Роадмап портала: как учиться по курсам Digitable

На портале лежат несколько сотен материалов, и без карты в них легко утонуть. Эта страница — навигационный центр: она показывает, из чего состоит база знаний, в каком порядке разумно её проходить и какие маршруты ведут к конкретным профессиональным целям.

Каталог со всеми треками и программами — на странице Курсы. Плоский список всех материалов — в оглавлении.

Как устроена база знаний

Материалы сгруппированы в треки — последовательности статей внутри одной темы. Треки собраны в пять ступеней. Ступень — это не жёсткий уровень доступа, а указание на зависимость: материалы ступени 03 предполагают, что вы понимаете идеи из 01.

Каждая статья трека самодостаточна: её можно открыть точечно, чтобы разобраться в одном вопросе. Но внутри трека статьи связаны блоком «Что дальше», так что трек читается и как книга.

Ступени и зависимости

Ниже — реальный граф зависимостей между ступенями. Стрелка означает «сильно проще, если прошли раньше», а не «запрещено без этого».

00 · Первые шаги

Если вы только начинаете — начните отсюда, а не с алгоритмов.

• Программирование с нуля — для тех, кто вообще ничего не знает: как работает компьютер, первая программа, циклы, первый проект.
• Как делают софт и карьера — из чего состоит работа в IT, роли, энтерпрайз и стартап, грейды, зарплаты, собеседования.
• Тайм-менеджмент для инженера — внимание и энергия, GTD, календарь, борьба с прокрастинацией и выгоранием.

01 · Фундамент

Это ступень, которую стоит пройти всем без исключения — независимо от того, backend вы, frontend или ML.

• Математика для программиста — множества, логика, линейная алгебра, теория категорий, вычислимость, теория игр и хаоса.
• Логика и ошибки мышления — понятия, силлогизмы, энтимемы, софизмы, причинность, статистические ловушки и инженерная аргументация.
• Структуры данных — как хранить данные, чтобы операции были дешёвыми.
• Алгоритмы — как решать задачи и доказывать, что решение корректно и укладывается в бюджет.
• Операционные системы — от Unix и BSD до Linux: ядра, память, файловые системы, загрузка, WM.
• Парадигмы разработки — какие бывают способы думать о программе и почему в одном проекте их обычно несколько.
• Принципы разработки — SOLID, DRY, чистый код, рефакторинг и то, где эти принципы врут.
• Лямбда-исчисление Чёрча — понятным языком: из чего на самом деле сделаны функции.

02 · Языки и парадигмы

Полные курсы «с нуля до продакшена». Выбирать все не нужно: возьмите один основной, второй — как расширение кругозора (например, Go + Elixir дают два очень разных взгляда на конкурентность).

• Go — простые примитивы, горутины, статические бинарники, инфраструктурный код.
• Elixir — BEAM, OTP, супервизия, отказоустойчивость как свойство рантайма.
• TypeScript — богатая система типов поверх динамического языка, event loop, полный стек.
• C# / .NET — зрелая платформа, async/await, EF Core, корпоративная разработка.
• Функциональное программирование — чистота, неизменяемость, монады, карта функторов, эффекты и архитектура.
• Frontend-разработка — браузер, HTML/CSS, React, состояние, сборка, производительность.
• Мобильная разработка — iOS и Android, кроссплатформа, оффлайн, публикация в сторах.

03 · Проектирование систем

• Паттерны проектирования — словарь решений на уровне классов и модулей.
• Архитектурные паттерны — стили систем, от модульного монолита до event-driven и serverless.
• Domain-Driven Design — как границы кода начинают совпадать с границами бизнеса.
• Распределённые системы — отказы, время, CAP, консенсус, репликация, идемпотентность.
• Компиляторы и языки — лексер, парсер, типы, IR, кодоген, VM, сборка мусора, JIT.

Дополняют ступень существующие материалы: распространённые архитектурные шаблоны и масштабирование.

04 · Данные, ML и поисковые алгоритмы

• Data Engineering и ETL — пайплайны, моделирование, batch и streaming, качество данных.
• Базы данных — SQL и NoSQL: Postgres, MySQL, ClickHouse, Redis, Cassandra, Mongo, векторные, S3 — и как выбирать.
• Машинное обучение — все базовые алгоритмы, оценка моделей и MLOps.
• Нейронные сети — от перцептрона до трансформеров, LLM и генеративных моделей.
• ИИ-агенты и prompt engineering — промптинг, RAG, ReAct, MCP, бенчмарки, локальные модели, безопасность.
• SBSE — поисковые и эволюционные алгоритмы в инженерии ПО: автогенерация тестов, автоматический ремонт программ.
• Web3 и блокчейн — блокчейн, консенсусы, EVM, смарт-контракты, децентрализованные хранилища.

05 · Инфраструктура, инструменты и качество

• CI/CD, инфраструктура и облака — Jenkins, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, Terraform, AWS/Azure/GCP, VPS, наблюдаемость.
• Тестирование ПО — тест-дизайн, ручное, юнит, интеграционное, E2E, API, нагрузка, безопасность, автоматизация.
• Редакторы и IDE — vi/Vim и Neovim, Emacs, VS Code, JetBrains, Zed и честное сравнение всех.
• Компьютерные сети — TCP/IP, DNS, HTTP, TLS, QUIC, балансировка, CDN, диагностика.
• Безопасность приложений — OWASP, аутентификация, OAuth/OIDC, JWT, криптография, секреты.
• Производительность систем — измерение, профилирование, память, кэши, нагрузочное тестирование.
• Git и командная работа — модель данных, ветвление, rebase, восстановление, монорепо, ревью.
• Доступность (a11y) — WCAG, семантика, ARIA, клавиатура, скринридеры.
• Встраиваемые системы и робототехника — микроконтроллеры, прерывания, RTOS, IoT, датчики, роботы.

06 · Продукт, процесс и люди

• Product Management — discovery, метрики, приоритизация, эксперименты.
• Project Management — Agile, Kanban, Lean, Scrumban, оценка, риски, DORA.
• Scrum-мастер (PSM I) — Scrum Guide построчно, события, артефакты, фасилитация, подготовка к экзамену.
• Бизнес для инженера — фриланс, ценообразование, договоры, свой продукт, юнит-экономика.
• Базовые материалы по управлению: жизненный цикл ПО, модели разработки, PMBoK, PRINCE2, делегирование.
• Инженерная практика: CI/CD, git, хороший Pull Request, базы данных.

Маршруты под цель

Ступени — это структура материала. Маршрут — это то, что вы реально читаете, если у вас есть конкретная цель. Ниже пять типовых маршрутов; выбирайте ближайший и корректируйте под себя.

Новичок с полного нуля

Если вы ещё не написали ни строчки кода: Программирование с нуля целиком → как делают софт и карьера → выбрать язык (TypeScript или Go) → структуры данных и алгоритмы → принципы и тестирование. Параллельно — тайм-менеджмент, чтобы не выгореть.

Backend-инженер

Самый частый маршрут. Цель — уметь спроектировать, написать, протестировать и эксплуатировать сервис.

Ключевые точки: алгоритмы → Go или C# → принципы → архитектурные паттерны → DDD.

ML-инженер

Здесь фундамент нужен не меньше: без понимания сложности и структур данных модель не переживёт продакшен.

Маршрут: структуры данных → алгоритмы → Python-часть машинного обучения → нейронные сети → Data Engineering → SBSE как расширение взгляда на оптимизацию.

Архитектор

Маршрут: парадигмы → принципы → паттерны проектирования → архитектурные паттерны → DDD → Data Engineering (данные почти всегда становятся архитектурным ограничением).

Тимлид и менеджер

Маршрут: Project Management → Product Management → принципы (нужно понимать, о чём спорит команда) → архитектурные решения и trade-offs → существующие материалы по PMBoK и делегированию.

DevOps / SRE-инженер

Маршрут: операционные системы → один язык (Go почти обязателен) → CI/CD и облака → базы данных → архитектурные паттерны с упором на устойчивость и масштабирование.

QA-инженер

Маршрут: как делают софт → тестирование ПО целиком → один язык для автоматизации (TypeScript или Python-часть ML-трека для синтаксиса) → CI/CD → базы данных для проверки данных.

Подготовка к собеседованию

Сжатый маршрут на 4–8 недель: структуры данных целиком → алгоритмы с упором на сортировки, ДП и графы → SOLID и принципы → паттерны проектирования → system design → раздел по вашему языку.

Как проходить трек

Три правила, которые дают больше всего пользы:

1. Не читайте без кода. Каждая статья содержит рабочие примеры — переписывайте их руками, а не копируйте. Разница в усвоении огромная.
2. Возвращайтесь к фундаменту. Когда в статье по архитектуре встретится «здесь нужен LRU-кэш», это повод перечитать хеш-таблицы и связные списки — теперь уже с пониманием, зачем.
3. Заканчивайте трек артефактом. Небольшой сервис, ноутбук с экспериментом, ADR по своей системе. Знание без артефакта выветривается за пару месяцев.

Навигация по порталу

Что дальше

Откройте каталог курсов, выберите ступень и начните с обзорной статьи трека — в ней есть карта трека и оценка трудозатрат. Если хочется начать прямо сейчас и без выбора, самый универсальный вход — структуры данных.