В GeekUniversity открывается новый факультет таргетинга, который готов принять первых студентов. Авторы курсов собрали все необходимые навыки для освоения перспективной в 2020 году профессии таргетолога и в течение 12 месяцев будут делиться этими знаниями с вами.

Таргетолог — это про соцсети?

Таргетологи — одна из самых востребованных профессий в сфере маркетинга. В социальных сетях сейчас присутствует более 90% пользователей интернета (а это более половины населения планеты!). Поэтому коммуникация с аудиторией в социальных медиа ставится многими компаниями в приоритет, а бюджеты, которые тратятся в них на рекламу, продолжают расти с каждым годом. 

Таргетолог — это специалист, который занимается продвижением брендов, товаров или услуг в социальных сетях с помощью специализированных инструментов. Прежде всего речь про работу в рекламных кабинетах, где идёт настройка показов рекламных публикаций определённой целевой аудитории (от английского target (англ.) — цель, прицеливаться — и происходит название профессии). Для работы здесь нужно обладать несколько иными навыками, чем у классического SMM-специалиста, иначе закупка трафика может стоить компании огромных денег.

Что делает и не делает таргетолог?

Программа минимум: 

1. Получить от маркетинговой команды готовые объявления, 
2. Настроить стратегию показов,
3. Запустить кампанию. 

Программа максимум:

1. Найти привлекательные сегменты аудитории, 
2. Изучить их поведение в соцсетях, 
3. Предложить потенциально выигрышные идеи и форматы их реализации,
4. Разработать креативную концепцию,
5. Протестировать отклик ЦА,
6. Запустить масштабную рекламную кампанию
7. Анализировать данные и самостоятельно принимать решения, основанные на этих данных.  

В разных компаниях у таргетолога разный набор функций. При этом квалифицированный специалист свободно ориентируется в психологии пользователей разных соцсетей, умеет работать с их ожиданиями и по аналитическим данным понять, как усилить эффект от рекламной кампании. Соцсети предоставляют рекламодателям огромное количество информации о реакции пользователей, их вовлечённости в контент и активности. 

Сколько зарабатывает таргетолог?

Правильное использование рекламных инструментов социальных сетей позволяет выступать настоящим дирижёром, тонко чувствовать ожидания целевой аудитории и воплощать их. Именно поэтому талантливый специалист способен приносить компании огромные прибыли. 

Такому специалисту не обязательно расти внутри команды, обучая специалистов младше себя и становясь руководителем. Набираясь опыта и эффективнее используя одни и те же инструменты, таргетолог продолжает повышать свою ценность. 

В итоге опытный профессионал может поддерживать небольшие бренды в формате частичной занятости — от 20-30 тысяч руб/мес за бренд. Или отвечать за многомиллионные обороты лидеров рынка, получая до 200 тысяч рублей за счёт ювелирной работы с сегментами аудиторий, текстами, медийными материалами и принципами показа. Такие специалисты знают, что смена одного слогана или одного элемента на вижуале способна поднять конверсию в разы. 

Почему GeekUniversity?

Опытная команда диджитал-стратегов, таргетологов, SMM-щиков и интернет-маркетологов разработала для GeekBrains курс, основанный на актуальной информации о социальных сетях. Это особенно важно сейчас, когда рекламные кабинеты обновляются всё чаще, чтобы оправдывать ожидания пользователей и конкурировать за рекламодателей. 

Онлайн-воркшопы

В конце каждого модуля планируется практическая работа с реальным кейсом. Например, студентам нужно будет спроектировать рекламное предложение для оптовой цветочной базы или креатив для зоомагазина в парах или команде из 3-4 человек, а затем презентовать решение группе и преподавателю. 

Самая свежая информация о рекламных площадках

Такие площадки как VK, «Одноклассники», MyTarget, с которыми работают таргетологи, принадлежит корпорации Mail.ru Group. Так что последние нововведения и тонкости работы с инструментами доступны студентам практически из первых рук — от преподавателей, работающих в перечисленных проектах и не только.

Вы не только учитесь, но и собираете портфолио

Во время обучения вы будете решать задания из учебных и клиентских брифов, которые лягут в основу портфолио:

• стратегия продвижения; 
• тестовые рекламные кампании в разных рекламных кабинетах; 
• аналитические отчёты об эффективности и не только. 

Полное погружение в практику

Первоочерёдная задача факультета – научить студентов самостоятельно анализировать и принимать решения, руководствуясь текущими условиями и задачами бизнеса, а не действовать по готовой инструкции. Поэтому ряд задач предусматривает реальную работу в рекламном кабинете, где можно почувствовать себя один на один с настоящими бизнес-задачами.

Программа обучения таргетолога

Как мы сказали, весь процесс обучения будет ориентирован на отработку практических навыков. И вот что вы изучите в рамках курса.

Первая четверть

Ключевая информация по построению стратегии в социальных сетях. Навык стратегического планирования и видения развития продукта. Умение оценивать графику, текст и видео публикаций.

Вторая четверть

Работа с практикой в ключевых рекламных кабинетах: ВКонтакте, Facebook+Instagram, Одноклассники. Это самые важные инструменты работы таргетолога, на которые обычно уходит 80%+ времени специалистов.

Рекламный кабинет VK

Третья четверть

Работа в рекламных кабинетах Youtube, TikTok, MyTarget, интерес к которым в последние годы сильно повышается и именно там запускается большой объём имиджевой и медийной рекламы.

Рекламный кабинет MyTarget

Четвёртая четверть

Хороший таргетолог – знаток рынка, на котором он работает. В программе предусмотрены курсы для развития важных компетенций специалиста социальных медиа:

• основы мобильной и веб-аналитики;
• методологии управления проектами;
• работа с фродом;
• сквозная аналитика.

Выпускник курса таргетированной рекламы GeekBrains сможет работать и как самостоятельный сотрудник в штате компании, и как сотрудник агентства, участвуя в реализации масштабных стратегий. 

Более подробная информация о программе, стоимости и сроках обучения — на странице факультета таргетированной рекламы.

Главная новость дня: все выпускные экзамены для школьников 9 и 11 классов отменены. Аттестаты раздадут без всяких ЕГЭ и ОГЭ. Многолетний порядок вещей нарушен. Что делать?

Мы в GeekBrains решили поддержать традиции и сделали собственные экзамены — по математике и информатике. Самым успешным подарим обучение, а чтобы никто не расстроился — сделаем дополнительные скидки для всех участников!

Каждый экзамен будет включать 15 заданий, как с вариантами ответов, так и без них. 20 июня в 12:00 по московскому времени откроется математика, 20 июня в 12:00 — информатика. Задания будут доступны в течение суток. На каждый предмет даётся одна попытка и один час.

Какой уровень знаний потребуется? При составлении заданий мы не выходили за рамки школьной программы — стандарт основного и единого государственного экзамена :) В математике не обошлось без функций, логарифмов и тригонометрии. В информатике вспомнили несколько языков программирования, адресацию сети и — как же без классики — разные системы счисления. И это ещё далеко не весь список тем. 

Самое интересное: что вы получите за свою активность? Среди тех, кто сдаст оба экзамена, мы определим 10 лучших — тех, кто ответил на вопросы быстрее и правильней остальных. Каждый победитель сможет бесплатно получить на выбор одну из этих профессий:

• Веб-разработчик
• Программист Python
• Frontend-разработчик
• JavaScript-разработчик
• Программист PHP
• iOS-разработчик
• Android-разработчик
• Java-разработчик
• Программист C#
• Программист C++
• Разработчик игр на Unity
• Тестировщик ПО
• Специалист по информационной безопасности
• Системный администратор

Все участники, сдавшие хотя бы один экзамен, получат скидку на обучение от 3 до 5% — в зависимости от полученной оценки. Её можно будет узнать сразу после экзамена. Больше 90% правильных ответов — оценка 5, от 75% до 90% — 4, от 50% до 75% — 3. Ниже, увы, «неуд». Маленькая деталь — для получения скидки нужно будет сделать репост в соцсетях. Зато её можно будет суммировать с другими скидками на сайте! 

Как поучаствовать в экзамене?

Перейдите на страницу экзамена и оставьте заявку. В день экзамена мы пришлём вам по почте ссылку на тестирование. Как мы писали выше — для каждого тестирования будет доступна одна часовая попытка в течение 24 часов.

Все результаты мы опубликуем на странице экзамена в период с 22 по 25 июня. Подробные условия участия вы можете прочитать на отдельной странице сайта. Успехов! 

Академия больших данных MADE от Mail.ru Group и крупнейшая российская платформа онлайн-рекрутинга hh.ru составили портреты российских специалистов по анализу данных (Data Science) и машинному обучению (Machine Learning). Аналитики выяснили, где они живут и что умеют — а также чего ждут от них работодатели и как меняется спрос на таких профессионалов. Академия MADE и HeadHunter (hh.ru) проводят исследование уже второй год подряд. На этот раз эксперты проанализировали 10 500 резюме и 8100 вакансий.

Спрос на специалистов в сфере Data Science постоянно растёт

Специалисты по анализу данных — одни из самых востребованных на рынке. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, а в области машинного обучения — в 7,2 раза, чем в 2015 году. Если сравнивать с 2018 годом, количество вакансий специалистов по анализу данных увеличилось в 1,4 раза, по машинному обучению — в 1,3 раза.

ИТ, финансы, B2B — три главных сферы для специалистов по анализу данных

Активнее других специалистов по большим данным ищут IT-компании (на их долю приходится больше трети — 38% — открытых вакансий), компании из финансового сектора (29% вакансий), а также из сферы услуг для бизнеса (9% вакансий).

Такая же ситуация и в сфере машинного обучения. Но здесь перевес в пользу ИТ-компаний еще очевиднее — они публикуют 55% вакансий на рынке. Каждую десятую вакансию размещают компании из финансового сектора (10% вакансий) и сферы услуг для бизнеса (9%).

С июля 2019 года по апрель 2020 года резюме специалистов по анализу данных и машинному обучению стало больше на 33%. Первые в среднем размещают 246 резюме в месяц, вторые — 47.

Чего ждут работодатели

Самый популярный навык — владение Python. Это требование встречается в 45% вакансий специалистов по анализу данных и в половине (51%) вакансий в области машинного обучения.

Также работодатели хотят, чтобы специалисты по анализу данных знали SQL (23%), владели интеллектуальным анализом данных (Data Mining) (19%), математической статистикой (11%) и умели работать с большими данными (10%).

Работодатели, которые ищут специалистов по машинному обучению, наряду со знанием Python ожидают, что кандидат будет владеть C++ (18%), SQL (15%), алгоритмами машинного обучения (13%) и Linux (11%).

Что умеют соискатели

В целом, предложение на рынке Data Science соответствует спросу. Среди самых распространенных навыков специалистов по анализу данных — владение Python (77%), SQL (48%), анализом данных (45%), Git (28%) и Linux (21%). При этом владение Python, SQL и Git — навыки, которые практически одинаково часто встречаются в резюме специалистов любого уровня. Опытных специалистов отличают развитые навыки анализа данных, в том числе интеллектуального (Data Analysis и Data Mining).

У специалистов по машинному обучению в топе такие навыки, как владение Python (72%), SQL (34%), Git (34%), Linux (27%) и С++ (22%).

Москва и Санкт-Петербург — лидеры по числу вакансий и резюме в области анализа данных

На долю Москвы приходится больше половины (65%) вакансий специалистов по в сфере анализа данных и ровно половина вакансий специалистов в области машинного обучения. На втором месте Санкт-Петербург: 15% вакансий специалистов в сфере анализа данных и 18% вакансий в области машинного обучения — в этом городе.

По сравнению с первым полугодием 2019 года в июле 2019 года — апреле 2020 года доля вакансий специалистов по анализу данных в Москве несколько возросла — с 60% до 65%. Что касается соискателей, больше половины из них также находятся в Москве: 63% специалистов по анализу данных и 53% специалистов по машинному обучению. Вторая строчка — тоже за Санкт-Петербургом (16% и 19% резюме соответственно).

Хотите тоже получить востребованную профессию? Тогда приходите на факультет искусственного интеллекта GeekUniversity или профессию «машинное обучение» GeekBrains. Кстати, декан факультета ИИ Сергей Ширкин подготовил целую статью о том, как стоит развиваться в этой сфере — читайте в нашем блоге! 

Мир digital-профессий с каждым годом становится все сложнее. Появляются новые технологии, новые сферы знаний и специализации, которые не стоит упускать из виду. Вместе с этим никуда не исчезают вечные карьерные вопросы: как начать профессиональный путь, какие навыки ценят работодатели, как совмещать работу, учёбу и вообще настроить work-life balance.

Этим насущным вопросам мы посвятили GeekChange — серию из 24 бесплатных вебинаров с экспертами Mail.ru Group и GeekBrains. Нам поступило 16 тысяч заявок от зрителей, и в течение 11 дней — с 19 по 29 ноября — мы старались развеять все их сомнения по поводу собственной карьеры.

Вам тоже стало интересно, но вы не успели на GeekChange? Не проблема: мы подготовили и сгруппировали записи всех вебинаров для просмотра в любое удобное время.

Общие вопросы трудоустройства:

• Свет в конце карьеры. Как построить вторую карьеру и не растеряться в процессе. Арина Егорова, экс-директор по инновациям Ward Howell, сооснователь careerspace.app и автор Telegram-канала о карьере «Без aspera ad astra»
• Как сменить профессию после 30? Тигран Басеян, продакт-менеджер GeekBrains, и Татьяна Корнилова, тестировщик ПО
• Как попасть в IT-сферу? Тигран Басеян, продакт-менеджер GeekBrains

Языки программирования:

• Как стать Python-разработчиком? Григорий Морозов, Python-разработчик с пятилетним опытом
• Java для начинающих (первая и вторая часть). Александр Фисунов, декан факультета Java-разработки, кандидат технических наук, доцент ДГТУ
• Быстрый старт с Go: начало. Сергей Ирюпин, программист с двадцатилетним стажем
• Воркшоп: Java+Hibernate. Изучаем Hibernate ORM для работы с базами данных. Александр Фисунов, декан факультета Java-разработки, кандидат технических наук, доцент ДГТУ
• Как войти в Python-разработку? Григорий Морозов, Python-разработчик с пятилетним опытом

Веб- и мобильная разработка:

• В веб-разработчики с нуля. Как начать работать в самой востребованной сфере программирования. Павел Тарасов, профессиональный веб-разработчик, преподаватель GeekBrains
• Как стать Android-разработчиком? Александр Аникин, Android-разработчик с четырехлетним стажем, выпускник GeekBrains
• Как начать карьеру в iOS-разработке. Руслан Кимаев, iOS-разработчик с опытом более трёх лет
• Воркшоп: как верстать сайты в 7 раз быстрее. Алексей Кадочников, преподаватель факультета «Программирование»
• Как стать веб-разработчиком? Павел Тарасов, профессиональный веб-разработчик, преподаватель GeekBrains

Аналитика в Excel и не только:

• Вся аналитика в одном месте: PowerBI — инструмент маркетолога. Николай Белоусов, интернет-маркетолог с пятилетним опытом, основатель агентства Your Partner Digital
• Аналитика Big Data: что это такое и как сюда попасть. Артём Ерёмин, менеджер поисковых продуктов Mail.Ru Group
• Основы аналитики в Excel. Николай Белоусов, интернет-маркетолог с пятилетним опытом, основатель агентства Your Partner Digital
• Продвинутая аналитика в Excel. Николай Белоусов, интернет-маркетолог с пятилетним опытом, основатель агентства Your Partner Digital

Другие, не менее интересные темы:

• Что такое тестирование ПО и как туда попасть? Владлена Бонк, QA–инженер Infotech Group
• Как попасть в разработку игр? Илья Афанасьев, декан факультета «Разработка игр»
• Квантовые вычисления: новое слово в развитии ИИ. Сергей Ширкин, декан факультетов ИИ и аналитики Big Data

Среди участников GeekChange мы раздали скидки на обучение и разыграли 11 бесплатных мест на любой из наших факультетов. Некоторые счастливчики поделились своими историями.

Елена Фомина выиграла обучение на факультете тестирования ПО: «Я десять лет работаю учителем информатики. Теперь решила двигаться дальше, попробовать себя в новой профессии. Стараюсь быть проактивной, детально изучать предмет работы, охватывать чуть больше, чем требует решение задачи. Ставлю перед собой цель стать лучшей в своей области. Готова не только жадно впитывать знания, но их применять в работе. Буду рада развиваться среди профессионалов».

Паша Прокофьев выбрал факультет Python-разработки: «Меня зовут Паша, и я победил в розыгрыше бюджетного места. Выбрал факультет Python-разработки — я не раз слышал, что этот язык относительно прост для изучения. Я начал проходить разные бесплатные курсы и, выполняя несложные упражнения, втянулся. Но стоило добраться до чего-то, связанного с решением конкретных и реальных задач, как всё стало сложно и так по-настоящему. Поэтому я понял, что с безадресными курсами я далеко не уйду (это лишь мой случай, у многих может получиться). Поэтому победа в розыгрыше от Geekbrains — очень кстати.  
 
В Python меня привело, в первую очередь, любопытство — я представитель гуманитарной профессии, в котором, я уверен, когда-то умер человек с логическим складом ума и тягой к точным наукам. Вот эту нереализованную сущность я и стараюсь в себе пробудить».

Владислав Сосницкий выиграл обучение на факультете тестирования ПО. Пожалуй, с такой подробной историей мы можем присудить Владиславу и приз зрительских симпатий:

«Я родом из Молдавии, живу сейчас в Московской области, в городе Ивантеевке. В 2018 году окончил Московский Политех (бывш. МАМИ) по специальности “Управление качеством”. Желание работать в этой сфере отбилось еще где-то на четвёртом курсе, хотя на втором и третьем было интересно. В течение полутора лет после Политеха успел поработать продавцом в салоне сотовой связи, администратором боксерского клуба, промоутером, финансовым консультантом (обучение торговли на финансовых рынках), в B2B-продажах (инфобизнес). Был даже помощником в электромонтажной бригаде на строительстве котельной, но так себя нигде и не нашел.

Месяц назад вспомнил, что люблю игры и когда-то давно пообещал себе, что моя жизнь будет с ними связана. Для воплощения этого замысла я начал размышлять над вопросом: "А как же мне попасть в команду разработки? В игровую индустрию? В IT?" И ответом было тестирование (QA-engineer). Начал узнавать про профессию, что делать новичку без опыта, какие нужны компетенции. Тут контекстная реклама мне подсунула вежливо баннер с рекламой обучения в GeekBrains.

Записался на несколько вебинаров, параллельно почитывая другие источники. Увидел отбор на бесплатное обучение, но дальше первого этапа не прошёл. Затем узнал о GeekChange. Подумал, может тут повезет. Давно я ничего не выигрывал, с 2011 года. Наверное достаточно накопилось талонов на удачу. В первый день, когда разыгрывали место на обучение, занял 9-е место в викторине (из 435 участников), а во второй раз уже почетное первое (из ~250 участников).

Я всю жизнь играю в игры и горжусь этим — ведь это искусство 21 века. Начав с тестировщика, я понимаю, что могу набраться опыта, знаний, навыков, которые в дальнейшем будут важны и нужны. Вижу возможные пути развития и представляю, кем могу стать, куда меня эта дорожка приведёт. Раньше этого не было ни на одной работе! Это та мечта, которой суждено сбыться. Надеюсь, GeekBrains поможет мне сделать первые шаги.

P.S. И мама будет гордиться, что сын работает по специальности. Пусть не "на заводе", но в современной IT-сфере.»

Поздравляем победителей и надеемся когда-нибудь увидеть их истории успеха в нашем блоге!

Когда в следующий раз окажетесь у кассы супермаркета, прислушайтесь. Слышите? Это традиционные штрихкоды издают предсмертный писк. Информации они вмещают совсем немного, да и формат такого простого графического представления выглядит не особенно гибким. В затылок привычным полоскам дышат сразу несколько технологий.

QR-коды

QR-код — это штрихкод версии 2.0. Если стандартная линейная последовательность чёрных полос шифрует около 30 символов, то QR-код способен хранить более 7000 символов. В нём можно зашифровать эту статью (правда, без картинок и видео), и ещё останется немного свободного места.

Так как QR-коды позволяют кодировать больше информации, то сфера их применения довольно широка — от банального привлечения подписчиков в соцсети с помощью зашифрованных ссылок на городских стенах до создания персонализированных лекарств для конкретных пациентов с возможностью отслеживания их приёма.

QR-код, напечатанный лекарством на струйном принтере, с записанной в него информацией о пациенте, которую считывает смартфон

Благодаря QR-кодам могут стать обыденностью «покупки на ходу», когда потребители сканируют QR-коды на товарах с помощью мобильных устройств и автоматически оплачивают покупки с карты. В камеры многих современных смартфонов изначально встроена функция распознавания QR-кодов, а магазины стараются облегчить процесс покупки для увеличения прибыли. С другой стороны, QR-коды могут использоваться для идентификации не товаров, а покупателей — как, например, в магазинах Amazon Go без персонала.

QR-коды могут вместить в себе подробный состав продукта, наличие аллергенов, срок годности, отзывы других потребителей и так далее. Покупатель, сканируя такой QR-код, сможет увидеть только интересующую его информацию, просто выставив определённые фильтры в QR-читалке у себя на смартфоне.

Невидимые штрихкоды

В будущем штрихкоды могут полностью исчезнуть и быть заменены «сканируемой упаковкой». Например, штрихкоды компании Digimarc наносятся на всю площадь упаковки, при этом они незаметны и содержат в себе огромный объ`м информации. Выглядят они примерно так:

Такое решение ускоряет процесс покупки. Штрихкод не нужно искать, а значит, сканирование можно автоматизировать. К тому же сканеры теперь могут захватывать несколько товаров одновременно. Таким упаковкам не страшны повреждения, а для нанесения невидимых кодов не нужны специальные чернила, поэтому печать не затратна. Но, конечно, есть и недостатки — нужные сканеры пока что стоят дорого и пока не понятно, что делать с маркировкой сыпучих товаров.

RFID

RFID (Radio Frequency Identification) — радиочастотная идентификация, работающая на расстоянии за счёт электромагнитного поля. Не требует питания и контакта с оптическим считывателем. RFID-метки позволяют офлайн-объектам, таким как коробки и одежда, становиться частью IoT, передавая данные о своём расположении или реагируя на приближение смартфона.

Эта технология полезна на складах, так как с ней можно передавать информацию на расстояние до 300 метров, позволяя в реальном времени отслеживать количество оставшихся товаров.

Также RFID позволяет избежать ожидания на кассе. Например, в этом году «Декатлон» объявил о том, что в ответ на изменение поведения покупателей планирует внедрить систему «scan and go» на основе данной технологии в своих нидерландских магазинах. Сервис позволит клиентам сканировать и оплачивать товары на своих смартфонах, просто отключая RFID-метку.

NFC

NFC (near field communication) — это частный случай RFID, который отличает наличие высокочастотной ближней связи (работает на расстоянии до 10 см) и возможность считывать только одну NFC-метку за раз. Метки бывают активные и пассивные. Активные метки — например, в смартфонах — могут отправлять и получать информацию. Пассивные — только передавать. Эти особенности делают технологию идеальным вариантом для бесконтактных платежей и взаимодействия с интернетом вещей. Она полезна практически везде, где могут понадобиться дешёвые электронные метки.

Разные форматы UFC-меток

Работает всё очень просто: вам нужна NFC-метка и устройство, которое может с ней взаимодействовать, например, смартфон. Метка отправляет на телефон команду с просьбой сделать что-то, например, отправить платёж на кассе. Или показать подробную информацию о товаре, что, вероятно, в будущем станет нормой для любого магазина и супермаркета.

Что дальше?

Штрихкоды будут становиться эстетичнее и «вместительнее». Будет расширяться их способность взаимодействовать с мобильными устройствами. Тарелка, которая считывает с упаковки продукта и передаёт на фитнес-браслет данные по количеству употреблённых калорий — не такая уж невероятная фантазия.

Да! Мы обновили статью, чтобы привести тебя на секретный вебинар, на котором 20 декабря в 18:00 на квизе мы разыграем бесплатное обучение на нашем факультете и три сертификата на 5 занятий английским от SkyEng. Регистрируйся для участия.

В IT-тусовке все только и говорят о метавселенных. Предприниматели и IT-гиганты увлечены этой идеей, а инвесторы вкладывают в проекты с метавселенными миллионы долларов. Давайте разберемся с самых основ! 

Чтобы разобарть кейсы из метавселенных, зарегистрируйтесь на онлайн-интенсив «Путь в IT. Трендовые технологии», который пройдет 18 июня в 11:00 МСК. Вам расскажут о кейсах, поразивших весь мир, и покажут, какие перспективы они открывают для вас.

От геймеров к корпорациям: краткая история метавселенной

Впервые термин метавселенная использовал фантаст Нил Стивенсон в своем романе «Лавина» (1992). Так писатель назвал диджитал-мир будущего, в котором физическая, дополненная и виртуальная реальности — единое целое.

Попытки создать метавселенную начали разработчики игр 2000-х. Тогда они внедрили элементы социальных сетей и вымышленную валюту в свои проекты. Яркими примерами стали онлайн-игры:

• Habbo (2000). 2D-отель, где пользователи общаются, обустраивают помещения и покупают вещи при помощи монет Хаббо.

• Second Life (2003). Здесь у игроков развязаны руки: они выбирают внешность и обустраивают свое пространство с валютой Linden. Игра славится абсолютной свободой и активным сообществом.

• Playstation Home (2008). Более строгий аналог Second Life с мягким, утопичным дизайном. 

В 2010-х метавселенная обросла технологиями виртуальной и дополненной реальности ― VR и AR. Компания Oculus представила свой первый VR-шлем, а разработчики внедряли AR в соцсети и игры. Вспомните, как все снимали сторис в Snapchat и ловили Джиглипуфа в Pokemon Go. Это и были первые попытки создать метавселенную.

В 2021 году о развитии своей метавселенной одновременно заговорили топ-менеджеры Microsoft, Epic Games и Meta. Каждая компания по-своему представила виртуальную вселенную, но факт остается фактом. Корпорации увидели огромный потенциал в метавселенных и заинтересовались в создании контента для них.

Первому юзеру приготовиться: концепция метавселенной 

Что такое метавселенная в современном понимании? Это — виртуальная платформа, где пользователи полноценно реализовывают себя. Люди с помощью VR-технологий попадают в пространство, которое дублирует реальный мир с социальными, экономическими, правовыми отношениями, а также дополняет его новыми возможностями. 

Здесь работают, учатся, отдыхают, развлекаются, зарабатывают, общаются и даже покупают машины и недвижимость. Как в реальном мире: все, что человек приобретает или создает в метавселенной, принадлежит только ему.

Многие путают метавселенную с абстрактным киберпространством. Мол, люди уже общаются в мессенджерах и делают покупки онлайн, никакой разницы нет! Давайте разберемся, чем жизнь в метавселенной отличается от использования цифровых сервисов:

• Функционирующая экономика. Если в онлайн-сервисах пользователь привязывает реальную карту, то в метавселенной своя валюта.

• Имитация всех сфер жизни. В метавселенной не только общаются, но и учатся и работают.  Например, с помощью сервиса NextMeet компании создают 3D-офис и проводят в нем встречи.

• Реальный заработок. Бренды и авторы контента получат больше возможностей для развития и масштабирования продуктов. 

• Децентрализованное управление. В идеальном мире контент метавселенной  зависит только от сообществ и пользователей. С приходом компаний 

Как корпорации видят метавселенные

Как так вышло: какие тенденции приблизили метавселенную

Блокчейн

Именно эта технология сделала криптовалюту и NFT реальными. Благодаря блокчейну сегодня авторы контента, художники, селебрити и другие энтузиасты создают виртуальные вещи и предметы искусства на продажу в метавселенной.

Пандемия

Во время изоляции смартфоны, планшеты, приставки и телевизоры стали лучшими друзьями людей по всему миру. Только посмотрите на статистику:

• 43% россиян стали чаще использовать цифровые устройства с весны 2020 года, по данным РБК.

• 4,2 часа в день провели пользователи в мобильных приложениях в 2021 году. По данным Data AI, это на 30% больше, чем в 2019 году (до пандемии).

• 740 миллиардов часов экранного времени отняли соцсети в 2021 году, согласно Data AI.

Пользователи стали проводить рекордное количество времени перед экранами. Их главный запрос на общение в виртуальном пространстве может закрыть метавселенная.

Пандемия также стимулировала компании. Многие бизнесы стали искать инновационные решения, которые вовлекут сотрудников на удаленке. Эксперты Harvard Business Review выделили тренды, что ищут компании в метавселенной:

• иммерсивные формы командного сотрудничества; 

• появление цифровых коллег с искусственным интеллектом; 

• ускорение обучения за счет виртуализации и геймификации.

Что происходит в метавселенных: главные проекты и тренды

Виртуальные магазины

Магазин компании Dyson в виртуальной реальности. Сейчас его могут посетить только австралийские владельцы VR-очков Oculus. Не выходя из дома, покупатели крутят в руках фены и выпрямители, что куда круче, чем в обычном интернет-маркете. Магазин Dyson Demo VR создан с помощью тех же технологий визуализации и моделирования, которыми пользуются инженеры британской компании для создания прототипов.

Модные показы

Британский совет моды (БСМ) совместно с Gucci и платформой Roblox запустили в метавселенной премию Fashion Awards 2021, которую мог посетить любой желающий. Таким образом отпраздновали первое в истории вручение премии в области моды за дизайн цифровой одежды. 

Вечеринки и концерты

В прошлом году Coca Cola запустила свою первую коллекцию NFT и в честь этого провела виртуальное мероприятие в метавселенной Decentraland. Виртуальная вечеринка проходила на крыше виртуального здания в виде традиционной банки Coca Cola. Посетители могли принять участие в розыгрыше и выиграть редкие носимые устройства.

Метавселенные с нами надолго? Почему они важны

Если вы думаете, что метавселенные — это баловство для подростков, то вы ошибаетесь. Посмотрите основные тезисы, которые доказывают, что в метавселенных нужно разбираться, потому что они с нами надолго. 

Метавселенная может быть следующим интернетом

По мнению экспертов, метавселенная может стать следующим крупным онлайн-направлением, где пользователи собираются, взаимодействуют, покупают, продают, играют и работают. На первом этапе метавселенная будет альтернативой социальным сетям, но в конечном итоге она заменит всемирную паутину. Интернета в сегодняшнем понимании, возможно, больше не будет.

Работа и сотрудничество могут перейти в метавселенную

Уже в 2020 году ускорилось внедрение VR для работы, сотрудничества и обучения. Например, Facebook вышел со своим предложением под названием Oculus for Business. Благодаря метавселенным больше сотрудников смогут перейти на удаленную или гибридную работу. Компании вынуждены идти на уступки профессиональным кадрам, а они выступают именно за гибридные форматы работы. 

Метавселенная влияет на экономику и даже меняет ее

Когда метавселенные станут массовыми, здесь появится много возможностей для инвестиций и электронной коммерции. Некоторые эксперты уже оценивают этот рынок в триллион долларов. Уже сегодня здесь происходят многомиллионные сделки. Например, несколько инвесторов приобрели в Decentraland виртуальные земельные участки более чем на 5,5 миллионов долларов. Ранее в метавселенной Sandbox продали виртуальную мегаяхту за 650 000 долларов.

Какие задачи решают специалисты, которые работают с метавселенными

Уже сейчас благодаря метавселенным создаются новые рабочие места. Например, Facebook объявил, что создаст 10 000 новых вакансий только в Европе, чтобы разработать свою концепцию метавселенной. Остальные IT-гиганты тоже не будут отставать, потому что для полноценного функционирования метавселенных еще предстоит решить очень много разных задач. Вот только некоторые из них. 

Как создать единые стандарты 

В рамках метавселенных компании будут создавать тысячи проектов, и все они должны быть совместимы между собой.

Что делать с гигантским объемом данных

Существование метавселенной будет генерировать огромное количество данных. Их нужно хранить и защищать, чтобы информация о пользователях была в безопасности. 

Как создать общую валюту

В метавселенных уже есть свои деньги, но на данный момент они несовместимы друг с другом и, за редкими исключениями, не конвертируются в привычные нам валюты. 

Когда мы будем жить в метавселенных

Полноценный расцвет метавселенных произойдет не скоро. Сейчас человечество только делает первые шаги. 

Очень важную роль играет оборудование. Устройства виртуальной реальности достаточно дорого стоят, а их наличие необходимо для присутствия в метавселенных. Но эксперты оптимистичны: они уверены, что метавселенные — это не далекое будущее из научной фантастики.

Хотите больше узнать о метавселенных?

Не пропустите мероприятие «Путь в IT. Трендовые технологии», которое пройдет 18 июня в 11:00 МСК. Вы познакомитесь не только с метавселенными, но и с другими хайповыми технологиями:

• искусственный интеллект;

• нейронные сети;

• data science и big data;

• квантовые вычисления;

• Web 3.0;

• блокчейн. 

Наши эксперты просто и понятно расскажут о каждой из этих технологий — поймет даже ваша бабушка. Зарегистрируйтесь, чтобы первыми заработать в виртуальном пространстве.

В прошлой статье мы провели анализ подозрительного файла и даже выявили некоторые паттерны, при помощи которых можно усилить систему защиты информации. В этой статье мы рассмотрим два важных вопроса:

• Каким образом можно структурировать меры защиты для более эффективного внедрения?
• Как настроить выбранные меры защиты?

Следует учесть, что мой выбор не является исчерпывающим, вы при желании можете предложить свой состав мер. Автор выбрал такие меры исходя из того, какие средства будут использованы на практике.

Теперь рассмотрим исходные данные. Файл прилетает по почте пользователю со следующими характеристиками:

• ОС Windows 7 (в реальности это было именно так)
• Антивирус или отсутствует (печально, но факт), или его влияние незначительно.
• Сетевые механизмы безопасности у пользователя также не настроены.

Отметим, что такая конфигурация не редкость в некоторых компаниях, поэтому её мы будем использовать на практике для тестирования. Какие меры защиты мы выбрали ранее:

• Обязательно установить обновления для защиты от уязвимости  CVE-2017-0199, так как файл использует эксплойт для данной уязвимости при реализации атаки. 
• Запрет запуска ps1-файлов на стороне пользователя средствами групповой политики.
• Запрет запуска объекта с хэшем 5cf04fda03eb24218ea06356cbb76a1581ebdf20121255832c614937378108eb, это файл SystemHD.exe. Запрет можно сделать средствами групповой политики (или applocker)

Кроме того, стоит обратить внимание на определённые возможности антивируса:

• Планово сканировать каталог C:\Users\%USERNAME%\AppData\Local.
• Запускать все подозрительные файлы в «песочнице» — эту технологию поддерживают некоторые антивирусы.
• Сканирование почтовых файлов. Как — зависит от антивируса.
• Запретить доступ к следующим URL: office-archive-input.com, paste.ee, pastecode.xyz.

Также учтём два важных фактора.

Вредоносное ПО, которое мы рассматривали, является только средством доставки для более мощных по воздействиям файлов. Поэтому атаку с использованием подобных средств проще всего заблокировать на начальном этапе, чем бороться с последствием после запуска эксплойта.

Если не удастся защитить систему и эксплойт выполнится, то надо не дать ему выполнить максимально разрушительный сценарий. Например, использовать  HIPS (host intrusion prevention system) для ограничения действий пользователей.

При желании можно выбрать довольно много мер защиты, но лучше их систематизировать. Для этого можно использовать концепцию kill chain. Согласно ей, можно выделить некие условные «фазы» реализации условной атаки, на каждой из которых злоумышленником будут выполнены определённые действия. Для большей реалистичности можно использовать глобальную базу знаний, в которую сведены все известные тактики и техники, используемые для практической реализации некоторых атак. Для каждого начального воздействия (англ. «initial access») в данной схеме предусмотрен некий общий сценарий развития атаки.

В предыдущем случае мы выявили следующий сценарий атаки:

Для планирования защиты можно использовать ряд решений, которые условно можно сгруппировать по категориям:

• Detect. Чем будем «ловить» потенциально опасное воздействие. Как правило, все меры в рамках данного этапа сводятся к выявлению неких признаков, которые могут быть использованы для идентификации «подозрительной» активности, связанной с той или иной атакой.
• Deny. Чем будем «запрещать» потенциально опасное воздействие. Меры, используемые на данном этапе, позволят предотвратить получение той информации, которая позволит злоумышленнику реализовать атаку.
• Disrupt. Меры, которые позволят «сорвать» атаку. 
• Degrade. Как ослабить последствия от реализации атаки.  
• Deceive. Как «ввести в заблуждение» злоумышленника. Меры можно использовать для того, чтобы у злоумышленника создалось впечатление о том, что атака не может быть реализована.

Рассмотрим, как наложить эти стратегии на нашу цепочку (при желании мер можно указать значительно больше):

Чем полезен такой подход к планированию механизмов защиты?

• Таблица выше помогает понять, какими мерами защиты мы можем оперировать на практике. 
• Мы всегда сможем понять, насколько эффективно остановится атака. Типичной ошибкой является выстраивание защиты только на этапе Execution, игнорируя остальные этапы атаки.
• Возможно, нам придётся что-то добавить в качестве мер или убрать лишние. В этом случае таблица пригодится для выбора места мер в системе защиты — становится понятно где стоит усилить защиту а где набор мер является избыточным. 

В качестве примера практических мер рассмотрим настройку политики ограниченного использования программ. Для примера мы используем локальную политику на ПК с ОС Windows 7, но указанные меры можно использовать и в Windows более поздних версий.

При настройке политики ограниченного использования программ надо понимать, что  у политики есть несколько способов настройки. В первом случае мы запрещаем всё и настраиваем список разрешённых сущностей. Для этого надо активировать уровень Disallowed в качестве уровня по умолчанию.

Во втором случае мы разрешаем всё и настраиваем список того, что надо запретить к запуску. При этом надо использовать уровень Unrestricted как уровень по умолчанию.

Мы будем придерживаться второго подхода (разрешено всё, что явно не запрещено). Для примера настроим запрет запуска файлов “*.exe” из каталога AppData:

Тут надо отметить, что переменная %appdata% ссылается на каталог appdata\roaming, это надо учитывать:

После настройки групповой политики её надо примерить. Для этого можно использовать команду gpupdate /force.

Теперь после попытки запуска exe-файл будет заблокирован

Далее заблокируем запуск скриптов powershell. Тут есть два варианта. Если использовать политику whitelist (уровень «disallowed» как уровень по умолчанию) то можно просто добавить в список расширений «ps1».

При этом запуск объектов с расширением «ps1» будет заблокирован как часть политики по умолчанию. Таким образом, если использовать уровень «Disallowed» по умолчанию, то необходимо:

• Задать список разрешённых для запуска сущностей.
• Задать список расширений, которые явно будут заблокированы.

Напомню, что мы используем политику «blacklist» (уровень «unrestricted» как уровень по умолчанию), поэтому если в системе не используются сценарии powershell, то проще всего заблокировать использование именно powershell.exe. Сделать это проще всего по хешу — плюс в том, что файл не запустится, даже если его переименовать.

Для этого добавим новое правило по хешу. Выберем файл, хеш которого вычислит система (для powershell.exe это C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe):

В итоге получим такое правило:

Теперь если запустить файл «ps1», то политика его заблокирует т. к. запуск powershell.exe, который запускает такие скрипты запрещён.

Второй вариант — использовать список расширений для блокирования объектов из определённого каталога. Для этого надо добавить правило для каталога (к примеру, appdata) следующего вида:

Далее для данного каталога будет применён список расширений, который мы указали ранее, и запуск файлов с настроенными расширениями будет запрещён для каталога appdata:

Отметим, что политика содержит довольно большой объём расширений для блокировки, который при желании также можно дополнить.

В целом, построение системы защиты с использованием SRP требует серьёзного планирования. Как минимум надо ответить на следующие вопросы:

• Какова будет логика работы (белый или чёрный список)?
• Каким образом будут разрешены к запуску легитимные приложения и утилиты?
• Как будет осуществляться управление политикой?
• Как будет отслеживаться срабатывание политики? 

Также стоит отметить, что политику надо обязательно тестировать перед разворачиванием в продакшене. И не полагаться на такую политику, как единственное средство защиты.

Что можно почитать по теме:

• Фишинг с помощью вредоносных офисных документов
• Отчёт об анализе поведения вредоносного docx файла
• Ещё один отчёт об анализе поведения вредоносного docx-файла, менее подробный
• Советы по отключению powershell и усилению безопасности
• Инструкция по настройке политики SRP в Windows Server 2016
• Ещё один гайд по настройке SRP-политики, более целостный, на мой взгляд.

Обработка естественного языка или NLP (natural language processing) — одно из направлений машинного обучения. Его глобальная цель — научить компьютер «понимать» человеческий язык и решать поставленные человеком задачи. 

Где это нужно

Маркетинг. NLP помогает решать конкретные маркетинговые задачи. Например, классифицировать отзывы по уровню удовлетворённости или найти на Reddit пользователей, которые негативно относятся к определённому бренду. 

Предотвращение угроз и модерация. С помощью методов машинной обработки текстов можно предсказывать поведение людей и выявлять угрозы — например, призывы к насилию, шейминг. Одна из перспективных задач — выявление депрессивных состояний для оказания помощи. Ведь с помощью обработки текста уже можно распознавать эмоции, настроения. 

Чат-боты и голосовые помощники. Это направление связано с распознаванием содержания текста и генерацией ответа пользователю. Человечество научилось хорошо переводить звук в текст и обратно, а вот промежуточный шаг — вычленение из текста смысла и формирование ответа — непростая и перспективная задача из области NLP.

В целом применение NLP не ограничено ничем, кроме смекалки. Текст многое говорит о человеке, вплоть до пола и возраста, с помощью анализа больших объёмов данных можно делать всевозможные прогнозы, NLP помогает оптимизировать бизнес-процессы и так далее. 

В этой профессии также есть и творческое начало, в основном — в обучении моделей. Можно придумывать новые методы и хаки, которые улучшают качество обработки текста и позволяют получить новые инсайты.

Сейчас в мире генерируются огромные объемы оцифрованного текста, который требует обработки. При этом за счёт глобального роста вычислительных мощностей активно развиваются нейросетевые методы работы с текстами, развивается математический аппарат. NLP помогает сокращать издержки и поэтому активно поддерживается бизнесом. Так например, компания может заменить людей в кол-центрах роботами, что значительно сокращает затраты на зарплату и аналитику данных.

Востребованность, зарплата и карьерный трек NLP-специалиста

Обработка естественного языка — популярный запрос со стороны бизнеса. В крупных банках есть целые отделы, которые занимаются исключительно NLP. 

Типичный карьерный трек NLP-специалиста — эволюция от стажёра до тимлида или руководителя направления. В среднем продвижение с позиции Junior с зарплатой около 80 тыс. рублей до Middle с зарплатой около 150-180 тыс. рублей занимает 1-2 года. И далее до Senior и более высоких позиций с зарплатой от 180 тыс. рублей — 3 года. Все цифры основаны на усреднённых данным с hh.ru на момент написания статьи.

С продвижением по карьерной лестнице в основном увеличивается ориентированность задач на бизнес. Поэтому софт-скилы и умение понимать бизнес очень важны для карьеры.

Кому будет интересно обучение на факультете

• Тем, кто хочет приближать будущее, где человек свободно общается с компьютером на естественном языке.
• Тем, кому интересно понимать людей на глубоком уровне, выдвигать и проверять гипотезы, касаемо генерируемых ими текстов.
• Тем, кто не боится математики, ценит её красоту и любит всё систематизировать.
• Тем, кому интересно научиться получать ценные инсайты из текстов в личных целях, например, для игры на валютной бирже, исходя из новостного потока.

Что нужно знать перед поступлением на факультет

Обучаться можно с нуля, потому что математика и программирование включены в программу. Конечно, опыт программирования облегчит вхождение в профессию, а математику желательно знать хотя бы на уровне старшей школы. Идеально — на уровне первого-второго курса технического вуза.

Почему в NLP так важна математика? Текст — источник данных, в котором трудно найти структуру. А математика — наука про структуры. Она помогает абстрактной моделью описать много прикладных вещей и необходима, чтобы каждый раз не придумывать костыли.

 Невероятно, но с самым продвинутым в мире чат-ботом вы можете запросто пообщаться в телеграме. С 2016 года Mitsuku стабильно получает премию Лёбнера за самый большой прогресс в прохождении теста Тьюринга.

Особенности программы

Обучение предусматривает фундаментальную подготовку NLP-разработчика как более узкого специалиста в направлении машинного обучения и массу практики с уклоном в бизнесовые задачи. Программа рассчитана на 10 месяцев и состоит из 4 блоков.

Математика для NLP и основы программирования. Задача этого блока — восполнить пробелы в математической базе и изучить язык Python на уровне, достаточном для задач машинного обучения. 

Математика и алгоритмы машинного обучения. Базовой математики не хватит, чтобы понимать все современные методы обработки текстов. Нейронные сети — по сути, суперпозиция нескольких матричных операций. Поэтому тут даётся более глубокая математическая база. Также студенты знакомятся с машинным обучением на уровне, достаточном для трудоустройства дата-сайентистом или джуниор-сппециалистом по ML.

Обработка естественного языка. Основной блок — теория и практика именно по NLP. Весь этот блок посвящён обработке текстов с помощью машинного обучения, углублённому изучению стандартных методов и современных нейросетевых.

Интеграция моделей машинного обучения в продакшн среду. Заключительный блок посвящён реальному внедрению наработок студентов и пониманию NLP с точки зрения бизнеса. Чтобы выпускники знали, как это работает в жизни, откуда взять данные, как их разметить, как общаться с бизнесом.

Результат обучения на факультете NLP

Выпускники получат глубокую техническую базу и на личном опыте узнают, как NLP выглядит со стороны бизнеса. Кроме того, в ходе обучения под руководством опытных наставников студенты создадут 5 проектов. Это будут практические кейсы, которые можно добавить в портфолио: чат-бот, генератор текста, классификатор отзывов, извлекатель именованных сущностей из текста и аннотатор изображений.

Наконец, на факультете NLP при соблюдении определённых условий успеваемости мы гарантируем трудоустройство. После продуктивного обучения выпускники смогут без проблем устроиться NLP-специалистами на Junior-позиции, а в случае повышенного усердия — и на позиции Middle.