Онлайн-магистратуры ТГУ

🔵 Кто сегодня идёт в онлайн-магистратуру? Если посмотреть на анкеты студентов, становится понятно, что это люди с самым разным опытом и мотивацией. Большинство уже работают, часто полный день, в совершенно разных направлениях: от IT и инженерии до гуманитарных и креативных сфер.

Магистратура для наших студентов — это инструмент, чтобы вырасти в профессии, сменить направление или наконец структурировать знания.

При выборе программы важнее всего содержание и формат — возможность совмещать учёбу с жизнью. Мы понимаем, что самый ценный ресурс сегодня — время, и учитываем это при разработке образовательных программ. Онлайн-магистратура — формат для людей, которые:

- точно знают, зачем им учёба и как она должна работать на их цели; - хотят встроить обучение в онлайн-формате со всеми преимуществами очного обучения в свою жизнь.

Узнали себя в одном из портретов? ❤️ — да! 🥲 — меня здесь нет...

ТГУ принимает AINL — одну из ключевых конференций по искусственному интеллекту и обработке естественного языка В 2026 году конференция пройдёт 17–18 апреля в Томске, и для нас особенно важно, что площадкой проведения станет Томский государственный университет. ТГУ принимает AINL как принимающая сторона, и это ещё одно подтверждение роли университета как центра экспертизы и диалога на стыке науки, технологий и индустрии.

AINL — это международная конференция, которая с 2012 года собирает исследователей, разработчиков и представителей индустрии, работающих с AI и NLP. Здесь встречаются наука и практика: научные статьи, индустриальные доклады, демо, обсуждение прикладных кейсов и актуальных направлений развития технологий.

📌 Приём заявок уже открыт. Можно подать научные статьи, а также индустриальные доклады. Если вы работаете с AI и NLP и хотите поделиться результатами, опытом или продуктами, самое время участвовать. 👉 узнать подробнее Следите за обновлениями и планируйте апрель правильно!

Пришли узнать ваше мнение! 🔵 Где вам больше нравится или хотелось бы работать? Есть два варианта:

1️⃣ Первый — частный бизнес с динамикой, стартаперским мышлением, но порой расплывчатыми зонами ответственности и отсутствием официального трудового договора;

2️⃣ Второй — стабильный госсектор с понятными правилами, но при этом с более строгой регламентацией.

Что выберете вы? ⚡ — первый вариант мне больше по душе 👨‍💻 — второй однозначно ❤️ — не могу выбрать/куда возьмут, там и буду работать

Учиться во взрослом возрасте тяжелее 🥲 Раньше учёба давалась легче, а сейчас мозг будто сопротивляется? В этом видео педагогический дизайнер онлайн-программ НИ ТГУ Анастасия Ерофеева объясняет, почему взрослым действительно сложнее учиться и почему это нормально. Вы узнаете:

🟦как эти сложности учитываются при проектировании онлайн-программ; 🟦зачем нужен адаптационный период и как работают выравнивающие модули; 🟦почему важно ограничивать нагрузку и какую роль играет поддержка.

Если вы задумываетесь о магистратуре, IT-обучении или уже учитесь и чувствуете, что тяжело, то это видео стоит включить. @onlinetsu

⏺ Тренд-репорт от Cribl: что ждёт agentic AI в 2026 году? На повестке свежий тренд-репорт компании Cribl, посвящённый эпохе agentic AI. Cribl — технологическая компания, работающая с потоками телеметрии для IT- и security-команд. Фокус комании — управление данными между источниками и аналитическими платформами, поэтому отчёт смотрит на ИИ с точки зрения нагрузки на архитектуру. 🟦 Первый прогноз про деньги.

К 2027 году у 35% компаний расходы на observability превысят 15% IT-бюджета (против 3–7% сегодня). ИИ резко увеличивает объёмы телеметрии, и подход «собирать всё» становится экономически несостоятельным. Ответом станет data tiering — разделение данных по ценности и стоимости хранения.

🟦 Второй прогноз про безопасность.

Уже к 2026 году 20% Fortune 2000 столкнутся с серьёзными инцидентами из-за скомпрометированных AI-пайплайнов. Если ИИ работает на данных, сами данные превращаются в новую поверхность атак. Особенно уязвимы закрытые, непрозрачные AI-системы без человеческого контроля.

🟦 Третий прогноз: к 2027 году до 90% production-AI-развёртываний провалятся из-за проблем на уровне данных.

Прототипы работают, но в продакшене тысячи агентов начинают обращаться к хранилищам с машинной частотой, к которой большинство платформ просто не рассчитаны.

🟦 Четвёртый прогноз касается рынка.

Agentic AI ускорит консолидацию вендоров: около 15% компаний сменят ключевые observability или security-платформы не из-за функциональности, а из-за закрытых AI-экосистем и усиливающегося lock-in.

🟦 Пятый прогноз выходит за рамки IT.

Рост AI-дата-центров во многом держится на частном кредите, и любые потрясения на этом рынке могут замедлить инфраструктурное расширение. В результате фокус сместится с масштабирования на более эффективную и экономную работу с данными и моделями.

Если работаете с ИИ, инфраструктурой или безопасностью, то тренд-репорт точно стоит вашего внимания! @onlinetsu

Магистратура, ML, Python и лекции на 1,25× — боль, знакомая многим 😅 Собрали мемы знакомые многим, и если узнали себя, то вы точно не одни! А чтобы все мемы выглядели аккуратно и в одном формате, воспользовались лайфхаком, которым коллеги из Цифроградного Меркурия делились в своём посте 👀 Берём на заметку и идём страдать учиться дальше 🤝 @onlinetsu

⏺ Как сохранить культуру и вырастить эксперта в команде в эпоху AI? ИИ всё активнее влияет на работу IT-команд, меняя требования к специалистам, форматы взаимодействия и подходы к развитию сотрудников. Как в этих условиях сохранять корпоративную культуру и готовить экспертов, востребованных на рынке? В этом видео разговор с Полиной Ткаченко, HR Business Partner компании red_mad_robot, о работе кросс-функциональных команд, продуктовом подходе и развитии сотрудников в условиях постоянных изменений. Обсуждаем:

🟦 какие компетенции будут ключевыми для IT-специалистов в 2026 году, 🟦 как меняется рынок труда, 🟦 что важно для junior-специалистов, 🟦 на что обращают внимание при найме в продуктовые команды.

Видео будет полезно студентам и молодым специалистам, которые планируют карьеру в IT и хотят понимать, какие навыки действительно будут востребованы в ближайшие годы. @onlinetsu

Как компьютерное зрение помогает находить дефекты, опухоли и мошенников 👆 Компьютерное зрение — одно из ключевых направлений современного искусственного интеллекта. Оно позволяет машинам интерпретировать изображения и видео и извлекать из них структурированную информацию. В статье:

🟦разбираем, как компьютерное зрение используется в ключевых сферах жизни; 🟦поясняем, на каких принципах основана работа таких систем, 🟦почему они становятся всё точнее и в чём заключается их практическая ценность.

Материал будет полезен тем, кто хочет понять, как современные ИИ-технологии уже сегодня решают ключевые задачи. 👉 читать статью @onlinetsu

Решили узнать разницу между двумя трендовыми направлениями IT 💬 Когда говорят про ИИ, то Data Science и Computer Vision часто звучат в одном ряду, из-за чего создаётся ощущение, что это одно и то же. На самом деле это разные направления, которые решают разные задачи, но всё чаще работают вместе.

👥 Если говорить совсем просто, Computer Vision отвечает на вопрос: «Что находится на изображении?», а Data Science на вопрос: «Что это значит и что с этим делать дальше?».

Используя разные подходы, эти области пересекаются там, где изображения становятся источником данных для анализа и принятия решений. @onlinetsu

С Днём студента! ✨ Онлайн-магистратура — это когда подготовка к сессии происходит между рабочими задачами, созвонами и жизнью. Мы понимаем, что это не всегда просто, но если вы на этом пути — значит, это действительно вам по силам. Чтобы немного облегчить непростой месяц для всех студентов, мы решили поздравить вас с помощью мемов. Надеемся, вы улыбнулись Желаем, чтобы сессия проходила спокойно, знания складывались в систему, а онлайн-формат оставался вашим преимуществом. С праздником, студенты! 🎓 @onlinetsu

⏺ 2026 — это 2016: версия приложений для телефонов Возможно, кто-то из вас пустил слезу, потому что именно в этих приложениях у одних начинали, а у других продолжали формироваться цифровые привычки. Да, сегодня ими практически не пользуются. Однако в 2016 году именно они сопровождали повседневность: меняли способы общения, самопрезентации и потребления контента. Сколькими из этих приложений вы пользовались? Пишите в комментариях 👇 @onlinetsu

🔵 Нам стало очень интересно: какие задачи в работе с данными и AI вы считаете самыми сложными? Часто именно из-за ощущения сложности многие не решаются углубляться в тему, хотя на практике многое оказывается понятнее, чем кажется на первый взгляд. Мы хотим опереться на Ваше мнение и на основе ответов: 🟦спланировать полезный контент, 🟦разобрать конкретные кейсы, 🟦показать и объяснить, как эти задачи решаются на самом деле. Пожалуйста, примите участие в небольшом вопроснике и отметьте направления, которые кажутся вам наиболее сложными 👇

⏺ Миф или реальность: можно ли выгореть от AI? С ростом популярности искусственного интеллекта всё чаще звучит вопрос: можно ли выгореть не на работе, а от технологий? ➡️ Для одних AI — инструмент, снимающий нагрузку и освобождающий время. ➡️ Для других — источник постоянного напряжения, чувства несоответствия и профессиональной тревоги. Рассмотрим обе позиции, чтобы каждый мог сделать собственный вывод. 📌 «Выгорание от AI — миф»

С точки зрения этой позиции, искусственный интеллект не может быть причиной выгорания сам по себе, так как выгорание — это психологическое состояние, возникающее из-за хронического стресса, отсутствия контроля над задачами и несоответствия между усилиями и результатом. AI же, напротив, призван снижать нагрузку: автоматизировать рутинные процессы, ускорять анализ данных, помогать в принятии решений.

Сторонники этой точки зрения утверждают: человек не выгорает от AI, скорее от неправильной организации работы. Если технологии внедряются осознанно, с чётким пониманием задач и границ ответственности, они становятся ресурсом, а не источником истощения. В этом смысле AI — лишь инструмент, который не требует эмоциональной вовлечённости, не оценивает личность и не предъявляет ожиданий.

📌 «Выгорание от AI — новая форма профессионального истощения» AI действительно способен стать триггером выгорания по ряду причин:

🟦Во-первых, ускорение процессов приводит к росту ожиданий. Если задача раньше занимала несколько дней, то с AI её ждут «к утру», из-за чего темп работы повышается. 🟦Во-вторых, возникает эффект постоянного сравнения. Человек начинает оценивать себя через призму эффективности алгоритма: быстрее ли он, точнее ли, полезнее ли. Это формирует тревожность и ощущение профессиональной нестабильности из-за постоянного страха быть заменённым. 🟦В-третьих, размываются границы ответственности. Специалист одновременно должен быть экспертом, оператором AI-инструментов и контролёром результата. Такая множественность ролей увеличивает когнитивную нагрузку и риск истощения.

Так можно ли выгореть от AI? Если рассматривать AI как нейтральный инструмент — скорее миф. Если учитывать изменения в темпе, требованиях и самоощущении специалиста, то вопрос уже не кажется таким однозначным. А что думаете вы? 🔥 — это миф 🥲 — чувствуем негативное влияние

IT-термины простыми словами 💬 В каждой профессии со временем появляется свое профессиональное арго. В IT его особенно много, и это одна из причин, почему технологии часто кажутся сложнее, чем они есть на самом деле. Что на самом деле стоит за словами, которыми ежедневно пользуются разработчики, аналитики и продуктовые команды? Мы решили перевести несколько айтишных терминов на человеческий язык 👆 Чтобы перестать бояться технологий и начать ими пользоваться, листайте карточки! @onlinetsu

🔵 Как Big Data меняет рынок труда: какие аналитические инструменты нужно освоить в первую очередь Рынок труда смещается от интуитивных решений к управлению на основе цифр, и это радикально меняет требования к специалистам. Если раньше аналитика была отдельной функцией, то сейчас навыки работы с данными становятся базовыми для маркетологов, продуктологов, менеджеров, финансистов и даже HR. Инструменты, которые стоит освоить в первую очередь для грамотной аналитики: ➡️ SQL остаётся базовым навыком для работы с данными. Почти в любой компании данные хранятся в базах, и именно SQL позволяет:

🟦получать нужные срезы информации; 🟦объединять данные из разных таблиц; 🟦проверять гипотезы без участия разработчиков.

Без SQL аналитик или менеджер оказывается зависим от других команд. С SQL — получает самостоятельность и скорость. ➡️ BI-инструменты: Power BI и Tableau. Инструменты визуализации — следующий обязательный уровень, так как они позволяют упростить принятие решений.

🟦 Power BI чаще выбирают компании, работающие в экосистеме Microsoft. 🟦 Tableau распространён в международных и продуктовых командах.

BI-инструменты позволяют быстро анализировать большие массивы данных, находить аномалии и тренды, доносить сложную аналитику до руководства без технического языка. ➡️ Python становится следующим шагом, когда стандартной аналитики уже недостаточно. Он нужен для автоматизации отчётов, более сложных расчётов и моделей и работы с Big Data, когда BI-инструменты упираются в ограничения. Важно: Python не всегда нужен «с нуля». Во многих ролях достаточно понимать логику, читать код и адаптировать готовые решения под задачи бизнеса. Эти инструменты мы подробно изучаем в онлайн-магистратуре ТГУ «Науки о данных». Программа выстроена так, чтобы студенты использовали их для решения реальных аналитических и бизнес-задач так, как это требуется сегодня на рынке труда. Что это значит для рынка труда? Big Data формирует новый тип специалиста — гибридного — с пониманием бизнеса, аналитическим мышлением и с инструментами в руках. Такие специалисты быстрее растут, легче меняют роли и остаются востребованными даже при нестабильности рынка. @onlinetsu

🔵 Как работают спамеры в Telegram-каналах и зачем они это делают? Спам в Telegram, к сожалению, не просто «чья-то шалость». За каждым комментарием и личным сообщением стоит конкретная цель: деньги, трафик, доступы или накрученные цифры. В этом посте разбираем:

🟦как именно работают спамеры в Telegram, 🟦почему они выбирают чужие каналы. 🟦зачем им ваша аудитория.

Показываем, какие схемы используются чаще всего и почему игнорировать спам — плохая стратегия для любого автора канала. Спойлер: только удаление и блокировка. @onlinetsu

Возвращение к рабочему ритму Увы, всё хорошее когда-нибудь заканчивается, и выходные — не исключение. Поздравляем всех с первым учебным или рабочим днём в этом году, хотя не уверены, можно ли с этим поздравлять. Проверка связи: как вы после выходных? 🔥 — отдохнули и готовы к работе 🥲 — а можно ещё выходных?

Что вас ждёт в 2026 году? 🔮 Этот пост — напоминание о том, что рост не всегда заметен сразу. Он может быть тихим и неочевидным, но от этого не менее ценным. Выберите одну из карточек методом тыка и узнайте, что вас ждёт в наступающем году! Пусть 2026 год станет годом более бережного отношения к себе, осознанных решений и знаний, которые действительно начинают работать на вас и в профессии, и в жизни. Мы желаем, чтобы новые технологии помогали вам учиться быстрее и качественнее, думать шире и освобождать время для по-настоящему важных задач, а онлайн-магистратура оставалась инструментом роста и уверенного движения вперёд! С наступающим Новым годом, редакция онлайн-магистратур ТГУ 🎄 @onlinetsu

Надеемся, вы уже заканчиваете работать и совсем скоро сможете по-настоящему отдохнуть и начать готовиться к празднику 🎄 В преддверии Нового года мы подготовили для вас стикерпак. В нём мы постарались показать, какими видим наших студентов: с горящими дедлайнами и бесконечными дополнительными делами. Сохраняйте и используйте! ❤️ 👉 добавить набор