IT Загрузка..·SST (Serverless Stack): современный Serverless на TypeScript
Краткий обзор SST — фреймворка для serverless на AWS с TypeScript, локальной разработкой и быстрым деплоем; преимущества, ограничения и сценарии использования.
Читать
Каналы
IT Загрузка..·IT Загрузка..·CTF: как начать участвовать и прокачаться
Краткий гайд по CTF: типы (Jeopardy, Attack-Defense, Boot2Root), стартовые категории (Web, Forensics, OSINT), платформы CTFtime, picoCTF, TryHackMe и инструменты.
Читать
IT Загрузка..·Российские реестры Docker-образов: Mirror и self-hosted
Сравнение mirror-реестра и self-hosted registry для российских команд: плюсы, минусы и гибридная схема для CI/CD и безопасности.
Читать
IT Загрузка..·WebSockets и Server-Sent Events: real-time в вебе
Сравнение WebSockets и Server-Sent Events (SSE): когда нужен двусторонний WebSocket, а когда достаточно простого server-to-client streaming через SSE.
Читать
IT Загрузка..·SQL для аналитика: полный гайд с нуля
Понятный гайд по SQL для аналитиков: от SELECT и JOIN до агрегаций, запросов для дашбордов и частых ошибок новичков.
Читать
IT Загрузка..·CSPM: управление безопасностью облачной конфигурации
Краткое объяснение CSPM — что это, как сканирует AWS/Azure/Google Cloud и Kubernetes, и какие типичные мисконфигурации он обнаруживает.
Читать
IT Загрузка..·Прокси vs VPN: когда что использовать
Краткое сравнение прокси и VPN: как работают, ключевые отличия и рекомендации для парсинга, публичного Wi‑Fi и удалённой работы.
Читать
IT Загрузка..·Аналитик данных в 2026: актуальна ли профессия?
Почему профессия аналитика данных в 2026 остаётся востребованной: ключевые навыки (SQL, Python, BI), роль в бизнесе и карьерные перспективы.
Читать
IT Загрузка..·SSRF: атаки на серверную сторону — разбор
Разбор уязвимости SSRF: механизм атак, риски для внутренней сети и облака, а также рекомендации для разработчиков и DevOps.
Читать
IT Загрузка..·MobSF (Mobile Security Framework): автоматизированный анализ
Краткий обзор MobSF — open-source платформа для статического и динамического анализа мобильных приложений, поиска hardcoded secrets и формирование отчётов для AppSec и DevSecOps.
Читать
IT Загрузка..·GitLab CE в России: self-hosted CI/CD — установка
Практический гид по установке GitLab CE и настройке self-hosted CI/CD с Docker, GitLab Runner и рекомендациями для продакшена.
Читать
IT Загрузка..·JOIN-ы в SQL: INNER, LEFT, RIGHT, FULL — разбор
Краткий разбор JOIN-ов в SQL (INNER, LEFT, RIGHT, FULL) с примерами запросов и объяснениями на примере таблиц users и orders.
Читать
IT Загрузка..·HackTheBox и TryHackMe: лучшие платформы для практики
Сравнение Hack The Box и TryHackMe: отличия по уровню сложности, форматам лабораторий и рекомендациям для новичков и профессионалов.
Читать
IT Загрузка..·Инструменты анализа open source кода: что смотреть
Краткий чеклист оценки open source: поддержка, лицензия, безопасность и качество кода; перечислены SonarQube, Semgrep, CodeQL и Trivy.
Читать
IT Загрузка..·Roadmap Data Analyst: с чего начать в 2026
Практичный roadmap для начинающих Data Analyst в 2026: навыки от Excel и SQL до Python, BI и портфолио, с оптимальным порядком обучения.
Читать
IT Загрузка..·Exploratory Data Analysis (EDA): методология и инструменты
Краткое руководство по разведочному анализу (EDA): цели, методология, популярные инструменты (pandas, SQL, Jupyter, BI) и типичные ошибки.
Читать
IT Загрузка..·TLS/SSL: как работает HTTPS — под капотом
Краткое техническое объяснение работы HTTPS/TLS: проверка сертификатов, обмен ключами (ECDHE) и переход на AES-GCM/ChaCha20 для защищённого трафика.
Читать
IT Загрузка..·Анализ APK-файлов: статический и динамический анализ
Обзор статического и динамического анализа APK: что проверяют, какие инструменты используются (APKTool, JADX, MobSF, Burp Suite, Frida) и когда комбинировать подходы.
Читать
IT Загрузка..·Этика OSINT: граница между разведкой и нарушением закона
Разбор этики OSINT: когда открытые данные допустимо использовать, а когда сбор или публикация нарушают приватность, законы и нормы.
Читать
IT Загрузка..·Типичные ошибки начинающих Data Scientist: топ-10
Топ-10 типичных ошибок начинающих Data Scientist — от плохой формулировки задачи и утечки данных до игнорирования валидации, интерпретируемости и продакшена.
Читать