Уверенный бухгалтер Наталья Будько·Самозанятые и ИП: риски переквалификации
Анонс вебинара 1 июля: «Самозанятые и ИП: риски переквалификации и теневая занятость». Разбор триггеров ФНС и Минтруда, признаки подмены и цена ошибки.
Читать
Каналы
Уверенный бухгалтер Наталья Будько·Уверенный бухгалтер Наталья Будько·Семинар по учёту работы селлеров на маркетплейсах
16 июня в 13:00 мск семинар с Валерией Иващенко для бухгалтеров: чтение отчётов, учёт комиссий, возвраты и оценка работы.
Читать
Уверенный бухгалтер Наталья Будько·НДС на УСН и страх требований ФНС
Анонс онлайн‑семинара 23 апреля: алгоритм проверки базы перед сдачей НДС на УСН, сверка книг покупок/продаж и ключевых счетов (1С, ФНС).
Читать
Уверенный бухгалтер Наталья Будько·Вечерний семинар — Маркетплейсы без страха
Эфир идёт: Наталья Будько и Валерия разбирают учёт маркетплейсов для бухгалтеров; прямая трансляция и ссылка на nalogikurs.ru.
Читать
Уверенный бухгалтер Наталья Будько·Через полчаса — семинар в 13:00 МСК
Короткий анонс: важные моменты по проверкам самозанятых и перепроверке договоров и расчетов; вход по ссылке в посте.
Читать
Уверенный бухгалтер Наталья Будько·По вашим просьбам — повторяем САМОЗАНЯТЫХ
Анонс повторных эфиров по самозанятым: темы — триггеры ФНС и Роструда, признаки подмены, безопасный договор и разбор практики; даты и ссылка.
Читать
Уверенный бухгалтер Наталья Будько·День 1 — импорт товаров из стран ЕАЭС
День 1 интенсива по импорту из стран ЕАЭС: нормативы, импортный НДС, отчетность и маркировка. Ведёт Наталья Будько.
Читать
Уверенный бухгалтер Наталья Будько·Мини-урок №1: клиенты для бухгалтера без блога и рекламы
Короткая версия урока о способах поиска клиентов для бухгалтера: фриланс‑биржи, экспертные комментарии и региональные фонды; полная версия на семинаре 13 августа.
Читать
Уверенный бухгалтер Наталья Будько·Лучшее, что может сделать бухгалтер прямо сейчас
Совет бухгалтеру — перестать зависеть от одной зарплаты и анонс семинара «Вторая зарплата для бухгалтера», где дадут план и калькулятор.
Читать
Уверенный бухгалтер Наталья Будько·ВАЖНЫЙ эфир: «Второй зарплаты для бухгалтера»
Дневной повтор вебинара «Второй зарплаты для бухгалтера» — трансляция в воскресенье в 12:00 мск. Ссылка в тексте.
Читать
IT Загрузка..·Навигация и AI-персонажи: NavMesh в Unity
Краткое объяснение NavMesh в Unity: что это, ключевые компоненты (NavMeshAgent, Obstacle), настройки и частые проблемы для AI-персонажей.
Читать
IT Загрузка..·Webhook vs Polling: какой подход выбрать для интеграций
Сравнение webhook и polling для интеграций: скорость, нагрузка, отказоустойчивость и практические сценарии; webhook для событий, polling для простоты, гибрид для надёжности.
Читать
IT Загрузка..·ChatGPT в 2026: полный обзор возможностей и тарифов
Краткий практичный обзор ChatGPT в 2026: функции, сценарии применения, кому подходит и обзор тарифов — от бесплатного до Enterprise.
Читать
IT Загрузка..·Ошибки в промптах: топ-10 и как их исправить
10 частых ошибок в промптах и практичные способы их исправить: роль, аудитория, формат, ограничения и самопроверка ответов.
Читать
IT Загрузка..·LangChain Agents: создание агентов шаг за шагом
Пошаговое руководство по созданию LangChain Agents: выбор модели, инструменты, prompt, Agent Executor, память и логирование для RAG и автоматизации.
Читать
IT Загрузка..·Kaggle: как начать участвовать в ML-соревнованиях
Короткий путеводитель по Kaggle: зачем участвовать, с чего начать новичку, ключевые ошибки и полезные практики для портфолио.
Читать
IT Загрузка..·Sentiment Analysis: определение тональности текста
Обзор Sentiment Analysis: методы (лексический, ML, DL), области применения — анализ отзывов, мониторинг бренда и поддержка клиентов.
Читать
IT Загрузка..·Метрики качества ML-моделей: accuracy, F1, ROC AUC
Разбор accuracy, F1 и ROC AUC: что оценивают, когда важны и примеры применения в ML и Data Science.
Читать
IT Загрузка..·Топ-20 промптов для ChatGPT, которые изменят вашу работу
Сборник из 20 рабочих промптов для ChatGPT: суммаризация, SEO, код, контент-планы и универсальные шаблоны для работы.
Читать
IT Загрузка..·Cross-validation: зачем нужна и как применять
Краткое пояснение, зачем нужна cross-validation в ML: оценка обобщения, снижение переобучения, K‑Fold, Stratified и Time Series Split.
Читать