Эльбрус Буткемп
Відкрити в Telegram
Elbrus Bootcamp — интенсивное обучение IT и AI с 2018 года. ⚡ AI Engineer и Data Science: смена профессии с нуля 🤖 AI для разработчиков: RAG, MCP и AI-агенты 🎓 2600+ выпускников Вопросы: @elbrus_bootcamp 👾Чат AI Engineer t.me/+ZIDsnSJKXus0NGYy
Показати більше6 221
Підписники
Немає даних24 години
-117 днів
-5230 днів
Завантажуємо дані
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
жовтень '26жовт '26
жовтень '26
+2
в 0 каналах
вересень '26
+25
в 0 каналах
Get PRO
серпень '26
+19
в 0 каналах
Get PRO
липень '26
+12
в 0 каналах
Get PRO
червень '26
+15
в 1 каналах
Get PRO
травень '26
+12
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+13
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+14
в 0 каналах
Get PRO
лютий '26
+19
в 1 каналах
Get PRO
січень '26
+27
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+38
в 3 каналах
Get PRO
листопад '25
+13
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '25
+23
в 0 каналах
Get PRO
вересень '25
+31
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+59
в 0 каналах
Get PRO
липень '25
+42
в 0 каналах
Get PRO
червень '25
+40
в 1 каналах
Get PRO
травень '25
+52
в 0 каналах
Get PRO
квітень '25
+57
в 0 каналах
Get PRO
березень '25
+51
в 0 каналах
Get PRO
лютий '25
+1 693
в 0 каналах
Get PRO
січень '25
+47
в 0 каналах
Get PRO
грудень '24
+50
в 1 каналах
Get PRO
листопад '24
+55
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '24
+93
в 1 каналах
Get PRO
вересень '24
+118
в 0 каналах
Get PRO
серпень '24
+165
в 0 каналах
Get PRO
липень '24
+65
в 1 каналах
Get PRO
червень '24
+41
в 0 каналах
Get PRO
травень '24
+96
в 1 каналах
Get PRO
квітень '24
+98
в 0 каналах
Get PRO
березень '24
+79
в 0 каналах
Get PRO
лютий '24
+78
в 1 каналах
Get PRO
січень '24
+89
в 2 каналах
Get PRO
грудень '23
+279
в 15 каналах
Get PRO
листопад '23
+218
в 35 каналах
Get PRO
жовтень '23
+362
в 12 каналах
Get PRO
вересень '23
+442
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+398
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+891
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+1 029
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+897
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+873
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+413
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+2 390
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+1 552
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+1 576
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+1 662
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+1 401
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+898
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+889
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+477
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+499
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+1 076
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 15 жовтня | +1 | |||
| 14 жовтня | 0 | |||
| 13 жовтня | 0 | |||
| 12 жовтня | 0 | |||
| 11 жовтня | 0 | |||
| 10 жовтня | 0 | |||
| 09 жовтня | +1 | |||
| 08 жовтня | 0 | |||
| 07 жовтня | 0 | |||
| 06 жовтня | 0 | |||
| 05 жовтня | 0 | |||
| 04 жовтня | 0 | |||
| 03 жовтня | 0 | |||
| 02 жовтня | 0 | |||
| 01 жовтня | 0 |
Дописи каналу
Сегодня в 19:00 МСК встречаемся на вебинаре «Карта AI-профессий 2027».
Сравним AI Engineer, Data Science и применение AI в разработке: какие задачи решают специалисты и с чего начинать обучение.
Приходите со своими вопросами.
Регистрация: https://us06web.zoom.us/meeting/register/5JAkNkirTky8-xZtzp6HaA
| 2 |  +2На прошлой неделе встретились с выпускниками в баре и отметили 8 лет Elbrus Bootcamp 💜
Спасибо всем, кто пришёл! Вот несколько фото с вечера 📸 | 235 |
| 3 |  В AI много направлений. Как выбрать своё?
Завтра, 15 октября в 19:00 МСК, проведём онлайн-вебинар «Карта AI-профессий 2027: куда переходить и чему учиться».
Разберём три маршрута:
— AI Engineer: создание приложений и систем на основе AI;
— Data Science: работа с данными и моделями;
— разработка с AI: применение AI-инструментов в работе разработчика.
Сравним задачи, требования на входе и то, чему учиться в каждом направлении. Отдельно обсудим, с чего начинать при смене профессии и как выбирать следующий шаг, если вы уже пишете код.
Зарегистрироваться → https://us06web.zoom.us/meeting/register/5JAkNkirTky8-xZtzp6HaA | 291 |
| 4 |  Сегодня Elbrus — 8 лет 💜
1 октября 2018 года началась история Elbrus Bootcamp.
За эти восемь лет менялись технологии, рынок и профессии. Менялся и Elbrus. Сегодня в центре нашего внимания — Data Science и новое направление AI Engineer.
Но день рождения Elbrus — прежде всего не про названия программ. Он про людей:
— студентов, которые однажды решились начать;
— преподавателей, которые помогают проходить сложные этапы;
— выпускников, которые продолжают развиваться и поддерживать друг друга;
— команду, которая каждый день делает Elbrus лучше.
Спасибо всем, кто был и остаётся частью этой истории. Тем, кто учился, преподавал, работал вместе с нами, советовал Elbrus друзьям, задавал сложные вопросы и помогал нам меняться.
Нам восемь. Продолжаем учиться, создавать новое и двигаться вперёд вместе.
Если Elbrus стал частью вашей истории, расскажите в комментариях, с чего она началась 💜 | 544 |
| 5 |  +6Что собрать в Data Science-портфолио к началу 2027 года
Портфолио становится сильнее не от количества ноутбуков, а от того, насколько ясно проект показывает ваше мышление.
Вместо пяти незаконченных работ доведите один проект до понятной истории:
1. Вопрос. Какую реальную проблему вы решаете и для кого?
2. Данные. Откуда они взялись, как вы проверили качество и какие ограничения нашли?
3. Бейзлайн и метрика. С чем сравниваете модель и почему выбрали именно эту метрику?
4. Эксперимент. Какие подходы проверили и что узнали из ошибок модели?
5. Результат. Как воспроизвести работу, посмотреть демо и понять практический вывод?
Хороший DS-проект не обязан использовать самую сложную модель. Он должен показывать корректную постановку задачи, честную проверку гипотез и способность объяснить ограничения.
Выберите один проект и допишите в его README эти пять частей. | 479 |
| 6 |  +7Первая рабочая задача AI-разработчика начинается не с выбора модели
Сначала нужно понять, какое действие пользователя станет проще и как будет выглядеть хороший результат.
Рабочий порядок может быть таким:
1. Сформулировать задачу без слов «добавить AI».
2. Описать входные данные и ожидаемый результат.
3. Отделить то, что должна делать модель, от обычной логики приложения.
4. Определить контекст, инструменты и ограничения системы.
5. Продумать ошибки, наблюдаемость и способ проверки качества.
6. Собрать понятный интерфейс, через который функцией действительно можно пользоваться.
Модель — важная часть решения, но пользователь работает с продуктом целиком. Поэтому AI-разработчику нужны и LLM-инструменты, и сильная инженерная база.
Какую рабочую задачу вы бы разобрали по этим шести шагам? | 465 |
| 7 | Завтра в 19:00 — День открытых дверей Data Science 👾
Разберём, чем Data Science отличается от аналитики и AI Engineering, какие задачи решают специалисты и как устроено обучение в Elbrus. Покажем программу, поговорим о практике и проектах для портфолио, ответим на вопросы о поступлении.
📅 24 сентября, 19:00 МСК
💻 Онлайн
Хотите присоединиться? Напишите «DATA» в @elbrus_bootcamp — пришлём ссылку на встречу. | 447 |
| 8 |  +7Сколько платят в AI в 2026 году — и как читать зарплатные вилки?
Ориентиры российского рынка для Москвы и удалённой работы:
JS/TS fullstack + AI-навыки*
— junior — 70 000–120 000 ₽;
— middle — 160 000–250 000 ₽;
— senior — 250 000–350 000 ₽.
Data Scientist
— junior — 70 000–140 000 ₽;
— middle — 180 000–300 000 ₽;
— senior — 300 000–450 000 ₽.
* Это рыночный прокси для профиля AI Engineer программы Elbrus: JS/TS-разработчика, который создаёт продукты с LLM, RAG и AI-агентами. Это не статистика по классической роли ML Engineer.
Цифры округлены по открытым данным hh Карьеры, Хабр Карьеры и вакансиям. Это не средняя зарплата, не оффер после обучения и не гарантия трудоустройства. Источники по-разному учитывают налоги, а грейды компаний не равнозначны.
Сравнивая вакансии, смотрите на грейд, задачи, регион и ответственность, а не только на название роли.
Срез проверен 10.09.2026. | 506 |
| 9 |  Сегодня в 19:00 — День открытых дверей Data Science
Data Science, аналитика и AI Engineering работают рядом, но решают разные задачи. Границы ролей зависят от компании, поэтому смотреть стоит не только на название профессии, но и на ежедневную работу специалиста.
На открытой встрече разберём:
— чем Data Science отличается от аналитики и AI Engineering;
— какие темы входят в программу;
— как устроены обучение и практика;
— какие проекты появляются в портфолио;
— как проходит поступление.
В конце можно будет задать вопросы о программе и понять, подходит ли вам это направление.
📅 21 сентября
🕐 19:00 МСК
💻 Онлайн
Напишите «DATA» → @elbrus_bootcamp, и мы пришлём ссылку на встречу. | 1 |
| 10 |  +6Проект в портфолио — это не только код
Репозиторий показывает код. Но без контекста он почти ничего не говорит о том, как вы мыслите и какие решения принимали.
Чтобы проект усиливал портфолио, он должен отвечать хотя бы на шесть вопросов:
— Какую проблему вы решали?
— Для кого предназначено решение?
— За какую часть отвечали лично вы?
— Какие решения приняли и почему?
— Как проверяли качество результата?
— Какие ограничения остались и что сделали бы дальше?
В проекте по Data Science важно не только показать метрику, но и объяснить данные, выбранный подход и границы модели. В AI-проекте — не только подключить LLM через API, но и продумать пользовательский сценарий, интеграции, ошибки и работу приложения целиком.
Даже небольшой проект может убедительно показать ваше мышление, если его легко понять, запустить и обсудить.
Откройте README своего проекта и проверьте, есть ли в нём ответы на все шесть вопросов. | 411 |
| 11 |  +65 вопросов к коду перед code review
Хороший review начинается ещё до того, как вы отправили код другому человеку.
Проверьте себя:
1. Могу ли я одним предложением объяснить, какую задачу решает этот код?
2. Что произойдёт на пустых, неожиданных или ошибочных данных?
3. Есть ли здесь повторение или лишняя сложность?
4. Как я проверил, что изменение работает и не сломало соседний сценарий?
5. Сможет ли другой человек быстро понять структуру, названия и логику решения?
В Data Science к этому списку добавляются воспроизводимость эксперимента и обоснованность выводов; в AI Engineering — устойчивость интеграций и обработка ошибок.
Code review оценивает решение, а не его автора: задача — сделать код понятнее и надёжнее.
Какой шестой вопрос добавили бы вы? | 410 |
| 12 |  Понять ≠ уметь
Можно посмотреть объяснение, согласиться с каждым шагом — а через час не суметь применить его в новой задаче.
На интенсиве знание превращается в навык по другому циклу:
1. Получить короткую теорию.
2. Попробовать решить задачу самостоятельно.
3. Упереться в ошибку и найти её причину.
4. Объяснить свой ход мысли другому человеку.
5. Получить обратную связь и решить похожую задачу ещё раз.
Теория даёт карту. Навык появляется, когда приходится самому выбирать маршрут.
Если новая тема кажется понятной, проверьте себя: решите одну новую задачу без подсказок. | 435 |
| 13 |  До старта — два дня. Что подготовить к интенсиву кроме ноутбука?
1. Время. Заранее освободите учебные часы и уберите задачи, которые можно перенести.
2. Базу. Не пытайтесь за выходные выучить всю программу. Лучше повторите Python и слабые места, которые заметили во время подготовки или интервью.
3. Рабочее место. Проверьте интернет, доступы и инструменты, чтобы в первый день заниматься учёбой, а не настройкой окружения.
4. Договорённости с близкими. Интенсивный формат требует концентрации, и поддержка дома действительно помогает.
5. Ответ на вопрос «зачем». В сложную неделю именно он помогает продолжать работу.
14 сентября стартуют AI Engineer и Data Science. Не нужно знать всё заранее. Нужно быть готовым регулярно учиться, задавать вопросы и работать с обратной связью. | 455 |
| 14 | ТЕСТ MCP — сообщение будет удалено автоматически.
Проверяем связку BotFather → MCP → Telegram. | 1 |
| 15 |  Зачем преподаватель, если есть ChatGPT?
AI может быстро объяснить термин, найти ошибку в коде и предложить несколько вариантов решения. Мы сами используем такие инструменты и учим работать с ними осознанно.
Но AI не всегда видит, что вы повторяете одну и ту же ошибку. Не знает, где вы действительно поняли тему, а где просто получили работающий ответ. Не создаёт команду, перед которой нужно объяснить своё решение и взять ответственность за результат.
Хороший преподаватель не только даёт ответ. Он задаёт вопрос, разбирает ход мысли, проводит code review и помогает отличить случайно работающий код от понимания.
Поэтому AI делает обучение быстрее, но люди рядом делают его глубже.
Что помогает вам учиться сильнее: готовый ответ, хороший вопрос или разбор ошибки? | 480 |
| 16 |  Код работает. Но это ещё не продукт.
Собрать демо — важный этап. Но самая интересная работа часто начинается после него.
Data Scientist проверяет качество модели, ищет ошибки в данных, сравнивает метрики и объясняет ограничения решения.
AI Engineer связывает модель с интерфейсом, backend и источниками данных, продумывает обработку ошибок и доводит приложение до деплоя.
В реальной продуктовой задаче эти роли часто дополняют друг друга. Поэтому на обучении важен не только правильный ответ в ноутбуке, но и умение объяснить решение, работать в команде и довести проект до состояния, которое можно показать пользователю.
Старт программ AI Engineer и Data Science — 14 сентября.
Как вам кажется, что сложнее: собрать первый прототип или превратить его в устойчивый продукт? | 490 |
| 17 |  Карьерные советы от альпиниста
Путь в новую профессию похож на восхождение: вершина важна, но до неё нельзя добраться одним рывком.
— Выберите маршрут. Не просто «хочу в AI», а конкретную роль и тип задач: работать с данными и моделями или создавать AI-продукты.
— Наберите базовую высоту. Python, математика, программирование и практика кажутся медленным этапом, но именно они помогают не сорваться дальше.
— Идите в связке. Преподаватели, одногруппники и обратная связь ускоряют рост сильнее, чем одиночные попытки разобраться во всём сразу.
— Сверяйтесь с реальностью. Проекты и интервью показывают готовность лучше, чем количество просмотренных уроков.
— Двигайтесь регулярно. Несколько часов практики каждый день надёжнее редких марафонов на износ.
Карьерная вершина у каждого своя. Главное — выбрать маршрут, к которому вы готовы, и сделать следующий шаг. | 552 |
| 18 |  В AI можно прийти без опыта. Но не без подготовки.
Для поступления в Elbrus не нужен коммерческий опыт разработчика или аналитика. Но для интенсивного обучения нужна база.
До старта важно:
— базово владеть Python;
— уметь разбирать задачу и объяснять ход мысли;
— быть готовым регулярно писать код и получать обратную связь;
— выделить время на высокую учебную нагрузку.
Поэтому перед поступлением мы проводим вступительное интервью. Оно помогает понять, хватит ли базы для темпа программы и какое направление подходит лучше: Data Science или новый курс AI Engineer.
Мы принимаем не всех: поступает примерно каждый второй кандидат. Так мы сохраняем рабочий темп группы и честно оцениваем готовность к интенсиву.
Если базы пока не хватает, это не «нет» профессии. Это список того, что стоит подтянуть перед следующей попыткой.
Старт программ AI Engineer и Data Science — 14 сентября.
Хотите увидеть, как проходит интервью? Напишите @elbrus_bootcamp — пришлём видео с примером. | 553 |
| 19 |  Одна задача — два специалиста
Представим, что интернет-магазину нужен AI-помощник, который понимает запрос покупателя, предлагает подходящие товары и учитывает историю заказов.
Data Scientist работает с данными: ищет закономерности, проверяет гипотезы, строит и оценивает модели рекомендаций и прогнозирования.
AI Engineer превращает эти решения в продукт: подключает LLM и модели, связывает помощника с каталогом и CRM, собирает backend и интерфейс, настраивает деплой.
Один помогает найти работающий сигнал. Другой делает так, чтобы этим решением могли пользоваться реальные люди.
Поэтому вопрос не в том, кто важнее. Это две разные роли, которые часто встречаются в одной продуктовой задаче.
Что вам ближе: исследовать данные или собирать из AI работающий продукт? | 519 |
| 20 |  До старта — две недели. Что выбрать: AI Engineer или Data Science?
Обе программы стартуют 14 сентября, но готовят к разным задачам.
AI Engineer — новая программа в линейке Elbrus. Для тех, кто хочет создавать AI-продукты: писать frontend и backend, подключать LLM, собирать RAG-системы и AI-агентов, доводить приложения до деплоя.
Data Science — для тех, кому ближе данные и модели: Python, статистика, ML, PyTorch, работа с текстами и изображениями.
Коротко:
— собирать работающие AI-приложения → AI Engineer;
— исследовать данные и обучать модели → Data Science.
Перед поступлением на обе программы проходит интервью. Мы не берём всех подряд: поступает примерно половина кандидатов. Так мы проверяем готовность к интенсивному формату и помогаем выбрать подходящее направление.
📅 Старт — 14 сентября.
Хотите посмотреть, как проходит интервью? Напишите «ИНТЕРВЬЮ» → @elbrus_bootcamp — пришлём видео с примером. | 629 |
