Азбука айтишника

📌 Что такое легаси-код в программировании

Легаси-код (от англ. legacy — наследие) — это устаревший фундамент проекта, доставшийся команде от предыдущих поколений программистов.

Главные признаки легаси:

- Утрачены знания: Авторы этого кода давно уволились, а нормальной документации, как правило, никто не оставил.
- Страх изменений: Код невероятно запутанный и хрупкий. Его трудно читать, а любая попытка добавить новую кнопку может сломать половину приложения.
- Устаревший стек: Он написан под старые версии

Для новых участников команды работа с легаси часто становится настоящим испытанием. Приходится часами сидеть с дебаггером, пытаясь расшифровать костыли и логику, написанную 5–10 лет назад.

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

❓ Какой язык программирования учить в 2026 году

На мировом рынке сейчас больше 26 миллионов разработчиков, и спрос продолжает расти. Но выбирать первый язык «по зову сердца» — плохая идея.

Давайте глянем на свежую аналитику от TIOBE, Stack Overflow и Levels.fyi, чтобы понять, где реально есть деньги и вакансии.

Топ-5 направлений по версии сухих данных:

Python — лидер индекса TIOBE с долей 23.3%. Это стандарт де-факто для AI, нейросетей и дата-сайенс. У него простейший синтаксис, но он медленный, хотя из-за бума искусственного интеллекта спрос на него огромный.

JavaScript / TypeScript — база для веб-разработки. На JS пишет почти две трети программистов планеты, а TypeScript добавил в этот хаос жесткие guardrails (типизацию) для крупных проектов. Без этой связки делать во фронтенде нечего.

Go — созданный Google язык для облачных систем и DevOps. Его намеренно лишили сложной архитектурной духоты, зато параллельная обработка задач (concurrency) вшита прямо «из коробки». Медианный доход в США держится на уровне $185k.

Rust — самый обожаемый язык среди инженеров вот уже 9 лет подряд. Он нереально быстрый, а Microsoft и Google вовсю переписывают на него системный код ради безопасности памяти. Но учить его первым глупо — вы просто устанете воевать с компилятором.

SQL — язык для работы с базами данных, без которого вас не возьмут ни на одну нормальную позицию. Его используют больше половины разработчиков мира. Базовые концепции учатся буквально за неделю.

Идеального языка под все задачи сразу не существует. Если цель просто гарантированно получить оффер, собирайте проверенное комбо Python + JavaScript + SQL. Оно покрывает большинство вакансий на рынке.

Какой язык выбрали для старта или планируете доучить?
❤️ — Python
👍 — JavaScript / TypeScript
🔥 — Go или Rust, др.

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#карьерныйкоммит

🎥 До открытого урока — несколько дней. Подготовили небольшую подборку материалов от нашего спикера Дмитрия Юдина.

Дмитрий руководит AI/ML-направлением в Сloud․ru и развивает Evolution AI Factory — среду для работы с GenAI: от инфраструктуры обучения LLM до внедрения интеллектуальных агентов.

С чего начать:

📺 AI-инструменты для разработчиков — как код, автотесты и ассистенты меняют рутину инженера.
📺 AI-эволюция бизнеса в эпоху генеративных моделей — агентные системы в реальных продуктах.
📺 Разработка мертва? — дискуссия о будущем профессии и роли AI в ней.
📖 Применение LLM в бизнесе — статья Дмитрия о практике внедрения и роли облака.

Одна из ключевых тем Дмитрия — практическое применение агентных систем и их ограничения.

Именно об этом — бесплатный урок 18 июня в 19:00: «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены» 🔥

🎁 Для участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».

👉 Успей занять место на открытом уроке

Актуальные советы 🥸

1. Opus 4.7
Boris Cherny («отец» Claude Code) делится мудростью:

Авторежим автоматически одобряет безопасные команды через классификатор, а /fewer-permission-prompts сканирует историю сессий и предлагает добавить частые безопасные bash и MCP команды в белый список

Opus 4.7 использует адаптивное мышление вместо thinking budgets. Уровень усилия управляет, насколько глубоко модель размышляет: меньше=быстрее и дешевле, больше=умнее. Boris лично ставит xhigh на большинство задач и max на самые сложные. xhigh и ниже сохраняются между сессиями, max действует только на текущую. Уровень усилия задается командой /effort

2. Гайд по промт-инжинирингу Claude
6 элементов, которые должен содержать каждый промпт

3. Вместо «сделай хорошо»
Давай агенту список из метрик качества. Он сам составит таблицу и будет итерировать, пока все метрики не будут зелеными.

4. Для генерации тысяч консистентных картинок
Сгенерируй лучшую на твой взгляд картинку, заставь модель описать ее в JSON, затем отправляй этот JSON как референс

5. Удаленный codex
Для удаленного управления Codex в локальной сети лучше поднять его как сервер, сделать фронт и подключаться по API, а для доступа извне использовать туннели (ngrok/Cloudflare)

6. Проверка аккаунта Google Workspace
Если есть подозрения на утечку через OAuth, стоит проверить список подключенных сторонних приложений в admin.google.com

7. Баг с проектами в Claude Design
Проект может зависнуть после обновления страницы (F5), не показываться, но при этом продолжать потреблять лимиты. Решение — закрыть вкладку

8. Увеличение контекста в Cursor CLI
В config.toml прописать model_context_window = 1000000 и model_auto_compact_token_limit = 900000 вверху файла для большего контекста с авто-компактизацией

9. Caveman: AI-агент говорит короче
Скил для Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor и других агентов, который сжимает ответы на 65-75%, убирая воду без потери технической сути. Есть режимы краткости, короткие commit/review-команды и сжатие контекстных файлов

🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#режимразраба

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию

Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.

Одно направление закрывает только часть задачи.

Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥

Собери стек навыков под свою цель:

🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.

Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.

⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.

👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

🔥 Строишь ИИ-агентов? Руководитель AI/ML-направления Сloud․ru покажет, где большинство архитектур ломаются, и как этого избежать.

18 июня в 19:00 совместно с Сloud․ru проведём открытый урок «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».

Спикер — Дмитрий Юдин, эксперт по масштабированию и оптимизации вычислительных ресурсов для ML. Под его руководством развивается Evolution AI Factory — цифровая среда для работы с GenAI. Он занимается развитием сервисов генеративного ИИ, инфраструктуры для обучения больших языковых моделей и внедрением интеллектуальных агентов.

Что получишь на уроке:

— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— разбор популярных архитектурных ошибок;
— реальные ограничения современных ИИ-агентов;
— практические рекомендации по проектированию агентных систем.

🎁 Для участников урока подготовили промокод на скидку 10 000 ₽.

🗓️ Когда: 18 июня, 19:00 (МСК)

👉 Занять место на открытом уроке

😇 Вспоминаем олда Stack Overflow и разрушаем миф собеседований

Какая архитектура реализована в легендарном Stack Overflow? Если на техническом интервью вы уверенно скажете, что там работают обычные локальные сервера и монолит — вас, скорее всего, посчитают дилетантом. Но именно так всё и устроено!

➡️ Ожидание:

- Система распилена на независимые микросервисы.
- У каждого сервиса есть своя база данных, активно используется тяжелый кэш и шардирование.
- Все компоненты общаются асинхронно через очереди сообщений.
- Архитектура построена на базе Event Sourcing и CQRS.
- Инженеры вовсю применяют распределенные системы, учитывают теорему CAP и итоговую согласованность.

➡️ Реальность:

- Весь мировой трафик обрабатывают всего 9 локальных веб-серверов.
- Никаких модных облачных решений в проекте нет — только собственное физическое «железо».
- Это огромный, чистокровный монолит.
- Вся связка работает напрямую с базой данных, Redis и Elastic Search.

Не нужно слепо бежать за трендами и колхозить распределенные системы там, где монолит справляется идеально.

Забыли уже про Stack Overflow?
❤️ — Иногда вспоминаю.
👍 — Что это?

🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

🤓 Правильное планирование (забирайте полезный совет)

Все говорят о стратегии, но мало кто умеет планировать. Felipe Bovolon, стратег с многолетним опытом, описывает разницу между двумя дисциплинами. Типичная картина: команда разработала стратегию, разошлись довольные. Через неделю появляется презентация на 50 слайдов: три финансовых сценария (базовый, оптимистичный, пессимистичный), список инициатив с временными рамками. Все кивают. Проблема в том, что во всех трех сценариях организация делает примерно одно и то же.

➡️ Что такое хороший план?

Допущения — ставки организации на будущее: рынок вырастет на 15%, конкурент не зайдет в этот сегмент, регулятор одобрит за 90 дней. Каждая ставка описана тремя измерениями: какой урон, если она неверна (влияние), насколько она хрупка (уязвимость), и по какому признаку мы поймем, что она не сыграла (ориентир).

Аллокация — реальные деньги и люди, привязанные к реальным приоритетам. Цели, прогнозы и размещения отслеживаются раздельно: цель — чего хотим, прогноз — чего ожидаем, размещение — что реально финансируем.

Координация — обязательства сцеплены друг с другом формально. Не просто «маркетинг и операционная деятельность описывают один план», а у каждого обязательства видны зависимости: это зависит от того, а то — от этого. Если зависимость рвется, видно, где именно.

Адаптация — что делать, если все идет лучше плана (кто станет узким местом?) и что делать, если хуже (что режем первым?). 
Большинство организаций кое-как справляются с третьим слоем, а первый, второй и четвертый отсутствуют почти везде. Стратегия решает, куда идти. Планирование решает, выживет ли этот выбор при столкновении с деньгами, временем и реальностью.

 
Good Planning — скил, который реализует принципы планирования из статьи Felipe Bovolon.

🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#режимразраба

🔥 Инженерная методичка по ИИ от Романа Барлоса (Team Lead в Yandex Cloud)

Продолжаем делиться экспертизой команды курса «Разработка ИИ-агентов».

Роман собрал мастхев-инструменты и ключевые работы для тех, кто хочет выйти за рамки вайбкодинга.

🛠️ Полезные инструменты:

• Understand Anything — граф знаний по коду и зависимостям.
• DeepTutor — open-source платформа для персонализированного обучения.
• Superpowers — набор практик для системной разработки с ИИ.
• Awesome Agent Skills — коллекция навыков для ИИ-агентов.

📚 Ключевые работы по LLM:

• Attention Is All You Need (2017) — архитектура Transformer.
• GPT-1 (2018) — начало эпохи GPT.
• GPT-2 (2019) — решение новых задач без дообучения.
• GPT-3 (2020) — обучение на примерах из запроса.
• InstructGPT (2022) — RLHF и современные чат-боты.

На курсе Роман выступает консультантом программы: помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики».

Занять свое место на потоке:

👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»

📦 Монорепозиторий против микрорепозиториев: где хранить код?

Спор о том, как правильно организовать кодовую базу проекта — вечный.

1. Монорепозиторий (Monorepo) Весь код компании хранится в одном месте. Так делают Google, Meta, Uber, авторы Linux и Windows.

• Как устроено: Каждый сервис — это просто папка внутри гигантского репозитория. У каждой директории есть свои настройки сборки (BUILD) и файлы контроля прав (OWNERS).

• Плюсы: Общие зависимости для всей кодовой базы. Обновили версию библиотеки — она обновилась сразу везде. Действует единый высокий стандарт качества кода для всех команд.

• Минусы: Из-за колоссальных размеров кода обычный Git начинает тормозить. Приходится внедрять сложные инструменты автоматизации сборки вроде Bazel, Buck, Nix или Lerna.

2. Микрорепозитории (Microrepo) Каждому сервису — свой собственный изолированный дом. Это выбор Amazon, Netflix, LinkedIn и Oracle.

• Как устроено: Команда пилит свой микросервис в отдельном репозитории, полностью отвечая за сборку и доступы.

• Плюсы: Полная свобода. Команда сама решает, какие версии библиотек использовать и когда релизиться. Проект масштабируется быстрее на старте. Используются привычные инструменты вроде NPM, Maven, Gradle или CMake.

• Минусы: Со временем ты тупо устаешь управлять сотнями репозиториев. Качество кода у разных команд начинает сильно отличаться. Обновлять зависимости приходится вручную под график каждого сервиса.

Для маленького проекта или стартапа не нужно колхозить сложные схемы. Начните с микрорепозиториев на привычных инструментах. Но когда проект разрастется, а версии библиотек разъедутся в разные стороны, то пора смотреть в сторону монорепозитория

Какой подход к хранению кода вам кажется более удобным?
❤️ — Микрорепозитории
👍 — Монорепозиторий

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

😎 Знакомьтесь с экспертом Proglib.academy: Senior Software Engineer и Team Lead в Yandex Cloud Роман Барлос

Роман — консультант нашего курса «Разработка ИИ-агентов». Он работает на стыке cloud-native архитектуры и AI, активно внедряя современные ИИ-подходы в реальные процессы разработки.

За что его ценит IT-комьюнити?

🟣 Team Lead и AI-евангелист в команде UX Yandex Cloud

14-лет в разработке. Занимается AI-адопшеном в команде Yandex Cloud, проводит мастер-классы и продвигает лучшие практики для повышения эффективности разработчиков.

🟣 Техлид Sourcecraft Code Assistant

С сильным практическим бэкграундом принимал участие как технический лид в создании мощного AI-расширения для VS Code.

🟣 Создатель полезного Open Source

Разрабатывает утилиты, которые позволяют быстро начать эксперименты с инференсом и агентами в локальном окружении: например, набор скриптов vllm-setup для быстрого запуска окружения и mini-proxy — минималистичный прокси для OpenAI API провайдеров.

🟣 Автор интерактивных ML-визуализаций

Объясняет сложные концепции наглядно. Создал серию залипательных обучающих материалов, где можно вживую пощупать работу сетей Хопфилда, машин Больцмана и VC-размерности.

Роман регулярно делится инженерными наработками, инсайтами и экспертизой в своем авторском Telegram-канале

На курсе Роман выступает консультантом программы: он помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики и жесткие требования индустрии.

Узнать больше о программе и разработке автономных систем:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»

Так, продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Жду полезные материалы от Романа

📌 Что такое библиотека в айти

Библиотека — это готовый набор чужого кода, который решает конкретную задачу. Зачем писать с нуля то, что до тебя уже написали и отполировали другие инженеры?

⭐ Зачем их подключают?

Это дико экономит время на разработку.
Снижается риск поймать глупые баги. Популярный код уже протестирован миллионами разработчиков по всему миру.

⭐ Популярные примеры из жизни:
Pillow (Python) — когда нужно быстро обработать картинку, обрезать её или изменить формат.
NumPy (Python) — берет на себя всю сложную математику и тяжелые массивы данных в Data Science.
React (JavaScript) — база из готовых компонентов, чтобы собирать современные интерфейсы сайтов.

Использовали уже какие-нибудь библиотеки в своих проектах?
❤️ — Да
👍 — Пока только учусь

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!

— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры

Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.

👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.

🏠 Как росла архитектура Airbnb за 15 лет

Вечные споры «монолит или микросервисы» в реальности устроены сложнее.

1. Монолит (2008-2017) Начинали с простого приложения на Ruby on Rails. Поначалу это удобно. Но с ростом компании начался хаос: код стал бесхозным, границы ответственности команд размылись, а деплой стал слишком медленным.

2. Микросервисы (2017-2020) Монолит распилили на отдельные сервисы данных, бизнес-логики и UI. За каждый кусок стала отвечать своя команда. Главный минус: когда сервисов сотни, ты тупо устаешь управлять их зависимостями. Получилось распределенное спагетти.

3. Микро- и макросервисы (2020-настоящее время) В итоге пришли к гибридной модели. Мелкие сервисы объединили в более крупные логические блоки — макросервисы. Весь обмен данными навели порядок и стандартизировали через GraphQL и Thrift.

На старте глупо колхозить сложные распределенные системы — пишите монолит. Но когда проект трещит по швам, а инженеры пишут поверх кода друг друга, пора укрупнять сервисы и делить базу на четкие слои.

Какая стадия архитектуры сейчас в вашем проекте?

❤️ — Монолит
👍 — Погрязли в микросервисах
🔥 — Гибрид

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

📌 Забираем бесплатный курс

zero2claude — учит работать в Claude Code людей, которые терминал никогда не открывали.

🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#режимразраба

⚡️ Последний шанс забрать курсы со СКИДКОЙ 40%! Прокачайте свой мозг правильно

До конца акции вы можете воспользоваться специальными ценами на самые востребованные IT-направления. Круто и выгодно прокачать свои скиллы, чтобы получить оффер, уехать на Бали и больше не быть онлайн 😎

➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽)
Курс про контролируемую разработку ИИ-агентов: качество, стоимость, наблюдаемость и тестирование. С первого занятия — только практическая работа.

➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽)
Профессиональный трек для разработчиков и LLM инженеров о том, как правильно внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять железную стабильность сервиса.

➡️ Математика для Data Science — от 29 990 ₽ (вместо 39 990 ₽)
Вы научитесь решать сложные математические задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе. Отличная база для мощного старта в DS.

➡️ Курс Специалист по ИИ — 89 000 ₽ (вместо 113 900 ₽)
Комплексная программа для получения профессии в сфере ИИ с нуля. За 8 месяцев вы соберете сильное портфолио из 5 реальных проектов и дипломной работы.

➡️ Архитектуры и шаблоны проектирования — 27 990 ₽ (вместо 37 900 ₽)
Интенсив для разработчиков, который поможет освоить основные паттерны проектирования и прокачать навыки архитектора программного обеспечения.

🌸 Выбирайте направление, оставляйте заявку на сайте распродажи, и наш менеджер подробно вас проконсультирует

💡 Советы и лайфхаки

Включите авто-режим в Claude — сессии идут параллельно без запросов подтверждения, классификатор вместо них отсекает опасные действия.

CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE задает процент заполнения контекста (1-100), при котором срабатывает автокомпакт. По умолчанию 95%.

По умолчанию 95%. Протестировали 6 подходов к ответам на вопросы по длинным PDF-документам, чтобы выяснить, что лучше: Agentic RAG, Long-Context LLMs или Vision LLM. Использовали 30 реальных PDF-файлов с изображениями и таблицами, задав 171 вопрос Claude Sonnet 4.5. Выяснилось, что Long-Context LLMs чуть точнее (59.6%), но Agentic RAG почти не уступает (53.2%), при этом в 2-3 раза дешевле и без ошибок. Vision LLM — худший вариант для продакшена, т. к. самый дорогой и с 7% неисправимых сбоев.

LLM судит свой код мягче. Кросс-проверки между моделями поднимают качество.

Бессмысленно просить LLM оценить что-либо по числовой шкале. Никакого внутреннего эталона качества у моделей нет, шкала генерируется на ходу и скачет от запуска к запуску. Работает попарное сравнение: ставьте два объекта рядом и спрашивайте «какой лучше и почему».

🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#магиякода

🦾🧠🏋️ Качаем мозги к лету!

Все готовятся к пляжному сезону, а мы предлагаем прокачать хард-скилы, чтобы забрать крутой оффер, строить продукты будущего и работать из любой точки мира 😎

⚡️ Распродажа @proglib_academy: забирайте самые актуальные образовательные треки по сниженным ценам!

➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽).

➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽).

➡️ Математика для разработки AI-моделей — 23 990 ₽ (вместо 31 990 ₽).

➡️ ML для старта в Data Science — 28 990 ₽ (вместо 38 990 ₽).

Почему мы?

⭐️Учим для продакшена. Наши программы заточены под реальные задачи бизнеса: как не слить бюджет на токены, как заставить LLM работать стабильно в бэкенде и как выстроить отказоустойчивую архитектуру.
⭐️Спикеры — суровые практики. Вы будете перенимать опыт у действующих AI-архитекторов, тимлидов и ML-инженеров из топовых IT-компаний.
⭐️Комплексный подход. Мы даем как мощный математический фундамент для понимания моделей «под капотом», так и передовые инструменты оркестрации агентов.
⭐️Много практики и фидбека. Вебинары, десятки практических заданий и живое общение с экспертами в чате Telegram на протяжении всего обучения.

⏳ Оставляйте заявку и бронируйте место со СКИДКОЙ 40%