
Курс «Специалист по информационной безопасности» в Яндекс Практикуме построен с упором на реальные сценарии и современные угрозы. В обучении используются технологии Яндекса, включая ИИ-инструменты, которые помогают лучше разобраться в сложных темах.
Навыки работы с ИИ сейчас так же важны, как и хардскилы, поэтому в наши курсы входит модуль по работе с нейросетями. В нем вы узнаете, как они устроены, освоите промпт‑инжиниринг и научитесь выбирать AI-инструменты для разных задач — от освоения новых технологий до повседневных обязанностей специалистов по ИБ.
После обучения сможете применять ИИ в работе: искать и анализировать информацию, подбирать ИИ‑инструменты под свои задачи, планировать и оптимизировать работу по проектам. А еще освоите техники работы с ИИ для решения 5+ типовых задач специалистов по ИБ.
Если уже приходилось сталкиваться с фишингом или последствиями утечек? расскажите в комментариях, как это выглядело на практике. А если только присматриваетесь к кибербезопасности как к профессии, пишите, что в этой сфере вас привлекает.
Нейросети пока не могут заменить человека и требуют перепроверки фактов, но могут стать полезными помощниками — особенно в учебе. Рассказываем, как ИИ способствует усвоению материала и освобождает время для важных задач.
Изучение теории
Трудности на этом этапе разные: от сложных терминов до большого объема информации.
Как помогает ИИ:
пересказывает материал другими словами;
объясняет то, что непонятно;
дает определения новым терминам;
находит больше информации для глубокого погружения в тему.
Например, в онлайн-курсы Практикума интегрирован Практикум AI. В теоретическом блоке ИИ помогает закреплять пройденные темы. Например, через пересказ уроков с «выжимкой» главного.
Поиск и анализ информации
Раньше на поиск и осмысление данных уходили часы. Сегодня ИИ:
мгновенно отвечает на вопросы;
находит исследования и статьи по теме;
составляет саммари длинных текстов;
фильтрует информацию по релевантности.
Отработка практических навыков
Нейросеть создает интерактивную среду для закрепления знаний:
в точных науках — моделирует эксперименты и расчеты;
в гуманитарных дисциплинах — генерирует тесты и кейсы;
при изучении языков — тренирует разговорные навыки и грамматику.
Особенно востребован искусственный интеллект в IT-обучении, где он помогает искать ошибки в кодах и улучшать навыки программирования.
Например, в курсах программирования Практикума AI помогает проходить тренажеры с кодовыми заданиями. А еще создает шаблоны функций или классов, подсказывает фрагменты, генерирует README-файлы, убирает дублирование и упрощает конструкции.
Решение рутинных задач
Студенты могут «делегировать» ИИ задачи, которые растягивают учебный процесс. Например:
составление конспектов;
разработка структуры статей и рефератов;
помощь с проверкой грамотности и стилистики;
оформление текстов.
А как вы используете ИИ в учебе? О каком из описанных выше способов хотели бы узнать подробнее, с примерами и советами? Пишите в комментариях!
Искусственный интеллект встраивается во всех сферы нашей жизни — в том числе и в обучение. Мы в Практикуме превратили ИИ в полезного помощника, с которым освоить учебную программу наших онлайн-курсов стало чуть проще.
А еще у нас есть отдельные курсы по ИИ, на которых мы учим использовать нейросети для работы и расти как специалисту.
Оба айтишники, оба работают с данными — на первый взгляд две специальности кажутся похожими, но это не так. Разбираемся, чем отличаются обязанности дата-аналитика и дата-сайентиста, сколько им платят и что им нужно знать.
Чем занимается аналитик данных
Аналитик данных (Data Analyst) — специалист, который собирает, обрабатывает, анализирует и интерпретирует данные. Собранную информацию он представляет в виде отчета, на основе которого бизнес принимает важные решения.
Задачи аналитика данных:
вникнуть в бизнес-процессы, понять «боли» организации;
найти, собрать и обработать необходимый массив данных;
на основе полученной информации построить гипотезы, выявить закономерности, сделать выводы;
сегментировать и визуализировать результаты своей работы в виде отчета;
презентовать отчет руководству.
Аналитик данных сфокусирован на анализе результата. Его главная цель — понять, какие действия и решения привели к нему, и на основе данных составить прогноз на будущее. Разобравшись в причинах успехов и неудач, компания может корректировать процессы.
Разберем на примере. Крупный молочный завод запустил новую линейку творожных сырков. Через месяц в компании зафиксировали падение прибыли. В такой ситуации руководство может обратиться к аналитику данных с задачей сформулировать гипотезы, как именно появление нового товара повлияло на показатели компании.
Специалист соберет всю информацию о продажах, проанализирует ее, выявит проблему и предложит пути решения. На основе его отчетов руководство завода обновит линейку или вообще снимет ее с продажи.
Чем занимается дата-сайентист
Дата-сайентист (Data Scientist) — специалист, который анализирует и интерпретирует данные, в том числе с помощью машинного обучения. Аналитик данных и дата-сайентист оба занимаются автоматизацией, но последний чаще строит модели.
Задачи дата-сайентиста:
найти и очистить данные так, чтобы они стали доступны для работы;
проанализировать и структурировать данные;
построить модель машинного обучения, которая будет решать конкретную бизнес-задачу;
протестировать работу модели;
собрать и визуализировать результаты.
Цель дата-сайентиста — обнаружить неочевидные закономерности, скрытые от человеческого глаза нюансы, которые могут играть критически важную роль в успехе компании.
Вернемся к примеру молочного завода. Пока аналитик данных собирает информацию о спросе и отзывах у маркетологов, дата-сайентист строит масштабную модель, которая учитывает не только показатели продаж, но и другие факторы: предложения конкурентов, логистические трудности, разрывы в коммуникации с клиентами и даже макроэкономические явления.
Специалист обучает машину, чтобы она искала связи между событиями, давала прогнозы, предлагала ответы на поступающие вопросы. Благодаря работе дата-сайентиста компания получит целый срез информации и сможет более грамотно строить свою дальнейшую стратегию.
Навыки: сходства и отличия
Оба специалиста работают с данными, но делают это по-разному. Поэтому некоторыми навыками нужно владеть обоим, а другими — только одному из них.
владение инструментами для визуализации, построения графиков и дашбордов: Excel, PowerPoint, BI, Tableau;
сильные софт-скиллы, так как аналитику данных предстоит больше работать с людьми, представлять свои идеи и аргументировать их.
Зарплаты аналитика данных и дата-сайентиста
Дата-сайентисты в среднем получают больше аналитиков данных, но конкретные суммы зависят от квалификации специалиста.
Дата-сайентисты уровня Junior могут претендовать на 120 000 рублей в месяц, Middle — на 249 000 рублей. Сотрудники с продвинутыми навыками и большим опытом получают около 380 000 рублей.
Зарплата новичков в сфере аналитики данных стартует со 111 000 рублей в месяц. Зарплата Middle находится на отметке в 189 000 рублей, Senior — 288 000.
Как стать аналитиком
Обеим профессиям обучают в Практикуме. На курсе «Аналитик данных» за семь месяцев студенты получат практические навыки, как собирать и интерпретировать информацию, строить и проверять гипотезы, визуализировать результаты своей работы в простой и понятной форме.
На курсе «Специалист по Data Science» за 13 месяцев можно освоить Python, Jupyter Notebook, SQL, Git, Airflow. Студенты учатся находить и извлекать необходимые данные, строить и тестировать модели.
Во время обучения будущие аналитики данных и дата-сайентисты трудятся над реальными проектами, в условиях, приближенных к настоящей рабочей среде. К выпуску они владеют навыками, которые точно будут востребованы. А доказательством их практического опыта станет крепкое портфолио из более чем 15 проектов.
Экспертиза в цифровой индустрии — одно из преимуществ Практикума. Программы курсов постоянно актуализируются, их практическая направленность растет. Лекторами выступают специалисты с подтвержденным опытом работы в крупных цифровых компаниях. Они делятся секретами профессии, дают оценку проектам, помогают найти полезные знакомства в IT-сфере.
Праздники часто проходят по одному сценарию: салаты, сериалы, прогулки, снова салаты. Отдыхать надо, но пара свободных дней подряд — это еще и редкая возможность подумать о себе, работе и планах на год. Добавьте осознанности в отдых с нашей подборкой бесплатных курсов и онлайн-событий.
1. Пройдите профориентационный тест
Если вы устали от советов в духе «иди в IT, там деньги», полезно опереться на более структурированный подход. У Практикума есть бесплатный профориентационный тест, разработанный совместно с методистами МГУ. После прохождения вы узнаете, какая IT-профессия подходит вам больше и с какими задачами вам было бы комфортно работать.
Тест занимает около 30 минут: вы отвечаете на вопросы, связанные с задачами, форматами работы и типами деятельности, а на выходе получаете отчет с рекомендациями.
Можно пройти тест утром, а потом уже смотреть курсы и статьи, опираясь на результат, а не на случайный выбор.
В Практикуме есть и другие тесты, которые помогают лучше узнать себя:
• «Подходит ли вам удаленная работа» — тут вы узнаете, комфортно ли вам постоянно работать из дома (не поверите, но у удаленки есть не только плюсы), насколько вы готовы к самоорганизации и каким рискам уделить внимание.
• Тест по управленческим навыкам — даст представление о том, как вы принимаете решения, делегируете и взаимодействуете с командой. Полезно, если думаете о карьере в менеджменте.
Хорошая стратегия на праздники — начать с профориентации: пройти тест, почитать рекомендации, выписать несколько направлений, а потом уже выбирать курсы и события под конкретные цели.
2. Попробуйте короткие курсы, чтобы присмотреться к профессиям
В Практикуме есть отдельный каталог бесплатных курсов, где можно попробовать себя в программировании, анализе данных, дизайне, маркетинге, менеджменте и другие направлениях, не оплачивая большую программу целиком. Это хороший вариант для каникул: вы быстро понимаете, насколько вам откликается формат, темы и задачи.
В этом курсе вы узнаете, чем занимаются разные разработчики, какие языки программирования бывают и какой из них потенциально ближе вам. Подойдет, если вы пока только присматриваетесь к IT и не хотите сразу бежать марафон.
Если чувствуете, что вам интересно управлять процессами или людьми, но не понимаете, чем отличаются проджект, продакт, тимлид и другие роли, стоит начать отсюда. Курс познакомит с профессиями в менеджменте и поможет понять, в какую сторону двигаться.
Узнайте, комфортно ли вам в роли человека, который целыми днями пишет код. На этих вводных курсах можно попробовать базовые конструкции, решить простые задачи и оценить, насколько вам нравится такой тип деятельности. И снова: это интересно, даже если вы в итоге решите не связывать свою жизнь с программированием!
• Вводные курсы по аналитике и дизайну
В каталоге бесплатных курсов есть программы по анализу данных и дизайну. В них вы узнаете, чем живут эти сферы, какие задачи у специалистов и какие навыки нужны на старте. Например, на бесплатных курсах по аналитике можно потренироваться в работе с SQL, статистикой и Python, а на дизайне — попробовать себя в создании презентаций или простых макетов.
3. Вдохновитесь историями
Иногда перед Новым годом особенно остро чувствуется усталость, выгорание или ощущение, что карьерный путь будто привел в тупик. В такие моменты придутся кстати истории других людей и статьи, которые раскладывают по полочкам варианты движения дальше.
В блоге Практикума есть материалы, которые отлично подойдут под плед и горячий чай.
• Про IT-сферу в целом
Статья «Что такое IT-сфера и почему все хотят туда попасть» показывает, насколько разнообразным может быть мир технологий, какие направления в нем существуют и чем они отличаются. Это хороший текст, чтобы развеять миф «все программисты делают одно и то же».
• Про смежные профессии и поворот в карьере
Материал о том, как освоить смежную профессию, говорит, что менять траекторию не обязательно значит «начинать с нуля». Можно опираться на текущий опыт и искать новые роли рядом с привычной сферой. Ценный инсайт, верно?
• Про востребованные и хорошо оплачиваемые профессии
Статья о профессиях с хорошей зарплатой, о популярных специальностях после 11 класса и о профессиях будущего дает возможность взглянуть на рынок трезво: какие роли действительно востребованы, какие навыки стоит подтянуть и как планировать учебу, если вы думаете о долгосрочных перспективах.
• Про умственный труд и работу головой
Текст о профессиях умственного труда подсказывает, какие варианты есть у тех, кому близка работа с информацией, анализом и людьми, а не физический труд. Полезно, если вы чувствуете, что хотите больше думать на работе, но пока не понимаете, куда двигаться.
Чтение таких статей — это тоже учеба, только в более мягком формате. Можно поставить себе простую цель: за каникулы прочитать три текста и по итогам каждого делать одну маленькую заметку для себя: какую мысль из этого материала хочется забрать с собой в следующий год.
4. Почувствуйте себя частью комьюнити
Когда вы только примеряете на себя новое направление, важно услышать живые голоса тех, кто уже в нем работает. Для этого есть бесплатные онлайн-события Практикума и записи прошедших встреч.
На платформе регулярно проходят вебинары и открытые лекции: эксперты рассказывают о профессиях, делятся личными историями, показывают кейсы и отвечают на вопросы. Среди мероприятий есть, например, стендап наставников о том, как устроен найм в IT и с какими забавными (и не очень) ситуациями сталкиваются новички.
Что можно сделать на каникулах:
выбрать пару событий по своим интересам;
посмотреть записи, которые уже доступны (удобно, если не хотите привязываться ко времени);
выписать себе пару мыслей или инструментов, которые хочется попробовать на практике в новом году.
Такие мероприятия помогают почувствовать атмосферу профессии: как говорят специалисты, какие вопросы их волнуют и чего они ждут от новичков.
5. Составьте новогодний учебный план
Чтобы не превратить каникулы в марафон галочек, лучше сразу договориться с собой, что это не экзамен и не попытка полностью поменять жизнь за неделю. Скорее, это пробный заход: вы даете себе время спокойно посмотреть по сторонам и собрать побольше информации.
Можно использовать вот такой шаблон.
Пройти один профориентационный тест — чтобы понять, куда вообще хочется двигаться и какие бесплатные курсы смотреть первыми;
Выбрать и начать 1–2 бесплатных курса — чтобы погрузиться в тему и попробовать конкретные задачи.
Прочитать 1–2 статьи из блога — чтобы получить больше контекста и выписать себе идеи для долгосрочных планов.
Посетить одно онлайн-событие или посмотреть запись — чтобы услышать живых людей из сферы, которая заинтересовала больше на предыдущих пунктах плана.
Все это легко уместится в новогодние каникулы, если распределить нагрузку: один день — тест, другой — пара уроков курса, потом статья, вебинар. И при этом у вас останется достаточно времени на сон, отдых и тот самый салат, который никто не может доесть с первого раза.
Сохраните подборку и позвольте себе войти в новый год не только с мандаринами, но и с более ясным пониманием, куда вы идете. С наступающим!
Введите описание к изображению (не обязательно) Выучить английский — цель благородная, но после работы хочется не сидеть за учебниками, а чай, сериальчик и покой. Рассказываем, что делать, чтобы получать результат даже от 10 минут в день.
Что такое микрообучение и почему это работает
Микрообучение (microlearning) — это формат обучения, при котором материал подается небольшими частями. Один урок — одна конкретная тема, которую можно освоить за 5–15 минут.
Этот подход давно используется в корпоративном обучении. Например, сотрудники крупных компаний вроде Google или IBM проходят короткие модули по новым инструментам или процедурам безопасности прямо на рабочем месте — буквально между встречами.
Это работает, потому что мозг лучше усваивает информацию, когда она разбита на логические блоки с четкой структурой. Вместо перегрузки данными вы получаете концентрированную дозу знаний, которую легко применить сразу.
Главный принцип — одна мини-цель за одно занятие. Например:
понять разницу между say и tell;
выучить три выражения для small talk;
запомнить фразы для заказа еды в ресторане;
разобрать одну идиому и использовать ее в предложении.
Почему короткие уроки хорошо запоминаются
Здесь работают сразу несколько механизмов памяти, которые подтверждены исследованиями в когнитивной психологии.
Эффект распределенной практики (Spacing Effect). Такжепсихологи называют это эффектом интервального повторения. Суть в том, что информация запоминается гораздо лучше, если ее повторять небольшими порциями через определенные промежутки времени.
Когда вы зубрите все за один вечер, информация попадает в краткосрочную память и быстро испаряется — мозг воспринимает ее как временную. А когда вы возвращаетесь к теме снова и снова, мозг понимает: «Это важно, надо сохранить».
Эффект тестирования (Testing Effect). Микрообучение часто включает мини-проверки: тесты, упражнения, карточки. И это не просто контроль знаний, а механизмы, которые помогают мозгу удерживать информацию дольше, — так мозг укрепляет связи между нейронами.
Когнитивная нагрузка. Наш мозг может эффективно обрабатывать ограниченное количество информации одновременно — это называется объем рабочей памяти. В среднем человек удерживает в голове 5–9 элементов одновременно.
Когда урок длинный и насыщенный, рабочая память перегружается. Мозг начинает терять информацию, внимание рассеивается, эффективность падает. А короткие уроки держат когнитивную нагрузку в оптимальной зоне: вы успеваете усвоить материал, пока мозг еще бодр и сосредоточен.
Дофамин и мотивация. Есть еще психологический момент: короткие уроки дают быстрое чувство завершенности. Выполнили задание — получили маленькую победу, мозг выдал дофамин. Это приятное ощущение закрепляется, и в итоге учеба перестает казаться чем-то тяжелым.
Длинные сессии, наоборот, чаще заканчиваются усталостью. Даже если вы провели за учебником час, ощущение «ничего не успел» убивает мотивацию. Мозг связывает учебу с нагрузкой и разочарованием — и в следующий раз тянуться к материалу уже не хочется.
Вывод простой. Небольшие, регулярные порции информации не перегружают мозг, дают ощущение движения вперед и поддерживают мотивацию. Поэтому 10 минут каждый день в итоге работают лучше, чем час раз в неделю: они создают стабильный ритм, а не разовый подвиг, и помогают знаниям закрепляться надолго.
Вот как можно использовать микромоменты в течение дня, чтобы маленькие шаги складывались в заметный прогресс:
Утро. Пока заваривается кофе, прочитайте один короткий пост на английском или послушайте фразу дня. Это займет 3–5 минут, но даст быстрое чувство завершенности — мозг получит дофамин, и день начнется с маленькой победы. К тому же утром рабочая память еще не перегружена, так что новая информация усвоится легче.
Дорога на работу. Включите подкаст на английском. Даже если не поймете все, мозг запоминает звучание слов, интонации и ритм языка. Это пассивное восприятие, но оно создает языковую среду — и через несколько недель вы заметите, что начали различать отдельные фразы и слова.
Обеденный перерыв. Пройдите одно короткое упражнение или повторите слова из карточек. Здесь работает эффект тестирования: когда вы активно вспоминаете слово или фразу, мозг укрепляет нейронные связи.
А еще на обеде можно успеть позаниматься с преподавателем английского — в Яндекс Практикуме вы сами выбираете длительность урока, хоть 30 минут. Вариант не на каждый день, но тем не менее.
После работы. Посмотрите 5-минутное видео с субтитрами или разберите одну сцену из сериала. Важно: не пытайтесь понять все и сразу. Выберите 2–3 новые фразы, запишите их, проговорите вслух.
Перед сном. Повторите фразы, которые учили утром или днем. Это ключевой момент интервального повторения: если вернуться к материалу через несколько часов, он закрепится гораздо прочнее.
Всего 2–3 таких микромомента в день — и вы будете учиться, даже не замечая этого. Но время все равно набегает. В какие-то дни короткие подходы соберутся в полноценный урок — только без чувства усталости и «я заставил себя».
Ошибки, которых стоит избегать
Слишком много тем одновременно. Частая история: сегодня слушаете подкаст про путешествия, завтра учите юридические термины, послезавтра смотрите видео про сленг. Ощущение прогресса пропадает. Лучше выбрать одну тему и держаться ее хотя бы неделю.
Если хотите учить английский структурированно, без хаоса и метаний между темами, мы рады помочь. Курсы Яндекс Практикума построены так, чтобы вы двигались от простого к сложному с понятной логикой и живыми примерами из реальной речи.
Ожидание мгновенного эффекта. Микрообучение — это марафон, разделенный на спринты. Да, занятия короткие, но волшебства не произойдет за три дня, и это нормально.
Отсутствие практики. Самая популярная ошибка: просто листать карточки, слушать подкасты или читать статьи — и на этом все. Но язык — это навык, а не набор знаний. Проговаривайте новые фразы вслух, пишите примеры предложений, применяйте выражения в переписке.
Пропуски без возврата. Пропустили день-два — не страшно. Страшно, когда после пропуска вы думаете: «Ну все, цепочка нарушена, теперь не имеет смысла продолжать». Просто начните снова.
Игнорирование повторений. Прошли тему и сразу на новую? Так не работает. Без повторений материал вылетает из головы за пару дней. Возвращайтесь к пройденному хотя бы раз в несколько дней.
Учеба только в одном формате. Если все время только читаете или только слушаете аудио — вы прокачиваете только один навык. А язык — это комплекс из чтения, аудирования, говорения и письма. Чередуйте форматы.
Микрообучение — не способ «ускорить» изучение английского, а способ встроить его в жизнь. 10 минут в день кажутся мелочью, но именно из них складывается устойчивое знание.
Так что в следующий раз, когда у вас будет пауза, — не листайте ленту. Откройте короткий урок, повторите пару слов, послушайте диалог. Это займет меньше времени, чем заварить чай, а пользы даст куда больше.
Программные эксперты — это люди, которые создают в Яндекс Практикуме образовательные программы, по которым учатся тысячи студентов. В посте предложили им рассказать о своих проектах и о том, как их опыт и навыки помогают делать наши курсы лучше.
Маша, программный эксперт курса «Аналитик SOC»
Роль программного эксперта — это логичный шаг в моей карьере
До этого я несколько лет параллельно с основной работой вела курс в МИФИ и читала спецкурс по информационной безопасности в школе. Я думаю, что преподавание быстро показывает, что «простое» для тебя может быть не очевидно для других. А неожиданные вопросы студентов иногда лучше любого ревью: заставляют взглянуть на материал под новым углом и переосмыслить собственные подходы.
И вот в начале учебного года я впервые решила: «В этом сезоне я не беру учебную нагрузку, нужно сфокусироваться только на основной работе». А через неделю увидела вакансию программного эксперта. Отказать самой себе не получилось :)
В начале пути пригодился мой прошлый опыт. Аспирантура дала умение структурировать и формализовывать знания, преподавание — объяснять сложное простым языком, а практика — держать все приземленным к реальным задачам и кейсам.
Думала, что мне придется делать буквально все
То есть что я как программный эксперт буду и автор, и методист, и преподаватель в одном лице: от разработки программы до написания уроков и проведения вебинаров.
Потом оказалось, что в Практикуме за каждым курсом стоит своя сильная команда. Есть авторы, методисты, редакторы, продюсеры, наставники, ревьюеры — каждый отвечает за свою часть. А моя задача как программного эксперта заключалась в том, чтобы собрать систему: определить логику курса, уровень сложности, последовательность, акценты, практику и критерии качества.
Создавая курс, я убедилась, что это не набор материалов, а система
В курсе многое зависит от того, как студент проходит путь шаг за шагом: где он спотыкается, где теряет темп, где наоборот увлекается. Главный вывод для себя — чем проще объясняешь, тем глубже понимаешь сам. Каждая попытка упростить материал — это маленькая проверка собственной экспертизы.
И еще важный момент — курс предполагает автономное обучение. Студент не просто «слушает лекции», а проходит путь с поддержкой наставников и ревьюеров. Поэтому моя ответственность — чтобы этот путь был понятным, последовательным и рабочим на практике.
Я лучше стала видеть границу между важным и просто интересным. Для курса важно не «рассказать все», а дать то, что реально двигает понимание и практику.
Самым неожиданным вызовом стал момент, когда мы запускали первый поток
Курс еще не был полностью «застывшей конструкцией»: пока мы ревьюили последние модули, уже приходили доработки по первым — и нужно было держать баланс между доработкой контента и поддержкой студентов, которые уже учатся. Это требовало быстрой реакции, приоритизации и умения смотреть на курс целиком, а не только на отдельные уроки.
В итоге мы выстроили цикл обратной связи и обновлений — и это сильно укрепило программу. Когда видишь, как студенты ее проходят, появляется чувство «это работает». Не в том смысле, что «мы сделали красиво», — а в том, что человек действительно разобрался, попробовал, сделал, смог.
К этой роли пришел совершенно случайно. В Практикуме работают коллеги по предыдущей работе — они-то меня и позвали, предложили попробовать свои силы и разработать курс. Конечно, для меня это был большой вызов — а смогу ли я? Выполнил тестовое задание, встретился с командой курса — и начал погружаться в задачи программного эксперта.
В роли программного эксперта привлекла возможность «порулить»
Попробовать сделать проект с нуля в сжатые сроки. Такое состояние цейтнота учит мобилизовать силы, правильно управлять своим временем и расставлять приоритеты.
В процессе создания курса мне сильно помогал мой опыт учебы в аспирантуре и работа на кафедре в вузе. Составление учебных планов, формирование образовательных результатов, программы в целом — все это пригодилось.
Второй фактор — технический опыт, без него никуда. Нужны глубокие знания в предметной области, в частности в Java и Spring. Еще пригодились навыки DevOps, распила монолита на микросервисы и всего, что с этим связано.
Задачи меняются на протяжении всего курса
Все начинается с высокоуровневой проработки программы. Строится каркас: модули, спринты, темы, проектные работы. Тут не требуется детализация, но важно не ошибиться, потому что этот этап определяет вектор курса, что в нем будет и в каких объемах. Наверное, это один из самых важных этапов при проектировании, поэтому цена ошибки тут очень велика.
Далее следует набор авторов и описание образовательных результатов конкретных уроков. От набора авторов, их компетенций, опыта работы, глубины знаний в предметных областях, умения писать зависит то, как будут поданы уроки студентам, составлены квизы, практические задания и покрыты образовательные результаты.
Потом — этап написания уроков, их ревью. Здесь очень важно именно умение взаимодействовать слаженно в команде, находить компромиссы, коммуницировать.
Когда курс готов и первая когорта студентов его проходит, проводится ретроспектива
То есть обсуждение того, что можно было бы сделать лучше, — планирование и рефакторинг курса на этой основе и обратной связи от студентов. На каждом из этих этапов программный эксперт играет большую роль и полностью вовлечен в проект.
Есть и неожиданные вызовы. Например, студенты нашего курса обратили внимание на сложность, в итоге мы упростили и сократили некоторые детали без ущерба образовательным результатам.
Когда вижу, как студенты учатся по нашей программе, чувствую удовлетворение от того, что даю людям знания, которые им пригодятся в реальной практике. Возможность сказать, что к этому приложил руку ты. Делиться знаниями — это очень круто!
Если вы IT-специалист и ищете новый опыт, то можете поучаствовать в создании курсов Практикума — это непростая, но интересная и полезная задача, которая может дать толчок к развитию будущей карьеры. Смотрите наши вакансии!
