Складчина: новые складчины на курсы и тренинги | страница 2

​

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

Чему вы научитесь

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

О курсе

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

Для кого этот курс

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

Начальные требования

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

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

​

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

Вам подойдёт этот курс, если:

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

Чему научитесь:

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

Если Хард пока рано:

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

Что делает курс практичным:

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

Результат курса — архитектурное решение сложной системы:

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

Спойлер: Программа

Программа:

Неделя 1. Введение про highload-приложения и С4:

Урок 1. Зачем системному аналитику понимать архитектуру:

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

Урок 2. Проблемы highload-приложений:

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

Урок 3. Как строить архитектуру в нотации С4:

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

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

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

Домашняя работа:

• Построение архитектуры в С4

Неделя 2. Архитектурные слои:

Урок 5. Архитектурные уровни и слои:

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

Урок 6. Ошибки и антипаттерны при проектировании уровней:

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

Домашняя работа:

• Разделение по слоям

Неделя 3. Архитектурные стили и подходы:

Урок 7. Принципы модульности и связности:

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

Урок 8. Архитектурные стили и подходы:

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

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

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

Домашняя работа:

• Отработка архитектурных паттернов

Неделя 4. Индексы, репликация, шардирование:

Урок 10. Индексы:

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

Урок 11. Репликация:

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

Урок 12. Шардирование:

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

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

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

Домашняя работа:

• Шардирование, репликация

Неделя 5. Кэширование, NoSQL и API Gateway:

Урок 14. NoSQL базы данных:

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

Урок 15. Кэширование и in-memory хранилища:

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

Урок 16. API Gateway:

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

Домашняя работа:

• Добавление API Gateway, кеша

Автор Владимир Бурмистров

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

Тариф Только послушать

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

​

Этот практический онлайн‑интенсив помогает Frontend‑разработчикам понять полный путь проектирования сложных веб‑систем: от сбора требований и взаимодействия с бэкендом до архитектуры клиентской части и финального деплоя. Курс снимает страх перед System Design на собеседованиях и дает понятный фреймворк, который можно сразу применять в рабочих проектах.

Для кого подходит этот интенсив
Программа будет максимально полезна специалистам, которые хотят мыслить шире уровня компонентного кода и уверенно обсуждать архитектуру системы целиком.

• Middle и Senior Frontend‑разработчикам, готовящимся к архитектурным секциям на интервью и System Design‑собеседованиям.
• Инженерам из крупных продуктов, которым важно лучше понимать взаимосвязь клиентской части с серверной инфраструктурой и общую логику построения ИТ‑систем.

Что вы получите после обучения

• четкий алгоритм проектирования веб‑приложений — от бизнес‑контекста до масштабирования;
• понимание того, как backend‑архитектура влияет на frontend‑решения;
• навык проектирования API‑контрактов;
• структурный подход к устройству и масштабированию клиентской архитектуры;
• понимание процессов тестирования, релизов и стабильной поставки функциональности.

Программа интенсива
В основу курса заложен сквозной процесс проектирования системы. Обучение разбито на 5 ключевых этапов:

1. Сбор требований и SLA
Разбор бизнес‑целей, пользовательских сценариев, ограничений и метрик качества: доступность, нагрузка, задержки, ошибки.

2. Проектирование сервера
Базовая архитектура backend‑систем: как устроен сервисный слой, маршрутизация, базы данных, кэширование и доставление данных до клиента.

3. Контракты API
Принципы интеграции систем. Проектирование удобных, расширяемых и предсказуемых интерфейсов взаимодействия между Frontend и Backend.

4. Архитектура Frontend
Системный подход к клиентской части: слои приложения, управление состоянием, зависимости, подходы к масштабированию и поддерживаемости.

5. Тестирование и деплой
Как устроен жизненный цикл приложения после разработки: стратегии тестирования, CI/CD, безопасные релизы и мониторинг.

​

Освой командную строку, Bash и ключевые инструменты терминала, чтобы ускорить работу, автоматизировать рутину и уверенно взаимодействовать с серверами и разработческими окружениями.

Что ты освоишь на курсе
Работа в командной строке
Поймешь основы и научишься уверенно использовать терминал в повседневных задачах разработки и администрирования.

Язык Bash
Детально изучишь Bash: от простых однострочных команд до сложных скриптов с функциями, циклами и ветвлениями.

Ключевые команды и инструменты
Освоишь работу с файловой системой и научишься эффективно применять команды find, grep, sed, awk и другие утилиты.

Выбор между оболочкой и языками программирования
Разберешься, когда лучше использовать командную оболочку, а когда — полноценный язык программирования.

Оптимизация работы в терминале
Узнаешь полезные приёмы и «фишки», ускоряющие работу в терминале и повышающие продуктивность.

Интерактивные терминальные программы
Познакомишься с популярными инструментами: Midnight Commander, Vim и Nano, htop и другими.

Кому подходит курс
Инженерам и разработчикам
Тем, кто хочет оптимизировать ежедневные задачи — многие рутинные процессы можно автоматизировать простыми терминальными однострочниками.

Тем, кто работает с серверами
90% серверов — без графической оболочки. Курс научит эффективно взаимодействовать с системой через командную строку.

DevOps-инженерам и всем, кто работает с инфраструктурой
Подходит тем, кто использует Docker, системы контроля версий (Git, SVN), базы данных, веб‑серверы и инструменты удалённого управления ОС.

Цели и результаты обучения
Курс даёт глубокое понимание работы в терминале, уверенное владение Bash и ключевыми командами, а также помогает научиться выбирать между командной оболочкой и полноценными языками программирования.

Ты освоишь приёмы оптимизации работы в терминале и познакомишься с важными интерактивными инструментами, расширив свой набор навыков для разработки и системного администрирования.

​

Курс по использованию системы контроля версий Git и платформы GitHub.

После курса можно смело вливаться в команду или начинать разработку своего продукта. Пройдите путь от новичка до уверенного пользователя.

Git – это мощный инструмент для контроля версий, а GitHub – самая популярная платформа для командной разработки. Если вы хотите полностью разобраться в Git, научиться работать в команде, отправлять pull request'ы, проводить ревью кода и уверенно пользоваться GitHub, то этот курс для вас!

Вы не будете изучать "а смотрите, как ещё тут можно, но не знаю зачем". Вы будете изучать 100% полезный материал, необходимый для реальной работы.

Чему вы научитесь:

• Устанавливать и настраивать Git на Windows, Linux и macOS
• Настраивать SSH-ключи и аутентификацию в GitHub
• Создавать репозитории
• Клонировать репозитории
• Связывать локальные репозитории с удалёнными
• Работать с основными командами Git: commit, push, pull, branch, merge, rebase
• Работать с ветками main и development, понимать смысл их использования
• Откатывать изменения и управлять историей коммитов
• Понимать разницу между git reset и git revert
• Выбирать между merge и rebase
• Создавать форки
• Обновлять форки изменениями из оригинальных репозиториев
• Работать с Open-source проектами
• Работать с pull request'ами
• Проходить код-ревью
• Проводить код-ревью
• Разрешать конфликты слияния в IDE
• Разрешать конфликты слияния в GitHub
• Использовать git diff для просмотра изменений в файлах
• Использовать git diff для просмотра изменений в ветках
• Настраивать .gitignore
• Интегрировать Git с популярными IDE
• Приглашать участников в свой репозиторий на GitHub

Что Вас ждет в курсе:

• Практический подход – все команды и процессы объясняются на реальных примерах
• От основ до продвинутых тем – начнем с базовых команд и постепенно перейдем к работе с ветками, pull request'ами и разрешению конфликтов
• Работа в команде – научитесь правильно оформлять коммиты, предлагать изменения через pull request'ы, проводить код-ревью и сливать ветки
• Разбор инструментов – помимо работы в терминале с Git, рассмотрим работу с UI GitHub
• Полная подготовка к работе в любом проекте – после курса вы будете готовы работать в командах, использовать GitHub в разработке или запускать собственные проекты

Для кого этот курс:

1. Новички, которые только начинают разбираться в Git
2. Разработчики, желающие улучшить навыки работы с Git и GitHub
3. Фрилансеры и командные разработчики, работающие с кодом на GitHub
4. Все, кто хочет без проблем работать в проектах, где используется Git

После прохождения курса вы сможете уверенно работать с Git и GitHub в любом проекте!

Начальные требования:

Базовые навыки владения командной строкой и любой IDE или редактором кода.

Как проходит обучение:

• Курс полностью в текстовом варианте. К каждому действию прилагается скриншот для лёгкого восприятия информации. Немного теории в начале и всё остальное практика с тестами.
• В конце каждого урока удобная табличка "Команды из урока".
• В конце курса – общая таблица со всеми командами.

Спойлер: ПРОГРАММА КУРСА

Приветствие:

• 1. Здравствуйте!
• 2. Что потребуется для обучения

Что такое Git и GitHub:

• 1. Что такое Git
• 2. Основные понятия Git
• 3. Разница между Git и GitHub
• 4. Установка Git на Ubuntu
• 5. Установка Git на Windows
• 6. Установка Git на MacOS
• 7. Установка имени пользователя и email
• 8. Переключение языка интерфейса Git
• 9. Переключение языка на Windows
• 10. Переключение языка на Linux
• 11. Переключение языка на MacOS

Основные действия в Git:

• 1. Инициализация Git
• 2. Добавление в индекс
• 3. Создание коммита
• 4. Переключение коммитов

Настройка GitHub:

• 1. Создаём репозиторий в GitHub
• 2. Создаём токен доступа на GitHub
• 3. Для чего нам SSH
• 4. Linux и MacOS: создаём SSH-ключ для GitHub
• 5. Windows: создаём SSH-ключ для GitHub

Ветки, Pull Request и ревью кода:

• 1. Что такое ветки
• 2. Сливаем (мерджим) ветки локально
• 3. Что такое Pull Request
• 4. Приглашаем участника в личный репозиторий на GitHub
• 5. Пишем код в новой ветке
• 6. Открываем Pull Request первым способом
• 7. Проводим ревью кода
• 8. Устраняем недостатки после ревью
• 9. Одобряем Pull Request
• 10. Сливаем ветки и закрываем Pull Request
• 11. Пулимся после слияния
• 12. Открываем Pull Request вторым способом

Особенности коммитов и веток:

• 1. Удаление файлов из индекса отслеживания
• 2. Создание коммита через редактор
• 3. Сброс коммита git reset (откат изменений)
• 4. Безопасная отмена коммита git revert
• 5. "Отсоединённая голова" и git checkout
• 6. Сбросить состояние файла git restore
• 7. Переключиться git switch и отличия от git checkout
• 8. Обновляем локальную ветку изменениями из main
• 9. Слияние веток через git rebase
• 10. Интерактивный rebase и squash
• 11. Merge или Rebase – что выбрать?
• 12. Конфликты слияния в IDE
• 13. Конфликты слияния в GitHub
• 14. Разница в файлах git diff
• 15. Получаем изменения с помощью git fetch

Работа с репозиторием:

• 1. Клонирование репозитория HTTPS (git clone)
• 2. Клонирование репозитория SSH (git clone)
• 3. Создаём форк репозитория
• 4. Обновляем форк репозитория из оригинального репозитория
• 5. Отправляем Pull Request в оригинальный репозиторий
• 6. Сохраняем пустые папки в удаленном репозитории (.gitkeep)
• 7. Оптимизация .gitignore
• 8. Интеграция Git в PyCharm
• 9. Интеграция Git в VS Code
• 10. Графические клиенты для Git

Дополнительно:

• 1. Таблица команд
• 2. Завершение курса

​

Детерминированный контроль качества в эпоху AI-first разработки. Перестаньте ревьюить нейрослоп — стройте Quality Gates.
Для кого этот курс:

• Middle+ и Senior разработчики (от 6 месяцев коммерческого опыта).
• Вы уже активно используете ИИ-ассистентов в работе и уперлись в потолок качества.
• Устали тратить часы на ревью сгенерированного кода и починку багов, которые ИИ незаметно оставил в других частях приложения.
• Хотите научиться управлять агентами через инженерные контракты, а не через текстовые уговоры.

Ловушка 3-го уровня:

Индустрия требует от нас ускорения в 10 раз. Вы начинаете активно использовать AI-агентов, и поначалу кажется, что вы взломали систему. Задачи закрываются быстрее, объем выдаваемого кода растет экспоненциально.

Но очень скоро наступает суровая реальность.
Вместе со скоростью генерации растет и технический долг. Бизнес-логика усложняется, AI начинает говорить что задача сделана, хотя на самом деле нет и бесконечно чинит одно, ломая другое.

В итоге вместо проектирования архитектуры вы превращаетесь в редактора: сидите и вручную вычитываете сотни строк чужеродного кода. Чем больше кода пишет нейросеть, тем больше времени вы тратите на ревью и отлов багов в продакшене. Доверие падает и к вам, и к вашему агенту.

Эволюция боли, или 5 уровней AI-разработки:

По классификации Дэна Шапиро (от Spicy Autocomplete до Dark Factory)

1. [Basic] Level 1: Coding Intern
   Вы делегируете ИИ мелкую рутину — написать бойлерплейт, добавить JSDoc или базовый юнит-тест. По сути, это просто умный автокомплит. Ваша работа фундаментально не изменилась, вы всё ещё ограничены скоростью собственной печати.
2. [Где большинство сейчас] Level 2: Junior Developer
   Вы в состоянии потока. ИИ — ваш интерактивный джуниор-напарник. Вы отдаете ему целые куски логики, пишете код в паре. Вы продуктивны как никогда. Кажется, что это и есть будущее. Но это только начало.
3. [Ловушка] Level 3: Developer Trap
   ИИ генерирует значительную часть кодовой базы, а вы — ревьювер нейрослопа. 8 часов сплошного код-ревью, легендарное LGTM и вопрос «когда прод упадет опять?». Здесь выгорают команды.
4. [Куда мы идем] Level 4: Engineering Team
   AI работает автономно часами. Вы не проверяете каждый написанный им символ. Вы ставите задачу, планируете архитектуру и уходите. Вы доверяете не агенту, а внедренным вами инструментам контроля результатов его работы.
5. [Финальная цель] Level 5: Software Factory
   Вы не смотрите код вообще. Вы управляете только целями и бизнес-логикой. Система сама определяет реализацию, пишет код, покрывает его тестами, фиксит баги и катит в продакшен.

Промпт-инжиниринг — это тупик:

Иллюзия контроля. Почему промпт-инжиниринг — это тупик.

Ключом к росту является осознание и принятие того факта, что LLM — это слот-машина. Не существует фразы, которая заставит ее гарантированно давать вам выигрыш. Вы пытаетесь контролировать недетерминированную систему (которой является любая LLM) такими же недетерминированными методами — текстом на естественном языке.

Вам нужно прекратить писать промпты. Вместо этого сделайте так, чтобы машина сама дергала ручку рандома, пока не выпадут заветные три вишенки. А для этого и вы, и агент должны одинаково понимать, что является «победой» в вашей задаче.

Робот проверяет робота. Вы занимаетесь архитектурой:

• Вы пишете тест – это техническое задание.
  Агент пишет реализацию.
• Инфраструктура сама бьет его по рукам, если он ошибся.

Что внутри курса:

Программа спроектирована так, чтобы провести вас от базового понимания стратегии — когда, какие и сколько тестов писать — до внедрения механизмов контроля за самими тестами. Вы перейдете от “веры в кодовую базу” к системе четких метрик, определяющих надежность вашего проекта.

Спойлер: Программа

Программа:

• Блок 01. Принципы тестирования
  Разбираем базу: контракты, инварианты и метрики покрытия. Главный фокус — почему нужно тестировать поведение, а не реализацию. Если ваши тесты привязаны к деталям реализации, они станут мертвым грузом, когда ИИ-агент начнет переписывать код.
• Блок 02. Инфраструктура и мутационное тестирование
  Разбираем тестовый стек (Vitest), фикстуры, параллелизацию и изоляцию тестов.
  Отдельное внимание — мутационному тестированию (Stryker). Агент легко генерирует тесты, которые «зеленые», но ничего не проверяют. Stryker намеренно вносит ошибки (мутации) в ваш код. Если тесты при этом не падают — значит, они мусор. Мы учимся ловить агента на халтуре.
• Блок 03. Unit-тестирование как техническое задание
  Учимся писать тесты так, чтобы агент понимал их однозначно. Разбираем структуру Arrange-Act-Assert, работу с зависимостями (DI) и test doubles (моки, стабы, шпионы). Вы увидите, как выглядит код, который принципиально невозможно протестировать, и почему агент генерирует именно его.
• Блок 04. Интеграционные и E2E-тесты
  Выходим на уровень всего приложения. E2E (Playwright), управление состоянием, изоляция баз данных. Разбираем главную боль E2E — flaky-тесты (мигающие тесты) и паттерны их стабилизации. Учимся рефакторить сгенерированный ИИ код под тестируемость.
• Блок 05. Внедрение в реальный (legacy) проект
  Пошаговое руководство. Как писать характеризующие тесты для незнакомого кода. Как сажать нестабильные тесты в «карантин». Полный AI-workflow: пишем тест руками → агент реализует → Stryker проверяет → уточняем тест.
• Практические сессии (Zoom, 4 встречи)
  На живых сессиях (каждая по 2–3 часа) мы пишем код руками. От настройки Vitest и тестирования API-сервера до E2E в Playwright и внедрения тестов в legacy-проект с помощью Claude Code.

Встраивается в график работающего инженера:

Курс «Тестирование в эпоху агентов» — это практический фундамент для перехода на этот уровень. Мы по шагам разбираем, как выстроить инфраструктуру детерминированного контроля, чтобы сгенерированный код можно было безопасно пускать в продакшен. Мы строим Quality Gates.

• 5 блоков теории
  ~25 видеолекций по 15 минут. Чистая выжимка подходов, паттернов и работы с инфраструктурой.
• 4 Zoom QA-сессии
  Встречаемся в Zoom и кодим в реальном времени. Без таймингов: сессии длятся по 2–3 часа, я сижу до последнего вопроса и разбираю ваши реальные рабочие кейсы. Вы берете подходы из лекций и сразу применяете их на своих рабочих проектах.
• 100% практический разбор
  Вы берете методики детерминированного контроля качества, предложенные Ильей, и сразу внедряете их на реальных рабочих legacy-проектах во время разборов.

Тариф Основной

• Теория: 5 блоков, ~25 видео по 15 минут
• 4 живые сессии в Zoom (по 2–3 часа): пишем код, разбираем ваши рабочие кейсы
• Записи всех живых сессий — доступ не сгорает
• Видеоразборы самых сложных заданий

​

Тариф Персональный, для частных лиц, Online.

SmartData — единственная в России специализированная конференция по инженерии данных для бэкенда, аналитики и ML.

Мы делимся практическим опытом и разбираем устройство технологий: от хранилищ и стриминга до платформ MLOps и архитектуры ML‑решений.

• Data Processing
• MPP DBMS and Data Storage
• SMP and Specialized DBMS
• Architecture of Data Platforms
• Data Management
• DataOps
• Cloud Solutions
• Database Internals

Тариф Online

• Прямой эфир
• Бессрочный доступ к видео

​

Agentic Dev Conf — это практическая конференция о том, как меняется профессия айтишника в эпоху стремительного развития AI, AI-агентов и новой технологической инфраструктуры. Эксперты из индустрии помогут понять, что ждёт разработчиков, инженеров и руководителей в ближайшие годы.

О чём эта конференция
Индустрия трансформируется быстрее, чем когда‑либо: появляются AI‑агенты, агентная архитектура, системы оркестрации и новые модели взаимодействия человека и машины. На конференции мы разберём, как эти перемены влияют на карьеру и повседневную работу специалистов.

Главные вопросы, которые мы исследуем

• Чем мы будем заниматься через пару лет?
• Как изменятся наши профессии?
• Какую роль человек будет играть в новой IT‑индустрии?
• Какие задачи нам будут ставить и как эффективно их выполнять?
• Какие инструменты станут ключевыми и как изменится уровень дохода?

Три трека конференции
Каждый трек ориентирован на конкретные роли и помогает понять, как AI и агентные системы меняют требования к специалистам.

Инфраструктура
Для инфраструктурных инженеров, DevOps-специалистов, SRE, системных администраторов и техлидов.

• Автоматизация и автономные агенты в инфраструктуре
• Новая роль инженера в эпоху self-managed систем
• Эволюция инструментов и компетенций

Разработка
Для разработчиков и архитекторов.

• AI‑агенты как часть архитектуры приложений
• Изменение роли программиста: от написания кода к проектированию поведения систем
• Как AI влияет на CICD, тестирование и качество

Управление
Для тимлидов, руководителей ИТ-команд, технических директоров и ИТ‑управленцев.

• Как AI меняет процессы, управленческие модели и командные роли
• Планирование и стратегия в условиях агентной экономики
• Требования к руководителям будущего

Почему стоит участвовать
Agentic Dev Conf — это возможность подготовиться к будущему, которое наступает уже сейчас. Вместе с экспертами вы сформируете понимание новых карьерных траекторий, необходимых навыков и перспектив развития в мире, где AI становится ключевым командным игроком.

Программа:
01. AI — это не очередной инструмент, а новая природа организации _ Рафаэл Тонаканян, К
02. AI-assisted Reverse Requirements Engineering _ Софья Калинина (Ростелеком ИТ)
03. Axelix_ Масштабируем Open Source с помощью AI _ Михаил Поливаха (Axelix Labs)
04. Spec-Driven Development через все роли команды_ как мы внедрили единый процесс в монолит с 10-л
05. Воркшоп «Осторожное внедрение агентов в рабочий процесс тестировщика» _ Юлия Дол
06. Воркшоп «Под капотом автономных агентов_ 10 архитектурных паттернов на чистом Python
07. Выживут ли QA_ Quality Builder_ кто будет отвечать за качество _ Михаил Новотарский (Сбер)
08. Грабли во внедрении ИИ в SDLC – почему ИИ есть, а результата нет (и как это лечить) _ Н
09. Закрыли SRE - агента. Никакого чуда _ Иван Юрченко (Т-Банк)
010. ИИ в масштабе_ Как управлять внедрением, метриками и трансформацией команды из 500+
011. Как подготовить проект и окружение к агентной разработке _ Кирилл Мокевнин (Hexlet)
012. Как собрать свой Agentic Harness и что это такое _ Артем Астапенко (AgentArea)
013. Круглый стол «MCP vs CLI, harness, агентские платформы_ куда несёт индустрию и кому верить
014. Преодолевая сопротивление_ ИИ глазами разработчика _ Андрей Кулешов (Yandex Infrastructure)
015. Проблемы с доверием_ Как научиться доверять AI-агентам и позволить мигрировать кри
016. Прыжок веры_ кейс трансформации команды _ Сергей Чистяков (Райффайзен Банк)
017. Разработчик под нагрузкой_ 7 правил по работе с несколькими AI-агентами _ Николай Се
018. Скиллы вместо функций_ как агенты учатся и сами улучшают свои навыки _ Константин

​

Интенсив научит решать задачи на связные списки
Структурированно и без хаотичной зубрежки сотни задач на LeetCode

1. Сначала быстрая теория без воды и низкоуровневых концепций — только то, что пригодится в решении заданий
2. Потом разбор 8 типовых заданий уровня easy/medium, которые встречаются на алгосекции — идея задачи с подробным объяснением кода
3. К каждой задаче — эталонное и простое решение, которое легко повторить на собеседовании и которое устроит интервьюера
4. 6 заданий для самостоятельной практики — хватит, чтобы набить руку и решать большинство заданий по этому алгоритму

Интенсив состоит из
Записанных уроков — все актуально на текущий год . Учись в удобное для себя время — все материалы открываются сразу после оплаты
Домашней работы с самопроверкой. Задания уровня easy/medium для самостоятельной практики + оптимальные решения для самопроверки
Дополнительных материалов
В теории даем только самое основное для собеседований, но если захочешь погрузиться глубже — дадим статью и допзадачи с повышенной сложностью

А еще в комплекте
Принципы прохождения алгоритмического собеседования
Курс по структурам данных без сложной математики

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

Теория + разбор 8 популярных задач на связные списки
6 допзадач для самостоятельной практики
База, без которой нельзя — курс по структурам данных

​

Учебная программа состоит из 3 курсов:

• Видеокурс по основам работы в терминале Linux.
• Переведенный на русский язык сертификационный экзамен Linux Essentials 010-160 с объяснениями всех вопросов.
• Оригинальный экзамен Linux Essentials 010-160 на английской языке также с пояснениями для каждого вопроса.

Чему вы научитесь

• Перейдете "на ты" с терминалом Linux - от базовых команд до профессионального уровня
• Преодолеете страх перед неизвестной операционной системой
• Освоите популярные текстовые редакторы (Nano и Vim) на продвинутом уровне
• Научитесь профессионально работать с файлами, папками и правами доступа (chmod, chown)
• Разберётесь в файловой структуре Linux и важных системных директориях
• Освоите архивирование, поиск файлов (find) и работу с потоками ввода-вывода
• Научитесь управлять пользователями, группами и процессами системы (top, htop, kill)
• Сможете настраивать SSH и работать с облачными серверами
• Овладеете горячими клавишами и конвейером команд для эффективной работы
• Научитесь писать Bash-скрипты с условиями, циклами и функциями
• Освоите планирование задач с помощью cron и crontab
• Научитесь работать с дисками (монтирование, LVM) и системными журналами
• Поймёте основы сетевой безопасности и настройки фаервола
• Освоите установку и управление ПО (apt, dpkg, snap)
• Научитесь работать с Docker: создание контейнеров, Dockerfile, Docker Compose
• Сможете развернуть веб-сервер Nginx в контейнере
• После курса вы будете уверенно работать в Linux-терминале и решать реальные системные задачи!
• Подготовитесь и сдадите экзамен LPI Linux Essentials 010-160.

Для кого этот курс
Студенты университетов и колледжей. ‍ Выпускники ВУЗов и работники ИТ-индустрии. ‍ Администраторы, желающие систематизировать знания. Разработчики, DevOps, которым нужно эффективно управлять серверами. ‍ Новички в Linux, которые хотят уверенно работать в терминале. Любой, кто интересуется ОС Linux. Для желающих закрепить и/или проверить свои знания ОС Linux.

​

Освойте язык Go с нуля: переменные, функции, структуры, maps, интерфейсы, goroutines и работа с ошибками.

Что вы узнаете:

• Научитесь устанавливать Go, настраивать VS Code и писать первые программы, компилируя и форматируя код по лучшим практикам Go
• Разберётесь в переменных, константах и типах, научитесь использовать Printf, понимать статическую типизацию и значения по умолчанию
• Освоите функции, массивы, срезы, карты, структуры, интерфейсы и указатели, включая замыкания, методы и передачу по ссылке
• Научитесь обрабатывать ошибки, использовать panic и recover, писать конкурентный код с goroutines, каналами и группами ожидания

Требования:

• Базовые знания работы с компьютером, установки программ и навигации по файловой системе
• Желание изучать современный язык программирования и применять его на практике с примерами
• Отсутствие необходимости в предыдущем опыте программирования - всё объясняется с нуля

Язык программирования Go (или Golang), разработанный Google, становится всё популярнее благодаря своей простоте, высокой производительности и встроенной поддержке параллельного выполнения. Этот курс предназначен для тех, кто хочет с нуля освоить Go и научиться создавать надёжные, масштабируемые и эффективные программы.

Курс начинается с установки Go и настройки среды разработки в Visual Studio Code. Вы научитесь работать с пакетами, писать простые программы, компилировать и форматировать код. Мы подробно изучим переменные, базовые типы, константы и функции, включая такие темы, как замыкания и именованные возвращаемые значения.

Затем вы познакомитесь с указателями, массивами, срезами, условными операторами и циклами. Переходя к более сложным темам, мы рассмотрим работу с map и struct, их особенности и отличия. Особое внимание уделяется интерфейсам и их реализации — важному аспекту, который делает Go мощным языком для разработки.

Большой раздел посвящён ошибкам: от простого получения ошибок до продвинутого использования panic, recover и реализации собственного типа ошибок. Завершается курс глубоким погружением в goroutines, каналы и синхронизацию, что позволяет писать конкурентные приложения.

В курсе используется подход “от простого к сложному” с большим количеством реальных примеров, задач и практики. Вы не только узнаете, как работает язык, но и научитесь применять полученные знания на практике.

Ключевые темы, которые вы изучите:

• Настройка среды разработки и первая программа на Go
• Работа с переменными, типами, константами и функциями
• Указатели, массивы, срезы, условные конструкции и циклы
• Использование map и struct, отличие значимых типов
• Интерфейсы: реализация, множественная реализация, универсальные типы
• Обработка ошибок: panic, recover, custom error
• Многопоточность: goroutines, каналы, группы ожидания

Все видеоуроки сопровождаются пояснениями, примерами и упражнениями. В конце курса вы получите не только знания, но и готовые шаблоны, которые сможете использовать в своих проектах.

Программа:

• Модуль 1. Введение в курс по Go (4 лекции, 4 минуты)
• Модуль 2. Инсталляция Go и команды Go (5 лекций, 13 минут)
• Модуль 3. Основы Go (8 лекций, 1 час 2 минуты)
• Модуль 4. Переменные и базовые типы (14 лекций, 1 час 43 минуты)
• Модуль 5. Константы (5 лекций, 49 минут)
• Модуль 6. Функции (12 лекций, 2 часа 36 минут)
• Модуль 7. Указатели (6 лекций, 1 час 34 минуты)
• Модуль 8. Массивы и slices (11 лекций, 2 часа 41 минута)
• Модуль 9. Условные инструкции if и switch (7 лекций, 1 час 7 минут)
• Модуль 10. Циклы for и for range (7 лекций, 1 час 17 минут)
• Модуль 11. Тип map (9 лекций, 1 час 46 минут)
• Модуль 12. Тип struct (10 лекций, 2 часа 11 минут)
• Модуль 13. Интерфейсы (12 лекций, 3 часа 45 минут)
• Модуль 14. Ошибки (12 лекций, 2 часа 30 минут)
• Модуль 15. Goroutines и параллельное выполнение (9 лекций, 2 часа 3 минуты)
• Модуль 16. Завершение (1 лекция, 1 минута)

​

Пройди путь от основ электроники до реальных проектов на микроконтроллерах

О чем эта программа:

• Что есть профессия
  Инженер умных систем работает в сфере разработки встраиваемых систем (Embedded Systems).
  Такие системы присутствуют во многих областях жизни: от бытовой техники до сложных систем управления транспортом и летательными аппаратами.
• Что умеют специалисты
  Специалисты Embedded-технологий умеют разрабатывать и паять печатные платы, писать код для работы с микроконтроллерами, производить отладку и внедрять устройства во всех направлениях деятельности человека.
• Востребованность професии
  Профессионалы востребованы в целом ряде отраслей промышленности и секторов экономики: от потребительской электроники до устройств особых назначений.
• Уровень знаний
  Программа направлена на подготовку специалистов с любого уровня до уровней Junior/Junior+. Вы получите все необходимые знания для старта в профессии Embedded-разработчика.

Кому подойдет программа:

Программа "Инженер умных систем" идеально подойдет для широкого круга людей, желающих освоить востребованную профессию и начать карьеру в динамично развивающейся области embedded-разработки

• Начинающим и специалистам других сфер IT
  Предоставит навыки аппаратной инженерии и программирования микроконтроллеров, что поможет достичь новых карьерных перспектив
• Студентам технических специальностей
  Позволит восполнить пробелы "классического" образования, получить практические навыки разработки и существенно повысить свою ценность на рынке труда
• Инженерам и специалистам по ремонту
  Станет отличным способом перейти в сферу разработки. Улучшит понимание устройств на низком уровне: поможет разобраться, как они работают "изнутри"
• Действующим разработчикам
  Позволит "уложить по полочкам" все знания, дополнит и расширит компетенции и навыки
• Предпринимателям и самозанятым
  Программа поможет приобрести все необходимые навыки для того, чтобы предлагать свои услуги по разработке устройств
• Бизнесу, производству и компаниям
  Программа поможет повысить квалификацию и уровень ваших сотрудников, что безусловно отразится положительно на качестве выпускаемой продукции

Программа:

1. Введение в профессию
2. Программирование на Си. Базовый уровень
3. Основы электроники
4. Arduino. Проектирование устройств
5. Микроконтроллеры. Вводный курс
6. Микроконтроллеры. STM32
7. Программирование на Си. Продвинутый уровень
8. ОСРВ на базе FreeRTOS
9. Базовые технологии электроники
10. Технологии связи

​

Соберете и настроите свою профессиональную среду для разработки с агентами: от написания кода до ревью, автотестов и проверки безопасности.

Кому подойдёт воркшоп:

• Разработчикам
  Тем, кто пишет на Python и хочет, чтобы рутину закрывал агент, а они занимались архитектурой и сложными задачами
• Инженерам данных и ML-инженерам
  Тем, кому нужен production-grade код, а не ноутбуки, и кто устал спорить с бэкендерами про качество
• DevOps или платформенным инженерам
  Тем, кто выстраивает стандарты разработки в командах и хочет зашить их прямо в агента
• Тимлидам и техлидам
  Тем, кому важно не просто «внедрить ИИ», а показать руководству вклад агентов в цифрах по коммитам

Заберёте с собой после воркшопа:

• Агентная среда под ключ
  Настроенный AI-агент с выверенной схемой «модель под задачу» через OpenRouter. Переносится в любой проект
• Правила, навыки и чеклисты
  Готовые промпты под ревью, автотесты, безопасность и политики работы с секретами
• Шаблон AI-first проекта
  Python / Litestar / PostgreSQL / Alembic. Готов к продакшену с первого дня
• Инструменты контроля качества
  Способы определить, где агент справляется сам, а где его нужно направлять

Формат:

• Онлайн
• 4 часа
• Живой формат с экспертом, запись доступна в LMS

Результат:

• Рабочая агентная среда на живом проекте, которую переносишь в свой репозиторий сразу после воркшопа.
• Не демонстрация возможностей AI, а собранная среда, в которой агент ежедневно закрывает инженерные задачи

Что добавите в резюме и примените на работе уже завтра:

• Безопасность AI-разработки: секреты, утечки, зависимости
• Автоматический контроль качества: pre-commit, линтеры
• AI-first разработка на Litestar + PostgreSQL + Alembic
• Построение агентной среды с правилами и стандартами команды
• Unit- и integration-тесты через агента с контролем покрытия
• Code Review силами AI-агента по чеклисту архитектуры
• Оценка вклада AI-инструментов через метрики по коммитам
• Выбор LLM под задачу по метрикам цена/качество
• Настройка AI-агентов в VS Code через OpenRouter

Программа:

1. Окружение для разработки
2. Backend-проект на Litestar и PostgreSQL
3. Безопасность разработки
4. OpenRouter: один ключ — десятки моделей
5. Сравнение моделей на реальной задаче
6. Что происходит без правил
7. Правила и навыки: агент как инженер команды
8. Автоматические проверки качества
9. Тесты и покрытие кода
10. Типовые задачи руками агента
11. Code Review силами агента
12. Измерение вклада агента в работу

​

Для кого этот курс?

• ML инженеры и разработчики, которые интересуются финансовым анализом и хотят развиваться этой области
• Финансовые аналитики, которые хотят начать использовать машинное обучение в своей работе

Необходимые знания:

• базовое знакомство с Python;
• базовые знания линейной алгебры, математического анализа, математической статистики;
• базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия, простые нейросети).

По итогам курса курса вы:

• научитесь основам финансового анализа и принципам биржевой торговли;
• познакомитесь со специальными понятиями финансового анализа, научитесь анализировать различные финансовые инструменты, оценивать риски и формировать оптимальный портфель;
• создадите торгового робота, который будет проводить операции автоматически, оценивая приемлемый уровень риска;
• узнаете как разместить торгового робота на облачной платформе для взаимодействия с реальными биржевыми площадками;
• настроите торгового робота на мониторинг и регулярное переобучение по актуальным данным.

Программа:

Введение в финансовые рынки и машинное обучение

В этом модуле вы познакомитесь с основными понятиями. Вспомните Python и поймёте, как его можно применять для финансового анализа. Вспомните основы машинного обучения и поймёте его применение в финансах. Вспомните основы статистики и временных рядов. Познакомитесь с инструментами анализа финансовых данных.

Тема 1: Введение в финансовые рынки и основные понятия
Тема 2: Основы машинного обучения и его применение в финансах
Тема 3: Основы статистики и временных рядов в анализе финансов
Тема 4: Инструменты анализа финансовых данных
Тема 5: Практическое введение в Python для финансового анализа // ДЗ

Технический анализ финансовых рынков

В этом модуле вы познакомитесь с основами технического анализа. Рассмотрите паттерны и стратегии технического анализа. Поймёте, как интегрировать технический анализ с методами машинного обучения. Построите первую модель на основе технического анализа и оцените её эффективность.

Тема 1: Введение в технический анализ: графики и индикаторы
Тема 2: Паттерны и стратегии технического анализа
Тема 3: Интеграция технического анализа с методами машинного обучения
Тема 4: Применение технического анализа к различным классам активов
Тема 5: Оценка и сравнение эффективности технического анализа // ДЗ

Подготовка данных и признаковая инженерия

В этом модуле вы познакомитесь с методами сбора, очистки и визуализации финансовых данных. Поймёте, как работать с большими объёмами данных. Изучите преобразование и создание признаков.

Тема 1: Сбор и очистка финансовых данных
Тема 2: Визуализация финансовых данных
Тема 3: Управление отсутствующими данными и аномалиями
Тема 4: Работа с большими объемами данных в финансах
Тема 5: Преобразование данных и создание признаков // ДЗ

Моделирование и стратегии на финансовых рынков

В этом модуле вы рассмотрите основы классификации и регрессии в финансовых приложениях. Вспомните особенности моделирования временных рядов и прогнозирования цен активов. Познакомитесь со стратегиями торговли и оптимизации портфеля с использованием ML. Рассмотрите особенности работы с высокочастотными данными.

Тема 1: Основы классификации и регрессии в финансовых приложениях
Тема 2: Моделирование временных рядов в прогнозировании цен
Тема 3: Стратегии торговли и оптимизация портфеля с использованием ML
Тема 4: Работа с высокочастотными данными в финансах
Тема 5: Применение регуляризации и оптимизации в финансовых моделях // ДЗ

Глубокое обучение и практические аспекты

В этом модуле вы вспомните, как строить и обучать глубокие нейронные сети. Научитесь применять нейронные сети в анализе финансовых рынков. Построите и обучите нейросетевую модель на основе технического и фундаментального анализа.

Тема 1: Введение в глубокое обучение и нейронные сети
Тема 2: Применение нейронных сетей в анализе финансовых рынков
Тема 3: Этические и регуляторные аспекты применения ML в финансах
Тема 4: Создание и обучение глубоких моделей в Python
Тема 5: Продвинутые методы глубокого обучения для анализа финансов // ДЗ

Сложные модели торгового агента и перенос обучения в production

В этом модуле вы рассмотрите дополнительный функционал, предоставляемый нам LLM и RL-моделями. Соберёте ансамбль из нескольких моделей для повышения точности. Перенесёте модели в облачную среду.

Тема 1: LLM - модели
Тема 2: RL - модели
Тема 3: Сборка финального ансамбля // ДЗ
Тема 4: Перенос модели в облачную среду // ДЗ
Тема 5: Метрики модели и регулярное переобучение

Продажник

​

Этот курс — твоя ступенька к росту.
Если ты научишься применять конкурентность и параллелизм в продакшен проектах, ты сможешь выставлять это, как одно из самых сильных качеств при повышении грейда.

Скорее всего ты уже
пытался изучить эти темы:

Асинхронность, потоки и процессы, смотрел статьи
и видео — но так и не понял, как это применять в реальной разработке

• Учебные примеры
не похожи на работу
• Непонятно, какой инструмент выбрать под задачу
• Знания есть, но цельной картины нет

Тебе нужно знать:

• FastAPI
• PostgreSQL
• Docker
• Git

Основная ценность курса —
постоянная практика

Ты будешь разбирать ошибки в продакшен коде вместе со спикером, и параллельно будешь писать свой проект с использованием новых технологий:

• Потоки и процессы. Для нетипичной 
IO/CPU нагрузки
• Высокая нагрузка. Нагрузим 1000 RPS для имитации продакшена
• Брокеры. Для обработки больших потоков данных из Kafka
• Websockets. Для трансляции лайв-событий
• Локальные очереди. Для передачи данных внутри приложения
• Внешние API. С таймаутами, распределенными rate limiter’ами и локами
• Распределенные системы. Мьютексы и семафоры для координации распределенных запросов

Программа:

Неделя 1. Фундамент конкурентности и параллелизма

• Разбираем конкурентность и параллелизм по кирпичикам: как задействуются ядра процессора, как переключаются потоки, и как работают сокеты
• GIL, IO-bound и CPU-bound: что именно блокирует GIL, как он влияет на каждый тип нагрузки и почему CPU-bound задача не ускоряется от async
• Корутины и событийный цикл изнутри: почему это не просто "тупая" очередь задач, и как его не заблокировать
• Корутины, потоки, процессы, воркеры: разница, когда что выбрать
• Tasks и Futures: create_task, получение результата, обработка исключений, отмена и потеря задач
• gather и TaskGroup: как ведёт себя группа задач при падении одной из них и как безопасно запускать набор задач

Домашнее задание
Сравнить последовательный и параллельный запуск корутин, получить блокировку event loop. Поработать с запуском и отменой задач. Вынести блокирующую функцию в поток, CPU-задачу — в процесс.

Результат недели
Уложишь в голове, как устроены потоки, процессы, корутины и воркеры, разберёшься с базой асинхронности и, глядя на любую задачу или код, будешь сразу понимать, каким инструментом её решать.

Неделя 2. Работа с базой данных и внешними API под нагрузкой

• Знакомство с production-style микросервисом заказов: где в нём прячется конкурентность и что ломается под нагрузкой в первую очередь
• Как устроены большинство Python библиотек для работы с БД, Redis, брокером, и как не выстрелить себе в ногу при больших нагрузках
• Параллельные запросы к базе PostgreSQL: что такое thread-safe и coroutine-safe, и почему типичный паттерн Repository ломается в этом случае
• as_completed и wait: забираем результаты по мере готовности, не дожидаясь самого медленного

Домашнее задание
Реализовать HTTP-клиенты к внешним API и параллельно подтягивать данные при создании события. На превью заказа параллельно собирать сущности из БД, не шаря одну сессию. Добавить таймауты, обработку ошибок и retry на временные ошибки.

Результат недели
Научишься ходить в базу и внешние API параллельно, переиспользовать TCP-соединения и на реальных примерах увидишь, насколько это ускоряет сервис. Погрузишься в параллельные запросы, которые нужны каждый день, и поймёшь, какой код безопасно выполнять конкурентно.

Неделя 3. Координация в распределенной системе

Что меняется, когда сервис живёт запущен в нескольких инстансах? Как согласовать всех воркеров, даже если они живут на разных серверах?

Паттерн Single Flight: как из тысячи одинаковых запросов пропустить в базу только один (решение проблемы Thundering herd)

• Распределенная блокировка на примере протухшего токена: продлеваем общий токен внешнего API так, чтобы это сделал ровно один воркер, избежав 429 ошибок
• Состояние прямо в памяти приложения: когда кэша уже мало и приходится жертвовать оперативкой ради производительности

Домашнее задание
Добавить Redis кэш и защитить популярное событие от лавины запросов через паттерн single flight через распределенную блокировку. Решить проблему thundering herd через распределенный мьютекс для обновления протухшего токена. Подтягивать snapshot конфига в память фоновой задачей.

Результат недели
Шагнёшь в распределённые системы и начнёшь решать серьезные проблемы: удерживать базу под наплывом запросов, согласовывать состояние между воркерами и не дать им наперегонки атаковать общий ресурс или внешний API.

Неделя 4. Фоновые задачи. От простых методов до production-ready

• TaskIQ и Celery: когда задачу пора отдавать воркеру и чем опасны фоновые задачи
• Как снизить нагрузку на сервис, используя поллинг для длинных
• Паттерн Transactional outbox: как не допустить расхождения данных между базой, taskiq/celery и приложением
• Как ускорить асинхронное приложение через вынос блокирующего кода в потоки. Учимся распознавать такой код

Домашнее задание
Вынести обработку покупок в Taskiq, отдавая статус для поллинга. Регулярно проверять билет и обновлять статус. Генерировать QR-код синхронным SDK во внешнем потоке.

Результат недели
Познакомишься с самыми популярными инструментами для фоновых задач в Python и поймёшь, какие проблемы с ними связаны. Научишься сам выбирать инструмент под задачу: когда выносить CPU-нагрузку, когда I/O и что для этого взять.

Неделя 5. Очереди, батчинг и потоковая обработка событий из Kafka

• Зачем использовать очередь asyncio.Queue внутри приложения
• Батчинг событий в ClickHouse: как снизить нагрузку с базы в сотни раз
• Как действовать, если не успеваешь обрабатывать входящий поток сообщений из брокера
• Знакомимся со вторым микросервисом аналитики, с получением тысяч событий из Kafka
• Как выстроить пайплайн по переливу данных из Kafka в Websocket для рил-тайм слежения за курьерами на карте

Домашнее задание
Отправлять аналитику в фоновом режиме, чтобы запрос её не ждал. Копить события в очереди и писать в ClickHouse батчами. Обрабатывать данные из Kafka.

Результат недели
Научишься работать с Kafka асинхронно и с вебсокетами, делать батчинг данных и не перегружать базу, что критично важно на продакшене.

Неделя 6. Профилирование и трейсинг Python приложений

• Выносим CPU-нагрузку правильно: какие вычисления отпускают GIL и почему от этого зависит выбор между потоками и процессами
• Тяжёлый отчёт уезжает в воркер: клиент опрашивает статус и забирает готовый файл
• CPU-расчёты по перемещениям курьеров и генерация Excel — в ProcessPoolExecutor, чтобы сервис не замирал
• Ловим блокировки event loop: лаги, медленные коллбеки и охота за тем, что подвешивает сервис
• Трейсинг сквозного запроса через contextvars: видим весь путь запроса, даже когда всё перемешано в логах
• Graceful shutdown: гасим сервис с фоновыми задачами, очередями и воркерами без потери данных

Домашнее задание
Реализовать запуск отчёта о продажах через Taskiq с поллингом и скачиванием файла. Собрать аналитику по продажам и сгенерировать Excel отчет, вынеся CPU-вычисление в процесс. Добавить мониторинг блокировок event loop и трейсинг.

Результат недели
Разберёшься, как правильно выносить CPU-нагрузку, и научишься профилировать и трейсить асинхронный код, находя узкие места под нагрузкой.

Тариф Стандарт

• будут доступны все материалы курса
• доступ к еженедельным встречам без проверки заданий