Новые складчины | страница 3

​

Вайбкодить уже научились многие
А писать production-ready код — нет

Знакомы эти проблемы?

AI пишет плохой код
Выдумывает методы, API, галлюцинирует. Код написанный с ИИ очень низкого качества
AI добавляет новое, ломает старое
Если к AI Coding подходить без какой-либо системы, то можно столкнуться с такой проблемой.
И люди неправильно интерпретируют эту проблему и думают, что в таком случае AI стоит использовать там, где ты не разбираешься, хотя на самом деле всё наоборот.
Агенты не соблюдают инструкции
Вы тратите время на подготовку длинных инструкций, отдаете их в работу AI,
но на выходе получается так, что про часть из них AI просто забывает.
При вайбкодинге AI забывает про старые фичи
Без системного подхода использования, AI не знает о ваших фичах, которые уже добавлены на проект.
Не понятно как проверять работу после агентов
Даже если применить все актуальные подходы и ускорить процесс генерации кода, то всё ещё не понятно, как убедиться в том, что этот код не уронит продакшен и компания не потеряет деньги.
Техдолг растёт
Фичи добавляются быстро, но из-за быстрых решений код становится неэффективным и неоптимальным.

В следующем поколении AI все эти проблемы решаться?

Точно не все и сразу.
У профессионалов уже есть возможность использовать AI в работе. Даже сейчас можно выполнять задачи быстрее, экономить время и зарабатывать больше за тот же час.
AI в умелых руках приносит больше денег, чем его отсутствие.

После прохождения курса вы сможете

Перестать вайбкодить
И начать писать production-ready код
Тратить меньше времени
На выполнение задач
Использовать системный подход
Для надёжной реализации задач
Делать задачи как задумано
Больше не нужно исправлять проблемы за AI
Грамотно проверять работу агентов
И не сходить с ума от объёма ревью

Как будет выглядеть ваш процесс работы после курса?

Шаг 1 (менее 1 часа)
Брейнштормите идею фичи с AI
Агент помогает посмотреть на идею с разных сторон и обсудить corner cases
Шаг 2 (1–2 часа)
Обсуждаете план реализации
Продумываете use cases и технические детали
Шаг 3 (1–2 часа)
Передаёте план в реализацию
И идёте пить чай
Шаг 4
Возвращаетесь — задача готова
Тесты пройдены, code review сделан
Шаг 5 (до 1 часа)
Проводите демо
Проверяете работу фичи, при необходимости повторяете цикл
Шаг 6
Готово!
Фича полностью готова к релизу

Кому курс подойдёт?

Курс подойдёт разработчикам с реальным опытом, которым важно использовать AI не вслепую, а под контролем.
При профессиональной работе с кодинговыми агентами нужно понимать, что именно происходит, что они делают и на каком этапе их нужно останавливать и направлять в другую сторону. Именно поэтому здесь необходим опыт разработки.

Программа

1. Делаем первые шаги в работе с AI-агентом

Как исследовать проект с агентом, ставить задачи и писать промпты.

Темы:

Первая feature с AI
Исследование проекта
Постановка задачи
Промптинг

Что получите:

Научитесь правильно ставить задачи на все фазы разработки: исследование, кодинг и проверка.

2. Выжимаем максимальную эффективность при работе с AI

Как использовать главное преимущество AI-агентов — feedback loop?
Как предотвращать галлюцинации?

Темы:

Контекст
Feedback loop

Что получите:

Узнаете, как заставить агента исправлять свои ошибки, разберётесь, что такое контекст у AI и как он работает, узнаете, как предотвращать галлюцинации.

3. Ловим все баги с AI. Используем AI coding безопасно

Как правильно использовать AI для нахождения багов и их устранения; безопасность в AI coding.

Темы:
- Debugging

Bug fix
Безопасность

Что получите:

Поймёте, как использовать AI для нахождения и устранения багов.
Как обезопасить себя при работе с AI coding.

4. Делаем репозиторий AI-native

Подготовка репозитория к AI coding. Заставляем агента слушаться инструкций.

Темы:

Подготовка существующего репо к AI
Заставляем агента слушаться инструкций
Подходы организации документации для агентов

Что получите:

Повысите качество генерируемого кода, сделаете его удобным для поддержки в будущем.

5. Plan & Act — подход к автономному кодингу с AI

Как заставить агента писать код автономно по ТЗ?

Темы:

План
Рисёрч
Прототипирование
Декомпозиция

Что получите:

Подход к автономной разработке с AI-агентами.

6. Создаём workflows для агентов

Как автоматизировать рутину и как в этом помогут Skills, Subagents, MCPs?

Темы:

Внешний контекст (skills, mcp), agents и повторяемый workflow
Plan & act

Что получите:

Разберётесь, как создавать надёжные автономные workflows.

7. Обслуживаем AI-native репозиторий и входим в новую эпоху

Как обслуживать AI-native репозиторий? Что будет с ним через пару лет? Как перестроить свою работу?

Темы:

Борьба с энтропией
Refactoring, code review, security review
Смена парадигмы

Что получите:

Разберётесь, как правильно обслуживать репозиторий с внедрённым AI coding и к чему готовиться в будущем.

Автор Тимур Хахалев

Я бэкендер (node js), работаю с AI инструментами с 2023 года. Начинал от автокомплитов и чатов с Claude, ChatGPT. Потом были Cursor, AI Studio, Claude Code. Сейчас работаю с Codex.
Благодаря AI Coding я смог сделать несколько проектов для себя, несколько проектов на моей фулл-тайм работе, смог запустить этот сайт с платформой для обучения, и вот теперь запускаю курс, где делюсь своим накопленным опытом с вами

Тариф Самостоятельно

Записи всех лекций
Дополнительные материалы

​

Профессиональная конференция для тех, кто проектирует, внедряет и развивает системы автоматизации бизнеса на платформе 1С с применением искусственного интеллекта.

О чем будет форум ЕстьРесурс ERP AI forum:

Место встречи профессионалов и лидеров отрасли, которым важно не просто следить за трендами, а осознанно внедрять ИИ в бизнес-процессы на базе 1С.

• ИИ решения
  Применение ИИ в экосистеме 1С: реальные сценарии и архитектурные подходы
• Ошибки и решения
  Ошибки, ограничения и точки роста: честный разговор без маркетинга
• Трансформация
  Разработка и доработка решений 1С с использованием ИИ
• Аналитика
  Аналитика данных и интеллектуальные инструменты для бизнеса
• Адаптивное управление
  Управление проектами автоматизации в условиях быстро меняющихся технологий

Только живой опыт, реальные кейсы и рабочие инструменты, которые вы сможете применить уже на следующий день после форума.

Кому будет интересно:

1. ИТ-директора и руководители цифровой трансформации
2. Руководители и специалисты в сфере 1С
3. Руководители ERP-проектов
4. Аналитики, архитекторы и разработчики
5. Специалисты по ИИ и данным

Темы докладов:

• Copilot для low-code платформы: делаем эффективный инструмент автоматизации еще эффективнее (Никита Старичков)
• Мастер-класс по 1С:Напарник (Денис Сытый)
• Практические ограничения и риски внедрения ИИ в прикладных задачах (Никита Арипов)
• 1С и AI: Чат-бот «База знаний» при внедрении 1С:ERP Управление Холдингом в Группе компаний (Алексей Фролов)
• Внутреннее устройство ИИ-ассистента для 1С на примере госзаказчика (Дмитрий Велигоненко)
• ИИ Ассистент финансового директора (Антон Агафонов)
• ИИ-агенты в 1С-разработке: от первых шагов до рабочего процесса (Владимир Харин)
• Практичный ИИ без хайпа: где он работает уже сейчас (Илья Низамов)
• Вайбкодинг на 1С — проще простого! (Дмитрий Котов)
• 1С и AI: Бесплатный старт и отказ от рутины (Дмитрий Сидоренко)
• ИИ в руках аналитика: практика применения и границы ответственности (Роман Данилов)
• DeepSeek vs 1C-Джун: кого оставить (Роман Чумадин)
• Интеллектуальные инструменты управления малым бизнесом: по карману ли малышам IDSS? (Артем Вахрушев)
• ИИ вместо вас или для вас? Практика повышения эффективности аналитика 1С (Кучма Дмитрий)
• Практический опыт использования ИИ в 1С-команде (Никита Прусаков)
• ИИ для аналитика 1С: светлая и тёмная сторона (Илья Отькало)
• Мастер-класс по управлению требованиями "От бизнес-цели к ТЗ: Как AI меняет процесс управления требованиями" (Денис Соколов)
• Прогнозирование спроса и продаж с помощью ИИ: как это работает и что даёт бизнесу (Михаил Евдокимов)
• Вторая память для ИТ-проектов. Как ИИ помогает "помнить все" по всем совещаниям. (Игорь Винокуров)
• Опыт создания ИИ торгового бота средствами 1С (Михаил Калимулин)
• Обучение 1С-ника с помощью ИИ (Ильяс Низамутдинов)
• Цифровой двойник - решение заменяющее при согласовании договоров не только юриста, но и целый ряд сотрудников (Евгений Голубцов)
• Свой ИИ — без рисков и переплат: как внедрять LLM в корпоративную среду с учётом конфиденциальности и бюджета (Александр Чернятьев)
• Как впустить AI-агентов в наши конфигурации 1С и не дать ничего сломать (Валерий Бобров)
• ИИ-ревью для 1С: зачем, как и почём? (Иосиф Правец)
• На пороге внедрения AI: почему мы рискуем на нем остаться? (Мария Серёгина)
• Применение ИИ в 1С: помощь новичку в решении архитектурных задач (Ринат Гайфетдинов)
• Простая технология сложных изменений: Примерьте на себя наш опыт пересборки курса с ИИ (Сергей Горшенин)
• Вторая память: как прожить бесценное время жизни больше одного раза (Глеб Архангельский)
• Заменить нельзя интегрировать! (Анна Степанян)

​

Практический курс по Computer Vision. Соберёте продакшн-сервис: датасет → обучение (YOLO/RT-DETR, SAM), трекинг, OCR/Doc-AI, веб-приложение (UI+API) и мониторинг. Экспорт в ONNX/TensorRT/OpenVINO, батчинг/квантование под CPU/GPU. Плюс профессиональные блоки: mAP/IoU/Dice и калибровка доверия, QA разметки и аугментации, p95/стоимость, дрейф данных и алерты, guardrails (NMS/правила), A/B-тесты, Triton/gRPC/FastAPI.

Этот курс — про продакшн-компьютерное зрение. Вы пройдёте путь от данных и разметки до работающего сервиса с метриками качества, скорости и стоимости инференса. Мы не ограничиваемся ноутбуками: строим сервисы, считаем p95-латентность и cost/1000 кадров, настраиваем мониторинг и приватность.

Что внутри. Детекция и сегментация (YOLOv8/YOLO11, RT-DETR, SAM), Doc-AI (PaddleOCR + LayoutParser), экспорт и ускорение (ONNX/TensorRT/OpenVINO, квантизация INT8, батчинг, динамические инпуты), сервисный слой (FastAPI, очереди Redis/RabbitMQ, rate-limit, ретраи), деплой (Docker/Compose, канареечные релизы), наблюдаемость (Prometheus/Grafana, структурированные логи, алерты).

Практика и артефакты:

• Retail: детектор пустых полок → mAP, p95, cost/req, дашборд.
• Пром: сегментация дефектов → IoU/Dice, отчёт по браку для менеджмента.
• Офис: Doc-AI для чеков/актов → JSON → БД, SLA эндпоинта.

Каждый модуль завершается артефактом: модель/скрипт инференса/эндпоинт/отчёт или дашборд. Все репозитории воспроизводимы (Makefile, docker-compose, инструкции «из коробки»).

Почему это ценно. Вы научитесь не только обучать модели, но и обосновывать ROMI: корректно мерить качество, latency и стоимость, находить узкие места, безопасно обновлять модели (канарейка/shadow), соблюдать политику PII (маскирование лиц/номеров, аудит доступа).

Формат: короткая теория → код → автопроверки/чек-листы → мини-итог. Финал — деплой сервиса с мониторингом и отчётом метрик.

Программа:

Секция 1. Введение и быстрый старт:

• Урок 1. Как будем работать: цели, стек, проекты
• Урок 2. Окружение: venv vs Docker/Compose (минимум)
• Урок 3. CLI/утилиты для CV
• Урок 4. Метрики CV простым языком
• Урок 5. Бенчмарк CPU/GPU (если есть)
• Урок 6. Git/Make/README как контракт воспроизводимости

Секция 2. Данные и разметка:

• Урок 1. Сбор данных и схема классов
• Урок 2. Разметка детекции (Label Studio/Roboflow)
• Урок 3. Разметка сегментации (semantic/instance)
• Урок 4. Разметка документов (Doc-AI)
• Урок 5. Валидация датасета
• Урок 6. Аугментации и синтетика

Секция 3. Детекция: YOLO / RT-DETR:

• Урок 1. YOLO — базовая тренировка (сложный)
• Урок 2. Рецепты улучшения: EMA, cosine LR, freeze, AMP (сложный)
• Урок 3. RT-DETR — альтернатива для продакшна (сложный)
• Урок 4. Постпроцесс и калибровка порогов
• Урок 5. Экспорт детектора в ONNX (сложный)
• Урок 6. Error analysis детектора

Секция 4. Сегментация: SAM и адаптеры:

• Урок 1. SAM — принципы и промпты (сложный)
• Урок 2. Fine-tune SAM: адаптер/LoRA (сложный)
• Урок 3. Instance vs semantic — метрики и выводы
• Урок 4. Постпроцесс масок
• Урок 5. Экспорт сегментации в ONNX (сложный)
• Урок 6. Витрина: сегментация дефектов + отчёт брака

Секция 5. Doc-AI: OCR + layout → JSON → БД:

• Урок 1. OCR базовый (PaddleOCR) (сложный)
• Урок 2. Layout/структура документов (сложный)
• Урок 3. Нормализация полей и правила
• Урок 4. Контракт JSON и валидация схемы
• Урок 5. API `/doc-parse` и запись в БД
• Урок 6. Витрина: Doc-AI end-to-end (сложный)

Секция 6. Экспорт и ускорение (ONNX/OpenVINO/TensorRT):

• Урок 1. ONNXRuntime на CPU (сложный)
• Урок 2. OpenVINO: IR и INT8 PTQ (сложный)
• Урок 3. TensorRT: FP16/INT8 на GPU (сложный)
• Урок 4. Батчинг и конвейерность
• Урок 5. Стоимость инференса
• Урок 6. Кейс «до/после» оптимизаций

Секция 7. Сервис: FastAPI, очереди, надёжность:

• Урок 1. Базовый API `/predict` + OpenAPI
• Урок 2. Очереди и воркеры (Redis/RabbitMQ) (сложный)
• Урок 3. Rate limit, тайм-ауты, ретраи (сложный)
• Урок 4. Структурированные логи и трассировка
• Урок 5. Файлы, потоки, хранилища
• Урок 6. Нагрузочное тестирование и HAR-реплеи

Секция 8. Наблюдаемость, качество и дрейф:

• Урок 1. Prometheus экспортёр
• Урок 2. Grafana дашборд и алерты
• Урок 3. Качество оффлайн и регрессия
• Урок 4. Дрейф данных
• Урок 5. Дрейф качества
• Урок 6. Отчётность для бизнеса

Секция 9. Деплой и релизы:

• Урок 1. Docker-образы для CV
• Урок 2. Compose-стек: API + Redis + Prom + Grafana
• Урок 3. Blue-Green и Canary (сложный)
• Урок 4. Shadow-traffic
• Урок 5. Версионирование весов и откаты
• Урок 6. CI/CD минимум (сложный)

Секция 10. Приватность, безопасность и ROMI. Финал:

• Урок 1. Приватность изображений (PII)
• Урок 2. Security-базис сервиса
• Урок 3. ROMI для SMB-кейсов
• Урок 4. Финальный проект: Retail «пустые полки» (сложный)
• Урок 5. Финальный проект: Пром «дефекты»
• Урок 6. Финальный проект: Doc-AI «чеки/акты» (сложный)

​

Для кого этот курс
Для разработчиков, программирующих на PHP (опыт от 1 года) или на любом другом ООП (опыт от 3-х лет), которые хотят развиваться в backend-направлении или стать fullstack-специалистом.

Если вы уже знакомы с PHP, то понимаете, что для него важно придерживаться парадигм программирования. На курсе вы узнаете, чем парадигмы ООП отличаются от функционального программирования, научитесь применять SOLID, DRY, KISS и стандарты PHP — PSR. Вы сможете оценить алгоритмическую сложность кода, работать с кодом с точки зрения анализа и будете понимать, почему решение работает медленно и как это поправить.

Вы освоите тестирование, доставку в продакшн, а также познакомитесь с SRE-практиками, которые позволяют определять, насколько стабилен сайт, как повысить его стабильность и сделать отказоустойчивым

Необходимые знания

• Опыт разработки на PHP от одного года или опыт разработки на другом языке от 3 лет (приветствуются любые языки ООП)
  
• Опыт работы с системой версионирования Git
  
• Знание основных принципов ООП, опыт работы с базами данных и понимание основ веб-разработки облегчат прохождение курса для программиста, но не являются обязательными.

Что вам даст этот курс
Вы сможете грамотно решать на PHP разнообразные задачи бэкенда Middle+ уровня. Подготовка проходит на реальных продуктовых задачах, после которых вы будете четко понимать, чем эффективные решения отличаются от плохого кода.

В последние годы работодатели отдают предпочтение PHP-разработчикам, которые не только пишут чистый код, но и умеют работать с инфраструктурой, в команде. Поэтому программа курса глубоко погружается в экосистему PHP:

• Инфраструктура — Docker, виртуальные машины, облака, сетевое взаимодействие, обеспечение безопасности приложения, Composer, управление зависимостями, очереди и построение асинхронного взаимодействия.
• Хранилище — PostgreSQL, MySQL, NoSQL (Clickhouse, ElasticSearch) и взаимодействие PHP с различными типами хранилищ.
• Тестирование — не только unit-тесты, но и покрытие тестами всех слоёв приложения

Программа

Общие знания

Модуль направлен на обобщение знаний, а также на расширение понимания возможностей языка PHP и теоретических основ.

Тема 1: Подготовка к курсу и инфраструктура ПО //ДЗ
Тема 2: Linux //ДЗ
Тема 3: Внутреннее устройство PHP
Тема 4: Composer // ДЗ
Тема 5: PHP WebServers // ДЗ
Тема 6: Сети, протоколы. Балансировка. Безопасность // ДЗ

Базы данных

Модуль нацелен на активное изучение вопросов выбора, применения и управления хранилищами в проектах, использующих PHP. Происходит тесное знакомство с СУБД PostgreSQL, рассматриваются различные NoSQL хранилища, а также вопросы тюнинга MySQL.

Тема 1: Основные понятия баз данных // ДЗ
Тема 2: Алгоритмы
Тема 3: Решение алгоритмических задач // ДЗ
Тема 4: PostgreSQL для администратора
Тема 5: PostgreSQL для разработчика // ДЗ
Тема 6: Как устроен PostgreSQL // ДЗ
Тема 7: Другие SQL-решения // ДЗ
Тема 8: Redis // ДЗ
Тема 9: MySQL и форки
Тема 10: PHP и базы данных // ДЗ
Тема 11: Парадигмы программирования
Тема 12: Практикум решения алгоритмических задач 1 // ДЗ

Практики разработки

Модуль изучает всевозможные правила, рекомендации и практики, применяемые в современной разработке: начиная от именования переменных и заканчивая паттернами и алгоритмами, студенты знакомятся с правильной организацией кода PHP-приложений.

Тема 1: Архитектура кода // ДЗ
Тема 2: Практики хорошего кода
Тема 3: Design patterns. Часть 1
Тема 4: Design patterns. Часть 2 // ДЗ
Тема 5: Введение в тестирование
Тема 6: Unit-тестирование // ДЗ
Тема 7: Практикум по тестированию // ДЗ

Архитектуры и HighLoad-системы

Модуль посвящён расширению приложения, его отказоустойчивости, вариантам организации взаимодействия с другими приложениями, а также способам доставки функциональности до Production.

Тема 1: Профилирование, логирование и мониторинг
Тема 2: Очереди. Часть 1
Тема 3: Практикум решения алгоритмических задач 2 // ДЗ
Тема 4: Очереди. Часть 2 // ДЗ
Тема 5: Проектирование API // ДЗ
Тема 6: Репликация
Тема 7: Шардинг
Тема 8: Кеширование
Тема 9: Deploy приложений // ДЗ
Тема 10: Основы Kubernetes
Тема 11: Практикум по разворачиванию приложений
Тема 12: Site Reliability Engineering

Преподаватели:
Владимир Языков, Александр Пряхин, Дмитрий Кириллов, Илья Нуриллин, Сергей Петров, Михаил Каморин, Олег Мельник

​

Тариф Оба дня

Доклады и мастер-классы от людей, которые работают с ИИ и 1С каждый день. Каждый доклад — разбор реальных задач от постановки и до результата с живой демонстрацией.

184 человека заполнили анкету перед этой конференцией. Самый частый ответ на вопрос «что раздражает в разговорах про ИИ» — нехватка реальных кейсов. Поэтому программу собрали вокруг того, что уже работает на практике.

Вы не обязаны верить в «AI-революцию». Достаточно посмотреть, что уже работает в реальных задачах вокруг 1С — и решить, нужно ли это вам.

Программа:

1. День руководителей — 22 мая:

Для тех, кто хочет решать задачи сейчас, а не ждать в очереди к разработчикам.

• Как я сделала своим менеджерам калькулятор реечных потолков - Аларикка Купцова.
• 0 в программировании — как мы строим IT-продукт для транспортной отрасли с помощью AI - Андрей Миронов и Виталий Минеев.
• Как Codex помогает инженеру-проектировщику - Дмитрий Таран.
• Внедрение AI в бизнесе — примеры и как это сделать в жизни - Павел Ступко.
• Как сделать себе личного ассистента с OpenClaw - Александр Агафонцев.
• Круглый стол - в конце дня все докладчики собираются на круглый стол:
  • ответы на вопросы участников
  • живое обсуждение кейсов и того, что можно забрать в работу сразу.

2. День программистов — 23 мая:

Для тех, кто уже работает с ИИ-агентами или хочет выйти на следующий уровень.

• Решение практической задачи в 1С (ЗУП) с современным инструментарием (SDD, MCP, Skills\Rules) - Олег Филиппов.
• Агентская работа с 1С:Напарник - Игорь Апресов.
• Как использовать ИИ, не привлекая внимания санитаров - Егор Мазалов.
• Оркестратор ИИ для 1С. Плюсы, минусы, сложности - Арман Кудайбергенов.
• Тема уточняется - Дмитрий Андреев.
• Тема уточняется - Петр Цап.
• Круглый стол - в конце дня все докладчики собираются на круглый стол:
  • ответы на вопросы участников
  • живое обсуждение подходов,
  • инструментов
  • и того, что можно забрать в работу сразу.

​

Чему вы научитесь

• Разрабатывать веб-сервисы и REST API на Java с использованием Spring Boot
• Применять систему контроля версий Git для управления кодом и организации командной работы через GitHub
• Создавать и оптимизировать SQL-запросы, проектировать базы данных для backend-приложений
• Использовать принципы ООП, паттерны проектирования и SOLID при написании промышленного кода
• Работать с базами данных через JPA (Hibernate) и выполнять миграции
• Реализовывать безопасность в приложениях с использованием JWT-аутентификации и авторизации
• Проектировать многослойную архитектуру приложения (controller-service-repository)
• Документировать API с помощью Swagger и тестировать его через Postman
• Отлаживать код, обрабатывать исключения и писать логи для production-среды
• Использовать современные инструменты сборки (Maven) и функциональные возможности Java (Stream API)

Эта программа — ваш путь в backend-разработку на Java. Вы освоите ключевые технологии, необходимые для создания современных веб-сервисов: язык Java, фреймворк Spring Boot, работу с базами данных через SQL и систему контроля версий Git.

Что делает программу уникальной:

• Полный стек backend-разработчика — пять взаимосвязанных курсов покрывают все этапы создания приложения
• Практика вместо теории — вы пишете код, ориентированный на практическое использование
• Современные инструменты — Spring Boot, JPA, REST API, JWT, SQL, GIT, Swagger, Maven
• Командная разработка — обучение работе с Git и GitHub как в реальных IT-командах

Практическая ценность:

• Вы не просто изучите синтаксис Java, а научитесь создавать полноценные веб-сервисы с базами данных, аутентификацией и документацией. Каждый модуль завершается реальным техническим заданием, а итогом обучения станет готовый проект для портфолио.

Структура обучения:

Программа построена по принципу "от простого к сложному":

• Основы Java — синтаксис, ООП, алгоритмы
• Spring Boot и веб-разработка — REST API, архитектура, безопасность, проектирование и работа с БД (SQLite, MySQL)
• Базы данных — SQL, проектирование схем, JPA / Hibernate
• Инструменты разработки — Git, Maven, Swagger и др.

Итог: Вы получите комплексные навыки backend-разработчика и сможете претендовать на позицию Junior Java Developer, имея за плечами опыт создания реальных веб-сервисов.

Для кого эта программа:

• Начинающие backend-разработчики
  Которые хотят освоить Java и стек технологий для создания веб-сервисов
• Разработчики на других языках
  Которые планируют перейти в Java-разработку и нуждаются в системном подходе
• Студенты технических специальностей
  Которым необходимы практические навыки для успешного старта карьеры в backend-разработке
• IT-специалисты (QA, DevOps)
  Которые хотят уверенно читать, писать и понимать код на Java

Начальные требования:

• Базовые навыки работы с компьютером
• Умение печатать и работать с текстовыми редакторами
• Понимание, как работают веб-сайты (общее представление)
• Готовность решать логические задачи
• Желание учиться и много практиковаться

Будет плюсом (но не обязательно):

• Базовое понимание любого языка программирования (Java, Python, JavaScript и др.)
• Знакомство с командной строкой
• Общее представление о базах данных

Не требуется:

• Опыт работы со Spring Boot
• Знание SQL или Git
• Профильное IT-образование
• Умение настраивать серверы

Что внутри:

В комплект входят 5 курсов общей стоимостью 9 440 ₽. Если купить программу, то заплатите 5 490 ₽, сэкономив 3 950 ₽.

• Git + GitHub. Полный курс
  Pragmatic Programmer
  Практическое руководство по работе с системой контроля версий Git и платформой GitHub. Вы научитесь создавать репозитории, управлять ветками, разрешать конфликты, работать с Pull Request и использовать современные инструменты, как GitHub Copilot. Идеально для начинающих разработчиков.
• Java: написание веб-сервисов для начинающих
  Сергей Каменецкий
  Будем учиться создавать современные веб-сервисы с использованием Spring Boot. Вы освоите основы, ООП, работу с базами данных, разработку REST API и внедрение безопасности. Практический подход, реальные проекты и современные инструменты помогут вам уверенно программировать на Java и применять полученные знания при решении задач. Подходит для начинающих и тех, кто хочет углубиться.
• SQL практикум для начинающих и продолжающих (часть 1)
  Pragmatic Programmer
  Спроектируем базу данных популярного мессенджера и научимся писать все виды запросов к ней.
• SQL практикум. SELECT-запросы от А до Я (часть 2)
  Pragmatic Programmer
  Полное погружение в мир SELECT: от базовых выборок до сложных оконных функций, CTE и рекурсивных запросов. Практика, практика! Никакой лишней воды. Учимся извлекать данные любой сложности.
• SQL практикум. Продвинутый уровень (часть 3)
  Pragmatic Programmer
  Продолжим развивать БД популярного мессенджера. Обсудим более сложные вопросы: транзакции, представления, процедуры, оптимизацию, права доступа и многое другое.

Наши преподаватели:

Pragmatic Programmer

• Номинант премии Stepik Awards 2025 Прорыв года.
• Номинант премии Stepik Awards 2025 Лучший бесплатный курс.
• C# программист с 2008 года, преподаватель онлайн-школ Otus и…

Сергей Камянецкий

• Создаю практические курсы по C# и микросервисной архитектуре. Помогаю разработчикам переходить с junior на middle/senior уровень через реальные задачи и code review. программист • наставник • популяризатор программирования
• Автор месяца Декабрь 2025
• Победитель Stepik Awards 2024
• Backend-разработчик и автор курсов по C# и микросервисной архитектуре. Помогаю junior и middle разработчикам переходить на новый уровень через практику и реальные проекты.

​

Курс последовательно раскрывает секреты создания ИИ-агентов на Python.

Без сложного кода - только понятная теория, живая практика и реальные примеры.
Шаг за шагом ты соберёшь умного AI помощника, который умеет помнить, рассуждать и взаимодействовать с внешним миром.

Курс подходит даже новичкам в программировании.

Чему вы научитесь

• Собирать ИИ агента с памятью и заданной целью.
• Подключать к нему один или несколько инструментов для выполнения действий (tools).
• Загружать дополнительные знания из внешних файлов (RAG).
• Использовать полностью бесплатного AI помощника, который умеет не только общаться, но и выполнять команды.
• Подключать вашего персонального агента как Телеграм-бота для работы и бесплатного общения 24/7.

О курсе
Ты хочешь научиться создавать настоящих ИИ-агентов, которые умеют не просто отвечать, а ставить цель, использовать инструменты, запоминать факты и действовать как умный помощник?

Тогда этот курс для тебя!

Ты познакомишься с Agno - современным Python-фреймворком, который позволяет просто и прозрачно собирать LLM-агентов прямо на чистом Python, без лишней магии и зависимостей.

Никакой сухой теории! Работающий код в каждом уроке.
Мы не будем ждать 10 уроков, чтобы запустить проект. Вы создадите своего первого агента в первый же вечер. В каждой теме - мини-проект, который остается в вашем портфолио.

И не пропустите наш следующий курс по продвинутой разработке на Agno с еще более крутыми материалами и проектами (в разработке).

Для кого этот курс
Для старшеклассников и студентов, увлекающихся Python, для начинающих и энтузиастов, интересующихся ИИ/LLM и для всех, кто хочет создавать не просто "чат-ботов", а продвинутых и эффективных AI агентов.

Начальные требования

• ПК или ноутбук
• Знакомство с базовыми конструкциями Python на уровне школьной программы
• Желание учиться и экспериментировать

Наши преподаватели
Максим Рагалевич . Разработчик Python и исследователь ИИ. Создаю вместе со студентами умных агентов - просто, понятно, и с упором на результат.
Более 16 лет в IT: прошел путь от системного администратора и разработчика ПО до руководителя IT-отдела. Сейчас моя главная страсть - разработка ИИ-агентов и цифровых личностей.

Как проходит обучение

• Простая пошаговая подача материала;
• Теория, диалоговые вопросы и ответы;
• Практика с реальными примерами кода;
• Проверочные задания и чеклисты;
• 5 полностью функциональных мини‑проектов;
• Итоговый персональный ИИ-агент в Telegram;
• Доступ в уникальный клуб создателей ИИ-агентов в ТГ.

Программа курса

Первое знакомство
Подготовка окружения

1. Устанавливаем Python.
2. Переходим на IDE PyCharm и готовим окружение.
3. Создаём новый проект и устанавливаем Agno.
4. Регистрируемся в OpenRouter и получаем токен доступа.
5. OpenRouter: особенности работы в учебных проектах.
6. Выбираем LLM-модель для агента.

Теория про ИИ-агентов и фреймворки

1. Кто такие LLM-агенты и чем они отличаются от чат-ботов.
2. Почему мы выбираем именно Agno.
3. Безопасность и этика в работе с ИИ-агентами.
4. Тестирование по пройденной теме.

Базовый агент: цель и диалог

1. Теория: что такое цель агента и как она влияет на поведение.
2. Практика: агент отвечает по цели и ведёт диалог.
3. Разбор программы базового агента.
4. Эксперименты и мини-задания.
5. Тестирование по пройденной теме.

Память агента: я тебя не забуду

1. Теория: что и как помнит твой агент.
2. Практика: собираем агента, который нас помнит.
3. Разбор программы агента с памятью.
4. Эксперименты и мини-задания.
5. Тестирование по пройденной теме.

Добавление знаний агенту

1. Теория: мини-RAG как локальный источник знаний.
2. Практика: embedder, индекс, вопросы по документу.
3. Разбор программы агента с знаниями.
4. Эксперименты и мини-задания.
5. Тестирование по пройденной теме.

Продвинутый агент: инструменты и логирование

1. Теория: инструменты агента.
2. Практика: добавление и использование инструментов агентом.
3. Разбор программы агента с инструментами.
4. Теория: обработка ошибок и логирование.
5. Эксперименты и мини-задания.
6. Тестирование по пройденной теме.

Сборка итогового агента

1. Практика: запускаем продвинутого помощника.
2. Разбор программы и дальнейшие улучшения.

Подключение ИИ-агента к Телеграм

1. Создание простого Telegram эхо-бота.
2. Добавление кода итогового агента.
3. Выбор хостинга и запуск агента.

Заключение

1. Итоги и что дальше.
2. Поделись своими впечатлениями.

​

Практический курс для верстальщиков и вебдизайнеров, где вы перенесете реальный дизайн с Figma в WordPress и начнете брать проекты самостоятельно.

Для кого этот курс

Ты уже умеешь верстать или дизайнить, но застрял на месте?
Подойдет верстальщикам, веб-дизайнерам и тем, кто хочет перейти от статических сайтов к полноценным CMS-проектам.

• Не знаешь WordPress
  HTML/CSS есть, но как это превратить в полноценный CMS – непонятно.
  
  
• Теряешь заказ
  Клиенты просят сайт на WordPress, а ты должен отказывать или передавать проект.
  
  
• Доходы не растут
  Застрял на статической верстке/дизaйне без возможности брать более дорогие проекты под ключ.
  
  
• Нет системы
  Различные туториалы, хаос в знаниях – нет четкого пути от дизайна до готового сайта.

​

Решение

Этот курс - следующий шаг после верстки
Системная программа, которая за 4 недели переведет тебя из Figma HTML/CSS/JS в полноценного разработчика WordPress.

• Переносить дизайн с Figma в WordPress быстро и правильно
• Создавать кастомные шаблоны с нуля без рыхлых конструкторов
• Работать с динамическим контентом через ACF
• Собирать многостраничные сайты и интернет-магазины
• Брать проекты под ключ и зарабатывать от $300 за сайт

​

Результат
После курса у тебя будет навык, благодаря которому ты сразу сможешь брать на разработку сайты стоимостью $300–$1000

Что мы сделаем

Во время курса мы вместе:

• Возьмем готовый дизайн в Figma
  Реальный современный макет как в настоящем проекте для клиента.
  
  
• Перенесем в WordPress
  Превратим верстку в полноценную WordPress-тему с шаблонами.
  
  
• Настройка WooCommerce
  Установим и настраиваем WooCommerce плагин, кастомизируем его платежным модулем.
  
  
• Сделаем динамические блоки через ACF
  Контент будет редактироваться через удобную админ-панель без кода.
  
  
• Соберем многостраничный сайт
  Главная, услуги, блог, контакты – полноценный сайт как у клиентов.
  
  
• Выложим на хостинг
  Деплой на реальный сервер – сайт будет доступен в интер

​

Спойлер: Программа курса

7 модулей - от нуля до фриланса

Модуль 01 (Старт): WordPress основы
Установка, структура, темы, плагины. Разбираемся в CMS без лишнего.

Модуль 02 (Основа): Создание темы
Пишем кастомную тему с нуля: файловая структура, functions.php, шаблоны.

Модуль 03 (Ключевой): Перенос верстки
Берем HTML/CSS из Figma и правильно интегрируем в WordPress-тему.

Модуль 04 (Pro): ACF, динамика, WooCommerce
Advanced Custom Fields — делаю контент управляемым через удобную панель.

Модуль 05 (Проект): Многостраничный сайт
Собираем полноценный сайт: главная, странички, блог, кастомные типы записей.

Модуль 06 (Финал проекта): Деплой и финал
Выводим сайт на хостинг, настраиваем домен. Готовый проект в портфолио.

Модуль 07 (Финал курса): Фриланс
Разберем: сколько можно зарабатывать на фрилансе, каким должно быть портфолио и как его сделать, как оценить стоимость своей работы, как и где взять первый заказ, как правильно работать с заказчиком, как наработать себе постоянных заказчиков, с какими клиентами НЕ стоит работать, как продвигаться в ТОП на фриланс бирже, где брать заказы кроме фриланса биржи, как организовать рабочее место, как зарабатывать больше!

​

Практический курс по многопоточности и параллельному программированию в C#/.NET. От Thread и lock до PLINQ и потокобезопасных коллекций. Реальные примеры и паттерны для высокопроизводительных приложений.

Для кого этот курс:

• Курс предназначен для C# разработчиков уровня junior/middle, которые готовятся к техническим собеседованиям на позиции middle/senior developer и хотят уверенно отвечать на вопросы по многопоточности.
• Если вы когда-либо получали вопросы про Race Conditions, Deadlock'и, примитивы синхронизации или PLINQ на интервью и чувствовали себя неуверенно - этот курс для вас.

Начальные требования:

• Уверенное знание языка C#.

Чему вы научитесь:

• Создавать и управлять потоками с помощью Thread.
• Применять синхронизацию через lock и Monitor для защиты общих ресурсов.
• Использовать CancellationToken для корректной отмены долгих операций.
• Обрабатывать исключения в многопоточной среде.
• Различать назначение ConcurrentDictionary, ConcurrentQueue, ConcurrentStack, ConcurrentBag.
• Сравнивать производительность обычных и concurrent коллекций.
• Применять BlockingCollection для Producer-Consumer архитектур.
• Анализировать компромиссы между безопасностью и скоростью.
• Использовать Task и Task<T> для неблокирующих операций.
• Применять основы async/await для упрощения асинхронного кода.
• Комбинировать синхронный и асинхронный код.
• Разрабатывать системы бронирования с конкурентным доступом.
• Строить многопоточные математические вычисления (сложение матриц).
• Создавать Producer-Consumer системы для обработки данных.
• Диагностировать и устранять Race Conditions и Deadlock'и.
• Предотвращать гонки данных (Race Conditions).
• Правильно обрабатывать AggregateException в параллельном коде.
• Корректно завершать Producer-Consumer системы.
• Управлять жизненным циклом потоков и ресурсов.

Как проходит обучение:

• Курс состоит из небольших видеоуроков (всего их 86) с детальным текстовым сопровождением - каждая тема включает примеры кода и пошаговые объяснения принципов работы многопоточности. После изучения материала вы проходите тесты на понимание концепций и выполняете практические задания - пишете код.

Программа:

1. Начало
2. Основы многопоточности
3. Синхронизация потоков
4. Продвинутая синхронизация
5. Управление жизненным циклом потоков
6. Task и асинхронное программирование
7. Async/Await паттерн
8. Параллельное программирование
9. Окончание

​

Базовые навыки управления командой
Темы, которые вы освоите:
- мотивация команды
- SMART и контроль
- Обратная связь
- Делегирование
- Найм
- Онбординг
- Увольнение и удержание

Немного о технологии
Системное развитие команды
Программа охватывает весь жизненный цикл сотрудника: от найма до развития и увольнения. Вы получите целостный набор инструментов для управления мотивацией, постановки целей и проведения 1-to-1, что позволит планомерно растить команду.
Навыки мягкого влияния и жёсткого контроля
Балансировать между доверием и контролем, искусством обратной связи и противодействием выгоранию. Вы научитесь не только техническим аспектам, но и мягким навыкам, чтобы вдохновлять команду и решать сложные кадровые ситуации без микроменеджмента.
Отработка знаний на практике
Отработка реальные управленческие задач на практике — от увольнения до срывов дедлайнов. Это позволит отработать все изученные техники в безопасной среде и избежать ошибок в реальной работе, особенно в таких рисковых зонах, как найм и увольнение.

Программа курса:

Введение
Мотивация команды
Развитие и 1-to-1
SMART и контроль
Обратная связь
Делегирование
Найм
Онбординг
Увольнение и удержание
Практические инструменты лидера
Заключение
Финальная игра

​

Исчерпывающий курс от новичка до профессионала для всех, кто хочет овладеть передовыми технологиями симуляции в робототехнике. Курс создан для абсолютных новичков, людей, меняющих профессию, студентов и самоучек

Nvidia Isaac Sim: Полное Погружение (курс на русском языке) — это исчерпывающий курс от новичка до профессионала для всех, кто хочет овладеть передовыми технологиями симуляции в робототехнике. Курс создан для абсолютных новичков, людей, меняющих профессию, студентов и самоучек, и устраняет главные барьеры для входа в робототехнику: отсутствие практического опыта, путаницу в инструментах симуляции и неуверенность в том, как применить их на практике.
Если вы разработчик из смежной IT-области, студент, стремящийся к карьере в робототехнике, или энтузиаст, готовый выйти на новый уровень, этот курс проведет вас шаг за шагом от нуля до профессионального уровня.

Чему вы научитесь

• Вы получите глубокое понимание всей экосистемы Nvidia для робототехники, включая Isaac Sim, Isaac Lab, GROOT и ROS 2.
• Вы освоите физику симуляции с PhysX 5, научитесь моделировать все основные типы роботов — манипуляторов, мобильных, человекоподобных и дронов, а также интегрировать продвинутые сенсоры (камеры, LiDAR, IMU).
• Курс охватывает раздел ИИ для робототехники: Vision-Language Models (VLM), Vision-Language-Action Models (VLA), Large Language Models (LLM), обучение с подкреплением и имитационное обучение, а также работу с Python API, интеграцию с ROS 2 и sim-to-real transfer (переход от симуляции к реальному миру).

Навыки, которые вы получите. К окончанию курса вы сможете:

• создавать фотореалистичные и физически точные симуляции;
• импортировать и управлять реальными моделями роботов;
• программировать роботов на Python;
• проектировать и тестировать ИИ-модели управления роботами;
• подключать симуляции к реальному оборудованию.
• Вы создадите практические проекты, такие как автономная сортировка, роботы-доставщики, совместная сборка и роботы, управляемые естественным языком.

Новый инструмент для тестирования роботов
Мы добавили открытый инструмент Partenit, который можно использовать для тестирования поведения роботов и контроллеров в симуляциях (включая Isaac Sim) или без симулятора.
Он позволяет:
проверять действия робота по правилам безопасности
запускать готовые сценарии тестирования
получать метрики и оценки безопасности (A–F)
генерировать отчёты по результатам тестов
Инструмент полностью open-source и бесплатный.

Содержание
31 Sections / 284 Lessons / Без ограничений

• 1. Введение в мир робототехнического моделирования
• 2. Подготовка рабочего места и монтаж
• 3. Isaac Sim Основные интерфейсы и первые шаги
• 4. Universal Scene Description (USD) Базовые форматы
• 5. Физические сцены в Isaac Sim - PhysX 5 Basics
• 6. Соединения, сочленения и механизмы роботов
• 7. Импорт и настройка готовых роботов
• 8. Контроллеры и управление роботами
• 9. Датчики и восприятие окружающей среды
• 10. Типы роботов и возможности симуляции
• 11. Python API и программирование симуляций
• 12. Isaac Lab — фреймворк обучения с подкреплением
• 13. Алгоритмы и обучение с подкреплением
• 14. Имитационное обучение и сбор демонстраций
• 15. Визуально-языковые модели (VLM) для робототехники
• 16. Визуально-языково-действенные модели (VLA) и управление роботами
• 17. Большие языковые модели (LLM) как планировщики
• 18. Isaac Groot — универсальные политики управления роботами
• 19. Интеграция ROS 2 с Isaac Sim
• 20. Навигация и SLAM для мобильных роботов
• 21. Манипуляции и задачи Pick-and-Place (захват и перемещение объектов)
• 22. Продвинутые методы симуляции
• 23. Создание реалистичных окружений
• 24. Оптимизация производительности
• 25. Расширения и кастомизация Isaac Sim
• 26. Компьютерное зрение и обработка изображений
• 27. Реальные кейсы и проекты
• 28. Тестирование и валидация
• 29. Переход от симуляции к реальности (Sim-to-Real)
• 30. Карьера и дальнейшее профессиональное развитие
• SWS7 Финальный квиз

Преподаватель: Юлия Горшкова
QA Lead, преподавательница тестирования.
Больше 7 лет преподает разные ИТ дисциплины на разных площадках
Создает B2B курсы (по заказу организаций, для обучения их сотрудников)
Основательница стартапа GradeBuilder и всех ресурсов QA Hackin

​

Онлайн-курс от разработчика решения для тех, кто хочет освоить работу в «1С:Управление автотранспортом Проф» с нуля и перейти к самостоятельной практике.

Формат проведения: 10 онлайн-занятий
Время: 10:00–13:00 МСК.

На курсе разбираются базовые настройки программы, ведение транспортных средств и водителей, учет ГСМ, оформление заказов и маршрутных листов, работа с путевыми листами, ремонты, складской учет, зарплата водителей, оказание услуг, доходы и расходы, логистика, мониторинг и контроль перевозок.

Курс подойдет:
— участникам команды внедрения программного продукта
— ключевым пользователям программного продукта
— программистам, консультантам и аналитикам 1С:Франчайзи

Авторы курса:
Юлия Бабак — консультант-аналитик отдела автоматизации управления транспортом и логистикой, компания «1С-Рарус»
Михаил Шкурла — руководитель группы разработки программ для управления транспортом и логистикой, компания «1С-Рарус»

Кратко по программе:
— первоначальная настройка
— заполнение основных справочников
— подсистема «ГСМ»
— документы «Заказ на ТС» и «Маршрутный лист», АРМ Диспетчера
— подсистема «Работа ТС» и планирование работы ТС
— подсистема «Складской учет»
— подсистема «Ремонты и агрегаты», АРМ Механика
— подсистема «БДД»
— учет водителей, зарплаты, выработки
— подсистема «Оказание услуг»
— подсистема «Доходы и расходы»
— взаимодействие с типовыми конфигурациями
— подсистема «Логистика»
— подсистема «Мониторинг»
— АРМ «Контроль перевозок»

​

Полный курс по Angular 21 и созданию полноценных SPA приложений

После прохождения курса вы сможете:
- Создавать проекты на Angular
- Создавать компоненты, директивы, пайпы
- Понимать и использовать привязки данных
- Использовать условные конструкции For, @if
- Использовать жизненные циклы компонентов
- Понимать и использовать Dependency Injection
- Создавать сложную маршрутизацию приложения, Guards
- Использовать RxJS и сигналы в компонентах Angular
- Работать с формами
- Взаимодействовать с API

Минимальные требования:
Знание JavaScript, Знание TypeScript, Знание HTML и CSS

В этом курсе мы изучим Angular, создавая приложение для работы с криповалютой. Этот курс идеально подойдёт тем, кто уже знаком с основами HTML, CSS и JavaScript и готов начать работать с одним из популярных frontend фреймворков — Angular. Если вы уже имеете опыт работы с другими JavaScript фреймворками, этот курс поможет вам быстро освоить Angular и его экосистему.

Курс ориентирован на практическое освоение, и весь теоретический материал будет подкреплён реальными задачами. Вместо стандартных примеров, мы будем работать с настоящими API и создавать компоненты и сервисы, которые имитируют реальные сценарии. В процессе мы подробно изучим Dependency Injectioin, роутер и напишем простой стор для хранения данных. Также в курсе предусмотрено множество упражнений, которые помогут вам углубить понимание технологий и доработать проекты, созданные на занятиях.

Программа
Курс построен таким образом, чтобы доносить материал от простого к сложному.
1. Введение в Angular
2. Настройка окружения
3. Основы Angular
4. Маршрутизация
5. Директивы
6. Пайпы
7. Работа с данными
8. Сервисы, внедрение зависимостей
9. Работа с формами
10. Http и взаимодействие с сервером
11. Заключение

​

Практический онлайн-митап для тех, кто не ждет отмены ограничений, а ищет реальные способы внедрения нейросетей в бизнес уже сегодня. Это вторая встреча серии, полностью посвященная обходу блокировок и стабильной работе с зарубежными ИИ-сервисами из РФ.

11 апреля Онлайн

Автор и организатор: Олег Филиппов — эксперт с 15-летним опытом в IT, CEO стартапа EmplDocs и создатель проекта OneRPA. Специализируется на ERP-системах, финансах и автоматизации. Ведет профессиональный канал «IT Does Matter».

Программа митапа:
— Белые списки: Инструкции по жизни и работе с нейросетями в условиях максимально жестких санкционных ограничений.
— Блокировки аккаунтов: Детальный разбор реальных кейсов блокировок со стороны ИИ-вендоров. Анализ причин, последствий и методов их предотвращения.
— Доступ к ресурсам: Актуализация классических методов доступа к необходимым ИИ-инструментам с опорой на новые вводные 2025 года.

Важные особенности мероприятия:

1. Митап носит закрытый характер: детальной программы и тезисов докладов в открытом доступе не будет.
   
2. Записи будут доступны только на защищенной платформе (возможно, не в полном объеме) в целях соблюдения законодательства РФ.
   
3. Информация, обсуждаемая на встрече, является эксклюзивной и не подлежит открытой публикации.

​

Научись разрабатывать высокопроизводительные, масштабируемые микросервисы, как в ВК, Yandex, OZON, СБЕР, Тинькофф, и увеличь свои шансы на трудоустройство в BigTech или повышение грейда

Курс адаптирован под частые проблемы backend-a, которые встречаются на работе

• Перехожу на Go — хочу быстро адаптироваться и не писать как на старом языке
  
  Узнаешь все необходимое про внутрянку Go и микросервисную архитектуру: HTTP, OpenAPI, gRPC, Kafka, Redis, Postgres, Prometheus, Grafana, Jagger, Elasticsearch, Kibana, Envoy, OpenTelemetry и др., чтобы сменить стек без потери в ЗП и сразу работать на интересных проектах.
  
  
• Пишу на Go, но застрял в типовых задачах — хочу расти дальше
  
  Узнаешь лучшие практики, нюансы и лайфхаки построения микросервисов, которые применяются в бигтехах, чтобы вырасти из рутины и начать решать сложные инженерные задачи.
  
  
• Хочу уверенно проходить собесы и повысить свой грейд и зарплату
  
  Напишешь реальный проект из 5 микросервисов, разберёшься как всё взаимодействует между собой и сможешь уверенно отвечать на вопросы по архитектуре и технологиям на собесах в топовые компании.

Вся подкапотная микросервисов в одном обучении

1. Разработаешь 5 микросервисов, связанных между собой через Kafka и gRPC, с изоляцией от внешнего мира с помощью Envoy Gateway
2. Обеспечишь мониторинг сервиса по стандарту OpenTelemetry с юнит-тестами, чтобы исключить ошибки в работе
3. Освоишь кеширование данных с помощью Redis и асинхронное взаимодействие между микросервисами с помощью Kafka
   
4. Освоишь работу с PostgreSQL, напишешь свою платформенную библиотеку, упрощающую разработку
5. Реализуешь межсервисное взаимодействие, систему аутентификации и авторизации
6. На практике научишься применять архитектурные подходы построения микросервисов

Спойлер: Программа курса

8 недель. 5 микросервисов. Production-ready стек.

Неделя 1

HTTP и gRPC: два протокола, которые должен знать каждый Go-разработчик

Блок 1: gRPC — язык, на котором говорят микросервисы

• Protocol Buffers с нуля — описываем контракт сервиса в ".proto"-файле
• buf — генерируем Go-код одной командой вместо ручной возни с `protoc`
• Поднимаем gRPC-сервер и клиент — полноценный CRUD для управления данными
• Интерцепторы: перехватываем каждый запрос — логирование, перехват паник и кастомная логика
• gRPC-Gateway + Swagger UI — один сервис, два протокола: REST снаружи, gRPC внутри
• Валидация входных данных — отсекаем невалидные запросы ещё до попадания в бизнес-логику

Блок 2: HTTP — REST API на промышленном уровне

• Chi — самый популярный Go-роутер — маршруты, цепочки middleware, таймауты и корректное завершение работы
• Сначала контракт, потом код — описываем OpenAPI-спецификацию, получаем типизированный сервер с валидацией из коробки через Ogen
• HTTP вызывает gRPC — связываем сервисы между собой: HTTP-фронтенд обращается к gRPC-бэкенду

Блок 3: Go Workspace — мультимодульный проект

• go.work для нескольких сервисов — общие proto-определения, общие зависимости, единый репозиторий

Домашнее задание

• Реализовать 3 микросервиса: OrderService (HTTP), InventoryService (gRPC), PaymentService (gRPC). Связать их через gRPC-клиенты — заказ обращается к складу и платёжке.

Результат недели

• Ты с нуля напишешь 3 работающих сервиса на двух протоколах, освоишь кодогенерацию API из контрактов и научишься связывать микросервисы между собой. Это фундамент, на котором строится всё остальное.

​

Неделя 2

Clean Architecture и тесты: пишем код, как в BigTech-компаниях

Блок 4: Слоистая архитектура — структура, которую поймёт любой разработчик

• API → Service → Repository → Client — чёткое разделение ответственности
• Три модели данных — модель API, доменная модель, модель хранилища: зачем их разделять и как конвертировать между собой
• Инверсия зависимостей — интерфейсы определяет тот, кто использует, а не тот, кто реализует
• Стратегия обработки ошибок — единые ошибки-маркеры на каждом слое, понятная цепочка от базы до клиента

Блок 5: Unit-тесты — от нуля до полного покрытия за 7 шагов

• Первый тест на чистом Go** — `testing.T`, никаких фреймворков
• Табличные тесты — один тест, десять сценариев: описываем входы и ожидаемые результаты
• testify — читаемые проверки вместо ручных `if err != nil`
• Стабы: подменяем зависимости вручную — простая реализация в памяти вместо реальной базы
• mockery — генерируем моки автоматически — задаём ожидания, проверяем вызовы
• Тесты в Clean Architecture — мокаем репозиторий, тестируем бизнес-логику изолированно
• Параллельные тесты — запускаем тесты одновременно и не ловим гонки

Домашнее задание

• Рефакторинг всех 3 сервисов в Clean Architecture. Unit-тесты с моками на сервисный и API-слой. Покрытие ≥40%.

Результат недели

• Код разложен по чётким слоям — бизнес-логика отделена от транспорта и хранилища. Любой новый разработчик откроет проект и сразу поймёт, где что лежит. Тесты с моками ловят баги до продакшена, а не после

​

Неделя 3
Docker и PostgreSQL: сервисы обретают настоящее хранилище

Блок 6: Docker — упаковываем сервис в контейнер

• Многоэтапная сборка Docker-образа — 800 МБ Go SDK превращаются в 10 МБ финальный образ
• Запуск не от root — безопасно, как требуют в продакшене
• Docker Compose — база данных, миграции и сервис поднимаются одной командой
• Healthcheck и зависимости — контейнеры стартуют в правильном порядке

Блок 7: PostgreSQL — SQL на Go без боли

• pgx — самый быстрый драйвер для PostgreSQL с пулом соединений (переиспользуем подключения, а не создаём новые на каждый запрос)
• Squirrel — SQL-конструктор — собираем запросы программно, без склейки строк
• Миграции через Goose — версионируем схему базы, накатываем изменения при деплое
• Практические приёмы — получаем ID сразу при вставке, работаем с nullable-полями, избегаем SQL-инъекций

Блок 8: Транзакции — атомарность без компромиссов

• Transaction Manager — оборачиваем несколько операций в транзакцию, не протаскивая объект транзакции через все слои
• Прозрачные транзакции — репозиторий даже не знает, что работает внутри транзакции — всё скрыто в контексте

Домашнее задание

• Поднять PostgreSQL через Docker Compose для OrderService и InventoryService. Написать миграции, заменить хранение в памяти на реальные SQL-запросы. Интегрировать Transaction Manager для атомарного создания заказа

Результат недели

• Хранилище в памяти заменено на PostgreSQL. Ты умеешь поднимать инфраструктуру через Docker Compose, делать миграции, писать запросы и проектировать хранилища. Паттерн Transaction Manager — один из самых частых вопросов на собеседованиях

​

Неделя 4
Конфигурация, DI и Domain-Driven Design

Блок 9: Конфигурация — параметры сервиса без хардкода

• YAML + переменные окружения через cleanenv — один конфиг-файл, переопределения через переменные окружения для каждого стенда
• Профили: local / production / docker — переключаем поведение без изменения кода

Блок 10: DI-контейнер — управление зависимостями без магии

• Ручной DI на Go — создаём зависимости лениво: только когда понадобятся
• Корректное завершение работы — ресурсы закрываются в обратном порядке: что открыли последним — закрываем первым
• Платформенная библиотека — проверка здоровья сервиса, логгер, менеджер закрытия ресурсов: переиспользуемые компоненты для всех сервисов

Блок 11: JSONB — гибкие структуры в PostgreSQL

• JSONB-колонки — храним разнородные данные (характеристики разных типов деталей) в одной колонке без раздувания схемы
• Индексы по JSON — быстрый поиск внутри JSON-структур

Блок 12: Domain-Driven Design — бизнес-логика, которая сама себя защищает

• Сущности с поведением — объекты сами знают свои правила, а не просто хранят данные
• Value Objects — типизированные значения (например, «прочность корпуса»), которые нельзя создать в невалидном состоянии
• Агрегаты — группа связанных объектов с единой точкой входа, которая контролирует целостность данных
• Доменный сервис — проверка совместимости компонентов корабля перед заказом
• Резервирование деталей — Reserve/Release с защитой от невалидных состояний

Домашнее задание

• Внедрить конфигурацию и DI-контейнер во все сервисы. Создать платформенную библиотеку. Реализовать DDD: сущность Part с методами Reserve/Release, Value Objects для свойств компонентов в JSONB, сервис проверки совместимости при заказе

Результат недели

• Сервисы конфигурируются через YAML и переменные окружения, зависимости собираются через DI-контейнер, ресурсы корректно освобождаются при завершении. Бизнес-логика защищена доменной моделью — невалидное состояние невозможно создать в принципе. Ты строишь не просто сервисы, а **платформу** — как это делают в BigTech-компаниях

​

Неделя 5
Kafka: асинхронная коммуникация между сервисами

Блок 13: Apache Kafka — шина событий для микросервисов

• Синхронный и асинхронный продюсер — гарантия доставки каждого сообщения vs максимальная пропускная способность
• Консюмер — читаем поток событий — смещения, партиции, чтение с начала или с конца
• Consumer Groups — горизонтальное масштабирование — несколько экземпляров сервиса делят между собой поток сообщений, автоматически перераспределяя нагрузку
• Обработка сообщений пачками — накапливаем и обрабатываем группой для производительности
• Kafka в Clean Architecture — выделяем слои для асинхронных потоков так же, как для HTTP и gRPC

Блок 14: SELECT FOR UPDATE — блокировки в PostgreSQL

• Блокировка строк при чтении — «заморозить» запись в базе, пока мы с ней работаем, чтобы другой запрос не изменил её параллельно
• Правильный порядок блокировок — всегда блокируем строки в одном и том же порядке, чтобы два запроса не заблокировали друг друга навечно
• Повторная обработка событий без последствий — даже если Kafka доставит сообщение дважды, данные не сломаются

Домашнее задание

• Поднять Kafka. Создать AssemblyService — новый микросервис, который слушает событие оплаты, «собирает корабль» и отправляет событие завершения сборки. OrderService публикует событие при оплате и обновляет статус при получении результата сборки. Блокировка строк для безопасного резервирования деталей.

Результат недели

• Полная асинхронная цепочка: заказ → оплата → сборка → обновление статуса. Четвёртый микросервис (AssemblyService) работает через Kafka. Ты освоил событийную архитектуру — именно так обрабатывают миллионы событий в BigTech-компаниях вроде OZON, Яндекса и Тинькофф

​

Неделя 6
Аутентификация: IAM-сервис и Redis

Блок 15: Redis — быстрое key-value хранилище

• Базовые операции — простые ключи, хеш-таблицы, хранение структур
• Время жизни ключей (TTL) — данные автоматически удаляются через заданное время: идеально для сессий и кеша
• Распределённая блокировка через Redis — когда несколько экземпляров сервиса должны по очереди работать с общим ресурсом
• Защита от лавины запросов — если тысяча пользователей одновременно запросила одно и то же, в базу уходит только один запрос
• Redis в Clean Architecture — кеширующий слой как отдельный репозиторий

Блок 16: Аутентификация на сессиях — от логина до защиты API

• bcrypt — хешируем пароли правильно — почему md5 и sha256 для паролей использовать нельзя
• Сессии в Redis с временем жизни — создание, проверка, удаление
• gRPC-интерцептор для проверки сессий — список открытых методов, извлечение токена из заголовка
• HTTP middleware для аутентификации — проверяем сессию через IAM, пробрасываем ID пользователя в контекст запроса
• Передача информации о пользователе между сервисами — gRPC metadata для пробрасывания идентификатора через цепочку вызовов

Домашнее задание

• Создать IAM Service — пятый микросервис: Register, Login, Logout, Whoami, GetUser. Пользователи в PostgreSQL, сессии в Redis с ограниченным временем жизни. Добавить HTTP middleware в OrderService и gRPC-интерцептор в InventoryService для проверки сессий через IAM.

Результат недели

• Пятый микросервис — полноценный IAM с регистрацией, аутентификацией и хранением сессий в Redis. Каждый запрос проходит проверку — API больше не открыт всему миру. Плюс ты освоил распределённые блокировки и защиту от лавинных запросов — паттерны, которые спрашивают на каждом Senior-собеседовании.

​

Неделя 7
Observability: логи, метрики и распределённые трейсы

Блок 17: Логирование — от println до Kibana

• Структурированные логи через slog + OpenTelemetry — логи отправляются в единый коллектор телеметрии
• Запись сразу в два места — одновременно в консоль и в Elasticsearch, чтобы видеть логи и локально, и в централизованном хранилище
• Kibana — ищем и анализируем логи всех сервисов в одном интерфейсе
• Устойчивость к сбоям — если Elasticsearch упал, сервис продолжает работать и писать логи в консоль

Блок 18: Метрики — Prometheus и Grafana

• Счётчики, гистограммы и другие типы метрик — считаем количество запросов, замеряем время ответа, отслеживаем текущую нагрузку
• Автоматический сбор метрик gRPC — подключается в одну строку, сразу видим latency и количество ошибок
• Prometheus — собирает метрики со всех сервисов через единый коллектор
• Grafana-дашборды — красивые графики бизнес-метрик: заказы, выручка, время сборки

Блок 19: Распределённый трейсинг — видим путь запроса насквозь

• Сквозной идентификатор запроса — один trace-id проходит через все сервисы, позволяя восстановить полный путь
• Автоматический сбор трейсов для gRPC — подключается без изменения бизнес-кода
• Добавляем бизнес-контекст к трейсам — видим не только «запрос прошёл», но и «какой заказ, какой пользователь»
• Jaeger — визуализация полного пути запроса через все сервисы на одном таймлайне
• Инструментация Redis — подключаем трейсы, метрики и логи для каждого вызова кеша через систему хуков

Домашнее задание

• Развернуть полный стек наблюдаемости: коллектор телеметрии, Elasticsearch + Kibana, Prometheus + Grafana, Jaeger. Настроить логи всех сервисов в Kibana. Бизнес-метрики (заказы, выручка) в Grafana. Трассировка полного пути запроса через Order → Inventory → Payment. Вынести инструменты наблюдаемости в платформенную библиотеку.

Результат недели

• Полноценная система наблюдаемости: Grafana с метриками, Kibana с логами, Jaeger с трейсами. Ты видишь каждый запрос от входа до ответа через все сервисы. Это уровень, который отличает Middle от Senior.

​

Неделя 8
Контейнеризация, балансировка и распределённый Rate Limiting

Блок 20:Контейнеризация и Nginx — всё в Docker, балансировка нагрузки

• Многоэтапная сборка Docker-образа для каждого сервиса — сначала компилируем, затем берём только бинарник в минимальный образ
• Docker Compose для всей системы — 5 сервисов + вся инфраструктура поднимаются одной командой
• Nginx как балансировщик — запросы равномерно распределяются между репликами OrderService
• Горизонтальное масштабирование — запускаем несколько копий сервиса, Nginx сам находит их по имени

Блок 21: Паттерны отказоустойчивости — чтобы сервис выжил в продакшене

• Rate Limiter — ограничиваем количество запросов в секунду, чтобы сервис не захлебнулся под нагрузкой
• Retry с нарастающей задержкой — клиент автоматически повторяет запрос при временных сбоях, каждый раз ожидая чуть дольше (плюс случайный разброс, чтобы все клиенты не повторили одновременно)
• Circuit Breaker — если сервис начал падать, автоматически прекращаем к нему обращаться, даём восстановиться, затем аккуратно проверяем: заработал ли
• Распределённый Rate Limiter через Redis — единый лимит на все копии сервиса, настройка лимитов отдельно для каждого метода, если Redis недоступен — пропускаем запросы, а не блокируем

Блок 22: Нагрузочное тестирование — проверяем, что всё работает под давлением

• vegeta — заливаем HTTP-трафиком, замеряем время ответа и пропускную способность
• ghz — то же самое для gRPC, проверяем rate limiter под реальной нагрузкой

Домашнее задание

• Контейнеризировать все сервисы. Собрать единый Docker Compose со всей инфраструктурой. Настроить Nginx для балансировки OrderService на 3 реплики. Реализовать распределённый Rate Limiter через Redis — единый лимит на все экземпляры. Провести нагрузочное тестирование

Результат недели

• Микросервисная система полностью собрана — от API до мониторинга, от аутентификации до балансировки нагрузки. 5 сервисов в Docker-контейнерах за Nginx, распределённый rate limiter защищает от перегрузки, нагрузочные тесты подтверждают работоспособность. Это готовый проект для портфолио и уверенный ответ на любой вопрос собеседования про микросервисы.

​