Новые складчины | страница 20

​

Generative AI for Personal Productivity: Get More Done

Используйте ИИ для повышения своей производительности, роста и успеха.

Чему вы научитесь:

Потенциал ИИ для улучшения личной и профессиональной жизни
Как эффективно использовать ChatGPT для оптимизации карьеры, финансов, здоровья и психического благополучия
Методы использования ИИ для управления временем, улучшения баланса между работой и личной жизнью и постановки целей
Практическое применение ИИ для улучшения самообразования, изучения языка и креативности
Как использовать ИИ для оптимизации управления проектами, планирования и проведения встреч
Как использовать инструменты ИИ для задач поиска работы, включая создание резюме и сопроводительных писем
Интеграция систем на основе ИИ в повседневную жизнь для повышения производительности и управления задачами

У вас много дел? ИИ может помочь вам оптимизировать ваши ежедневные задачи и улучшить вашу жизнь!

Этот курс посвящен тому, как вы можете использовать инструменты ИИ, чтобы повысить свою производительность, улучшить свое финансовое здоровье, оптимизировать свое физическое и психическое благополучие и способствовать личностному росту — все это практичным и простым способом.
Если вы хотите продвинуться по карьерной лестнице, лучше управлять своим временем или ускорить свое личностное развитие, этот курс проведет вас через использование ИИ для упрощения и улучшения различных аспектов вашей жизни. С понятными, практическими уроками вы сможете начать применять ИИ в своей повседневной жизни с первого дня.

Что вы узнаете на этом курсе:

Как использовать инструменты ИИ для развития карьеры и эффективного управления финансами
Оптимизируйте свой режим здоровья и благополучия с помощью рекомендаций на основе искусственного интеллекта
Используйте ИИ для улучшения управления временем, постановки целей и поддержания продуктивности
Узнайте, как ИИ может стать вашим личным помощником в освоении новых навыков, языков и хобби.
Оптимизируйте свои ежедневные задачи, такие как управление проектами и планирование, с помощью ИИ
Узнайте, как оптимизировать ваши коммуникации
Будьте в курсе новых тенденций в области искусственного интеллекта и поймите их влияние на вашу личную и профессиональную жизнь.

Что включено:

Практические уроки, показывающие, как использовать ИИ в реальных сценариях
Подсказки и шаблоны
Пошаговые руководства по эффективному внедрению инструментов ИИ в вашу повседневную жизнь

Материалы курса:
5 разделов • 24 лекций • Общая продолжительность 1 ч 45 мин

Введение в ИИ
Практическое применение ИИ
ИИ для личностного роста
Другие инструменты ИИ для вашей производительности
Краткое содержание курса

Язык испанский с русской аудиодорожкой.

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

​

"Выложил на бусти первый сериал из 14 материалов СильныхИдей (уровень понимания крепкий джуниор, но наверняка этим темам вас никто не учил даже в универе. Так они доступны только моим курсантам, но тут расширенные версии, дополненные множеством примеров (преимущественно на Java).

Рассматриваем начальную БАЗУ программной инженерии (правильная форма рассуждений и основы programming in small) для джуниоров и всех интересующихся:
- три уровня мышления о программе,
- основные принципы снижения сложности кода и повышение его выразительности и понимаемости,
- инженерные подходы к отладке и тестированию.

Формат - html-гайд, в архиве 74 файла, 500 тыс. знаков чистого текста (объём средней книги). Бедолагам разрешаю брать "вскладчину" или подождать когда "на торренты сольётся".

Спойлер: Cодержание:

1. Три уровня рассуждений о программной системе
Вы когда-нибудь задумывались о том, что значит "программа работает неправильно", "программа ошибочна"? Что-то вроде "ну, это когда она вылетает с ошибкой... но если она вроде работает, а может сломаться гипотетически, при определённых условиях... кхм, подождите...".
Давайте разберёмся с этим...

2. Три уровня рассуждений о программной системе - 2
Итак, вы завершили стадию предварительного планирования, и включились в циклы коротких итераций, спринтов, как рекомендует agile. У вас есть доска с множеством листков-задачек, пользовательских требований, которые вам просто надо реализовать. И во всей этой гибкой движухе всё более соблазнительно отказаться от ведения отдельного документа по проектированию...

3. Три уровня рассуждений о программной системе - 3
Впечатление, что программирование с каждым днём всё больше превращается в запоминание кусков кода со stackoverflow и стандартных функций (а сегодня добавилась ещё и генерация кода LLM-ками) и последующее их комбинирование в надежде "угадать" правильное решение...

4. Снижение цикломатической сложности кода как метод проектирования (база)

5. Как и зачем избавляться от условного оператора
if-выражения могут создавать экспоненциальное число вариантов работы программы, и вы должны каким-то образом гарантировать, что ваш код успешно работает в каждом из них...

6. О циклах по умному
Каждый раз, когда вы пишете цикл, вы делаете это с одной из нескольких целей. Понимание программы — это искусство восстановления замысла по коду, и тут соответственно будет очень полезен навык быстрого распознавания нескольких разновидностей циклов.

7. Правильное проектирование на микро-уровне
Небольшой, очень наглядный и поучительный пример подходов software design: огромное улучшение, которое мы можем делать даже в крошечных функциях.

8. Три важных принципа programming in small
...Эти три, казалось бы, тривиальных шага помогли и мне, и многим другим, продуктивно выдать много-много качественного кода. Я надеюсь, что они смогут сделать то же самое и для вас.

9. Три свойства качественного кода
Что такое качественный код? На этот вопрос не может быть короткого исчерпывающего ответа. Вопрос "что такое качественный код" сродни вопросу "что такое квантовая физика". Это тема целой области.

10. Группировка в функциях и файлах
Разбиваете ли вы большой метод на более мелкие? Если да, то вы правильно обозначили логические границы, но при этом добавили в код некоторую зависимость/косвенность/перенаправление.
Если же вы не разбиваете его, то всё будет наоборот: вы избавляетесь от множества методов и внутренней вложенности вызовов, однако явные границы между логикой теряются.

11. Антипаттерн "Самодокументирующийся код"
Одна из самых странных вещей в программной инженерии -- как много людей ненавидят комментарии. Есть очень авторитетные люди в информатике, которые заявляют, что комментарии -- это признак того, что ваш код плох...

12. Как правильно писать тесты
Действительно, как вы можете добиться прогресса, если тесты всегда срабатывают успешно? Разве вы иногда не делаете ошибки? И что будет, если вы напишете кучу кода, и потом его просто придётся стереть, разве это не обидно, разве это не трата кучи усилий впустую?

13. Как правильно относиться к TDD
Мы учимся с самого начала думать над кодом в терминах спецификации, предметной области, домена: берём техническое задание и транслируем его в формальный вид в виде тестов, которые уже однозначно задают нужную логику поведения.

14. Отладка как наука
Существует ли теория отладки в целом? В основе теории отладки лежит универсальный метод: вы можете ускорить отладку, задавая вот какие вопросы...

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

​

Траектория Профессия

01. Вводная информация для студентов
02. Основы программирования на C++

• 01. Знакомство с С++
• 02. Переменные и их типы
• 03. Операторы ветвления. Логические операции
• 04. Циклические конструкции
• 05. Maccивы
• 06. Функции и их параметры. Рекурсия
• 07. Модель памяти и хранение данных
• 08. Область видимости переменных и типы памяти
• 09. Указатели. Массивы и параметры функций
• 10. Указатели. Динамическая память
• 11. Строки
• 12. Работа с файлами
• 13. Вебинар по теме «Разбор ДЗ и ответы на вопросы»

03. Git - система контроля версий

• 01. Организационная информация по курсу
• 02. Знакомство с системой контроля версий Git
• 03. Работа с локальным репозиторием в Git
• 04. Работа с удаленным репозиторием через GitHub
• 05. Командная работа в Git и GitHub. Часть 1
• 06. Командная работа в Git и GitHub. Часть 2
• 07. Вебинар по теме «Ответы на вопросы и разбор дз»

04. Базовое программирование на C++

• 01. IDE
• 02. Структуры и перечисления
• 03. Классы и объекты
• 04. ООП - абстракция и инкапсуляция
• 05. ООП - наследование и полиморфизм
• 06. Многофайловые проекты и библиотеки
• 07. Препроцессор и макросы
• 08. Исключения и обработка ошибок
• 09. Перегрузка операторов
• 10. CMake
• 11. Сборка и подключение библиотек
• 12. Вебинар по теме «Разбор домашних заданий и ответы на вопросы»

05. Алгоритмы и структуры данных

• 01. Введение в алгоритмическую сложность. Бинпоиск
• 02. Динамическое программирование и "жадность"
• 03. Сортировки
• 04. Динамический массив Списки Деки
• 05. Пирамиды и деревья поиска
• 06. Таблицы
• 07. Графы
• 08. Орграфы
• 09. Запись разборного вебинара предыдущего потока

06. Продвинутое программирование на C++

• 01. Под капотом компиляция и линковка
• 02. Жизненный цикл объекта. RAII
• 03. Тестирование
• 04. Шаблоны и функторы
• 05. STL. Часть 1
• 06. STL. Часть 2
• 07. Умные указатели
• 08. Move-семантика
• 09. Запись разборного вебинара предыдущего потока

07. Работа с базами данных

• 00. Организационная информация
• 01. Введение в базы данных. Типы баз данных
• 02. Работа с PostgreSQL. Создание БД
• 03. Select-запросы, выборки из одной таблицы
• 04. Продвинутая выборка данных
• 05. Работа с PostgreSQL из C++
• 06. С++ и БД. ORM
• 07. Вебинар по теме «Разбор вопросов по модулю»

08. Многопоточное и асинхронное программирование

• 01. Многопоточность
• 02. Конкуренция, состояние гонки. Race condition
• 03. Асинхронное программирование
• 04. Рефакторинг
• 05. Упаковка приложения в контейнер
• 06. Вебинар по теме «Разбор домашних заданий и вопросов по модулю»

09. Шаблоны проектирования в C++

• 01. Порождающие шаблоны
• 02. Структурные шаблоны Proxy, Decorator, Adapter
• 03. Поведенческие шаблоны
• 04. Свойства хорошего кода. Принципы DRY и SOLID
• 05. Разбор домашних заданий и вопросов по модулю «Шаблоны проектирования в С++»

Английский для IT-специалистов

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

​

Расписание
День 1 | Основы WebGL
День 2 | Почему выбирают библиотеку three.js?
День 3 | Основы создания игр
День 4 | Создание сцены: камера и объекты
День 5 | Работа со светом и тенью
День 6 | Добавление материалов и текстур
День 7 | Управление аудио
День 8 | Настройка клавиш
День 9 | Классы в three.js
День 10 | Практика: разработка игры

Где используется three.js?

Веб-сайты
С его помощью на сайтах и веб-приложениях вы сможете реализовать 3D анимации и полноценный интерактив. За это готовы платить клиенты и очень много.
Конструкторы
На таких сервисах есть встроенные настройки анимаций, но их возможности ограничены, но подключив библиотеку three.js и добавив код, Вы сможете внедрить анимацию любой сложности.

Веб-игры
Браузерные 3D игры на three.js можно добавлять не только на сервисы клиентов, но и загружать на сторонние платформы для монетизации.

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

​

Цели интенсива
TypeScript увеличивает эффективность и надёжность JavaScript-разработки добавлением типизации. Он взят за основу в некоторых современных фреймворках, таких как Angular. Но, если посмотреть на тенденции современной разработки, TypeScript активно используется и с другими фреймворками и окружениями, включая React, Vue и даже Node.js. Основное внимание будет направлено на особенности TypeScript, часто возникающие проблемы и сложности в разработке, пути их решения. Начнём с функций и компонентов, далее разберемся с продвинутыми темами, удобной настройкой окружения, системой сборки. В процессе написания приложения на Typescript изучим возникающие "подводные камни" и как их правильно обойти.

Программа интенсива

Быстрый старт. Экосистема TypeScript
Краткое введение - что именно даёт TypeScript, какие удобства в разработке он может обеспечить.
Основные опции компиляции и как они влияют на процесс сборки.

Система типизации TypeScript
Разбираемся с основными типами и структурами данных в JavaScript и TypeScript, особенно any, unknown, never и void. Изучаем interface и type. Основные различия, тонкости использования и учимся их применять. Учимся использовать Generics(). Разбираемся со всеми способами использования(interface, type, function и тд). Учимся использовать ограничения и дефолтные значения Generics. Разбираемся с Type Guards. Учимся писать честные типы и убираем any из своих проектов. Разбираемся с выведением типов в TS. Учимся комбинировать с Generics. Детально изучаем Mapped Types. Учимся их использовать, рассматриваем их применение в утилитарных типах самого TS, пишем свои утилитарные типы. Conditional types – что это? зачем? Подробно разбираемся и учимся использовать в своих проектах. Загадочный infer и как его применять.

ООП в TypeScript
Возможности TypeScript в ООП (наследование, реализация интерфейсов, модификаторы доступа и т.д.)). Abstract class - мощный инструмент для ваших проектов. Учимся применять. Что делать если очень нужно множественное наследование? Mixins и Factories.

Декораторы
Декораторы и рефлексия. Что это? Зачем? Декораторы методов. Как их использовать и шде они могут пригодиться? Декораторы классов. Знакомимся с библиотекой reflect. Рассматриваем примеры из Angular. Пишем свои реализации. Пишем декораторы для свойств класса. Будущее декораторов в контексте TS5.

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

​

Погружаемся глубже в вопросы эффективности работы BA\SA. Доклады спикеров-практиков передают опыт удачных решений, который вы сможете использовать в собственных проектах, чтобы еще качественнее, быстрее и эффективнее решать задачи, стоящие перед вами и вашими аналитическими подразделениями.

1. Вы познакомитесь с уникальным практическим опытом реально работающих специалистов из ведущих компаний. Основные блоки конференции Techskills, ИБ, АI.

2. Вы сможете узнать, какими инструментами или методиками реальные практики решают актуальные задачи.

3. Вы наверняка услышите то, что стоит применить "у себя" или создадите свое "удачное решение", адаптировав опыт или советы коллег.

4. Нетворкинг и общение с практиками во время конференции и после в Телеграм-чате.

5. Вы сэкономите время и деньги: один день концентрированных знаний и опыта от коллег заменит год самостоятельной работы и поиска информации.

Программа конференции

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

​

Концепция мероприятия

• 1 день
• 3 потока по направлениям:
  • Прорывные новые технологии в UX\UI-дизайне + кейсы от ведущих агентств
  • Инструменты для UX\UI-дизайнера
  • Управление дизайном
• Тайминг докладов от 25 до 45 минут
• AfterParty после конференции

Темы программы:
1. Прорывные новые технологии в UX\UI-дизайне + кейсы от ведущих агентств.
- UX/UI в трендовых технологиях и инновациях
- Захватывающие UX/UI кейсы из практики
- Новые устройства/Интересные концепции
- ТОП-овые агентства и их кейсы в деталях

2. Инструменты для UX\UI-дизайнера
- Паттерны и методы проектирования интерфейсов
- Разработка и подходы к построению дизайн-системы продукта
- Углубленные UX/UI исследования и их роль в развитии продукта
- Эмоциональный дизайн и психология в дизайне ИИ и как его применять
- Новые/старые инструменты для проектирования/дизайна

3. Управление дизайном
- Как выстраивать процессы
- Как работать с дизайнерами
- Как делают UX/UI в агентстве
- Метрики и их значительное влияние на качество продукта
- Дизайн-процессы внутри команд и эффективное взаимодействие

Онлайн-билет на UX\UI Conf
Доступ к онлайн-трансляции
3 потока лекций по UX/UI
Записи всех докладов


Продающий сайт:
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Разберешь Go на винтики — от битиков до рантайма. Не изучаем внешние библиотеки и синтаксис — только устройство языка и его стандартная библиотека

Это обучение для разработчиков с опытом
Нужно знать синтаксис языка Go, поверхностно знать базовые алгоритмы и структуры данных
Идеально подойдет:
Golang-разработчикам и свитчерам на Go
Будет полезно:
DevOps-инженерам и фулстек-разработчикам

Изучишь тонкости Go, которые должен знать каждый Senior

• Разберешь на атомы строки, мапы, планировщик, сборщик мусора др. — часовые разборы всех нюансов по каждой теме из программы
• Узнаешь, как работает аллокатор Go, как и где Go аллоцирует память
• Научишься работать с памятью и указателями, как разработчики на C++, — данные будут занимать минимум места, а код станет быстрее
• Изучишь Concurrency — научишься писать параллельный код и разбираться в нем
• Изучишь нюансы и best practice написания кода на Go, и сможешь свитчнуться, если сейчас пишешь на другом ЯП
• Разберешься в глубоких темах Golang, которые спрашивают на собеседованиях в BigTech

Программа курса:
15 лекций и домашек — все, что пригодится в работе

• Неделя 1. Основные типы данных, массивы и срезы
• Неделя 2. Строки и словари
• Неделя 3. Функции и структуры данных
• Неделя 4. Интерфейсы и обработка ошибок
• Неделя 5. Дженерики, рефлексия и аллокатор
• Неделя 6. Сборщик мусора, планировщик и горутины
• Неделя 7. Примитивы синхронизации и каналы
• Неделя 8. Контексты и итераторы

Программа курса развивается вместе с Golang
В курсе есть все последние изменения и нововведения языка. Например: итераторы, арены, пакеты unique и weak и др.

Весь процесс обучения по шагам

• Ходишь на интерактивные онлайн-уроки в Zoom
  Уроки длятся по 1,5−2 часа два раза неделю и проходят в свободное от учебы и работы время
• Делаешь домашку для закрепления лекций
  Все задания помогают на практике прочувствовать устройство Golang. Ты даже перепишешь его небольшие части
• Code review-ишь сокурсников
  Будешь совместно с другими учениками курса делать код-ревью друг другу — так ты сможешь дополнительно закрепить полученные знания
• Изучаешь дополнительные материалы
  Получишь список книг, статей, курсов и видео, которые позволят изучить Golang еще глубже. Хотя... Глубже будет некуда

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

​

О курсе

Курс поможет освоить систему Apache Superset и внедрить её в компании для построения бизнес-аналитики.

Для успешного освоения материала достаточно начальных знаний языка SQL.

Для кого этот курс
Навыки работы с Apache Superset пригодятся аналитику данных, специалисту в области data science, бизнес-аналитику, маркетологу, менеджеру, линейному руководителю и управленцу, - всем тем, кому необходимо визуализировать данные.

Программа курса

Введение
1. Что такое Apache Superset. Основные возможности инструмента.

Подготовка инфраструктуры
1. Установка и администрирование Apache Superset.
2. Подключение баз данных к Superset. Загрузка данных из файлов.
3. Знакомство с интерфейсом Superset.

Работа с данными и аналитика
1. Датасеты и способы их создания.
2. Возможности и настройки датасетов.

Создание визуализаций
1. Создание дашборда. Размещение элементов и работа с сеткой.
2. Создание графиков. Типы графиков, их настройки и возможности.
3. Настройка фильтрации и кросс-фильтрации.
4. Свойства дашборда. Настройки стилей и цветов.

Эксплуатация дашбордов
1. Разграничение прав. Настройка пользовательского доступа.
2. Публикация и рассылка отчётов. Возможности экспорта и импорта.

Продвинутые возможности Superset для аналитики и
визуализации
1. Обзор продвинутых возможностей.

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

​

Овладейте SQL для анализа, защиты и автоматизации данных. Научитесь находить уязвимости, защищать базы данных и создавать собственные инструменты для безопасности и оптимизации работы систем.

Кому подойдёт курс:

1. Специалисты по кибербезопасности
   Вы научитесь находить и устранять уязвимости, включая SQL-инъекции, защищать базы данных и разрабатывать собственные инструменты для аудита, что улучшит ваши навыки тестирования безопасности.
   
   
2. Сисадмины и аналитики баз данных
   Курс поможет оптимизировать SQL-запросы, повысить производительность баз данных и автоматизировать их защиту, обеспечивая более стабильную и безопасную работу систем.
   
   
3. Начинающие IT-специалисты
   Курс с нуля обучает работе с SQL и базами данных, помогает освоить востребованные навыки анализа данных, тестирования безопасности и автоматизации, что открывает путь к первым профессиональным проектам.

SQL — незаменимый навык для хакера и защитника данных

Знания SQL, полученные на курсе, пригодятся для работы в кибербезопасности, администрировании баз данных и разработке программного обеспечения. Вы научитесь искать и устранять уязвимости, оптимизировать запросы, автоматизировать задачи анализа и защиты данных, создавать собственные инструменты для аудита, а также интегрировать базы данных с Python. Эти навыки востребованы в профессиях, связанных с тестированием безопасности, аналитикой данных и разработкой эффективных решений для бизнеса.

Преимущества

1. Практическая направленность
   60% времени уделяется практике: реальная работа с базами данных, поиск уязвимостей, создание инструментов и решение задач из мира кибербезопасности.
   
   
2. Два в одном
   Вы изучите не только SQL, но и способы эксплуатации уязвимостей, защиты баз данных и автоматизации с помощью Python.
   
   
3. Актуальные инструменты
   Работа с популярными платформами и инструментами, включая Burp Suite, sqlmap, PostgreSQL и облачные базы данных.
   
   
4. Готовый инструмент для аудита баз данных
   Финальный проект закрепит все навыки: вы разработаете собственный инструмент для аудита безопасности и создадите отчет для реальных кейсов.

Спойлер: Программа курса

Модуль 1: Основы SQL и работа с базами данных (5 тем)

Практика:

• Установка и настройка PostgreSQL.
• Создание и заполнение базы данных тестовыми данными.
• Написание запросов для выборки, сортировки и фильтрации данных.
  
  
• Введение в базы данных: реляционные и NoSQL базы данных.
• Обзор инструментов для работы с SQL: MySQL Workbench, DBeaver, pgAdmin.
• Введение в ACID-свойства транзакций.
• Создание и изменение таблиц: типы данных, ограничения, ключи (PRIMARY, FOREIGN).
• Базовые операции SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.

Модуль 2: Углубленный SQL и сценарии работы с данными (4 темы)

Практика:

• Построение сложных запросов для анализа данных.
• Оптимизация запросов с использованием индексов.
• Реализация ETL-процесса для миграции данных между таблицами.
• Создание отчетов с использованием временных таблиц.
  
  
• Расширенные операции: JOIN (INNER, OUTER, CROSS), UNION, INTERSECT.
• Работа с временными таблицами и представлениями (views).
• Углубленная работа с подзапросами: коррелированные и некоррелированные.
• Усовершенствование производительности: индексы, EXPLAIN.

Модуль 3: SQL-инъекции и эксплуатация уязвимостей (4 темы)

Практика:

• Поиск и эксплуатация SQL-инъекций на уязвимых платформах (DVWA, bWAPP).
• Создание автоматизированного сканера SQL-инъекций.
• Эксплуатация сложных инъекций через API (REST/GraphQL).
• Исследование атак с помощью инструментов Burp Suite и sqlmap.
  
  
• Методы защиты: подготовленные выражения, валидация данных.
• Углубление в SQL-инъекции: Out-of-band инъекции, атаки на XML/JSON.
• Использование двойной инъекции (Double Query).
• Атаки на хранимые процедуры и триггеры.

Модуль 4: Безопасность баз данных и защита от атак (4 темы)

Практика:

• Создание роли и привилегий для пользователей базы данных.
• Настройка логирования и мониторинга SQL-запросов.
• Реализация шифрования данных (ключи, SSL-соединения).
• Автоматизация резервного копирования и восстановления базы.
  
  
• Рекомендации по защите баз данных: ограничение привилегий, шифрование данных.
• Аудит баз данных: логирование запросов, поиск аномалий.
• Противодействие SQL-инъекциям: инструменты WAF, контроль доступа.
• Настройка резервного копирования и восстановления данных.

Модуль 5: Построение инструментов для работы с SQL (4 темы)

Практика:

• Написание Python-скрипта для анализа SQL-запросов и извлечения данных.
• Создание инструмента для поиска SQL-инъекций с использованием Python.
• Реализация автоматической системы отчетности на основе данных из базы.
• Работа с данными облачной базы (например, AWS RDS).
  
  
• Создание скриптов для ETL (Extract, Transform, Load) процессов.
• Работа с большими данными: шардирование, партиционирование.
• Использование SQL в облачных базах данных (AWS RDS, Google BigQuery).
• Интеграция Python с базами данных: библиотеки sqlalchemy, pymysql, psycopg2.

Модуль 6: Финальный проект и углубленные кейсы (4 темы)

Практика:

• Финальный проект: анализ уязвимой базы данных, разработка рекомендаций по защите.
• Создание автоматизированного инструмента для SQL-инъекций и аудита базы.
• Написание полного отчета о выполненной работе и презентация результатов.
  
  
• Современные тенденции SQL и NoSQL баз данных.
• Разбор атак на реальные базы данных.
• Анализ успешных методов защиты.
• Этика и правовые аспекты работы с базами данных.

Результаты обучения:

Ключевые навыки

• Искать и эксплуатировать SQL-инъекции
• Анализировать и защищать базы данных
• Автоматизировать работу с базами данных с помощью Python
• Создавать собственные инструменты для аудита безопасности баз данных

Инструменты курса

• MySQL Workbench
• DBeaver
• pgAdmin
• PostgreSQL
• Burp Suite
• sqlmap
• sqlalchemy
• pymysql
• psycopg2
• AWS RDS
• Google BigQuery

​

Спойлер: Автор

Davit Hayrapetyan (Этичный хакер)
Опыт в сфере пентеста более 8 лет. Консультирует IT-компании Евросоюза, США и России по вопросам кибербезопасности.

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

​

Идея курса
Мы хотим освоить популярный фреймворк, который решает все архитектурные вопросы и обеспечивает разработчика удобной и стабильной экосистемой.
Для продуктивного участия в курсе необходимы базовые знания node и typescript.

Программа курса

Урок 1

• Установка и начало работы
• Базовая архитектура NestJS
• Концепция модулей и их структура
• Провайдеры и внедрение зависимостей
• Контроллеры и роутинг
• Жизненный цикл запроса

Урок 2

• Базы данных и ORM, TypeORM vs Sequelize
• Начало работы с mysql / mariadb
• Создание и подключение моделей
• Typescript в Sequelize
• Реализация простых CRUD операций
• Сериализация моделей

Урок 3

• Создание DTO для ресурсов
• Стандартная валидация в NestJS
• Валидаторы и трансформеры
• Основные декораторы для правил валидации
• Обработка сообщений об ошибках
• Анализ проблем получившейся кодовой базы

Урок 4

• Субъективное улучшение NestJS
• Знакомство с Nestia - NestJS Helper
• Удобное описание DTO и правил валидации
• Улучшенные декораторы методов контроллера
• Исправления кодовой базы с учётом Nestia
• Автогенерация документации API

Урок 5

• Реалистичная работа с ORM
• Минусы автосинхронизации моделей в Sequelize
• Настройка работа с миграциями
• Отношения между сущностями: 1-1, 1-M, M-1, M-M
• Типизация связей в Sequelize
• Запросы на основе отношений

Урок 6

• Работа с пользователями
• Регистрация и вход на сайт, защита маршрутов
• Роли пользователей и разделение прав доступа
• Нюансы аутентификация в SPA и MPA
• Cookie vs JWT-токены
• CSRF-атаки и защита от них

Урок 7

• Углубление в архитектурные вопросы
• HTTP-ядро: Express vs Fastify
• Lifecycle events, middleware, обработка ошибок
• Конфигурация и env-переменные
• Работа с Event Emitter
• Основы тестирования и подмена зависимостей

Урок 8

• Примеры realtime-коммуникаций
• Server Sent Events
• Web Sockets в NestJS и Nestia
• Развертывание приложения на сервере
• Подведение итогов курса
• Карта тем для развития в NestJS

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

​

За 3 месяца освоите востребованный инструмент для аналитики и работы с данными

• Познакомитесь с Python и научитесь анализировать данные с его помощью
• Освоите основы машинного обучения
• Станете частью сообщества аналитиков данных из студентов Практикума
• Отработаете знания из теории в интерактивном тренажёре
• Будете работать с данными и добавите проект в портфолио

Чему научитесь за 3 месяца

• Собирать, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные с помощью Python
• Работать с библиотеками Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn и другими
• Проводить исследовательский анализ и применять статистические тесты
• Применять основные модели и алгоритмы машинного обучения для работы с данными

Технологии и навыки, которые вы освоите

• Jupyter Notebook
• Pandas
• NumPy
• A/B-тест
• Scikit-Learn
• Dask
• Matplotlib
• Seaborn
• Plotly
• Streamlit
• Apyori

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

​

О чем этот курс
Этот курс о том, как обоснованно выбирать эффективно реализуемые технические решения продуктовых задач на базе LLM в различных доменных областях.
Я покажу вам набор инструментов, практических кейсов и паттернов, применяя которые, вы сможете:
выбирать оптимальные решения для широкого круга задач, основанных на LLM
адаптировать эти решения под специфику своей доменной области.
Мы будем учиться проектировать решения для продуктов с LLM под капотом экономя время, деньги и силы.
Методология обучения основана на моем подходе в консалтинге и кейсах успешных внедрений AI.

Для кого?
Этот курс для тех, кто разрабатывает продукты с LLM самостоятельно или в составе команды (как это бывает в больших компаниях). Будет полезен:
Инженерам, которые строят решения на базе LLM в различных доменных областях
Техлидам / CTO, которым важно быстрое нахождение оптимальных решений на базе LLM для широкого спектра задач
Продактам, которые руководят внедрением решений на базе LLM
Фаундерам компаний, где разрабатываются продукты для рынка на базе LLM или LLM внедряется в бизнес-процессы.
Курс не учит использовать фреймворки, подключаться к LLM или индексировать документы.

Структура курса
Модуль 1: Основы
Здесь мы рассмотрим типичные подходы по внедрению LLM и увидим их ограничения на примере решения одной распространенной задачи. Мы пройдемся по ментальным моделям и эвристикам выявления причин подобных ограничения и их устранения. Это те знания, которые в прошлом году сэкономили бы мне 2-3 месяца работы.
Часть контента пересекается с вебинарами, которые мы проводили с вами весной. Но материала на курсе больше и он дается подробнее.
Если вы пропустили вебинары, вот отличная возможность послушать их - and more.

Модуль 2: Кейсы и паттерны
Мы разберем повторяющиеся архитектурные паттерны из кейсов успешных внедрений проектов c AI. Библиотека паттернов включает: Query Expansion, Dedicated Agent, Router, Learn from Feedback, Knowledge Base и другие паттерны, применимые в зависимости от поставленных задач. Checklist + Custom Chain of Thought тоже есть.

Для всех паттернов мы разбираем особенности применения и примеры кейсов проектов. Я покажу, как классифицировать и обобщать задачи, чтобы продуктивнее их решать. Таким образом можно будет сэкономить время в будущих проектах - мы будем осознанно переиспользовать работающий опыт других, а не придумывать с нуля.

Формат курса
Формат: видеозаписи, разделенные по темам, с навигацией.
Продолжительность: 3.5 часа суммарно
Язык: русский
Доступ к курсу: насовсем, включая обновления материала.
Оплата: только зарубежной картой.
Доступ к чату поддержки: каждому, купившему курс, я пришлю персональный инвайт в чат, где можно будет задавать вопросы мне и общаться с другими специалистами, проходящими курс.

Автор: Rinat Abdullin жесткий практик по созданию LLM-ассистентов, решает настоящие LLM-задачи настоящим бизнесам за настоящие деньги .
И делится своими подходами и приемами.

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

​

Данный курс является первым модулем из серии моих курсов по машинному обучению (ML). В этом курсе в качестве задачи будет рассматриваться прогнозирование в футбольной аналитике. Мы сосредоточимся на сборе данных, которые будут использоваться для прогнозирования в следующих модулях. Помимо сбора данных, мы также применим некоторые техники предобработки данных.

Программа курса

1. Введение
О курсе
Среда разработки

2. Сбор данных с использованием парсинга
Выбор источника данных
Выбор метода парсинга
Определение целевых данных
Разработка скрипта парсинга
Библиотека прасинга датасета

3. Обзор данных
Обзор датасета
Библиотеки для анализа данных

4. Очистка данных
Важность и цель очистки данных.
Устранение дубликатов
Методы заполнения пропущенных данных.
Целевая переменная
Входные параметры

5. Валидация данных
Проверка качества данных после очистки и обработки
Проверка точност на моделях
Анализ важности признаков

6. Кластерный анализ
Понижение размерности
Кластерный анализ
Добавление новых параметров
Оценка качества модели после применения кластеризации

7. Нормализация и стандартизация данных
Приведение данных к единообразному формату.
Преобразование категориальных признаков.
Оценка качества модели после нормализации модели

8. Балансировка данных
Статистический анализ
Балансировка данных

Автор: Алексей Кожакин
Мне очень нравится помогать ученикам, изучающим Python, разбираться в сложных моментах и показывать наилучший путь изучения программирования, чтобы они могли стать успешными разработчиками.

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

​

Вы изучите:

• типы данных
• number
• string
• boolean
• any
• array in TS
• HTMLInputElement
• HTMLElement
• DOM

Спринты
01. Первая программа на TypeScript. Компиляция TS в JS. Типы данных number, string, boolean
02. TS на Codepen.io, или как задать вопрос в чате
03. Особенности работы с DOM, ввод и вывод информации
04. Функции в TypeScript
05. Стрелочные функции в TypeScript
06. Массивы и Кортежи в TypeScript
07. Enum у TypeScript
08. ООП TypeScript - Объекты
09. ООП TypeScript - Классы
10. ООП TypeScript - Наследование
11. ТypeScript. Модификаторы доступа в классах: public, protected, private
12. ООП TypeScript - Get, Set
13. ООП TypeScript - Абстрактные классы, методы, свойства
14. ООП TypeScript - статические свойства и методы
15. ООП TypeScript - интерфейсы
16. Дженерики в TypeScript

Требования к прохождению курса

• Знания javascript на уровне курса JavScript 2.0 до 18 спринта

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