Онлайн-магистратуры ТГУ

Нейросети в образовании: угроза, инструмент или новая норма? Каждый год разговоры про ИИ становятся всё громче, но главный вопрос остаётся тем же: что это меняет в образовании? Нейросети снимают с преподавателя огромный пласт рутинной работы: генерацию тестов, проверку типовых заданий, подбор материалов, объяснение сложных тем «другими словами». Благодаря этому педагог становится человеком, который:

🟦 помогает выстраивать траекторию обучения, 🟦 помогает развивать критическое мышление в работе с новыми технологиями, 🟦 учиться работать с большим объемом информацией, отличая ложное от подлинного.

Для ученика ИИ — это возможность двигаться в своём темпе. Нейросеть может объяснить тему через аналогии, подсветить слабые места, предложить дополнительные задания или разложить объёмный материал на понятные шаги. Это снижает тревожность и делает процесс более человечным без негативной обратной связи и токсичного осуждения. Однако вместе с преимуществами появляются вызовы. Граница между «помощью» и «списыванием» становится размытой. Появляется риск «мышечной атрофии», когда алгоритм думает за ученика. Возрастает запрос на критическое мышление:

🟦умение проверять факты, 🟦ставить грамотные задачи, 🟦отличать корректный вывод от ИИ-ошибки.

Уверены: ИИ может ускорить, подсказать, упростить, но он не способен заменить настоящую педагогическую работу с поддержкой, мотивацией, человеческим отношением и умением научить думать. @onlinetsu

⏺ Как меняется дизайн и что нужно, чтобы оставаться в тренде Дизайн сегодня обновляется быстрее, чем многие успевают скачать обновление Figma. Тренды живут месяцами, инструменты меняются ежегодно, а компании ждут от дизайнеров определенных навыков. В новом выпуске мы поговорили с Александром Алексеевичем Кирилловым — сеньор-дизайнером в R&D-департаменте «Альтенара» и преподавателем онлайн-магистратуры ТГУ «Продуктовый дизайн». Если вы ощущаете, что дизайн уже не тот, что был 2–3 года назад, обязательно посмотрите. Это тот разговор, после которого хочется пересобрать свои процессы, попробовать новое и, возможно, сделать шаг выше в профессии. @onlinetsu

Мы — лидеры «Приоритет 2030»🎉 Наш ТГУ, выдержав высокую конкуренцию, вошел в первую группу программы и получит 830 🍋 рублей на развитие проектов, направленных на технологическое лидерство России. Немного цифр: • 2 проекта уже проинвестированы Фондом технологического лидерства Газпромбанка (проект по ранней диагностике туберкулеза и технология сексирования семени); • 100 проектов, которые готовы стать продуктами, реализуются в ТГУ; •10 производств стратегически важных продуктов в области химии ТГУ запущено за год; • 9 инжиниринговых центров по технологиям безопасности, микроэлектронике, робототехнике, ИИ и др. будут открыты к 2030 году для запуска малотоннажных производств. Что впечатлило экспертов и какие вузы вместе с ТГУ вошли в первую группу, читайте на сайте Поздравляем! Накидаем 🔥? _______________ Канал ТГУ | Афиша ТГУ | ТГУ в MAX

Эксперты оценили продуктовый подход ТГУ😍

Собрали для вас подборку мотивирующих цитат, которые могут напомнить, зачем вы идёте вперёд, и дать сил в непростые моменты. Сохраните их себе, поставьте на заставку телефона, держите под рукой. Вы заслуживаете вдохновения каждый день ✨ @onlinetsu

⏺ Типичные ошибки новичков в Data Science и как их избежать Разбираем ключевые из них и пути, которые помогут вам выстроить профессиональную траекторию системно. ➡️ Фокус на инструментах вместо понимания задач

Новички часто начинают с изучения конкретных библиотек или языков, но упускают суть. Чтобы модель была полезной, важно уметь формулировать проблему, понимать бизнес-контекст и измерять, что именно будет считаться успехом.

🟦Как избежать: всегда начинайте с постановки задачи и критериев успеха, а инструменты подбирайте под них. ➡️ Недостаточное внимание к качеству данных

Самые точные алгоритмы не компенсируют некачественные данные. Ошибки, пропуски, несогласованные форматы, смещения в выборке — всё это приводит к неверным выводам.

🟦Как избежать: уделяйте время препроцессингу, освоению методов нормализации, очистки и анализа данных до построения модели. ➡️ Переобучение и отсутствие корректной валидации

Стремясь получить высокие метрики, новички часто допускают ошибку: модель прекрасно работает на обучающей выборке, но проваливается на реальных данных.

🟦Как избежать: используйте train/test split, кросс-валидацию, проверяйте модель на новых данных и анализируйте её устойчивость. ➡️ Ожидание быстрых результатов

Data Science — это исследовательская работа. Не каждая гипотеза подтверждается, не каждая модель улучшает показатели, и это нормально. От специалистов ожидают не мгновенных решений, а способности системно подходить к анализу.

🟦Как избежать: планируйте время на эксперименты, учитесь анализировать неудачи и делать выводы на основе данных. ➡️ Недостаток коммуникации

Даже сильные технические навыки не дают результата, если специалист не может объяснить свою логику: команде, руководству или заказчику. Data Scientist — это мост между данными и людьми, принимающими решения.

🟦Как избежать: развивайте навыки презентации, отчётности и визуализации данных. Учитесь говорить о сложном простыми словами. ➡️ Отсутствие системного обучения

Фрагментарное изучение курсов, отдельных тем или инструментов приводит к «дыркам» в знаниях. Это мешает выстраивать полноценные решения и расти до уровня специалиста.

🟦Как избежать: выбирайте программы, где обучение строится от фундаментальных принципов к практике. Системный подход позволяет быстрее расти как специалисту и делать работу, которая приносит реальную ценность. @onlinetsu

⏺ 5 бесплатных библиотек, которые экономят часы жизни дата-сайентиста Инструменты не делают специалиста сильнее, но позволяют тратить время на то, что действительно требует экспертизы: 🟦Feature-engine Категориальные трансформации, биннинги, outlier handling, WoE-кодирование, smart imputation — и всё это plug-and-play в sklearn-совместимом формате. 🟦Optuna Optuna даёт удобный search space, pruners, визуализации и распределённый поиск без боли. 🟦Evidently AI Evidently генерирует отчёты о дрейфе данных, качестве фичей, стабильности метрик и выкатах. 🟦DuckDB Лёгкий, быстрый и созданный для того, чтобы нормально работать с аналитическими запросами локально. 🟦Great Expectations GE позволяет описать контракты, валидировать пайплайны. Интегрируется практически со всем: Spark, SQL, Pandas, Airflow, Prefect. Инфраструктура вокруг вашей работы ускоряет цикл «гипотеза → проверка» и помогает оставаться хорошим инженером. @onlinetsu

⏺ Сегодня дизайн — это про рост бизнеса Компании, которые инвестируют в дизайн, выигрывают конкуренцию: по исследованию McKinsey, дизайн-ориентированные бренды растут по выручке в 2–3 раза быстрее. Но важно понимать: в бизнесе есть как минимум два разных дизайна, и каждый решает свои задачи — графический и продуктовый. О различиях рассказываем в посте 👉 @onlinetsu

⏺ Как нейросети помогают дизайнерам: 5 инструментов, которые реально работают Искусственный интеллект всё активнее входит в профессиональную среду дизайнеров: от концептов до интерфейсной работы и подготовки презентаций. Подборка нейроинструментов, которые подходят для повседневной практики дизайнеров, знакомых с процессами и задачами 👇 🔵KREA AI

KREA позволяет быстро собирать качественные визуальные решения под конкретный запрос: стилистика, композиция, ключевые формы. Отлично подходит для разработки мудбордов, концептуальных направлений и сторителлинга.

🔵Magician (Figma Plugin)

Magician «понимает» структуру интерфейса и может предложить UX-нейминг, текстовые описания, лейблы и даже варианты логики компонентов. Особенно полезен в прототипировании и при работе с микрокопирайтом.

🔵Runway ML Gen-2

Runway — один из самых продвинутых инструментов для дизайнеров, работающих с видео, 3D и анимацией. Генерирует короткие видеофрагменты по описанию, кадру или аудио. Удобен для создания референсов, черновиков и визуальных сценариев.

🔵Uizard

Uizard позволяет загрузить фото нарисованного от руки экрана и превратить его в интерфейс с кликабельными элементами. Может быть полезен на этапе быстрой валидации идеи или создания чернового макета. Поддерживает экспорт в Figma и работу с таблицами.

🔵Khroma

Khroma анализирует выбранные вами цвета и предлагает палитры, построенные на персонализированных алгоритмах. Отличный инструмент для тех, кто ищет нестандартные цветовые решения или хочет визуально сохранить единый стиль.

Нейросети не заменяют дизайнера, но становятся полноценной частью рабочего процесса: особенно на этапе концептов, исследования и рутинных задач. Если вам интересна подборка по конкретному направлению (UI/UX, брендинг, моушн и др.) — дайте знать, подготовим отдельный выпуск 🔥 @onlinetsu

⏺ Сколько на самом деле зарабатывает junior-дизайнер в России? 💸 Если ты только что закончил(-а) курсы или учишься дизайну, рано или поздно встаёт вопрос: а сколько мне реально будут платить? Без иллюзий и рекламных лозунгов, вот как сейчас обстоят дела на рынке 👇 🔵Зарплаты на старте

На позициях без опыта чаще всего встречаются такие вилки: 🔵UI/UX-дизайнер — от 15 000 до 30 000 ₽ 🔵Графический дизайнер — от 25 000 ₽ в регионах до 60 000 ₽ в Москве 🔵Веб-дизайнер — около 30–40 000 ₽ 🔵Моушн-дизайнер — стартует от 40 000 ₽

По отзывам самих дизайнеров, средняя зарплата джуна примерно 35 500 ₽. Это почти на 60% ниже средней по рынку труда в целом. Не удивительно, что многие совмещают подработки, фриланс или живут на накопления, пока ищут постоянную работу. 🔵В каких городах платят больше? Как и в большинстве IT-направлений, Москве и Петербургу достаются самые привлекательные условия. Здесь зарплаты выше на 15–20 тыс. ₽, чем в регионах. Но хорошая новость в том, что даже столичные компании сегодня готовы брать удалёнщиков, особенно если у вас приличное портфолио и вы умеете держать дедлайны. Даже после хорошего курса оффер приходит не всегда сразу. По данным hh.ru, выпускники получают на 40% больше откликов, чем обычные соискатели. Но всё решает портфолио и настойчивость — в среднем, новички находят работу через 1–3 месяца после активных поисков. А какой опыт поиска работы был у вас? Пишите в комментариях 👇 @onlinetsu

⏺ Что на самом деле происходит на рынке после появления ChatGPT и Midjourney? В этой статье:

🟦как ИИ меняет работу дизайнеров, маркетологов, преподавателей и фрилансеров; 🟦где действительно исчезают задачи, а где открываются новые роли; 🟦какие профессии становятся важнее, и что нужно уметь, чтобы не выпасть из игры; 🟦как ИИ используется в России, несмотря на ограничения.

Полезно, если вы работаете в креативе, образовании, бизнесе или просто хотите понимать, куда всё движется. 👉 читать статью

Дни праздников подошли к концу Надеемся, что вы набрались сил и готовы к небольшой, но все еще рабочей неделе. Как вы себя чувствуете? 😢 — Выходные? Они были?.. ❤️ — Отлично! Заряжены на работу

Data Scientist vs Data Analyst: кто на самом деле выигрывает гонку данных? 🏎️💨 На трассе Формулы 1 всё решают секунды, в бизнесе — скорость анализа данных. 🟦Data Analyst следит за показателями в реальном времени: износ шин, давление, расход топлива, то есть держит систему в балансе. 🟦Data Scientist же идёт дальше, поэтому ищет закономерности, которые никто ещё не замечал, и превращает данные в стратегическое преимущество. Кто из них ближе к финишу — аналитик или учёный? Разбираем на примере Формулы 1 в посте. @onlinetsu

Влияние вайбкодинга на IT-индустрию 🤖 Вайбкодинг — это отражение новой парадигмы мышления в IT. Она формируется на пересечении технологий, психологии и культуры, где важна не только эффективность кода, но и эмоциональное состояние разработчика, атмосфера команды и креативная интонация цифрового продукта. Если классический кодинг про структуру, алгоритмы и стабильность, то вайбкодинг — про сознательный подход к цифровому процессу, где ключевую роль играют: 🟦интонация взаимодействия человека и интерфейса, 🟦эмоциональная чистота кода, 🟦внимание к микровайбу: от цвета IDE до темпа командных чатов. Разработчики начинают воспринимать продукт не как набор задач, а как экосистему ощущений, в которой важно не только что ты делаешь, но и с каким состоянием. Как вайбкодинг влияет на IT-индустрию? 🟦Эмоциональная инженерия продуктов

Продуктовые команды начинают учитывать эмоциональные паттерны пользователей. Вайбкодинг превращается в часть UX-процесса: интерфейсы проектируются под настроение, контент адаптируется под контекст.

🟦Human-first подход в разработке

После эпохи DevOps и Data-driven приходит эпоха VibeOps — когда цифровая среда создаётся с учётом ментального состояния команды. Это влияет на креативность, концентрацию и даже скорость релизов.

🟦Культура mindful-разработки

Выгорание стало одной из ключевых проблем IT-сектора. Вайбкодинг предлагает инструменты «осознанного кодинга»: не просто работать быстрее, а восстанавливать внутренний баланс, чтобы код оставался чистым, а мышление — гибким.

Мир технологий движется от продуктивности к сознательности. Компании начинают понимать, что эмоциональное состояние команды напрямую влияет на код, продукт и бизнес-результаты. То, что раньше называли «soft skills», становится новой инфраструктурой IT-культуры. @onlinetsu

⏺ Разработчики чаще других искажают информацию в резюме Согласно исследованию CNews, более половины работодателей в России сталкивались с приукрашенными резюме соискателей. Чаще всего факты и опыт работы искажают разработчики программного обеспечения, на втором месте — тестировщики, далее следуют руководители проектов. Реже всего недостоверные данные указывают специалисты по работе с персоналом, аналитики данных, сетевые инженеры и сотрудники технической поддержки. В отличие от тех, кто стремится «украсить» резюме, специалисты в области Data Science подтверждают квалификацию знаниями и реальными проектами. Так, студенты онлайн-магистратуры «Науки о данных» Томского государственного университета уже с первых недель обучения погружаются в практику. В рамках программы: 🟦проходит изучение языка программирования Python; 🟦реализуется «Адаптивный курс базовой математики», который помогает выстроить фундаментальные знания; 🟦на дисциплине «Менеджмент для наук о данных» студенты проектируют MVP-решения под реальные бизнес-задачи, анализируя риски и разрабатывая антикризисные сценарии.

«Совсем скоро студенты перейдут к изучению высшей математики для машинного обучения и обсудят с приглашенным экспертом формальную постановку задачи классификации в рамках дисциплины "Проектный семинар"» — отмечает Екатерина Желнова, куратор студентов первого курса онлайн-магистратуры ТГУ.

Стремимся к тому, чтобы студенты уже с первых недель программы приобретали прикладные навыки и учились мыслить как специалисты в области Data Science — от анализа данных до проектного управления. @onlinetsu

⏺ Вытесняет ли онлайн-образование традиционное офлайн-обучение в России? За последние 5 лет российское образование изменилось до неузнаваемости. То, что начиналось как экстренная мера во время пандемии, теперь повседневная норма. Онлайн-магистратуры, гибридные форматы, EdTech-бум, кризис роста — и всё это на фоне попыток сохранить очное обучение. 🟦 Почему рынок онлайн-курсов перегрелся? 🟦 Как вузы адаптировались к «цифре»? 🟦 И почему живое обучение всё ещё невозможно заменить полностью? Говорим про новую реальность образования, где важны не формы, а гибкость, технологии и здравый смысл: с примерами, цифрами и мнением экспертов. 📖 Рекомендуем к прочтению, если вы учитесь, преподаёте или разрабатываете образовательные продукты.

⏺ Кто они? Преподаватели онлайн-магистратуры «Науки о данных и машинное обучение» Это практики Data Science, которые делятся опытом, идеями и мыслями на своих платформах. Рассказываем 👇 🟦Мария Жарова — Data Scientist в WildBerries, преподаватель Python, математики и Data Science Выпускница МФТИ с почти пятилетним опытом преподавания и практической работы в команде рекомендаций WildBerries. Мария умеет превращать сложные темы в понятные и вдохновляющие истории. 🔵 EasyData

Telegram-канал для тех, кто хочет учиться с лёгкостью: от Excel до Python, от мемов до глубоких технических разборов. Живая атмосфера, дружелюбие и настоящая любовь к науке о данных.

🎞 YouTube: EasyData

Простое объяснение сложного: Python, математика, машинное обучение и практические советы для тех, кто хочет уверенно чувствовать себя в IT.

🟦Иван Пушков — исследователь в области Data Science, автор подкаста о технологиях и мышлении Действующий специалист по исследованиям в Data Science и автор, который соединяет аналитику, саморазвитие и философию профессии. 🔵 MindTrail

Личные заметки о хакатонах, открытиях, экспериментах с телом и сознанием, а также советы по развитию инженерного и исследовательского мышления. Всё, что помогает мыслить системно, действовать осознанно и учиться каждый день.

🎞 YouTube: Pushkov Ivan

Подкасты о будущем технологий и человека: искусственный интеллект и карьера в IT, инвестиции и личная эффективность, дисциплина, мышление и развитие.

Сохраните этот пост, чтобы не потерять полезные каналы. @onlinetsu

Как ChatGPT и другие ИИ меняют рынок труда Пока мы занимаемся своими делами, рынок труда активно трансформируется под натиском ИИ. Давайте разберемся, что нас всех ждет, без хайпа и страшилок. ↖️ Спойлер: ИИ не отберет у вас работу. Но специалист, владеющий ИИ, отберет ее у того, кто им не владеет.

Ссылки на исследования: 🔵McKinsey — “AI in the workplace: A report for 2025” Оценка того, сколько сотрудников уже используют генеративный ИИ в своей работе и как ожидается рост этого использования. 🔵Bureau of Labor Statistics (BLS) — „AI impacts in BLS employment projections“ Прогноз показателя занятости некоторых профессий (разработчики, БД и др.), с учётом внедрения ИИ-поддержки. 🔵OECD — Artificial intelligence and the changing demand for skills in the labour market Доклад об изменении спроса на навыки под влиянием ИИ в странах ОЭСР. 🔵SHRM — Jobs at risk: Near-term automation displacement risk Бриф-исследование по риску вытеснения профессий в США в ближайшем времени. 🔵«Влияние искусственного интеллекта на рынок труда» (МиРЭА / ГАУГН) Академическое исследование про автоматизацию, квалификацию, занятость под воздействием ИИ. 🔵«Какие AI-навыки востребованы на рынке труда: исследование» (Известия) Исследование по российским компаниям. 🔵«Люди против нейросетей, как изменится рынок труда в России к 2030 году» (Ведомости) Показывает, как изменится рынок труда в России к 2030 году

А вы уже используете неросети в своей работе или учёбе? Делитесь в комментариях! @onlinetsu

Всё хорошее когда-нибудь заканчивается, и выходные тоже 😢 Скоро снова календарь, задачи и тайм-блоки всех цветов радуги. Надеемся, что новая рабочая неделя пройдёт продуктивно, мотивация не закончится в 10:15, а ожидание и реальность наконец совпадут! (Ну, или хотя бы вы успеете поесть и сделать вид, что всё под контролем) 💻 @onlinetsu

⏺ Онлайн про возможности: как ТГУ делает цифровое образование живым Интервью с Дарьей Масловой, директором Центра педагогического дизайна и онлайн-обучения Института дистанционного образования ТГУ. В этом посте вы узнаете:

🟦 как ТГУ создаёт онлайн-магистратуры, которые ценят работодатели; 🟦 какие программы сейчас открыты — от Data Science до Продуктового дизайна и NLP; 🟦 кто стоит за созданием курсов и как устроена инфраструктура университета; 🟦 как онлайн-студенты ТГУ становятся частью международного сообщества и работают с компаниями вроде Сбера, OZON и МТС AI.

Если вы думали, что онлайн — это «не по-настоящему», этот пост убедит вас в обратном! @onlinetsu