Новые складчины | страница 3

​

Изучаем самые актуальные технологии и архитектуры, связанные с LLM и трансформерными моделями, которые стали стандартом в области работы с текстом. Генеративные LLM, такие как ChatGPT и GPT4 позволяют решать огромное множество задач на высоком уровне. На рынке IT есть потребность в специалистах, которые владеют технологиями работы с этими моделями на уровне архитектуры и умеют адаптировать их для своих бизнес-задач.

Для кого этот курс
Этот курс для тех, кто хочет за минимальный срок на высоком уровне освоить самые продвинутые методы LLM и сразу начать применять их на практике.

• Практикующие DS специалисты, которые хотят получить углубленные знания по трансформерным моделям и научиться работать с LLM на высоком уровне;
• Выпускники курсов Machine Learning. Professional, Machine Learning. Advanced, NLP / Natural Language Processing, которые хотят освоить самые передовые методы работы с LLM;
• ИТ-специалисты, которым на работе приходиться работать с текстовыми данными и внедрять методы работы с трансформерными моделями и LLM.

Необходимые знания

• Базовая высшая математика: умение работать с матрицами и векторами, базовое знание математической статистики, теории вероятности и мат. анализа;
• Методы классического ML, умение работать с классическими ML моделями;
• Основы Deep Learning, базовое представление о pytorch;
• Программирование на Python для машинного обучения.

Что даст вам этот курс
Вы научитесь
Работать с LLM (большими языковыми моделями) на высоком уровне;
Самым передовым методам работы с LLM и трансформерными моделями;
Применять самые продвинутые архитектуры и адаптировать их под широкий круг бизнес-задач;
Дообучать языковые модели под свои задачи;
Поднимать модели в телеграм-боте.

Программа

Базовые понятия трансформерных моделей
В данном модуле вы познакомитесь с фундаментальным понятием NLP и трансформерных моделей. Рассмотрите архитектуру трансформера, механизм внимания и применение трансформеров в задачах машинного перевода и языкового моделирования.
Тема 1: Задача языкового моделирования и понятие языковой модели
Тема 2: Архитектура трансформер и задача машинного перевода // ДЗ
Тема 3: BERT и другие трансформерные энкодеры // ДЗ
Тема 4: GPT и другие декодерные модели для генерации текста
Тема 5: Seq2seq модели. Дообучение трансформеров на практическом примере // ДЗ
Тема 6: Методы за ChatGPT + Q&A сессия

Новая эра LLM: базовые методы
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектуры
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗ
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингу
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗ
Тема 5: Мультиязычные трансформеры
Тема 6: Работа с длинным контекстом
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Продвинутые методы работы с LLM
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектуры
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗ
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингу
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗ
Тема 5: Мультиязычные трансформеры
Тема 6: Работа с длинным контекстом
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Доп. главы работы с LLM
В данном модуле вы узнаете о дополнительных аспектах работы с LLM, которые выходят за рамки стандартной программы.
Тема 1: Оценка LLM
Тема 2: Распределенное обучение
Тема 3: Практическое занятие: интеграция LLM в тг-бота // ДЗ
Тема 4: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Трансформеры для других модальностей
В данном модуле вы ознакомитесь с применением трансформеров в мультимодальных задачах.
Тема 1: Мультимодальные и Vision трансформеры
Тема 2: Практическое занятие по работе с мультимодальными моделями
Тема 3: Введение в AI агентов // ДЗ
Тема 4: Трансформеры для временных рядов
Тема 5: Трансформеры для табличных данных
Тема 6: Q&A сессия и дискуссионный клуб
Тема 7: Собеседование. Как подготовиться и что нужно знать

Проектная работа
Проектный модуль, во время которого студенты выполняют финальную работу на основе методов, изученных на курсе.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Мария Тихонова, Алексей Клочков, Раиль Сулейманов, Александр Брут-Бруляко, Дмитрий Гайнуллин, Андрей Носов, Никита Овчинников

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

​

Комплексное руководство по созданию, управлению и развитию AI/ML-продуктов

Для кого этот курс?

• Продакт-менеджеров, желающих получить или углубить знания в области AI/ML для управления AI-продуктами и понять технические аспекты
• Руководителей и менеджеров по развитию (Product Owners, CPO, CTO), которые хотят получить знания по интеграции AI‑технологий в бизнес-процессы
• Технических специалистов (Data Scientists, ML-инженеров, архитекторов), стремящихся расширить знания о бизнес-аспектах и управлении жизненным циклом AI‑продуктов

Необходимые знания
Общее представление о том, что такое машинное обучение и нейронные сети
Понимание концепций продуктового менеджмента и жизненного цикла продукта

Что даст вам этот курс?

• Знание особенностей жизненного цикла AI‑продукта от идеи до поддержки
• Понимание архитектурных решений и инфраструктуры для AI‑решений
• Умение разрабатывать product‑спецификации для AI‑фич
• Способность разрабатывать стратегии внедрения AI‑технологий
• Освоение методов оценки бизнес-ценности и рисков
• Навыки работы с метриками качества, A/B-тестированием и оценкой offline
• Оценка ROI и бизнес-метрик для принятия решений

Программа

Продуктовые и бизнес-основы управления ИИ-продуктом
В этом модуле вы разберёте, где и как ИИ даёт измеримую бизнес-ценность: карта процессов и юзкейсов в B2C/B2B. Вы научитесь формулировать цель AI-инициативы, определять объём работ и проверять реализуемость PoC/MVP. Зафиксируете критерии успеха и ключевые метрики. Рассмотрите основные риски (правовые, этические, продуктовые) и правила их контроля. Итог: приоритизированная гипотеза с понятным «зачем» и «как померить».
Тема 1: Вводный урок. Польза от ИИ // ДЗ
Тема 2: Определение объёма работ и оценка реализуемости
Тема 3: Риски и комплаенс

Технические основы для PM
В этом модуле вы получите PM-доступное понимание «что под капотом» продукта: жизненный цикл ML, LLM/embeddings/RAG/fine-tuning и типовые архитектурные паттерны. Вы разберёте инфраструктуру и MLOps на уровне блок-схем: окружение, CI/CD-модели, мониторинг и стоимость. Научитесь выбирать стек под задачу и говорить с разработкой на одном языке, не погружаясь в программирование. Итог: черновик архитектуры и список требований к данным/сервисам.
Тема 1: Жизненный цикл ML без кода
Тема 2: Стек генеративного ИИ
Тема 3: Архитектурные паттерны // ДЗ
Тема 4: Инфраструктура и MLOps
Тема 5: Метрики качества. A/B-тесты. Офлайн-оценка // ДЗ

Производство. Запуск. Рост
В этом модуле вы переведёте идею в прод: оформите product-spec для AI-фичи, распределите роли, спроектируете UX для GenAI (включая fallback-сценарии). Вы подготовите данных, фокусируясь на их безопасности и приватности, чек-лист запуска (go-live), мониторинг и план отката. После релиза настроите model-ops: наблюдение за дрейфом, переобучение, A/B-эксперименты и связь метрик модели с бизнес-KPI и ROI. А также изучите российские кейсы внедрений и типичные подводные камни. Итог: готовый план вывода и масштабирования AI-функции.
Тема 1: Продуктовая спецификация для ИИ-функции // ДЗ
Тема 2: Работа с командой
Тема 3: UX для генеративного ИИ
Тема 4: Инжиниринг безопасности и приватности // ДЗ
Тема 5: Чек-лист запуска (Go-Live) // ДЗ
Тема 6: Поддержка после запуска / управление моделями (Model Ops)
Тема 7: Бизнес-метрики и обзор ROI
Тема 8: Кейсы российского рынка

Капстоун-спринт
Модуль посвящён практической подготовке индивидуальной AI‑инициативы к запуску. Вы проведёте бизнес‑ и системный анализ: формализуете цели, ограничения и требования (BRD/SRS), построите карты AS‑IS/TO‑BE и матрицу трассируемости. Далее вы спроектируете быстрый PoC как инструмент доказательства ценности: зададите baseline, метрики качества и бизнес‑эффекта, критерии go/kill, сроки 7–14 дней и бюджет. Итог: комплект артефактов, достаточный для согласования пилота с C‑suite или инвестором.
Тема 1: ИИ как инструмент бизнес‑ и системного анализа
Тема 2: Быстрый PoC, как новая норма

ИИ для личной эффективности
Данный модуль - это практикум про личную эффективность: библиотека промптов, приёмы Code Interpreter, Text-to-SQL и другие готовые сценарии без кода. Вы разберёте командные шаблоны (Jira-AI, Mixpanel Spark, Craftful и др.) и то, как быстро внедрить их в процесс. Итог: набор «рецептов» для экономии времени вам и команде.
Тема 1: Автоматизация работы PM: библиотека промптов, Code Interpreter, Text-to-SQL
Тема 2: Командные шаблоны: автоборды Jira, запросы Mixpanel Spark, инсайты Craftful

Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Проект – это самая интересная часть обучения. Вы будете разрабатывать его на основе полученных на курсе навыков и компетенций. В процессе работы над проектом можно получить консультацию преподавателей.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проектная работа
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Дмитрий Шоржин, Сергей Ветров, Игорь Зуриев, Андрей Иванов,


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

​

Из чего состоит работа архитектора 1С?:

• Быть техническим лидером — уметь преодолевать проблемы, задавать вопросы и составлять планы решения. Использовать технологии, помогающие в решении задач.
• Проектировать бизнес-процессы — понимать, как запускать и улучшать их, исправлять неактуальные схемы.
• Проектировать интеграции — участвовать в тестировании и обеспечивать устойчивость сквозных процессов.
• Управлять требованиями — ставить требования к коду, интеграциям и процессам и следить за их выполнением.
• Внедрять практики CI/CD — управлять релизами и поставками новых версий, автоматизировать рутину команды.
• Внедрять авто-тесты — контролировать качество системы и выявлять ошибки до переноса в продуктив.

Этапы обучения на курсе:

• Проектирование архитектуры, сервисов и процессов системы — знакомство с BPMN, C4, Sequence и Archimate.
• Работа с Git и Onescript — выгрузка артефактов, синхронизация, работа с Pull Request-ами.
• Автотестирование — дымовые, юнит- и сценарные тесты на VanessaADD и VanessaAutomation.
• Jenkins и SonarQube — настройка пайплайнов CI/CD, автоматизация тестирования, анализ кода.
• Проектирование интеграций с RMQ — создание библиотеки RabbitMQ и работа с очередями сообщений.
• Мониторинг 1С и производительности — настройка Sentry, ClickHouse, анализ технологического журнала.

Преимущества курса «Архитектура и DevOps в 1С»:

• Практический опыт — работа с реальными кейсами и лучшими практиками крупных компаний.
• Глубокое понимание трендов — актуальные технологии и подходы в разработке на 1С.
• Домашние задания и менторство — обратная связь и отработка навыков.
• Карьерные перспективы — инструменты и знания для профессионального роста.

Цели курса:

• Выбрать тему для сквозного примера — основа для выполнения всех домашних заданий.
• Разобраться в построении корпоративной архитектуры — описание систем, процессов и потоков данных.
• Освоить паттерны тестирования, DevOps и мониторинга — уменьшение ошибок и повышение эффективности.
• Научиться работать с асинхронной интеграцией — оптимизация интеграционных потоков и повышение производительности.

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

​

Для кого этот курс?

• Для опытных специалистов в области компьютерного зрения (от 1 до 3 лет опыта), которые желают расширить свой кругозор в CV, упорядочить и актуализировать знания, углубиться в специфичные задачи компьютерного зрения.
• Для тех, кто самостоятельно освоил CV, но еще не имел возможносоти получить коммерческого опыта в этой сфере.
• Для опытных питонистов, знакомых с компьютерным зрением и нейросетями.
• Для тех, кто прошел курс «Компьютерное зрение» в Отус.

Необходимые знания

• Уверенное знание Python
• Понимание работы нейросетей и методов глубокого обучения
• Базовые знания по компьютерному зрению

Что даст вам этот курс?

• Продвинутые знания в области компьютерного зрения
• Глубокую теорию и понятную практику от ведущих экспертов в области компьютерного зрения
• Опыт работы с актуальными технологиями: PyTorch 2.0, Vision Transformers, Diffusion models, Generative AI, SAM, action detection, geometry computer vision
• Выпускной проект, который можно будет прикрепить к резюме
• Вы сможете
• Решать любые задачи компьютерного зрения от стадии идеи до продакшена,
• Понимать, как решать ту или иную задачу
• Понимать, какими инструментами воспользоваться и какие сложности и подводные камни могут при этом возникнуть
• Доводить решения от стадии идей и эксперементов до полноценного продакшен кода

Программа:

Рабочее окружение и библиотеки для CV

Начальный модуль посвящён настройке рабочего окружения и установке библиотек, нужных для обучения на курсе.

• Вводная лекция: задачи, инструменты и программа курса
• PyTorch 2.x: стандартные датасеты и модели torchvision
• Библиотеки компьютерного зрения: OpenCV, Kornia, Hugging Face, OCR

Нейронные сети и глубокое обучение

Знакомство с архитектурами нейронных сетей, применяемых в компьютерном зрении, от свёрточных до современных трансформеров.

• Эволюция свёрточных сетей: от AlexNet до EfficientNet
• Адаптивные методы градиентного спуска
• Трансформеры в задачах зрения
• Self-Supervised Learning: SimCLR, BYOL, FixMatch, MAE, DINO

Стандартные задачи CV

Модуль посвящён основным задачам компьютерного зрения — детекции, трекингу, ре-идентификации и сегментации.

• Object Detection: постановка задачи, метрики, семейство R-CNN
• Object Detection: проблемы многомасштабности, семейство YOLO
• Сегментация: продвинутые методы, 3D-сегментация
• Pose Estimation: 2D и 3D
• Face Recognition: современные подходы (SphereFace, ArcFace, CosFace)
• Object Tracking и ReID
• Выбор темы и организация проектной работы

Генеративные модели

Модуль полностью посвящён генеративным моделям искусственного интеллекта — от автоэнкодеров и GAN до диффузионных и мультимодальных систем.

• Вариационные автоэнкодеры (VAE)
• GAN: постановка задачи и обзор архитектур
• Диффузионные модели
• Stable Diffusion. Multimodal text-to-image generation: IP-Adapter, ControlNet
• Generative Video Models: Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO
• Multimodal image-to-text generation и visual QA

Продвинутые методы CV

Модуль посвящён современным задачам и инструментам компьютерного зрения — от SAM до стереозрения и SLAM.

• Zero-Shot Learning подходы
• Стереозрение и калибровка камеры
• Геометрические методы в компьютерном зрении
• 3D Reconstruction: MVSNet, NeRF
• SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения для автономного транспорта
• Распознавание и детекция действий на видео

Оптимизация, инференс и подготовка к продакшену

Практический модуль об оптимизации моделей и их развёртывании на сервере.

• Инференс на сервере: TensorRT, ONNX, Triton
• Ускорение работы с видео для инференса нейросетей (бонусное занятие)
• Архитектура проектов по видеоаналитике (бонусное занятие)

Бонусные занятия

Модуль даёт базовые знания и концепции в нейронных сетях и глубоком обучении. Полезен для тех, кто хочет освежить и актуализировать знания, а также для новичков в нейросетях. Рекомендуется пройти перед основными лекциями.

• Сверточные нейронные сети: операции свертки, транспонированной свертки, пуллинг
• Подготовка и аугментация данных
• Градиентный спуск и backpropagation
• Переобучение и регуляризация
• Взрывы и затухание градиентов

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

​

В чате зрители предложили следующей темой рассмотреть мониторинг и всё, что с этим связано. Тема довольно-таки интересная и полезная. Так что её и возьмём.

Исследуем полезные инструменты для сбора ошибок, логов и метрик для мониторинга рабочего стека в Docker Swarm и Kubernetes. Настроим все необходимые агрегации и уведомления.

Буду ждать всех в эфире в декабре.

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

​

Добро пожаловать в первый профессиональный курс по созданию современного коммерческого сайта на WordPress. Мы от А до Я изучим все возможности WordPress CMS, разработаем проект с уникальным дизайном из Figma, а также, создадим на его основе интернет-магазин с использованием WooCommerce.

Программа:

Теоретическая часть:

• Знакомство с системой
• Сетки, адаптивность, стили, шрифты
• Создание шаблонов и паттернов
• Работа с плагинами

Практическая часть

• Создание многостраничного сайта
• Создание интенрет-магазина
• Настройка и прием платежей

Материалы

• Исходник дизайна в Figma
• Готовый сайт на WordPress
• Изображения, шрифты и референ

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

​

Курс разработан специально для действующих и будущих системных аналитиков, начинающих тестировщиков и специалистов технической поддержки, работающих с REST API.

Технологии XML и JSON широко используются для передачи информации между разными автоматизированными системами, хранения данных и проверки их формата, описания API.

На курсе вы познакомитесь с API, научитесь правильно описывать форматы данных, познакомитесь с XML и подготовите XSD-схему. Сравните XML и JSON, поймете в какой ситуации что предпочтительнее использовать и научитесь подготавливать JSON-схему.

Курс носит полностью практический характер. Абсолютно все темы подкрепляются практикой, поэтому по окончании курса в своё портфолио Вы добавите две схемы, а к компетенциям уверенное владение технологиями и навыки их применения.

Модуль 1 - Зачем нужен API

• Что такое API
• Практикум — описание формата данных

Модуль 2 - XML

• Стандарт XML 1.0
• Типы данных XML
• Практикум — подготовка XML документа в Notepad++

Модуль 3 - XSD схема

• Зачем нужен XSD
• Структура XSD схемы
• Регулярные выражения
• Пространства имен XSD схемы
• Практикум — подготовка XSD схемы
• SOAP – краткое описание

Модуль 4 - JSON

• Что такое JSON
• Практикум — описание данных в формате JSON
• Сравнение JSON - XML

Модуль 5 - JSON схема

• Основные методы построения JSON схемы
• Cтандарт OpenAPI и Swagger
• Практикум — подготовка JSON схемы

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

​

О курсе:
Интенсивный онлайн-курс, на котором вы освоите мощный инструмент для обработки информации — язык структурированных запросов SQL. Узнаете, что такое реляционные базы данных, научитесь создавать их в СУБД PostgreSQL. Сможете писать команды, извлекать с их помощью нужные сведения, чтобы впоследствии использовать их для анализа и визуализации данных.

Преподаватель-эксперт расскажет, как применять изучаемый язык программирования для решения маркетинговых задач.

За 1 месяц вы научитесь создавать базы данных и изучите язык запросов SQL. Вы сможете самостоятельно получать, обрабатывать и анализировать данные, управлять базами данных в СУБД PostgreSQL, а также применять SQL для решения бизнес - задач.

Программа будет полезна слушателям, которым необходимо структурировать данные и быстро превращать их в информацию:
1. Системным и HR-аналитикам
Научитесь создавать базы данных и быстро извлекать нужную информацию с помощью SQL-запросов и работы с СУБД
2. Менеджерам и линейным руководителям, product-менеджерам
Повысите эффективность компании, освоите data-driven подход, сможете выгружать данные без помощи программистов
3. Маркетологам
Поймете, как экономить время при настройке маркетинговых систем и быстро получать нужные данные, находить общий язык с IT-специалистами, анализировать продажи и поведение пользователей
4. Начинающим тестировщикам
Чтобы грамотно давать обратную связь разработчикам и автоматизировать тестирование

После прохождения курса Вы:
1. Быстро превращать данные в информацию
Создавать запросы на языке SQL, использовать его для поиска сведений и управлять ими в СУБД PostgreSQL
2. Оптимизировать управление процессом или продуктом
Определять метрики и показатели, анализировать данные и опираться на итоги, принимая управленческие решения
3. Убедительно представлять результаты своей работы
Готовить данные для таблиц и графиков Excel, визуализировать их
4. Стать востребованным специалистом
По аналитике интеллектуальных информационных систем

Программа:

Модуль 1 - Базы данных и их назначение для решения бизнес-задач
Узнаете, чем отличаются современные СУБД от электронных таблиц, в чем преимущества реляционных баз данных и научитесь работать с ними.

• Понятия базы данных и системы управления ими, применение для решения аналитических задач в бизнесе;
• Преимущества БД по сравнению с разнородными и разноформатными таблицами;
• Знакомство с СУБД PostgreSQL;
• Анализ и фильтрация при работе с одной таблицей. Знакомство с операторами WHERE, использованием математических функций, функций даты и времени, логических операторов LIKE, IN, BETWEEN.

Практическое занятие. Написание первого простого запроса SQL к базе данных.
Модуль 2 - Язык SQL. Простые запросы
Рассмотрите назначение, синтаксис и семантику, то есть правила и основные конструкции Structured Query Language.

• Отношения между таблицами. Понятие первичного и внешнего ключа в реляционных БД;
• Создание SQL запросов, связывающих несколько таблиц. Агрегирующие функции GROUP BY, ORDER BY, HAVING.

Практическое занятие. Создание SQL запросов с использованием различных функций.
Модуль 3 - Запросы SQL к нескольким таблицами, отношения между таблицами

• Изучите многотабличные запросы и сможете объединять таблицы разными способами для оптимизации рабочих процессов.

Модуль 4 - Запросы с ключевыми словами

• Поймете, как работать с командами и структурированными запросами с помощью слов-ключей, чтобы управлять таблицами, обрабатывать и получать нужную информацию.

Модуль 5 - Агрегатные функции

• Рассмотрите агрегирующие процедуры Structured Query Language и научитесь рассчитывать результирующие значения, приводить длинный набор строк к единой сумме.

Модуль 6 - Администрирование СУБД PostgreSQL
Расширите знания о назначении опенсорсной реляционной системе управления БД. На практике поймете, как использовать программу и управлять сведениями в базах.

• Нормализация данных для проектирования БД. Переход от неструктурированного набора данных к связанным таблицам. Работа с ER-диаграммами;
• Основы администрирования СУБД PostgreSQL. Создание и модификация таблиц (CREATE TABLE, DROP TABLE, и т.д.). Подзапросы и временные таблицы в SQL.

Практическое занятие. Создание собственной базы данных в СУБД и модификация таблиц.
Модуль 7 - Оконные функции и сводные таблицы
Исследуете категории команд и декларативные операторы, с помощью которых можно вносить правки в таблицы и многое другое.

• Работа с оконными функциями OVER, LAG, LEAD, RANK, row_number, добавление партиций;
• Подготовка данных для Excel. Сводные таблицы и графики. Объединение данных по шкале времени. Оператор CASE.

Практическое занятие. Работа с оконными функциями, подготовка данных для сводных таблиц.
Модуль 8 - Хранимые компоненты в BI-инструментах
Освоите SQL для визуализации в BI-инструментах, чтобы проводить аналитические исследования бизнеса, оценивать поведение потребителей вашего продукта, продаж, а также достигать маркетинговых и других целей.

• Формулировка бизнес-задачи (кейс);
• Выбор инструментов для реализации. Составление плана решения задачи. Анализ решения;
• Визуализация ресурсами Business intelligence.

Практическое занятие. Постановка собственных проектных задач и их реализация с использованием изученных инструментов.
Модуль 9 - Итоговый проект

• Подготовите и защитите собственный итоговый проект.

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

​

О курсе:
Ознакомление с материалами курса «Продвинутый SQL: хранимые компоненты баз данных» позволит повысить уровень профессиональных компетенций, а также обеспечить эффективную адаптацию к стремительно меняющимся условиям. Программа направлена на формирование у слушателей практических навыков использования продвинутых возможностей SQL, включая хранимые компоненты баз данных, для решения сложных задач в области управления данными. Полученные знания будут способствовать устойчивому развитию и повышению конкурентоспособности на рынке труда, открывая перспективы для профессионального роста и устойчивого карьерного развития в области анализа и управления данными.

За время обучения вы освоите SQL и научитесь работать с базами данных в PostgreSQL, приобретя навыки анализа и управления данными в асинхронном формате.

Курс будет полезен для:
1. Разработчиков баз данных и приложений
Работающих с базами данных для создания более эффективных и масштабируемых решений
2. Аналитиков данных и специалистов по бизнес-аналитике
Для более эффективного анализа и интерпретации данных, а также для принятия обоснованных бизнес-решений
3. Начинающих системных администраторов
Отвечающих за поддержку и развитие информационных систем организации, для оптимизации работы баз данных и повышения эффективности ИТ-инфраструктуры
4. Продакт-менеджеров и руководителей
Желающих получать и визуализировать данные без помощи разработчиков, что повысит эффективность принятия решений и ускорить достижение бизнес-целей
5. Студентов и аспирантов
Изучающих базы данных и SQL, для получения практических навыков и усиления своей конкурентоспособности на рынке труда
После прохождения курса Вы:
1. Эффективно использовать продвинутые возможности SQL для управления базами данных и решения сложных бизнес-задач
Создавать хранимые компоненты в различных СУБД
2. Создавать и использовать хранимые компоненты баз данных, такие как хранимые процедуры, функции, представления и триггеры
Создавать различные виды триггеров для обеспечения целостности данных
3. Оптимизировать процессы работы с данными с помощью хранимых процедур и функций, что позволит улучшить производительность и снизить нагрузку на базу данных
И организовывать нелинейный доступ к данным и их обработки
4. Применять триггеры и курсоры для реализации сложной логики работы с данными, что позволит автоматизировать многие задачи и улучшить целостность данных
Управлять доступом к данным для разных категорий пользователей
5. Разрабатывать более сложные и эффективные запросы с помощью продвинутых возможностей SQL, таких как подзапросы, соединения и агрегатные функции
6. Улучшать безопасность и целостность данных с помощью использования триггеров, ограничений и других механизмов базы данных

Программа:

Модуль 1 - Процедурные диалекты SQL
Научитесь отличать хранимые компоненты от базовых таблиц, а также определять по СУБД перечень доступных хранимых компонентов:

• понятия процедурного диалекта SQL
• общее понятие хранимого компонента в рамках процедурного диалекта SQL, его отличия от базовых таблиц БД и хранимого компонента в SQL
• классификация хранимых компонентов зависимости от используемых СУБД (PostgreSQL, MS SQL Server, Oracle SQL - опционально)

Модуль 2 - Представления (View) в SQL в различных СУБД
Сможете создавать представления различных видов с помощью инструментов различных СУБД и языка SQL, а также проводить анализ изменяемости представления и определять допустымые способы работы с представлением по итогам проведенного анализа.

• понятие представлений
• классификация представлений
• критерии изменяемости представлений
• работа с представлениями разных видов

Модуль 3 - Правила (Rule) в SQL в различных СУБД
Научитесь создавать правила для ранее созданных представлений, вносить изменения в неизменяемые представления с помощью правил. Узнаете, почему механизм правил скоро устареет для большинства СУБД.

• правила в различных СУБД как инструмент изменяемости представлений
• механизм создания правил на представления в терминах языка SQL в различных СУБД
• возможности правил по трансформации неизменяемых представлений в изменяемые

Модуль 4 - Хранимые процедуры и функции как универсальный инструмент определения пользовательского поведения в языке SQL
Научитесь создавать собственные хранимые процедуры и функции в различных СУБД и использовать доступные системные инструменты (переменные, условия, циклы, запросы) в рамках данных хранимых компонентов.

• хранимые процедуры и функции как универсальный инструмент определения пользовательского поведения в языке SQL
• использование переменных, условных и циклических конструкций для управления ходом обработки хранимой процедуры/функции
• отличия в создании данных хранимых компонентов в зависимости от используемой СУБД
• механизмы работы с переменными и условными конструкциями и циклами в хранимых процедурах/функциях

Модуль 5 - Курсоры в хранимых процедурах/функциях SQL
Научитесь создавать различные виды курсоров (анонимный, преднастроенный) и использовать их для произвольного доступа к результатам запросов Select. Сможете заменять курсоры на эквивалентные циклы с переменной типа RECORD и анализировать эффективность такой замены.

• курсоры в хранимых процедурах/функциях SQL
• особый тип данных RECORD
• эквивалентность циклов и курсоров

Модуль 6 - Триггеры в языке SQL
Научитесь создавать триггеры на различные стандартные операции SQL к ранее созданным представлениям и изучите возможности триггеров в различных СУБД и их отличия от правил.

• триггеры в языке SQL
• классификация триггеров по способу обработки и моменту выполнения. Триггерная функция/процедуры как особый вид хранимой функции/процедуры
• сходства и отличия между правилами и триггерами

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

​

За 2 месяца освоите работу с фреймворком Vue.js и научитесь создавать полноценные приложения на его
Научитесь создавать приложения на Vue.js: с нуля до продакшна
Будете тренироваться в онлайн-тренажере в любое время
Увеличите количество вакансий, на которые сможете откликаться
Сможете тестировать и разворачивать написанное приложение
Выполните 4 проекта, которые можно добавить в портфолио
Получите удостоверение о повышении квалификации

Vue — фреймворк, который прост в освоении и востребован на рынке
Vue.js открывает возможности как для работы в штате, так и для фриланс-проектов
Фреймворк позволяет быстро создавать прототипы и разрабатывать приложения, что особенно ценно для стартапов и проектов с жёсткими сроками

Это курс для разработчиков с опытом работы на JavaScript, HTML или CSS

• Начинающие фронтенд-разрабочики
  Освоите востребованный фреймворк, чтобы научиться быстро создавать интерактивные веб-приложения
• Опытные React- и Angular-разработчики
  Расширите свой стек технологий, чтобы решать специфические задачи
• Тимлиды
  Разберётесь в архитектуре Vue-проектов, чтобы использовать фреймворк для масштабирования

За 2 месяца вы научитесь
Создавать сложные SPA-приложения, как в продакшне
Подключать Vue к любому бэкенду
Разбираться, как выжимать максимум из производительности приложения
Использовать современный стек: Vite, Pinia, TypeScript
Готовить и выкатывать проекты в продакшен
Понимать, когда стоит выбрать Nuxt и как использовать его для SSR
Мигрировать проект с Vue 2 на Vue 3 без боли
Создавать собственные composables и использовать VueUse для гибкой архитектуры
Интегрировать AI-инструменты, чтобы ускорять и упрощать разработку

Программа курса
Она рассчитана на 2 месяца, в среднем учёбе нужно уделять 10–13 часов в неделю

Инструменты и основы Vue 3
1. Современный Vue 3: композиция вместо наследования: освоите Composition API — современный подход в Vue 3 для управления реактивностью и создания переиспользуемых компонентов по принципам KISS и DRY.
2. TypeScript как основа надёжности: научитесь типизировать компоненты, пропсы и события, использовать дженерики и утилиты TypeScript для повышения стабильности и предсказуемости кода.
3. Коммуникация компонентов: разберёте способы взаимодействия через props, emits, slots и паттерн provide/inject для гибкого обмена данными между компонентами.
4. Инструменты качества: настроите ESLint, выполните рефакторинг и напишете unit-тесты с Vitest и Vue Test Utils для обеспечения качества и надёжности кода.
Проект: создадите переиспользуемую библиотеку Vue-компонентов для построения интерфейсов. В неё войдут базовые элементы форм — поля ввода, кнопки, селекты — и составные компоненты, такие как карточки и индикаторы. Реализуете систему темизации с использованием механизма provide/inject и обеспечите полную типизацию на TypeScript. Все компоненты будут спроектированы с учётом их дальнейшего применения в проекте менеджера задач.

Архитектура Vue-приложений
1. Composables — переиспользуемая бизнес-логика: освоите паттерн Composables для выделения и повторного использования бизнес-логики, включая работу с API, состоянием форм и обработкой ошибок.
2. Состояние приложения с Pinia: внедрите менеджер состояний Pinia и научитесь централизованно управлять данными приложения с типизацией для масштабируемых проектов.
3. Маршрутизация и навигация: настроите маршрутизацию с Vue Router, реализуете ленивую загрузку, навигационные хуки и обработку ошибок вроде «404 Not Found».
4. Сложные формы и валидация: создадите динамические формы с VeeValidate, добавите валидацию, состояния загрузки и успешной отправки для улучшения пользовательского опыта.
Проект: разработаете веб-приложение для управления проектами и задачами с возможностью командной работы. Реализуете систему проектов, доску задач, фильтрацию и поиск. Используете компоненты из первой библиотеки, добавите управление состоянием через Pinia, маршрутизацию и сложные формы с валидацией.

Производительность и продвинутые паттерны
1. Оптимизация рендеринга и производительности: освоите техники ускорения Vue-приложений: использование v-memo, ленивую загрузку и профилирование через Vue DevTools для выявления узких мест.
2. VueUse и реактивные утилиты: научитесь применять готовые composable-функции из VueUse для работы с браузерными API и создавать собственные хуки для ускорения разработки.
3. Миграция и работа с legacy: разберёте стратегии миграции с Vue 2 на Vue 3, включая Compatibility Build, и научитесь совмещать старый и новый код в одном проекте.
4. AI в разработке: интегрируете AI-инструменты в процесс разработки для генерации кода, тестов и ускоренного код-ревью.
Проект: улучшите производительность и пользовательский опыт приложения из второго модуля. Добавите виртуализацию списков, ленивую загрузку компонентов и кеширование данных с помощью VueUse. Также реализуете офлайн-режим для работы приложения без подключения к сети.

Продакшн и реальные сценарии
1. Продакшен-сборка и деплой: подготовите приложение к продакшну, настроите Vite для оптимальной сборки, примените код-сплиттинг и tree-shaking, а также развернёте проект на облачной платформе.
2. CI/CD и автоматизация: настроите автоматические пайплайны CI/CD для тестирования, сборки и деплоя приложения, обеспечивая стабильный и быстрый релиз новых версий.
3. Серверный рендеринг и Nuxt: освоите SSR и SSG с помощью Nuxt 3, улучшите SEO и производительность приложения и научитесь выбирать подходящий тип рендеринга под задачу.
4. Архитектурные решения для масштабирования: изучите принципы проектирования масштабируемой фронтенд-архитектуры и научитесь подбирать технологический стек под бизнес-задачи на реальных кейсах.
Проект: подготовите приложение к промышленной эксплуатации. Выполните миграцию на Nuxt 3 для реализации SSR/SSG, настроите полный CI/CD-пайплайн с автоматическим тестированием и деплоем. Завершите работу развертыванием приложения на облачной платформе.

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

​

О курсе:
Полный курс по основам Python в 2025. С нуля до первого проекта.

Мы начнём с самого нуля и научимся, объявлять переменные, работать с типами данных и управлять потоком. Далее перейдём к разбору списков и кортежей, а также разберём как это работает под капотом.

После мы перейдём к детальному разбору строк, Set, словарей циклов и изучим функции как строительные блоки нашего приложения, а также функции высшего порядка.

Мы научимся обрабатывать ошибки в приложении, разбивать его на модули и работать с датой и временем. При этом мы много времени уделим типизации, чтобы писать простой поддерживаемый код.

Чему вы научитесь:
1. Писать на Python
2. Работать с коллекциями
3. Декомпозировать приложение на модуля
4. Работать со списками и кортежами
5. Создавать словари и Set
6. Разбираться с функциями и итераторами
7. Обрабатывать ошибки и отлаживать приложение
8. Писать CLI приложения на Python
9. Работать с библиотекой даты и времени
10. Читать и писать в файл
11. Использовать функции высшего порядка

Что будем писать:
1. Менеджер паролей с генерацией
Менеджер паролей с меню, генерацией пароля по заданным условиям и возможностью получить нужный пароль
2. Игра - Камень ножницы бумага
Игра против компьютера в камень, ножницы, бумагу с выбором числа раундов и результатами игры
3. Менеджер задач
Полноценный CLI менеджер задач с хранением задач в JSON файле, возможность фильтровать задачи, добавлять теги, менять статус и удалять. Добавлен красивый вывод задач в виде таблицы.
4. Калькулятор расходов
Возможность вносить расходы с категориями, получить статистику по тратам - среднее, сумму
5. Библиотека книг с поиском
Список книг для прочтения с возможностью искать книгу по автору или названию с помощью CLI утилиты
6. CRM система для хранения заказов
Полноценная консольная CRM для хранения заказов, изменения статусов, добавления дат доставки и отгрузки

Спойлер: Программа:

Модуль 1 - Введение
1.1 Почему Python
1.2 Как устроен курс
1.3 Обзор проекта
1.4 Проекты 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 - Переменные и типы
3.1 REPL
3.2 Создание первого скрипта
3.3 Переменные и значения
3.4 Названия переменных
3.5 Типы
3.6 Преобразование типов
3.7 Задание типов
3.8 Константы
3.9 Тест - Переменные и типы
3.10 Тренажёр - Переменные и типы
3.11 Занятие - Переменные и типы
3.12 Домашнее задание - Переменные и типы
Модуль 4 - Простые операции
4.1 Арифметические операторы
4.2 Операторы присваивания
4.3 Операторы сравнения
4.4 Булева логика
4.5 Логические операторы
4.6 Порядок операторов
4.7 Упражнение - проверка возраста
4.8 Тест - Простые операции
4.9 Тренажёр - Простые операции
4.10 Занятие - Простые операции
4.11 Домашнее задание - Простые операции
Модуль 5 - Управление потоком
5.1 if else
5.2 Отступы и PEP8
5.3 elif
5.4 Тернарный оператор
5.5 Упражнение - Максимальное значение
5.6 match case
5.7 Линтер и форматер
5.8 Упражнение - Лифт
5.9 Тест - Управление потоком
5.10 Тренажёр - Управление потоком
5.11 Занятие - Управление потоком
5.12 Домашнее задание - Управление потоком
Модуль 6 - Списки, кортежи и работа под капотом
6.5 Как работают переменные
6.6 Mutable и Immutable
6.7 Slicing
6.8 Упражнение - Палиндром
6.9 Манипуляция со списками
6.10 Копирование
6.11 Unpack
6.12 Iterable unpack
6.13 Упражнение - Сумма границ
6.14 Тест - Списки, кортежи
6.15 Тренажёр - Списки, кортежи
6.16 Занятие - Списки, кортежи
6.17 Домашнее задание - Списки, кортежи
Модуль 7 - Строки
7.1 Строки и Unicode
7.2 Изменение строк
7.3 Методы строк
7.4 Упражнение - Проверка email
7.5 Интерполяция строк
7.6 Escape Characters
7.7 Упражнение - Письмо
7.8 Тест - Строки
7.9 Тренажёр - Строки
7.10 Занятие - Строки
7.11 Домашнее задание - Строки
Модуль 8 - Циклы
8.1 Функция range
8.2 Цикл for
8.3 Enumerate
8.4 Упражнение - Игра камень ножницы бумага
8.5 While
8.6 Упражнение - Проверка выбора
8.7 Break continue else
8.8 Упражнение - Проверка спама
8.9 Упражнение - Таблица умножения
8.10 Тест - Циклы
8.11 Тренажёр - Циклы
8.12 Занятие - Циклы
8.13 Домашнее задание - Циклы
Модуль 9 - Функции
9.1 None
9.2 Объявление функции
9.3 Выделение функций
9.4 Область видимости
9.5 Упражнение - Калькулятор
9.6 Docstring
9.7 Literals
9.8 Star arguments
9.9 Значение по умолчанию
9.10 Именованные аргументы
9.11 Упражнение - Генерация пароля
9.12 Тест - Функции
9.13 Тренажёр - Функции
9.14 Занятие - Функции
9.15 Домашнее задание - Функции
Модуль 10 - Sets и словари
10.1 Словари
10.2 Доступ к значениям
10.3 Упражнение - Меню приложения
10.4 Упражнение - Управление паролями
10.5 Итерация по словарю
10.6 Упражнение - Вывод паролей
10.7 Sets
10.8 Операции с множествами
10.9 Union difference и другие
10.10 Упражнение - Посетители конференции
10.11 Сравнение множеств
10.12 Frozenset
10.13 Упражнение - Проверка документов
10.14 Тест - Sets и словари
10.15 Тренажёр - Sets и словари
10.16 Занятие - Sets и словари
10.17 Домашнее задание - Sets и словари
Модуль 11 - Функции высшего порядка
11.1 Функции высшего порядка
11.2 lambda
11.3 map
11.4 Упражнение - Нормализация данных
11.5 filter
11.6 Упражнение - Поиск заказов
11.7 reduce
11.8 Упражнение - Статистика заказов
11.9 sorted
11.10 Упражнение - Выплата зарплаты
11.11 Замыкание
11.12 Тест - Функции высшего порядка
11.13 Тренажёр - Функции высшего порядка
11.14 Занятие - Функции высшего порядка
11.15 Домашнее задание - Функции высшего порядка
Модуль 12 - Обработка ошибок
12.1 Проект - Менеджер задач
12.2 try except
12.3 Упражнение - KeyboardInterrupt
12.4 raise
12.5 Создание своих ошибок
12.6 Иерархия ошибок
12.7 Упражнение - Проверка корзины
12.8 Тест - Обработка ошибок
12.9 Тренажёр - Обработка ошибок
12.10 Занятие - Обработка ошибок
12.11 Домашнее задание - Обработка ошибок
12.12 Отзыв о курсе
Модуль 13 - Модули
13.1 Что такое модуль
13.2 Импорт модулей
13.3 Подключение своих модулей
13.4 init py
13.5 Приватные методы
13.6 Упражнение - Функция help
13.7 sys path
13.8 Main name
13.9 Типизация dict
13.10 Упражнение - Создание задачи
13.11 Тест - Модули
13.12 Тренажёр - Модули
13.13 Занятие - Модули
13.14 Домашнее задание - Модули
Модуль 14 - Дата и время
14.1 Создание date и time
14.2 Парсинг и форматирование
14.3 timedelta
14.4 Сравнение дат
14.5 Timezone
14.6 Optional
14.7 Упражнение - Добавление даты
14.8 Упражнение - Парсинг add
14.9 Цепочка исключений
14.10 Тест - Дата и время
14.11 Тренажёр - Дата и время
14.12 Занятие - Дата и время
14.13 Домашнее задание - Дата и время
Модуль 15 - Работа с файловой системой
15.1 Команда добавления
15.2 Упражнение - Вывод задачи
15.3 Запись в файл
15.4 with
15.5 JSON
15.6 json dump
15.7 Упражнение - Сохранение JSON
15.8 Чтение JSON
15.9 Упражнение - Чтение задач
15.10 Тест - Работа с файловой системой
15.11 Тренажёр - Работа с файловой системой
15.12 Занятие - Работа с файловой системой
15.13 Домашнее задание - Работа с файловой системой
Модуль 16 - Финал проекта
16.1 Упражнение - Команда list
16.2 Упражнение - Команда remove
16.3 kwargs
16.4 isinstance
16.5 Упражнение - Команда edit
16.6 next
16.7 Упражнение - Команда tags
16.8 Упражнение - Команда done
16.9 Следующие улучшения
16.10 Тест - Финал проекта
16.11 Домашнее задание - Финал проекта
Модуль 17 - Заключение
17.1 Куда двигаться дальше
17.2 Собеседование с AI наставником
17.3 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...

​

Профессиональная разработка и доработка отчетов для ERP и УХ
Научитесь создавать сложные отчеты без костылей: используйте все возможности СКД, дорабатывайте типовые конфигурации и решайте задачи бизнес-аналитики любой сложности по стандартам профессиональной 1С-разработки.

О чем курс
СКД в 1С — это не просто конструктор отчётов, а мощный фреймворк для построения сложной бизнес-аналитики. Для опытного разработчика глубокое понимание СКД — это ключ к решению нестандартных задач в типовых конфигурациях, способ ускорить разработку в разы и прекратить использовать «костыли» там, где должна работать чистая архитектура.

• Наш курс — это углубленное практическое погружение в систему компоновки данных для тех, кто уже умеет писать запросы и создавать простые отчеты. Вы получите не разрозненные примеры, а целостную систему знаний о том, как проектировать, отлаживать и программно управлять сложными отчетами в реальных проектах на базе ERP и УХ.
• По окончании курса вы сможете уверенно браться за доработку любой отчетности в типовых системах, оптимизировать работу с большими данными и стать тем специалистом, который закрывает самые сложные задачи по аналитике, повышая свою ценность до уровня архитектора решений.

Курс ведет Александр Свойкин
Руководитель группы программистов в компании DNS, практикующий 1С-разработчик и ментор

15+ лет опыта в ИТ, прошел путь от разработчика до руководителя команд

• Практикующий 1С-эксперт с опытом создания и внедрения комплексных решений: от роботизированных складов до финансовых систем
• Руководитель разработки — управляет командой программистов, совмещая техническую экспертизу с управленческими практиками
• Опытный ментор — обучил тысячи студентов, популяризирует 1С-разработку через проведение митапов и образовательных мероприятий
• Эксперт по автоматизации бизнеса — реализует проекты для крупных компаний, ориентированные на реальные бизнес-задачи

Спойлер: Программа курса

Неделя 1: Старт обучения

Знакомство с целью и структурой курса. Глубокое погружение в архитектуру системы компоновки данных: этапы работы СКД-движка, роль компоновщика настроек и разбор события «ПриКомпоновкеРезультата». Постановка задач на курс.

Неделя 2

Разберем отличия запроса в СКД от обычного запроса, работу с фигурными скобками, параметрами и набором данных «Объект». Научимся ограничивать поля и условия на этапе компоновки.

Ключевые темы:

• Работа запроса в СКД vs обычный режим запроса
• Фигурные скобки в запросах и параметрах: синтаксис и назначение
• Ограничение полей и условий на этапе компоновки
• Набор данных «Объект»: проблемы и сложности использования
• Выражение представления и выражение упорядочивания

Освоим работу с параметрами, отборами и группировками. Научимся программно управлять настройками компоновки данных и применять их в зависимости от ролей пользователей.

Ключевые темы:

• Вложенные поля: параметры и отборы
• Варианты работы с отборами и программное формирование
• Группировки: декларативное и программное создание
• Варианты группировок и их применение

Неделя 3

Изучим различные варианты вывода данных: таблицы, диаграммы, коллекции значений. Научимся выбирать оптимальный способ представления данных для разных бизнес-задач.

Ключевые темы:

• Варианты отчетов и переключение между ними
• Вывод в таблицу. Тип дополнения у таблицы
• Вывод в диаграмму: настройка и форматирование
• Вывод результата СКД в коллекции значений

Освоим технику программного изменения текста запроса и генерации СКД в коде. Изучим роли полей и их влияние на формирование результата.
Ключевые темы:

• Роли полей в СКД: Обязательное, Использовать значение NULL, Остатки, Счет, Период
• Программное изменение текста запроса
• Генерация СКД в коде 1С
• Функциональные опции и РЛС в СКД

Неделя 4

Изучение механизмов расшифровки СКД. Изучим стандартные сценарии использования и работу с родительской расшифровкой.

Ключевые темы:

• Стандартная расшифровка и сценарии использования
• Получение расшифровки на группировках
• Работа с родительской расшифровкой
• Получение расшифровки у таблицы

Изучим продвинутые техники работы с данными: объединение наборов данных и их связи, а также в каких сценариях их можно использовать.
Ключевые темы:

• Набор данных «Объединения»: примеры использования
• Связи наборов данных и сценарии их использования
• Сценарии использования связей наборов данных

Неделя 5

Освоим продвинутые техники работы с СКД: расчет нарастающего итога, вывод полей в коллекцию, вызов общих модулей.

Ключевые темы:

• Расчет нарастающего итога
• Вывод рассчитываемых полей в коллекцию значений
• Вызов общего модуля из полей СКД

Научимся работать с макетами и оформлением отчетов. Изучим, когда использовать стандартные возможности СКД, а когда переходить к табличному документу.
Ключевые темы:

• Макет поля, группировки, аналитических группировок, ресурсов
• Группировка «Дополнительная информация»
• Изменение стандартной расшифровки на собственную
• Вывод отчета в табличный документ

Неделя 6

Освоим работу с вложенными схемами и пользовательскими полями. Изучим практические кейсы использования в реальных проектах.

Ключевые темы:

• Использование вложенных схем в отчетах
• Пользовательские поля в СКД

Изучим нетривиальные способы применения СКД: периодические расчеты, сложные пользовательские сценарии и интеграцию с другими механизмами платформы.
Ключевые темы:

• Использование СКД для периодических расчетов
• Сложные пользовательские сценарии
• Постобработка отчета
• Интеграция СКД с другими механизмами платформы

Неделя 7

Разберем реальные кейсы доработки отчетов в типовых конфигурациях. Изучим различные подходы: внешние отчеты, расширения, донастройка, подмена.

Ключевые темы:

• Доработка отчетов УХ
• Доработка отчетов ERP
• Подходы к доработке: расширения, донастройка, подмена

Итоги курса

Закрепление полученных знаний, разбор вопросов по домашним заданиям, обратная связь от автора. План дальнейшего развития и рекомендации по применению полученных навыков.

Ключевые темы:

• Разбор вопросов по домашним заданиям
• Обратная связь и рекомендации по развитию
• Кейсы применения знаний на практике
• Вручение сертификатов и закрытие курса

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

​

Создай 2 продакшен-микросервиса, пройди полный цикл разработки и получи навыки, за которые платят. В мини группе из 15 человек и с поддержкой опытного ментора

Для кого этот курс?

• Начинающие разработчики
  Хотите войти в Java с реальными проектами
• Middle-разработчики
  Стремитесь перейти на микросервисы и повысить доход
• Всем, кто устал от теории
  24 практических задания + 2 микросервиса в портфолио

Что вы получите?
2 готовых микросервиса
Payment Service (Spring Boot, REST, PostgreSQL)
Async Payment Processor (Kafka, RabbitMQ, Docker, CI/CD)
Навыки востребованного разработчика
Docker, Kafka, RabbitMQ, Spring Boot, Postgres, Spring Security, тестирование DevOps: GitHub Actions, CI/CD, Kubernetes

24 практических занятия с домашними заданиями и проверкой от преподавателя

Спойлер: Программа курса

1. Быстрый старт. Первое приложение
Технологии: Intellij IDEA, Maven, HTTP, Socket, Web

2. Основы Git и GitHub
Технологии: Git, GitHub, Intellij IDEA

3. Приложение Payment Service на основе Spring Boot
Технологии: Spring Boot, Spring Boot Web, Intellij IDEA

4. DevOps и Continuous Integration (CI)
Технологии: GitHub Actions, Checkstyle, JUnit, Intellij IDEA

5. Основы контейнеризации. Docker
Технологии: Docker, PostgreSQL, Intellij IDEA

6. JPA, Hibernate, Объектно-реляционное отображение (ORM)
Технологии: JPA, Hibernate, Spring Data, Spring Boot, PostgreSQL, Intellij IDEA

7. Версионирование БД. Liquibase
Технологии: JPA, Hibernate, Liquibase, PostgreSQL, Spring Data, Spring Boot, Intellij, DEA

8. Фильтрация, сортировка и пагинация в БД
Технологии: JPA, Hibernate, Liquibase, PostgreSQL, Spring Data, Spring Boot, Intellij IDEA

9. Реализация сервисов и мапперов
Технологии: MapStruct, Spring Boot, Intellij IDEA

10. Unit-тестирование
Технологии: JUnit, AssertJ, Mockito, Intellij IDEA

11. REST API и web-контроллеры
Технологии: Spring Boot Web, Apache Tomcat, HTTP, Intellij IDEA, Postman

12. Фильтрация сортировка и пагинация в REST API
Технологии: Spring Boot Web, REST API, Apache Tomcat, HTTP, Intellij IDEA, Postman

13. Глобальная обработка ошибок в REST API
Технологии: Spring Boot Web, REST API, Apache Tomcat, Intellij IDEA, Postman

14. Организация безопасности в REST API
Технологии: Spring Boot Web, Spring Boot Security, REST API, Apache Tomcat, OAuth, KeyCloak, Intellij IDEA, Postman

15. Интеграционное тестирование в REST API
Технологии: Spring Boot Web, Spring Boot Test, REST API, TestContainer, Intellij IDEA

16. Логирование приложений
Технологии: Spring Boot Logging, Logback, Intellij IDEA

17. Клиентское API для асинхронной обработки платежей
Технологии: Spring Boot, JUnit, AssertJ, Mockito, Intellij IDEA

18. Основы Kafka
Технологии: Kafka, Spring Kafka, Docker, Intellij IDEA

19. Приложение для асинхронной обработки платежей
Технологии: Spring Boot, Kafka, Spring Kafka, X Payment API, Docker, Intellij IDEA

20. Автогенерация кода. Спецификация X Payment API
Технологии: OpenAPI (Swagger), REST API, Spring Boot Web, Maven, Intellij IDEA

21. Интеграция асинхронной системы платежей с X Payment API
Технологии: Spring Boot Web, REST API, Intellij IDEA

22. Выполнение запланированных асинхронных задач
Технологии: Spring Boot Web, REST API, Spring Scheduling, Cron, Intellij IDEA

23. Асинхронный API для уведомления подписчиков о событиях
Технологии: Spring Boot, Spring Kafka, Kafka, Intellij IDEA

24. End-2-End тестирование системы
Технологии: Docker, Docker compose, REST API, Postman, Kafka, Kafka Monitoring, Intellij, IDEA

Преподаватель Алексей Ушаровский
Более 10 лет в разработке, работал в таких компаниях как: Epam и Oracle
Работает в Deutsche Boerse Group в настоящее время
5 лет опыта преподавательской деятельности в Java. Ментор на платформе iPrody

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

​

Как часто работодатели требуют Kubernetes?
В 2024 году Kubernetes стал де-факто стандартом оркестрации контейнеров
Для DevOps/SRE его требуют в 7–8 из 10 вакансий
Для Backend примерно в каждой второй
DevOps/SRE/Platform роли: Kubernetes упоминается в 70–85% вакансий
Backend: Kubernetes/контейнеры упоминаются в 45–60% вакансий (особенно в микросервисных
Cloud/Platform Engineer: 60–75%Junior Java: 15–30%
Зарплаты специалистов со знанием Kubernetes в среднем на 18% выше по рынку

Этот курс для тебя, если ты...

• Junior/Middle-разработчик
  Хочешь перейти к реальным продакшн-проектам
• DevOps/QA
  Нужно освоить Kubernetes для работы
• Senior
  Хочешь закрыть пробел и усилить компетенции

Программа курса
12 шагов к освоению Kubernetes

1. Введение в контейнеризацию
Программа:
Основы Docker
Конфигурирование образа (image) через Dockerfile
Создание образа и его сохранение в репозиторий (Local/Remote Repository)
Лучшие практики:
Оптимизация размера образа
Многоступенчатая сборка (Multistage image build)
Обеспечение Безопасности

2. Основы Kubernetes
Программа:
Архитектура Kubernetes
Основы Minikube для локальной разработки
Работа с Kubernetes Client
Kubernetes Proxy, Kubernetes DNS, Kubernetes UI

3. Рабочие нагрузки (Pod, ReplicaSet, Deployment)
Программа:
Декларация и создание Pod
Отслеживание Pod и получение доступа к нему
Состояние Pod (Health check). Разница между Liveness и Readiness
Репликация Pod через ReplicaSet
Обновление и развертывание Pod через Deployment

4. Сетевые ресурсы (Service, ClusterIP/NodePort/LoadBalancer, DNS)
Программа:
Основы Service Discovery
Объект Service и DNS внутри кластера
Интеграция LoadBalancer

5. Балансировка HTTP-запросов при помощи Ingress
Программа:
Различие между Ingress Spec и Ingress Controller
Установка Contour и обзор альтернатив
Создание и конфигурация объекта Ingress
Распределение трафика запросов
Конфигурация TLS

6. Хранение данных (Volume, PersistentVolume, PersistentVolumeClaim, StorageClass)
Программа:
Абстрагирование хранилища (PersistentVolume, PersistentVolumeClaim)
Доступные виды хранилищ
Подключение хранимых данных к объекту Pod
Динамическое выделение ресурсов (StorageClass)

7. Конфигурация и секреты (ConfigMap, Secrets)
Программа:
Управление параметрами конфигурации в приложениях
Создание и применение ConfigMap
Создание и применение Secrets
Органичения: именование и память

8. Масштабирование и стратегии развертывания
Программа:
Создание и управление объект Deployment
Масштабирование и обновление Docker Container
Автомасштабирование через Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
Стратегии развертывания

9. Организация безопасности
Программа:
Доступ на основе ролей (Role-Based Access Control, RBAC)
Аутентификация в Kubernetes
Управление ролями объектов Kubernetes
Агрегация ролей и группы

10. Шаблонизация приложений
Программа:
Параметризация запуска при помощи Helm и шаблонов
Использование файловой системы в параметризации

11. Автоматизация и CI/CD
Программа:
Автоматизация сборки приложения
Автоматическое выполнение тестов
Автоматизация развертывания на Kubernetes

12. Мониторинг и логирование
Программа:
Настройка Prometheus и Grafana для мониторинга
Настройка Loki и Grafana для корреляции и отслеживания логов

Курс ведёт практикующий Senior Максим Добрынин

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

​

Проп-челлендж под ключ: выбор фирмы, риск и тактика

Как выбрать проп-фирму, посчитать юнит-экономику и выстроить дисциплину. Планируем риск, тестируем стратегии, масштабируем капитал.

Что изучим:

• Выбор проп-фирм: цели, daily/max & trailing DD, consistency, ограничения (новости/ночь/скальпинг), платформы, payout, комиссии, поддержка, верификация.
• Юнит-экономика: матожидание, вероятность, EV попытки, оптимальное число попыток, план масштабирования.
• Квота на попытку: Kelly/½-Kelly, лимиты DD (equity vs balance), budget per attempt, Monte-Carlo.
• Риск и позиции: дневные лимиты, лотность, стоп-профили без усреднений, распределение риска по сетапам.
• Хедж: допустимое/запрещённое, кросс-инструментный и фьючерсный хедж, снижение волатильности PnL.
• Тактика: сетапы с высоким Sharpe и Win×RR, календарь волатильности, работа вокруг новостей, дисциплина и психология.
• Операционка/комплаенс: KYC, выплаты, налоги, техтребования (латентность, платформа, журнал сделок).

Результат:

• Готовый чек-лист отбора проп-фирм + матрица рисков и условий.
• Ноутбук для расчёта EV, вероятности прохождения и оптимальной квоты за попытку.
• Индивидуальный план прохождения челленджа с лимитами риска, лотностью и сценариями хеджа.

Требования: базовое знание Python и терминологии трейдинга. Новички могут участвовать для расширения кругозора — всё объясняется пошагово.

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