Новые складчины | страница 2

​

Перейдите от ручных выгрузок — к надежным API-каналам обмена.

Научитесь настраивать двусторонний обмен данными, разрабатывать веб-сервисы и подключать внешние системы. Освойте XML, JSON, HTTP-протоколы и планы обмена для создания сложных интеграций.

О чем курс
Обмен данными — это важный механизм платформы «1С:Предприятие» для интеграции с внешним миром. Это основной инструмент, который превращает изолированную бухгалтерскую систему в центральный хаб бизнеса, автоматически обмениваясь информацией с сайтами, банками и другими программами.

Наш курс даст вам полное понимание всех каналов обмена — от работы с файлами Excel и XML до настройки API-интеграций через веб-сервисы и HTTP. Вы научитесь не только импортировать и экспортировать данные, но и проектировать надежные, автоматизированные схемы взаимодействия между различными системами, создавая целостное информационное пространство для компании.

Программа курса:

Введение. Обмен данными с помощью файлов различных форматов
Основные технологии, используемые при решении задач обмена
Работа с текстовыми файлами
Работа с DBF-файлами
Работа с ZIP-файлами

Обмен данными с помощью HTML-документов. Передача файлов
Работа с HTML-документами. Получение из HTML-документа необходимой информации
Использование электронной почты для передачи файлов
Использование протокола FTP
Использование протокола HTTP

COM- и OLE-технологии. Внешние источники данных
Работа с файлами Microsoft Office (на примере MS Excel и MS Word)
Доступ к информационной базе «1С:Предприятие» через COM-соединение
Доступ к информационной базе «1С:Предприятие» через OLE-соединение
Сравнение COM- и OLE-технологий
Создание внешнего источника данных (на примере MS Excel или MS Access)

XML-технологии
Основы языка XML
Базовые механизмы (низкоуровневая модель) для работы с XML-документами
Пространства имен XML
XML-сериализация. Простые и сложные типы данных
Объектная модель для работы с XML-документами
Смешанная модель для работы с XML-документами
Язык преобразования XML-документов (XSLT)

XML-схемы. Механизм XDTO. Работа с JSON
XML-схемы
XDTO-пакеты. Фабрика XDTO
Чтение и запись XML-данных с помощью XDTO
Импорт и экспорт XML-схем
Создание фабрики XDTO без изменения конфигурации
XML-сериализация с использованием XDTO
Обмен данными на основе JavaScript (JSON)

WEB-сервисы
Использование сторонних WEB-сервисов
Подключение WEB-сервиса по статической и динамической ссылке
Простой протокол доступа к объектам (SOAP). REST-системы
Разработка собственного WEB-сервиса
Установка WEB-сервера (на примере Apache). Публикация базы

HTTP-сервисы. Интеграция с приложениями
Использование сторонних HTTP-сервисов
Разработка собственного HTTP-сервиса
HTTP-методы
Взаимодействие с мессенджером MAX

Планы обмена
Создание и настройка плана обмена
Регистрация изменений. Инфраструктура сообщений
Односторонний и двухсторонний обмен
Универсальный обмен данными
Распределенные информационные базы

​

Что такое Тренажер?
Это 15 объёмных кейсов - как на реальной работе, только практика. Разные сферы и уровни: от маркетинга до транспортных технологий, от джуна до синьора.

Преподаватель проверит ваши решения и даст ценную обратную связь.

Зачем это нужно?
Чтобы построить крутую карьеру в аналитике, просто знать SQL и Python недостаточно.

Важно уметь решать реальные бизнес-задачи - и тренажёр закрывает как раз этот вопрос.

Что вы получите в итоге?
Вы прокачаете ключевые навыки без лишней теории, укрепите портфолио и сможете уверенно перейти на следующий уровень в карьере.


Этот тренажер - для вас, если вы...

Учитесь аналитике данных и хотите выделяться уже на старте
Получите уникальные кейсы для портфолио, примените свежие знания на практике и станете более востребованным кандидатом на рынке труда, чем ваши конкуренты

Аналитик данных с небольшим опытом и хотите расти в профессии
Попробуете себя в роли аналитика в разных сферах, расширите спектр своих компетенций и сможете двинуться дальше туда, где интересно

Опытный аналитик данных, хотите прокачать навыки и идти вперёд в карьере
Сможете поддержать свои навыки в тонусе, решите необычные кейсы из других сфер и усилите фундамент для дальнейшего карьерного роста

Блок 1. Кейсы из eCommerce (онлайн-торговля)

Начальный уровень (Junior)
• EDA заказов

Средний уровень (Middle)
• Когортный анализ
• Retention (удержание)

Продвинутый уровень (Senior)
• Оптимизация ассортимента

Блок 2. Кейсы из FinTech (финансовые услуги)

Начальный уровень (Junior)
• Анализ транзакций

Средний уровень (Middle)
• RFM-сегментация

Продвинутый уровень (Senior)
• Анализ аномалий

Блок 3. Кейсы из сферы маркетинга

Начальный уровень (Junior)
• Performance-отчёт

Средний уровень (Middle)
• Воронка конверсии

Продвинутый уровень (Senior)
• A/B тест креативов/каналов

Блок 4. Кейсы из RideTech (технологии транспорта и мобильности)

Начальный уровень (Junior)
• Анализ поездок

Средний уровень (Middle)
• Гео тепловая карта спроса

Продвинутый уровень (Senior)
• Создание дашборда

Блок 5. Кейсы из Streaming (стриминговые технологии)

Начальный уровень (Junior)
• Метрики вовлечения (engagement)

Средний уровень (Middle)
• Сессионный анализ

Продвинутый уровень (Senior)
• A/B тест новой фичи

Автор и преподаватель - Михаил Строганов

Продуктовый аналитик в Magnit OMNI
Более 5 лет опыта в аналитике данных
Реализовывал проекты в области автоматизации аналитической отчетности для рекламодателей приложения Магнит
Провел более 40 A/B тестов в разнообразных сетапах
Преподаватель курсов по анализу данных на площадках SkyPro, Hexlet, Университет Синергия
Автор статей в сфере анализа пользовательского опыта
Провел более 500 персональных консультаций и 100 групповых занятий

​

Что даст вам этот курс?

• Научитесь проектировать ИИ-агента как полноценную систему: разберете агентный цикл (ReAct), принципы контролируемого рассуждения и соберете базового агента
• Сможете выбирать и подключать модели под задачу: освоите подходы к роутингу, fallback/HA и базовые принципы выбора модели на основе ограничений и метрик
• Сможете интегрировать агента с инструментами и внешними системами: реализуете Function Calling и кастомные инструменты (API/SQL/SaaS), включая безопасную работу с токенами и доступами
• Освоите протоколы и real-time взаимодействие: примените MCP, WebSockets/Streaming и Realtime API; разберете связность и сценарии агент–агент (A2A)
• Научитесь строить память и RAG для агентных сценариев: реализуете управление контекстом, векторную/графовую память и гибридный поиск (Agentic RAG)
• Сможете оркестрировать одиночные и мультиагентные решения: освоите LangGraph, n8n, SDK и handoffs (передача управления между агентами), включая типовые ошибки и особенности мультиагентных систем
• Поймете, как довести агента до продакшена: внедрите оценку качества (evals) и наблюдаемость (observability), добавите guardrails (ограничители и защитные механизмы), лимиты стоимости, retries/circuit breakers и защиту от prompt injection/злоупотребления инструментами

Программа:

Фундамент агентных систем
При использовании LLM как простого инструмента генерации возникает ограничение в создании автономных, надежных и масштабируемых решений. Изучение архитектуры агентного мышления, инфраструктуры моделей и data-driven роутинга позволит проектировать полноценные ИИ-агенты для production-среды;
Тема 1: Архитектура агента
Тема 2: Инфраструктура агентов
Тема 3: Бенчмарки и data-driven роутинг: от теории к коду // ДЗ

Инструменты агента
Без подключения внешних инструментов, API и автоматизации ИИ-агент остается ограниченным в выполнении реальных бизнес-задач. Изучение function calling, agent skills и кастомных интеграций позволит разрабатывать функциональных агентов, способных взаимодействовать с корпоративными системами, сервисами и рабочими процессами.
Тема 1: Function Calling: как дать агенту руки
Тема 2: Продуктивность разработчика и Agent Skills
Тема 3: Кастомные инструменты и автоматизация // ДЗ

Протоколы и коммуникация агентных систем
При отсутствии стандартизированного подключения инструментов, контекста и каналов взаимодействия агентные системы становятся ограниченными, медленными и плохо масштабируются. Изучение протоколов подключения, real-time коммуникации и межагентного взаимодействия позволит проектировать гибкие, расширяемые и высокопроизводительные агентные платформы.
Тема 1: Model Context Protocol (MCP)
Тема 2: Real-time коммуникация
Тема 3: OpenAI Realtime API и A2A взаимодействие // ДЗ

Хранилище и контекст
Ответы агента становятся неточными, когда не хватает памяти, фактов и связей между данными. Освоение векторных баз, Agentic RAG и графовой памяти дает агенту управляемый доступ к знаниям и позволяет повысить точность решений, работать с долгосрочным контекстом в сложных предметных областях;
Тема 1: Векторная память и Agentic RAG
Тема 2: Графовая память и сложный контекст // ДЗ

Оркестрация и логика агентных систем
Без управляемой логики и оркестрации ИИ-агенты не справляются со сложными задачами, теряют контроль над процессом выполнения и не масштабируются. Изучение методов планирования, фреймворков и мультиагентных подходов позволит проектировать устойчивые и управляемые агентные системы для сложных сценариев;
Тема 1: Декомпозиция задач и самокоррекция
Тема 2: Агентные фреймворки: OpenAI и Anthropic SDK
Тема 3: Продвинутая оркестрация: LangGraph
Тема 4: Low-code оркестрация: n8n
Тема 5: Мультиагентные системы и Swarm // ДЗ

Оценка, наблюдаемость и безопасность ИИ-агента
Непонятно, действительно ли агент решает задачу или просто тратит токены и создает риски? Внедрение evals, observability и guardrails делает качество, стоимость и поведение агента измеримыми. Это позволяет контролировать надежность, безопасность и бюджет агентной системы в продакшене.
Тема 1: Оценка (Evals) и Observability
Тема 2: Безопасность и Guardrails // ДЗ

Проектная работа
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ и подведение итогов курса

​

The Vibe Coding Bootcamp: Become an AI-Augmented Developer by Jacinto Wong

Язык английский + субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)

Чему вы научитесь:
Превратите свои идеи в реальные веб-приложения с помощью ИИ, даже если у вас никогда раньше не было реализованных проектов.
Научитесь управлять ИИ как технический руководитель, а не прописывать каждую строчку кода от руки.
Создавайте подсказки, которые превратят таких моделей, как ChatGPT, Gemini и Claude, в надежных партнеров по программированию.
Создавайте профессиональные фронтенд- и фулстек-проекты, которые произведут впечатление на работодателей.
Повысьте свой уровень навыков с помощью инструментов искусственного интеллекта и интегрированных сред разработки, таких как GitHub Copilot, Cursor и Zed.
Создайте портфолио, доказывающее вашу способность более эффективно и результативно использовать ИИ при разработке готовых к внедрению приложений.

Почему именно этот курс программирования от Vibe Coding?
Потому что этот курс разработан с нуля, чтобы превратить вас в профессионального разработчика, ориентированного на искусственный интеллект.
Вы получите практические навыки работы с широким спектром передовых инструментов, включая такие модели, как ChatGPT, Gemini и Claude, встроенные в редактор навигаторы, такие как GitHub Copilot, и полностью интегрированные семинары по искусственному интеллекту, такие как Cursor.
Помимо инструментов, вы освоите передовые профессиональные методы, такие как использование режима AI Agent Mode для решения сложных задач и протокола Model Context Protocol (MCP) для подключения вашего ИИ к реальным данным.
Но самое важное — вы не будете изучать «вайб-программирование» в традиционном смысле этого слова...
Вы не просто научитесь заставлять ИИ писать код; вы освоите правильный образ мышления и рабочий процесс для управления этими мощными партнерами в создании профессиональных проектов, что даст вам значительное преимущество в любой современной карьере в сфере технологий.
Этот курс переворачивает традиционную модель программирования с ног на голову. Вместо того чтобы писать строчка за строчкой, вы будете выступать в роли креативного директора, управляя передовыми инструментами искусственного интеллекта, чтобы воплотить ваши идеи в жизнь. Вы научитесь эффективно задавать вопросы, планировать как профессионал и использовать современные инструменты, такие как Copilot, Cursor и Gemini, для создания всего, от забавных игр до полнофункциональных приложений.
Каждый проект разработан для повышения ваших навыков и создания реальных проектов для портфолио, которыми вы сможете гордиться. В итоге у вас даже будет профессиональный сайт-портфолио, демонстрирующий ваши работы, и знания, необходимые для уверенного выступления на любом собеседовании.
Независимо от того, начинаете ли вы с нуля или хотите быстро повысить свою квалификацию, этот курс поможет вам создавать более эффективные решения и получить работу.

Vibe Coding — это хорошо или плохо?
Иногда словосочетание «вайб-кодирование» имеет негативный оттенок. И это вполне заслуженно.
Если делать это небрежно или неосторожно, это может привести к ужасным последствиям .
Так обстоит дело со многими мощными инструментами — их эффективность зависит от мастерства оператора.
Представьте себе новичка, пытающегося использовать телескоп Хаббл... даже несмотря на то, что он использует невероятно мощный инструмент, скорее всего, у него ничего не получится!
Если вы просто вставляете случайные подсказки в ИИ и принимаете любой полученный код, вы можете получить раздутые, хрупкие проекты, которые на самом деле не понимаете. Ошибки скрываются под слоями автоматически сгенерированной логики, страдает производительность, а небольшие изменения становятся пугающими, потому что вы никогда не уверены, что именно ИИ сделал «под капотом». В худшем случае вы получите портфолио, полное кода, который выглядит впечатляюще на первый взгляд, но разваливается при реальном использовании или на техническом собеседовании.
Но в руках человека, понимающего как принципы работы кода, так и особенности мышления искусственного интеллекта, Vibe Coding превращается в нечто совершенно иное...
Это превращается в мощное сотрудничество. Вы становитесь креативным директором. Именно вы определяете архитектуру, устанавливаете ограничения, проверяете решения и направляете ИИ к чистым, поддерживаемым решениям. Вы знаете, когда доверять его предложениям, а когда игнорировать их. Вы можете запросить у него несколько вариантов, переработать его вывод и подтолкнуть его к более эффективным шаблонам. При таком подходе Vibe Coding — это не упрощение навыков, а их множитель, позволяющий опытному разработчику быстрее выпускать более качественные проекты, исследовать больше идей и сосредоточиться на творческой и концептуальной сторонах создания программного обеспечения.

Что включает в себя этот курс программирования Vibe Coding?
Этот курс подробно рассматривает весь спектр инструментов, которые вы можете использовать для создания качественного кода, от различных моделей до различных интегрированных сред разработки (IDE). Но, возможно, что еще важнее, он учит вас образу мышления, необходимому для создания качественного кода .

Вот краткий обзор того, что конкретно охватывает этот курс:

Спойлер

1. Основы: Образ мышления и рабочий процесс. Этот начальный раздел закладывает необходимую основу для всего курса. Вы изучите основную философию Vibe Coding, перейдя от роли «программиста» к роли «креативного директора». Мы рассмотрим историю использования ИИ в разработке, типичные особенности современных инструментов ИИ и разработаем профессиональный рабочий процесс планирования, подсказок и доработки, который вы будете использовать для создания каждого проекта.
2. Инструментарий ИИ: оценка ваших помощников. Прежде чем руководить командой, необходимо знать её сильные стороны. В этом разделе вы познакомитесь с ведущими «архитекторами» ИИ, такими как ChatGPT, Gemini и Claude. Мы проведём для них стандартизированный проект-«испытание» и оценим их производительность по основанной на данных системе баллов, обучая вас важнейшему навыку оценки и выбора наилучшего инструмента ИИ для любой задачи.
3. Практический семинар: Настройка профессиональной среды. Это практический модуль по настройке, в рамках которого мы организуем для вас профессиональный семинар для разработчиков. Вы получите полное пошаговое руководство по установке и настройке всех необходимых инструментов на вашем локальном компьютере, включая терминал, Node.js/npm, Git/GitHub и стандартный в отрасли редактор кода Visual Studio Code, а также его ключевые расширения.
4. Лабораторные работы: Создание первых компонентов. Здесь мы переходим от теории к практике. Вы начнете создавать свои первые работы для портфолио с помощью серии увлекательных, самодостаточных проектов, таких как игра на реакцию и генератор комплиментов. Эти лабораторные работы призваны укрепить вашу уверенность и дать вам практический опыт использования различных инструментов ИИ для применения основного цикла Vibe Coding.
5. Освоение встроенных в редактор ИИ: Copilot, Cursor и Zed. В этом разделе мы подробно рассмотрим мощные категории «Навигатор» и «Мастерская» ИИ-помощников. Вы научитесь работать с инструментами, встроенными в редактор, такими как GitHub Copilot, встроенный в редактор ИИ редактор Cursor и его высокопроизводительная альтернатива Zed. Мы протестируем их на примере проекта Gauntlet, чтобы увидеть их уникальные преимущества для высокоскоростной разработки с учетом контекста.
6. Проекты повышенной сложности: Испытание портфолио. Это основная часть курса, где вы создадите самые масштабные проекты для своего портфолио. Вам предстоит решить ряд сложных многокомпонентных задач, включая карточную игру «Негодяй», полнофункциональный новостной ридер с прокси-сервером, интерактивный подкаст-плеер и приложение для рецептов, работающее в автономном режиме как прогрессивное веб-приложение (PWA).
7. Передовые методы: MCP и данные из реального мира. В этом продвинутом разделе вы узнаете, как превратить свой ИИ из простого генератора кода в настоящего агента. Мы рассмотрим протокол контекста модели (MCP), отраслевой стандарт, который позволяет вашему ИИ подключаться к реальным инструментам и данным. Вы будете создавать проекты, используя официальные серверы MCP от Vercel и GitHub, для создания динамических приложений, управляемых данными.
8. Путь опытного пользователя: модели ИИ с открытым исходным кодом. Для тех, кто хочет полного контроля и конфиденциальности, этот раздел знакомит с захватывающим миром запуска моделей ИИ с открытым исходным кодом локально на собственном компьютере. Вы узнаете об экосистеме открытого исходного кода, преимуществах и недостатках этого подхода, а также о том, как настроить такой инструмент, как Ollama, для обеспечения конфиденциальности и автономной работы вашего рабочего процесса с ИИ.
9. Завершающий этап: Создание профессионального портфолио. Это грандиозный финал вашего пути к созданию портфолио. Вы объедините все свои навыки и проекты в потрясающий, профессионально разработанный веб-сайт-портфолио. Мы будем использовать современный фреймворк, такой как Next.js, и редактор с поддержкой искусственного интеллекта, например Cursor, чтобы создать первоклассную витрину для ваших работ.
10. Ваша карьера разработчика, использующего ИИ. Заключительный раздел подготовит вас к вашей карьере. Вы узнаете, как эффективно представить свои передовые навыки разработки с использованием ИИ в резюме и на собеседованиях. Мы предложим проекты и дорожную карту для вашего дальнейшего обучения, гарантируя, что вы будете готовы преуспеть в качестве профессионального разработчика, использующего ИИ.

​

Мы с Вами разберём реальные уголовные дела против айтишников – и узнаем кто и за что уже получил срок?

• Разберемся с границами персональной ответственности за код.
• Изучим как работать с данными и какие в данной области риски.
• Узнаем какие риски несет в себе сфера фриланса и серых зарплат.
• Установим, где проходит грань между преступным и непреступным в сфере ИТ.
• Поймем, как работать с нелицензионным программным обеспечением.

Ты пишешь код, а не хочешь мотать срок?

Этот курс создан для работников ИТ-сферы с целью минимизировать их риски быть привлеченным к уголовной ответственности.
Данный курс уникален, поскольку смотрит на уголовную ответственности через призму деятельности ИТшников.
После данного курса вы будете ориентироваться в том, как минимизировать риски получить срок в тюрьме, работая в ИТ-сфере.

В данном курсе теоретический материал сопровождается обширным набором кейсов в сфере компьютерных преступлений, которые помогут усвоить теоретический материал.
Автор обладает уникальной экспертизой на стыке ИТ и уголовного права, поэтому подобных курсов в не найдете ни в одном другом месте.

Для кого этот курс:

• Разработчики – чтобы не попасть под статью за уязвимость в коде
• DevOps и админы – чтобы не ответить за утечку или DDoS.
• Тестировщики и аналитики – чтобы легально искать баги.
• Фрилансеры и стартаперы – как работать без риска сесть за неуплату налогов
• Любые ИТ-шники – чтоб разобраться с доступом и софтом без срока

Начальные требования

• Главное интерес к данной теме

Спойлер: Программа курса:

ИТ и уголовное право

1. Почему растут риски быть привлеченным к уголовной ответственности
2. Введение в уголовное право
3. Краткое руководство по интерпретации УК для ИТшников
4. Последствия привлечения к уголовной ответственности

Права доступа и все, что с ним связано

1. Почему с доступом надо быть осторожней
2. Пределы неправомерного доступа
3. Неправомерный доступ из мести
4. Неправомерный доступ ради безопасности (пентестинг)

Вредоносное программное обеспечение

1. Сложности в трактовке уголовного закона
2. Установка нелицензионного ПО — это преступление?

Работа с данными

1. Уголовка за сбор, слив, невыполнение требований
2. Торрент трэкеры

Публикация информации

1. Срок за опубликование и репост
2. Под особым контролем правоохранительных органов

Критическая информационная инфраструктура

1. Что такое КИИ
2. Как минимизировать риски?

Генеративные сети: LLM, генерация кода, картинок и видео

1. Генерация кода
2. Картинки и видео

Опасный фриланс

1. Опять налоги
2. За границей

Спойлер: Об авторе:

Роман Дремлюга

Автор книги "Преступность 4.0. Киберпреступность вчера сегодня завтра". Практикующий юрист 2008-2017 гг. Кандидат юрид. наук. (2008). Специалитет "Прикладная математика" (2003). Разработка ПО 2002-н.в. Руководитель ДВ центра ИИ ДВФУ (2022-н.в.).

Уникальный эксперт на стыке права и ИТ. Профессор, кандидат юридических наук и IT-специалист с нестандартной карьерой.

Юрист и руководитель: 15 лет в юриспруденции (практика + наука), Замдиректора Юрфака ДВФУ (2015–2022).

Айтишник с математическим бэкграундом: Окончил "Прикладную математику", Разрабатывал ПО в 2000-х и вернулся в IT в 2022

В настоящий момент также является Зам директора Института математики и компьютерных технологий Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) по развитию.

Пионер ИИ на Дальнем Востоке: Возглавляет ДВ-центр ИИ в ДВФУ,
Совмещает юридическую экспертизу с технологиями будущего.

Факт: Редкий специалист, который говорит на языках кода и законов одновременно.

Автор научного бестселлера: Преступность 4.0. Киберпреступность вчера, сегодня, завтра

​

Практический курс по разработке расширений 1С, используя Cursor, rules и skills.

Краткие преимущества:

• 7 практических уроков
• Реальные расширения 1С
• Rules и skills для Cursor
• Безопасная AI-разработка
• Разработка на конфигурации Демонстрационное приложение

Программа курса:
Урок 1. Установка Cursor и 1С Metadata Viewer
Урок 2. Основные настройки Cursor
Урок 3. Установка правил и skills
Урок 4. Создание структуры проекта
Урок 5. Разработка технического задания (промпта)
Урок 6. Проект 1. Разработка новой печатной формы
Урок 7. Проект 2. Внедрение договоров контрагентов

Пакет: Расширения в Cursor

​

10 дней, чтобы перестать бояться Git и начать работать с ним как инженер.
Практический онлайн-курс для разработчиков, DevOps, SRE и тестировщиков. Разбираем Git от объектов под капотом до командной работы по PR, ребейзим, чиним конфликты и поднимаем свой git-сервер.

Кому подойдёт интенсив:

• Начинающему разработчику – вы уже знакомы с Git, умеете коммитить, пушить и мержить. Хотите понимать, как лучше и почему именно так. Курс даст принципы работы и примеры хороших практик.
• Middle-разработчику – вы уверенно работаете с Git в типовых сценариях. Хотите глубины: понимать, что происходит внутри при merge и rebase, выбирать стратегию ветвления под контекст команды, чище вести историю и увереннее разбирать нестандартные ситуации.
• DevOps-инженеру и SRE – git для вас не про код, а про инфраструктуру: манифесты, Terraform, пайплайны, GitOps. На курсе поднимем bare repo по SSH без GitHub за 10 минут, разберём автоматизацию через GitPython и CI/CD-событийную модель.
• Тестировщику – вам нужно уверенно читать историю репозитория, находить нужную ревизию для воспроизведения бага и аккуратно работать в своих ветках. Курс разложит по полочкам то, с чем вы сталкиваетесь каждый день: коммиты, ветки, чекауты, работу с удалёнными репозиториями.

Как проходит обучение:

• Статьи-гайды и заметки – основной формат подачи теории: короткие материалы по 5–15 минут чтения, с примерами кода и иллюстрациями. Можно вернуться и перечитать, никакого «смотрю ускоренно чтобы успеть».
• Скринкасты – короткие видео, где спикер пошагово проходит сценарий: от чистой машины до результата. Никаких двухчасовых лекций: один скринкаст это один закрытый вопрос.
• Практика с проверкой – каждый учебный день заканчивается заданием. Вы делаете его в своём репозитории и прикладываете подтверждение (скриншот, ссылка на коммит или PR). Куратор проверяет и даёт обратную связь.
• Ритм курса – обучение рассчитано на 2–3 часа в день в будни. Материалы остаются доступны после окончания курса: сколько угодно возвращаться к шпаргалкам и скринкастам.
• Командный проект и ретроспектива – финал курса: 2 дня совместной работы в команде 3–5 человек. Псевдопроект с реальными проблемами командной разработки. В конце: ретроспектива с разбором решений.

По итогам интенсива вы научитесь:

1. Объяснить как Git устроен: blob, tree, commit, tag, DAG, SHA
2. Настраивать Git под себя: gitconfig, алиасы, SSH, .gitignore, .gitattributes, хуки
3. Делать осмысленные коммиты по Conventional Commits и семантически версионировать релизы
4. Работать с ветками: fast-forward, three-way merge, rebase, и понимать, что именно происходит
5. Разрешать конфликты руками и в mergetool, не паникуя
6. Откатывать изменения правильно: reset, restore, revert, reflog
7. Чистить историю перед PR через amend и интерактивный rebase
8. Переносить коммиты между ветками через cherry-pick и понимать когда это оправдано
9. Поднять свой git-сервер на bare repo по SSH без GitHub
10. Писать хорошие PR и проводить code review, который не превращается в войну
11. Выбирать подходящий флоу (Git Flow, GitHub Flow, Trunk-based) под контекст команды
12. Автоматизировать работу с репозиторием из Python через GitPython

Что входит:

• Полезные материалы
• Скринкасты
• Практические задания каждый день
• Итоговый проект для портфолио

Автор – Кирилл Казарин

• DevOps and SRE global manager в RingCentral Inc.
• Опыт в администрировании более 14 лет
• DevOps более 7 лет
• Спикер на профильных конференциях: DUMP Казань, Dump ЕКБ, DevOops Спб
• DnD Мастер
• Автор статей на Хабр и телеграм-канала Kazarin.online

​

Мидл Python-разработчик. Для тех, кому комфортнее делать проекты в команде и обсуждать все процессы вместе

За 6 месяцев выйдете на новый уровень разработки на Python:

• Систематизируете и углубите знания бэкенд-разработки на Python
• Сможете расширить стек и браться за более сложные задачи
• Будете много практиковаться и сделаете 11 проектов — самостоятельно или в команде
• Освоите популярные инструменты: Apache Kafka, RabbitMQ, ElasticSearch, ClickHouse
• Будете учиться с поддержкой senior разработчиков и технических лидов
• Поймёте, как и в каком направлении развивать карьеру

За 6 месяцев научитесь тому, что отличает новичка от опытного разработчика:

• Освоите разработку сложных приложений. Создадите приложение из 10+ микросервисов с надёжным взаимодействием через OpenAPI, Protobuf и Apache Avro
• Изучите технологии, которые помогут при разработке. Научитесь работать с NoSql и реляционными базами, OLTP и OLAP, брокерами сообщений и поисковыми системами
• Поймёте, как обеспечить работу приложения без сбоев. Освоите все виды тестов, трассировку и логирование, горизонтальное масштабирование и оркестрацию

Курс подойдёт, если вы:

• Работаете в коммерческой разработке на Python более 1 года
• Имеете опыт в SQL и базах данных
• Работаете в Linux на уровне пользователя

Технологии и инструменты, которые вы освоите:

• AsyncIO,
• Django,
• Swagger,
• FastAPI,
• ETL,
• OAuth2.0/OIDC,
• PostgreSQL,
• Elasticsearch,
• Redis,
• Apache Kafka,
• RabbitMQ,
• Docker Compose,
• nginx, ELK,
• ClickHouse.

Усилите свои хардскилы с помощью ИИ. Научитесь использовать нейросети, чтобы:

• Генерировать и анализировать код
• Создавать mock-объекты и писать автотесты
• Находить и устранять уязвимости
• Проектировать системы и составлять дизайн-документы
• Писать промпты без галлюцинаций и утечки данных

Программа:

Введение и вступительный тест. Бесплатная часть курса:

• Как устроена учёба в Практикуме
• Вступительный тест (20 вопросов по основам Python-разработки)
• Узнаете, как организовано обучение, пройдёте тест и поймёте, подходит ли вам курс

Дополнительный модуль. PyTest для автоматизации тестирования:

• Работа с фреймворком PyTest
• Параметризованные тесты и фикстуры
• Применение правил написания unit-тестов
• Оценка покрытия unit-тестами
• Применение ассертов Python при проведении unit-тестов

Дополнительный модуль. Личное развитие тимлида разработчиков:

• Целеполагание и лидерство
• Расстановка приоритетов
• Коммуникация с командой

Погружение в курс.

Модуль 1. Сервисы Admin Panel и ETL (6 недель, 3 практические работы):

• Фреймворк Django
• Проектирование базы данных
• Паттерн ETL
• Docker
• Nginx
• Elasticsearch
• Разработаете панель администратора и ETL-процесс для синхронизации данных из PostgreSQL в Elasticsearch

Модуль 2. Сервис AsyncAPI (4 недели, 2 практические работы):

• Основы асинхронности
• Асинхронные фреймворки (Twisted, Aiohttp, FastAPI)
• FastAPI
• Напишете API для поиска по базе фильмов

Модуль 3. Сервис авторизации (4 недели, 2 практические работы).

Модуль 4. Сервис UGC (4 недели, 2 практические работы):

• Что такое UGC
• Задачи архитектуры
• Обработка большого потока данных
• Работа с брокерами сообщений
• CI/CD
• Разработаете сервис для сбора, хранения и обработки контента, генерируемого пользователями

Модуль 5. Сервис нотификации (3 недели, 1 практическая работа):

• Как работает сервис нотификации
• Устройство email и шаблонизаторов
• Работа с RabbitMQ
• Разработаете сервис нотификации пользователей через email и Телеграм

Модуль 6. Итоговый проект (самостоятельно, 4 недели):

• Самостоятельный выбор проекта или реализация собственной идеи
• Полный цикл создания веб-сервиса с нуля
• Защита проекта перед архитектурным комитетом

Модуль 7. Оркестрация масштабных приложений (Дополнительный модуль):

• K8S, Health Check, метрики
• Configuration-as-Code (CaC)
• Разработаете и опишете необходимые манифесты, а затем опубликуете приложение

Дополнительный модуль. Принципы работы с ИИ:

• Принципы и ограничения
• Выбор инструментов
• Основы промптинга
• Планирование и декомпозиция

Дополнительный модуль. Применение ИИ в разработке:

• Генерация кода и автотестов
• Анализ кода и техдолга
• Проектирование архитектуры с ИИ

​

Тариф Онлайн участие

Профессиональная конференция разработчиков высоконагруженных систем:

• 2 дня
• 6 треков
• 130+ спикеров
• 1500+ участников

О конференции. HighLoad сегодня — это больше, чем нагрузка:

• Не только количество запросов в секунду и миллисекунды. Мы говорим о системах, где сложность растет вместе с контекстом и масштабом.
• Нагрузки: скорость, устойчивость, эффективность
• Сложность контекста: распределенность, интеграции, безопасность, надежность
• Физический масштаб: география, инфраструктура, устройства, реальные процессы

В этом году Saint HighLoad++ пройдет в формате конференции развития. Конференция развития — инструмент решения задач, а не потребления контента. Конференция становится больше практикумом, чем лекциями.

Больше интерактивных форматов и профессионального общения, чтобы участники были не пассивными слушателями, а активными создателями решений, знаний, новых контактов и идей.

Для кого эта конференция развития:

• Разработчики
• Лидеры команд
• Архитекторы
• Технические лидеры
• Руководители департамента/отдела
• Аналитики
• ИТ-директора
• Инженеры по надежности систем
• Технические директора
• Инженеры по автоматизации разработки и эксплуатации
• Генеральные директора
• Системные администраторы
• Разработчики серверной части
• Инженеры данных
• Менеджеры проектов/продуктов

Форматы:

• Доклад. Все формы докладов: пример из практики, обзорный, визионерский. 50 минут
• Блиц-доклад. Идея, которую можно внедрить уже завтра. 5-20 минут
• Мастер-класс/практикум. Практика отработки навыка на реальных инструментах. 2 часа
• Ситуационная игра. Работа в группах над реальным анонимизированным примером из практики. 45–60 мин
• Фейл-митап. Закрытая сессия, где инженеры открыто делятся историями своих неудачных архитектурных решений, разбор инцидентов, анализ того, как они были решены и как восстанавливалась система. 2 часа
• Питч-сессии. С обратной связью от экспертов или участников, с голосованием от аудитории. До 30 минут на такт
• Форсайт-сессия. Проектирующие работы в команде единомышленников. От 2 до 4 часов
• Дебаты. Две группы экспертов дискутируют на сцене, отработка вопросов от участников. 50 минут

Доклады и спикеры:

• Сергей Барышев (ON Медиа). Воркшоп: «Построение AI-агента: Говори с данными на языке бизнеса»
• Владимир Невзоров (Servicepipe). Игра «System Design»
• Екатерина Лысенко (Независимый эксперт). Мастер-класс «Детские болезни доменных платформ в BigTech: архитектурные ошибки, которые дорого чинить»
• Татьяна Сердинова (Yandex Cloud). Воркшоп по надежности: «Рожденный устойчивым»
• Сергей Прилуцкий (MixBytes). Воркшоп-хакатон «Вайбкодим и запускаем крипторубль за час»
• Игорь Анохин (K2 Cloud). MongoDB как единственное хранилище. Использование, проблемы, боль и последствия
• Даниил Соболь (Независимый эксперт). Воркшоп: «Глитчим микроконтроллеры пока не сольем прошивку»
• Андрей Бородин (Yandex Cloud). Воркшоп: «Допиливаем свой форк Постгреса свистелками»

Программа:

• Высоконагруженная архитектура.
  Полный цикл работы с архитектурой: от аудита и поиска узких мест до построения решений под экстремальные нагрузки и сложные данные
• Внедрение ИИ в цикл разработки.
  Разбираем примеры из практики внедрения ИИ в разработку и эксплуатацию: от ИИ-агентов и text2sql до промышленных конвейеров машинного обучения и инфраструктуры графических процессоров
• Оптимизация производительности.
  Где на самом деле теряется производительность? Обсудим проблемы производительности, возникающие в работе сред выполнения языка, планировщиков, структур данных и другого
• Методология безопасной разработки (DevSecOps).
  Как повысить безопасность на всех уровнях ЖЦ ПО? Поговорим об обеспечении соблюдения требований и чистоты лицензий зависимостей, обсудим квантовое шифрование в Java и не забудем про безопасность ИИ-агентов
• Продуктовое мышление для разработчиков.
  Как инженерные решения влияют на продукт? Стрим про разработку через призму метрик, роста и пользовательского опыта
• Управление технологическими затратами (FinOps).
  Как управлять стоимостью highload-систем? Стрим про практические инструменты FinOps и кейсы оптимизации расходов на инфраструктуру
• Про базы данных.
  Как готовить базы к экстремальным нагрузкам? Стрим про внутренности, компромиссы и нестандартные решения
• Надежность и масштабируемость.
  Стрим про то, как обеспечить не только масштабируемость, но и надежность. Обсудим векторы развития инженерной дисциплины обеспечения надежности (SRE), узнаем, как применять машинное обучение для анализа корневых причин (RCA) и научимся геобалансировке трафика

​

Коротко напомню, что внутри.
На первом воркшопе мы разобрались как работать с LLM и сделали важную вещь - собрали правильный процесс разработки с AI руками:
research → постановка задачи → декомпозиция → план → реализация → проверка
и главное — сохраняли артефакты и использовали их в последующей работе в качестве контекста

Это был фундамент. Но когда задача становится сложнее, то время на сам процесс управления теряется куча времени.

• Каждую новую сессию нужно заново вводить в контекст
• следить, чтобы ничего не сломалось
• напоминать, что уже пробовали
• проверять каждый шаг

По сути, становишься нянькой для агента.

И в этот момент становится понятно:
проблема не в том, что AI плохо пишет код
проблема в том, что у тебя нет системы, в которой он работает под твоим контролем.

Воркшоп #2 — это следующий шаг.

Не про “лучшие секретные промпты”, а про инженерный процесс:
MCP, workflow, роли, субагенты и quality gates
Мы уже научились делать процесс разработки руками, теперь пора масштабироваться и построить систему,
которая будет делать задачи с предсказуемым результатом по workflow, который настраиваете вы!

На практике разберем как создать свой таск-менеджер:

1 часть:
— workflow и разделение ролей
— субагентов (планирование, реализация, проверка)
— артефакты как источник правды
— quality gates и контроль качества
— backend на Go + Postgres + HTTP API
— свой MCP-сервер поверх backend

2 часть:
— AI Workspace как точка объединения всех проектов
— проверка созданного MCP через MCP Unit
— создание frontend поверх готовых контрактов
— сборку всего пайплайна через AI Factory

​

Чему вы научитесь

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

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

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

На курсе Вас ждут:

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

Программа курса
Введение
Приветствие!
О курсе и особенностях тестирующей системы

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

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

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

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

Последний подвиг
Учебный проект: агрегация рыночных данных III

​

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

Подойдет начинающим Golang-разработчикам и свитчерам из другой предметной области

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

Не подойдет свитчерам из другого backend-стека

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

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

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

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

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

Программа курса:

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

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

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

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

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

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

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

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

​

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

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

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

Метод обучения:

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

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

Темы, которые проходим в процессе:

Архитектурный фундамент:

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

Практика на React:

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

Production-задачи:

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

​

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

Чему вы научитесь

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

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

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

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

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

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

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

Начальные требования
Начальных требований нет, только желание учиться.

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


Что вы получаете

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

​

Понимание ядра Linux: от архитектуры до разработки эффективных модулей

Для кого этот курс:

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

Вы научитесь:

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

Необходимые знания:

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

Программа

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

Что даст курс:

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

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

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