Новые складчины | страница 18

​

Python ХАКИ: Автоматизируй всё и забудь про рутину!

Скрипты, которые сэкономят сотни часов!
Авторассылки, парсинг, поиск, отчёты, файлы – делай за 5 секунд вместо часов!

Чему вы научитесь:

• Как автоматизировать рассылку писем без сервисов и подписок.
• Как переименовывать тысячи файлов за секунды с помощью Python.
• Как парсить сайты и вытягивать любые данные в пару строк кода.
• Как находить информацию в документах, даже без точного названия.
• Как добавлять водяные знаки на изображения без графических редакторов.
• Как распознавать речь и превращать аудиофайлы в текст за секунды.
• Как быстро составлять финансовые отчёты и работать с таблицами.
• Как писать Python-скрипты, которые реально экономят время и деньги.

Python-хаки, которые сэкономят тебе сотни часов!

Ты до сих пор вручную переименовываешь файлы, рассылаешь письма и копируешь данные из таблиц? Тогда этот курс изменит твоё представление о работе навсегда! Python способен автоматизировать 90% рутинных задач, и я покажу, как превратить его в твоего персонального помощника.

Вы сможете:

Автоматизировать массовую рассылку писем – забудь про платные сервисы и сложные настройки.
Мгновенно переименовывать сотни и тысячи файлов, экономя часы работы.
Находить нужную информацию в документах, даже если не знаешь их точное название.
Парсить сайты и вытягивать оттуда любые данные – прокачай скиллы в веб-автоматизации!
Добавлять водяные знаки на фото и защищать свой контент без сторонних программ.
Распознавать речь и превращать аудиофайлы в текст за секунды.
Генерировать финансовые отчёты, работая с данными, не тратя время на Excel.

Почему этот курс?

Максимум практики – минимум воды! Каждая лекция = готовый рабочий скрипт.
Лайфхаки, которые реально работают, а не «советы» из учебников.
Подойдёт даже новичкам! Всё объясняется простыми словами, без сложного кода.
Этот курс окупится в первые же дни! Ведь ты начнёшь экономить своё время сразу.

Для кого этот курс:

• Для тех, кто хочет избавиться от рутинных задач и автоматизировать работу.
• Для фрилансеров и предпринимателей, которые хотят оптимизировать бизнес-процессы.
• Для новичков в программировании, которым нужен быстрый и полезный результат.
• Для опытных разработчиков, желающих расширить арсенал инструментов Python.
• Для сотрудников, работающих с большими объёмами данных и файлов.
• Для всех, кто хочет экономить время и использовать Python для реальных задач.

Хватит терять время на рутину – научись автоматизировать её и освободись для более важных дел! Присоединяйся прямо сейчас!

Продажник

​

Через 2 месяца вы сможете

• Работать на Deep Learning фреймворке PyTorch
• Строить нейросети самостоятельно, находить в них неполадки и устранять
• Обучать нейросети эффективно и с высоким качеством
• Подготавливать данные для подачи на нейросети
• Объяснять принципы и элементы, на которых строятся нейросетевые решения

Спойлер: Программа обучения:

Программа обучения

1 практическая работа・2 недели
Фундаментальные основы Deep Learning

• PyTorch
• MLP

Введение в нейросети
Узнаете, зачем нужны нейросети, какие ключевые отличия глубокого обучения от классического машинного обучения. Рассмотрите основные компоненты нейросети: нейрон, полносвязные слои (Fully Connected Layers), понятие весов и смещений (weights & biases), перцептрон.
Построение полносвязной нейросети (MLP)
Поймёте, как соединяются слои и происходит forward pass, распространение входных данных, и вычисление выходного сигнала.
Функции ошибок и градиентный спуск
Разберёте, что такое функция потерь и зачем она нужна, какие бывают популярные функции ошибок: MSE, MAE для регрессии, Cross-Entropy Loss для классификации, варианты градиентного спуска (Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent (SGD), Mini-Batch SGD).
Обратное распространение ошибки (Backpropagation)
Научитесь пересчитывать градиенты, строить производную функцию ошибки по весам и решать проблему исчезающего градиента.
Оптимизаторы: как ускорить и улучшить обучение
Узнаете про SGD, его улучшенные версии Adam, RMSprop, Adagrad и их особенности. Выберете подходящий метод оптимизации.
Функции активации
Узнаете, зачем нужны функции активации и какие из них популярные: Sigmoid, Tanh, ReLU и его вариации (Leaky ReLU, Parametric ReLU), Swish и GELU.
Обучение нейросети: основные проблемы и их решения
Поймёте, чем вызвано переобучение (Overfitting): Dropout, Batch Normalization, Data Augmentation; недообучение (Underfitting). Узнаете, почему модель не учится. Повысите сложность модели, подберёте архитектуру. Выясните, почему происходит взрыв и затухание градиентов, и изучите методы борьбы с этим: Gradient Clipping, нормализацию данных.
Введение в PyTorch и построение нейросети
Сравните PyTorch с TensorFlow и поймёте их ключевые различия. Рассмотрите основные сущности PyTorch: Tensor, Dataset, DataLoader, Neural Networks (torch.nn).
Реализуете полносвязную нейросеть (MLP) с нуля на PyTorch и обучите её на простом датасете
3
1 практическая работа・2 недели
Рекуррентные нейронные сети (RNN): от основ к трансформерам

• PyTorch
• RNN & LSTM
• Attention
• Transformers

Работа с последовательными данными
Узнаете, чем последовательности отличаются от обычных данных, а также изучите спектрограммы и аудио.
Простые RNN: теория и проблемы
Поймёте, как работает RNN и как происходит обучение RNN с использованием Backpropagation Through Time (BPTT). Рассмотрите проблему исчезающего и взрывающегося градиента.
Способы борьбы с проблемами обучения RNN
Изучите такие способы, как Gradient Clipping, использование нормализации, замена RNN на более устойчивые архитектуры.
GRU и LSTM: решение проблем RNN
Узнаете, как работают элементы памяти в GRU и LSTM и в чём между ними разница.
Bidirectional RNN: когда важен контекст с обеих сторон
Разберёте двунаправленные RNN и их применение.
Attention и трансформеры: конец эпохи RNN
Узнаете, почему Attention стал прорывом, разберёте архитектуру трансформеров и поймёте, почему трансформеры заменили RNN.
Реализуете RNN/LSTM с нуля на PyTorch и обучите модель на последовательных данных
4
1 практическая работа・2 недели
Свёрточные нейронные сети (CNN): от основ до продвинутых методов

• PyTorch
• CNN

Полносвязные сети для изображений и их ограничения
Узнаете, почему полносвязные сети неэффективны для изображений, какое необходимо количество параметров и что такое проблема вычислительной сложности.
Основы свёрточных сетей
Разберёте, что такое свёртка, рассмотрите принцип работы свёрточных фильтров, гиперпараметры свёртки: размер фильтра, пэддинг, страйд.
Пулинг и его виды
Узнаете, как пулинг уменьшает размерность данных и ускоряет обучение. Max Pooling vs Average Pooling.
Популярные архитектуры CNN
Рассмотрите популярные архитектуры CNN: LeNet — первая свёрточная сеть; AlexNet — революция в компьютерном зрении; VGG — простота и глубина; ResNet — почему остаточные связи изменили всё; EfficientNet — масштабирование сетей.
Методы улучшения качества CNN
Изучите аугментацию данных: зачем и как применять Dropout, Batch Normalization, Skip Сonnections и DenseNet
Transfer Learning: как дообучить предобученную модель?
Feature Extraction vs Fine-Tuning. Разберёте работу с предобученными моделями.
Построите собственную CNN на PyTorch, обучите модель на MNIST, дообучите предобученную модель на новых данных
5
1 проект・2 недели
Предобработка данных для моделей глубокого обучения (NLP, CV и Audio Analysis)

• PyTorch
• NLP
• CV

Предобработка текстов для NLP
Научитесь делать токенизацию, удалять стоп-слова, применять фильтрацию, лемматизацию и стемминг, представлять текст, выполнять векторизацию.
Предобработка изображений для CV
Научитесь изменять размер и масштаб изображений, выполнять их нормализацию, стандартизацию и аргументацию. Поймёте, как применять трансформации, подготавливать изображения для подачи в модель: преобразовывать их в тензоры, использовать генераторы данных в PyTorch, Dataset для создания кастомных классов.
Предобработка аудиоданных
Научитесь преобразовывать аудио в спектрограммы и классифицировать эмоции в аудиозаписях с использованием трансформеров (CNN).
Подготовите данные и подадите их на предобученные модели. Выберете метрики, функцию потерь и оптимизатор, проведёте обучение
+4 модуля・+4 проекта・+2 месяца
Специализация «Компьютерное обучение»
Сможете создавать и обучать модели нейронных сетей для автоматического анализа и интерпретации визуальной информации из окружающего мира, чтобы обучить системы распознавать объекты, извлекать данные и принимать решения на основе изображений и видео
Ещё 4 модуля
Детекция объектов, сегментация изображений, работа с видеопотоком, генерация изображений
Ещё 4 проекта
Загрузка предобученной модели и её тестирование на изображениях, развёртывание модели для анализа видеопотока в реальном времени
Реализуете собственный генеративный проект
+4 модуля・+4 проекта・+2 месяца
Специализация «Обработка естественного языка»
Освоите различные языковые модели, изучите самые продвинутые методы LLM и сразу начнёте применять их на практике
Ещё 4 модуля
Механизм многоглавного внимания и архитектура BERT, машинный перевод и модели Seq2Seq, извлечение именованных сущностей (NER), большие языковые модели (LLM)
Ещё 4 проекта
Использование BERT для решения задачи NLP, реализация машинного перевода с применением трансформеров, построение модели NER
Примените LLM в реальном времени: для генерации отчётов, документации и автоматизации общения с пользователями

​

Файл с проработанными ответами на 150 популярных вопросов из собеседований для аналитиков.
Готовьтесь и получайте офферы в крутые компании

Ольга Пономарёва
Автор курсов, Старший системный аналитик

В течение нескольких лет я проводила собеседования и проходила их сама. За это время собрала топ-150 самых задаваемых вопросов по теории.
На все эти вопросы команда System Analyst подготовила проработанные ответы, где все только самое важное, без воды, понятным языком и много-много примеров. Все ответы были проверенными опытными аналитиками

​

Курс "Автоматизация тестирования c Java и TestNG" познакомит инженеров по тестированию и java qa automation с возможностями тестового фреймворка TestNG. Начнём с основной аннотации Test. Рассмотрим какие есть возможности по параметризации тестов. Познакомимся с assert методами. Напишем базовую версию testng.xml. Рассмотрим способы автоматизации тестирования с обработкой исключений и многопоточного запуска автоматических тестов.

Чему вы научитесь

• Познакомитесь с основными возможностями TestNG.
• Получите практический опыт написания автоматизированных тестов на Java.
• Научитесь писать параметризованные автотесты.
• Узнаете основные аннотации TestNG.

О курсе
Окончив данный курс вы научитесь писать автотесты используя все возможности тестового фреймворка TestNG. Вам стоит выбрать этот курс, потому, что он содержит не только теоретическую информацию, но и даст вам возможность практиковать полученные знания на реальных примерах с использованием языка программирования Java.
Курс содержит лекции в видео и текстовом формате. Тесты для проверки полученных знаний.
В курсе рассматриваются все основные возможности TestNG:
Структура testng.xml
Параметризация тестов
Assert методы для проверки результатов
Работа с исключениями
Таймауты для тестов

Для кого этот курс
Этот курс подойдёт ручным тестировщикам по и quality assurance специалистам, которые хотят развиваться дальше в техническом плане и научится писать автотесты. Он также подойдёт начинающим специалистам по автоматизации тестирования, которые уже знают как писать автотесты, но хотят узнать больше про использование TestNG.

Как проходит обучение
Обучение организовано в виде видео уроков. К каждому видео уроку прилагается конспект и примеры кода. В конце урока, для лучшего закрепления материала, есть небольшие практические задания. К курсу прилагается небольшой демо проект, на котором можно будет попрактиковаться в написании автотестов. В курсе есть обратная связь с преподавателем, на случай если у вас появятся вопросы по материалам курса.

Программа курса

1. Автоматизация тестирования с TestNG
Введение
Что такое TestNG
Test. Основные атрибуты
Практика. Первый автотест

2. Зависимости между тестами
Введение
Группы тестов и зависимости между тестами. Аннотации dependsOnXX
Практика. Автотесты с зависимостями.

3. Структура testng.xml
Введение
Структура testng.xml
Практика. Базовый вариант testng.xml

4. Параметризация автотестов
Введение
Параметризация тестов с помощью @Parameters
Практика. Автоматическое тестирование с параметрами
Провайдеры данных в TestNG
Практика. Добавляем провайдеры данных

5. @BeforeXX и @AfterXX. Аннотации жизненного цикла
Введение
Аннотации жизненного цикла теста
Практика. Аннотации жизненного цикла теста.
Практика. Наследование аннотаций жизненного цикла
Автоматизированное тестирование с @BeforeGroups и @AfterGroups.

6. Asserts в TestNG
Введение в ассерты. assertEquals() и assertNotEquals()
Проверка логических условий c assertTrue(...) и assertFalse(...)
Проверка на null. Методы assertNull(...) и assertNotNull(...)
Методы assertSame(...) и assertNotSame(...)

7. Обработка исключений
Введение
Автоматизированное тестирование и обработка исключений
Практика. Автотесты с обработкой исключений

​

React — JavaScript-библиотека для создания интерфейсов
React используют для разработки пользовательских интерфейсов во многих известных компаниях: Netflix, BBC, Сбербанк, Яндекс.
По статистике загрузок, React выбирают чаще остальных веб-фреймворков.

Кому подойдёт курс React:

• Начинающим JavaScript-разработчикам
  Освоите один из самых популярных фреймворков и сможете работать над более интересными задачами

• Опытным разработчикам
  Расширите профессиональные навыки и повысите свою ценность на рынке труда

Что вы получите в результате обучения:

Уверенный пользователь React

• 
  Ключевые навыки
  
• Работа с библиотекой React
  
• Инициализация приложений
• Обработка событий и передача состояния компонентов React
• Владение самым современным API: Hooks и Context API
• Реализация методов жизненного цикла компонентов
• Работа с контролируемыми и неконтролируемыми компонентами
• Работа с дочерними компонентами, объединение компонентов для создания более сложных
• Реализация постраничной навигации React-приложений
• Работа с пакетами Redux Toolkit, Redux Observable и Redux Saga

Инструменты, которые вы освоите:

React
Простая и удобная JavaScript-библиотека для создания пользовательских интерфейсов. React предоставляет виртуальный DOM API для взаимодействия между кодом и реальным DOM. В основе лежит использование компонентов — частей пользовательского интерфейса, содержащих в себе разметку и функциональность.

React Router
Стандартная библиотека маршрутизации (routing) в React.

Redux
Библиотека для JavaScript с открытым исходным кодом, предназначенная для управления состоянием приложения.

Component Lifecycle
React вызывает методы жизненного цикла для оповещения компонента о том, что что-то происходит.

SPA
Приложение или сайт, использующий единственный HTML-документ как оболочку для всех страниц и организующий взаимодействие с пользователем через динамически подгружаемые HTML, CSS, JavaScript, обычно посредством AJAX.

JSX
Расширение синтаксиса стандартного JavaScript. Позволяет писать очень похожий на HTML код прямо в JavaScript-коде, упрощая создание React-компонентов и улучшая читаемость кода. Перед выполнением JSX преобразуется в JavaScript.

Redux Toolkit
Пакет, который облегчает работу с Redux. Его цель — упростить типичные случаи использования Redux

Context API
Позволяет единожды объявить состояние, а затем использовать эти данные в каждой части приложения, где это необходимо

Redux Observable
Промежуточное ПО, которое позволяет работать с асинхронными действиями

Hooks
Функции, которые позволяют использовать React без классов

Redux Saga
Библиотека для асинхронного взаимодействия хранилища Redux с внешними ресурсами

Вас ждут задачи, которые можно добавить в портфолио.
За время обучения вы выполните 37 практических задач.

Примеры задач:

• Создадите навигационное меню для сайта и презентуете товары в разных форматах
• Сверстаете блоки с новостными постами и настроите автоматическое форматирование дат публикаций
• Создадите календарь с текущей датой и мировые часы, которые тикают и ходят стрелкой по циферблату
• Сверстаете портфолио с разбивкой по категориям и поработаете над агрегацией данных для таблиц

Программа обучения:

2,5 месяца
Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований
13 часов теории, 76 часов практики

• Программа повышения квалификации
• Вы можете изучать теорию и выполнять домашние задания в удобное для вас время
• Доступ открыт в течение 1 года
• Видеолекции, тесты, квизы, презентации и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Компоненты

Вы познакомитесь с компонентным подходом, который позволяет создавать сложные интерфейсы на основе композиции простых блоков. Научитесь обрабатывать события и работать с внутренним состоянием компонентов, а также приобретёте опыт работы с формами.

4 часа теории
12 часов практики

• Компоненты
• События и состояние
• Props
• Формы

Продвинутые техники, одностраничные приложения

Научитесь организовывать сложные интерфейсы, используя композицию компонентов, интегрируетесь с REST API, глубже изучите работу на основе современных подходов — хуков и Context API, а также научитесь организовывать постраничную навигацию с помощью React Router.

5 часов теории
15 часов практики

• Композиция компонентов
• Жизненный цикл и работа с HTTP
• Higher-order component (HOC)
• Hooks, Context API
• React Router

Redux — управление состоянием

Познакомитесь с управлением глобальным состоянием приложения — одним из ключевых навыков разработки сложных приложений. Начнёте с простых инструментов: библиотеки Redux, лежащей в основе всего, и Redux Thunk для организации простых побочных эффектов, а завершите продвинутыми инструментами: Redux Observable и Redux Saga.

3 часа теории
9 часов практики

• Redux и Redux Thunk
• Redux Observable
• Redux Saga

Git — система контроля версий

За три занятия вы научитесь работать с системой Git и с сервисом GitHub, сможете публиковать свои домашние работы и уже в процессе обучения сформируете первое портфолио — работодатели часто просят показать примеры вашего кода на GitHub.

5 часов теории
15 часов практики

• Предназначение системы контроля версий
• Основные операции: фиксация и откат изменений, поиск, история
• Работа с сервисом GitHub
• Ветки, слияние веток и разрешение конфликтов
• Командная работа

Бонус
Английский язык для начинающих разработчиков

Начнёте быстрее понимать техническую лексику, код и терминологию в вашем направлении. Сможете ориентироваться в профессиональном англоязычном контенте. Узнаете, как техническому специалисту подготовиться к собеседованию. Получите примеры прохождения интервью для разных специальностей.

5 часов теории
13 часов практики

• Чтение технической документации
• Языки программирования. Составление отчётов об ошибках
• QA-тестирование
• Слова из технической сферы, которые часто произносят неправильно
• Навык просмотра англоязычного видеоконтента
• Самопрезентация. Elevator Pitch
• Прохождение собеседований
• Высококлассное резюме и сопроводительное письмо
• Email-переписка
• Общение в технических чатах
• Как вести звонки и встречи
• Как учить лексику
• Как учить грамматику

​

Кому подойдет интенсив?

Знает базу вёрстки сайтов
Если вы недавно изучили азы вёрстки и уже познакомились с темой создания адаптива, то вам точно понравится.

Хотел бы быть в курсе новинок
В последний год в CSS полявилось много нового, поэтому лучше узнать об этом не только в теории, но и на практике

Хочет пополнить своё портфолио
Это возможность пополнить портфолио не только новой работой, но и показать, какие технологии были использованы.

Какие новинки CSS изучим на интенсиве?

Функция clamp()
Задаёт значение в диапазоне между указанными нижней и верхней границами.

Функция min()
Принимает одно или большее количество значений и возвращает наименьшее из них.

Функция max()
Принимает одно или большее количество значений и возвращает наибольшее из них.

Спойлер: Программа:

1. Знакомство с макетом

• Что нового появилось в Figma?
• Под какие экраны актуально готовить адаптив?
• Подготовка проекта к вёрстке

Дополнительно: Макет Figma

2. Верстаем шапку сайта

• Теория про clamp()
• Верстаем блок и делаем его адаптивным

Дополнительно: Конспект про clamp()

3. Верстаем 1-й блок

• Теория про min() и max()
• Верстаем блок и делаем его адаптивным

Дополнительно: Конспект про min() и max()

4. Верстаем 2-й блок

• Как верстать колонки текста без media?
• Верстаем блок и делаем его адаптивным

5. Верстаем 3-й блок

• Как сохранить пропорции крупного заголовка?
• Как сохранить пропорции кнопки?
• Верстаем блок и делаем его адаптивным

6. Верстаем подвал сайта

• Можно ли грид и флексбокс менять без подключения медиа-запроса?
• Верстаем блок и делаем его адаптивным

7. Дипломная работа

• Предоставляем новый макет
• Описываем методы решения задачи
• Выполняете дипломную работу

Дополнительно: Шпаргалка с решением задачи и проверка работы от Анны Блок

Во время интенсива вы сверстаете 2 макета, на основе которых потренируетесь в современных методах верстки сайтов.

​

Что будет на курсе?

• Макет для верстки

В начале курса предоставим ссылку на макет Figma, чтобы Вы видели к какому итоговому результату мы должны прийти.

• Установка Wordpress

Для начала зарегистрируем домен с хостингом, чтобы на него поставить CMS WordPress. Так вы сможете сразу видеть результат работы на курсе.

• Работа с Elementor

Будем последовательно устанавливать блоки, согласно макету. Освоите на практике работу конструктора.

Программа:
День 1 | Вам прислали макет. Что дальше?
День 2 | Установка Wordpress на домен
День 3 | Обзор и установка Elementor
День 4 | Подготовка глобальных стилей
День 5 | Создание главного экрана
День 6 | Делаем 4 колонки в блоке
День 7 | Работа с блоком преимуществ
День 8 | Создание блока с этапами
День 9 | Создание блока проектов
День 10 | Работа с блоком FAQ
День 11 | Создание блока заявок и футера
День 12 | Общие настройки адаптивности
День 13 | Адаптив сайта под планшеты
День 14 | Адаптив сайта под мобильные

Время даётся на выполнение дипломной работы. Мы предоставим Вам макет со страницами из навигации сайта, над которым работали на курсе. Ваша цель - добавить одну или все страницы, используя Elementor. Рекомендуем добавить все страницы, потому что данную работу вы можете использовать в своём портфолио, где покажете не только навык работы с Elementor и Wordpress, но и продемонстрируете полноценный многостраничный сайт. После проверки учебного и дипломного проекта мы выдаём электронный сертификат на вашу учетную запись на платформе Frontend Blok. Во время курса этот макет превратится в реальный работающий сайт с админ-панелью из Wordpress!

Тариф Самостоятельный

• Доступ к видео и материалам курса на 1 месяц
• Доступ к учебному чату
• Эту работу можно использовать в портфолио
• При покупке курса по Wordpress, у вас будет возможность снизить стоимость обучения на стоимость этого курса

​

Программа курса:

Use case diagram (Диаграмма прецедентов)
Диаграмма прецедентов, как средство моделирования пользовательских требований

Activity diagram (Диаграмма активности)
Моделирование процессов, алгоритмов и сценариев работы системы

Sequence diagram (Диаграмма последовательности)
Моделирование функциональных требований и интеграционных взаимодействий

State Machine diagram (Диаграмма состояний)
Моделирование состояний объектов и их изменений в процессе работы системы

Component diagram (Диаграмма компонентов)
Моделирование архитектуры системы и взаимодействия её компонентов

• 5 занятий
• Продолжительность обучения составляет 2 недели
• Формат воркшопов
• Все занятия проводятся в интерактивном формате
• Осень 2025 Старт обучения

Стоимость требуется уточнить

​

Чему вы научитесь:

• Анализировать и тестировать API, используя различные протоколы и технологии.
• Изучите лучшие практики и разработаете тестовый фреймворк для API-тестирования.
• Отработаете навык написания API-автотестов с упором на проверку бизнес-логики.
• Поймете работу HTTP-протокола на высоком уровне, включая все нюансы и тонкости.
• Научитесь использовать библиотеку HTTPX для отправки запросов, загрузки файлов и разработки API-клиентов.
• Генерировать тестовые данные с помощью библиотеки Faker.
• Применять JSON Schema для валидации API-ответов.
• Освоите Pydantic для удобной работы с данными и их валидации.
• Разрабатывать тесты для реальных API и интегрировать их в процессы CI/CD.
• Писать автотесты и запускать их на выделенном тестовом сервере.
• Настроить и автоматизировать запуск автотестов в CI/CD с публикацией Allure-отчетов и истории.
• Научитесь запускать автотесты параллельно для ускорения процесса тестирования.
• Работать с Allure и Allure TestOPS: создавать понятные и детализированные отчеты с вложением файлов и логов API автотестов.
• Работать с gRPC протоколом: писать gRPC сервер и клиент, генерировать proto контракты.
• Работать с WebSocket API для real-time приложений: писать WebSocket сервер и клиент, изучить работу WebSocket с браузером.
• Работать с низкоуровневыми протоколами TCP/IP: писать TCP сервер и TCP клиент.
• Освоите популярный фреймворк pytest: научитесь писать фикстуры, ставить маркировки, параметризировать тесты, создавать собственные плагины и многое другое.
• Научитесь работать с командной строкой.
• Научитесь правильно настраивать и управлять проектом с помощью Pydantic settings и переменных окружения.
• Грамотно составлять и продвигать резюме для увеличения числа откликов и приглашений.
• Эффективно проходить собеседования: получить практические советы, применимые в реальной жизни.
• Работать с Git, публиковать и доводить до финала проект на GitHub, что станет отличным дополнением к резюме.
• Закрепиться на позиции после устройства на работу и продолжать профессиональный рост.

​

CCIE DevNet — это интенсивная программа обучения, предназначенная для подготовки специалистов к сертификации Cisco Certified DevNet Expert. Курс охватывает ключевые темы, включая автоматизацию сетей, программирование, работу с API, инфраструктуру как код, контейнеризацию и безопасность. Участники получают практический опыт через лабораторные работы и проекты, что позволяет им разрабатывать и внедрять автоматизированные решения для современных сетевых


1. Введение (4 часа 15 минут)

• Лекция 1: День 1 - Введение — 129 минут

• Лекция 2: День 2 - YAML — 126 минут


2. Docker (7 часов 20 минут)

• Лекция 3: День 3 - Docker, часть 1 — 143 минуты

• Лекция 4: День 4 - Docker, часть 2 — 149 минут

• Лекция 5: День 5 - Docker, часть 3 — 148 минут


3. GIT (4 часа 32 минуты)

• Лекция 6: День 6 - Git, часть 1 — 142 минуты

• Лекция 7: День 7 - Git, часть 2 — 130 минут


4. CICD (4 часа 46 минут)

• Лекция 8: День 8 - CICD, часть 1 — 155 минут

• Лекция 9: День 9 - NXOS — 131 минута


5. Terraform (5 часов 24 минуты)

• Лекция 10: День 10 - Terraform, часть 1 — 138 минут

• Лекция 11: День 11 - Terraform, часть 2 — 152 минуты

• Лекция 12: День 12 - Разбор домашнего задания — 34 минуты


6. Jinja (2 часа 38 минут)

• Лекция 13: День 12 - Jinja2 — 133 минуты

• Лекция 14: День 13 - Разбор домашнего задания — 25 минут


7. Ansible (13 часов 37 минут)

• Лекция 15: День 13 - Ansible, часть 1 — 142 минуты

• Лекция 16: День 14 - Ansible, часть 2 — 152 минуты

• Лекция 17: День 15 - Ansible, часть 3 — 192 минуты

• Лекция 18: День 16 - Ansible, часть 4 — 163 минуты

• Лекция 19: День 17 - Ansible, часть 5 — 168 минут


8. Подключение к оборудованию (12 часов 43 минуты)

• Лекция 20: День 18 - Paramiko — 143 минуты

• Лекция 21: День 19 - Netmiko — 197 минут

• Лекция 22: День 22 - Scrapli, часть 1 — 148 минут

• Лекция 23: День 23 - Scrapli, часть 2 — 128 минут

• Лекция 24: День 30 - GNMI — 114 минут

• Лекция 25: День 30 - GNMI, часть 2 — 33 минуты


9. Шаблонизаторы (10 часов 44 минуты)

• Лекция 26: День 20 - TextFSM, часть 1 — 147 минут

• Лекция 27: День 21 - TextFSM, часть 2 — 146 минут

• Лекция 28: День 24 - Разбор домашнего задания — 112 минут

• Лекция 29: День 24 - ttp, часть 1 — 112 минут

• Лекция 30: День 25 - ttp, часть 2 — 127 минут


10. Nornir (5 часов 8 минут)

• Лекция 31: День 26 - Nornir, часть 1 — 150 минут

• Лекция 32: День 27 - Nornir, часть 2 — 158 минут


11. Языки данных (5 часов 14 минут)

• Лекция 33: День 28 - YANG — 154 минуты

• Лекция 34: День 29 - NETCONF — 160 минут


12. pyATS (2 часа 40 минут)

• Лекция 35: День 31 - pyATS — 160 минут


13. Kubernetes (10 часов 30 минут)

• Лекция 36: День 32 - Часть 1 — 152 минуты

• Лекция 37: День 33 - Часть 2 — 150 минут

• Лекция 38: День 34 - Часть 3 — 160 минут

• Лекция 39: День 35 - Часть 4 — 168 минут

​

Онлайн-курс для Go-разработчиков
За 8 недель вы освоите подходы и практики ведущих инженеров "бигтеха" и научитесь создавать масштабируемые и отказоустойчивые системы, готовые к высоким нагрузкам.
Курс построен на практике и реальных кейсах крупных технологичных компаний.

Требования:
Опыт коммерческой разработки на Go от 1 года
Уверенное знание Go: работа с пакетами, стандартной библиотекой, понимание основ concurrency в Go
Опыт работы с базами данных
Базовый опыт написания тестов и отладки кода

Чем займемся на курсе:

• Углубимся в архитектуру, конкурентность, оптимизацию кода и работу с высокими нагрузками, а также разберём CI/CD, контейнеризацию и применение AI в разработке.
• Научимся проектировать и разрабатывать масштабируемые программные системы, предназначенные для эффективной работы под высокими нагрузками в инфраструктуре "бигтеха".

Курс будет полезен для:

• Backend-разработчиков на Go, которые хотят глубже разобраться в архитектуре, конкурентности и оптимизации кода
• Software-инженеров, которым нужно проектировать масштабируемые и отказоустойчивые системы, работающие под высокой нагрузкой
• Разработчиков микросервисов, которым важно эффективно использовать Go в распределённых системах, работать с контейнеризацией и CI/CD
• Архитекторов, которые хотят научиться проектировать поддерживаемые и маcштабируемые приложения на Go
• Разработчиков, интересующихся AI, которые хотят интегрировать ИИ в свои проекты и автоматизировать рутинные задачи с помощью нейросетей
• Разработчиков из FinTech, AdTech, E-commerce и других высоконагруженных сфер, где критичны скорость работы, оптимизация и надёжность приложений

Программа и формат

Неделя 1
Занятие 1. Интерфейсы и типы данных
Интерфейсы Go
Приведение типов и type switch
Рефлекси
Интерфейсы как элемент архитектуры приложения
Домашнее задание

Занятие 2. Всё про обработку ошибок
Ошибки в Go, как их задумали авторы языка
Собственные типы данных для ошибок
Транслирование текста ошибок в журнал и пользователям
Паника и восстановление
Ошибки в асинхронном коде
Ошибки при работе с потоком данных и очередями
Домашнее задание

Неделя 2
Занятие 3. Обобщенное программирование (Generics) в Go
Идея обобщённого программирования
Базовые возможности и типовые примеры
Использование дженериков в шаблонах конкурентного кода и для решения типовых задач
Обобщённые структуры данных
Домашнее задание

Занятие 4. Конкурентность: продвинутые темы асинхронного кода
Контекст
Шаблоны конкурентного кода для решения типовых задач
Гонка, отладка, правильная работа с блокировками (Mutex)
Домашнее задание

Неделя 3
Занятие 5. Go + Искусственный интеллект (GPT)
Введение в генеративные модели искусственного интеллекта
Использовании ИИ в процессе продвинутого изучения языка
Подключение публичного или локального ИИ-помощника к среде разработки
Использование ИИ при написании кода
ИИ в повседневных задачах программиста
Домашнее задание

Занятие 6. Тестирование и отладка
Методология тестирования
Разнообразие модульных тестов
Продвинутые методики тестирования
Отладка кода, продвинутые механики отладки
Домашнее задание

Неделя 4
Неделя для работы над заданиями

Неделя 5
Занятие 7. Производительность, оптимизация кода, готовность к высоким нагрузкам
Профилирование Go приложений
Управление памятью и оптимизация
Лучшие практики для высокой производительности
Домашнее задание

Занятие 8. Архитектура приложения и шаблоны проектирования
Проектирование масштабируемых Go-приложений
Общие паттерны проектирования: singleton, factory, observer
Лучшие практики организации кода в Go
Домашнее задание

Неделя 6
Занятие 9. Мониторинг (Observability) и журналы приложения
Мониторинг микросервисов
Лучшие практики логирования
Инструменты: Prometheus, Grafana, ELK stack
Домашнее задание

Занятие 10. Работа приложения в инфраструктуре технологичной компании
Особенности разработки приложений для облачной среды
Контейнеризация
Оркестрация приложения в среде Kubernetes
CI/CD и доставка приложения
Домашнее задание

Неделя 7
Итоговый проект + блок вопросы-ответы
Разработаем полноценное приложение - Геокодер, позволяющее искать пространственные объекты (как на Яндекс.Картах)
Применим полученные знания по продвинутым возможностям языка
Будем использовать реляционные и нереляционные БД
Сделаем сервис готовым к высоким нагрузкам
Поговорим о различных алгоритмах и структурах данных, использующихся в поиске информации
Сделаем приложение готовым к инфраструктуре "бигтеха"

Неделя 8
Неделя для работы над проектом

Автор и ведущий курса: Дмитрий Титов
Лидер направления разработки "Геосервисы" в Wildberries
ex-VK / ex-МТС

О курсе:
Старт 15 апреля
Продолжительность 8 недель
Вебинары 2 раза в неделю
Итоговый проект

​

Освоите вёрстку, языки программирования JavaScript и PHP, работу с CMS «1С-Битрикс»
Научитесь разрабатывать сайты, интернет-магазины и корпоративные порталы для крупных компаний
Сможете получить профессию с нуля или освоить только навыки, необходимые для работы с Bitrix Framework

Вы научитесь разрабатывать сайты на «1C-Битрикс»
Это российская CMS, на которой работают многие интернет-магазины, большие сайты и корпоративные порталы: сервисы «Газпром Нефть», «Hoff», «Подружка» и другие.
Она сложнее no-code конструкторов, но дает больше возможностей — поэтому крупные компании часто делают свои сайты именно на «1С-Битрикс».

Один курс для разных целей
Новичкам и тем, кому нужно вспомнить основы JS и PHP
Включает модули по вёрстке, JavaScript и PHP.
После 4 месяцев обучения сможете брать на подработку проекты по фронтенд-разработке.
Действующим разработчикам
Вы сразу перейдёте к изучению «1С-Битрикс», без повторения основ.
Изучите Bitrix Framework и расширите компетенции.

Программа курса:

Первая часть обучения
Освоите HTML и CSS
Научитесь верстать сайты с нуля или править существующую вёрстку
Разберётесь в JavaScript
Поймёте, как работает фронтенд сайтов и приложений
Изучите основы PHP
Изучите базовые операторы и функции, развёртывание приложения на хостинге

Вторая часть обучения.
Если вы действующий разработчик — можете пройти только её
Научитесь настраивать «1С-Битрикс»
Разберетесь в установке и лицензировании, изучите структуру Bitrix Framework
Научитесь создавать сайты и онлайн-магазины
Узнаете, как настраивать обмен данными с «1С», управлять новостями, товарами, пользователями, оплатой, доставкой
Сможете дорабатывать и кастомизировать стандартный функционал
Разберётесь с настройкой шаблонов сайта, управлением динамического контента

В результате вы сможете

• Брать первые заказы на фрилансе через 4 месяца после начала обучения
  После того, как изучите вёрстку и основы фронтенда
• Претендовать на зарплату от 70 до 100 тысяч рублей на старте карьеры
• Работать с крупными компаниями
  Ваших навыков будет достаточно, чтобы сразу работать над масштабными проектами
• Работать с шаблонами сайтов и динамическим контентом
  Этот навык необходим при работе с действующими проектами
• Настраивать обмен данными с «1С» через API
  Выгружать каталог, настраивать доставку и платёжные системы — необходимый навык для работы
• Оптимизировать бизнес-процессы с помощью автоматизации систем
  Этот навык выгодно отличит вас среди других специалистов

Четыре дополнительных модуля
Навыки, которые повысят вашу ценность на рынке труда

1. Английский язык для разработчиков
   Изучите техническую лексику, получите навык делового общения. Узнаете, как техническому специалисту подготовиться к собеседованию, составить резюме и портфолио на английском.
2. Логические операторы и алгоритмы
   Научитесь использовать логические операторы, работать с системами счисления и создавать алгоритмы — эти навыки часто пригождаются для решения логических задач на собеседованиях.
3. Excel и работа в Google-таблицах
   Поймёте, как работать с данными и автоматизировать процессы с помощью Google-таблиц и Excel.
4. Продвинутая работа с РНР
   Разберетесь как устроено ООП в РНР, узнаете про трейты, перезагрузки и тестирование.

Программа профессиональной переподготовки на полной программе, программа повышения квалификации при освоении навыков
Занятия проходят по расписанию не чаще 2 раз в неделю после 19:00 МСК
На лекции и практические задания понадобится 8–10 часов в неделю
Записи вебинаров, видеолекции, презентации, лонгриды, тесты и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Преподаватели — практикующие эксперты
Мария Кожанова. Программист Битрикс24, InformUnity
Анна Русяева. Веб-разработчик, фрилансер
Владимир Чебукин. Frontend-разработчик, QIWI
Евгений Корытов. Tech Lead, Яндекс
Феликс Антуфьев. Ведущий разработчик
Тамби Мерза. Руководитель Digital-агентства

Полная программа по Битрикс-разработке
Для тех, кто начинает с нуля, или хочет систематизировать знания по вёрстке и РНР
13 месяцев, 299 часов практики
4 проекта в портфолио, дипломный проект
C нуля изучите HTML, CSS, Javascript, PHP и «1C-Битрикс»
Диплом о профессиональной переподготовке, сертификат «1C-Битрикс»
Программа трудоустройства
Бонусные модули: английский язык, продвинутый PHP, Excel и работа в Google-таблицах, логические операторы и алгоритмы

​

Я работаю веб-программистом уже почти 20 лет, один из примеров моих работ - этот сайт, на котором вы находитесь. Ему уже 15 лет, и весь функционал я писала на 100% сама.

Это - коротко о том, чем я занимаюсь и чему учу.

Я не понимаю, почему в этой прекрасной профессии так мало девушек, ничего сверх сложного нет, и хочу это изменить.

И поможет в этом мой

Курс "Программирование для девушек с нуля"
Кратко, что будет:

- Как и зачем проектируются и используются базы данных

- Практическая работа с базами данных, составление запросов

- Как проектируются и разрабатываются веб-сайты

- Основы разработки на языке программирования php

- Разработка практического рабочего проекта, который можно выложить в сеть и использовать

В чем мои преимущества как преподавателя?

20 лет практического опыта - поэтому максимум практики.

Десятки проектов на разных фреймворках дали разносторонний взгляд на подходы.

Я могу преподнести материал более понятно для девушек, чем многие мои коллеги-мужчины.

После этого курса можно устраиваться стажером или младшим разработчиком, а до среднего (при нормальной плотной работе) вам понадобится не так много времени (по сравнению с другими профессиями), ну а зарплаты сами посмотрите на hh.ru, вбейте "php программист".

Но! Курс - это не веселые марафончики, где можно делать, можно нет, это серьезная работа. Чтобы потом много зарабатывать, сейчас придется попахать.

​

Хочешь пройти тех собеседование в топовую IT компанию? Придётся выучить алгоритмы и структуры данных - это уже не скрининг резюме, накрученный опыт тут не прокатит. Будет сложно, но я помогу тебе с изучением.

Зачем вообще нужен курс?

• После его прохождения ты не просто сможешь пройти технические собеседования - это вообще не обсуждается. Ты станешь в разы умнее.
• Приятная, лёгкая подача и наличие куратора помогут тебе не сдаться на полпути. Изучение алгоритмов - задача нелёгкая, но с нами её решить легче, чем в соло.
• Он разработан совместно с командой методистов: сеньоры топовых IT-компаний, олимпиадники ICPC, поэтому ты можешь быть уверен, что получаешь лучший материал в лучшем виде.

Как устроен курс
1 Видео-лекции
Весь необходимый материал рассказывается в видео, плотно и без воды.
2 Домашние задания
К каждой лекции идёт домашка с 3 уровнями сложности. Уровень easy и medium также разбираются в видео.
3 Помощь куратора
Возник вопрос по алгоритму? Или по задаче? Куратор подскажет тебе в любое время дня каждый день. Наши кураторы не решают за тебя, они аккуратно подводят тебя к решению - так ты учишься решать сам.

Программа курса

• Оценка сложности алгоритмов и Сортировки
• O-нотация. Амортизированные оценки. Рандомизированные оценки. Сортировки: пузырьком, выбором, методом вставки, слиянием.
• Структуры данных
• Массивы, Списки, Очереди, Деки, Куча
• Алгоритмы поиска
• Бинарный поиск и поиск по ответу, Тернарный поиск
• RSQ
• Префиксные суммы, Дерево отрезков, Корневая декомпозиция
• Два указателя
• Алгоритмы на графах
• DFS, BFS, Алгоритм Дейкстры, Алгоритм Флойда
• Жадные алгоритмы
• Динамическое программирование
• Одномерное, Двумерное, Задачи о рюкзаке

Тариф Полный курс. Доступно сразу всё.
Видео-лекции и разборы дз
Чат с куратором 1-на-1
Домашки 4-х уровней сложности
Беседа с участниками курса

О преподавателе
Александр Вотяков. Учитель программирования с 16-летним опытом. Преподаватель программирования, математики и экономики. За всю жизнь обучил более 80 000 учеников. В том числе больше 10 000 учеников на курсах информатики и программирования. Окончил МехМат МГУ.

​

Вводный курс по Python, после которого ты реально понимаешь, что пишешь. Самый полный, осмысленный и глубокий старт в Python для тех, кто хочет разобраться основательно и двигаться дальше самостоятельно.

Наверняка ты уже наткнулся на десятки курсов, которые обещают за пару месяцев сделать из тебя разработчика. Давай будем честны: настоящий программистом становятся не за месяц и даже не за полгода.

Наш курс не обещает тебе золотые горы и моментальное трудоустройство. Мы делаем кое-что важнее: даём тебе такую мощную и глубокую базу, чтобы ты мог самостоятельно разобраться в любой задаче, языке или технологии.

Это курс для тех, кто хочет научиться думать, а не копировать готовые решения.

Представь его как университетский вводный предмет, после которого становится ясно, что и как изучать дальше. Мы даём знания, которые останутся с тобой на всю карьеру, вне зависимости от того, куда ты решишь двигаться.

Этот курс для тебя, если ты...

• Хочешь не просто списывать код с видео, а уметь писать его с нуля самостоятельно.
• Устал от поверхностных туториалов по написанию тг-бота. Хочешь реально глубоко разобраться, чтобы понять программирование.
• Планируешь двигаться в сферу IT, и для этого хочешь иметь прочный фундамент из знаний.
• Уже что-то где-то изучал, но пока не можешь сказать, что программируешь с уверенностью.
• Ценишь реальные знания, а не пустые обещания о зп 300кк/наносекунду и "гарантированное" трудоустройство.

Программа курса

Базовые конструкции Python

1. Ввод, вывод, типы данных, переменные
2. Ветвления, циклы, простейшие структуры данных
3. Базовое алгоритмическое мышление на примере задач
4. Функции, генераторы

Углубленные конструкции языка

1. Динамическая типизация, сборщик мусора
2. Итераторы, декораторы, анонимные функции
3. F-строки, работа с файлами
4. Отладка кода, исключения

Система контроля версий Git
Что такое система контроля версий, для чего нужна и как использовать на практике
Парадигмы программирования

1. Функциональное программирование
2. Объекто-ориентированное программирование: классы, объекты, инкапсуляция, наследование, полиморфизм
3. Магические методы
4. Принципы хорошего кода

Популярные библиотеки и инструменты

1. Модули, пакетные менеджеры, виртуальное окружение
2. NumPy
3. Matplotlib
4. Black
5. Requests

Написание проектов на примере API на Flask

1. Как работают сетевые запросы, что такое API
2. Основы HTML
3. Фреймворк Flask

Тестирование кода

1. Какое бывает тестирование в реальном мире
2. Библиотека Pytest

Тариф Полный курс. Доступно сразу всё.
Видео-лекции
Чат с куратором 1-на-1
Код-ревью домашек
Учебный проект на Flask
Беседа с участниками курса

О преподавателе
Александр Вотяков. Учитель программирования с 16-летним опытом. Преподаватель программирования, математики и экономики. За всю жизнь обучил более 80 000 учеников. В том числе больше 10 000 учеников на курсах информатики и программирования. Окончил МехМат МГУ.