Складчина: новые складчины на курсы и тренинги | страница 2

​

Описание материала:

Задачи из личной практики — с формулировками, эталонными решениями и подробным описанием каждого шага. Это не курс и не сухая теория, а реальные задачи из рабочих кейсов по УНФ 3.0. В основе лежат 8 практических заданий, 8 детальных решений и 8 наглядных схем алгоритмов.

Что внутри тренажера:

- 8 задач из практики. Восемь реальных задач из моих проектов — от настройки печатных форм до сложных доработок документов.
- Эталонные решения. Готовые файлы, которые можно сразу применить в своей базе УНФ 3.0 после изучения.
- Схемы решений. Пошаговые текстово-графические схемы, показывающие логику и точный ход решения каждой задачи.

После разбора материалов вы сможете подходить к реальным задачам в УНФ 3.0 без страха и сомнений. С этим тренажёром вы перестанете бояться нестандартных ситуаций и сможете решать их уверенно, шаг за шагом.

Описание задач тренажера:

- Задача 1. Доработка печатной формы документа «Расходная накладная».
- Задача 2. Разработка новой печатной формы для документа «Счёт на оплату».
- Задача 3. Разработка внешней печатной формы для документа «Расходная накладная».
- Задача 4. Внедрение расчета и хранения агентского процента в документе «Расходная накладная».
- Задача 5. Печать договора купли-продажи из документа «Расходная накладная» (форма договора прилагается).
- Задача 6. Печать договора о приёме на работу из документа «Прием на работу» (форма договора прилагается).
- Задача 7. Внедрение учёта количества мест в документе «Производство».
- Задача 8. Загрузка спецификаций из Excel файла (пример файла прилагается).

Позвольте себе систематизировать практические знания и перейти от теории к уверенным действиям. Откройте материалы, проработайте каждый кейс самостоятельно и ощутите, как растёт ваша экспертность в работе с УНФ 3.0 прямо сегодня!

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

​

У тебя наверняка уже есть идея: свой скринер, бот с алертами, автоматизация входов по твоей стратегии. То, что ты держишь в голове или раскидал по заметкам и хотел бы наконец собрать.

Курс помогает пройти этот путь коротко и по делу: 20 уроков, 4 проекта, шаблон, skills и работа с AI-агентом. Без затянутой теории, скучной подачи и цены в несколько раз выше.

Ты покупаешь не лекции ради лекций, а понятный маршрут от идеи до первого инструмента, который можно запустить и развивать дальше.

Программа курса по актам.
20 уроков, 6 часов видео: от вступления и фундамента до скринеров, VPS, API биржи и финального маршрута дальше.

Акт 0 · Вступление
Как устроен курс и главный принцип: код пишет агент, ты понимаешь и направляешь.
Акт 1 · Фундамент
Окружение, Python, AI-агенты, универсальный шаблон, SKILLS, Git и крипто-основы.
Акт 2 · Наблюдение
Telegram-бот уведомлений, REST-скринер, WebSocket-скринер, аренда и деплой на VPS 24/7.
Акт 3 · Действие
API биржи, ордера limit/market/TP/SL, SQLite, веб-админка, торговая стратегия и деплой.
Акт 4 · Завершение
Итоги курса, как продолжать работать с AI-агентами дальше, финальное слово.

Тариф Базовый:

• 20 уроков и 6 часов видео
• Универсальный шаблон проектов
• 21 skills для AI-агента
• Доступ в закрытое сообщество
• Обновления курса
• Бонусные ролики
• Бессрочный доступ к материалам

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

​

Курс объединяет Математику, Python и Промпт-инжиниринг в одну рабочую связку. Вы последовательно изучите функции, основы статистики, векторы, матрицы и работу с данными в JSON-файлах, затем закрепите эти темы программированием на Python и научитесь ставить нейросетям точные задачи через промпты и SKILL.md.

Чему вы научитесь:

• Программировать скрипты на Python, извлекать массивы данных из JSON файлов, анализировать их и делать выводы
• Реализовывать математические идеи на Python и видеть связь между формулой, кодом и результатом анализа
• Работать с основными характеристиками данных: модой, медианой, квартилями, децилями и перцентилями
• Понимать виды и категории данных
• Применять функции для описания и моделирования процессов, находить нули функций и отличать линейные зависимости от нелинейных
• Работать с векторами, скалярным, векторным и смешанным произведениями, матрицами и матричными операциями
• Использовать метод Гаусса как основу для дальнейшей работы с матрицами
• Составлять промпты для нейросетей при работе со статистикой, функциями, векторами и матрицами
• Создавать и выстраивать систему SKILL.md, чтобы нейросеть точнее понимала аналитическую задачу и выдавала проверяемый результат

Этот курс выстраивает знания в правильной последовательности: сначала вы приобретаете необходимые базовые знания из Python, потом нарабатываете навык работы с алгебраическими преобразованиями, далее закрепляете математическую основу анализа: введение в статистику, функции и моделирование, векторы и матрицы. После формирования этой базы вы переходите к промпт-инжинирингу и учитесь ставить нейросетям задачи так, чтобы использовать их как рабочий инструмент аналитика: задавать контекст, описывать требования к расчётам, формулировать ограничения и проверять результат.

Важно: на курсе отдельное внимание уделяется JSON-файлам, потому что это распространённый формат передачи и хранения данных. Таким образом математика не остаётся набором формул, а программирование не сводится к копированию чужого кода. Вы учитесь видеть связь между аналитической задачей, математической моделью и её реализацией.

В курсе предусмотрены отдельные задания по созданию файлов скиллов типа SKILL.md, постановке задач для статистического, векторного и матричного анализа, а также итоговые экзаменационные задачи.

Как проходит обучение:

Курс построен так, чтобы вы не изучали математику, Python и промпт-инжиниринг по отдельности, а сразу видели их связь в аналитических задачах:

• Сначала через видеоурок или текст вы разбираете математическую идею простым языком и понимаете, где она применяется в анализе данных
• Затем изучаете, как реализовать эту идею на Python и работать с данными, включая данные в JSON-файлах
• После этого закрепляете материал на практических задачах с автоматической проверкой
• Далее учитесь ставить нейросети точные задачи по изученной теме: описывать контекст, указывать требования к расчётам, задавать ограничения и проверять ответ
• По отдельным блокам выполняете итоговые задания, которые объединяют математику, программирование и работу с ИИ

Для кого этот курс:

• Вы знаете базовый Python, но пока не понимаете, как применять его для математических и аналитических задач
• Вы изучали математику раньше, но не видите её связи с моделированием процессов, данными и программированием
• Вы хотите разобраться в функциях, статистических показателях, векторах и матрицах не только теоретически, но и через код
• Вы сталкиваетесь с JSON-файлами и хотите понимать, почему данные передаются в таком формате и как с ними работать
• Вы используете нейросети, но хотите перейти от случайных запросов к понятной постановке аналитических задач
• Вы хотите уверенно объяснять, что делает код, какие математические действия за ним стоят и насколько корректен результат

Начальные требования: базовые знания арифметики и уверенное владение ПК. Обучение начинается с простейших основ.

Что вы получаете:

• Чёткое понимание базовых конструкций Python, без лишних отступлений
• Уверенность в математических основах, которые нужны для анализа данных
• Системное понимание функций, описательной статистики, векторов, матриц и их роли в анализе данных
• Навык работы с данными в JSON-файлах и понимание структуры передаваемой информации
• Практику программирования математических и аналитических задач на Python
• Понимание связи между функциями, моделированием процессов, кодом и интерпретацией результата
• Навык постановки задач нейросетям для статистического, векторного и матричного анализа
• Умение создавать файлы навыков типа SKILL.md и использовать промпт-инжиниринг как инструмент аналитика, а не как способ получить непроверенный готовый ответ
• Подготовку к более сложным задачам анализа данных, где требуется одновременно владеть математикой, кодом и современными ИИ-инструментами

Программа:

1. Знакомство и простые задачи

• Распространённые ошибки в современной аналитике

2. Введение в Python. Ввод/Вывод

• Ввод информации: от input() до файлов
• Вывод информации: от print() до логов

3. Введение в Python. Структуры данных

• Списки в Python
• Кортежи в Python
• Множества в Python
• Словари в Python

4. Введение в Python. Циклы и ветвления

• Циклы
• Условия

5. Введение в Python. Must-Have библиотеки

6. Введение в алгебру

• Аналитика и алгебра: с чего начинается связь?
• Степени в аналитике
• Дробные выражения в аналитике
• Применение уравнений в анализе данных
• Экзамен: популярные выражения в анализе данных

7. Неделя 1. Концепции о данных и их программная реализация

• Мода, медиана, квартили, децили, перцентили
• Кейс: закупки сиропов для кофейни
• Виды и категории данных
• JSON файлы и почему данные передаются в них
• Промпт-инжиниринг: учимся писать SKILL.md
• Промпт-инжиниринг: экзаменационная задача

8. Неделя 2. Функции и процессы в аналитике

• Про функцию простейшим языком
• JSON-данные и анализ линейных процессов
• Единство в функциях между программированием и математикой
• Моделирование массы человека
• Нелинейные и параболические процессы
• Нули функций в анализе данных

9. Неделя 3. Функции и процессы в аналитике

• Метод Гаусса и предисловие к матрицам
• Промпт-инжиниринг: формируем правильную систему скиллов
• Экзамен: базовое моделирование процессов

10. Неделя 4. Векторы и матрицы

• Суть векторов и их применение в аналитике
• Скалярное произведение в анализе данных
• Векторное произведение в анализе данных
• Смешанное произведение. Работа векторов в связке
• Векторный анализ через JSON файлы
• Матрицы и операции над ними при анализе данных
• Промпт-инжиниринг: скиллы для матричной аналитики
• Экзаменационные задачи

Автор Ильдар Мустафин

• Преподаватель математики и математического программирования
• Разработал авторскую методику по упрощённому изучению аналитической математики для гуманитариев и программистов
• Выпускник ТУСУР (факультет РТФ), диплом бакалавра с отличием, диплом магистра с отличием
• Выпускник КГПИ (факультет РТФ), диплом бакалавра с отличием

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

​

Длительность: 2-3 месяца
Время обучения: 45 часов

Программа рассчитана на новичков, которые хотят изучить язык программирования C# с самых основ и до построения полноценных проектов. Вы изучите все тонкости языка, разработаете несколько приложений под Windows и создадите веб-сайт на основе ASP.NET.

Программа обучения

Модуль 01 - Основы C#
В ходе первого модуля вы приступите к изучению основ языка программирования C#. В лекциях вы изучите использование всех основных концепций: от переменных до массивов, условий, циклов и тому прочее.

За урок будет рассмотрена теория для понимания процесса работы C#. Также вы научитесь выполнять отладку проекта для быстрого нахождения ошибок в коде.

Модуль 02 - Продвинутый C#
Во втором модуле вы приступите к изучению различных встроенных классов в языке C#. При помощи таковых классов вы научитесь создавать: исключения, делегаты, коллекции, научитесь работать с файлами и методами расширения LINQ.

Все эти вещи позволяют быстрее манипулировать данными в проекте. Вы изучите их применение на реальных практических примерах.

Модуль 03 - Классы и объекты. ООП в C#
Язык C# является объектно-ориентированным языком программирования. По этой причине любой файл в проекте является классом. За модуль вы познакомитесь с понятием ООП и научитесь создавать классы и объекты.

Дополнительно в модуле будет представлена информация относительно: наследования, абстракции, полиморфизма, инкапсуляции. Помимо классов в модуле будут рассмотрены: интерфейсы, перечисления, события, и будет рассмотрена работа со статическими данными.

Модуль 04 - Углублённые концепции языка
Язык C# действительно огромен, поэтому в программе будет еще один модуль по изучению более сложных концепций языка.

За модуль вы познакомитесь с разработкой потоков данных, изучите тему многопоточности, научитесь выполнять сериализацию и параллельное программирование.

Дополнительно в модуле будет изучено асинхронное программирование. На его основе вы создадите проект для получения данных со стороннего сайта, их обработки и вывода в консоль.

Модуль 05 - Контроль версий Git
В модуле вы ознакомитесь с технологией Git. Git - это специальная системой для хранения версий вашего проекта. Благодаря Git вы всегда сможете проследить где и когда возникла ошибка и по необходимости откатить проект до момента когда всё было хорошо.

Модуль 06 - Тестирование проектов. Платформа Docker
Все программы необходимо тестировать и чтобы этот процесс не превратился в монотонную работу - его лучше оптимизировать. За модуль вы познакомитесь с юнит-тестированием и изучите работу с библиотекой xunit.

Вы пропишите классы тестирования, запустите тесты и познакомитесь полноценным тестированием программ. После модуля процесс тестирования программ будет для вас простым.

Дополнительно вы научитесь работать с платформой Docker. Благодаря этой программе вы сможете быстро запустить любую среду на вашем компьютере.

Модуль 07 - Базы данных. C# и SQL
Язык C# обладает большим набором методов для работы с базами данных. В ходе модуля вы познакомитесь с системой управления базами данных SQLite, MySQL и PostgreSQL. Вы научитесь работать с каждой из них через язык программирования С#.

За модуль вами будут изучены все основные команды языка запросов SQL.

Модуль 08 - Entity Framework
При работе с базами данных вы можете использовать Entity Framework. Это отдельная технология, что обеспечивает удобный доступ к базе данных. За счет Entity вы можете быстро создавать базы данных, манипулировать таблицами и записями в них.

За модуль вы научитесь работать с этой технологией на практике. Также вы научитесь работать с технологией Fluent API.

Модуль 09 - Изучение HTML
Разработка веб сайтов ведется с использованием языка разметки HTML и языка стилей CSS. Поэтому, прежде чем создавать какие-либо проекты на ASP.NET, вам необходимо изучить язык разметки для построения веб сайтов.

В ходе модуля вы изучите HTML, познакомитесь со всеми стандартными HTML тегами и атрибутами для них.

Модуль 10 - Изучение CSS
Для добавления стилей к странице используется язык CSS.

В ходе модуля вы научитесь работать с каскадными таблицами стилей, научитесь прописывать селекторы, изучите все основные стили и создадите множество практических примеров применяя HTML и CSS.

В крайнем уроке вы создадите полноценный веб сайт, используя лишь HTML и CSS.

Модуль 11 - Введение в ASP.NET
Начиная с этого модуля вы приступите к изучению платформы ASP.NET. Это платформа построенная на основе языка C# и предназначена для разработки веб проектов различного жанра и уровня сложности.

За модуль вы ознакомитесь со всеми базовыми концепция. Вы научитесь создавать веб сайты на основе ASP, ознакомитесь с подключением базы данных, обработкой данных от пользователя и изучите процесс создания файлов с дизайном.

По итогу вы создадите небольшой веб блог с системой регистрации и авторизации.

Модуль 12 - Разработка проекта на ASP.NET
Платформа ASP.NET достаточно огромна и предоставляет возможность построения проектов разного жанра.

За модуль вы разработаете полноценный интернет магазин на базе этой технологии. В магазине будут товары, корзина с ними и система просмотра товаров по отдельности. Дополнительно в проекте вы реализуете систему оплаты прямиком на сайте. В конце вы выгрузите проект на удаленный сервер.

Модуль 13 - Создание приложений WinForms
Язык C# позволяет создавать проекты из разных сфер. За модуль вы изучите платформу WinForms для разработки простых проектов под Windows.

WinForms является относительно простой платформой и предназначена для разработки небольших проектов. Вы научитесь создавать приложения с графическим дизайном и подключением к базе данных.

К концу модуля у вас будет проект с системой регистрации и авторизации. Также в проекте будет реализована игра «Пинг Понг».

Модуль 14 - Фреймворк WPF
Для разработки более сложных и интересных приложений необходимо использовать платформу WPF. В ходе модуля вы приступите к изучению WPF и изучите все основные концепции данной технологии.

Дополнительно за модуль вы создадите приложение с дизайном и подключением к базе данных. В таком проекте вы реализуете красивый дизайн, систему регистрации и авторизации и плюс создадите приложение для получения погоды из разных городов.

Тариф Мини:
- Доступ ко всем лекциям
- Материалы к урокам
- Домашние задания к лекциям

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

​

Освойте фундаментальные математические концепции, необходимые для успеха в цифровую эпоху

Для кого этот курс:

• Для тех, кто хочет сформировать базу по математике, необходимую для профессионального роста
• Для тех, кто хочет развивать карьеру в машинном обучении и Data Science
• Для тех, кто хочет работать с математическими моделями

Необходимые знания:

Для прохождения курса необходимо владение школьной математикой:

• Решение уравнений и неравенств, работа с дробями и степенями
• Функции и графики: что такое функции и графики, область применения. Линейные, логарифмические и степенные функции
• Геометрия: понимание угла и его измерения, синус, косинус
• Тригонометрия

Что даст вам этот курс:

• Выстроенную систему обучения, которая поможет пройти курс до конца
• Продуманную программу, которая охватывает области математики, наиболее востребованные в цифровом мире
• Простое объяснение сложных тем
• Поддержку на протяжении курса: Q&A-сессии с преподавателем, коммьюнити студентов, помощь наставников

По итогам обучения вы научитесь:

• Выполнять линейные преобразования и факторизацию матриц (например, сингулярное разложение) для анализа многомерных данных и понижения их размерности
• Искать экстремумы функций с использованием производных и классических алгоритмов, включая метод наименьших квадратов
• Рассчитывать вероятности событий и описывать случайные величины с использованием различных законов распределения и формулы Байеса
• Оценивать параметры распределений и проверять статистические гипотезы на основе выборочных данных

Программа:

1. Линейная алгебра для работы с данными:

В этом модуле мы изучим базовые инструменты линейной алгебры, которые используются для представления и преобразования данных. Разберём векторы, матрицы и линейные отображения, научимся работать с базисами и понимать, как данные меняют представление при преобразованиях. Познакомимся с собственными значениями и разложениями матриц как инструментами анализа и приближения данных.

Темы:

• Тема 1: Матрицы и векторы. Основные определения и операции
• Тема 2: Векторное пространство. Базис
• Тема 3: Линейное отображение и его матричное представление // ДЗ
• Тема 4: Зависимость матрицы отображения от выбора базисов векторных пространств
• Тема 5: Нормированные векторные пространства, скалярное произведение
• Тема 6: Собственные значения линейных операторов. Диагонализация матрицы
• Тема 7: Сингулярное разложение матрицы // ДЗ

2. Производные и методы оптимизации:

В этом модуле мы изучим основы математического анализа, необходимые для понимания оптимизации моделей. Разберём производные функций в одномерном и многомерном случаях, научимся находить экстремумы и формулировать критерии оптимальности. Рассмотрим метод наименьших квадратов и базовые алгоритмы оптимизации, применяемые при обучении моделей.

Темы:

• Тема 1: Введение в математический анализ. Производная одномерной функции
• Тема 2: Производная в многомерных пространствах // ДЗ
• Тема 3: Критерии оптимальности // ДЗ
• Тема 4: Метод наименьших квадратов
• Тема 5: Классические алгоритмы оптимизации

3. Теория вероятностей и математическая статистика:

В этом модуле мы изучим математические методы работы с неопределённостью и данными. Разберём вероятностные модели, случайные величины и распределения, научимся вычислять вероятности и анализировать зависимости между переменными. Познакомимся с основами статистического вывода: оцениванием параметров, доверительными интервалами и проверкой статистических гипотез.

Темы:

• Тема 1: Аксиоматика теории вероятностей. Классическая вероятность
• Тема 2: Условная и полная вероятность. Формула Байеса // ДЗ
• Тема 3: Дискретные случайные величины и их характеристики
• Тема 4: Многомерные дискретные величины. Корреляция
• Тема 5: Непрерывные случайные величины. Нормальное распределение // ДЗ
• Тема 6: Введение в задачу статистики. Точечные оценки
• Тема 7: Интервальные оценки параметров
• Тема 8: Проверка статистических гипотез I
• Тема 9: Проверка статистических гипотез II // ДЗ

Автор Глеб Карпов

• Исследователь, Преподаватель математики
• Skoltech Computational Intelligence Laboratory

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

​

Для кого этот курс:

• Для новичков в разработке
  изучите Python c нуля, научитесь писать код, создадите первое портфолио
• Для программистов на других языках
  расширите стек, повысите квалификацию, сможете продвинуться по карьерной лестнице

Что вам даст этот курс:

• Сформируете чёткое представление о разных областях, с которыми соприкасается Python-разработчик
• Освоите базовые навыки программирования на Python, сможете претендовать на позицию младшего Python-разработчика
• Изучите синтаксис Python
• Научитесь пользоваться фреймворками FastAPI и Django
• Научитесь работать с базами данных
• Сможете ориентироваться в разных сферах применения языка: веб-разработке, автотестировании, асинхронном программировании, работе с API, парсинге сайтов

Станьте самодостаточной единицей в команде разработчиков

Некоторые занятия курса посвящены смежным темам. Например: shell, git, а также DevOps-инструментам: Docker, Gitlab CI/CD, Github Actions

Процесс обучения:

• У нас нет предзаписанных уроков. Занятия в OTUS - это онлайн-вебинары. Преподаватели-практики помогут погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах, расскажут о необходимых в работе инструментах. Вы всегда сможете задать вопрос и получить обратную связь.

Формат обучения:

• Интерактивные вебинары
  2 занятия по 2 ак.ч. в неделю. Доступ к записям и учебным материалам - навсегда
• Практика
  13 заданий для отработки навыков на реальных задачах

Длительность 6 месяцев.

Программа:

1. Основы Python:

В данном модуле познакомимся с базовыми темами Python. Разберемся с основными типами данных, научимся управлять потоком выполнения кода при помощи операторов ветвления и циклов. Разберемся, как устроены функции в Python, и научимся создавать генераторные функции и декораторы. В финале модуля будем работать с файлами при помощи Python.

Темы:

• Тема 1: Введение в курс. Подготовка к работе
• Тема 2: Вводное занятие по Python
• Тема 3: Базовые типы данных
• Тема 4: Управление потоком
• Тема 5: Коллекции
• Тема 6: Функции. Часть 1
• Тема 7: Функции. Часть 2 (Декораторы)
• Тема 8: Работа с файлами // ДЗ

2. Продвинутый Python:

Во втором модуле нас ждут модули и импорты, разбиение кода на отдельные модули. Большая тема ООП в Python: инкапсуляция, наследование, полиморфизм, основные дандер-методы, статические и классовые методы, исключения. А также познакомимся с основами тестирования при помощи библиотек Pytest и UnitTest.

Темы:

• Тема 1: Основы ООП
• Тема 2: Продвинутый ООП. Продолжение
• Тема 3: Продвинутый ООП. Исключения
• Тема 4: Модули // ДЗ
• Тема 5: Знакомство со встроенной библиотекой
• Тема 6: Тесты // ДЗ
• Тема 7: Практика

3. Взаимодействие с внешним миром. Создание простейшего API. Сборка проекта:

Основы работы с файлами (локально) и сетью (HTTP). Создание API.

Темы:

• Тема 1: Управление зависимостями в Python: pip, Poetry, uv
• Тема 2: Качество кода в Python: Ruff, Pylint, Flake8, Black, isort
• Тема 3: Работа с сетью в Python: requests, httpx и API
• Тема 4: Основы HTML: структура и элементы веб-страницы
• Тема 5: CSS, Bootstrap и обзор современных CSS-фреймворков
• Тема 6: FastAPI: старт, маршруты, параметры и структура запроса
• Тема 7: FastAPI: тело запроса, Pydantic, валидация, формы и файлы
• Тема 8: FastAPI: APIRouter, шаблоны, статика и организация мини-проекта
• Тема 9: Docker // ДЗ
• Тема 10: Групповая менторская консультация

4. Работа с базами данных, асинхронное программирование:

Знакомство с асинхронным программированием. Знакомство с базами данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis. Знакомство с ORM, асинхронная работа с БД.

Темы:

• Тема 1: Хранение данных в реляционных БД. Язык SQL
• Тема 2: ORM: SQLAlchemy
• Тема 3: SQLAlchemy: связи между таблицами в БД
• Тема 4: Миграции схем: alembic
• Тема 5: Сложные связи в БД
• Тема 6: Знакомство с асинхронным программированием в Python
• Тема 7: Асинхронная работа с API
• Тема 8: Асинхронная работа с БД и подключение API // ДЗ
• Тема 9: Взаимодействие приложений между контейнерами, docker compose // ДЗ
• Тема 10: Асинхронная работа API с БД
• Тема 11: Групповая менторская консультация

5. Веб-разработка на Django:

Знакомство с Django, Django ORM, Generics. Тестирование веб-приложений, фабрики.

Темы:

• Тема 1: Знакомство с Django
• Тема 2: Django ORM // ДЗ
• Тема 3: Шаблоны (Templates)
• Тема 4: Работа с админкой, кастомные команды
• Тема 5: Групповая менторская консультация
• Тема 6: Формы в Django // ДЗ
• Тема 7: Class-Based Views (CBV)
• Тема 8: Кастомный пользователь и личный кабинет
• Тема 9: Тестирование Django-приложений с Pytest // ДЗ
• Тема 10: Django и отложенные задачи с Celery и Redis // ДЗ
• Тема 11: Асинхронность, кеширование, middleware и Django Debug Toolbar
• Тема 12: API в Django и продвинутая ORM // ДЗ
• Тема 13: Деплой, Docker, ASGI и production basics
• Тема 14: Выбор темы и организация проектной работы
• Тема 15: Групповая менторская консультация

6. DevOps:

Автоматизация тестирования и деплоя. Знакомство с GitHub Actions, GitLab CI/CD.

Темы:

• Тема 1: GitHub Actions // ДЗ
• Тема 2: GitLab CI // ДЗ
• Тема 3: GitLab CD
• Тема 4: Групповая менторская консультация

7. Проектная работа:

Заключительный месяц курса посвящен разработке проекта. В качестве темы выбирается то, что интересно писать студенту и то, что потенциально можно будет потом включить в своё резюме. Участие в разработке некоего open source продукта тоже может рассматриваться в качестве выпускного проекта. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.

Найти работу проще, когда у вас в портфолио есть интересный проект. Создайте архитектуру приложения, опишите задачи, которые это приложение будет выполнять; реализуйте основную функциональность. Выполните проект для веб-разработки, для интеграции с сервисами или для data science.

Темы:

• Тема 1: Консультация по проектам и домашним заданиям
• Тема 2: Защита проектных работ

Темы работ наших выпускников:

• Сайт объявлений по продаже авто
• Новостной портал английского футбола
• Система управления VPN сервером
• GIS для оптимизации градостроительной деятельности
• Интернет-магазин на базе Telegram-бота

Бонус:

• Получите бесплатный доступ к мини-курсу по Kafka и событийной архитектуре с разбором реальных задач для подготовки к собеседованиям

Авторы:

Руководитель курса Сурен Хоренян:

• Senior Python Backend Developer, Руководитель группы разработки
• ВК Реклама

Станислав Никуличев:

• Tech Lead
• NDA, ex Microsoft, ex Yandex

Леонид Орлов:

• Python Developer

Старт 26 августа 2026 года.

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

​

Практический онлайн курс, в котором с нуля до трудоустройства: научат безопасно разворачивать, мониторить и масштабировать приложения в облаке за 7 месяцев.

Кем ты станешь:

DevOps — это некая идеология, возникшая примерно в 2007 году. До наступления счастливой даты разработчики, пишущие код, трудились отдельно от специалистов по эксплуатации, которые этот код развертывали и поддерживали.
На курсах девопс-инженеров в TeachMeSkills студентов учат автоматизировать и интегрировать между собой процессы двух команд — той, что разрабатывает и той, что развертывает, и поддерживает.

Твой результат в конце курса:

1. Изучишь основные практики и методики DevOps.
2. Научишься администрировать операционные системы.
3. Научишься разрабатывать скрипты для автоматизации задач и мониторинга приложений.
4. Изучишь системы управления конфигурацией.
5. Погрузишься в облака и микросервисную архитектуру.
6. Станешь востребованным DevOps инженером.

224 академических часа
Составлена практикующими IT специалистами для новичков в DevOps. Это лучший курс по DevOps для начинающих.

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

​

Изучаем самые актуальные продвинутые методы работы с LLM и трансформерными моделями

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.

LLM — один из самых востребованных вариантов применения генеративного ИИ, поэтому на курсе мы делаем фокус на самые актуальные технологии работы с большими языковыми моделями. Студенты на практике научатся работать с самыми передовыми моделями и фреймворками, которые сегодня являются state-of-the-art в области NLP.

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 углубленные подходы к работе с трансформерами.
Тема 1: Sentence-transformers // ДЗ
Тема 2: Эффективные трансформеры
Тема 3: Практическое занятие: фреймворки для эффективной работы с LLM // ДЗ
Тема 4: LangChain
Тема 5: RAG - генерация на основе базы знаний

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

Проектная работа
Проектный модуль, во время которого студенты выполняют финальную работу на основе методов, изученных на курсе.

Преподаватели

• Андрей Носов. AI Architect, Raft. PhD Communication Science, Tampere University (Finland)
• Никита Овчинников. Lead of Research And Development Peech
• Алексей Клочков. Data Science Team Lead Kept
• Анна Козлова
• Раиль Сулейманов. Machine Learning Engineer Garage IT
• Мария Тихонова. Лидер Research кластера Сбер, ВШЭ
• Дмитрий Гайнуллин. Machine Learning Engineer AIC

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

​

Программа:

1. Отбор лучшей казуальной модели с помощью R-скорера

• Класс RScorer для сравнения нескольких моделей эффекта по R-критерию (Nie & Wager).
• Применять для объективного выбора лучшей модели CATE – это альтернатива использованному в работе сравнению по остаточному среднеквадратичному отклонению (MSE).

2. Примеры использования OrthoIV и DRIV

• Семейство алгоритмов с инструментальными переменными (OrthoIV, DMLIV, DRIV), сочетающих подходы двойного и дважды робастного машинного обучения.
• Применять при эндогенном воздействии, когда присутствует ненаблюдаемый конфаундер, но доступен инструмент.
• Частный случай (Intent-to-Treat DRIV) – рандомизированный эксперимент с неполным соблюдением (non-compliance).

3. Примеры применения взвешенного двойного машинного обучения

• Применение DML к взвешенным или агрегированным данным.
• Применять, когда данные поступают в виде сегментов или сводок (число наблюдений и дисперсия по сегменту), а не построчно.

4. Примеры применения двойного машинного обучения

• Демонстрирует классы LinearDML и SparseLinearDML.
• Применять, когда воздействие не является эндогенным (инструменты не требуются), а конфаундеры наблюдаемы; SparseLinearDML – именно в случае, когда вектор контролей W высокоразмерный и обе стадии оценивания линейны.

5. Примеры применения динамического двойного машинного обучения

• Класс DynamicDML для воздействий, назначаемых последовательно во времени и влияющих на будущие исходы.

6. Примеры применения ортогонального случайного леса и каузального леса

• Классы CausalForestDML и OrthoForest (ортогональный случайный лес).
• Применять, когда требуется оценка гетерогенного эффекта воздействия (HTE) и есть основания подозревать нелинейные взаимодействия.
• ORF особенно эффективен при большом количестве конфаундеров благодаря ортогонализации.

7. Примеры трансформация воздействия

• Аргумент treatment_featurizer для учета нелинейности по самому воздействию (например, когда отклик линеен относительно квадрата воздействия).
• Применять, когда исход зависит от преобразования воздействия, а не от него напрямую; этот прием, например, может помочь уловить нелинейный отклик D→Y, оставшийся незахваченным.

8. Policy Learning (построение политики назначения воздействия) с помощью деревьев и лесов

• Классы PolicyTree и PolicyForest: не просто оценить эффект, а вывести правило назначения воздействия (кому следует применять вмешательство), максимизирующее бизнес-value.
• Применять для перевода оценок CATE в практическую политику – прямой мост к бизнес-рекомендациям по ценовым сегментам.

9. Обобщенные случайные леса

• Низкоуровневый модуль econml.grf (высокопроизводительная Cython-реализация R-пакета grf): CausalForest, IVForest, RegressionForest.
• Применять, когда нужны максимальная производительность и тонкий контроль над построением леса, а не высокоуровневая обертка.

10. Валидация моделей оценки CATE

• Диагностика качества оценки CATE: тест на наилучший линейный предиктор (BLP), коэффициент Qini и калибровка.
• Применять, чтобы убедиться, что обнаруженная гетерогенность реальна, а не является артефактом модели.

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

​

AiConf 2026 — это практико-ориентированная конференция нового поколения, фокусирующаяся на прикладных решенияx, инженерной экспертизе и реальных сценариях использования AI/ML. Обновленная программа объединяет технологии, продакшен-практики и бизнес-ценность, создавая площадку для обмена опытом между разработчиками, архитекторами и руководителями AI-направлений.

Технологические тренды AiConf 2026
Эволюция AI-агентов и современные паттерны RAG
От простых пайплайнов на Python — к полноценным агентным системам с детерминированной логикой и контролируемыми сценариями. Эксперты обсудили:

• SGR Agent Core и новую архитектуру управляемых агентов;
• Реализацию RAG в высоконагруженных продуктах;
• Первые кейсы внедрения ИИ в телефонию (SIP/VoIP);
• Сегментацию задач между агентами и LLM.

Observability, тестирование и контроль качества
Индустрия уходит от «магии нейросетей» к инженерной дисциплине. Основные акценты:

• Инструментирование моделей через Langfuse и аналоги;
• Использование LLM-as-a-judge для оценки качества;
• Unit-тестирование RAG и анализ отказоустойчивости;
• Прозрачная диагностика «черного ящика» и отслеживание деградации моделей.

Оптимизация, инфраструктура и производительность
AiConf 2026 детально разобрал технический стек для продакшен-развертывания LLM:

• Сравнение vLLM, SGLang, NVIDIA Dynamo;
• Оптимизация доставки данных на GPU и устранение bottleneck’ов;
• Обзор альтернативного железа: AMD, TPU, Groq, Cerebras, AWS;
• Практики стабильной эксплуатации LLM в высоконагруженных системах.

Безопасность данных и новые подходы к обучению
Отдельный трек был посвящен ответственному и безопасному использованию ИИ:

• Machine Unlearning для точечного удаления данных из весов моделей;
• Генерация сложных синтетических наборов данных (пример GigaChat Ultra);
• Методы обнаружения и предотвращения фрода при разметке;
• Управление качеством данных для промышленных ML-систем.

Интерактивные форматы AiConf 2026
Практические воркшопы
Участники в реальном времени решали инженерные задачи:

• разворачивали наблюдаемость AI-систем;
• проводили нагрузочные тесты и ломали RAG-пайплайны через Unit-тесты;
• создавали синтетические датасеты через Яндекс Задания;
• собирали голосовых роботов с нуля.

Панельная дискуссия «От хайпа к прибыли»
Лидеры индустрии (МойОфис, Cloud.ru, Umbrella IT, Авито, Just AI) обсуждали реальные финансовые эффекты AI-проектов, поиск продуктовой ценности и критерии закрытия нерентабельных инициатив.

Групповая работа «AI для бизнеса без иллюзий»
Формат тематических столов с экспертами Сбера, Альфа-Банка, ВШЭ, Райффайзен Банка и MWS позволил обсудить самые проблемные аспекты внедрения AI:

• расчёт ROI и экономической эффективности;
• коммуникацию с токсичными стейкхолдерами;
• проблему грязных данных;
• сопротивление команд цифровой автоматизации.

Международный контекст и научный стрим
Особое внимание уделено глобальному развитию AI:

• технологическая культура Baidu, Xiaomi, SenseTime;
• особенности технического китайского для CV и LLM research;
• технологии автоматизации научных исследований;
• путь академической статьи к конференциям уровня A*.

Для кого предназначена AiConf 2026
Конференция будет полезна специалистам, работающим над созданием и внедрением AI/ML-продуктов:

• Data Scientists и ML-инженерам, оптимизирующим модели и продакшен-стек;
• Архитекторам данных и системным инженерам, строящим RAG и AI-инфраструктуру;
• AI Team Leads, Product Owners и Enterprise-менеджерам, отвечающим за бизнес-результаты AI-проектов.

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

​

Для кого этот курс:

• Курс ориентирован не только на разработчиков и прежде всего не на разработчиков. В курсе разбираем как настроить автономных агентов для решения повседневных рутинных задач.

Особенности курса:

• Практические кейсы
  Рассматриваем применение ИИ инструментов на реальных задачах из мира 1С.
• Современные инструменты
  OpenClaw - 376 000 звёзд на github
  Hermes-agent - 176 000 звёзд на github
  Agency-Agents - 107 000 звёзд на github
  Paperclip - 68 000 звёзд на github
  И это всё за год или меньше.
  В сумме 600+ тысяч звёзд на github - инструментарий этого курса.
• Ориентировано на экосистему 1С
  Используются специализированные MCP для 1С (предоставляются) и скиллы, написанные для 1С (предоставляются)

Программа:

• Автономные агенты: базовая архитектура
  • что такое автономный агент
  • agent loop
  • память
  • tools (MCP)
  • skills
• OpenClaw (автономный агент)
  • Установка и настройка
  • Подключение к Telegram
  • Подключение к 1С (MCP)
  • Добавление нужных скиллов
  • Работа с браузером
• Hermes Agent (автономный агент)
  • Установка и настройка
  • Подключение к Telegram
  • Подключение к 1С (MCP)
  • Добавление нужных скиллов
  • Работа с браузером
• Агентные компании, Company as Code
  • роли, skills, policies;
  • шаблоны компаний;
  • версионирование;
  • объявление агентов.
• Paperclip (платформа агентных компаний)
  • установка и настройка;
  • создание агентной компании;
  • подключение к 1С;
  • практический кейс - компания 1С: Франчайзи.
• Agency Agents (платформа агентных компаний)
  • установка и настройка;
  • создание агентной компании;
  • подключение к 1С;
  • практический кейс - компания 1С: Франчайзи.
• Особенности эксплуатации в Enterprise
  • политики доступа;
  • логинрование;
  • мониторинг;
  • модели.

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

​

Курс создан специально для тех, кто только начинает знакомство с Python. Мы всё разберём простым и понятным языком, без сложных терминов и лишней академической теории. Не важно, есть ли у вас опыт в программировании — здесь вы научитесь работать с Python с нуля и сможете применять знания в реальных задачах. Вас ждут видеолекции, конспекты, практические задания и поддержка автора по всем материалам курса.
Этот курс создан специально для тех, кто начинает знакомство с Python и анализом данных. Мы разберем всё простым и понятным языком, без сложных терминов и лишней академической теории, с авторской поддержкой по всем материалам курса.

Не важно, есть ли у вас опыт в программировании — здесь вы научитесь работать с Python с нуля и сможете применять знания в реальных задачах. Вас ждут видеолекции, конспекты, практические задания и поддержка автора по всем материалам курса.

Перед покупкой рекомендую:

• Ознакомиться с подробной презентацией курса
• Изучить программу и объем материалов
• Ознакомиться с дополнительной полезной информацией в репозитории по ссылке
• Посетить Telegram-канал с ответами на возможные вопросы
• Если остались вопросы — напишите мне лично в Telegram (пишите, не стесняйтесь).

Цель курса — получить фундаментальные знания и навыки работы с Python для анализа данных, что позволит достичь ваших целей:

• Повысить конкурентоспособность на рынке труда
• Сменить должность или место работы — начать карьеру в аналитике данных
• Увеличить стоимость ваших услуг и улучшить условия труда как специалиста

Особенности курса:

• Поддержка автора по всем материалам курса
• Логичная структура: от основ синтаксиса до написания функций и обработки исключений
• Подробные конспекты к каждой лекции
• Более 280 тестовых заданий
• Более 235 практических заданий
• Задания на закрепление материала после каждой темы
• Идеальный баланс теории и практики
• Курс подходит как для начинающих, так и для тех, кто хочет систематизировать знания по Python
• В конспектах представлен код из уроков и готовые решения задач
• Программа разработана на основе анализа требований рынка и запросов студентов
• Работа в Jupyter Notebook и Google Colab — доступно на Windows, macOS

Для кого этот курс:

• Аналитиков данных
• Бизнес-аналитиков
• Маркетинговых аналитиков
• Продуктовых аналитиков
• Системных аналитиков
• BI-аналитиков и BI-разработчиков
• Разработчиков
• Тестировщиков
• Маркетологов
• Project и Product менеджеров
• Data Engineer и Data Scientist
• Предпринимателей и руководителей подразделений
• Студентов технических специальностей
• Начинающих специалистов для старта карьеры в IT
• Всех, кто хочет освоить Python с нуля

Спойлер: Подробнее

Начальные требования:

• Базовые навыки работы с компьютером на уровне обычного пользователя

Как проходит обучение:

Виды материалов:

• Видеолекции с объяснениями
• Оформленные конспекты к урокам
• Тестовые задания на закрепление материала
• Интерактивные задачи для отработки навыков
• Оформленные файлы и конспекты Google Colab

Рекомендации по изучению:

• Повторяйте пройденные темы
• Не пропускайте практические задания
• Выполняйте все задания самостоятельно
• Задавайте вопросы в комментариях курса
• Делайте пометки и комментарии в материалах

Чему вы научитесь:

• Устанавливать и настраивать Jupyter Notebook, разбираться в отличиях от Google Colab
• Использовать Markdown для оформления кода, комментариев и структурирования записей
• Понимать основы синтаксиса Python и следовать стилю PEP 8
• Работать с переменными, целыми числами, числами с плавающей точкой и комплексными числами
• Выполнять конвертацию типов данных
• Использовать функции ввода-вывода input и print
• Выполнять индексацию строк, срезы и применять строковые функции
• Работать с логическим типом данных, логическими операторами и типом NoneType
• Использовать основные структуры данных: списки (создание, методы, операции), кортежи, множества, словари
• Импортировать модули и библиотеки
• Выполнять базовую работу с файлами
• Работать с датой и временем: модуль datetime, работа с датами, временем, временными промежутками
• Применять условные операторы if, elif, else и тернарный оператор
• Использовать циклы while и for, операторы continue, break, pass
• Создавать списки с помощью List Comprehensions
• Писать собственные функции, работать с параметрами и аргументами функций
• Использовать *args и **kwargs для гибкой работы с аргументами
• Обрабатывать исключения с помощью try и except
• Применять map, filter, lambda-функции, reduce и lambda-сортировку
• Решать практические задачи на закрепление каждой темы

Что вы получаете:

• Навыки и знания по работе с Python: от основ синтаксиса до написания собственных функций и обработки исключений
• Более 280 тестовых заданий для проверки теории
• Более 235 интерактивных задач для отработки навыков
• Пожизненный доступ к материалам и обновлениям курса
• Изучение в своем темпе
• Доступ к форуму решений
• Помощь преподавателя по всем материалам курса
• Оформленные файлы и конспекты Google Colab

Программа:

Введение в курс:

• Презентация курса
• Демо-доступ
• Вступительное слово, ссылки на полезные материалы
• Демо-доступ
• Jupyter Notebook vs Google Colab
• Демо-доступ
• Установка и запуск Jupyter Notebook
• Демо-доступ
• Markdown: Основы синтаксиса
• Демо-доступ
• PEP: Руководство по стилю кода в Python
• Демо-доступ

Введение в язык, переменные и базовые типы данных:

• Переменные и целые числа
• Демо-доступ
• Практика по теме "Переменные и целые числа"
• Демо-доступ
• Числа с плавающей точкой, комплексные числа, конвертация типов
• Практика по теме "Числа с плавающей точкой, комплексные числа"
• Логический тип данных, логические операторы, NoneType
• Практика по теме "Логический тип данных, логические операторы"

Строки и ввод-вывод:

• Строки и функции ввода-вывода (input & print)
• Демо-доступ
• Практика по теме "Строки и функции ввода-вывода (input & print)"
• Индексация строк и срезы
• Демо-доступ
• Практика по теме "Индексация строк и срезы"
• Демо-доступ
• Практика по теме "Индексация строк и срезы"
• Строковые функции и методы (ч. 1)
• Практика по теме "Строковые функции (ч. 1)"
• Строковые функции и методы (ч. 2)
• Практика по теме "Строковые функции (ч. 2)"

Упорядоченные коллекции данных:

• Тип данных — "Список (ч. 1)"
• Практика по теме "Списки (ч. 1)"
• Тип данных — "Список (ч. 2)"
• Практика по теме "Списки (ч. 2)"
• Тип данных — "Кортеж"
• Практика по теме "Кортежи"

Неупорядоченные коллекции данных:

• Тип данных — "Множества"
• Практика по теме "Множества"
• Тип данных — "Словарь"
• Практика по теме "Словарь"

Работа с модулями и дата/время:

• Модули и библиотеки
• Работа с датой и временем (ч. 1)
• Работа с датой и временем (ч. 2)
• Практика по теме "Работа с датой и временем"

Дополнительные типы данных:

• Дополнительные типы данных
• Практика по теме "Дополнительные типы данных"

Работа с файлами:

• Базовая работа с файлами

Условия:

• Условный оператор
• Практика по теме "Условный оператор"
• Тернарный оператор
• Практика по теме "Тернарный оператор"

Циклы и управление итерациями:

• Цикл while
• Практика по теме "Цикл while"
• Цикл for (ч. 1)
• Практика по теме "Цикл for (ч. 1)"
• Цикл for (ч. 2)
• Практика по теме "Цикл for (ч. 2)"
• Операторы continue, break и pass
• Практика по теме "Операторы continue, break и pass"
• Comprehensions
• Практика по теме "Comprehensions"

Функции:

• Методы и функции
• Функции с параметрами
• Практика по теме "Функции с параметрами"
• Работа с параметрами функций: *args и **kwargs
• Обработка исключений: try и except

Функциональное программирование: Map, Filter, Reduce, Lambda:

• Map, Filter и Lambda-функции
• Практика по теме "Map, Filter и Lambda-функции"
• Функция apply
• Условные выражения, Reduce и Lambda-сортировка
• Практика по теме "Усл. выражения, Reduce и сортировка с Lambda"
• Python: полезные материалы

Feedback:

• Завершение и итоги курса
• FeedBack
• Бонус: Единый конспект лекций

Автор Алексей Андросов

• Разрабатываю структурированные и доступные онлайн-курсы по аналитике данных.
• Образование: НИУ ВШЭ, бизнес-информатика.
• Опыт: бизнес-аналитик, аналитик данных.

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

​

Онлайн-курс «Системный аналитик с нуля до старта» от Веры Коноваловой представляет собой комплексное решение для быстрого и эффективного освоения ключевых компетенций в системном анализе. Разработанный для тех, кто только начинает свой путь в IT, а также для аналитиков с опытом до трех лет, желающих укрепить теоретическую и практическую базу, курс позволит вам систематизировать знания и уверенно решать рабочие задачи. Программа также будет крайне полезна специалистам, меняющим направление в IT, таким как тестировщики, менеджеры проектов и бизнес-аналитики.

Курс предлагает прочную основу, созданную практикующим старшим системным аналитиком Верой Коноваловой, чей опыт включает работу над более чем 15 крупными проектами для компаний уровня Т-Инвестиции, Лаборатории Касперского, Райффайзенбанка и Сбера. Содержание курса тщательно продумано и включает:
- 11 часов видеоуроков, текстовые материалы, тесты и практические задания для глубокого погружения.
- Разбор реальных кейсов и предоставление готовых шаблонов, применимых в повседневной работе.
- Изучение методологий и лучших практик, проверенных на реальных проектах, а не только теоретические основы.

В ходе обучения вы приобретете следующие навыки и знания:
- Готовность работать в Agile-команде и четкое понимание зоны ответственности.
- Свободное владение IT-терминологией, включая «таски», «стори», «спринты» и «баги».
- Эффективные методы сбора, уточнения и формулирования требований.
- Использование User Story и Use Case для структурированного описания задач и бизнес-логики.
- Применение подходящих диаграмм: BPMN, Activity Diagram (UML), DFD, IDEF0, EPC, ERD и другие.
- Навыки оптимизации бизнес-процессов, переход от модели AS IS к TO BE.
- Понимание принципов работы и проектирования баз данных.
- Глубокие знания об интеграциях, их видах и REST API.
- Умение четко и понятно оформлять задачи для команды разработки.

По завершении курса вы не только получите сертификат, но и закроете пробелы в теории, приобретете четкие шаблоны для немедленного применения, перестанете бояться сложных задач, сможете самостоятельно принимать решения и уверенно проходить собеседования.

Начните свой путь к мастерству в системном анализе прямо сейчас и обеспечьте себе стабильное профессиональное будущее в IT!

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

​

Данный курс является нашим флагманским продуктом и продолжением нашего курса "1С программирование для начинающих", так как мы собрали в нём все основные знания программиста 1С, которые по нашему мнению важны и часто используются в программировании на 1С.
Курс поможет как начинающему, так и продолжающему программисту освоить множество различных инструментов и техник разработки на 1С.

Чему вы научитесь

• Начнем с самых основ, но конечно с более обширным заходом. Например в блоке про платформу разберем установку и работу в EDT, а в блоке "Конфигурация" разберем установку и настройка собственного виртуального сервера 1С.
• Повторим базовые основы программирования на 1С с более сложными и интересными примерами.
• Поговорим про состав конфигурации более профессиональным языком и подробно разберем все их возможности.
• В блоке с программной работой с объектами конфигурации рассмотрим реальные примеры программирования.
• Подробно разберем все возможности и особенности запросов к базе данных.
• Познакомимся с формами и научимся с ними работать.
• Кратко познакомимся с бухгалтерским учетом.
• Научимся создавать интересные печатные формы, в том числе в формате Word.
• Разберемся с правами и ролями в 1С, как одним из пунктов, который очень важен в повседневной работе программиста.
• Познакомимся с регламентными и фоновыми заданиями.
• Разберем задачи по бизнес-процессам.
• Попрактикуемся в работе с типовыми конфигурациями, в том числе поговорим про их обновление и созданию внешних обработок и печатных форм.
• Познакомимся и попрактикуемся в работе с интеграциями и обменами данных.
• Ну и наконец - пройдем финальный модуль, наполненный множеством интересных задач!

О курсе

Цель: наша цель помочь людям, которые решили освоить такую сложную и востребованную профессию как 1С разработчик, разобраться и понять, что же это такое программирование в 1С.
Для для тех, кто совершенно ничего не знал про 1С до этого момента. Мы начинаем учиться с самых основ.
Помощь: наша команда всегда поможет вам в любой ситуации с любым вопросом! Мы не бросим вас одних в таком тяжелом процессе как обучение новому и всегда подскажем, и направим вас в нужном направлении.
Сертификат: в конце курса каждый из учеников получит подтверждающий сертификат!
Награды: наши курсы так же получают награды, одна из которых была получена на Stepik Awards 2024. Курс победил в номинации Прорыв года!​

Для кого этот курс

Курс рассчитан как для начинающих 1С разработчиков, так и для продолжающих программистов 1С. В этом курсе каждый что-то новое и полезное, что обязательно пригодится ему в практической работе!​

Начальные требования

Очень важно пройти курс - 1С программирование для начинающих. С ним вы будете чувствовать себя более уверенно при прохождении данного углубленного курса.​

Наши преподаватели: Василий Еремин
Автор канала на ютуб: VasiliiPro1C и создатель "Academy PRO 1C"
Привет друг!
Меня зовут Василий и я всю свою осознанную жизнь (с момента когда ушел с последнего курса института) - занимаюсь 1С.
За более чем 10 лет я прошел путь от оператора/бухгалтера до аналитика и разработчика 1С в крупной компании и хочу делиться с вами своим опытом!
С 26 ноября 2025 года являюсь сертифицированным преподавателем фирмы 1С!
Регистрационный номер сертификата CSOOO6090648!

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

​

Продвинутый курс для системных аналитиков, которые уже знают базу архитектуры и хотят глубже разбираться в проектировании сложных и высоконагруженных систем.
На курсе вы разберёте C4, архитектурные слои, антипаттерны, модульность, индексы, репликацию, шардирование, кэширование и NoSQL

Вам подойдёт этот курс, если:

• Уже знаете базу архитектуры, но хотите глубже разобраться в сложных темах: highload, C4, архитектурные слои, модульность, индексы, репликация, шардирование, кэширование и NoSQL
• Хотите не просто знать термины, а уметь объяснять, почему выбрано именно такое архитектурное решение
• Хотите укрепиться как senior-аналитик или развиваться в сторону архитектора, защищать архитектурные решения, понимать trade-off, риски, антипаттерны и последствия решений для системы

Чему научитесь:

• Поймете, что такое highload-системы и какие проблемы возникают при росте нагрузки
• Научитесь работать с RPS, Latency, Throughput, SLA, SLO, SLI и понимать их влияние на архитектуру
• Сможете описывать архитектуру в нотации C4: Context и Container
• Разберетесь в архитектурных слоях, уровнях, антипаттернах и типовых ошибках проектирования
• Поймете принципы модульности, связности и связанности, чтобы оценивать качество разбиения системы
• Разберетесь, когда нужны индексы, репликация, шардирование, кэширование и NoSQL, а когда они создают новые проблемы
• Сможете обсуждать архитектуру сложной системы через ограничения, trade-off, риски и последствия решений
• На итоговом проекте соберете архитектурное описание системы: C4-схемы, слои, хранилища и решения по масштабированию

Если Хард пока рано:

• Тогда начните с базового курса по архитектуре.
• Курс "Архитектура систем. Хард" рассчитан на тех, кто уже понимает базу и хочет глубже разбираться в сложных архитектурных решениях: highload, архитектурных слоях, антипаттернах, индексах, репликации и шардировании.
• Если пока плаваете в этих темах, сначала пройдите "Архитектура систем. База". Там вы разберётесь в фундаменте: НФТ, декомпозиции по DDD, API, очередях, вебхуках, callbacks и балансировщиках.

Что делает курс практичным:

• Сквозной проект
  Весь курс строится вокруг МаркетХаба: вы видите, как архитектура усложняется по шагам, а не изучаете темы в отрыве друг от друга
• Не просто термины
  Разбираем не "что такое шардирование", а зачем оно нужно, какие проблемы решает и какие новые риски создаёт
• Фокус на trade-off
  Учитесь смотреть на архитектурное решение через ограничения, риски, последствия и компромиссы
• C4 на практике
  Не просто говорим про архитектуру, а учимся описывать её структурно: через контекст, контейнеры и понятные схемы
• Highload без магии
  Разбираем нагрузку, SLA/SLO/SLI, CAP, кэширование, репликацию и шардирование простым языком и на примерах
• Закрываем пробелы
  Разбираем темы, в которых чаще всего плавают аналитики, понятным языком и на реальных примерах

Результат курса — архитектурное решение сложной системы:

На выходе у вас будет готовое описание архитектуры: C4-схемы, слои, хранилища, кэширование, репликация, шардирование и логика масштабирования. Вы сможете не просто назвать технологии, а объяснить, почему выбрано именно такое решение.

Спойлер: Программа

Программа:

Неделя 1. Введение про highload-приложения и С4:

Урок 1. Зачем системному аналитику понимать архитектуру:

• Определение и зачем нужна архитектура ПО
• Разница и граница разделения обязанностей архитектора и аналитика
• Цена неверного архитектурного решения

Урок 2. Проблемы highload-приложений:

• Что такое highload системы
• Как измерять нагрузку: метрики RPS, Latency, Throughput, SLA, SLO, SLI
• 6 основных проблем нагруженных систем
• Масштабирование — куда расти?
• База данных — самое уязвимое звено
• Кэширование — не так просто, как кажется
• Сетевые задержки и асинхронность
• Управление состоянием
• Мониторинг и observability
• Примеры плохой архитектуры

Урок 3. Как строить архитектуру в нотации С4:

• Как описывать архитектуру: ArchiMate, TOGAF, UML, C4
• Концепция нотации С4
• Уровни С4
• Объекты нотации
• Примеры С4

Урок 4. Разбираем на примере, как строить архитектуру в С4:

• Отрабатываем на примере проекта МаркетХаб, это "сквозной" проект на протяжении всего курса

Домашняя работа:

• Построение архитектуры в С4

Неделя 2. Архитектурные слои:

Урок 5. Архитектурные уровни и слои:

• Зачем слои аналитику
• Что такое слой на примере чистой архитектуры
• Слой vs Уровень
• Уровень представления (Presentation Layer)
• Уровень бизнес-логики (Business Logic Layer)
• Уровень данных (Data Layer)
• Многослойная архитектура (Layered)
• Плюсы и минусы многослойности
• N-Tier — физическое разделение

Урок 6. Ошибки и антипаттерны при проектировании уровней:

• Зачем аналитику знать антипаттерны
• Что такое антипаттерны и какие бывают на примерах: умный UI, толстый контроллер, прямой доступ из UI в БД, Layer Bleed (размытые границы), God Service, анемичная доменная модель
• Чеклист для ревью требований и архитектурных обсуждений

Домашняя работа:

• Разделение по слоям

Неделя 3. Архитектурные стили и подходы:

Урок 7. Принципы модульности и связности:

• Что такое модульность
• Модульность в контексте связности и связанности
• Связность (Cohesion), виды, примеры хорошей и плохой связности
• Связанность (Coupling), виды, примеры
• Принцип слабой связанности (Loosely Coupled) на практике

Урок 8. Архитектурные стили и подходы:

• MVC
• Layered Architecture
• Microfrontend
• BFF: Backend for Frontend
• Rate Limiter
• Как аналитику распознать, когда стиль нужен или не нужен

Урок 9. Разбираем на примере, как разбивать на архитектурные слои и уровни:

• Отрабатываем на примере проекта МаркетХаб, это "сквозной" проект на протяжении всего курса

Домашняя работа:

• Отработка архитектурных паттернов

Неделя 4. Индексы, репликация, шардирование:

Урок 10. Индексы:

• Что такое индексы
• B-Tree
• Hash
• Bitmap
• RUM
• Как и когда индексы помогают, а когда мешают
• Примеры использования

Урок 11. Репликация:

• Что такое репликация и зачем она нужна
• Какие бывают репликации
• master-slave / master-master / master-less
• sync / async / semisync
• logical / physical
• push / pull
• CAP-теорема в жизни: какой подход для каких сценариев

Урок 12. Шардирование:

• Партиционирование и его виды
• Шардирование и его виды
• Горизонтальное и вертикальное шардирование
• Географическое шардирование
• Комбинируем схемы: когда вместе репликация и шардирование
• Сравнение подходов и примеры реальных компаний

Урок 13. Разбор как делать шардирование и репликацию на примере:

• Отрабатываем на примере проекта МаркетХаб, это "сквозной" проект на протяжении всего курса

Домашняя работа:

• Шардирование, репликация

Неделя 5. Кэширование, NoSQL и API Gateway:

Урок 14. NoSQL базы данных:

• Что такое NoSQL и почему это не "анти-SQL"
• Виды NoSQL
• Разбираем примеры MongoDB, Cassandra и Redis
• Графовые БД
• Выбор БД, типичные ошибки

Урок 15. Кэширование и in-memory хранилища:

• Определение и суть кэша
• Кэширование и in-memory хранилища
• Когда кэш не нужен
• Где кэш может находиться в системе: browser, CDN, In-memory, Distributed, Database
• Локальный кэш vs распределённый кэш
• Как работает cache hit / miss
• Ключ кэша: что именно храним, примеры
• Cash-aside
• Read-through: кэш сам читает источник
• Write-through: сначала кэш, потом источник
• Вытеснение: как не захламить память
• Инвалидация: самая сложная часть кэша
• Практические кейсы: где кэш уместен

Урок 16. API Gateway:

• API Gateway: зачем нужна единая точка входа
• Функции API Gateway
• Место API Gateway в общей архитектуре
• Rate Limiting: одно правило для всех запросов
• Агрегация: один запрос клиента — несколько вызовов Gateway
• API Gateway vs BFF: один для всех или у каждого свой
• Gateway: когда брать, когда не брать
• Что должен описать системный аналитик

Домашняя работа:

• Добавление API Gateway, кеша

Автор Владимир Бурмистров

• Главный системный аналитик в ИТ-холдинге Т1, проект Dion. Специализируется на системном анализе и архитектуре
• Владимир проектирует системы, помогает командам выстраивать архитектуру и развивать продукты. На курсе он показывает, как системному аналитику разбираться в сложных архитектурных решениях, видеть ограничения и говорить с командой на одном языке
• с 2007
  работает в IT-сфере
• Видеолекции
  записал уроки курса по архитектуре сложных систем
• Воркшопы
  будет проводить разборы по темам курса и практическим заданиям

Тариф Только послушать

• Доступ ко всем урокам курса
• Доступ к материалам на 5 месяцев
• Материалы для самостоятельного изучения
• Без проверки домашних заданий, обратной связи и участия в воркшопах

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