Новые складчины

​

О курсе:
Мы начнём с объектно‑ориентированного программирования в Python: разберём классы, экземпляры, атрибуты и методы, self и init, а также статические и классовые методы, property и dataclass. Параллельно вы освоите декораторы - от простых функций‑декораторов и декораторов с аргументами до декораторов методов и классов, дескрипторов и использования getattr/setattr. На этом фундаменте мы перейдём к принципам ООП и SOLID.
Далее мы заглянем «под капот» Python и разберёмся, как устроены архитектура интерпретатора, пайплайн компиляции, цикл выполнения, модель объектов, slots, управление памятью и обработка исключений. Отдельный блок будет посвящён системе типов и обобщениям: вы научитесь использовать Generics, Callable, Optional, Union, ограничения типов и TypeGuard, а также строить типобезопасные репозитории и модели. После этого перейдём к асинхронному программированию: async/await, event loop, корутины и задачи, gather, wait, wait_for, асинхронные контекстные менеджеры, обработка ошибок, отмена и защита задач.
В завершение мы применим всё это в архитектуре реального проекта. На примере приложения с заметками и Textual вы создадите экраны и виджеты, опишете бизнес‑сущности, реализуете паттерн репозитория и Dependency Injection, организуете загрузку, отображение, создание и удаление заметок, а также работу с сетью через httpx. В результате вы получите цельное понимание того, как сочетать ООП, типизацию, асинхронность и архитектурные принципы в живом, развиваемом проекте.

Чему вы научитесь:
1. Проектировать на ООП: классы, наследование, композиция
2. Использовать декораторы и метаклассы для расширения поведения
3. Писать асинхронный код
4. Управлять зависимостями проекта
5. Применять принципы SOLID и избегать антипаттернов
6. Работать с продвинутой типизацией: Generic, Protocols, TypedDict
7. Работать с Textual
8. Работать с venv

Что будем писать:
1. Менеджер заметок
TUI менеджер заменток с возможность создавать, импортировать и удалять заметки. Полноценное дерево навигации по вложенным папкам и отображение markdown
2. Мониторинг доступности сайтов
TUI приложение для пониторинга доступности сайтов. Хранит url и интервалы проверки и отображает статусы на Dashboard

Программа

Спойлер

Модуль 1 - Введение
1.1 Продвинутый Python
1.2 Как устроен курс
1.3 Обзор проекта
1.4 Проект домашних заданий
1.5 Обзор курсов
1.6 Работа на платформе
1.7 AI и тренажёры
Модуль 2 - Настройка окружения
2.1 Настройка окружения
2.2 Установка Python MacOS
2.3 Установка Python Linux
2.4 Установка Python Windows
2.5 Pyenv
2.6 Настройки VSCode
2.7 Домашнее задание AI
2.8 Работа с gitflow
Модуль 3 - Основы ООП
3.1 Класс и экземпляр
3.2 Пример класса
3.3 Атрибуты
3.4 Методы
3.5 self
3.6 init
3.7 Упражнение - Герой
3.8 Статические методы
3.9 Классовый метод
3.10 Встроенные методы
3.11 property
3.12 dataclass
3.13 Тест - Основы ООП
3.14 Занятие - Основы ООП
3.15 Тренажёр - Основы ООП
3.16 Домашнее задание - Основы ООП
Модуль 4 - Декораторы
4.1 Что такое декоратор
4.2 Декораторы с аргументами
4.3 Декораторы классов
4.4 Декоратор с параметром
4.5 Упражнение - декоратор retry
4.6 Декоратор методов
4.7 wraps
4.8 Дескриптор
4.9 getattr и setattr
4.10 Упражнение — Декоратор limit
4.11 Классы декораторы
4.12 Тест - Декораторы
4.13 Занятие - Декораторы
4.14 Тренажёр - Декораторы
4.15 Домашнее задание - Декораторы
Модуль 5 - Принципы ООП
5.1 О принципах ООП
5.2 Инкапсуляция
5.3 Наследование
5.4 Множественное наследование
5.5 Method Resolution Order
5.6 super
5.7 Упражнение - Курсы
5.8 Mixins
5.9 Полиморфизм
5.10 Композиция
5.11 Упражнение - Расчёт скидки
5.12 Protocol
5.13 Упражнение - Хранилище
5.14 Абстрактный класс
5.15 Тест - Принципы ООП
5.16 Занятие - Принципы ООП
5.17 Тренажёр - Принципы ООП
5.18 Домашнее задание - Принципы ООП
Модуль 6 - SOLID и архитектура
6.1 О Solid
6.2 Single Responsibility Principle
6.3 Упражнение - Статистика учеников
6.4 Open Closed Principle
6.5 Упражнение - Уведомления
6.6 Liskov Substitution Principle
6.7 Упражнение - Оплата в рассрочку
6.8 Interface Segregation Principle
6.9 Упражнение - Методы оплат
6.10 Dependency Inversion Principle
6.11 Упражнение - Оповещения о низком остатке
6.12 Тест - SOLID и архитектура
6.13 Занятие - SOLID и архитектура
6.14 Тренажёр - SOLID и архитектура
6.15 Домашнее задание - SOLID и архитектура
Модуль 7 - Работа под капотом
7.1 Архитектура Python
7.2 Pipeline компиляции
7.3 Eval Loop
7.4 Модель объектов
7.5 Slots
7.6 Память и сборка мусора
7.7 Исключения под капотом
7.8 Тест - Работа под капотом
7.9 Занятие - Работа под капотом
7.10 Домашнее задание - Работа под капотом
Модуль 8 - Generics и typing
8.1 Обобщения
8.2 Callable
8.3 Упражнение - Работа с tuple
8.4 Optional
8.5 Упражнение - Safe методы
8.6 Generic Class
8.7 Упражнение - Репозиторий
8.8 Ограничения типов
8.9 Generic bound
8.10 Упражнение - Поиска по id
8.11 Union
8.12 TypeGuard
8.13 Упражнение - Модель события
8.14 Тест - Generics и typing
8.15 Занятие - Generics и typing
8.16 Тренажёр - Generics и typing
8.17 Домашнее задание - Generics и typing
Модуль 9 - Асинхронное программирование
9.1 Зачем асинхронность
9.2 async await
9.3 gather
9.4 Event Loop
9.5 Асинхронные контекстные менеджеры
9.6 Упражнение - Параллельные запросы
9.7 wait и wait_for
9.8 Обработка ошибок
9.9 cancel
9.10 shield
9.11 Task vs Coroutine
9.12 Упражнение - Retry Coroutine
9.13 Тест - Асинхронное программирование
9.14 Отзыв о курсе
9.15 Занятие - Асинхронное программирование
9.16 Тренажёр - Асинхронное программирование
9.17 Домашнее задание - Асинхронное программирование
Модуль 10 - Внешние зависимости
10.1 Внешние зависимости
10.2 PyPI
10.3 venv
10.4 pip
10.5 project toml
10.6 poetry
10.7 Упражнение - Подготовка проекта
10.8 scripts
10.9 Тест - Внешние зависимости
10.10 Занятие - Внешние зависимости
10.11 Домашнее задание - Внешние зависимости
Модуль 11 - Textual
11.1 О проекте
11.2 Конфигурация
11.3 Первый экран
11.4 init py
11.5 Генераторы
11.6 ruff
11.7 Bindings
11.8 Контейнеры и стили
11.9 Первый виджет
11.10 Бизнес сущности
11.11 Паттерн репозитория
11.12 Тест - Textual
11.13 Домашнее задание - Textual
Модуль 12 - Архитектура проекта
12.1 Получение папок
12.2 Упражнение - Удаление и создание
12.3 Dependency Injection
12.4 Загрузка папок
12.5 Упражнение - Репозиторий заметок
12.6 Обновление заметок
12.7 Упражнение - Отображение заметок
12.8 Выбор заметки
12.9 Загрузка заметки
12.10 Модальное окно
12.11 Обработка нажатий
12.12 httpx
12.13 Создание заметки
12.14 Удаление заметки
12.15 Развитие проекта
12.16 Домашнее задание - Архитектура проекта
Модуль 13 - Заключение
13.1 Куда двигаться дальше
13.2 Собеседование с AI наставником
13.3 Финальное тестирование

Тариф AI и тренажёры
1. Уроки и упражнения
2. Домашние задания
3. AI занятия на 2 месяца
4. Тренажёр с задачами

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Глядя на архитектуру, возникают вопросы:

1. Упал один микросервис, а за ним вся система. Как разорвать цепочку
2. БД легла от всплеска запросов. Как правильно использовать кэш, чтобы оптимизировать хранение данных
3. В момент дежурства упала система. Как найти быстро найти причину, и какие действия предпринять для ее устранения без помощи старших коллег
4. Как правильно кэшировать данные, чтобы не получить тонны устаревшей информации при инвалидации кеша или падении Redis
5. Как написать повторную обработку сообщений, которая гарантированно не сломает систему
6. Как правильно использовать retry, чтобы он за минуты при нагрузке не положил прод

Чтобы решить задачу: Вместе c Senior из Ozon Tech поочередно рассмотришь все проблемы в коде, к каждой разберешь теорию и сразу напишешь best practice решение, как в BigTech

6 недель систематизированно изучаем применение паттернов отказоустойчивости. Попадешь в смоделированную ecom-компанию: микросервисная архитектура с десятками типичных проблем в коде. Поочередно разберешь каждую, получишь необходимую теорию и уже со второго занятия начнешь писать код

В результате освоишь hard’ы, без которых сложно вырасти до Senior’а

1. Научишься изолировать упавший сервис с помощью Circuit Breaker, а также писать Graceful Degradation и Fallback, чтобы один баг не ронял всю систему
2. Сможешь контролировать перегруз БД через Rate Limiter, «склейку» дублирующихся запросов через Single Flight и балансировку Nginx
3. Научишь систему заранее оповещать о предстоящих инцидентах, а если он уже случился — сможешь быстро их находить и решать
4. Реализуешь многоуровневое кеширование с LRU/LFU-вытеснением и настроишь Redis так, чтобы данные в кеше были всегда актуальны
5. Научишься внедрять идемпотентность и писать повторную обработку сообщений с outbox-паттерном и ручным управлением offset’ами в Kafka
6. Сможешь писать Retry, который не создает «шторм» запросов, и делает систему стабильной под нагрузкой

Курс подойдет для junior/middle Golang-разработчиков, которые хотят вырасти в грейде.
Программа состоит на 80% из практики, поэтому нужно знать язык и иметь базовые навыки работы с Kafka и Redis.

Программа:

• Неделя 1. Ключевые проблемы и принципы отказоустойчивости
• Неделя 2. Обработка ошибок и временные сбои
• Неделя 3. Контроль нагрузки и балансировка
• Неделя 4. Асинхронная коммуникация и очереди
• Неделя 5. Эффекты слоя кеширования при построении высокодоступных систем
• Неделя 6. Обнаружение отказа и методы реагирования\

Спойлер: Программа

Неделя 1. Ключевые проблемы и принципы отказоустойчивости

Особенности распределенных информационных систем:

• Отказоустойчивость & Надежность
• Каскадные сбои
• CAP-теорема (Consistency, Availability, Partition Tolerance)
• Классификация проблем и типы частичных отказов

Метрики надежности с примерами:

• SLA (Service Level Agreement)
• SLO (Service Level Objective)
• SLI (Service Level Indicator)
• Что такое «99,9%» доступности и для чего это нужно?

Влияние отказов на целостность данных:

• Понятие целостности и угрозы ее потери
• Идемпотентность
• Split-brain & Failover
• Кворумная запись/чтение
• Разберем:
• что такое WAL и зачем он нужен Postgres
• почему важен replica factor > 1 в Kafka
• Как ЮKassa обрабатывает дубликаты платежей

BigTech-инциденты и как их можно было избежать:

• GitHub — как все упало на сутки
• AWS us-east-1 — как пострадали сотни онлайн-сервисов по всему миру
• Facebook, Instagram, WhatsApp — как отказ системы обрушил цену акции и привел к потере $6 млрд
• GitLab — как легла БД и удалился пользовательский код
• Случаи из личной практики в production

Результат недели:

• понимаешь суть и последствия отказоустойчивости, как свойства системы
• можешь выделить 2 из 3 свойств CAP-теоремы для выбранной системы
• магические девятки в метриках надежности теперь прозрачны и понятны

Неделя 2. Обработка ошибок и временные сбои

Функционал работает идеально, и вроде бы всё хорошо. Но что происходит, когда база данных на секунду «ложится»? Или сторонний API начинает отвечать с задержкой в 30 секунд? А если сеть между микросервисами ненадолго пропадает?
В реальном мире такие инциденты неизбежны. И правильная реакция на них — барьер между грейдом middle и senior

Повторная попытка:

• умный retry
• грамотный выбор backoff + jitter
• idempotent requests
• hedging запросов

Контроль выполнения:

• timeout, когда дольше уже нельзя
• установка deadline
• cancel propagation при прерывании пути запроса

Защита системы от каскадных сбоев:

• circuit breaker для спасения от отказов частей системы
• graceful degradation, когда отказ все же произошел
• fallback по возможности

На практике:

• внедрим circuit breaker между сервисами
• обеспечим graceful degradation
• применим fallback
• выставим timeout'ы на синхронные вызовы
• реализуем idempotent retry

Домашняя работа:

• Ты на дежурстве, алерты стучатся в дверь, а пользователи недовольны работой системы. Задача — самостоятельно найти инцидент, выбрать нужный паттерн и реализовать его


Результат:

• умеешь справляться с ошибками и временными сбоями
• глубоко понимаешь суть каждого паттерна и сценария его применения
• умеешь применять это на практике в реальном проекте

Неделя 3. Контроль нагрузки и балансировка

Что делать, если внезапный всплеск трафика, медленный запрос к базе или сбой в соседнем микросервисе роняет прод? В этом модуле учимся делать сервисы стабильными при любой нагрузке

Изоляция ресурсов:

• планирование ресурсов
• подход bulkhead
• процессная изоляция
• физическая изоляция

Контроль нагрузки:

• глубокое погружение в rate limiting
• single flight как фильтр
• backpressure / load shedding

Распределение нагрузки:

• клиентская / серверная
• алгоритмы балансировки
• стратегии деплоя и откат
• upstream
• active / passive health checks
• nginx

На практике:

• настроим балансировку на nginx
• посмотрим на различные алгоритмы балансировки в действии
• применим rate limiter и изучим его вдоль и поперек
• разберем подкапотную магию single flight и применим его как щит

Домашнее задание:

• QA во время стресс-тестов выявил деградацию системы. Найди инцидент, выбери нужный паттерн и реализуй его


Результат:

• умеешь защищать свои и чужие сервисы в условиях непредусмотренных нагрузок
• понимаешь, как все работает изнутри, и умеешь выделять общие паттерны применения подходов в реальных системах
• разбираешься в подходах к распределению нагрузки

Неделя 4. Асинхронная коммуникация и очереди

Ты уверен(-а), что твои сообщения доходят? Что заказ не создастся дважды, а платеж не обработается несколько раз?
В этом модуле учимся строить асинхронный отказоустойчивый конвеер — гарантированно доставлять сообщения, легко отрабатывать сбои и бесшовно масштабироваться под нагрузку


Очереди и брокеры сообщений:

• особенности работы с технологиями (Rabbit, Kafka)
• буфферизация и выравнивание нагрузки
• гарантии доставки сообщений
• масштабирование при нагрузке
• распределенные транзакции
• SAGA vs 2PC

Грамотная запись:

• подтверждение от брокера
• умные retry
• идемпотентность
• outbox как лекарство от бед

Грамотное чтение:

• offsets и восстановление
• manual vs auto commit
• как обработать дубликаты, будто их нет
• inbox для чайников
• dead letter queue

На практике:

• как сообщения теряют события без нашего ведома, и как это исправить
• применим outbox pattern
• настроим механизм идемпотентности
• научимся писать DLQ (Dead Letter Queue)
• разберем подходы к реагированию на нештатные ситуации

Результат:

• понимаешь, на что обращать внимание при проектировании асинхронного взаимодействия
• не теряешь сообщения и умеешь справляться с дубликатами
• умеешь писать паттернами inbox/outbox
• умеешь применять DLQ и работать с ним
• знаешь критически важные метрики и умеешь за нами наблюдать

Неделя 5. Эффекты слоя кеширования при построении высокодоступных систем

Добавили кэш, чтобы ускорить систему, а получили лавину запросов к базе в момент его протухания? Пользователи видят устаревшие данные и жалуются? В этом модуле изучаем best practices по использованию кеша

Stale Data (протухшие данные):

• время жизни объектов (ttl)
• активная инвалидация
• событийная инвалидация

Data consistency (согласованность данных):

• write-thorugh
• управление ttl
• блокировки и версионирование
• Compare and swap (check and set)
• репликация в зоопарке инструментов кеширования

Thundering Herd (грозовая стая):

• signle flight
• фоновая актуализация
• soft ttl и мертвые данные

Cache avalanche (лавина кеша):

• random ttl & jitter
• многоуровневое кеширование
• проактивное обновление
• лимитирование ресурсов на источник данных

Стратегии вытеснения:

• LRU / LFU / MRU / FIFO / Random

На практике:

• реализуем кеширование с грамотной стратегией вытеснения
• разберем все проблемы с внедрением кеш-слоя и изучим подходы к их решению
• посмотрим на конфигурацию redis и выберем самые оптимальные параметры
• разберем best practices по эксплуатации кеша
• изучим перечень метрик для мониторинга

Результат:

• понимаешь, как кеш слой может помочь при высоких нагрузках
• знаешь, какие гарантии отказоустойчивости и проблемы он может принести
• обладаешь необходимыми знаниями для грамотного построения кеш-слоя под любой тип нагрузки системы

Неделя 6. Обнаружение отказа и методы реагирования

Тушишь один инцидент, а на смену приходит следующий. Пользователи видят ошибки раньше, чем срабатывают алерты. Классика

В этом модуле научим систему предупреждать об отказах до удара по пользователю. Узнаешь, как быстро найти и локализовать сбой в синхронных вызовах или в лаге асинхронных очередей, и что делать, когда автоматика уже не справляется

Инциденты для всех:

• централизация разбора нештатных ситуаций
• важность ключевых бизнес метрик
• кто такой координатор?
• при чем тут обслуживание инфраструктуры и почему важно уведомлять о планируемых работах
• что делать, если автоматика не помогла?
• как наказать виновных?

Особенности синхронного взаимодействия:

• следим за response time & response codes
• контролируем утилизацию ресурсов
• не забываем про наблюдаемость соседей и внешних инструментов
• важность подробного логгирования
• алерты и их влияние на скорость устранения инцидентов

Асинхронное взаимодействие:

• метрики обработки топиков (скорость, время, имеющийся лаг на партициях)
• наблюдаемость состояния consumer-групп
• методы борьбы с лагом в неожиданные моменты
• алерты, как средство оперативного реагирования на проблемы с топиками
• ручные манипуляции с оффсетами и консьюмер группами.

Результат:

• умеешь находить инциденты и отказы и бороться с ними, как это делают в BigTech
• знаешь, на что обращать внимание в первую очередь при возникновении нештатной ситуации
• знаешь, как локализовать отказ при синхронном и асинхронном взаимодействии
• умеешь устранять последствия, инцидент все же произошел

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Прокачайся в IT с Laboratory 3.0

Подойдет тем, кто
устал от теории и жаждет практики
уже освоил базу, но не уверен в следующем шаге
ищет гибкую программу, которую можно совмещать с учёбой или работой
хочет получить опыт командной работы и поддержку ментора
ищет не просто обучение, а карьерный лифт в IT

Направление: Системный бизнес аналитик

Этапы работы и фиксация бизнес-требований, документация, нотации моделирования, описание вариантов и сценариев использования, базы данных и SQL-запросы, интеграции с внешними системами.
Vision and Scope document, IDEF0, UML, BPMN, SQL, Postman API Platform

Программа:

Модуль 1. Введение в бизнес-анализ
1. Кто такой БА?
2. SDLC
3. Инструменты БА

Модуль 2. Требования и работа с ними
1. Что это?
2. Стейкхолдеры
3. Техники выявления требований

Модуль 3. Документирование требований
1. Основы и виды
2. Введение в Use Cases
3. Завершение Use Case

Модуль 4. Моделирование бизнес-процессов
1. Что такое BPMN
2. Взаимодействие участников
3. Продвинутые элементы BPMN

Модуль 5. Основы UX/UI для аналитика
1. Введение в UX/UI и основы проектирования
2. Элементы интерфейса и Прототипирование
3. Разметка событий для продуктовой аналитики

Модуль 6. Интеграции и взаимодействие систем
1. Введение в интеграции и API
2. Глубокое погружение в REST API
3. Взаимодействие Frontend и Backend
4. Документирование и тестирование API (Swagger и Postman)
5. Проектирование сложных интеграций и Sequence Diagram
6. Знакомство с SOAP

Модуль 7. Основы баз данных и работа с данными
1. Проектирование реляционных баз данных
2. Создание структуры БД и наполнение данными
3. Извлечение данных из БД с помощью SQL

Модуль 8. Архитектура программного обеспечения
1. Монолит vs. Микросервисы
2. Паттерны определения микросервисов
3. Взаимодействие микросервисов и модель C4

Модуль 9. Применение ИИ в работе аналитика
1. "Второй пилот" аналитика, его возможности и риски
2. Практика ИИ для требований и коммуникации
3. Продвинутые и технические кейсы использования ИИ

Модуль 10. Подготовка к собеседованию
1. Как описать свои навыки в Резюме
2. Как проходить собеседование: этапы, вопросы и ответы

К каждом модулю практика в PDF файлах
Доп материалы:
Разработка требований к программному обеспечению - Microsoft
BABOK - Руководство к своду знаний по бизнес анализу
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Тема сезона: «AI-агенты в разработке»
AI перестал быть экспериментальной технологией, теперь это полноценный инструмент в работе команд разработки.

В этом сезоне разбираем практическое использование AI-агентов и ассистентов в разработке: где они реально ускоряют работу, а где ломают процессы и требуют человеческой экспертизы. Говорим не про «попробовали промпт», а про встраивание AI в ежедневные инженерные задачи.

В программе реальные кейсы из команд разработки:
- ускорение code review без потери качества;
- валидация ADR и RFC с помощью AI и снижение нагрузки на архитектурные комитеты;
- поддержка и обновление технической документации на основе кода;
- автоматизация базовых QA-задач и работа с тестами;
- использование AI при разборе инцидентов и первичном анализе продакшен-логов;
- композиция и оркестрация AI-агентов для сложных инженерных задач.

Сезон для тех, кто хочет меньше магии и хайпа и больше рабочих решений, которые можно унести в команду и применять в продакшене.


Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

На курсе вы сможете:

• Понять, как работает внутри самая популярная открытая СУБД PostgreSQL
• Изучить архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов
• Получить практику EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE, различных трюков оптимизации БД
  Используя свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – БЕСПЛАТНО предоставляется на время обучения
• Разобраться в деталях, как работают современные СУБД
  Какие есть архитектурные особенности у СУБД в целом и у PostgreSQL в частности
  Что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие аббревиатуры из мира СУБД

Программа обучения:

Встречи: 5 недель + 1 резерв (QA) + собственный настроенный PG-сервер в подарок + 45 дней практики

Живые лекции и живые демо с автором курса, Николаем Ихалайненом. Первая, вводная встреча (архитектура СУБД) - совместная, Николая Ихалайнена с основателем devhands, Алексеем Рыбаком. Ведётся запись, ссылка выкладывается в чат. С первого же занятия мы выдаем доступ к настроенной инфраструктуре для выполнения практических заданий. Все встречи начинаются в 18:00 МСК (GMT+3), проходят в Zoom. Ссылка на Zoom-митинг «запинена» в чате.

Занятие 1. Введение в архитектуру СУБД

• Совместная встреча (Николай Ихалайнен, Алексей Рыбак).
• Знакомство с основными концепциями СУБД через наивную попытку спроектировать СУБД самостоятельно (повторять не рекомендуется).
• Постановка задачи: семейный финансовый трекер. Консольная утилита -> сервер с PPC-моделью. Файл данных. Поиск и индексный файл. Вторичные индексы. Транзакции и ACID. Изоляция, фантомные чтения. Многоверсионность (MVCC). Undo/Redo сегменты. Концепция Write-Ahead логов (WAL). Особенности ОС и железа: буферизация и отложенная синхронизация. Кеш блоков и страниц, LRU. Многопользовательская серверная архитектура, особенности PPC-модели. Блокировки. Дополнительные таблицы и отчёты: группировки, джойны, планы выполнения. Финальная схема решения и обсуждение.

Занятие 2. Архитектура хранения данных и запросы по одной таблице

• Темы: Метрики производительности запросов. Структура хранения строк таблицы, Heap. Хранение BLOB/CLOB, TOAST. Индексы, B-tree, Hash, GIN.Простые сканы, параллельное выполнение, EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE. Одноколоночные индексы стоимость выборки из индекса. Полное сканирование индекса, постраничный вывод Late Row Lookups.
• Практика: Время исполнения запроса и ресурсы. Как PG хранит наши данные (записи в страницах HEAP и B-tree, заголовки страниц). План исполнения запросов с индексами и без. Селективность. Оптимизация полного сканирования для постраничного вывода.
• Сбор данных и анализ графиков

Занятие 3. Сложные индексы по нескольким колонкам и запросы с фильтрации по нескольким условиям

• Темы: Многоколоночные индексы. Дублирующие индексы, игнорирование индекса, подсказки оптимизатору. Повышение эффективности индексов, неключевые поля, отфильтрованные, вычисляемые поля. Слияние индексов. Сортировка с помощью индексов. Оптимизация структуры БД, нормализация/денормализация. Виды JOIN: Nested Loop, Merge, Hash. CTE: Predicate Pushdown. Коррелированные подзапросы, агрегирующие функции
• Практика: Оптимизация запросов с несколькими условиями фильтрации. Подбор оптимального состава индекса и порядка следования столбцов. Использование слияния нескольких индексов. Поиск и удаление неиспользуемых индексов. Получаем рекомендации по новым индексам: pg_qualstats и hypopg. Делаем индексы и запросы, которые работают только с индексом. Уменьшаем размер индекса фильтрацией. Генерируемые столбцы и индексы над ними. Индексы для сортировки ORDER BY. Сравнение различных методов Слияний. Оптимизация коррелированных подзапросов

Занятие 4. Строгая типизация данных для хранимых объектов и обработка данных на стороне сервера

• Темы: Типы данных. Использование JSON/BSON. Процедуры, выполнение обработки данных на стороне сервера. Роли и права доступа к объектам сервера. Типичные проблемы производительности PostgreSQL. (was: при миграции с других СУБД).
• Практика: Сравнение полной выборки строки и только колонок без TOAST. Использование JSON с GIN, B-tree и HASH индексами. Процедуры, выполнение обработки данных на стороне сервера

Занятие 5. Консистентное изменение БД, блокировки и восстановление после сбоев

• Темы: Снимок состояния БД. ACID: Atomicity, Атомарность. Уровни изоляции. Исследование блокировок. Взаимные блокировки. Write Ahead Log, восстановление после сбоев, aciD. Резервное копирование (backup), репликация.
• Практика: Поведение уровней изоляции на примерах, блокировки строк, сбои сериализации транзакций. Смотрим LWLock, почему база тормозит "внутри". Дампим Write Ahead Log, ищем таймлайны.

Старт следующего потока 24-го апреля 2025 года

Цена 50000 руб.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Ошибки — неотъемлемая часть любой разработки. Мы все их совершаем: в коде, решениях, коммуникациях. Но что, если перестать воспринимать их как провалы, а начать как точки роста?

В шестом сезоне Podlodka Soft Skills Crew:

• поговорим, почему мы боимся ошибок и как научиться извлекать из них пользу;
• соберем истории провалов (или успехов?) от разработчиков и тимлидов;
• посмотрим на нейропсихологию и разберем, как вообще мы устроены, что так переживаем про ошибки;
• составим фрейморки разруливания ситуаций, где ощущали себя плохо от оплошности;
• затронем тему командных ошибок.

Вы получите доступ к приватному YouTube-плейлисту, который состоит из следующих видео:

• Зарядка "Тело не обманешь" / Александра Лебедева
• Доклад "Чистый код мышления: как когнитивные искажения портят нам жизнь и как починить "баги"" / Ксения Ильянович
• Доклад "Баги в голове, которые мешают расти" / Никита Ульшин
• Зарядка "Заряд смелости" / Александра Лебедева
• Доклад "Ошибки, которые можно, и ошибки, которые нельзя" / Станислав Тагиев
• Воркшоп "Мастерство развивающей обратной связи" / Роман Галимов
• Зарядка "Алхимия стыда" / Юлия Аравина
• Доклад "Факап, который мог стоить сотни миллионов: как ошибка в одну строку кода стала топливом для роста команды" / Георгий Рыпалов
• Рулетка кейсов "Fail night: Я ошибся и мир не рухнул." / Юлия Федотова, Алёна Боголюбова, Артем Иванов, Ульяна Беляева, Сергей Чадулин
• Зарядка "Гибкая устойчивость: как не ломаться под тяжестью чужих ошибок" / Юлия Аравина
• Доклад "Ошибайся — позорься до конца" / Вера Стёксова
• Воркшоп "Как решиться на изменения, если боишься ошибиться?" / Ольга Чадулина
• Зарядка "Мягкость к себе" / Юлия Аравина
• Доклад "Правда ли нужно каждую ошибку пережить и забыть? Или какие-то можно и нужно себе оставить?" / Анастасия Калашникова
• Игра " Поле ошибок: Ваш опыт — главный козырь." / Владимир Матвеев, Иван Чернов, Артем Арюткин, Мария Кулькова

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Чему вы научитесь:

• Разрабатывать архитектуру отказоустойчивого backend-сервиса на Go, готового к работе в production-среде.
• Настраивать полноценный CI/CD-пайплайн для автоматического тестирования, сборки и развертывания приложения.
• Внедрять и использовать key-value хранилище (Redis) и брокер сообщений (RabbitMQ) для решения задач кэширования и асинхронной обработки.
• Строить систему наблюдения за сервисом (Observability), настраивая сбор метрик, дашборды и алерты с помощью стека Prometheus и Grafana.
• Осуществлять деплой всего стека приложения (сервис, БД, кэш, мониторинг) с использованием контейнеров и оркестраторов.
• Конструировать простой фронтенд-интерфейс с помощью LLM для взаимодействия с вашим API и интегрировать его в общую систему.

Курс «Go: путь до Senior-разработчика» - это интенсивная практика для разработчиков, которые хотят вывести свои навыки на промышленный уровень.

Цель курса - научить вас не просто писать код на Go, а создавать, развертывать и поддерживать готовые к работе в продакшене сервисы. Вы соберёте все компоненты современного бэкенда в единый, работающий проект.

Почему этот курс? Потому что здесь нет изолированных примеров. Каждая новая технология (Docker, RabbitMQ, Prometheus) интегрируется в общий проект, показывая, как они работают вместе в реальной жизни. Вас ждут задания по настройке, деплою и отладке, а итогом станет полноценное приложение в вашем портфолио, которое впечатлит любого технического рекрутера.

Для кого этот курс:

• Backend-разработчики на Go (уровень Junior+), которые хотят вырасти до Middle/Senior и понимать полный цикл жизни сервиса.
• Программисты на других языках (Python, Java), переходящие на Go и желающие сразу освоить экосистему профессиональной разработки.
• Разработчики, которые устали от учебных примеров и хотят создать что-то комплексное, с чем можно пойти на собеседование.
• Те, кто хочет освоить современный стек инструментов (Docker, Kubernetes, RabbitMQ, Grafana) в контексте реального Go-приложения.

Начальные требования

• Уверенное владение основами Go (срезы, структуры, методы, интерфейсы, горутины, каналы).
• Базовое понимание SQL и принципов работы сетевых протоколов (HTTP).
• Опыт работы с Git и командной строкой.
• Желательно (но не обязательно): начальный опыт работы с Docker (запуск контейнеров).

Программа:

Профессиональный старт: окружение, архитектура и качество кода

1. Go в 2026: Toolchain, версии и управление зависимостям
2. Профессиональное рабочее окружение и автоматизация
3. Архитектура проекта: от папок к чистой архитектуре
4. Управление зависимостями и конфигурацией
5. Качество кода: тестирование, бенчмарки и race detector

Работа с данными: проектирование, производительность и observabi

1. Паттерн Repository и работа с pgx
2. Проектирование и управление миграциями
3. Продвинутый SQL в Go: транзакции, изоляция, deadlocks
4. Кэширование стратегий: от Cache-Aside до Write-Through
5. Оптимизация и наблюдаемость: индексы, EXPLAIN, метрики

Брокеры сообщений и конкурентные паттерны

1. Введение в асинхронную архитектуру: когда и зачем нужны брокеры
2. Надежная доставка: подтверждения, повторные отправки и dead lett
3. Конкурентные воркеры и шаблоны обработки в Go
4. Наблюдаемость асинхронных процессов: трассировка и метрики
5. Интеграция событий в бизнес-логику: Event-Driven Design

Микросервисы, gRPC и сетевое взаимодействие

1. Эволюция архитектуры: от модульного монолита к микросервисам
2. gRPC и Protocol Buffers: быстрая и типобезопасная связь
3. Дизайн API, интерцепторы и безопасность
4. Наблюдаемость в распределённой системе: трассировка и метрики
5. Документирование и контрактное тестирование API

Контейнеризация, оркестрация и облачный деплой

1. Профессиональная контейнеризация Go-приложений
2. Оркестрация для локальной разработки: Docker Compose
3. Основы Kubernetes и декларативный подход
4. Деплой stateful-приложения в Kubernetes
5. Сетевая инфраструктура и Ingress
6. Production-практики и CI/CD для Kubernetes

Observability, безопасность и финальный проект

1. Продвинутый мониторинг: пользовательские метрики и бизнес-логика
2. Централизованное управление логами и трейсам в распределённой с
3. Безопасность и аудит в production
4. Производительность и оптимизация: профилирование в продакшене
5. Финальный проект: комплексный кейс и защита

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Станьте специалистом, который проектирует системы сбора и обработки больших массивов данных. Получите диплом о профессиональной переподготовке МФТИ

Обучение проводится совместно с основной магистратурой Алгоритмы и технологии программирования.
- среда обучения приближенная к реальной работе
- преподаватели и студенты занимают топовые позиции в крупных IT-компаниях
Вас ждут сложные задачи, интенсивная самостоятельная работа.
Выбрав программу профессиональной переподготовки, Вы присоединяетесь к группе и проходите обучение вместе с основной магистратурой.

Кому подойдет профессия разработчик Big Data

• Разработчик
  сможете совершенствовать навыки программирования, расширить и получить новые знания в desktop, web разработки, а также в работе с большими данными.
• Аналитик
  сможете проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, визуализировать данные и отчеты на основе больших массивов информации.
• Data engineer
  курсы помогут увеличить свой рабочий арсенал прикладных знаний в работе с данными.
• Data scientist
  получите знания по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных. Изучите модели машинного обучения в применении к большим данным.

Программа Разработчик Big Data
Чтобы получить Профессию Разработчик Big Data, подтвержденную Дипломом о профессиональной переподготовке МФТИ установленного образца, необходимо пройти обучение на трех самостоятельных курсах

Курс Хранение и обработка больших объёмов данных
Старт: февраль 2026 года

Распределённые файловые системы (GFS, HDFS)
Её составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения. Чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: Web, shell, Java.

Парадигма MapReduce
Основная идея, формальное описание. Обзор реализаций. Виды и классификация многопроцессорных вычислительных систем. Hadoop. Схема его работы, роли серверов в Hadoop-кластере. API для работы с Hadoop (Native Java API vs. Streaming), примеры. MapReduce, продолжение. Типы Join'ов и их реализации в парадигме MR. Паттерны проектирования MR (pairs, stripes, составные ключи).

Управление ресурсами Hadoop-кластера. YARN
Hadoop MRv1 vs. YARN. Нововведения в последних версиях Hadoop. Планировщик задач в YARN. Apache Slide.
SQL over BigData: Apache Drill, Cloudera Impala, Presto, Hive
SQL over BigData: Apache Drill, Cloudera Impala, Presto, Hive. Повторение SQL. HiveQL vs. SQL. Виды таблиц в Hive, типы данных, трансляция Hive-запросов в MapReduce-задачи. Аналитические функции в Hive. Расширения Hive: Streaming, User defined functions. Оптимизация запросов в Hive.

Технологии обработки данных в распределенной оперативной памяти. Apache Spark
Spark RDD vs Spark Dataframes
Spark SQL
Spark GraphFrames

Обработка данных в реальном времени. Kafka, Spark Streaming
Распределённая очередь Apache Kafka. Kafka streams.

BigData NoSQL, Key-value базы данных
HBase. NoSQL подходы к реализации распределенных баз данных, key-value хранилища. Основные компоненты BigTable-подобных систем и их назначение, отличие от реляционных БД. Чтение, запись и хранение данных в HBase. Minor- и major-компактификация. Надёжность и отказоустойчивость в HBase. Cassandra. Основные особенности. Чтение и запись данных. Отказоустойчивость.
Примеры применения HBase и Cassandra.
Отличие архитектуры HBase от Сassandra.

Курс технологии программирования и операционные системы
Старт: сентябрь 2026 года

Семейство ОС Unix. Современные инструменты для работы в консоли
Семейство ОС Unix, основные дистрибутивы и их отличия. Основные командные интерпретаторы, их отличия. Утилита sed, язык awk. Использование Python как заменителя shell. Jupyter Notebook. Терминальные мультиплексоры, автоматизация работы с ними.

Системы контроля версий
Системы контроля версий в современных проектах. Разновидности VСS. Git и работа с ним. Работа над проектами в команде. Автоматизация работы с Git.

Контейнеризация и виртуализация
Что это такое? Чем отличаются? Современные платформы и работа с ними. Автоматизация работы с виртуальными окружениями.

Непрерывная интеграция
Методология гибкой разработки. Непрерывная интеграция (continuous integration) и её этапы. Основные инструменты CI и их связь с VCS.

Оркестрация контейнеров. Kubernetes
Основные задачи и концепции. Модель безопасности и контроллеры задач. Архитектура, компоненты. Хранение данных. Взаимодействие по сети. CI/CD в Kubernetes.

Курс Машинное обучение на больших объёмах данных
Старт: сентябрь 2026 | сентябрь 2027 года

Рекомендательные системы
Рекомендательные сервисы в продакшене.
Метрики и базовые подходы
Классические алгоритмы.
Нейросетевые рекомендеры.
Нерешенные проблемы и новые направлени.
Рекомендации и Reinforcement Learning.

Анализ эпидемиологических графов
Foundations & Preliminaries
Characterization of common graph types
Notable results
Advanced topics

Большие языковые модели
Обучение LLM
Длинный контекст + позиционное кодирование. Архитектурные модификации Transformer

Преподаватели программы
- Олег Николаевич Ивченко
Разработчик системы HJudge - системы автоматизированного тестирования Hadoop-приложений, системный администратор инфраструктуры больших данных в группе Яндекс-CERN, преподаватель курсов по обработке больших данных в МФТИ, ВШЭ, ШАД, Harbour.Space
- Николай Анохин
Программист-исследователь VK, специалист в области машинного обучения и обработки больших данных
- Мурат Апишев
Руководитель направления RnD в сфере NLU/NLP компании Just AI, старший преподаватель МФТИ, лектор онлайн-курсов "Нетология"
- Никита Честнов
Аспирант. Преподаватель курсов Практикум Python и Технологии программирования и операционных систем,
Deep learning исследователь

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

От лёгких до сложнейших! От нуля до бесконечности! Самый верный путь - практика. Решите все задачи и смело называйте себя «программист»!
Данный курс представляет из себя сборник лучших задач по Python и разделены на 4 уровня: newbie, junior, middle, senior.

Программа курса (2 раздела, 18 уроков):

Newbie

1. Введение
2. Чётное или Нечётное
3. Слова торобоаН

Junior

1. Сумма чисел
2. Удаление гласных
3. Найти делители
4. Маскировка
5. Два максимальных числа
6. Удаление повторяющихся слов
7. Факториал
8. Сумма чётных чисел
9. Кто меня лайкнул?
10. Бормотание
11. Собираем алфавит
12. Идеальный квадратный корень
13. Ошибки принтера
14. Это треугольник?
15. Общее количество баллов

Спойлер: Преподаватель:

Тимур Сагитов. Эксперт
Senior Python Developer. Стаж 12 лет. Более 4 миллионов просмотров на YouTube, создатель проекта $ sudo teach IT. Преподаёт с 2019 года, программирует с 2013.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Обучение работе с AI: DeepSeek, ChatGPT, Cursor AI
Живые лекции и разбор кода ментором

Программа обучения по Веб-разработке

Фаза 0. 1-3 неделя
Терминал, Git, основы HTML/CSS, основы JavaScript. Занятость 6-8 часов в день в онлайн формате.

Фаза 1. 4-6 неделя
JavaScript, unit-тестирование, алгоритмы, асинхронность, ООП, знакомство с SQL и ORM.

Фаза 2. 7-9 неделя
Backend (Node.js, Express), базы данных. Собственная AI в Docker на основе DeepSeek. Два проекта для портфолио. Обучение деплоименту на платформе Selectel.

Фаза 3. 10-12 неделя
Promt engineering техники в программировании. Frontend библиотеки (React, Redux). Связывание UI с back-end и базы данных PostgreSQL. Финальный проект.

Карьерная неделя. 5 дней
Стратегия по поиску работы, составление резюме, подготовка к собеседованиям.

Как устроен буткемп
Живые лекции и обратная связь от преподавателя
Код-ревью: проверка кода преподавателем

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Программа курса:
Модуль 1 - Система контроля версий (гит)
Модуль 2 - Работа в Сети и запросы через сеть в разных форматах
Модуль 3 - Linux(Bash)
Модуль 4 - CI/CD
Модуль 5 - Consul-Vault
Модуль 6 - ELK Stack/Prometheus + Grafana + Loki/OpenTelemetry шпора
Модуль 7 - Redis и распределенная блокировка
Модуль 8 - Nginx + Traefik
Модуль 9 - Docker, Docker-Swarm, Docker-Compose
Модуль 10 - Исчерпывающие шпоры по Ansible + Terraform + Kubernetes/Helm

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Для кого этот курс ?
Для разработчиков разных уровней и стеков. В курсе мы рассмотрим все то что понадобиться как на собеседовании, так и в работе. Если ты хочешь получить знания, которые значительно поднимут твой уровень, то тебе сюда.

Программа курса:
Модуль 1: Введение в SQL и Реляционные Базы Данных
Модуль 2: Основы SQL
Модуль 3: Усложненные темы SQL
Модуль 4: Продвинутые темы SQL
Модуль 5: Шардирование баз данных
Модуль 6: Репликация баз данных
Модуль 7: NoSQL базы данных
Модуль 8: Колоночные базы данных
Модуль 9: Графовые базы данных
Модуль 10: Практические упражнения

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Сделайте профессиональный сайт на WordPress с полного нуля, без специальных технических навыков. Расскажите о своей компании, о своих товарах, о своих услугах.

ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС
Этот курс подходит для тех, кто ищет простой и эффективный способ создать профессиональный сайт без глубоких знаний программирования.

• Вы хотите создать сайт для себя, но не знаете, с чего начать
• Вы устали от сложных уроков и технических терминов
• Вы хотите сайт, который выглядит профессионально и продаёт
• Вы хотите освоить WordPress и Elementor для заработка

БОНУСЫ КУРСА

И это далеко не всё! Материалы курса, которые я использую при записи уроков, вы так же получите в бонусной части

Видеокурс "Рассылка в Unisender"
Полный видеокурс по созданию своей рассылки для набора своей "золотой" подписной базы

Мастер-класс "Уникальная графика"
Мастер-класс по созданию графики для своих сайтов , блогов и соцсетей в нейросети

Видеокурс "Идеальный лид-магнит"
Как записать, отредактировать свой бесплатный продукт для набора подписной базы

Видеокурс "Нейросети GigaChat & Kandinsky"
Российские нейросети без VPN и переводчика, на русском языке. Статьи и изображения!

Почему я выбираю WordPress?

1. Бесплатная система управления сайтом – не требует абонентской платы или скрытых платежей.
2. Простое управление – разберётесь с админкой всего за один день.
3. Огромная библиотека шаблонов и дополнений – легко адаптируйте сайт под любые задачи.
4. Мощный и проверенный движок – поддерживает работу миллионов ресурсов по всему миру.
5. Гарантированный доступ – технически невозможно заблокировать ваш сайт.
6. Создание без навыков программирования – no-code подход для удобства каждого.
7. Идеально для SEO-продвижения – отличная база для роста в поисковых системах.
8. Быстрая загрузка страниц – оптимизированная работа обеспечивает высокую скорость сайта.
9. Поддержка мультиязычности – легко создавайте контент на разных языках.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

На курсе разберёмся, как сделать сайт на WordPress под свой стиль на блочных темах

Что еще за блочные темы? И почему на них?

Это новейший инструмент который разрабатывает сам движок WordPress, сейчас разработка выходит на новый уровень Лоу-код или Ноу-код.

Сайты без кода
Официальный способ от WordPress по созданию сайтов без кода, но работают внутри на коде!

Очень быстрые
Сайты на блочных темах загружаются очень быстро за счёт работы прямо из Ядра ВордПресс.

Почти любой дизайн
На блочных темах можно сверстать почти любой дизайн и сделать это даже если вы никогда не учили код.

1 инструмент поможет закрыть все проблемы, сделать сайт и выйти на Фриланс

• Редактор блоков в ВордПресс принес новые возможности для разработчиков — новичков, теперь не нужно сразу учить код!
• Всего через месяц вы создадите свой первый лендинг от дизайна в Фигма до крутых анимаций на WordPress

Кому подходит этот курс
От бизнесмена до дизайнера, или того кто хочет начать фрилансить с нуля.

Фриланс
Тем кто решил стать фрилансером и зарабатывать на WordPress

Пассивный доход
И конечно тем кто хочет сделать сайт на WordPress и монетизировать его

Бизнес
Тем кто решил сделать свой сайт для бизнеса и контролировать все процессы

Освойте создание сайтов на WordPress без кода всего за 1 месяц.
Уроки записаны в Видео формате, простая форма подачи позволяет понять как создать сайт от нуля до готового проекта.

Более 50 видео-уроков
Я постарался рассказать все с самого нуля!
От шагов перед созданием сайта, дизайна и переноса сайта на ВордПресс.

Бессрочный доступ
Я постарался рассказать все с самого нуля!
От шагов перед созданием сайта, дизайна и переноса сайта на ВордПресс.

Простой старт
Я постарался рассказать все с самого нуля!
От шагов перед созданием сайта, дизайна и переноса сайта на ВордПресс.

Программа курса:

Модуль 1 (Что делать перед созданием сайта)

1 урок — Какие шаги нужно сделать перед созданием лендинга
2 урок — Как анализировать конкурентов
3 урок — Подбор референсов
4 урок — Создаем структуру сайта

Модуль 2 ( Знакомство с программой Фигма)

14 уроков в базе

Модуль 3 ( Дизайн сайта в Фигма)

5 урок — Что такое размер фрейма
6 урок — Что такое сетка
7 урок — Делаем дизайн шапки сайта в Фигма
8 урок — Что такое вектор и растр изображения
9 урок — Делаем первый экран
10 урок — Делаем второй экран
11 урок — Делаем экран с моделями
12 урок — Делаем экран с условиями
13 урок — Блок отзывы
14 урок — Блок вопрос и ответ

Модуль 4 ( Перенос дизайна в WordPress )

15 урок — Регистрация домена, домен 2 уровня на хостинге
16 урок — Установка WordPress на хостинг
17 урок — Как обновить ВордПресс или как откатить до старой
18 урок — Знакомство с WordPress
19 урок — Что такое темы в WordPress
20 урок — Что такое плагины и как добавить плагин
21 урок — Что такое страницы и записи
22 урок — Знакомство с редактором темы на блоках
23 урок — Делаем шапку сайта, знакомимся с Флекс контейнерами
24 урок — Что такое оступы Margin и Padding в верстке сайтов
25 урок — Как загрузить шрифты
26 урок — Адаптируем шапку сайта под разные устройства
27 урок — Собираем и адаптируем первый экран
28 урок — Делаем бегущую строку
29 урок — Основные настройки блока
30 урок — Блок куда можно поехать, делаем флекс контейнеры
31 урок — Верстка блока с моделями
32 урок — Создаем кастомный слайдер в моделях
33 урок — Делаем верстку шапки с промо)
34 урок — Что такое Флекс контейнеры
35 урок — Как позиционировать элементы на сайте
36 урок — Блок с условиями, создаем блок с Border
37 урок — CSS Transform как работает
38 урок — Делаем блок отзывы, еще один слайдер
39 урок — Блок с аккордеонами
40 урок — Делаем Футер
41 урок — Делаем попап с формой
42 урок — Подключаем Телеграм оповещение в Форме
43 урок — Делаем ховер эффекты
44 урок — Делаем ссылки в меню и кнопки активными
45 урок — Делаем простую анимацию блоков при появлении
46 урок — Как сделать на сайте несколько языков

Модуль 5 ( Как искать заказы на Фрилансе )

47 урок — Работа на биржах фриланса
48 урок — Работа на Авито
49 урок — Поиск в социальных сетях (Тенчат)
50 урок — Как давать платную рекламу в Авито
51 урок — Как сделать хорошее портфолио

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Навыковый курс — самый эффективный способ новичку научиться программировать на Python за счет 4-х ступеней обучения:

1. Короткие уроки с примерами.
2. Большое количество практики на тренажере для закрепления материала.
3. Интерактивные конспекты для самостоятельных тренировок.

Кому подойдет этот курс:

• Начинающему программисту
  • Научитесь писать программы на Python с нуля, изучите синтаксис языка, освоите основные концепции программирования, а также познакомитесь со стандартной библиотекой.
• Программисту на другом языке
  • Быстро освоите новый язык. Познакомитесь с синтаксисом и стандартной библиотекой, узнаете об отличиях и особенностях Python.
• Аналитику
  • Научитесь обрабатывать информацию с помощью одного из самых мощных языков для работы с данными. Сможете преобразовывать любую информацию в удобный и понятный вид.

Чему вы научитесь:

• Научитесь уверенно писать программы на Python 3 и использовать его сильные стороны.

Сформируете устойчивые навыки работы с языком:

• Устанавливать и запускать интерпретатор Python 3.
• Работать со встроенными типами данных.
• Создавать и изменять файлы в разных кодировках.
• Работать с кортежами, списками, множествами и словарями.
• Избегать и исправлять распространенные синтаксические и логические ошибки.
• Перехватывать и обрабатывать исключения.
• Управлять потоком выполнения программ.
• Использовать циклы для обхода списков, словарей и файлов.
• Проектировать и использовать функции для решения разных типов задач.
• Работать с модулями и библиотеками.
• Создавать виртуальные окружения и устанавливать новые пакеты.
• Создавать собственные классы и объекты.
• Подбирать правильные методы и функции для обработки данных.

Программа курса:

1. Введение в Python (15 уроков, 6 заданий)
2. Числа и строки (21 урок, 97 заданий)
3. Файлы (3 урока, 13 заданий)
4. Списки и кортежи (18 уроков, 56 заданий)
5. Словари (9 уроков, 30 заданий)
6. Множества (7 уроков, 25 заданий)
7. Динамическая типизация (3 урока)
8. Инструкции и синтаксис (5 уроков, 2 задания)
9. Условия (5 уроков, 11 заданий)
10. Циклы (26 уроков, 64 задания)
11. Функции (12 уроков, 29 заданий)
12. Модули (8 уроков, 2 задания)
13. Установка внешних пакетов (3 урока, 3 задания)
14. Классы и ООП (36 уроков, 8 заданий)
15. Исключения (3 урока)

Преподаватель Никита Шультайс:

Профессиональный web-программист с опытом коммерческой разработки более 10 лет. Преподаватель, автор курсов и статей по IT.

• Fullstack-разработчик на Python/Django.
• Автор курсов по Python, SQL, Алгоритмам.
• Участник олимпиад по математике и программированию.
• Научил IT-навыкам более 5000 человек.
• Победитель конкурса образовательных проектов Edcrunch Award.
• Автор статей в журнале Linux Format.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...