Словарик IT терминов современного айтишника для начинающих

  Словарь  терминов (IT терминология)

Более раннюю версию IT словаря можно посмотреть на этой странице.

1. Агил-разработка (Agile development): Методология разработки программного обеспечения, ориентированная на гибкое и итеративное выполнение проекта.
2. Бэкенд (Backend): Часть программного обеспечения, которая отвечает за обработку данных, хранение информации и взаимодействие с базами данных.
3. Веб-разработка (Web development): Процесс создания веб-сайтов и веб-приложений с использованием различных технологий и языков программирования.
4. Графический интерфейс пользователя (GUI): Интерфейс, который позволяет пользователю взаимодействовать с компьютерной программой с помощью графических элементов, таких как кнопки, меню и окна.
5. Дизайн пользовательского интерфейса (UI design): Процесс создания визуального и функционального дизайна пользовательского интерфейса программного продукта.
6. Единицы тестирования (Unit testing): Процесс написания и запуска тестов для отдельных модулей или компонентов программного обеспечения, чтобы проверить их работоспособность и соответствие требованиям.
7. Защита информации (Information security): Обеспечение конфиденциальности, целостности и доступности информации, а также защита от несанкционированного доступа и взломов.
8. Искусственный интеллект (Artificial intelligence): Область компьютерной науки, изучающая разработку и применение систем и программ, способных выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей.
9. Компьютерная сеть (Computer network): Система, которая позволяет компьютерам и другим устройствам обмениваться данными и ресурсами.
10. Локальная сеть (Local area network, LAN): Сеть, охватывающая небольшую территорию, например, офис или дом, и предназначенная для обмена данными между компьютерами и устройствами в этой сети.
11. Мобильное приложение (Mobile application): Программное обеспечение, разработанное для использования на мобильных устройствах, таких как смартфоны и планшеты.
12. Нейронная сеть (Neural network): Модель компьютерного обучения, имитирующая работу человеческого мозга и способная обрабатывать сложные данные и распознавать образы.
13. Облачные вычисления (Cloud computing): Модель предоставления вычислительных ресурсов через интернет, позволяющая доступ к хранению данных, приложениям и вычислительной мощности удаленно.
14. Платформа как сервис (Platform as a Service, PaaS): Модель облачных вычислений, предоставляющая инфраструктуру и средства разработки для создания, тестирования и развертывания приложений.
15. Разработка мобильных приложений (Mobile app development): Процесс создания программного обеспечения для мобильных устройств, таких как смартфоны и планшеты, с использованием специальных языков программирования и инструментов.
16. Система управления базами данных (Database management system, DBMS): Программное обеспечение, предназначенное для организации и управления базами данных, обеспечивая хранение, доступ и обработку данных.
17. Тестирование программного обеспечения (Software testing): Процесс проверки программного обеспечения на соответствие требованиям, выявление ошибок и дефектов, а также обеспечение его работоспособности и качества.
18. Управление проектами (Project management): Методологии, инструменты и практики, используемые для планирования, организации, выполнения и контроля проектов с целью достижения определенных результатов.
19. Фронтенд (Frontend): Часть программного обеспечения, которая отображается и взаимодействует с пользователем через веб-браузер или интерфейс приложения.
20. Хранилище данных (Data storage): Физическое или виртуальное пространство для хранения и организации данных, таких как файлы, документы, изображения и другая информация.
21. Цифровая трансформация (Digital transformation): Процесс применения цифровых технологий и стратегий для изменения бизнес-процессов, моделей предоставления услуг и взаимодействия с клиентами с целью повышения эффективности и конкурентоспособности организации.
22. Электронная коммерция (E-commerce): Проведение коммерческих операций через интернет, включая онлайн-покупки, продажу товаров и услуг, электронный банкинг и другие электронные транзакции.
23. Язык программирования (Programming language): Формальный язык, используемый для написания инструкций, команд и алгоритмов, которые компьютер может понять и выполнить. Языки программирования предоставляют средства для создания программного кода, который может контролировать поведение компьютера или других вычислительных устройств.

Некоторые популярные языки программирования включают:

Java: Универсальный, объектно-ориентированный язык программирования, широко используемый для разработки приложений, веб-сайтов и мобильных приложений.

Python: Простой в изучении и использовании интерпретируемый язык программирования с широким спектром применений, включая веб-разработку, анализ данных и искусственный интеллект.

C++: Расширяемый и эффективный язык программирования, часто используемый для разработки системного программного обеспечения, игр и высокопроизводительных приложений.

JavaScript: Язык программирования, который позволяет создавать интерактивные элементы на веб-страницах и разрабатывать веб-приложения.

C#: Язык программирования, разработанный Microsoft, который используется для создания приложений на платформе .NET, включая Windows-приложения и веб-сервисы.

Ruby: Простой и элегантный язык программирования, часто используемый для разработки веб-приложений с использованием фреймворка Ruby on Rails.

PHP: Язык программирования, специально предназначенный для разработки веб-приложений и динамических веб-страниц.

Swift: Мощный и интуитивный язык программирования, используемый для разработки приложений для платформы Apple, включая iOS, macOS и watchOS.

Kotlin: Современный язык программирования, предназначенный для разработки приложений для платформы Android, который обладает высокой безопасностью типов и улучшенной эффективностью разработки.

Go: Компилируемый язык программирования, разработанный Google, который сочетает простоту и эффективность и часто используется для создания сетевых и многопоточных приложений.

Это лишь небольшой обзор языков программирования, и каждый из них имеет свои особенности и предназначение в зависимости от конкретных задач и областей применения. Выбор языка программирования зависит от потребностей проекта, предпочтений разработчика и экосистемы, в которой он будет использоваться.

Одни языки программирования подходят лучше для разработки веб-приложений, другие - для научных исследований, третьи - для системного программирования. Некоторые языки обладают большим сообществом разработчиков и обширной документацией, что облегчает процесс разработки и получение поддержки, в то время как другие языки могут быть более специализированными и предлагать определенные преимущества для конкретных областей.

При выборе языка программирования важно учитывать такие факторы, как уровень сложности языка, его распространенность, наличие библиотек и инструментов, а также доступность специалистов, способных работать с выбранным языком.

1. компьютерная безопасность (Computer security): Защита компьютерных систем, сетей и данных от несанкционированного доступа, атак, вирусов и других угроз. Включает в себя меры по обеспечению конфиденциальности, целостности и доступности информации.
2. большие данные (Big data): Объемные, сложные и структурированные данные, которые требуют специальных методов и инструментов для их анализа, обработки и извлечения ценной информации. Big data широко используются в различных областях, включая бизнес, науку, медицину и т. д.
3. интернет вещей (Internet of Things, IoT): Сеть физических устройств, подключенных к интернету и способных обмениваться данными и взаимодействовать друг с другом. IoT включает в себя устройства, такие как датчики, домашние устройства, автомобили и другие предметы, оснащенные сетевыми возможностями.
4. машинное обучение (Machine learning): Область искусственного интеллекта, которая изучает разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться и делать прогнозы или принимать решения на основе имеющихся данных, без явного программирования.
5. виртуализация (Virtualization): Технология, позволяющая создавать виртуальные экземпляры ресурсов, таких как компьютеры, серверы, сети или операционные системы. Виртуализация позволяет эффективно использовать ресурсы и упрощает управление и развертывание систем.
6. агрегирование данных (Data aggregation): Процесс сбора, объединения и анализа больших объемов данных из разных источников для получения ценной информации и  выгод из закономерностей и трендов. Агрегирование данных позволяет выявлять скрытые связи и делать более обоснованные решения на основе полной картины данных.
7. анализ данных (Data analytics): Процесс извлечения, очистки, преобразования и интерпретации данных с целью выявления полезной информации, выявления закономерностей, трендов и паттернов. Анализ данных помогает принимать обоснованные решения, оптимизировать процессы и предсказывать будущие события.
8. интеллектуальный анализ данных (Data mining): Технология, которая использует методы и алгоритмы для автоматического обнаружения скрытой информации, закономерностей и паттернов в больших объемах данных. Интеллектуальный анализ данных позволяет выявлять ценные инсайты и делать прогнозы.
9. контейнеризация (Containerization): Методология разработки и доставки программного обеспечения, которая упаковывает приложения и все их зависимости в стандартизированные контейнеры. Контейнеризация облегчает развертывание и масштабирование приложений, обеспечивает их изоляцию и упрощает управление инфраструктурой.
10. DevOps (Development and Operations): Подход к разработке программного обеспечения, который объединяет разработчиков и операционных специалистов с целью автоматизации процессов, ускорения поставки программного обеспечения и обеспечения непрерывной интеграции и развертывания.
11. микросервисная архитектура (Microservices architecture): Архитектурный подход, при котором большое приложение разбивается на набор небольших, независимых и самодостаточных сервисов. Каждый сервис отвечает за определенную функциональность и может быть разработан, развернут и масштабирован независимо от других сервисов. Микросервисная архитектура позволяет повысить гибкость, масштабируемость и возможность повторного использования компонентов приложения.
12. облачные вычисления (Cloud computing): Модель предоставления вычислительных ресурсов, таких как хранение данных, вычислительная мощность и приложения, через интернет. Облачные вычисления позволяют получать доступ к ресурсам по требованию, масштабировать их в соответствии с потребностями, а также уменьшить затраты на инфраструктуру и обслуживание.
13. контейнерная оркестрация (Container orchestration): Управление и координация контейнеризованными приложениями и их контейнерами в распределенной среде. Контейнерная оркестрация автоматизирует процессы развертывания, масштабирования, мониторинга и управления контейнерами, обеспечивая высокую доступность и надежность системы.
14. серверный less (Serverless): Модель разработки и развертывания приложений, при которой разработчикам не нужно заботиться о инфраструктуре серверов. Вместо этого, облачный провайдер управляет масштабированием и выполнением кода на основе запросов. Серверный less позволяет сосредоточиться на разработке функциональности приложения без необходимости администрирования серверов.
15. блокчейн (Blockchain): Распределенная база данных, которая хранит информацию в виде непрерывных цепочек блоков. Каждый блок содержит информацию о предыдущем блоке, обеспечивая надежность и невозможность фальсификации данных. Блокчейн используется для создания безопасных и прозрачных систем, включая криптовалюты и управление цепями поставок.
16. искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI): Область науки и технологии, которая стремится создать компьютерные системы и алгоритмы, способные выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей. Искусственный интеллект включает в себя различные методы и подходы, такие как машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, компьютерное зрение, естественный язык и робототехника.
17. краудсорсинг (Crowdsourcing): Процесс получения идей, решений, финансирования или других ресурсов, путем обращения к широкой аудитории в онлайн-среде. Краудсорсинг позволяет привлекать коллективный интеллект и экспертизу группы людей для выполнения задач, таких как разработка продуктов, тестирование, дизайн и исследования.
18. веб-разработка (Web development): Процесс создания и поддержки веб-сайтов и веб-приложений. Веб-разработка включает в себя работу с клиентской стороной (HTML, CSS, JavaScript) и серверной стороной (языки программирования, базы данных) для создания интерактивных и функциональных веб-решений.
19. веб-дизайн (Web design): Процесс проектирования и создания визуальной составляющей веб-сайтов и веб-приложений. Веб-дизайн включает разработку макетов, выбор цветовой схемы, шрифтов, графики и других элементов, чтобы создать привлекательный и удобный пользовательский интерфейс.
20. виртуальная реальность (Virtual Reality, VR): Технология, позволяющая создавать и имитировать окружающую среду с помощью компьютерной графики и других сенсорных вводных данных, чтобы погрузить пользователя в виртуальный мир и обеспечить ощущение присутствия и взаимодействия с ним.
21. веб-хостинг (Web hosting): Услуга предоставления пространства на сервере для размещения веб-сайтов и доступа к ним через Интернет. Веб-хостинг обеспечивает хранение файлов, баз данных и других ресурсов, необходимых для функционирования веб-сайта.
22. вирус (Virus): Вредоносная программа, которая способна самореплицироваться и распространяться между компьютерами или сетями. Вирусы наносят вред системе, удаляют файлы, изменяют данные или позволяют злоумышленникам получить несанкционированный доступ к компьютеру. Защита от вирусов осуществляется антивирусными программами и соблюдением безопасных практик в Интернете.
23. веб-сервер (Web server): Программное обеспечение или аппаратное устройство, которое обрабатывает запрос и отправляет веб-страницы и другие ресурсы клиентским браузерам по протоколу HTTP. Веб-сервер отвечает на запросы пользователей, обрабатывает их и возвращает запрошенные данные, обеспечивая доступность веб-сайта.
24. виртуальная частная сеть (Virtual Private Network, VPN): Сетевая технология, которая создает защищенное соединение между удаленными устройствами через общедоступные сети, такие как интернет. VPN обеспечивает шифрование данных и анонимность, обеспечивая безопасность и конфиденциальность при передаче информации между устройствами.
25. веб-браузер (Web browser): Программа, позволяющая пользователям просматривать и взаимодействовать с веб-сайтами и веб-приложениями. Веб-браузеры интерпретируют HTML-код, отображают веб-страницы, поддерживают выполнение скриптов, загружают медиа-контент и обеспечивают навигацию по интернету.
26. веб-семантика (Web semantics): Концепция, связанная с описанием смысла и содержания информации на веб-страницах и веб-ресурсах. Веб-семантика стремится создать структурированные данные, понятные как людям, так и компьютерам, чтобы обеспечить более эффективный поиск, анализ и обмен информацией в Интернете.
27. веб-аналитика (Web analytics): Процесс сбора, анализа и интерпретации данных о поведении пользователей на веб-сайтах. Веб-аналитика позволяет измерять трафик, конверсии, показатели эффективности и другие метрики, чтобы оптимизировать работу веб-ресурсов и принимать информированные решения в сфере маркетинга и разработки.
28. веб-сервис (Web service): Метод коммуникации между различными компьютерными системами через сеть Интернет. Веб-сервисы позволяют передавать и обмениваться данными между приложениями, независимо от их платформы и языка программирования. Они основаны на стандартных протоколах, таких как SOAP (Simple Object Access Protocol) или REST (Representational State Transfer).
29.  
30. гибридное облако (Hybrid Cloud): Модель облачных вычислений, которая комбинирует использование приватного и публичного облака. Гибридное облако позволяет организациям сохранять конфиденциальность данных, размещая их в приватной инфраструктуре, и одновременно использовать возможности публичного облака для масштабирования, гибкости и доступности.
31. графический процессор (Graphics Processing Unit, GPU): Специализированный процессор, предназначенный для обработки и управления графическими и видеоданными. Графические процессоры широко используются в игровой индустрии, компьютерной графике, научных вычислениях и машинном обучении, благодаря своей параллельной обработке и высокой производительности.
32. гибкие методологии разработки (Agile methodologies): Группа подходов к разработке программного обеспечения, основанных на гибкости, итеративности и коллаборации. Гибкие методологии, такие как Scrum, Kanban и Extreme Programming (XP), позволяют командам быстро адаптироваться к изменениям требований, улучшать процессы разработки и доставлять ценность заказчику в кратчайшие сроки.
33. геолокация (Geolocation): Технология определения физического местоположения объекта с использованием географических координат, таких как широта и долгота. Геолокация позволяет приложениям и сервисам определять расположение пользователя и предоставлять ему соответствующую информацию и услуги, такие как карты, местные рекомендации, услуги такси и другие.
34. группа безопасности (Security Group): В контексте облачных вычислений, группа безопасности является виртуальным брандмауэром, который контролирует доступ и сетевые соединения для экземпляров виртуальных машин или ресурсов облака. Группа безопасности определяет правила фильтрации трафика и обеспечивает защиту от несанкционированного доступа и атак.
35. геоинформационная система (Geographic Information System, GIS): Система, которая объединяет данные, инструменты анализа и визуализации для работы с географической информацией. ГИС позволяет собирать, хранить, обрабатывать и представлять данные о местоположении, такие как карты, географические координаты, атрибутивные данные и пространственные отношения. ГИС применяется в различных областях, включая географию, городское планирование, экологию, транспорт, земледелие и др.
36. глубокое обучение (Deep Learning): Подраздел машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях с большим числом слоев (глубокие нейронные сети). Глубокое обучение позволяет алгоритмам автоматически извлекать и представлять сложные структуры и паттерны в данных, что способствует достижению высокой точности в задачах распознавания образов, классификации, сегментации изображений и других областях.
37. генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GANs): Архитектура и метод машинного обучения, состоящий из двух сетей: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые данные, например, изображения, на основе случайных шумовых входных данных, а дискриминатор анализирует их, определяя, насколько они похожи на реальные данные. Задача GANs заключается в обучении генератора создавать данные, неотличимые от реальных, и дискриминатора обнаруживать подделки.
38. гибернация (Hibernation): Режим работы компьютера или устройства, при котором все текущие сеансы и данные сохраняются на диске, а само устройство переходит в низкопотребляющий режим энергии. В режиме гибернации компьютер или устройство потребляют минимальное количество энергии, при этом сохраняют свое состояние, что позволяет быстро возобновить работу и восстановить предыдущие сеансы после выхода из режима гибернации. Это удобно для сохранения энергии и быстрого перехода к работе на следующий день или после длительного перерыва.
39. геокодирование (Geocoding): Процесс преобразования адресов и описаний местоположений в географические координаты (широту и долготу). Геокодирование позволяет связывать текстовую информацию с географическими координатами, что облегчает поиск и анализ данных, связанных с конкретным местоположением