Главная роль частоты — это распределение объёма подходов по дням недели. Дополнительный тренировочный день обычно добавляют, чтобы увеличить общее число подходов за неделю и развести их так, чтобы накопленное утомление не снижало качество подходов и не заставляло заметно сбавлять рабочие веса от подхода к подходу.

Что показывают данные

При уравненном объёме частота, по-видимому, не оказывает значимого влияния на рост мышц и силы [1, 2, 3, 4]. Иначе говоря, если общее число подходов за неделю одинаковое, не так важно, на сколько дней оно разбито. Преимущество более частого тренинга проявляется в основном тогда, когда он добавляет объём [2, 3, 5]. Но даже в этом случае выигрыш умеренный: прирост мышц около 3,4% против 1,9% — разница примерно в 1,5% [2].

Реакция индивидуальна

Это хорошо показало исследование со внутрисубъектным дизайном, в котором одна нога человека тренируется по одному протоколу, а другая — по другому. При таком подходе каждый участник как бы становится контрольной группой сам для себя, и это позволяет точнее увидеть личный отклик на нагрузку. В результате исследования было показанно, что одни люди лучше отвечали на высокую частоту, другие — на низкую, а у третьих разницы не было [6]. А на больших выборках разброс прироста и вовсе огромный — от почти нулевого до практически удвоения силы [7, 8]. Похоже, единого рецепта для всех просто не существует.

Кому повышение частоты оправдано

Прежде всего тренированным людям, которым для прогресса нужно много подходов на каждую мышцу. Когда растущий объём всё так же приходится укладывать в одну тренировку, она растягивается до полутора-двух часов и более, а качество последних подходов падает из-за утомления. Разнесение этой работы по нескольким дням помогает сохранить «свежесть» и рабочие веса [1, 3]. А если свободного дня в расписании нет — добавление тренировки не единственный путь: помочь могут приёмы повышения интенсивности (дроп-сеты, суперсеты, отдых-пауза). Они вмещают больше стимула в то же время, но повышают утомление и подходят скорее подготовленным людям.

Как действовать

Частота — это инструмент, а не самоцель. Если вы только начали и ходите в зал 2–3 раза в неделю, об этом можно особо не задумываться: стимула достаточно, а приоритет в том, чтобы освоить технику, поддерживать регулярность и плавно наращивать рабочие веса. Если же вы тренируетесь давно, замечаете плато в силе, а занятия стали длинными и утомительными — повышение частоты может стать разумным шагом. Продуктивных вам тренировок!

Источники:

1. Effect of Different Training Frequencies on Maximal Strength and Muscle Hypertrophy — A Within-Subject Design (Neves et al., 2022)

2. Effects of Resistance Training Frequency on Muscle Hypertrophy: Meta-Analysis (Schoenfeld, Ogborn, Krieger, 2016)

3. How Many Times per Week Should a Muscle Be Trained? Meta-Analysis (Schoenfeld, Grgic, Krieger, 2019)

4. Effect of Resistance Training Frequency on Gains in Muscular Strength: Meta-Analysis (Grgic et al., 2018)

5. Variability in Muscle Size and Strength Gain after Unilateral Resistance Training (Hubal et al., 2005)

6. Inter-Individual Variability in the Adaptation of Muscle Specific Tension to Resistance Training (Erskine et al., 2010)

7. Training Volume, Not Frequency, Indicative of Maximal Strength Adaptations (Colquhoun et al., 2018)

8. Individual Muscle Hypertrophy and Strength Responses to High vs. Low Frequencies (Damas et al., 2019)

В Германии можно купить канистру апероля. В магазинах предлагают брать сразу 20 (!) литров, чтобы не мелочиться!


(Подсмотрено в "Легендарные алкомемы")

1. Python-разработка — 67% вакансий

Работодатели ищут разработчиков, которые умеют использовать ИИ для анализа и генерации кода, отладки и оптимизации алгоритмов. Также ценится умение работать с большими кодовыми базами и использовать AI-инструменты, чтобы быстрее решать рутинные задачи.

2. Разработка на Java и Scala — 37,5% вакансий

Здесь тоже ценится не просто знание нейросетей, а умение применять их непосредственно в разработке. Например, использовать ИИ для написания и проверки кода, поиска ошибок, оптимизации решений и автоматизации повторяющихся задач.

3. Проектный менеджмент — 35% вакансий

ИИ помогает менеджерам автоматизировать операционные задачи, быстрее работать с информацией и документацией, готовить материалы и анализировать данные. А еще — освобождать время для задач, где особенно важны коммуникация и принятие решений. При этом наличие AI-навыков у руководителей проектов напрямую связано с зарплатой: в среднем она на 14,5% выше.

4. Информационная безопасность — 32,3% вакансий

В этом направлении ИИ становится частью рабочего инструментария: его используют для анализа больших объемов данных, автоматизации процессов, поиска аномалий и решения рутинных задач. Поэтому специалистам важно не только понимать принципы информационной безопасности, но и уметь эффективно работать с AI-инструментами.

В IT сейчас ищут не просто людей, которые умеют пользоваться нейросетями. В 8–11 раз чаще работодатели ищут специалистов, способных создавать ИИ-инструменты под конкретные бизнес-задачи: например, корпоративных ассистентов, умный поиск или агентные системы.

Больше о том, как искусственный интеллект меняет рынок, читайте в нашем исследовании — совместно с getMatch проанализировали почти 2000 вакансий в индустрии и выяснили, как адаптироваться к изменениям рынка.

Забегая вперед, главный совет: изучать нейросетевые навыки стоит уже сейчас! У Практикума есть модули по ИИ во всех курсах — и отдельные программы для специалистов с опытом, которые хотят развиваться в сфере ИИ. Пробуйте бесплатные вводные части и решайте, насколько полезно вам будет продолжить.