Новые складчины

​

Чему вы научитесь

• Научитесь писать высокопроизводительный асинхронный код на Python для создания масштабируемых приложений.
• Освоите библиотеку asyncio через практические примеры работы с корутинами, задачами и футурами по актуальной документации.
• Поймете внутреннее устройство asyncio через детальный разбор исходного кода ключевых компонентов: цикла событий, механизмов планирования и управления корутинами. Это знание поможет вам не просто использовать, а глубоко понимать асинхронность в Python и отлаживать сложные сценарии.
• Изучите фундаментальные механизмы асинхронности на уровне операционной системы, что позволит легко осваивать аналогичные технологии в других языках программирования.
• Узнаете историческую эволюцию асинхронного программирования — от колбэков и генераторов до современных синтаксических конструкций async/await.
• Разберетесь в низкоуровневых возможностях операционных систем для управления операциями ввода-вывода и научитесь использовать модули select и selectors.
• Создадите управляемые генераторы и сопрограммы на их основе для решения практических задач.
• Реализуете собственные аналоги цикла событий и асинхронные классы для глубокого понимания принципов работы.
• Закрепите теорию многочисленными практическими задачами по созданию асинхронных программ.
• Освоите работу с PostgreSQL в асинхронном режиме через библиотеку asyncpg: от базовых запросов до использования пулов соединений для эффективного взаимодействия с базой данных в высоконагруженных приложениях.

О курсе
Курс является завершающей частью большой темы реализации многозадачных решений в Python и полностью раскрывает асинхронную многозадачность.

Курс для тех, кто хочет не просто «пользоваться», а «понимать»! Этот курс не только обучает использованию библиотеки asyncio, но и показывает концепции, на которых строится асинхронное программирование. Асинхронные программы создавались и до выхода библиотеки asyncio. Этот курс позволит Вам глубже понять асинхронное программирование и не ограничивается рамками одной готовой библиотеки.

На курсе Вас ждут:

• теоретические и практические основы концепции асинхронного программирования.
• подробный разбор официальной документации и большое количество примеров использования;
• разбор исходного кода внутренней реализации модуля asyncio. Важно не только уметь применять инструменты, но и знать как они устроены. Учитесь у лучших! разбираясь в исходном коде модуля, который был написан и улучшен опытными разработчиками и огромным комьюнити языка Python.
• ссылки на дополнительные материалы различных источников на русском и английском языках;
• итоговый учебный проект, позволяющий применить новые полученные знания в задаче по агрегации рыночных данных ценных бумаг, используя реальные API финансовых сервисов.

Программа курса
Введение
Приветствие!
О курсе и особенностях тестирующей системы

Основы асинхронного программирования
Основные определения
Виды операций и область применения
Переключение потока выполнения
Генераторы и корутины ч.1
Генераторы и корутины ч.2
Файлы, сокеты и блокирующие операции ввода-вывода
Операционные системы и контроль IO-bound задач, ч.1
Операционные системы и контроль IO-bound задач, ч.2
Асинхронное программирование на коллбэках
Асинхронное программирование на генераторах
Эпилог

Библиотека asyncio
Детали пазла
Awaitables объекты, ч.1
Awaitables объекты, ч.2
Runners и локальный контекст значений. Сontextvars, ч.1
Runners и локальный контекст значений. Сontextvars, ч.2
Задачи Tasks. Работа с коллбэками
Задачи Tasks. gather и TaskGroup
Нетерпеливый старт задач eager_start и uvloop
Задачи Tasks. Исключения
Задачи Tasks. Исключения gather и TaskGroup
Задачи Tasks. Примитивы ожидания
Задачи Tasks. Таймауты/таймеры
Работа с сетевыми соединениями. Streams
Запуск блокирующих операций с использованием потоков
Запуск блокирующих операций с использованием пула процессов
Запуск блокирующих операций с помощью пула интерпретаторов
Асинхронный менеджер контекста
Асинхронный итератор
Асинхронные очереди
Асинхронные примитивы синхронизации. Lock
Асинхронные примитивы синхронизации. Event и Condition
Асинхронные примитивы синхронизации. Semaphore и Barrier
Асинхронная работа с субпроцессами
Разбор тестовых задач и примеры решений
Эпилог

Низкоуровневая работа с asyncio
Back to the Future
Работа с циклом событий. Планирование обратных вызовов
Реализации событийных циклов. Очередь коллбэков
Реализации событийных циклов. Мониторинг I/O-операций

Асинхронная работа с БД на примере PostgreSQL и asyncpg
Введение. Архитектура СУБД
Установка и настройка
Подключение и работа с запросами
Пул соединений. Connection Pool

Последний подвиг
Учебный проект: агрегация рыночных данных III

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

​

Для junior go и свитчеров в backend
Пошагово пишем такс-треккер и решаем типичные backend-задачи, которые встречаются на работе: от осознанного выбора инструментов разработки до production-ready кода и интеграции бэка со фронтом

Подойдет начинающим Golang-разработчикам и свитчерам из другой предметной области

• Проходили курсы по Golang c нуля, и вместо практики получили много теории, которую непонятно, как применять
• Хотите перейти в backend — уже изучили синтаксис и пощупали основы, которые теперь нужно отточить на практике
• Учились по статьям, документации, роликам на ютубе, и запутались еще сильнее
• На собеседованиях требуют большой опыт,
и в резюме нужен проект и стек технологий коммерческого уровня

Не подойдет свитчерам из другого backend-стека

• Здесь мы изучаем Golang на практике для начинающих backend-инженеров. Если переходишь в Go из PHP, Java, С++ или других ЯП — у тебя уже есть опыт backend-разработки, потому что основные концепции схожи.
Приходи на курс «Глубокий Go», чтобы сразу погрузиться в тонкости и нюансы языка

В рамках обучения не просто напишем еще один pet-проект, а на практике разберемся:

• С чего начинается разработка типичного проекта на Golang
  Какие инструменты выбирать под задачу и с чего начать, когда перед тобой пустой файл
• Как проектировать API и по каким критериям выбирать БД
  Их много, и каждая затаскивается в проект под разные задачи
• Как рефакторить код
  Разберемся с архитектурами, выберем одну из них и перепишем код с нуля
• Как создать асинхронную задачу и не потерять ее
  Научимся правильно использовать очереди и безопасно читать из них сообщения
• Что делать, если упал prod
  Сами его положим и реанимируем. Научимся тестировать, логировать и мониторить сервис, чтобы избегать инциденты
• Как подготовить код к совместной работе с командой
  Внедрим CI, линтеры и автотесты, чтобы ловить баги до сode review от коллег постарше

Бонусом интегрируем бэк со фронтом через ИИ
Иногда нужно быстро сделать простую веб-морду для бэка, чтобы докрутить MVP или упростить тестирование. Посмотрим, как с помощью ИИ можно сделать это быстро и без погружения во фронтенд

В итоге получится таск-треккер с чистой архитектурой и масштабируемым кодом
Опыт коммерческого уровня, который можно отражать в резюме

Программа курса:

Урок №1. Ставим задачу, подбираем технологии и пишем микросервис
Теория:
с чего начать, когда перед тобой пустой файл
как не уйти в оверинжиниринг — учимся осознанно выбирать технологии под любую задачу, а не «тащить» все, что слышал и видел
библиотека, сервис, тулза — чем отличается и как влияет на то, что ты делаешь
Пишем с нуля:
HTTP-микросервис с одним эндпоинтом для мониторинга — лайф-проба, которая будет возвращать о себе базовую информацию
клиент для HTTP-микросервиса — CLI-тулза, которая чекает мониторинг
Результат:
освоил лучшие практики, с которых начинается разработка типичного проекта

Урок №2. Прорабатываем сценарии таск-трекера и работы с БД из Go. Пишем API
Теория: часть №1:
для чего нужны сценарии использования
На практике:
описываем задачу
пишем функционал создания списка, получения и добавления элементов
прорабатываем HTTP API
Теория: часть №2:
какие бывают БД и как выбрать БД под задачу
На практике:
выбираем БД из Go с пониманием — почему эта, а не другие
делаем окружение на docker compose, запускаем Postgres
встраиваем работу с БД в микросервис — подключение, запись и чтение данных. Делаем первые запросы
Результат:
спроектировали API под задачу
запустили Postgres в Docker’e и подключились к нему из БД
написали базовый функционал таск-трекера

Урок №3. Архитектуры приложений: делаем код чистым, интегрируемся со фронтом
Функционал написан, код работает, самое время «натянуть на морду». Только senior за соседним столом пробежался глазами и сказал, что код страшный и надо рефакторить. Как теперь сделать его чище?
Теория:
гексагональная архитектура: суть, плюсы и минусы внедрения
слабосвязанные компоненты
инверсия зависимостей
На практике:
выбираем архитектуру и рефакторим под нее код
улучшаем мониторинг — Live и Ready пробы, Healthcheck докер контейнера
быстро пишем веб-морду с помощью ИИ, чтобы протестировать все, что получилось
разбираем кейсы, в которых ИИ не справляется
Результат:
узнали, как изучать разные архитектуры
привели код в порядок
научились интегрировать frontend

Урок №4. Очереди сообщений: как создать асинхронную задачу
У таск-трекера появились пользователи и они хотят знать, что их друзья добавляют в свои списки задач, и какие из них выполняют
Разбираемся с протоколами очередей, брокерами и прочим:
MQTT
AMQP
RabbitMQ
Распределенный лог Kafka — базовые операции
Выбираем очередь под задачу:
какие задачи решает очередь, а какие лог
что подходит под наш микросервис
На практике:
проектируем эксченджи, топики и формат сообщений — проработка сценариев и фиксирование протокола
учимся работать с AMQP из Go — подключаем, настраиваем окружение, отправляем сообщения
Результат:
поняли, зачем и как использовать очереди сообщений в реальных сервисах

Урок №5. Обрабатываем сообщения из очереди, защищаем prod и ловим инциденты
Сообщения отправили. Что дальше? Как теперь их читать и обрабатывать? А главное — после интеграции очередей система перестала быть прямолинейной, а значит появились риски инцидентов. Как искать проблемы?
Получаем сообщения из очереди:
подключаем и настраиваем консьюмер
внедряем горутину-обработчик сообщений
Внедряем надежность и гарантии:
разные политики чтения сообщений из очереди
concurrency при чтении сообщений из очереди
Учимся искать причины неполадок:
анализируем логи, ищем и воспроизводим баги в ручном режиме
Результат:
научились читать сообщения из очереди и писать код, пригодный для поддержки

Урок №6. Тестируем
Искать баги вручную после запуска — тоже навык, но лучше ловить их на этапе тестирования, а не на продакшене
Теория:
зачем нужны тесты
где и какие тесты нужны
организация кода, который можно протестировать
На практике:
пишем юнит- и интеграционнные тесты
Результат:
научились ловить баги до того, как они попадут в продакшн

Урок №7. Готовим код к совместной работе с другими разработчиками, внедряем CI
Твой код всегда будет читать и запускать кто-то ещё. Поэтому важно, чтобы он работал одинаково на любом компьютере — не только у тебя
Как собрать единое окружение и зафиксировать его, чтобы при отправке кода в GitHub всё воспроизводилось автоматически:
одинаковые версии зависимостей (go.mod, vendor)
одинаковые версии софта (скрипты, докер-контейнеры)
Автоматизируем поиск ошибок до code review:
внедряем линтеры для проверки кода под общие договоренности команды
CI — зачем нужен и как добавить
добавляем запуск тестов в CI
Результат:
большая часть багов ловится без твоего участия: тесты прогоняются сами, а код автоматически тестируется и валидируется линтерами до ревью
теперь у тебя есть не только pet-проект коммерческого уровня, но и шаблон, по которому можно ориентироваться в других задачах — переиспользовать практики и ускорять свою работу

Преподает Алексей Бакин, Senior Go-разработчик
20 лет коммерческого опыта на go и C++

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

​

Код дешевеет. Системное мышление дорожает. Сформируй навык, который не заменит ИИ.
Архитектурный фундамент → практика на React → production-задачи.

Что меняется в мышлении после курса:
Курс даёт архитектурное мышление, которое повышает твою ценность как инженера в эпоху ИИ.

Когда инструменты меняются всё быстрее, именно архитектурное мышление остаётся стабильной основой профессионального роста.
Этот курс — про навыки, которые не устаревают.

Метод обучения:

1. Курс построен вокруг одного приложения на React, которое последовательно эволюционирует от версии к версии.
2. Для каждой итерации создаётся Excalidraw-доска, на которой разбираются архитектурные принципы и решения.
3. После этого решения немедленно внедряются в код.

Такой формат позволяет изучать архитектуру через практику — наблюдая, как изменения структуры влияют на развитие и масштабирование системы.

Темы, которые проходим в процессе:

Архитектурный фундамент:

• MVC / MVVM и применимость во Frontend
• SOLID, Dependency Injection, Inversion of Control, Service Locator
• Model-first подход
• Принцип наименьших привелегий
• Паттерны: Builder, Observer, Facade, Gateway, Publisher-Subscriber
• Что такое Domain и Bounded Context
• Low coupling/High cohesion

Практика на React:

• Как правильно адаптировать фундаментальные знания под React
• Пишем на разных техологиях: Reactuse, Zustand, Preact/signals, Effector, Reatom и др. Делаем упор на то, как меняется архитектура в целом, а не какой API мы используем
• Структура папок и построение слоев приложения
• Что такое инфраструктурный код на React
• Обработка ошибок в React-приложении
• Гайд на State-Management
• Паттерны для композиции компонентов: renderProp, slot, HOC
• Как масштабировать Frontend-архитектуру при росте сложности
• Зачем писать бизнес-логику вне UI на самом деле
• Inversion of Control на практике (Inversify, needle-di)
• Микрофронтенды

Production-задачи:

• Ролевая модель и доступы
• Аутентификация и авторизация
• Feature flags
• Правильная работа с формами
• Интернационализация

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

​

Вы отработаете на практике проектирование архитектуры веб-сервиса и интеграций с нуля. Соберёте требования (ФТ и НФТ), решите архитектурные вопросы (стиль, база данных, масштабирование), настроите межсервисные взаимодействия API (от gRPC и REST, до WS и Webhook) или брокеры сообщений (Kafka / MQ), задокументируете их в Swagger и опишите инфраструктуру вашего проекта. Поддержка преподавателя и задачи с проверкой. Построение карьеры в IT - от понимания кто такой HR до трудоустройства. Воркшопы с экспертами.

Чему вы научитесь

• Выявление функциональных и нефункциональных требований
• Выбор лучшего архитектурного решения для вашего веб-сервиса
• Проектирование распределенных систем с учетом CAP-теоремы, ACID и BASE
• Основы работы с реляционными и NoSQL базами данных
• Моделирование структур данных и их масштабирование
• Введение в хранилища DWH и ETL-процессы
• Применение различных архитектурных паттернов и стилей
• Проектирование интеграции по API и с брокерами сообщений, моделирование в UML
• Использование популярных технологий в интеграциях - синхронных и асинхронных
• Выбор оптимального решения под конкретную задачу интеграции
• Тестирование и исследование API в инструментах cURL, Postman, SOAP UI, Chrome DevTools
• Обеспечение безопасности и производительности вашей интеграции
• Документирование с помощью Swagger и других инструментов
• Разработка своего API на Python
• Построение своего карьерного плана
• Создание вашего идеального резюме
• Лайфхаки трудоустройства в IT
• Закрытые воркшопы с Глебом Учителем\экспертами на тему API, архитектуры, баз данных, проектирования IT систем

Популярность API и веб-сервисов быстро растет. Более того, интеграции через брокеры сообщений становятся все более актуальными в мире высоконагруженных систем по типу Netflix, Amazon, Google. Наш курс поможет вам освоить ключевые навыки работы с проектированием архитектуры и интеграций веб-сервисов, укрепить свои карьерные позиции и, возможно, открыть новые профессиональные возможности в мире IT.

В курсе мы познакомим вас с принципами построения архитектуры веб-сервисов (включая базы данных и хранилища DWH), разнообразием интеграций с помощью API и через брокеры сообщений.

Все версии нашего курса:
Текущий курс - разбираем интеграции (API / брокеры) и проектирование архитектуры сервисов (с поддержкой преподавателя).
Отрабатываем практические навыки на воркшопах с опытными экспертами.
А также учимся планировать карьеру в IT - делаем эффективное резюме, успешно проходим собеседования, подбираем работу мечты.
Разбираем интеграции (API / брокеры) и проектирование архитектуры сервисов
(с поддержкой преподавателя)
Разбираем интеграции (API / брокеры) и проектирование архитектуры сервисов
(без поддержки преподавателя)

Записи всех прошедших занятий доступны только на этом тарифе (уже 12 записей выложены!). Изучаемые темы:
Проектирование API
Разработка архитектуры веб-приложения
Дизайн баз данных (SQL \ NoSQL)
Концептуальное проектирование ИТ-систем
и другие актуальные темы

Отдельный модуль про карьеру в IT:
Разбираем на практике все этапы найма - от поиска работы мечты до получения оффера и трудоустройства
Помогаем создать вам идеальное резюме
Изучаем самые эффективные тактики поиска вакансий
Оформляем LinkedIn, который работает
Получаем навык прохождения всех этапов собеседований
Используем сервисы для мониторинга рынка

Для кого этот курс
Курс будет полезен системным аналитикам, бизнес-аналитикам, тестировщикам, дата-аналитикам, менеджерам проекта / продукта, техническим писателям, начинающим разработчикам и архитекторам.

Начальные требования
Начальных требований нет, только желание учиться.

Программа курса
Введение
Как работает интернет
Введение про API
Проектирование API – JSON-RPC
Проектирование API – SOAP
Проектирование API – GraphQL
Проектирование API – gRPC
Проектирование API – REST
Event-based (событийно-ориентированные) асинхронные API
БОНУС - интеграции для профессионалов
Брокеры сообщений
Solution Architecture и System Design - введение
Solution Architecture и System Design - Технологические подходы
Проектирование баз данных SQL
Проектирование баз данных NoSQL и DWH
Карьера в IT - с нуля до трудоустройства
Записи всех проведённых воркшопов


Что вы получаете

• Знания, которые сейчас востребованы у любого работодателя
• Опыт проектирования архитектуры и интеграций веб-сервисов, используя современные технологии API
• Понимание работы брокеров сообщений
• 15+ проектов в портфолио
• Экспертизу в области Web Services, Solution Architecture, API, Messaging Brokers, Database что несомненно приведет вас к новым возможностям карьерного роста и увеличению заработной платы

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

​

Понимание ядра Linux: от архитектуры до разработки эффективных модулей

Для кого этот курс:

• Системные администраторов и DevOps-инженеров, которые хотят улучшить навыки для решения сложных задач, связанных с оптимизацией и настройкой серверов.
• Программистов, желающих перейти в системное программирование, но не понимающих как и с чего начать заниматься системным программированием и разрабатывать модули для ядра.
• Инженеров по безопасности информационных систем, сосредоточенных на тестировании и анализе уязвимостей, которые сталкиваются со сложностями в быстром реагировании на уязвимости, возникающие в ядре, из-за недостатка практического опыта в его разработке и модификации
• Разработчики на C, которым нужны углубленные знания о внутреннем устройстве операционной системы для написания более эффективного кода.
• Системные программисты, у кого есть необходимость глубокого понимания внутренней архитектуры ОС для создания эффективного программного обеспечения
• Разработчики embedded-систем, которые сталкивается с трудностями при необходимости создания драйверов и взаимодействия с аппаратным обеспечением
• Системные администраторы с навыками программирования на C, которые часто сталкиваются с проблемами при настройке и отладке системы, для которых требуется знание ядра

Вы научитесь:

• Разрабатывать и интегрировать собственные модули ядра: Напишут, соберут и запустят модули, а также смогут анализировать выводы отладки через dmesg
• Владеть алгоритмами и структурами: Применят темы, изученные о структуре данных для решения реальных задач в проекте на ядре Linux
• Реализовывать синхронизацию процессов и потоков: Используют различные примитивы синхронизации в собственных разработках
• Анализировать и обрабатывать прерывания: Понимают, как работают обработчики прерываний и смогут их отлаживать
• Управлять памятью в ядре: Разработают решения для эффективного управления памятью, включая использование аллокаторов и механизмов управления страницами
• Участвовать в проектах на основе Linux: Подготовят себя к работе в команде на проектах, связанных с разработкой и поддержкой ядра Linux.

Необходимые знания:

• Уметь работать в ОС Linux
• Базовое знание Bash
• Базовое знание Python
• Уверенный уровень разработки на языках программирования C
• Умение работать и подключаться к Виртуальной машине

Программа

• Введение в разработку ядра Linux
• Модули ядра Linux
• Структуры данных и алгоритмы в ядре Linux
• Управление процессами и потоками
• Прерывания. Обработчики прерываний. Cинхронизация в контексте прерываний. Виды Page Fault в Linux
• Время в ядре Linux. Таймеры. Preemption многозадачность.
• Управление RAM памятью
• Устройства в Linux
• Проектная работа

Что даст курс:

• Основы разработки ядра: Понимание архитектуры и базовых компонентов ядра Linux, включая его функции и принципы работы
• Создание и отладка модулей: Навыки разработки, компиляции и интеграции модулей ядра, а также работы с буфером сообщений ядра (dmesg)
• Работа со структурами данных и алгоритмами: Освоение операций со сложными структурами данных, такими как связанные списки, очереди, стеки и деревья, с реальными примерами из кода ядра
• Управление процессами и потоками: Понимание работы процессов и потоков в ядре, включая API и примитивы синхронизации (spin блокировки, mutex, семафоры)
• Обработка прерываний: Освоение работы с прерываниями и их обработчиками в контексте ядра, включая аспекты синхронизации
• Управление памятью: Знание методов управления физической и виртуальной памятью, включая различия между SLAB- и SLUB-аллокаторами и механизмами страниц.

Преподаватели:
- Коробейников Глеб
Astra Linux. Senior-разработчик ядра Linux
1 год в Otus
4 года опыта разработчиком в ядре Linux. Работал в таких фирмах как RAIDIX, YADRO, SBERTECH. Есть несколько багрепортов и коммитов в ядро Linux. Практический опыт базируется на знании языков C, bash и знании инструментов для отладки ядерного кода таких как kmemleak, KASAN, KGDB, ftrace, eBPF. Теоретический опыт базируется на знании архитектуры amd64, архитектуры современных операционых систем в том числе Linux.
Окончил ИГУ по специальности чистая математика.

- Алексей Иванов
ПАО "Яковлев" - филиал"ОАК". Инженер-программист
1 год в Otus
Занимаюсь разработкой и модернизацией PLM систем; Разработкой ПО для автоматизации обработки Конструкторско-технологической информации. В IT 3 года. Практический опыт базируется на знании языков С и С#.
Окончил ИГУ по направлению "Математика", и курс повышения квалификации "Программирование на C# Продвинутый уровень - часть 1" от Трайтек

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

​

Тестировщики всегда востребованы в IT
Они отвечают за качество продукта
Находят баги на сайтах и в приложениях. Без их работы мы бы не смогли пользоваться доставкой или безопасно летать на самолётах, нашпигованных автоматикой.
Могут работать в любой сфере
Легко начинают карьеру в IT
Быстро растут по карьере

Нейросети в программе
Учим использовать ИИ для работы IT-специалиста

Без ИИ сегодня никуда — мы учим работать с нейросетями
По данным LinkedIn, компании стали в 21 раз чаще искать IT-специалистов, которые умеют работать с ИИ-инструментами.
Мы расскажем, как упростить работу с помощью ChatGPT, быстрее писать код, проверять его на ошибки и находить нужную информацию через нейросети.

Навыки промптинга
Анализ данных в ИИ
ИИ-тесты
Интеграция нейросетей в проекты

Программа профессии

Вводный курс
Введение в QA
Познакомитесь с профессией поближе и поймёте, как начать карьеру тестировщика.

Ручное тестирование мобильных и веб-приложений
Этап 1. Тестирование UI/UX
Узнаете, как тестировать интерфейсы сервисов. Познакомитесь с основами теории тестирования.
Этап 2. Функциональное тестирование. Простые кейсы
Узнаете, какие инструменты тестировщики используют ежедневно. Освоите техники тест-дизайна для тестирования форм и полей сайта или приложения.
Этап 3. Знакомство с клиент-серверной архитектурой
Научитесь тестировать аналитику в мобильных приложениях.
Этап 4. Тестирование API и клиент-серверная архитектура
Узнаете, как работать в сервисе Postman, и научитесь тестировать сетевые запросы.
Тестирование проектов от VK
Получите реальный опыт тестирования сервисов и сможете начать поиск проектов на фриланс.

Выбор языка программирования для автотестов
На выбор: базовый Python
Освоите основы языка программирования Python для написания автотестов в будущем.
На выбор: базовая Java
Освоите основы языка программирования Java для написания автотестов в будущем.
На выбор: базовый JavaScript
Освоите основы языка программирования JavaScript для написания автотестов в будущем.

Дополнительные курсы
Разработка и тестирование игр на Unity
Курс для тех, кто хочет тестировать игры.
Основы SQL
Курс поможет вам тестировать базы данных эффективнее.
AI?помощники для IT?специалистов: ChatGPT и аналоги. Входит в тарифы «Оптимальный» и «Расширенный»
Курс для тех, кто хочет решать IT-задачи быстрее и проще с помощью ИИ

Спойлер: Программа

Вводный курс

Введение в QA
Познакомитесь с профессией поближе и поймёте, как начать карьеру тестировщика.
Что такое разработка ПО
Кто участвует в процессе разработки
Как выстроить эффективную работу
Что такое качественное ПО
Что такое QA
Чем занимаются QA-инженеры
Виды тестирования
7 принципов тестирования
Что нужно, чтобы стать QA-инженером
Подводим итоги

Ручное тестирование мобильных и веб-приложений
Этап 1. Тестирование UI/UX
Узнаете, как тестировать интерфейсы сервисов. Познакомитесь с основами теории тестирования.
Введение в UI/UX
Тестовые артефакты: чек-лист, баг-репорт
Жизненный цикл процесса тестирования
Требования
Тест-кейсы
Тестирование UI
Создание баг-репорта
Виды тестирования
Критерии входа и выхода в тестирование

Этап 2. Функциональное тестирование. Простые кейсы
Узнаете, какие инструменты тестировщики используют ежедневно. Освоите техники тест-дизайна для тестирования форм и полей сайта или приложения.
Исследовательское тестирование
Системы баг-трекинга
Тестирование форм и полей
Техники тест-дизайна: классы эквивалентности, граничные значения
Системы управления тест-кейсами
Тестирование требований
Знакомство с DevTools
Техники тест-дизайна: попарное тестирование, предугадывание ошибки
Углублённое тестирование форм и полей
Кросс-браузерное тестирование
Метрики в тестировании
Тестовая документация: тест-планы, отчёты

Этап 3. Знакомство с клиент-серверной архитектурой
Научитесь тестировать аналитику в мобильных приложениях.
Devtools. Продолжение
Введение в клиент-серверную архитектуру
REST и 5 основных методов
Требования к клиент-серверной архитектуре
Кэш, куки и логирование
Коды ошибок HTTP
Уровни тестирования
Дымовое тестирование
Тестовая документация
Техники тест-дизайна. Часть 3
Софт-скилы. Этап 3
Тестирование мобильного приложения
Вёрстка для мобильных приложений

Этап 4. Тестирование API и клиент-серверная архитектура
Узнаете, как работать в сервисе Postman, и научитесь тестировать сетевые запросы.
Тестирование API с помощью Postman. Введение
Спецификация API
Тестирование API с помощью Postman. Продолжение
Язык запросов SQL
Тестирование баз данных
Введение в реляционные базы данных
Тестирование безопасности
Тестирование запросов
Введение в тестирование UI/UX. Этап 1
Тестирование UX

Выбор языка программирования для автотестов
На выбор: базовый Python
Освоите основы языка программирования Python для написания автотестов в будущем.
Основы
Операторы и выражения
Условный оператор if, ветвления
Циклы while и for
Вложенные циклы
Числа с плавающей точкой (int/float)
Функции
Float 2
Итоговый зачёт

На выбор: базовая Java
Освоите основы языка программирования Java для написания автотестов в будущем.
Знакомство с Java
Настройка среды разработки
Синтаксис языка
Типы данных
Циклы
Работа с Git
Классы и методы. Часть 1
Классы и методы. Часть 2
Основы алгоритмов
Финальный проект

На выбор: базовый JavaScript
Освоите основы языка программирования JavaScript для написания автотестов в будущем.
Переменные и работа с числами
Строки, boolean и условные операторы
Массивы и циклы
Функции
Объекты
Введение в DOM
Константы, области видимости и замыкания
Преобразование типов и нестрогие сравнения
Общение с сервером, async/await
Финальный проект

Выбор специализации: автотесты
На выбор: Основы автоматизации UI-тестов: Python
Научитесь автоматизировать тестирование с помощью Python.
Введение в автоматизацию тестирования веб-интерфейсов
Начало автоматизации тестирования веб-интерфейсов на Python
Способы поиска элементов на странице
Взаимодействия с элементами на странице
Валидация и ожидания
Бонусный модуль. Базовая настройка проекта для ввода в прод
Мастер-класс и дополнения к курсу
Финальный проект

На выбор: Основы автоматизации UI-тестов: Java
Научитесь автоматизировать тестирование с помощью Java.
Введение в автоматизированное тестирование
Первые тесты с помощью Selenium WebDriver
Поиск элементов с помощью Selenium WebDriver
Поиск элементов с помощью CSS
Поиск элементов с помощью CSS: продолжение
Сложные CSS-локаторы и ожидания элементов
Практика в написании автотестов
XPath-локаторы
Финальный проект

На выбор: Основы автоматизации UI-тестов: JavaScript
Научитесь автоматизировать тестирование с помощью JavaScript.
Введение в автоматизированное тестирование
Знакомство с автоматизацией на JS: mocha и Selenium Webdriver
Поиск элементов в Selenium Webdriver
Поиск элементов: CSS
Поиск элементов с помощью CSS: продолжение
Сложные CSS-локаторы и ожидания элементов
XPath-локаторы
Мастер-класс по написанию автотестов
Финальный проект

Дополнительные курсы
Разработка и тестирование игр на Unity
Курс для тех, кто хочет тестировать игры.
Основные тренды рынка Gamedev в России
Знакомство с движком Unity
Ассеты, элементы и холст в Unity
Программирование на C#
Основы физики анимация в Unity
Оптимизация игр на Unity
Тестирование игровых проектов

Основы SQL
Курс поможет вам тестировать базы данных эффективнее.
Введение в SQL
Погружение в SELECT’ы
Соединения (JOIN'ы)
Группировка и ключи
Отношения (Реляции/Relations)
Производительность и системное устройство БД

AI помощники для IT специалистов: ChatGPT и аналоги. Входит в тарифы «Оптимальный» и «Расширенный»
Курс для тех, кто хочет решать IT-задачи быстрее и проще с помощью ИИ
Виды ИИ-помощников
Основы промптинга
Использование ИИ-помощников для работы с кодом
Расширенные возможности: работа с плагинами и AP
ИИ для личных целей

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

​

Что вы будете уметь после окончания курса:

• Настраивать обмен между базами 1С
• Сможете без труда настроить обмен между любыми конфигурациями 1С или доработать типовой обмен.
• Разрабатывать правила обмена в КД 3.1
• Научитесь разрабатывать и дорабатывать правила обмена в конфигурации КД 3.1, а также программно (прямо в модуле).
• Исправлять ошибки в обменах
• Научитесь находить и исправлять ошибки в обменах 1С
• Реализовывать обмен "с нуля", используя БСП
• Научитесь использовать подсистему БСП "Обмен данными" для реализации обмена через EnterpriseData в любой конфигурации.

Программа курса
Механизм XDTO
Обмен через универсальный формат. Конвертация данных 3.1
Разработка простых правил обмена в КД 3.1
Перенос документов. Отложенное заполнение. Отложенное проведение
Обработчики событий
Обмен контактной информацией и дополнительными реквизитами (БСП)
Обмен присоединёнными файлами (БСП)
Обмен данными регистров сведений
Расширение формата обмена EnterpriseData
Правила регистрации
Доработка обмена в типовых конфигурациях

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

​

Научись разрабатывать высокопроизводительные, масштабируемые микросервисы, как в. ВК Yandex OZON СБЕР Тинькофф, и увеличь свои шансы на трудоустройство в BigTech или повышение грейда.

Обучение подойдет для Junior и Middle backend-разработчиков

Для курса нужно:

• Знать основы Golang - все практические примеры будут на нем
• Уметь пользоваться git, чтобы качественно работать с кодовой базой

Курс адаптирован под частые проблемы backend-a, которые встречаются на работе
Вся подкапотная микросервисов в одном обучении
8 недель беспощадного кодинга

Спойлер: Программа:

Неделя 1 HTTP и gRPC: основы сетевого взаимодействия микросервисов
С первой недели начнёшь собирать свой проект на микросервисной архитектуре. На практике освоишь два ключевых способа общения между сервисами — через HTTP и gRPC. Будешь писать API, запускать серверы, подключать клиентов и связывать между собой отдельные сервисы

Блок 1. HTTP в Go: от простого сервера до автогенерации API

• Что такое HTTP?
• HTTP/1.1, HTTP/2 и HTTP/3 — зачем придумали и какие проблемы решают
• Что такое REST API и какие у него ограничения
• Создаём простой HTTP-сервер на chi
• Первая middleware на Go: как расширить поведение ручек сервера
• Что такое OpenAPI и как описывать схемы
• Генерация HTTP API на основе OpenAPI схемы

Блок 2. gRPC в Go: быстрый и типобезопасный способ общения сервисов

• Как устроены gRPC и protobuf, где они применяются и в чём их сила
• Пишем первый .proto-файл, учимся подключать зависимости
• Генерация Go-кода через buf
• Запускаем gRPC-сервер и подключаем к нему клиента
• Что такое обратная совместимость и как её проверять при изменениях контракта (buf-breaking)
• gRPC-Gateway: добавляем HTTP-интерфейс к gRPC-сервису
• Автогенерация Swagger-описания из .proto
• Валидация входящих данных через плагин protoc-gen-validate
• Пишем свой первый gRPC-интерцептор

Неделя 2 Архитектура и тесты: строим проект по-взрослому
На этой неделе ты перестанешь писать «всё в одном файле» и начнёшь проектировать микросервисы по слоям: API, сервис, репозиторий. Освоишь архитектурные подходы и научишься писать unit-тесты — не формально, а так, чтобы реально ловить баги и не бояться менять код

Блок 3. Архитектура проекта на Go: чисто, понятно, гибко

• Что такое архитектура и зачем она нужна (луковая, гексагональная, чистая — простыми словами)
• Какие бывают слои и как они связаны: API, сервис, репозиторий, клиенты
• Как структурировать проект на Go
• Создаём repository-слой: работа с базой через интерфейсы
• Пишем service-логику: бизнес-правила без привязки к API
• Разбираемся с API-слоем: как принимать и отдавать данные
• Добавляем клиентские обёртки: например, вызов Payment Service из Order Service

Блок 4. Unit-тестирование сервисов на Go: тесты, которые работают

• Что такое юнит-тест и как он отличается от интеграционного
• Тестируем простые функции: начинаем с базы
• Как тестировать сервисную логику: используем тестовые сьюты
• Как работать с моками: подключаем mockery и подменяем зависимости
• Как замокать базу и зачем это может быть удобно
• Выводим покрытие в README.md — пусть CI не зря работает

Неделя 3 Базы данных и Docker: сервисы обретают долговременное хранилище
Теперь твои сервисы начнут работать с настоящими базами данных — PostgreSQL и MongoDB. А чтобы не разворачивать всё вручную, ты научишься поднимать инфраструктуру через Docker Compose: базы, окружение, зависимости. Пока без упаковки самих сервисов — только окружение, как в настоящем проекте

Блок 5. Docker и Docker Compose: инфраструктура как код

• Что такое Docker и зачем он нужен
• Пишем свой первый Dockerfile
• Что такое docker-compose и как с его помощью поднимать инфраструктуру
• Поднимаем базу данных и настраиваем сетевое взаимодействие между контейнерами

Блок 6. Работа с PostgreSQL в Go: SQL, но по-человечески

• Зачем микросервисам нужна реляционная база — и почему PostgreSQL
• Запускаем PostgreSQL через Docker Compose
• Создаём и накатываем миграции с помощью goose
• Пишем SQL-запросы через pgx и squirrel
• Интегрируем PostgreSQL в архитектуру сервиса: репозиторий, модели, конверторы

Блок 7. Работа с MongoDB в Go: когда не нужен SQL

• Что такое MongoDB и где она выигрывает у реляционных решений
• Поднимаем MongoDB через Docker Compose и осваиваем базовые CRUD-операции
• Интеграция MongoDB в структуру проекта: структура, запросы, подходы

Неделя 4 Конфигурация, DI контейнер и интеграционные тесты: собираем всё воедино
На этой неделе ты сделаешь свои сервисы гибкими, управляемыми и тестируемыми. Настроишь конфигурацию через переменные окружения, внедришь DI-контейнер, напишешь первые интеграционные и e2e-тесты, а ещё — начнёшь строить свою собственную платформенную библиотеку, как в настоящих проектах

Блок 8. Конфигурация: как грамотно хранить параметры сервиса и передавать их при запуске

• Что такое конфигурация и зачем выносить параметры из кода
• Работа с переменными окружения (env) — самый частый способ настройки

Блок 9. Платформенная библиотека: общие компоненты для всех

• Что такое платформенная библиотека и зачем её выделять
• Пишем health check для grpc сервера
• Создаём логгер на основе zap и настраиваем формат логов, единый для всех сервисов
• Разрабатываем удобный менеджер закрытия ресурсов для обеспечения graceful shutdown

Блок 10. DI-контейнер: управляем зависимостями красиво

• Что такое инверсия зависимостей и зачем она тебе
• Как выглядит простой DI-контейнер на Go и как его написать
• Интеграция DI в сервис: как это облегчает тестирование и конфигурирование

Блок 11. Интеграционное и E2E-тестирование: идём глубже

• Интеграционные тесты для базы: используем сьюты, структуру проекта и тестовые данные
• End-to-End тесты сервисов: проверяем всю цепочку работы через ginkgo, gomega и testcontainers-go
• Как запускать тесты автоматически и проверять результат до релиза

Неделя 5 Kafka, события и асинхронная магия микросервисов
Выйдешь за пределы прямых запросов и начнёшь выстраивать событийное взаимодействие между сервисами. Познакомишься с Apache Kafka, научишься поднимать брокер в KRaft-режиме, писать продюсеров и консьюмеров, обрабатывать события и строить устойчивые, слабо связанные микросервисы. Плюс — сделаешь сервисы Assembly и Notification, и подключишь Telegram-бота

Блок 12. Apache Kafka в Go: шина событий своими руками

• Что такое Apache Kafka и зачем она нужна микросервисам
• Как работает Kafka в KRaft-режиме (без ZooKeeper)
• Поднимаем Kafka с одним брокером через Docker Compose
• Пишем продюсера и консьюмера на Go
• Создаём consumer group и обрабатываем события
• Интегрируем Kafka в архитектуру: DI, слои, обёртки

Блок 13. Уведомления в Telegram: живой отклик системы

• Как зарегистрировать Telegram-бота и подключить его к сервису
• Используем шаблоны Go для генерации сообщений
• Разделяем логику по слоям: бот, отправка, шаблоны, бизнес-логика

Неделя 6 Redis и аутентификация: защищаем вход и храним сессии
Реализуешь полноценную систему аутентификации. Разберёшься, как организовать вход по логину и паролю, как хранить сессии, и как проверять доступ к ручкам gRPC. На этой неделе в проект войдёт Redis как хранилище сессий с TTL и базовыми структурами данных

Блок 14. Redis в Go: быстрое и удобное хранилище

• Что такое Redis и зачем он нужен в микросервисной архитектуре
• Какие структуры данных в Redis используются на практике: key-value, hashmap, set
• Работа с TTL — автоматическое удаление сессий
• Запуск Redis через Docker Compose
• Интеграция Redis в сервис: клиент, DI, обёртка, сохранение и проверка сессий

Блок 15. Аутентификация и авторизация: сессии, токены и права доступа

• Идентификация, аутентификация, авторизация — в чём разница
• Подходы к аутентификации: сессии против JWT — плюсы и минусы
• Реализуем API для работы с JWT
• Научимся сохранять сессию в Redis с TTL 24 часа
• Добавим интерцептор, валидирующий сессию на gRPC-ручках

Неделя 7 Об Observability не шутят: логи, метрики и трейсы
Внедришь в систему все три столпа наблюдаемости: логи, метрики и трейсы. Научишься собирать данные через OpenTelemetry Collector, отображать метрики в Grafana, логи — в Kibana, а трейсы — в Jaeger. Настроишь алерты на важные события и выведешь нотификации в Telegram

Блок 16. Мониторинг сервисов через OpenTelemetry

• Как устроена система наблюдаемости: логирование, метрики, трассировка
• Что такое OpenTelemetry и зачем нужен Collector
• Сбор логов через zap → OpenTelemetry Collector → Elasticsearch → Kibana
• Сбор метрик через Prometheus и OpenTelemetry Collector
• Отображение данных в Grafana: метрики по сервисам и событиям
• Подключение трейсов в Jaeger и визуализация прохождения запросов
• Настройка алертов через Alertmanager с отправкой в Telegram
• Вынос общих обёрток и инструментов в платформенную библиотеку

Неделя 8 Envoy: единая точка входа и контроль доступа на входе
Настроишь центральную точку входа в систему — через Envoy. Научишься маршрутизировать HTTP и gRPC-запросы, прокидывать заголовки, а главное — реализуешь проверку валидности сессии перед каждым запросом через вызов IAM-сервиса. Всё это будет работать в Docker Compose и интегрировано в проект

Блок 17. Envoy как gateway: маршрутизация, защита, удобство

• Что такое Envoy и зачем он нужен в микросервисной архитектуре
• Поднимаем Envoy в Docker Compose и настраиваем как точку входа в систему
• Маршрутизация HTTP-запросов: настройка маршрутов, хостов, портов
• Маршрутизация gRPC-запросов с поддержкой grpc_json_transcoder
• Интеграция IAM-проверки: Lua-скрипт, выполняющий запрос на валидацию сессии
• Как спрятать все сервисы за Envoy и оставить наружу только одну точку доступа

Преподаватель и автор курса:
Олег Козырев

NDASenior Engineer: разрабатывает платформу для контроля доступов к продуктовым сервисам
- HighLoad++ 2024Спикер: выступал с докладом по декларативной платформе управления доступом и являлся информационным партнером конференции
- Ozon Tech: ЛогистикаSenior Engineer: разрабатывал сервисы организации перевозок товаров продавца на склад
- Ozon Tech: МоментыSenior Engineer: разрабатывал систему модерации «рилсов» внутри приложения Ozon
- Ozon Tech: МаркетплейсMiddle Engineer: разрабатывал сервис, который отслеживает своевременность доставки посылок
- Route 256Преподаватель и тьютор: менторил и преподавал курсы по построению микросервисов в школе Ozon Tech
- YaTalksВедущий конференции: вел второй день конференции по программированию от Яндекса

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

​

Для кого этот курс
Исключительно для тех, кто уже умеет программировать и хочет работать с ИИ системно и грамотно. Главные критерии для участников:

• Понимание клиент-серверного взаимодействия
  
  Курс именно по веб-разработке. Не так важно, заходите вы со стороны бэкенда или фронтенда, главное, чтобы было понимание общих принципов и терминологии этой сферы.
  
  
• Умение писать работающий код, решающий задачи
  
  Конкретный стек технологий не важен. Node или PHP, Vue или React — не принципиально. Главное, уже быть адекватным программистом, а необходимый минимум знаний по конкретным стекам дадут дополнительные видео.
  
  
• Любовь к строгому порядку в коде
  
  Прежде всего — строгая типизация: Type Hinting в PHP или TypeScript вместо JS. Один лишь TypeScript убирает добрую половину проблем нейросетей.
  
  
• Реалистичные ожидания от ИИ
  
  Мы не мечтаем, что нейросетка напишет за нас весь код, мы просто получаем помощника — сообразительного и неутомимого джуна, которому можно делегировать массу задач

Подробнее, на продающем сайте...


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

​

На рынке есть два типа обучения:

• Технические курсы — про методологии и инструменты, но без управленческого контекста.
• Бизнес-программы — про менеджмент, но без учета ИТ-специфики.

Этот курс объединяет оба подхода. Работа строится вокруг реальных задач ИТ-руководителя:

• Управление командой и сложными специалистами
• Работа с процессами исключающими технический долг
• Выстраивание диалога с бизнесом
• Управление бюджетом и инвестициями
• Разработка стратегии, которую можно защитить

Практика, инструменты и решения адаптированы к задачам ИТ в реальных компаниях.

Кому подойдет курс

• ИТ-руководителям
  Поможет выстроить понятную структуру управления, процессы и распределение ответственности.
• CIO и CDTO
  Даст инструменты для системного управления ИТ-функцией и планирования развития на основе бюджета и задач бизнеса.
• Бизнес-руководителям
  Позволит лучше понимать ИТ-решения и выстраивать рабочее взаимодействие с технической командой.
• Руководителям ИТ-проектов и продуктов
  Научит управлять проектами и ресурсами с учётом целей и ограничений компании.
• Специалистам, переходящим в управление
  Поможет освоить базовые принципы управления командой и проектами.

Стратегическое лидерство и организационный дизайн в ИТ

• Выстроите управляемую модель ИТ: структура, процессы, команда и культура
• Сформируете ИТ-стратегию и выстроите взаимодействие с бизнесом и стейкхолдерами
• Настроите управление целями, командой и результатами на основе данных
• Возьмёте под контроль бюджет и обоснование инвестиций в ИТ

Что вы получите:

Чёткую управленческую роль

• Понимание своей зоны ответственности
• Рабочую модель взаимодействия с CEO и CFO
• Инструменты для сложных переговоров
• Решения в условиях дефицита ресурсов

ИТ-стратегию, которую можно защитить

• Формулировка стратегии на языке бизнеса
• Приоритизация проектов
• Дорожная карта внедрения
• Подготовка к защите бюджета

Финансовую управляемость ИТ

• Логику бюджетирования
• Обоснование инвестиций
• Управление CAPEX и OPEX
• Прозрачность ИТ-расходов

План изменений на 90 дней

• Диагностика текущего состояния
• Конкретные шаги трансформации
• Метрики контроля
• Документ, готовый к внедрению

Программа:

Модуль 1. ИТ-контекст: ценность ИТ для бизнеса и цифровая трансформация

1. Базовые метрики диагностики: ИТ как актив или обязательные расходы?
2. Схема информатизации: от бизнес-задачи к ИТ-решению
3. Стратегический драйвер: цифровая трансформация

Модуль 2. Становление лидера: власть, влияние и коммуникации ИТ-лидера

1. Чипсет руководителя: от ИТ-ДНК к ДНК лидера
2. Источники питания: власть, статус, авторитет
3. Интерфейсы связи: нейрокоммуникации для руководителя
4. Первый запуск системы – стратегия первых 90 дней

Модуль 3. Организационный дизайн ИТ: архитектура ИТ-службы, структура, процессы, команда, мотивация, организационная культура

1. Чертеж системы – организационное проектирование ИТ-службы
2. 2. Системные библиотеки: регламентация и процессное управление
3. Фундаментальные модели: психология, мотивация и культура ИТ-команды
4. Практика управления: стратегии, инструменты и развитие персонала
5. Система целей: от индивидуальной мотивации к организационной
6. Управление конфликтами: от диагностики к разрешению

Модуль 4. Стратегическое управление: разработка ИТ-стратегии, дорожные карты и взаимодействие с бизнесом

1. Алгоритм: разработка ИТ-стратегии, привязанной к бизнесу
2. 2. Исполняемый файл: дорожные карты и портфель проектов
3. Интерфейс API: презентация и защита стратегии перед правлением
4. Стратегическая игра: навигация в корпоративных войнах

Модуль 5. Управление финансами: бюджетирование, оценка инвестиций и управление стоимостью ИТ

1. Финансовая грамотность: БДР, БДДС и место ИТ в отчетности
2. 2. Бюджетирование ИТ: от сметы к управлению стоимостью услуг
3. Финансовые модели для обоснования решений
4. Защита бюджета и оптимизация ИТ-затрат
5. Эволюция ИТ-службы – от ЦФО к отдельному юрлицу

Модуль 6. Стратегическая сессия и защита: от плана трансформации к карте внедрения

1. Сборка и стресс-тест итогового плана

Автор Сергей Горшенин

• 20+ лет управленческого опыта в ИТ
• 17 лет на позициях CIO и CDTO в крупных холдингах (5000+ сотрудников, ИТ-департамент 100+, бюджет свыше 1 млрд руб.)
• Эксперт по стратегическому и операционному управлению ИТ
• ТОП-100 ИТ-лидеров России
• Победитель премии Global CIO
• Лауреат Infostart Awards

Тариф Базовый

• Раздаточный материал
• Разбор рабочих кейсов
• Видеозапись занятия

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

​

Преподает ex-TeamLead из Yandex
Быстро разбираем теорию и последовательно решаем задачи, которые встречаются на алгоритмических собеседованиях — от простых до сложных.
Без зубрежки и с полным пониманием решения

Интенсив научит решать задачи на префиксные суммы

• Сначала быстрая теория без воды и низкоуровневых концепций — только то, что пригодится в решении заданий
• Потом разбор 5 типовых заданий уровня easy/medium, которые встречаются на алгосекции — идея задачи с подробным объяснением кода
• К каждой задаче — эталонное и простое решение, которое легко повторить на собеседовании и которое устроит интервьюера
• 2 задания для самостоятельной практики — хватит, чтобы набить руку и решать большинство заданий по этому алгоритму

А еще в комплекте

• Принципы прохождения алгоритмического собеседования
  как уточнять требования, анализировать задачки и что делать, если нет идей для решения
• Курс по структурам данных без сложной математики
  база и ассимптотический анализ помогут понять идею алгоритма, а не зубрить решения

Подойдет разработчикам любого стека
Нужно знать основы программирования и понимать структуры данных с асимптотическим анализом. Курс по ним идет бонусом в комплекте
Решения к задачам написаны на Golang
Но без сложных конструкций. Если готовишься к собеседованию на другом языке — решения легко понять с помощью их перевода на свой язык через ИИ

Преподаватель — Владимир Балун, ex-team lead в яндекс
Решил 400 задач на LeetCode, успешно проходил и проводил алгосекции в российский BigTech

Курс состоит из

• Теория + разбор 5 популярных задач по префиксным суммам
• 2 допзадачи для самостоятельной практики
• База, без которой нельзя — курс по структурам данных

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

​

Весь SQL, который пригодится в работе, в одном пакете. DDL, DML, транзакции, представления, процедуры, оптимизация и не только.
Практика: тесты, задачи, пишем много кода.

Этот курс — ваш путь от новичка до уверенного специалиста в SQL и базах данных.

Курс не требует защиты проектов или экзаменов – главное, чтобы вы поняли принципы и научились писать рабочие запросы. Но если захотите углубиться – дополнительные материалы и задачи помогут!

SQL – это навык, а не теория. Здесь важно делать, а не просто слушать – поэтому в курсе много практики!

Цель курса
Научить вас работать с базами данных на профессиональном уровне:

• Писать сложные SQL-запросы для реальных задач.
• Проектировать эффективные структуры БД.
• Использовать продвинутые возможности (транзакции, оптимизацию, хранимые процедуры).
• Решать проблемы производительности и безопасности.

Чему вы научитесь

• Спроектируем базу данных популярного мессенджера.
• Научимся писать все виды типовых запросов.
• Обсудим вопросы взаимодействия с сервером, начиная с установки рабочего окружения.
• Познакомимся с командами набора DDL и DML.
• Максимально подробно разберем SELECT запросы.
• Разберемся с продвинутыми фичами SQL: представлениями, процедурами, функциями, триггерами.
• Поговорим об оптимизации проблемных запросов.
• Изучим транзакции! Куда же без них?
• И много всего еще обсудим (подробная программа - ниже)

Для кого эта программа

• Для начинающих в IT – кто только осваивает базы данных и хочет с нуля разобраться в SQL.
• Для студентов технических специальностей – которым необходимы практические навыки работы с СУБД для учебы и старта карьеры.
• Для разработчиков (Backend, Fullstack) – кто регулярно взаимодействует с базами данных и хочет писать эффективные запросы.
• Для аналитиков данных (Data Analysts, BI-специалистов) – кому нужно извлекать, преобразовывать и анализировать данные с помощью SQL.
• Для QA-инженеров и тестировщиков – кто проверяет работу приложений с базами данных и пишет запросы для тестирования.
• Для администраторов баз данных (DBA) – кто настраивает, оптимизирует и поддерживает работу СУБД.
• Для специалистов, переходящих в Data Science и Machine Learning – так как работа с данными начинается с уверенного владения SQL.
• Для менеджеров и предпринимателей – кто хочет самостоятельно работать с бизнес-аналитикой без постоянной помощи программистов.

Если вам нужно освоить SQL с нуля или углубить свои знания – этот курс даст вам все необходимые навыки!

Начальные требования
Для комфортного обучения на курсе достаточно:

• Базовых навыков работы с компьютером (управление файлами, установка программ, использование браузера).
• Минимального опыта в текстовом вводе (умение печатать и редактировать текст).

Что не требуется (но может быть плюсом):

• Опыта в программировании – курс рассчитан на новичков.
• Знания математики выше школьного уровня – SQL не требует сложных вычислений.
• Предварительной работы с базами данных – всему научим с нуля.

​

Если вы умеете включать компьютер и открывать программы – этого достаточно! Всё остальное освоите в процессе.

Спойлер: Программа курса

В комплект входят 3 курса

1. SQL практикум для начинающих и продолжающих (часть 1)

Установка рабочего окружения

1. Знакомство
2. Установка MySQL сервера
3. Работа в терминале
4. Установка графических IDE (Workbench, DBeaver)
5. Взаимодействие с сервером
6. Контрольные вопросы
7. Решаем задачи. Пишем SQL код

Проектирование БД (команды DDL)

1. Первичные ключи
2. Особенности типов данных и именование объектов
3. Руководство по стилю SQL · SQL Style Guide
4. Индексы
5. Внешние ключи
6. Подробнее про ALTER TABLE
7. Особенности синтаксиса MySQL
8. Виды связей между таблицами (1х1, 1хМ, МхМ)
9. Таблицы-справочники
10. ER-диаграмма
11. Контрольные вопросы. Часть 1
12. Контрольные вопросы. Часть 2
13. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 1
14. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 2

Работа с данными (команды DML, CRUD)

1. Команда INSERT
2. Команда SELECT
3. Команда UPDATE
4. Команда DELETE
5. Бонус: Сервисы для генерации данных
6. Импорт-экспорт данных
7. Контрольные вопросы
8. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 1
9. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 2

Завершение курса

1. Дисклеймер
2. Тест. Часть 1
3. Тест. Часть 2
4. Тест. Часть 3
5. Тест. Часть 4
6. Обещанный бонус

​

2. SQL практикум. SELECT-запросы от А до Я (часть 2)

Подготовка к работе

1. Приветствие
2. Установка MySQL сервера
3. Установка графических IDE (Workbench, DBeaver)
4. Развертывание БД
5. Контрольные вопросы
6. Решаем задачи. Пишем SQL код

Базовые возможности синтаксиса

1. Простые примеры SELECT запросов
2. Фильтрация (WHERE + LIKE)
3. Сортировка (ORDER BY)
4. Агрегирующие функции (COUNT, MIN, MAX, AVG, SUM)
5. Группировка (GROUP BY)
6. Фильтрация (HAVING)
7. Отсутствие значения (NULL)
8. Пейджинг (LIMIT + OFFSET)
9. Условия, ветвления (IF, CASE)
10. Контрольные вопросы. Часть 1
11. Контрольные вопросы. Часть 2
12. Контрольные вопросы. Часть 3
13. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 1
14. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 2

Продвинутые SELECT-запросы

1. Вложенные запросы (подзапросы)
2. Объединения (JOIN) - Теория
3. Объединения (CROSS JOIN, INNER JOIN)
4. Объединения (LEFT JOIN, RIGHT JOIN)
5. Объединения (FULL OUTER JOIN)
6. Вложенные запросы VS объединения
7. Соединения (UNION)
8. Оконные функции
9. Общие табличные выражения (CTE)
10. Рекурсивные табличные выражения
11. Контрольные вопросы. Часть 1
12. Контрольные вопросы. Часть 2
13. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 1
14. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 2
15. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 3
16. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 4

Финальный тест. Завершение курса

1. Дисклеймер
2. Тест. Часть 1
3. Тест. Часть 2
4. Тест. Часть 3
5. Тест. Часть 4
6. Тест. Часть 5
7. Тест. Часть 6
8. Обещанный бонус

​

3. SQL практикум. Продвинутый уровень (часть 3)

Подготовка к работе

1. Приветствие
2. Установка MySQL сервера
3. Установка графических IDE (Workbench, DBeaver)
4. Развертывание БД
5. Контрольные вопросы
6. Решаем задачи. Пишем SQL код

Продвинутые фичи SQL

1. Полнотекстовый поиск
2. Представления (View)
3. Хранимые процедуры
4. Пользовательские функции
5. Переменные
6. Триггеры
7. Контрольные вопросы. Часть 1
8. Контрольные вопросы. Часть 2
9. Контрольные вопросы. Часть 3
10. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 1
11. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 2

Транзакции

1. Введение в транзакции
2. Обработка исключений (ошибок)
3. Уровни изоляции транзакций
4. Блокировки таблиц
5. Взаимная блокировка (deadlock)
6. Контрольные вопросы. Часть 1
7. Контрольные вопросы. Часть 2
8. Решаем задачи. Пишем SQL код

Права доступа

1. Пользователи
2. Роли
3. Контрольные вопросы. Часть 1
4. Контрольные вопросы. Часть 2
5. Решаем задачи. Пишем SQL код

Вопросы оптимизации

1. Лишний JOIN
2. Денормализация
3. Настройки сервера
4. Анализ запросов (EXPLAIN)
5. Графический план исполнения запроса
6. Исправление проблемных мест
7. Графический план: показательные примеры
8. Контрольные вопросы
9. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 1
10. Решаем задачи. Пишем SQL код. Часть 2

Дополнительные темы

1. Работа с логами
2. Циклы
3. Курсоры
4. SQL инъекции
5. Контрольные вопросы
6. Решаем задачи. Пишем SQL код

Завершение курса. Финальный тест

1. Дисклеймер
2. Тест. Часть 1
3. Тест. Часть 2
4. Тест. Часть 3
5. Тест. Часть 4
6. Тест. Часть 5
7. Тест. Часть 6
8. Тест. Часть 7
9. Тест. Часть 8
10. Тест. Часть 9
11. Тест. Часть 10
12. Обещанный бонус

​

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

​

Вайбкодить уже научились многие
А писать production-ready код — нет

Знакомы эти проблемы?

AI пишет плохой код
Выдумывает методы, API, галлюцинирует. Код написанный с ИИ очень низкого качества
AI добавляет новое, ломает старое
Если к AI Coding подходить без какой-либо системы, то можно столкнуться с такой проблемой.
И люди неправильно интерпретируют эту проблему и думают, что в таком случае AI стоит использовать там, где ты не разбираешься, хотя на самом деле всё наоборот.
Агенты не соблюдают инструкции
Вы тратите время на подготовку длинных инструкций, отдаете их в работу AI,
но на выходе получается так, что про часть из них AI просто забывает.
При вайбкодинге AI забывает про старые фичи
Без системного подхода использования, AI не знает о ваших фичах, которые уже добавлены на проект.
Не понятно как проверять работу после агентов
Даже если применить все актуальные подходы и ускорить процесс генерации кода, то всё ещё не понятно, как убедиться в том, что этот код не уронит продакшен и компания не потеряет деньги.
Техдолг растёт
Фичи добавляются быстро, но из-за быстрых решений код становится неэффективным и неоптимальным.

В следующем поколении AI все эти проблемы решаться?

Точно не все и сразу.
У профессионалов уже есть возможность использовать AI в работе. Даже сейчас можно выполнять задачи быстрее, экономить время и зарабатывать больше за тот же час.
AI в умелых руках приносит больше денег, чем его отсутствие.

После прохождения курса вы сможете

Перестать вайбкодить
И начать писать production-ready код
Тратить меньше времени
На выполнение задач
Использовать системный подход
Для надёжной реализации задач
Делать задачи как задумано
Больше не нужно исправлять проблемы за AI
Грамотно проверять работу агентов
И не сходить с ума от объёма ревью

Как будет выглядеть ваш процесс работы после курса?

Шаг 1 (менее 1 часа)
Брейнштормите идею фичи с AI
Агент помогает посмотреть на идею с разных сторон и обсудить corner cases
Шаг 2 (1–2 часа)
Обсуждаете план реализации
Продумываете use cases и технические детали
Шаг 3 (1–2 часа)
Передаёте план в реализацию
И идёте пить чай
Шаг 4
Возвращаетесь — задача готова
Тесты пройдены, code review сделан
Шаг 5 (до 1 часа)
Проводите демо
Проверяете работу фичи, при необходимости повторяете цикл
Шаг 6
Готово!
Фича полностью готова к релизу

Кому курс подойдёт?

Курс подойдёт разработчикам с реальным опытом, которым важно использовать AI не вслепую, а под контролем.
При профессиональной работе с кодинговыми агентами нужно понимать, что именно происходит, что они делают и на каком этапе их нужно останавливать и направлять в другую сторону. Именно поэтому здесь необходим опыт разработки.

Программа

1. Делаем первые шаги в работе с AI-агентом

Как исследовать проект с агентом, ставить задачи и писать промпты.

Темы:

Первая feature с AI
Исследование проекта
Постановка задачи
Промптинг

Что получите:

Научитесь правильно ставить задачи на все фазы разработки: исследование, кодинг и проверка.

2. Выжимаем максимальную эффективность при работе с AI

Как использовать главное преимущество AI-агентов — feedback loop?
Как предотвращать галлюцинации?

Темы:

Контекст
Feedback loop

Что получите:

Узнаете, как заставить агента исправлять свои ошибки, разберётесь, что такое контекст у AI и как он работает, узнаете, как предотвращать галлюцинации.

3. Ловим все баги с AI. Используем AI coding безопасно

Как правильно использовать AI для нахождения багов и их устранения; безопасность в AI coding.

Темы:
- Debugging

Bug fix
Безопасность

Что получите:

Поймёте, как использовать AI для нахождения и устранения багов.
Как обезопасить себя при работе с AI coding.

4. Делаем репозиторий AI-native

Подготовка репозитория к AI coding. Заставляем агента слушаться инструкций.

Темы:

Подготовка существующего репо к AI
Заставляем агента слушаться инструкций
Подходы организации документации для агентов

Что получите:

Повысите качество генерируемого кода, сделаете его удобным для поддержки в будущем.

5. Plan & Act — подход к автономному кодингу с AI

Как заставить агента писать код автономно по ТЗ?

Темы:

План
Рисёрч
Прототипирование
Декомпозиция

Что получите:

Подход к автономной разработке с AI-агентами.

6. Создаём workflows для агентов

Как автоматизировать рутину и как в этом помогут Skills, Subagents, MCPs?

Темы:

Внешний контекст (skills, mcp), agents и повторяемый workflow
Plan & act

Что получите:

Разберётесь, как создавать надёжные автономные workflows.

7. Обслуживаем AI-native репозиторий и входим в новую эпоху

Как обслуживать AI-native репозиторий? Что будет с ним через пару лет? Как перестроить свою работу?

Темы:

Борьба с энтропией
Refactoring, code review, security review
Смена парадигмы

Что получите:

Разберётесь, как правильно обслуживать репозиторий с внедрённым AI coding и к чему готовиться в будущем.

Автор Тимур Хахалев

Я бэкендер (node js), работаю с AI инструментами с 2023 года. Начинал от автокомплитов и чатов с Claude, ChatGPT. Потом были Cursor, AI Studio, Claude Code. Сейчас работаю с Codex.
Благодаря AI Coding я смог сделать несколько проектов для себя, несколько проектов на моей фулл-тайм работе, смог запустить этот сайт с платформой для обучения, и вот теперь запускаю курс, где делюсь своим накопленным опытом с вами

Тариф Самостоятельно

Записи всех лекций
Дополнительные материалы

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

​

Профессиональная конференция для тех, кто проектирует, внедряет и развивает системы автоматизации бизнеса на платформе 1С с применением искусственного интеллекта.

О чем будет форум ЕстьРесурс ERP AI forum:

Место встречи профессионалов и лидеров отрасли, которым важно не просто следить за трендами, а осознанно внедрять ИИ в бизнес-процессы на базе 1С.

• ИИ решения
  Применение ИИ в экосистеме 1С: реальные сценарии и архитектурные подходы
• Ошибки и решения
  Ошибки, ограничения и точки роста: честный разговор без маркетинга
• Трансформация
  Разработка и доработка решений 1С с использованием ИИ
• Аналитика
  Аналитика данных и интеллектуальные инструменты для бизнеса
• Адаптивное управление
  Управление проектами автоматизации в условиях быстро меняющихся технологий

Только живой опыт, реальные кейсы и рабочие инструменты, которые вы сможете применить уже на следующий день после форума.

Кому будет интересно:

1. ИТ-директора и руководители цифровой трансформации
2. Руководители и специалисты в сфере 1С
3. Руководители ERP-проектов
4. Аналитики, архитекторы и разработчики
5. Специалисты по ИИ и данным

Темы докладов:

• Copilot для low-code платформы: делаем эффективный инструмент автоматизации еще эффективнее (Никита Старичков)
• Мастер-класс по 1С:Напарник (Денис Сытый)
• Практические ограничения и риски внедрения ИИ в прикладных задачах (Никита Арипов)
• 1С и AI: Чат-бот «База знаний» при внедрении 1С:ERP Управление Холдингом в Группе компаний (Алексей Фролов)
• Внутреннее устройство ИИ-ассистента для 1С на примере госзаказчика (Дмитрий Велигоненко)
• ИИ Ассистент финансового директора (Антон Агафонов)
• ИИ-агенты в 1С-разработке: от первых шагов до рабочего процесса (Владимир Харин)
• Практичный ИИ без хайпа: где он работает уже сейчас (Илья Низамов)
• Вайбкодинг на 1С — проще простого! (Дмитрий Котов)
• 1С и AI: Бесплатный старт и отказ от рутины (Дмитрий Сидоренко)
• ИИ в руках аналитика: практика применения и границы ответственности (Роман Данилов)
• DeepSeek vs 1C-Джун: кого оставить (Роман Чумадин)
• Интеллектуальные инструменты управления малым бизнесом: по карману ли малышам IDSS? (Артем Вахрушев)
• ИИ вместо вас или для вас? Практика повышения эффективности аналитика 1С (Кучма Дмитрий)
• Практический опыт использования ИИ в 1С-команде (Никита Прусаков)
• ИИ для аналитика 1С: светлая и тёмная сторона (Илья Отькало)
• Мастер-класс по управлению требованиями "От бизнес-цели к ТЗ: Как AI меняет процесс управления требованиями" (Денис Соколов)
• Прогнозирование спроса и продаж с помощью ИИ: как это работает и что даёт бизнесу (Михаил Евдокимов)
• Вторая память для ИТ-проектов. Как ИИ помогает "помнить все" по всем совещаниям. (Игорь Винокуров)
• Опыт создания ИИ торгового бота средствами 1С (Михаил Калимулин)
• Обучение 1С-ника с помощью ИИ (Ильяс Низамутдинов)
• Цифровой двойник - решение заменяющее при согласовании договоров не только юриста, но и целый ряд сотрудников (Евгений Голубцов)
• Свой ИИ — без рисков и переплат: как внедрять LLM в корпоративную среду с учётом конфиденциальности и бюджета (Александр Чернятьев)
• Как впустить AI-агентов в наши конфигурации 1С и не дать ничего сломать (Валерий Бобров)
• ИИ-ревью для 1С: зачем, как и почём? (Иосиф Правец)
• На пороге внедрения AI: почему мы рискуем на нем остаться? (Мария Серёгина)
• Применение ИИ в 1С: помощь новичку в решении архитектурных задач (Ринат Гайфетдинов)
• Простая технология сложных изменений: Примерьте на себя наш опыт пересборки курса с ИИ (Сергей Горшенин)
• Вторая память: как прожить бесценное время жизни больше одного раза (Глеб Архангельский)
• Заменить нельзя интегрировать! (Анна Степанян)

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

​

Практический курс по Computer Vision. Соберёте продакшн-сервис: датасет → обучение (YOLO/RT-DETR, SAM), трекинг, OCR/Doc-AI, веб-приложение (UI+API) и мониторинг. Экспорт в ONNX/TensorRT/OpenVINO, батчинг/квантование под CPU/GPU. Плюс профессиональные блоки: mAP/IoU/Dice и калибровка доверия, QA разметки и аугментации, p95/стоимость, дрейф данных и алерты, guardrails (NMS/правила), A/B-тесты, Triton/gRPC/FastAPI.

Этот курс — про продакшн-компьютерное зрение. Вы пройдёте путь от данных и разметки до работающего сервиса с метриками качества, скорости и стоимости инференса. Мы не ограничиваемся ноутбуками: строим сервисы, считаем p95-латентность и cost/1000 кадров, настраиваем мониторинг и приватность.

Что внутри. Детекция и сегментация (YOLOv8/YOLO11, RT-DETR, SAM), Doc-AI (PaddleOCR + LayoutParser), экспорт и ускорение (ONNX/TensorRT/OpenVINO, квантизация INT8, батчинг, динамические инпуты), сервисный слой (FastAPI, очереди Redis/RabbitMQ, rate-limit, ретраи), деплой (Docker/Compose, канареечные релизы), наблюдаемость (Prometheus/Grafana, структурированные логи, алерты).

Практика и артефакты:

• Retail: детектор пустых полок → mAP, p95, cost/req, дашборд.
• Пром: сегментация дефектов → IoU/Dice, отчёт по браку для менеджмента.
• Офис: Doc-AI для чеков/актов → JSON → БД, SLA эндпоинта.

Каждый модуль завершается артефактом: модель/скрипт инференса/эндпоинт/отчёт или дашборд. Все репозитории воспроизводимы (Makefile, docker-compose, инструкции «из коробки»).

Почему это ценно. Вы научитесь не только обучать модели, но и обосновывать ROMI: корректно мерить качество, latency и стоимость, находить узкие места, безопасно обновлять модели (канарейка/shadow), соблюдать политику PII (маскирование лиц/номеров, аудит доступа).

Формат: короткая теория → код → автопроверки/чек-листы → мини-итог. Финал — деплой сервиса с мониторингом и отчётом метрик.

Программа:

Секция 1. Введение и быстрый старт:

• Урок 1. Как будем работать: цели, стек, проекты
• Урок 2. Окружение: venv vs Docker/Compose (минимум)
• Урок 3. CLI/утилиты для CV
• Урок 4. Метрики CV простым языком
• Урок 5. Бенчмарк CPU/GPU (если есть)
• Урок 6. Git/Make/README как контракт воспроизводимости

Секция 2. Данные и разметка:

• Урок 1. Сбор данных и схема классов
• Урок 2. Разметка детекции (Label Studio/Roboflow)
• Урок 3. Разметка сегментации (semantic/instance)
• Урок 4. Разметка документов (Doc-AI)
• Урок 5. Валидация датасета
• Урок 6. Аугментации и синтетика

Секция 3. Детекция: YOLO / RT-DETR:

• Урок 1. YOLO — базовая тренировка (сложный)
• Урок 2. Рецепты улучшения: EMA, cosine LR, freeze, AMP (сложный)
• Урок 3. RT-DETR — альтернатива для продакшна (сложный)
• Урок 4. Постпроцесс и калибровка порогов
• Урок 5. Экспорт детектора в ONNX (сложный)
• Урок 6. Error analysis детектора

Секция 4. Сегментация: SAM и адаптеры:

• Урок 1. SAM — принципы и промпты (сложный)
• Урок 2. Fine-tune SAM: адаптер/LoRA (сложный)
• Урок 3. Instance vs semantic — метрики и выводы
• Урок 4. Постпроцесс масок
• Урок 5. Экспорт сегментации в ONNX (сложный)
• Урок 6. Витрина: сегментация дефектов + отчёт брака

Секция 5. Doc-AI: OCR + layout → JSON → БД:

• Урок 1. OCR базовый (PaddleOCR) (сложный)
• Урок 2. Layout/структура документов (сложный)
• Урок 3. Нормализация полей и правила
• Урок 4. Контракт JSON и валидация схемы
• Урок 5. API `/doc-parse` и запись в БД
• Урок 6. Витрина: Doc-AI end-to-end (сложный)

Секция 6. Экспорт и ускорение (ONNX/OpenVINO/TensorRT):

• Урок 1. ONNXRuntime на CPU (сложный)
• Урок 2. OpenVINO: IR и INT8 PTQ (сложный)
• Урок 3. TensorRT: FP16/INT8 на GPU (сложный)
• Урок 4. Батчинг и конвейерность
• Урок 5. Стоимость инференса
• Урок 6. Кейс «до/после» оптимизаций

Секция 7. Сервис: FastAPI, очереди, надёжность:

• Урок 1. Базовый API `/predict` + OpenAPI
• Урок 2. Очереди и воркеры (Redis/RabbitMQ) (сложный)
• Урок 3. Rate limit, тайм-ауты, ретраи (сложный)
• Урок 4. Структурированные логи и трассировка
• Урок 5. Файлы, потоки, хранилища
• Урок 6. Нагрузочное тестирование и HAR-реплеи

Секция 8. Наблюдаемость, качество и дрейф:

• Урок 1. Prometheus экспортёр
• Урок 2. Grafana дашборд и алерты
• Урок 3. Качество оффлайн и регрессия
• Урок 4. Дрейф данных
• Урок 5. Дрейф качества
• Урок 6. Отчётность для бизнеса

Секция 9. Деплой и релизы:

• Урок 1. Docker-образы для CV
• Урок 2. Compose-стек: API + Redis + Prom + Grafana
• Урок 3. Blue-Green и Canary (сложный)
• Урок 4. Shadow-traffic
• Урок 5. Версионирование весов и откаты
• Урок 6. CI/CD минимум (сложный)

Секция 10. Приватность, безопасность и ROMI. Финал:

• Урок 1. Приватность изображений (PII)
• Урок 2. Security-базис сервиса
• Урок 3. ROMI для SMB-кейсов
• Урок 4. Финальный проект: Retail «пустые полки» (сложный)
• Урок 5. Финальный проект: Пром «дефекты»
• Урок 6. Финальный проект: Doc-AI «чеки/акты» (сложный)

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