Веб-сайты технических новостей:

  1. TechCrunch (https://techcrunch.com/): освещает последние технические новости, выпуск новых продуктов и отраслевые тенденции.
  2. TechRadar (https://www.techradar.com/): предлагает новости, обзоры и информацию о технологиях, включая программное обеспечение, оборудование и гаджеты.
  3. The Verge (https://www.theverge.com/): обеспечивает всестороннее освещение технологий, науки, искусства и культуры.
  4. The Verge (https://www.theverge.com/): обеспечивает всестороннее освещение технологий, науки, искусства и культуры.

Интернет-сообщества и форумы:

  1. Reddit (https://www.reddit.com/): Исследуйте сабреддиты, связанные с областями ИТ, такими как r/programming, r/webdev, r/datascience, r/machinelearning, чтобы найти обсуждения, новости и полезные ресурсы. .
  2. Stack Overflow (https://stackoverflow.com/): участвуйте в обсуждениях вопросов и ответов по программированию, веб-разработке, науке о данных и другим темам, связанным с ИТ.

Технологические блоги и журналы:

  1. Medium (https://medium.com/): платформа, на которой размещаются многочисленные технические блоги, написанные профессионалами отрасли. Следите за конкретными публикациями или авторами в интересующих вас областях.
  2. На пути к науке о данных (https://towardsdatascience.com/): фокусируется на науке о данных, машинном обучении и темах искусственного интеллекта, содержит полезные статьи и учебные пособия.
  3. Analytics Vidhya (https://www.analyticsvidhya.com/): предлагает статьи, вебинары и курсы по науке о данных, машинному обучению и искусственному интеллекту.
  4. CSS-Tricks (https://css-tricks.com/): содержит статьи, учебные пособия и примеры по фронтенд-разработке, CSS и веб-дизайну.

Подкасты и каналы на YouTube:

  1. Software Engineering Daily (https://softwareengineeringdaily.com/): содержит интервью и дискуссии с отраслевыми экспертами по широкому кругу тем в области разработки программного обеспечения.
  2. Скептик данных (https://dataskeptic.com/): исследует науку о данных, машинное обучение и концепции ИИ посредством интервью и дискуссий.
  3. Traversy Media (https://www.youtube.com/c/TraversyMedia): предлагает учебные пособия по веб-разработке, включая интерфейсные технологии и фреймворки.
  4. Sentdex (https://www.youtube.com/user/sentdex): основное внимание уделяется машинному обучению, глубокому обучению и учебным пособиям по программированию на Python.

Платформы социальных сетей:

  1. LinkedIn: следите за влиятельными людьми, вступайте в соответствующие группы и общайтесь с профессионалами отрасли в интересующих вас областях.
  2. Twitter: следите за ключевыми учетными записями и хэштегами, связанными с ИТ, программированием и наукой о данных. Подумайте о том, чтобы подписаться на отраслевых экспертов и влиятельных лидеров мнений.

Платформы онлайн-обучения:

  1. Coursera (https://www.coursera.org/): предлагает онлайн-курсы по различным ИТ-темам, включая программирование, науку о данных и машинное обучение, предлагаемые ведущими университетами и институтами.
  2. Udemy (https://www.udemy.com/): предлагает широкий спектр курсов, связанных с ИТ, которые преподают профессионалы отрасли.
  3. edX (https://www.edx.org/): предлагает курсы ведущих университетов и учреждений по ИТ-предметам, таким как информатика, анализ данных и разработка программного обеспечения.