Новые складчины | страница 14

​

Дружелюбный курс для уверенного входа в мир Linux.

Многие источники объясняют Linux сложно и сухо. Здесь всё наоборот: простым языком, в лёгкой и наглядной форме. Учёба не будет скучной, и у вас всегда будет мотивация двигаться дальше

Вас ждут куча уроков и практических заданий с автопроверкой, которые помогут закрепить знания сразу на практике.

Формат: текстовые лекции с демонстрацией терминала и наглядными схемами. Можно учиться в своём темпе, быстро находить нужный материал и сразу повторять команды у себя в консоли

Что получите на выходе: уверенные навыки работы в Linux, которые реально пригодятся в учёбе, работе и проектах. По завершении курса выдаётся сертификат.

Для кого этот курс:
Linux сегодня везде: серверы, облака, смартфоны, дата-центры, даже техника у вас дома. Поэтому рано или поздно с ним сталкиваются:

• разработчики
• девопсы и системные админы
• специалисты по данным и ML
• специалисты поддержки и сопровождения
• тестировщики и безопасники

Проще говоря, Linux - базовый навык для большинства профессий в IT.

Чему вы научитесь

• Устанавливать Linux
• Использовать более 100 команд Linux
• Уверенно работать в терминале и ориентироваться в файловой системе
• Администрировать систему и управлять пользователями
• Работать с сетями в Linux и настраивать файрвол
• Автоматизировать задачи с помощью Bash и cron
• Управлять дисками, разделами и LVM
• и многому другому, что пригодится в реальной практике.

Начальные требования:
Достаточно базовых навыков работы с компьютером и желания разобраться в Linux

Программа курса:

• Введение
• Первые шаги с Linux
• Дерево директорий Linux
• Работа с текстовыми редакторами
• Копирование, перемещение и удаление файлов
• Читайте мануалы
• Жёсткие и символические ссылки
• Конвейеры и перенаправление ввода/вывода
• Анализ и обработка файлов
• Управление пользователями и группами
• Управление правами на файлы и директории
• Управление правами sudo
• Основы сетей в Linux
• Настройка файрвола в Linux
• Управление процессами
• Управление ПО и репозиториями
• Управление дисками и разделами
• Bash-cкрипты
• Архивация и сжатие файлов
• Автоматизация задач с помощью cron
• Финал

​

Kotlin с нуля до Junior + Подготовка к собеседованию

Этот курс создан для всех, кто хочет изучить Kotlin — современный язык программирования, который используется для разработки приложений под Android, создания серверных приложений и даже работы с многоплатформенными проектами.

Данный курс был создан для того, чтобы любой желающий мог изучить язык Kotlin, даже не имея предварительных знаний в области программирования. При этом изучить не только самые базовые вещи, но подробно разобрать тонкости языка, отработать весь материал на практике, чтобы по окончании обучения, студенты были полностью готовы к собеседованию на знание языка. На протяжении курса вас будут ждать практические задания и проекты, которые помогут закрепить изученные темы и получить реальные навыки разработки.

Kotlin активно используется в Android-разработке, backend-разработке, Data Science и других сферах.
В этом курсе вы изучите язык Kotlin с самого нуля, начиная с основ программирования и до профессионального уровня.

Чему вы научитесь:

• Основы программирования
• Разработка простых программ на языке Kotlin
• Объектно-ориентированное программирование
• Функциональное программирование
• Многопоточность и асинхронность
• Паттерны проектирования
• Глубокое понимание теории языка Kotlin
• Разработка сложных программных систем
• Подготовка к собеседованию

В течение ближайших недель курс будет постоянно дополняться новыми разделами:

Многопоточность и асинхронность
Углубленное изучение языка Kotlin

Причины популярности Kotlin:

• Современный синтаксис: Более лаконичный и удобный по сравнению с Java.
• Совместимость с Java: Позволяет плавно мигрировать на новый язык.
• Официальная поддержка Google: В 2019 году Google объявила Kotlin «предпочтительным языком» для Android-разработки. Это стало сигналом для индустрии, что будущее Android тесно связано с Kotlin. С этого момента большинство новых инструментов и библиотек для Android разрабатываются с ориентацией на Kotlin.
• Многоплатформенность: Возможность писать код для Android, iOS, веба и серверов.
• Сильное сообщество и развитие: JetBrains продолжает активно развивать язык, добавляя новые функции и улучшая экосистему.

Предварительные знания не требуются. Важно, чтобы у вас был компьютер и доступ в интернет.

Данный курс подойдет для всех желающих научиться программировать на языке Kotlin. Если у вас нет никакого опыта в программировании, то здесь вы найдете все необходимое для освоения новой профессии Если вы уже разрабатывали программы на Kotlin или любом другом языке программирования, то в этом курсе вы найдете для себя много интересного и сможете углубить свои знания.

Программа:

• Что такое программирование?
• Зачем нужны языки программирования?
• Скачиваем среду разработки
• Первая программа
• Чтение из консоли. Переменные Спецсимволы и шаблоны
• Целочисленный тип Int
• Целочисленное деление
• Условный оператор
• Условный оператор. Часть 2. Комбинирование
• Изменяемые переменные
• Дробные числа
• Введение в коллекции
• Циклы Repeat и While
• Цикл for и свойство size
• Диапазоны Ranges
• Целочисленные типы Long Short Byte
• If and when are expressions
• Символьный тип данных
• Do while и split
• Введение в ООП
• Создание класса и объекта
• Введение в функции
• Функции с параметрами
• Ключевое слово this и именованные параметры
• Введение в конструкторы
• Перегрузка конструкторов
• Первичный конструктор
• Возвращаемый тип функций
• Введение в наследование
• Upcast, Downcast, Smartcast
• Введение в полиморфизм
• Практика создание бухгалтера. Метод super
• Enum
• Работа с файлами и мутабельными коллекциями
• Ручная сериализация и десериализация
• Удаление элементов из списка
• Рефакторинг
• Контрольная работа
• Инкапсуляция и модификаторы доступа
• Абстрактные классы
• Интерфейсы
• Класс Any и метод toString
• Обзор ООП
• Геттеры и сеттеры. Часть 1
• Геттеры и сеттеры. Часть 2
• Single Responsibility Principle
• Рефакторинг и StringBuilder
• Singleton Object
• Backing Field
• Метод copy
• Метод equals
• Метод hashcode. Коллекции Set
• Data Classes
• Дополнение по методу copy
• Nullable Types
• Elvis и Unit
• Try catch
• Nothing
• Kotlin Serialization
• Получение тестовых данных
• Чистые функции
• Анонимные классы
• Лямбда выражения
• Введение в Generics
• Extension functions
• Inline functions
• Примеры функций высшего порядка
• Функция Let
• Функция Also
• Коллекции Map
• Map для улучшения производительности
• Функции With и Apply
• Функция Run и Method reference
• Основы многопоточности
• Singleton. Companion. Init.
• Singleton. Способы реализации
• Singleton. Синхронизация
• Создание GUI
• Observer. Введение
• Observer. Зависимость от абстракций
• Observer. Функциональный интерфейс
• Observer. Интерфейс Observable
• Observer. MutableObservable
• Observer. Backing field и итоги
• Command и BlockingQueue
• Sealed Interface
• Builder
• Junit часть 1
• Junit часть 2. Parameterized Test
• Массивы
• ArrayList. Часть 1
• ArrayList. Часть 2
• ArrayList. Часть 3. Константы и операторы
• Алгоритмическая сложность
• Тестирование исключений. System.arraycopy
• LinkedList. Принцип работы LinkedList. Реализация
• LinkedList. Двусвязный список
• HashSet. Принцип работы
• HashSet. Реализация. Часть 1
• HashSet. Реализация. Часть 2
• HashSet. Вопросы на собеседовании
• Параметризируем коллекции
• Collections и Iterable
• MutableIterable
• Реализации Set
• Устройство TreeSet
• Неизменяемые коллекции
• Коллекции Map
• Использование Map внутри Set
• Собеседование по теме коллекции
• Создание GUI
• Добавление логики и метод String.format
• Механизм callback
• Suspend функции
• Корутины под капотом
• Executor Services
• Structured Concurrency. Часть 1
• Dispatchers Default и Unconfined
• Dispatchers IO и Main
• Job и параллельность
• Async и Deferred
• Jobs Hierarchy
• Исключения. Часть 1
• Исключения. Часть 2. Async
• Отмена корутин
• Suspend Coroutine
• SupervisorJob
• Что такое потоки данных
• Способы создания Sequence
• Начало работы с Flow
• Знакомство с API
• Загрузка данных из сети
• Создание GUI и работа с Regex
• Реактивный стиль
• Channels и Debounce
• Холодные потоки данных
• Горячие потоки данных
• ShareIn
• Buffer и Backpressure
• Screen state as Flow
• MutableStateFlow
• SharedFlow vs StateFlow
• Exceptions in Flow
• Практика работы с исключениями
• Оператор FlowOn
• Наследование CoroutineScope
• Синхронизация корутин
• Channels

Желаю вам успехов в освоении Kotlin, новых знаний и вдохновения для покорения мира программирования! До встречи на страницах курса!

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

​

Вам надоело платить за PowerBI и Tableau? Apache Superset — бесплатная BI-система уровня enterprise, которая не уступает платным аналогам. Хотите молниеносные дашборды, гибкую аналитику и нулевую стоимость лицензий? Этот курс — быстрый старт для тех, кто хочет развернуть Superset с нуля, настроить его под бизнес-задачи и забыть о дорогих подписках. Вы получите готовую BI-платформу без скрытых платежей и ограничений. Сэкономьте бюджет компании — переходите на Superset уже сегодня!

Чему вы научитесь

• Docker-развертывание – быстрый старт без головной боли
• Кастомизация деплоя – тонкая настройка через .env и docker-init.sh
• Бэкапы и восстановление – защита данных от потерь
• Кэширование с Redis – ускорение работы дашбордов и защита СУБД
• Jinja и Handlebars – динамические запросы и гибкие шаблоны
• Annotation Layers – расширенная аналитика на графиках
• CSS Templates – изменение интерфейса под корпоративный стиль
• Локализация – перевод Superset на любой язык
• RBAC (Role-Based Access Control) – гибкие права для пользователей
• RLS (Row-Level Security) – защита строк данных на уровне БД
• CLS (Column-Level Security) – контроль доступа к отдельным столбцам
• Keycloak-интеграция – корпоративная аутентификация
• Superset API – программируемое управление системой
• Swagger – единая точка Superset API
• Celery – фоновые задачи
• Взаимодействие Superset с СУБД – подключение, как происходит общение

О курсе
Добро пожаловать на курс!

Задать вопросы перед прохождением можно Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... - телеграм канал слушателей курсов автора (и сам автор там же)

Освойте Apache Superset на 100%!

От установки до администрирования — полный цикл работы с Superset в одном курсе. Научитесь разворачивать систему, строить дашборды и управлять безопасностью, чтобы сделать её идеальным BI-решением для бизнеса.

В бесплатной части оставлена инструкция по установке необходимой инфраструктуры с помощью Docker, а также описан вариант с использованием готового сервера для обучения (если вы не DevOps/Developer - то научитесь визуализировать, ничего не устанавливая). Также прочитайте необходимые начальные навыки - требуется знание Python/SQL на базовом уровне.

Спойлер: Подробнее:

Что предстоит делать

• Изучать текстовые/видеоматериалы
• Выполнять интересные, приближенные к реальным задачи на локально развернутой инфраструктуре
• Читать полезные статьи, которые будут приложены к курсу

Как устроен курс

• Лекция в формате видеозаписи + текстовые инструкции, если необходимо
• Выполнение тестовых заданий по лекции
• Разработка, приближенная (являющаяся) реальной

Какие темы затронем

• все, что связано с Apache Superset

Для кого этот курс
Данный курс предназначен для всех, кто так или иначе работает / планирует работать с данными.
Начальные требования
Для успешного прохождения курса необходимо:

• Знание Docker, либо быть готовым повторить всё за преподавателем
• Знания SQL обязательно (select, where, group by, having, order by, join и т.д.). Вы умеете писать SQL-запросы. Вы понимаете, что такое база данных, и что различных систем управления базой данных (СУБД) очень много (Postgres, ClickHouse, MySQL и т.д.). Вы готовы работать с SQL, так как в курсе очень много будет связано именно с БД.
• Знания Python обязательно - вы знакомы с типами данных, функциями. Знаете про библиотеки - панды ваши друзья. Желательно знать какую-либо IDE (PyCharm, VSCode), но не обязательно.

Рекомендуемые системные требования Docker:

• Процессор: Intel Core i5 8400 Coffee Lake или лучше (в реальности достаточно и i3)
• Память: 8 ГБ оперативной памяти (в реальности достаточно и 4-5ГБ)
• Хранение: 20 ГБ SSD/HDD (в реальности не менее 10ГБ)

Для того, что вы могли понять, достаточно ли ресурсов вашего компьютера для прохождения курса, уроки с установкой Docker, DataLens, Superset, ClickHouse и Airflow будут доступны бесплатно.

​

Курс по Data Science для middle: senior-навыки за 6 недель

Подойдет для Data Scientists, Classic ML и NLP-инженеров уровня middle/middle+
Нужны базовые знания основ машинного обучения, математики и программирования
Будем писать на Python, но если ты программируешь на чем-то другом — это некритично. Вся практика будет применима на другие ЯП

В курсе осваиваем навыки, которые мешают расти мидлам

• Как обнаружить проблемы в грязных данных в самом начале работы и сделать модель, устойчивую к дрейфу
• Как учесть все инфраструктурные ограничения и раскатать модель на прод с первого раза без финансовых потерь
• Как правильно мониторить деградацию моделей в проде, делать их стабильными и автоматически переобучать
• Как строить хорошие признаки по нестабильным временным рядам — активности пользователей, курсу валют и др.
• Как расти в зарплате через связку продуктовых и бизнес-метрик: увеличивать выручку и средний чек, а не техническую точность рекомендаций
• Как тестировать раскатанную ML через A/B-тесты, избегать ложных выводов и потерь у смежных бизнес-подразделений

Программа
6 недель точечно закрываем каждый блок-фактор
Не просто теория, а выжимка всего опыта от TeamLead из Яндекса. Лучшие практики из BigTech, разбор реальных бизнес-кейсов и много кода, который ты напишешь самостоятельно

• Вводная часть
• Неделя 1. Feature Engineering, Bias и согласованность данных
• Неделя 2. Модели: оптимизация и нестандартные сценарии использования ML
• Неделя 3. Real-time ML, потоковая обработка, мониторинг и обслуживание
• Неделя 4. Feature Store, MLOps, оптимизация ресурсов
• Неделя 5. Связка продуктовых и бизнес-метрик
• Неделя 6. Дипломный проект

В итоге прокачаем hard’ы до уровня Senior в BigTech и научимся:

• Работать с «грязными» данными, искать смещения и дрифты
• Использовать Feature engineering в real time системах и генерировать признаки с пониманием вычислительной сложности
• Оптимизировать ML-модели для продакшна
• Использовать специфику актуальных ML/DL моделей для работы с табличными и текстовыми данными
• Контролировать жизненный цикл моделей в продакшне и строить мониторинги
• Работать с MLOps инструментами и взаимодействовать с инфраструктурой

Преподает: Дмитрий Сафонов, Data Science Team Lead в Яндекс
разрабатываю алгоритмы антифрода рекламы, руковожу ML-командой - Яндекс
cтроил прогнозные модели биржевых индикаторов, разработал инфраструктуру для автоматизации ML-процессов - Quantum Brains
преподавал анализ данных на Python - СПБГЭУ

​

Устали от кода, который через месяц не можете понять сами? Боитесь показывать свой код коллегам? Этот вебинар для тех, кто хочет писать простой, понятный и поддерживаемый код.

Разбираем, как решать сложные задачи простыми способами и создавать систему кодирования, которую коллеги смогут понять даже через годы.

Для кого этот вебинар:
- Разработчики, работающие над проектами дольше одного вечера
- Команды от 2+ разработчиков
- Проекты в ответственных доменах (транспорт, медицина, платежи)
- Программисты, уставшие от legacy-кода
- Тимлиды, которые хотят навести порядок в кодовой базе

О чём говорим на вебинаре:
- Почему с одним кодом приятно работать, а другой хочется выкинуть. Как это измерить: объективные и субъективные способы.
- Откуда в коде берётся сложность (не потому же, что мы глупые?). Accidential vs Essential complexity. Какую сложность можно выкинуть, а какую остаётся только прятать.
- Когда сложность надо чинить, а когда — можно забить.
- Коммуникация при помощи кода. Как не обманывать и сделать, чтобы вас нельзя было понять неправильно.
- Инструментарий, чтобы моделировать доменную область: фракталы, функциональщина, конечные автоматы.
- Лингвистика и нейминг: синонимы, омонимы, двойные отрицания, части речи.
- Как продавать хороший код команде и бизнесу.
- Как начать работу над качеством кода в проекте.

Внутри:
- запись вебинара
- чеклисты для себя и команды

​

О воркшопе:
На воркшопе участники пройдут весь путь архитектора: от размытых бизнес-пожеланий до обоснованного архитектурного решения с диаграммой. Мы сформируем функциональные и нефункциональные требования, зафиксируем ключевые архитектурные решения (ADR) и визуализируем их. Всё это — с активным использованием Generative AI, чтобы показать, как он реально ускоряет и упрощает процесс.

Аудитория:
Архитекторы, бизнес и системные аналитики, техлиды, тимлиды и разработчики, которым важно уметь формулировать архитектурные решения и презентовать их команде/стейкхолдерам.

Программа:

1. Введение: цель, структура, инструменты
2. От бизнес-пожеланий к функциональным требованиям (FR)
3. Извлечение нефункциональных требований (NFR) из FR
4. Формулирование архитектурных решений: фиксация через ADR (ключевой этап)
5. Построение высокоуровневой диаграммы решения

​

VesperfinCode: MarketRaptor — Суперавтоматизация трейдинга
Поддержка 6 потока (старт 15 августа 2025)
В этом потоке мы переходим от идей к действиям — создаём MarketRaptor: полностью автономного торгового бота, который работает 24/7, адаптируется к рынку, принимает команды через Telegram и торгует одновременно на MOEX и криптовалютах.

Что вы изучите на курсе:
Полная сборка суперавтоматизированного сервиса — от архитектуры до запуска торговых стратегий
Telegram-интерфейс — управление стратегиями и активация через команды в мессенджере
Серверная инфраструктура — Docker, Prometheus, Grafana, логирование и автоматизация
Мультиактивная торговля — одновременная работа на MOEX и криптовалютных биржах
Параллельные стратегии — запуск нескольких стратегий на разных инструментах с гибкой настройкой
Расписание эфиров:
15 августа — Архитектура MarketRaptor и Telegram-бот для управления
22 августа — Автоматизация торговли, серверная часть и логика
29 августа — Финальная сборка + разбор всех вопросов участников
Поддержка участников: Онлайн-кураторы в чате 18, 25 августа и 1 сентября с 10:00 до 20:00
Получите помощь с настройкой и ответ на любые вопросы по заданиям

Итог курса:
Рабочий бот, развернутый на сервере
Система логирования, оповещений и мониторинга
Навыки DevOps-автоматизации в трейдинге

Требования: Знание Python, понимание базовых терминов трейдинга

​

Чему вы научитесь

• Понимание жизненного цикла разработки и тестирования программного обеспечения
• Анализ требований и определение их качества для целей тестирования
• Создание тестовой документации: чек-листов, тест-кейсов, тест-планов и отчётов
• Идентификация, оформление и отслеживание дефектов
• Использование инструментов тестировщика: Jira, Chrome DevTools, Postman и SQL
• Применение техник тест-дизайна для разработки эффективных тестов
• Подготовка к собеседованию и старту карьеры в роли Junior QA-инженера
  
  
  Требования
  • Специальные знания или опыт не требуются - курс создан для абсолютных новичков. Чтобы комфортно обучаться, достаточно владения компьютером на уровне уверенного пользователя, желания учиться и осваивать новую профессию.
  Описание
  Освой профессию тестировщика ПО с нуля - без опыта, без кода и без лишней воды.
  
  В этом курсе вы пройдёте весь путь ручного тестировщика: от базовой теории и анализа требований — до написания баг-репортов, тест-кейсов, работы с Jira, DevTools, API и SQL.
  
  Мы собрали для вас все ключевые темы, которые реально используют в проектах - без “воды” и устаревших подходов.
  
  Мы создали курс так, чтобы каждый урок приближал вас к реальной практике и требованиям работодателей. Курс подойдёт тем, кто хочет сменить профессию, усилить свои знания или уверенно пройти первое собеседование на позицию QA-инженера.
  
  • Узнаете, как устроен жизненный цикл разработки и тестирования
    
    
  • Научитесь анализировать требования и планировать тестирование
    
    
  • Освоите тестовую документацию: чек-листы, тест-кейсы, отчёты
    
    
  • Поймёте, как находить и оформлять баги, чтобы вас уважали разработчики
    
    
  • Попрактикуетесь с Jira, Postman, DevTools и SQL - прямо как на проекте
    
    
  • Получите шпаргалки, словари и задания для закрепления материала
    
    
  • Пройдёте итоговый тест и почувствуете, что готовы к первой работе
  Этот курс - ваш практический старт в QA. Он поможет не просто “послушать”, а попробовать и научиться, даже если вы никогда не работали в IT, но давно об этом мечтали. Вы сможете уверенно говорить на языке тестировщиков, понимать процессы и применять знания на реальных задачах.
  
  Удачи в обучении - и до встречи в первом уроке!
  
  Для кого этот курс:
  • Абсолютным новичкам, которые хотят войти в IT и начать карьеру в профессии тестировщика ПО
  • Тем, кто хочет сменить профессию и ищет понятный и практический путь в QA
  • Тем, кто уже знаком с тестированием, но хочет освежить и структурировать знания после длительного перерыва или смены направления работы
  • Специалистам из смежных областей (например, менеджерам, аналитикам, разработчикам), желающим понять основы ручного тестирования
  • Всем, кто хочет получить системные знания по тестированию ПО, включая теорию, практические навыки и работу с популярными инструментами (Jira, DevTools, Postman, SQL)
  • Тем, кто готовится к собеседованиям на позиции Junior QA и хочет уверенно пройти отбор
  • Студентам и выпускникам технических и нетехнических специальностей, желающим получить востребованную IT-профессию без предварительного опыта

​

Курс «Инженер по тестированию»

Это 4-месячный курс для тех, кто хочет освоить профессию QA-инженера с нуля. Программа построена так, чтобы вы двигались от базовой теории к сложной практике, включая автоматизацию и подготовку к реальной работе.

Программа по спринтам:

• 
  
  
  • Спринт #1: Клиент-серверная архитектура, HTTP
  • Спринт #2: Тестирование веб-приложений. REST, JSON и Devtools
  • Спринт #3: Тестирование бекенда, API. Практика с Postman и автотестами на JavaScript
  • Спринт #4: Теория. Виды тестирования. Техники тест дизайна
  • Спринт #5: Практика создания детального чек-листа в Miro
  • Спринт #6: Тест-документация: баг-репорт, тест-кейс. Практика с TMS
  • Спринт #7: HTML, CSS, TCPIP.
  • Спринт #8: SQL. Agile, Scrum и Kanban. Роли в команде

В складчине только обучающие материалы, без доступа к домашкам в Яндекс Трекере

​

Курс «Инженер по тестированию»

Это 4-месячный курс для тех, кто хочет освоить профессию QA-инженера с нуля. Программа построена так, чтобы вы двигались от базовой теории к сложной практике, включая автоматизацию и подготовку к реальной работе.

Содержание курса по блокам:

• Основы тестирования: Вы изучите клиент-серверную архитектуру, виды и техники тестирования, научитесь работать с веб-приложениями, документацией (баг-репорты, тест-кейсы) и базами данных SQL.
• Инструменты и технологии: Курс охватывает работу с такими инструментами, как Postman для тестирования API, TMS (например, Test IT), снифферы типа Charles, а также основы HTML, CSS, JS, Git и Linux.
• Автоматизация тестирования: Большая часть курса посвящена автотестам. Вы получите практические навыки с Cypress JS, Jmeter, а также создадите автотесты на Python с использованием Pytest, Requests, Selenium и Allure.
• Мобильные приложения и CI/CD: Вы научитесь тестировать мобильные приложения и познакомитесь с жизненным циклом разработки ПО и принципами CI/CD.
• Карьера и стажировка: В финальной части курса вас ждет подготовка к собеседованиям и составление сильного резюме

Программа

• Спринт #1: Клиент-серверная архитектура, HTTP
• Спринт #2: Тестирование веб-приложений. REST, JSON и Devtools
• Спринт #3: Тестирование бекенда, API. Практика с Postman и автотестами на JavaScript
• Спринт #4: Теория. Виды тестирования. Техники тест дизайна
• Спринт #5: Практика создания детального чек-листа в Miro
• Спринт #6: Тест-документация: баг-репорт, тест-кейс. Практика с TMS
• Спринт #7: HTML, CSS, TCPIP.
• Спринт #8: SQL. Agile, Scrum и Kanban. Роли в команде
• Спринт #9: Git, Linux консоль
• Спринт #10: Жизненный цикл разработки ПО, CI/CD
• Спринт #11: Тестирование мобилок. Запуск эмулятора.
• Спринт #12: База по автотестам Cypress JS. TDD BDD, Cucumber и Gherkin
• Спринт #13: База по автотестам Python + Pytest + Requests
• Спринт #14: База по автотестам Python + Selenium + Allure.
• Спринт #15: Этапы собеседования. Трудоустройству . Популярные вопросы от HR
• Спринт #16: Составляем резюме. Что влияет на получение оффера

В складчине только обучающие материалы, без доступа к домашкам в Яндекс Трекере

​

Комплексный практический курс по Three.js

Включает:+ Основы Three.js от А до Я
+ Подготовка 3D-моделей в Blender
+ Работа с 3D-моделями в Three.js
+ Работа с материалами и текстурами
+ Управление камерой и ракурсами
+ Раздел по работе с освещением и тенями
+ Постобработка и эффекты (Post-Processing)
+ Интерактивность и UI (триггеры, прогрессивная загрузка)
+ Адаптивность и производительность
+ Готовый пример и все исходники
+ Разбор частых ошибок и их решения

Консультации:
Только покупатели курса имеют возможность получать
консультации в любое время и по любому вопросу.

​

68 пошаговых видеоуроков для новичка
Пошаговые инструкции, как создать сайт самому на CMS WordPress с нуля
Авторская система сайтостроения.

Обучение состоит из видеоуроков и дополнительных материалов. Вы можете изучать материал в режиме онлайн в любое удобное время. Доступ на 3 месяца или бессрочно, согласно выбранной программе обучения.
В результате изучения материала Вы научитесь создавать сайты-визитки, лендинги, блоги и интернет-магазины, освойте SEO и продвижение сайтов, запустите свой первый сайт без знания программирования самостоятельно.

Содержание

Введение
Модуль 1. Позиционирование и регистрация проекта
Как устроен сайт (хостинг, домен, CMS). Сколько нужно денег?
Идеи и типы сайтов. Выбор CMS («движок сайта»)
Регистрация хостинг
Вариант 1. Покупка домена
Вариант 2. Если домен уже куплен, как его связать с хостингом
Если не хотите ждать до 24 часа для доступности домена (не обязательно)

Модуль 2. Установка CMS WordPress
Вариант 1. Автоматическая установка CMS WordPress в 1 клик
Вариант 2. Загрузка CMS WordPress на хостинг вручную (через FTP)
Заказ и установка бесплатного SSL-сертификата
Настройка и оптимизация CMS

Модуль 3. Вариант 1. Дизайн и функционал (бесплатная тема и модули)
Выбор темы сайта. Загрузка и правки шаблона
Установка важных плагинов
Блочная тема Twenty Twenty-Three (замена Elementor)
Блочная тема Twenty Twenty-Four
Новая тема Twenty Twenty-Five (2025)

Модуль 3. Вариант 2. Дизайн и функционал (платная тема и модуль, но эффективнее)
Варианты Премиум шаблонов
Установка темы Reboot. Загрузка и настройка универсального шаблона
Установка важных плагинов
Демо-контент для сайта
Установка темы JurnalX. Тема для статейного блога

Модуль 4. Работа над сайтом
Создание страниц, записей и рубрик (структура сайта)
Создание Главного меню
Добавление и настройка виджетов
Верстка страницы

Модуль 5. Модернизация сайта
Форма обратной связи
Лендинг (landing page) на Elementor
[Видео 1] Витрина товаров с корзиной на WooCommerce
Почта на домене
Сокращение ссылок через свой сайт (аналитика переходов)
Баннер-уведомление об акции или новости (его точно увидят)
Видеоплеер для сайта
Фотогалерея для сайта
[Видео 2] Интернет-магазин на теме Bono + WooCommerce + Робокасса

Модуль 6. Сопровождение и поддержка сайта
Контент-план
Как писать статьи правильно
Поисковая оптимизация статьи (SEO)
Как заказывать статьи у копирайтеров
Создание видео и изображения для соцсетей, рекламы, мессенджеров в 1 клик
Где брать картинки для сайта
Уникальная статья за 1 минуту от нейросети
Уникальное изображение за 1 минуту от нейросети

Модуль 7. Продвижение сайта
Внутренняя оптимизация сайта
Внешняя поисковая оптимизация сайта
SEO продвижение сайта в Яндекс и Google

Модуль 8. Безопасность сайта
Резервное копирование сайта и нагрузка на хостинг
Как избавить от спама в комментариях и форме обратной связи
Как сохранить и восстановить сайт. Работа с бэкап-архивами

Модуль 9. Заработок на сайте
Свои товары и услуги
Заказные статьи
Размещение баннеров
Контекстная реклама
Партнерские и реферальные программы
Продажа сайта и сайты на заказ
Донаты

Модуль 10. Клиенты и деньги
Где найти клиентов
Как продать сайт клиенту
Как передать сайт клиенту
Анкета-бриф для клиента, Техническое Задание на сайт
Сколько стоит сайт? И какую цену называть

Модуль 11. Дополнительные практические уроки
Подключаем поддомены poddomen.domen.ru
Как подключаться к хостингу и работать через FTP
Как настроить и подключить виртуальную машину (работа через свой безопасный сервер)

Модуль 12. Создание сайтов: другие способы. Тариф "Расширенный"
Создание сайта на готовом Bootstrap шаблоне
Создание сайта на контсрукторе сайтов Creatium

Модуль 13. Трафик и реклама. Тариф "Расширенный"
Источники трафика (сводка)
Яндекс Директ / Подготовка
Яндекс Директ / Мастер кампаний / Конверсии и трафик
Яндекс Директ / Режим эксперта / Конверсии, продажи и трафик
VK Реклама / Подготовка
VK Реклама / Таргет
VK Реклама / События на сайте (ретаргетинг)
VK Реклама / Подписчики сообществ
Заключение
Дополнительный материал

Правильный файл robots (.txt)

Главный спикер и автор курсов Стас Быков
Блогер с суммарной аудиторией 500 000 подписчиков (28 000 000 просмотров и более 1000 видео)
Автор печатной книги-бестселлера на Ozon “Раскрутка на YouTube” (сотрудничество с крупнейшим книжным издательством АСТ)

Тариф Расширенный
Бонус-модуль 12
Бонус-модуль 13
Новые материалы и новости
Дополнительный материал

​

Цель данного курса - максимально быстро научиться создавать Telegram ботов на Python и начать выполнение реальных заказов. Этот курс ориентирован на практическое применение полученных знаний и использование готовых Telegram ботов, прдоставленных в этом курсе.
Большинство TG ботов - типовые, где вы берете готовые инструменты, комбинируете их и как Лего собираете то, что нужно заказчику. Под каждый такой инструмент в курсе есть сжатое описание, подробное видео с разбором и полностью написанный ТГ бот с предоставленным исходным кодом.
Курс выполнен в Telegram, в формате чата с темами. Он содержит 21 тему, каждая из них имеет описание, подробное видео и готовый исходный код. Так же предоставляются шаблоны и архив со всеми ботами из курса.

Темы курса:
1. Установка Python
2. Установка и знакомство с IDE
3. Запуск первого Python скрипта
4. Запуск первого TG бота
5. Работа с кнопками, создание Меню
6. Работа с API
7. Подключение базы данных
8. Реализация проверки подписки на канал
9. Создание реферальной системы
10. Подключение AI
11. Ведение TG канала с помощью бота
12. Parse Mode - Форматирование текста
13. Создание простого WebApp
14. Реализация аналитики поведения пользователей
15. Настройки бота в BotFather
16. Реализация рассылки пользователям
17. Постановка бота на сервер
18. Структура бота и переменные окружения
19. Асинхронные API запросы
20. Подключение крипто-оплаты асинхронно
21. Подключение системы оплаты (Юкасса)

Дополнительно:
- Шаблоны

​

Меня зовут Рауно. Я работаю инженером-дизайнером в Vercel и занимаюсь нашей платформой, дизайн-системой, маркетинговыми страницами и инструментами разработки Next.js. Ранее я работал в The Browser Company, где проектировал и разрабатывал браузер Arc . Я написал признанные эссе по дизайну, такие как Невидимые детали дизайна взаимодействия и поставлялось программное обеспечение с открытым исходным кодом, такое как cmdk который загружается миллионы раз в неделю для обеспечения работы интерфейсов меню команд самых современных приложений для повышения производительности в Интернете.

Devouring Details — интерактивное справочное руководство для дизайнеров, интересующихся взаимодействием, содержащее 23 главы с 23 загружаемыми компонентами React.

Структура
«Пожирание деталей» разделено на три части: «Принципы» , «Прототипы» и «Ресурсы» .

• «Принципы» подробно рассматривается концепция дизайна с использованием различных примеров из пользовательских интерфейсов и производственных приложений.
• Прототипы — это подробные описания отдельных компонентов со ссылками на принципы и ресурсы . Всё, что вы здесь видите, включает в себя доступный для скачивания исходный код.
• Ресурсы содержат полезные фрагменты кода, информацию о моем процессе проектирования, личные закладки, загружаемую библиотеку компонентов и многое другое.

Спойлер: На оригинальном языке:

My name is Rauno. I work as a Staff Design Engineer at Vercel on our platform, design system, marketing pages, and Next.js Dev Tools. Previously, I was at The Browser Company designing and building the Arc browser. I have written acclaimed design essays like Invisible Details of Interaction Design and shipped open source software like Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... that is downloaded millions of times per week to power command menu interfaces for the most modern productivity apps on the web.

Devouring Details is an interactive reference manual for interaction-curious designers, containing 23 chapters with 23 downloadable React components.

Structure
Devouring Details is split into 3 units—Principles, Prototypes, and Resources.

Principles explores a design concept in depth with different examples from custom interfaces and production apps.

Prototypes are deep dives into a single component with references to Principles and Resources. Everything you see here includes downloadable source code.

Resources contains useful code snippets, insights into my design process, private bookmarks, a downloadable component library, and more.

Продажник:

​

Курс посвящен изучению современных алгоритмов и подходов из области Deep Learning, таких как генеративные модели в Computer Vision и в NLP, методы эффективного обучения больших языковых моделей, рекомендательные системы, грабовые нейронные сети и многое другое!

Чему вы научитесь

• вы узнаете о современных генеративных моделях в области компьютерного зрения
• узнаете об особенностях работы LLM
• погрузитесь в алгоритмы построения рекомендательных систем
• освоите основы графовых нейронных сетей
• познакомитесь с глубинным обучением для обработки звука
• узнаете о современных методах ускорения обучения нейронных сетей
• прикоснетесь к миру Reinforcement Learning

О курсе
Курс состоит из нескольких тематических блоков. Каждый из блоков глубоко погружает слушателей в различные современные приложения глубинного обучения.
Над курсом работает команда разноплановых специалистов, каждый из которых является экспертом в своем блоке тем.

Для кого этот курс
Вам подойдет этот курс, если вы освоили программу классического Deep Learning и знакомы с основными архитектурами нейронных сетей (полносвязные, сверточные, рекуррентные и транспортерные архитектуры). Вам будет интересен курс, если вы интересуетесь современным состоянием области Deep Learning и хотите погрузиться в различные ответвления современного глубинного обучения.

Начальные требования
- знание классических архитектур нейронных сетей (если вы не знакомы с классическим глубинным обучением - рекомендуем пройти курс Практический Deep Learning)
- желание получить максимально полный обзор современных приложений глубинного обучения и найти свой индивидуальный вектор развития

Курс состоит из:
теоретических материалов в текстовом виде
практических скринкастов
тестовых заданий на понимание теории и практики
практических домашних заданий на языке Python

Программа курса

• О курсе
• Нормализационные потоки и метрики качества генерации
• Сложные задачи Computer Vision
• Трехмерное компьютерное зрение
• Рекомендательные системы - 1
• Рекомендательные системы - 2
• Рекомендательные системы - 3
• Методы объяснения DL-моделей
• Большие языковые модели (Large Language Models)
• PEFT
• Графовые нейронные сети
• Обучение с подкреплением
• Deep Learning для звука: введение в домен
• DL для звука: задачи и модели
• Итоговый модуль курса

Наши преподаватели
- Елена Кантонистова
Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
Академический руководитель магистратуры "Искусственный интеллект" (ранее "Машинное обучение и высоконагруженные системы") Факультета компьютерных наук ВШЭ, доцент департамента больших данных и информационного поиска ФКН… Ещё
- Евгений Паточенко
Data Scientist / Machine Learning Engineer
Академический руководитель магистратуры "Аналитика больших данных" Факультета компьютерных наук ВШЭ
- Марк Блуменау
Researcher (LPI RAS, IZMIRAN)
Исследователь в областях компьютерного зрения, физики Солнца и квантовых материалов. Преподаватель НИУ ВШЭ.