Складчина: новые складчины на курсы и тренинги

​

В итоге, вы получите мощный современный инструмент для обработки баз данных - язык SQL! Последний урок включает в себя реальный пример построения простого приложения с использованием SQL.

Вы изучите возможности языка SQL:
1. Создание таблиц и отношений между ними
2. Работа с данными различных типов – числа, текст, дата/время
3. Использование триггеров для автоматизации
4. Работа с подзапросами и проекциями

По окончании Вы будете уметь:
1. Использовать современные базы данных на языке SQL
2. Составлять и конструировать различные виды отчетов
3. Составлять запросы к данным при помощи языка SQL

Как мы обучаем:
1. Небольшой блок теории сразу закрепляется практикой
2. Обучение на документах и сквозном примере предприятия
3. Готовые конспекты, задания, решебники, образцы документов
Программа

Тема 1 - Подготовка программного обеспечения

• Видео 1. Установка SQLiteStudio
• Видео 2. Инструкция по работе с учебными файлами

Тема 2 - Обзор языка SQL (Обзор ключевых компонентов языка SQL)

• Видео 1. Базовые понятия языка
• Видео 2. Организация базы данных
• Видео 3. Команда SELECT
• Видео 4. Выбор строк
• Видео 5. Выбор столбцов
• Видео 6. Подсчёт количества строк
• Видео 7. Вставка данных
• Видео 8. Обновление данных
• Видео 9. Удаление данных

Тема 3 - Основные понятия (Основные понятия реляционных баз данных)

• Видео 1. Создание таблицы
• Видео 2. Удаление таблицы
• Видео 3. Вставка строк
• Видео 4. Удаление строк
• Видео 5. Что такое NULL
• Видео 6. Ограничения на столбцах
• Видео 7. Схема данных
• Видео 8. Ключевые столбцы
• Видео 9. Фильтрация данных
• Видео 10. Удаление дубликатов
• Видео 11. Сортировка
• Видео 12. Условные выражения
• Видео 13. Контроль знаний

Тема 4 - Отношения (Реляционные отношения и связанные таблицы)

• Видео 1. Что такое JOIN
• Видео 2. Доступ к связанным таблицам
• Видео 3. Отношения с несколькими таблицами
• Видео 4. Контроль знаний

Тема 5 - Строки (Функции и оператора для работы со строками)

• Видео 1. Вычисление длины строки
• Видео 2. Выбор части строки
• Видео 3. Удаление пробелов
• Видео 4. Смена регистра
• Видео 5. Контроль знаний

Тема 6 - Числа (Числовой тип данных и основные операции с ним)

• Видео 1. Числовые типы данных
• Видео 2. Целочисленное деление
• Видео 3. Округление
• Видео 4. Контроль знаний

Тема 7 - Дата и время (Функции для работы с датой и временем)

• Видео 1. Дата и время
• Видео 2. Функции для работы с датой и временем
• Видео 3. Контроль знаний

Тема 8 - Агрегаты (Статистические функции языка SQL)

• Видео 1. Что такое агрегаты
• Видео 2. Использование функций агрегирования
• Видео 3. Агрегирования уникальных (DISTINCT) значений
• Видео 4. Контроль знаний

Тема 9 - Транзакции (Целостность данных и транзакции)

• Видео 1. Что такое транзакции
• Видео 2. Целостность данных
• Видео 3. Производительность
• Видео 4. Контроль знаний

Тема 10 - Триггеры (Автоматизация рутинных операций с помощью триггеров)

• Видео 1. Автоматизация операций с помощью триггеров
• Видео 2. Предотвращение нежелательных обновлений
• Видео 3. Timestamp
• Видео 4. Контроль знаний

Тема 11 - Подзапросы и проекции (Повторное использование данных с помощью подзапросов и проекций)

• Видео 1. Создание подзапроса
• Видео 2. Поиск в результирующем наборе
• Видео 3. Создание проекции
• Видео 4. Создание проекции по нескольким таблицам
• Видео 5. Контроль знаний

Итоговое тестирование

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

​

AI для разработчиков. Соберите свою систему разработки с ИИ-агентами — под себя, за 4 месяца.
Встройте агентов в свой рабочий цикл — план → правка → тесты → ревью — на своём реальном проекте: от задачи до PR, готового к ревью или мёржу, каждый шаг под вашей проверкой и в рамках бюджета.

Знакомо?

• Лимиты сгорают за час-два — работа встаёт, деньги улетают
  Платите за Claude Max, запускаете агента — и через 1–2 часа стоп. Понять, почему так быстро, почти невозможно. Без контроля расхода токенов агентный кодинг превращается в рулетку с бюджетом.
• Каждый раз объясняете агенту всё заново
  Знания о кодовой базе, архитектурных решениях и ошибках живут в голове одного разработчика. Агент не помнит ничего между запусками, команда не видит прироста по скорости и качеству кода.
• CLAUDE.md, hooks, MCP — часы проб и ошибок без результата
  Чтобы агент заработал по-настоящему, нужны CLAUDE.md, slash-команды, hooks и MCP-серверы. Документации мало, синтаксис расходится между инструментами, и время уходит на выяснение вместо реального кода.
• После обновления агент игнорирует инструкции и ломает код
  Регрессии после обновлений — агент делает противоположное тому, что просили, выдаёт «простейшие» но неверные фиксы. Доверять ему сложные задачи страшно без системы верификации.

Для кого этот курс:

Курс закрывает одну задачу: собрать работающий агентный процесс на своём реальном проекте — и перестать бояться, что агент сломает прод или сожжёт бюджет. Чтобы вы системно использовали агентов, а не хаотично промптили ChatGPT.

Кому подойдёт:

• Разработчики любого стека
  Backend / frontend / fullstack / mobile — уже эпизодически кодите с ИИ и хотите системный агентный процесс на своём проекте.
• DevOps и SRE
  Хотите поручать агенту CI-конфиги, IaC и отладку деплоев — под ревью и контролем, а не вслепую.
• Тимлиды и техлиды
  Отвечаете за внедрение агентов в команде: стандарты, обязательное ревью, стоимость и безопасность на масштабе.

Что даст вам этот курс:

• Умение встроить агента в свой реальный проект
  Backend / frontend / fullstack / mobile — любой язык. Уже эпизодически кодите с ИИ и хотите системный агентный процесс на своём проекте.
• Понимание, где агент уверенно ошибается
  Правдоподобный, но сломанный код, «зелёные» тесты при неверной логике, «сделал не то, что просили» — ловите эти провалы до мёржа.
• Прозрачность расходов на токены
  Видите цену каждого прогона и держите бюджет — агентная разработка перестаёт быть рулеткой.
• Контроль над тем, куда агент не имеет доступа
  Агент действует автономно только в заранее разрешённых зонах: локальная ветка, sandbox, staging, тестовые данные.
• Навык собрать команду агентов под задачи
  От одного агента к нескольким — каждый за свою стадию — и к процессу, который работает в команде.

Что вы получите на выходе:

• Настроенный под агента репозиторий: .claude/ с выверенным CLAUDE.md, хуками и сканом секретов
• Маршрутизация моделей по стоимости и панель расходов с ценой за каждый PR
• Команда субагентов под стадии разработки + параллельный запуск нескольких задач
• Тест-харнес с критериями приёмки (DoD) и регресс-тестами на ваши реальные баги
• Модель угроз вашего репозитория и политика автономии агента: права, лимиты радиуса поражения
• Смёрженные PR с историей ревью — рабочее доказательство процесса, а не сертификат

Стек курса:

• Claude Code — основной инструмент: plan mode, /code-review, /ultrareview, хуки, субагенты
• Cursor — альтернативный инструмент; разбираем различия форматов (CLAUDE.md vs AGENTS.md) и выбор под проект
• OpenRouter / OpenCode — развязка инструмент ↔ модель: маршрутизация по стоимости к западным и китайским моделям
• DeepSeek / Qwen / GLM — оптимальный выбор для части задач: сравниваем качество и стоимость в коде
• MCP — свежая спецификация: постепенная подача инструментов, поиск по инструментам, риски STDIO RCE
• AGENTS.md / CLAUDE.md — вручную ведомый якорь памяти: структура, метаданные, загрузка по требованию
• Semgrep — скан безопасности в агентном цикле как часть DoD перед мёржем
• git worktree — изоляция окружений для параллельных агентов

Программа:

Модуль 1. Вступление: где ломается разработка с ИИ и базовые настройки:

• Зачем писать md-файлы, или что сегодня решает промптинг
• Что ломается в проекте без правил
• Как уменьшить неопределённость
• Классификация сбоев агента на реальных кейсах диалогов с ИИ
• Как создать AGENTS.md: онбординг агента в незнакомый репозиторий
• Где живут правила: раскладка файлов в Cursor и Claude Code
• Полный цикл: план → правка → тесты → ревью с plan mode на демо-задаче
• Сквозной проект курса
• Первые шаги на проекте курса

Модуль 2. Контекст проекта: AGENTS.md / CLAUDE.md:

• Как работает агент: цикл и слои
• Когда нужен план, а когда достаточно постановки задачи
• Разделение: задача — в спеке, постоянное — в контексте
• Постановка задачи агенту
• Структура плана
• Использование sub agents
• Пример на основе проекта курса

Модуль 3. Подключение агента к стеку: MCP:

• Что даёт MCP: агент видит трекер, БД, логи и документацию, а не только файлы репо
• Риски MCP: запуск чужого кода (STDIO RCE), постепенная подача инструментов, поиск по инструментам
• Подключение MCP к GitHub/Jira/БД/Sentry/докам на своём проекте

Модуль 4. Спецификация как контракт:

• Чем спецификация отличается от промпта: агенту — рамка, вам — критерий приёмки
• Структура спеки из 5 секций: цель, требования, ограничения, Definition of Done, тесты
• Нотации EARS и Given-When-Then для acceptance criteria, которые агент не истолкует по-своему
• Типовые дыры в спеках, из-за которых агент додумывает требования
• Поиск подсаженных дыр в плохой спецификации — раньше, чем их найдёт агент
• Написание спецификации на задачу своего проекта по шаблону
• Прогон агента с/без спеки и фиксация разницы в diff

Модуль 5. Легаси и чужой код:

• Разведка незнакомого кода с агентом: структура, зависимости, точка изменения, blast radius
• Как проверять объяснения агента о чужом коде — он галлюцинирует и здесь
• Characterization tests и спека для легаси: фиксация поведения, белый список файлов, «не чини попутно»
• Рефакторинг и миграция большого легаси безопасными шагами под регресс-тестами
• Разведка выданного легаси-репозитория с агентом
• Изменение в чужом коде полным циклом: разведка → тесты → спека → план → агент → ревью → CI

Модуль 6. Постановка задачи агенту и ведение по плану:

• Как работает plan mode
• Когда нужен план, а когда достаточно постановки задачи
• Постановка задачи агенту
• Структура плана
• Использование sub agents
• Пример на основе проекта курса

Модуль 7. Ревью AI-кода:

• Почему меняется процесс
• Как начать доверять AI коду
• Как создать правила и обновлять правила
• Что мержить, а что смотреть
• Создание тест кейсов с AI
• Инструменты для ревью, делаем свой

Модуль 8. Тесты, критерии готовности и CI:

• Тесты выводятся из спецификации: каждый acceptance criterion превращается в тест
• Агентный TDD: сначала падающий тест, потом код до зелёного
• Критерии готовности (DoD) как ворота приёмки для кода агента
• Почему агент пишет happy-path и подгоняет тесты под свой код — и как этим управлять
• Что показывает coverage, почему «зелёный CI» ≠ «работает правильно», как читать красный билд
• Регламент отладки: воспроизвести → логи/стектрейс → локализовать → починить → регресс-тест
• Тест-стратегия: критичная логика, негативные сценарии, граничные случаи
• Проверка честности тестов: сломать поведение и убедиться, что тесты это ловят

Модуль 9. Безопасность и автономия агента:

• Почему prompt injection нельзя «запретить промптом»: Lethal Trifecta — данные, инструменты, внешняя коммуникация
• Цепочка поставок: галлюцинации пакетов, slopsquatting, уязвимые зависимости; риски хуков
• Автономия по уровням: минимальные привилегии, подтверждение разрушительных действий
• Радиус поражения: staging vs prod, токены вне досягаемости агента; кейс PocketOS
• Сборка модели угроз своего репо и политики автономии в хуках

Модуль 10. Мультиагентный SDLC и параллельная работа:

• SDLC/ADLC
• Параллельный запуск через git worktree: команды агентов, конфликты и синтез-ревью веток
• Hooks (Claude)
• Dynamic workflows (Claude)
• Worktree-параллель на 2 задачи со сведением результатов
• Агенты на CI
• Worktree, работаем параллельно
• Маршрутизация по стоимости: модель под задачу
• Локальная модель для приватного кода: подбор под своё железо (GPU)
• Пример нескольких CI агентов (ревью/обновление документации)

Модуль 11. Внедрение процесса в команде:

• Общая память и конфиг команды: что версионируется, кто владелец, как обновляется
• Стандарты на код агента и обязательное ревью как правило, а не договорённость
• Сборка командного регламента под свою команду

Модуль 12. Сквозной проект и защита:

• Как доказать управление ИИ артефактами процесса, а не словами «оно работает»
• Рубрика защиты из 6 критериев; какие элементы цикла сжимаются до минут, а какие обязательны всегда
• «Цикл за 60 минут»: незнакомая задача полным циклом — доказательство переносимости навыка
• Сборка финального репозитория: спека, контекст, план, ревью, тесты, README-навигация
• Защита проекта перед экспертом: 5–7 минут о том, как вы управляли ИИ

Эксперты курса:

• Арсений Харланов
  • Android Tech Lead · Investing.com
  • Внедряет AI в процессы мобильной разработки и QA.
  • Продвигает Documentation Driven Development как основу для работы с AI и командной разработки.
• Олег Лайок
  • Senior ML Developer в Yandex Crowd
  • Внедрял LLM/VLM solutions в Сбере, ecom-tech, Яндексе
  • Спикер ODS DataFest 2025
  • За две недели перевёз сервис на новый транспорт с помощью spec-coding
  • Разрабатывает агентские сценарии в Data Labeling
  • Реализовал LLMOps pipeline на платформе разметки

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

​

Курс по Apache Kafka для разработчиков — это глубокое погружение во внутреннее устройство Kafka, архитектурные решения, best practices, паттерны и антипаттерны работы с брокером сообщений в highload-проектах. На занятиях вы разберете реальные инженерные кейсы и научитесь проектировать надежные распределенные системы с высокой нагрузкой.

Кому подойдет курс
Программа рассчитана на middle/senior-разработчиков, backend-инженеров, архитекторов и специалистов, которые хотят уверенно использовать Kafka в продакшене, а не только знать базовые команды и настройки.

• Вы уже базово работали с Kafka, но столкнулись с замедлениями чтения или записи.
• Понимаете, что Kafka нужна в проекте, но не уверены, как правильно встроить ее в архитектуру.
• Работаете над highload-системой с тысячами сообщений в секунду.
• Планируете поставлять события другим командам и хотите заранее подготовиться к росту нагрузки.
• Готовитесь к собеседованию в BigTech или хотите вырасти до уровня Staff-инженера.
• Хотите предметно разобраться в технических деталях Kafka: партициях, репликации, консюмерах, продьюсерах, гарантиях доставки и отказоустойчивости.

Что нужно знать перед стартом
Курс подходит разработчикам с базовым инженерным бэкграундом. Глубокие знания Kafka и брокеров сообщений не обязательны: ключевые концепции будут разобраны с нуля и постепенно усложнены до продвинутого уровня.

• Любой backend-язык программирования.
• Базовое понимание Docker.
• Основы computer science и распределенных систем.
• Желание разбираться в архитектуре, производительности и надежности highload-сервисов.

Что вы разберете на курсе
Архитектура Kafka и отличие от RabbitMQ
Вы изучите, из чего состоит Apache Kafka, как устроены брокеры, топики, партиции, реплики, группы потребителей и offsets. Отдельно разберете, чем Kafka отличается от RabbitMQ, когда стоит выбирать Kafka, а когда лучше использовать другой брокер сообщений.

• Базовые компоненты Kafka и их роль в системе.
• Kafka vs RabbitMQ: архитектурные отличия и сценарии применения.
• Типовые вопросы на собеседованиях и подходы к ответам.
• Ошибки проектирования, которые приводят к проблемам при росте нагрузки.

Эффективная запись в Kafka
Вы научитесь быстро и надежно писать данные в Kafka, понимать настройки producer, управлять батчингом, latency, throughput и гарантиями доставки.

• Как писать много сообщений без потерь.
• Какие настройки producer влияют на производительность.
• Как выбрать баланс между скоростью, надежностью и задержками.
• Что учитывать при проектировании ключей сообщений и партиционирования.

Эффективное чтение из Kafka
Курс поможет разобраться, как правильно читать данные из Kafka, масштабировать consumer groups и избегать проблем, которые возникают в продакшене при росте количества сервисов и нагрузки.

• Как работают consumer groups и offsets.
• Как бороться со штормом ребалансировки.
• Как проектировать чтение с учетом высокой нагрузки.
• Что такое CQRS и как Kafka помогает реализовывать событийные архитектуры.
• Как подходить к схематизации данных и эволюции событий.

Kafka в highload-системах
Вы разберете, как Kafka ведет себя в условиях высокой нагрузки и отказов, какие риски возникают в продакшене и как заранее проектировать систему так, чтобы она выдерживала сбои.

• Безопасность и контроль доступа.
• Квоты и управление ресурсами.
• Control plane и эксплуатационные ограничения.
• Мониторинг Kafka и ключевые метрики.
• Что происходит при отказе брокера, диска или дата-центра.
• Как проектировать отказоустойчивость и готовиться к авариям.

Real-time обработка данных
На курсе вы изучите подходы к real-time processing и complex event processing, а также разберете практические паттерны обработки событий.

• Паттерны обработки потоковых данных.
• Антипаттерны при построении event-driven систем.
• Лучшие практики real-time обработки.
• Проектирование сервисов, которые реагируют на события в реальном времени.

Новые возможности Kafka
Отдельный блок посвящен современным направлениям развития Kafka и возможностям, которые пока редко используются в индустрии, но могут стать важными для будущих проектов.

• Queues over Kafka.
• Diskless Kafka.
• Новые подходы к использованию Kafka в распределенных системах.
• Практическая ценность новых возможностей для разработчиков и архитекторов.

Практический проект: сервис склада
Все темы курса разбираются на примере сквозного pet-проекта — сервиса склада. Вы будете развивать его от урока к уроку и на практике применять Kafka для решения реальных инженерных задач.

Такой формат помогает не просто изучить теорию, а понять, как принимать архитектурные решения: где использовать события, как проектировать топики, как читать и писать данные, как готовиться к росту нагрузки и отказам.

Что вы получите в результате

• Продвинутое понимание Kafka: внутреннее устройство, практическое применение и ключевые ограничения технологии.
• Системный подход к проектированию: сможете выбирать архитектурные решения под конкретные бизнес-кейсы.
• Практические навыки: научитесь эффективно писать и читать данные, работать с нагрузкой и отказами.
• Понимание паттернов и антипаттернов: будете знать, какие решения работают в продакшене, а какие создают проблемы.
• Готовность к собеседованиям: разберете технические вопросы по Kafka, которые часто задают middle, senior и staff-инженерам.
• Уверенность в highload-архитектуре: сможете проектировать сложные распределенные системы, которые опираются на брокер сообщений.

Чем этот курс отличается от других
Главное отличие курса — фокус на практическом использовании Kafka в разработке и архитектуре, а не только на эксплуатации инструмента.

Как часто устроены другие курсы

• Сильный акцент на эксплуатацию: настройки Kafka и их назначение.
• Недостаточно внимания архитектурному проектированию.
• Программа часто строится по схеме «теория → практика» без привязки к бизнес-проблемам.
• Могут дополнительно затрагиваться задачи Data Science-специалистов, из-за чего фокус разработчиков размывается.

Как построен этот курс

• Материал основан на глубокой практике: преподаватель 8 лет работал с Kafka и пишет аналог инструмента в Яндексе.
• Обучение идет от бизнес-кейсов: берется рабочая проблема, затем изучается теория и после этого проектируется решение.
• Фокус только на разработчиках, backend-инженерах и архитекторах.
• Все темы закрепляются на едином практическом проекте, а не на разрозненных примерах.

Из чего состоит курс
6 онлайн-уроков в Zoom
Живые созвоны длятся по 1,5–2 часа и проходят раз в неделю в свободное от работы время. Если не получится присутствовать онлайн, можно посмотреть запись занятия.

Практика и домашние задания
Теория закрепляется на реальных бизнес-кейсах и задачах из разработки. Для домашних заданий предусмотрен референс для самопроверки, чтобы вы могли сравнить свое решение с ожидаемым подходом.

Q&A-сессии
На онлайн-встречах можно задать вопросы по лекциям, домашним заданиям и архитектурным решениям. Фидбек дает сам преподаватель — без кураторов и помощников.

Кому курс будет особенно полезен

• Backend-разработчикам, которые хотят уверенно работать с Kafka в продакшене.
• Senior-инженерам, которым нужно проектировать отказоустойчивые event-driven системы.
• Архитекторам, выбирающим брокер сообщений для highload-проектов.
• Разработчикам, готовящимся к техническим собеседованиям по Kafka и распределенным системам.
• Инженерам, которые хотят понять не только «как настроить Kafka», но и «как правильно построить систему вокруг Kafka».

Итог
После курса вы систематизируете знания по Kafka, разберетесь во внутреннем устройстве брокера, научитесь проектировать надежную запись и чтение данных, работать с highload-нагрузкой, отказами, мониторингом и real-time обработкой событий. Это курс для тех, кто хочет использовать Kafka осознанно и проектировать системы, готовые к реальному продакшену.

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

​

Научим разрабатывать и внедрять в бизнес решения на основе ИИ, которые будут сокращать расходы и ускорять процессы в несколько раз!

Кто такой промт-инженер?
Промт-инженер разбирается в бизнес-процессах компаний, разработке IT-продуктов и нейросетях. Используя эту совокупность навыков, он может создавать для бизнеса решения на базе ИИ, которые позволят в десятки раз ускорить процессы и сократить расходы, а также он понимает какой стэк инструментов оптимально использовать для той или иной задачи и на чем можно сэкономить.
Навыки промт-инженера находятся в большом дефиците по сравнению с растущим спросом на рынке.
Поскольку эра ИИ только стартовала, лишь единичные специалисты уже владеют нужной совокупностью навыков промт-инженера.

Твои результаты после обучения:

• Освоишь мультимодальные нейросети и LLM
  Разберёшься, как работают модели для текста, аудио, видео и изображений. Научишься подбирать архитектуру под любую задачу бизнеса, использовать такие инструменты, как GPT, Perplexity, GigaChat, Gemini и другие.
  
  
• Станешь мастером продвинутого промптинга
  Будешь проектировать промпты для сложных сценариев, использовать техники промптинга, оптимизировать токены и параметры генерации, работать с форматами JSON и структурировать сложные запросы для нейросетей.

• Разработаешь и интегрируешь кастомных ИИ-ассистентов
  Освоишь создание собственных асcистентов — от чат-ботов до сценариев на базе LangChain, n8n и других платформ, подключая их к CRM, облачным сервисам и внешним системам.

• Соберёшь портфель готовых AI-продуктов
  Построишь MVP: Telegram-ботов, помощников для генерации контента и озвучки, онлайн-консультантов и др. Реализуешь кейсы для портфолио и подготовки к работе с бизнесом.
  
  
• Спроектируешь надёжную data-инфраструктуру
  Научишься готовить и обезличивать датасеты, хранить и обрабатывать данные для RAG-систем, векторных хранилищ, оптимизировать работу с конфиденциальными данными.

• Развернёшь и оптимизируешь LLM локально и в облаке
  Используешь Hugging Face, Ollama, Yandex Cloud, Google Cloud для подготовки, дообучения и масштабирования моделей, снижая стоимость и настраивая мультиагентные сценарии.
  
  
• Станешь востребованным промпт-инженером
  Получишь навык аудита AI-проектов, поймёшь как вести переговоры и реализовывать кейсы для фриланса и бизнеса. Сможешь уверенно презентовать свои решения, вести портфолио и искать заказы.

Программа

• Предобучение
• Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
• Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
• Модуль 3. No-code и API-интеграции
• Модуль 4.Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
• Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
• Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
• Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
• Модуль 8. Итоговый проект
• Бизнес-модули
  - Карьера на фрилансе
  - Карьера в бизнесе

Программа постоянно трансформируется, актуализируется и дополняется

Спойлер: Программа Курса:

Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
Модуль формирует общее представление о профессии промпт-инженера, ключевых понятиях и инструментах, используемых в работе внедрения ИИ.

Основные темы:

• Промпт-инженер: кто он и чем занимается?
• Что такое LLM? Ошибки LLM и как с ними работать
• Документация как ключевой инструмент
• Рабочее окружение промпт-инженера
• Практика: твой первый мини-ассистент

Результат модуля:

• Сможете определить роль и задачи промпт-инженера в современной компании, научитесь отличать промпт-инженера от смежных специалистов
• Освоите правила создания эффективных промптов и напишете свой первый промпт
• Научитесь работать с основными инструментами: ChatGPT, Playground, Perplexity, Gemini, Yandex GPT, GigaChat, API-документацией и другими

Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
Модуль учит создавать эффективные запросы к ИИ, понимать структуру промптов, работать с различными техниками и форматами. Оттачиваем практику и учимся говорить с нейросетью «на одном языке».

Основные темы:

• Техники промптинга
• Практика: ассистент в Playground
• Оптимизация стоимости и скорости
• API: как обращаться к модели напрямую
• Проект: персональный помощник через API

Результат модуля:

• Научитесь применять базовые и продвинутые техники промпт-инжиниринга
• Сможете структурировать промпты и использовать различные форматы, включая JSON
• Освоите оптимизацию промптов для повышения качества ответов и снижения затрат
• Создадите собственного ИИ-ассистента с управлением параметрами генерации
• Научитесь работать с API языковых моделей

Модуль 3. No-code и API-интеграции
Модуль знакомит с основами no-code-подхода и интеграциями через API, учит собирать простые ИИ-сценарии без программирования, использовать инструменты автоматизации и подключать языковые модели к внешним сервисам, а также создавать полезных ИИ-ассистентов.

Основные темы:

• Зачем нужен no-code для ИИ: как собрать MVP на основе ИИ?
• Интеграции с ИИ: как передать данные в LLM
• Создание сценариев с ИИ в n8n
• Развёртывание ИИ-ассистента на сервере
• Кейсы: создание ИИ-ассистента, создание MVP-ассистента на базе GPT и GigaChat
• Привязка CRM к ИИ-сценариям: автоматизация клиентских процессов

Результат модуля:

• Сможете строить автоматизированные цепочки без написания кода с помощью n8n, EMD Cloud, Albato
• Научитесь интегрировать ИИ в CRM, таблицы и другие бизнес-инструменты
• Создадите MVP-ассистентов для решения реальных бизнес-задач
• Освоите подключение API языковых моделей к no-code платформам
• Реализуете практические кейсы автоматизации с использованием ИИ

Модуль 4. Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
Модуль знакомит с возможностями работы ИИ с не только текстовыми, но и визуальными, аудио- и табличными данными. Обучает использованию мультимодальных моделей для анализа изображений, генерации видео, озвучки, распознавания речи и построения визуальных ассистентов.

Основные темы:

• Что такое мультимодальность и зачем она бизнесу
• Текст, звук, изображения и видео: генерация, распознавание и анализ
• Практика: визуальный или голосовой MVP
• Вайбкодинг: введение в Cursor AI
• Мультимодальность + вайбкодинг: расширенные сценарии
• Кейсы: мультимодальные ассистенты

Результат модуля:

• Научитесь работать с мультимодальными моделями, обрабатывающими текст, изображения и аудио
• Сможете анализировать изображения, распознавать речь и генерировать аудио и видео
• Освоите low-code разработку с использованием Cursor AI и вайбкодинга
• Создадите мультимодальных ИИ-ассистентов для комплексных задач

Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
Модуль научит создавать ИИ-ассистентов, которые используют внешние знания и контекст пользователя: от поиска по базе данных до построения ответов на основе документов, заметок, инструкций. Освоят архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG) и инструменты Relevance.

Основные темы:

• Что такое RAG: как ИИ ищет, а не запоминает
• Инструменты хранения знаний
• Подготовка и очистка данных для RAG
• RAG в no-code: интеграции с внешними базами
• Оценка качества RAG
• Оптимизация и масштабирование RAG
• Безопасность и доступы
• Кейсы: создание ассистента с контекстной памятью, ассистент по документации или базе знаний

Результат модуля:

• Научитесь создавать ассистентов с памятью на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Сможете подключать внешние базы знаний и документы к ИИ-системам
• Освоите работу с векторными базами данных и контекстным поиском
• Научитесь бороться с галлюцинациями и оценивать качество ответов
• Создадите умного ассистента, способного отвечать на основе вашей документации

Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
Модуль научит превращать ИИ-прототипы в рабочие продукты: от масштабирования промптов до развёртывания моделей локально и в облаке, дообучения и передачи в команду.

Основные темы:

• Как масштабировать промпт: от персонального к командному
• Интерфейсы: как подключить Telegram, формы, виджеты
• Логирование и отладка; A/B тесты, гипотезы, оценка качества решений
• Документация и handoff: передача в команду
• Введение в локальное и облачное развертывание
• Fine-tuning LLM и специализированных моделей. Обзор методов дообучения.
• Практическое дообучение с помощью облачных инструментов

Результат модуля:

• Сможете масштабировать MVP до production-решения с использованием облачных платформ
• Научитесь развёртывать модели локально (Ollama) и в облаке (Yandex Cloud, Google Cloud)
• Освоите fine-tuning для адаптации моделей под специфические задачи
• Реализуете логирование, отладку и A/B тестирование ИИ-систем
• Передадите готовое решение в команду с полной документацией и инструкциями

Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
Модуль научит использовать LangChain и LangFlow для построения сложных цепочек и агентов: от ноукод-MVP до полноценного приложения.

Основные темы:

• Введение в LangСhain
• LangFlow: быстрый старт
• Кейс: MVP-проект в LangFlow
• LangChain для разработчиков: базовые агенты
• LangChain: расширенные сценарии
• Обертка и интерфейс: FastAPI + Telegram/Web

Результат модуля:

• Научитесь использовать LangChain для создания цепочек, агентов и систем с памятью
• Сможете разрабатывать ноукод и кодовые решения на LangFlow и FastAPI
• Создадите ИИ-агентов с доступом к внешним инструментам и API
• Обернёте агентов в API и подключите к Telegram или веб-интерфейсам
• Реализуете сложные сценарии автоматизации с использованием архитектуры LangChain

Модуль 8. Итоговый проект
Модуль научит собирать полноценное решение с использованием ИИ — от постановки задачи и до презентации. Каждый студент проходит весь цикл: формулировка цели, создания технического задания, выбор архитектуры, сборку сценария, подключение интерфейсов и защиту проекта.

Основные темы:

• Формулировка задачи. Разработка технического задания
• Выбор стека разработки
• Сбор данных и подготовка промптов
• Оценка стоимости
• Выпускной проект

Результат модуля:

• Сможете самостоятельно сформулировать задачу и выбрать архитектуру ИИ-решения
• Научитесь собирать и готовить данные для промптов и систем
• Оцените стоимость и ресурсы, необходимые для реализации проекта
• Соберёте, протестируете и защитите полноценное ИИ-решение
• Пройдёте полный цикл разработки — от идеи до внедрения

Бизнес-модули

Карьера на фрилансе
Выходим на рынок и берём первые базовые заказы.
Подготовка к устройству в компанию и фриланс.
Доп. кейсы для портфолио и подготовка работы с задачами внутри компании.

Результат:

• Первые сильные кейсы, отражающие навыки студента для быстрого нахождения заказов
• Полностью оформленное резюме и GitHub‑портфолио;
• Стратегии поиска вакансий и заказов;
• Навыки прохождения HR‑собеседований и технических интервью;
• Готовность презентовать свои кейсы работодателям и заказчикам. Находим первые платные заказы!

Карьера в бизнесе
Учимся делать и работать с более дорогими заказами и крупным бизнесом.
Внедрение AI в бизнес. Навыки общения с более крупными заказчиками и умение внедрять проекты
в собственный бизнес
Больше кейсов для дорогого портфолио

Результат:

• Сможешь внедрять крупные AI проекты в бизнес-процессы от первого контакта с заказчиком до передачи готового решения
• Опыт аудита компаний и подготовки ТЗ на языке бизнеса
• Научишься презентовать MVP и управлять юр. рисками с российскими и зарубежными заказчиками
• Портфолио дорогих и серьезных кейсов для разных сфер
• Навык продажи консалтинговых услуг с чеком от 1 млн

Бонус курсы:

Нейросети для жизни
Программа
Модуль №1. Нейросети для жизни и повседневных задач
Модуль №2. Креативные изображения с помощью нейросетей
Модуль №3. Создание видео, музыки и анимации с использованием ИИ
Стоимость 40900 руб.

Вайб-кодинг и автономные агенты
Это метод программирования с помощью искусственного интеллекта. Вместо того чтобы писать код вручную, разработчик просто описывает задачу на обычном разговорном языке, указывает, что должна делать программа. Искусственный интеллект «понимает» это описание и сам пишет подходящий код.
Такой подход позволяет создавать IT-решения даже тем, кто не разбирается в программировании, ведь главное — чётко сформулировать идею, а техническую часть создаст ИИ.
За 4 недели ты создашь 12 собственных AI-ассистентов и мини-сервисов без ручного написания кода, используя только текстовые команды и визуальные инструменты.
Стоимость 34900 руб.

Тариф Вип
Модули 1−8
Доступ к модулю "Карьера на фрилансе"
Доступ к модулю «Карьера в бизнесе»
Предобучение Python и Нейросети
QA-сессии
Шаблоны резюме, портфолио, договоров и ТЗ для оказания услуг

Цена 220000 руб
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Как за пару вечеров разложить по полочкам брокер, без которого не проходят собесы в сильную компанию, и перестать писать в ТЗ "отправляем события в Kafka".

• Живой стенд, который остается у вас
• готовый шаблон ТЗ на интеграцию
• Ни одной строчки кода и без DevOps

Этот воркшоп для вас, если...

• «Понимаю, что Kafka надо знать, но не понимаю, с чего начать»
  Открываешь статью, а там конфиги брокера и код на Java. Видишь большой объем и закрываешь статью вообще.
• «Боюсь, что на собесе скопируют глубже определения, и я поплыву»
  Один уточняющий вопрос про ключ или гарантии доставки, и будет неловкая пауза.
• «Пишу в ТЗ общие слова, потому что не знаю, какие детали указывать»
  Разработчики сделают, как поняли сами. А виноватым потом окажетесь вы.
• «Не понимаю, где заканчивается моя зона и начинается зона разработчика»
  Кажется, что придется создавать топики и партиции. Спойлер: не придется.
• «Стыдно спрашивать у разработчика базовые вещи»
  Вдруг решат, что я не тяну на свой грейд. Лучше промолчу.
• «Вижу Kafka в вакансиях и понимаю, что это мой пробел»
  Отлик отправлен, а внутри неприятное чувство и неуверенность.

Весь контент по Kafka написан разработчиками для разработчиков. Вас учат настраивать брокер, который вы никогда не будете настраивать, и писать код, который вы никогда не будете писать. А то, что реально нужно аналитику, не объясняет почти никто.

Вы наверняка уже пробовали разобраться и вот почему не получалось...

• Статьи и бесплатные видео
  Их пишут разработчики для разработчиков. Конфиги брокера, код на Java, устройство кластера. После десятой статьи вы знаете слова «оффсет» и «репликация», но объяснить своими словами по-прежнему не можете. И главное, так и не понимаете, что из этого писать в ТЗ.
• Обзорные вебинары и подкасты для аналитиков
  Уже теплее: там говорят на вашем языке, но это 40 минут теоретического обзора. Вы получаете общее представление и шаблоны, а дальше остаетесь один с реальной задачей, где нужно решить: сколько партий, какой ключ, какие гарантии, нужен ли DLQ, и самое главное — какой спроектировать контракт обмена данными.
• Корпоративные воркшопы по брокерам
  Там действительно глубоко, но это группа от семи человек по расписанию компании. И то, не все компании в 2026 году готовы вкладываться в подобные корпоративные воркшопы

Кому подойдет воркшоп?

• У вас в задачах уже есть Kafka, но каждый раз приходится гуглить заново и уточнять у разработчиков очевидные вещи.
  Итог: Заберете структуру, что и в каком порядке описывать в ТЗ, чтобы вопросов к вам не было.
• Аналитику, который Kafka в задачах пока не видел, тема есть в требованиях вакансий и в разговорах команды, но подступиться не получалось.
  Итог: Разберете с нуля и перестанете выпадать из обсуждений архитектуры.
• Тому, кто готовится к собеседованиям. Брокеры — это один из блоков, где чаще всего копают глубже определения.
  Итог: После воркшопа вы отвечаете не заученной формулировкой, а объясняете, почему в вашем кейсе выбрана Kafka и с какими параметрами.
• Бизнес-аналитику и смежным ролям, кто идет в системный анализ. Интеграции — это та часть, которая отличает БА от СА.
  Итог: Kafka закрывает заметный кусок этого разрыва, а код для этого не нужен.
• Новичку в профессии. Начинать с Kafka не рано.
  Итог: Разобравшись с ней на входе, вы не будете обходить стороной интеграционные задачи, на которых спотыкается большинство джунов и даже мидлов.

1. 
   
   Спойлер: Программа обучения:

   [*]Docker, стенд и зачем вообще нужен брокер
   Docker и Docker Compose с нуля
   Разворачиваем стенд одной командой: 16 контейнеров, три брокера, продюсеры, консьюмеры и Kafka UI.
   Разбираем, зачем нужен брокер сообщений, когда Kafka уместна, а когда избыточна, и где в этой истории зона аналитики.
   ✔️ РЕЗУЛЬТАТ: у вас на компьютере работает собственный Kafka‑кластер, и вы понимаете, зачем он нужен.
   [*]Анатомия кластера
   Брокеры и кластер, ZooKeeper и Controller, ключевые параметры брокера
   Топики и партиции, распределение сообщений по ключу
   Репликация и синхронизированные реплики: как Kafka защищает данные
   Создаете топик через интерфейс, меняете настройки, роняете брокер и смотрите, как перезажигают лидеры партиций
   ✔️ РЕЗУЛЬТАТ: цифры в ТЗ (партиции, фактор репликации, retention) перестанут быть магией.
   [*]Поток данных: продюсеры, консьюмеры, гарантии
   Как продюсер выбирает партицию, что такое консумер-группы, из чего состоит сообщение, что такое оффсеты, коммиты и consumer lag
   Гарантии доставки, acks и идемпотентность: что выбирать для логов, что для заказов, а что для платежей
   Пишите сообщение в топик через интерфейс и через терминал, сбрасываете оффсет и смотрите, как группа перечитывает данные
   ✔️ РЕЗУЛЬТАТ: вы обоснованно выбираете гарантии под задачу. Это то, что на собеседовании отличает заученное определение от понимания.
   [*]Сбои, DLQ и масштабирование
   Ребалансировка и падение брокера
   Паттерн DLQ: разбираем инцидент по сообщению из очереди ошибок так, как это делают в реальных командах.
   Масштабируемость и надежность: что и когда масштабировать, что может пойти не так
   Плюсы и минусы Kafka, хорошие и плохие практики настройки одной шпаргалкой
   ✔️ РЕЗУЛЬТАТ: вы понимаете, что происходит при сбоях и под нагрузкой, и закладываете это в ТЗ заранее.
   [*]Практика: пишем настоящее ТЗ на интеграцию
   Берем реальную задачу: перевод интеграции заказов и уведомлений с REST на Kafka, разбираем схему до и после. Проходим список вопросов, которые аналитик задает перед любой интеграцией. Заполняем спеку на интеграцию: цель, топик, формат, ключ, гарантии, DLQ.
   ✔️ РЕЗУЛЬТАТ: готовый документ‑образец, который вы адаптируете под любую рабочую задачу.

Я собирала этот воркшоп из того, чего мне самой не хватало в начале пути, когда я первый раз получила задачу на интеграцию с Kafka и не понимала вообще ничего: ни как брокер устроен внутри, ни что писать в ТЗ, у разработчиков, ни почему все статьи в интернете написаны так, будто я собрала себе кластер.
Поэтому моя цель здесь не в том, чтобы выдать вам еще один пересказ документации. За пять часов вы не станете архитектором распределенных систем, и я не буду обещать этого.
Обещаю только то, что вы перестанете бояться этой темы, начнете понимать, что происходит внутри, и сможете описывать интеграцию так, чтобы разработчики забрали задачу в работу без единого уточняющего вопроса.
И главное: после воркшопа у вас на руках останется вещи, которыми можно пользоваться уже завтра.

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

​

Научитесь использовать ИИ в работе Аналитика - от электронных таблиц и работы с SQL до автоматизации парсинга и получения данных из API через Python. 5 инструментов: Claude + Claude Code (главные), Codex, MiniMax Code, Qwen и ГигаЧат.
Очистка грязной выгрузки: 6 часов раньше -> 20 минут с AI. Claude Code/Minimax Code/ Codex пишет Python для анализа сайта конкурента за вас. 6 часов на изучение => экономия сотен часов работы в Вашей Карьере

Чему вы научитесь

• Тонете в «грязных» выгрузках? Научитесь чистить их с ИИ за минуты: дубли, кривые даты и суммы текстом перестанут съедать вечера.
• Забыли синтаксис ВПР? Формулы и сводные соберёт ИИ, вы научитесь ставить задачу и проверять результат до копейки.
• Директор ждёт цифры к пятнице? Соберёте дашборд и три вывода для совета директоров за один вечер.
• Просят передать базу клиентов подрядчику? Освоите обезличивание персональных данных: юристы спокойны, аналитика работает.
• SQL кажется тёмным лесом? Развернёте свою базу за 10 минут и будете получать запросы, задавая вопросы на русском.
• Python пугает? Окружение настроит ИИ, код напишет ИИ, а вы научитесь читать его, править и ловить ошибки.
• Каждый понедельник один и тот же отчёт? Автоматизируете его: скрипт сам прочитает выгрузки и соберёт Excel с подсветкой роста.
• Дизайнеры уверяют, что новый лендинг продаёт лучше? Проверите честным A/B-тестом и переведёте p-value на язык директора.
• Нужных данных нет в базе? Заберёте курсы валют из API Центробанка и соберёте цены конкурента прямо с сайта.
• Боитесь привязаться к одному сервису? Приёмы отработаете в Claude, Qwen, Codex, MiniMax Code и GigaChat

О курсе
Это курс о том, как делать аналитику руками ИИ и отвечать за результат

«Аналитика с ИИ»: практический курс для всех, кто работает с данными, который показывает, как встроить ИИ-ассистентов в ежедневную работу аналитика, ускоряя очистку выгрузок, формулы и сводные, SQL-запросы, Python-скрипты, статистику, работу с API и парсинг. Курс построен как работа в настоящей компании: вы аналитик интернет-магазина «ТехноЛавка», задачи ставит коммерческий директор, а все данные связаны между собой: выручка, посчитанная сводной в Excel, сойдётся с SQL и pandas копейка в копейку.

Каждый урок: пошаговый сценарий «с экрана». Вы повторяете действия на тех же файлах, сверяетесь с контрольными цифрами и забираете точные промпты автора для ежедневной работы. Основной инструмент: Claude и Claude Code; в конце каждого модуля та же задача решается в GigaChat, Qwen, Codex и MiniMax, чтобы приёмы остались с вами при смене сервиса. Финал курса: сквозной мини-проект, где данные проходят путь от сайта конкурента до Excel-отчёта для директора.

Главная особенность: сквозные данные. Все файлы созданы специально для курса и связаны между собой. Выручка, которую вы посчитаете сводной таблицей в Excel, сойдётся с SQL-запросом из модуля 2 и с расчётом в pandas из модуля 3 копейка в копейку. У каждого задания есть контрольные цифры: вы всегда знаете, что сделали правильно, и учитесь проверять за ИИ. Это главный навык курса.

Что внутри
Модуль 1. Электронные таблицы: очистка данных, формулы, сводные, дашборд и кейс обезличивания персональных данных
Модуль 2. SQL: собственная база за 10 минут, text-to-SQL, джойны, оконные функции, разбор легаси и оптимизация
Модуль 3. Python: разведочный анализ, очистка больших файлов, графики, дебаг, автоотчёты и A/B-тест
Модуль 4. Интернет-данные: API Центробанка, парсинг сайта конкурента, сбор по расписанию и мини-проект: пайплайн от сайта до Excel-отчёта директору.

Основной инструмент: Claude и Claude Code. В конце каждого модуля ту же задачу решаем в альтернативах: Qwen, Codex, MiniMax Code, GigaChat.

Приёмы одни, кнопки разные: курс не привязывает вас к одному сервису.

Для кого этот курс

• Для тех, кто работает с данными без программирования: аналитики, маркетологи, менеджеры продуктов, финансисты, предприниматели. Если вы хоть раз до ночи чистили чужую выгрузку руками, этот курс вернёт вам вечера.
• Для начинающих аналитиков: курс даст практику на реалистичных данных и три артефакта в портфолио, о которых будет что рассказать на собеседовании.
• Для опытных специалистов, которые хотят встроить ИИ в ежедневную работу: внутри отработанные приёмы постановки задач и проверки результата, без обзора интерфейсов и инструкций по установке.

Начальные требования
Уверенная работа с компьютером и базовое знакомство с Excel
Опыт в SQL и Python не нужен: окружение настроит ИИ, а курс проведёт от первого запроса до готового пайплайна
Возможность установить и настроить платный тариф для агентов

Наши преподаватели
Максим Мигутин 10 лет с данными: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, Otus, Udemy.
10 лет строю системы данных: Booking.com, IBM, KFC.
Преподаю в магистратуре РАНХиГС, в Otus и на Udemy. 17 000+ студентов из 120 стран прошли мои курсы по Data Engineering и Data Observability.

Как проходит обучение
Курс состоит из видеоуроков, в среднем по 10-15 минут: все действия показаны на экране от начала до конца. К каждому уроку прилагаются конспект в PDF, файлы с данными и кодом + точные промпты автора: вы повторяете шаги на тех же данных и сверяете результат с контрольными цифрами.

В конце каждого модуля тест на способы работы, в финале курса сквозной мини-проект: от парсинга сайта конкурента до Excel-отчёта для директора.

Учитесь в своём темпе, доступ к материалам остаётся у вас.

Программа курса
1.Каĸ устроен ĸурс + настройĸа инструментов.Первая задача: разобрать «грязную» выгрузĸу
2.Формулы, ĸоторые пишет ИИ
3.Сводные таблицы и быстрые ответы бизнесу
4.Кейс: обезличивание персональных данных
5.Диаграммы и мини-дашборд в таблице
6.Каĸ проверять ИИ: ĸонтрольные суммы и здравый смысл
7.Та же задача в другом инструменте: Qwen
8.Настраиваем базу за 10 минут руĸами ИИ
9.Text-to-SQL: от вопроса бизнеса ĸ запросу
10.Join-ы без боли
11.Читаем и распутываем чужой SQL
12.Оĸонные фунĸции через задачи
13.Оптимизация: почему запрос тормозит?
14.Та же задача в другом инструменте: Codex + ГигаЧат
15.Оĸружение без страданий
16.Разведочный анализ (EDA) за 20 минут
17.Очистĸа и трансформация в pandas
18.Графиĸи, ĸоторые понимает бизнес
19.Дебаг: чиним упавший сĸрипт
20.Автоматизация рутины
21.Проверĸа гипотез: A/B-тест на практике
22.Та же задача в другом инструменте: MiniMax Code
23.Что таĸое API на пальцах + первый запрос
24.Продвинутая работа с API: кэширование и fall back-и
25.Парсинг: таблица из сайта конкурента
26.Регулярный сбор данных (парсинг) по расписанию
27.Строим data pipeline
28.Та же задача в другом инструменте: Codex + MiniMax Code
29.Подведение итогов курса

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

​

Включает:

• Дизайн:
  • Подробный блок по созданию дизайна в Figma
• ИИ-агенты:
  • Настройка, подключение, использование, экономика
• Инструменты:
  • Установка и настройка окружения для разработки
• Промптинг:
  • Разработка архитектуры сложного проекта
• Проект:
  • Создание коммерческого сайта с интернет-магазином
• Кастомизация:
  • Расширение функционала с помощью фреймворка
• Дебаггинг:
  • Важные особенности и подходы при разработке с ИИ
• Стек:
  • Symfony Framework, Doctrine ORM, EasyAdmin, Payment
• Референсы:
  • Готовый сайт, макеты Figma, материалы и инструменты
• Решение проблем:
  • Подключение ИИ-агентов во всех регионах

• Время обучения:
  • 10 дней
• Объем курса:
  • 38 уроков

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

​

Чему вы научитесь

• Понимать, как работает Next.js (App Router, серверные и клиентские компоненты)
• Уверенно ориентироваться в документации Next.js и применять её на практике
• Работать с роутингом (динамические, вложенные и параллельные роуты)
• Строить архитектуру реального проекта на Next.js
• Работать с API в Next.js (Route Handlers, Server Actions)
• Обрабатывать формы с помощью react-hook-form и zod
• Реализовывать простую авторизацию (JWT, cookies, bcrypt)
• Работать с серверным рендерингом (SSR) и оптимизацией
• Управлять состоянием загрузки (loading, suspense)
• Подключать и использовать базу данных
• Делать SEO-оптимизацию (metadata, OG, robots.txt)
• Оптимизировать приложение (кэширование, lazy loading, dynamic import)
• Разворачивать проект (Vercel + production setup)
• Создавать проект уровня “YouTube clone” для портфолио

Спойлер: Программа:

1. База NextJS:

1. Введение
2. Как будет устроена верстка
3. Устанавливаем Next
4. Немного о себе
5. Роутинг
6. Формируем структуру проекта
7. Делаем шапку (узнаем про модульный css)
8. Страница 404 (Компонент Image)
9. Навигация (Компонент Link)
10. Metadata
11. Добавляем видео на сайт (embed)
12. Обрабатываем формы: react-hook-form + zod
13. Refine и superRefine из zod
14. API роуты
15. Запрос за данными к Next api
16. Рисуем превью для видосов
17. Обрабатываем страницу отдельного видео
18. Исходники

2. Верстка:

1. Верстка шапки
2. Верстка левой меню
3. Верстка страницы 404
4. Верстка превью видео
5. Верстка layout
6. Верстка страницы отдельного видео
7. Верстка формы загрузки
8. Исходники

3. Погружаемся в особенности NextJS:

1. Введение
2. Что было во 2 модуле (для тех, кто пропустил)
3. Достаем больше информации о видосах
4. Исходники
5. Достаем информацию по 1 видео
6. Как делать серверный рендеринг
7. Загрузка (Suspence, файл loading.tsx)
8. Серверный рендеринг для 1 видео
9. Особенности работы с .env в next
10. Обновляем NextJS + рефакторинг
11. Добавляем категории к видео
12. Страница "Видео по категориям"
13. Группировка роутов NextJS
14. Приватные папки NextJS
15. Метаданные и их динамическая генерация
16. Функция notFound в NextJS
17. Страница "Ваши видео"
18. Немного рефакторинга + верстка
19. Что дальше?

4. Авторизация:

1. Исходники
2. Введение
3. Верстаем страницы авторизации/регистрации
4. хук useRouter
5. bcrypt
6. Авторизация
7. Куки + jsonwebtoken
8. HOC для получения авторизованного пользователя
9. Регистрация
10. Выход из аккаунта (log out)
11. Безопасность авторизационного токена
12. Небольшой рефакторинг
13. Верстка

5. Хостинг:

1. Введение
2. Исходники
3. Заливаем код на github
4. Регистрируемся на vercel
5. Избавляемся от api роутов
6. Серверные экшены
7. Подключаем БД

6. Добиваем страницы:

1. Обновляемся на NextJS 16
2. Разделяем пользователей
3. Страница автора
4. Исходники
5. Файл error.tsx
6. transitionType
7. NextJS 16.2
8. Флаг --inspect
9. Файл global-error.tsx
10. Верстка

7. SEO:

1. Введение
2. Тоннель для тестов
3. Подключаем favicon
4. OG разметка
5. robots файл
6. Исходники
7. meta noindex
8. opengraph image

8. Оптимизации:

1. Процесс...
2. proxy.ts (middleware.ts)
3. Чуть больше про редиректы
4. Введение
5. Оптимизация картинок (loading lazy, optimization, decoding)
6. Динамические импорты
7. Как уменьшать use client
8. Параллельные запросы
9. Кэширование запросов
10. Кэширование целой страницы
11. Исходники

9. Параллельные роуты:

1. Введение
2. Создаем параллельный роут
3. В чем идея этих роутов?
4. Исходники

10. Итоги:

1. О чем-то рассказываю

Роман Максимов

• Senior Frontend Developer
• Уже больше 8 лет пишу код
• Работал как в маленьких, так и крупных компаниях

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

​

Проблемы, которые решает курс:

1. Пишу бизнес-логику и приложения на Go, но не могу разобраться perf-снимот или прочитать код в сторонней библиотеке.
2. Паникую, если нужно оптимизировать код, потому что не знаю, что происходит за пределами синтаксиса.
3. На работе пишу простые фичи, но хочется заниматься чем-то нетривиальным и низкоуровневым.
4. Не могу разобраться в исходном коде Go, потому что не понимаю, как устроен язык/архитектура компьютера.
5. Хочу устроиться в BigTech, но на собеседованиях валюсь на вопросах по внутреннему устройству GO и Computer Science.

За 5 недель на практике научишься выжимать все соки из Golang:

1. Изучишь computer science для работы в BigTech и научишься понимать, как исполняется код от языкового синтаксиса до машинных инструкций.
2. Узнаешь, как устроена операционка и на практике разберешь calling convention и научишься вызывать syscall’ы.
3. С нуля научишься использовать ассемблер в Go для понимания языковых оптимизаций.
4. Научишься оптимизировать код на примерах bigtech-компаний и низкоуровневого программирования.
5. Глубоко разберешь подкапотную работу low-level пакетов: unsafe и runtime, reflect и debug.
6. Научишься использовать профайлер для оптимизаций CPU, памяти и блокировок.
7. И за счет всех этих знаний сможешь повысить уровень ЗП и свою ценность в компании, как специалиста.

Программа курса:
Урок 1 Микроархитектура процессора
Урок 2 Внутреннее устроиство оперативнои памяти
Урок 3 Внутреннее устроиство кэша процессора
Урок 4 Введение в операционные системы
Урок 5 Прерывания и системные вызовы
Урок 6 Механизмы управления памятью в операционнои системе
Урок 7 Введение в ассемблер Go
Урок 8 Инструкции работы со стэком
Урок 9 Устроиство памяти в Go бенчмарки
Урок 10 Оптимизации в Go
Урок 11 Управление внутренним состоянием рантаима Go
Урок 12 Профилирование в Go

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

​

Внедрение разработки с ИИ в командах

Разработка — процесс коллективный. Индивидуальная подписка на ИИ ещё не означает, что команда стала работать быстрее. Постройте управляемый контур: MCP, общие правила и Skills, контроль бюджета и безопасности, оркестрация вызовов. Выстройте процессы SDLC с ИИ. Посчитайте экономику и скорректируйте текущие процессы.

Для кого этот курс:
- Для тех, кому нужно превратить индивидуальные эксперименты с ИИ в управляемый командный процесс.
- Руководителям ИТ-компаний. Нужно сохранить устойчивость бизнеса, получить преимущество до того, как разработка с ИИ станет промышленным стандартом и найти реальный потенциал снижения затрат.
- Руководителям отделов и тимлидам. Backlog растёт, сотрудники используют ИИ по-разному, измеримого эффекта нет, а ИБ и инфраструктура не готовы к корпоративному внедрению. Это про вас? Тогда вы по адресу.
- Специалистам. Хотите стать амбассадором внедрения, не повторять чужих ошибок и укрепить своё положение на меняющемся рынке труда. Курс поможет вам оставаться востребованным специалистом.

Что должно измениться в команде:
- Единый рабочий контур. Общий слой с MCP, Guardrails, памятью, правилами и Skills. Контроль бюджета и безопасность передаваемой информации.
- Обновлённый SDLC. Работа со спецификациями, контролируемые агентские циклы. Решения для применения ИИ на разных этапах разработки.
- Процессы эксплуатации. Не только разработка, но и эксплуатация. Часть задач можно полностью делегировать ИИ и «забыть» про них.

Программа:
12 модулей командного внедрения ИИ. От выбора моделей и корпоративного доступа — к безопасному SDLC, общей памяти, экономике, автономным агентам и масштабированию. Рассмотрим LiteLLM, Cognee, OpenViking, Headroom, vLLM, Hermes, OpenClaw и многое другое.
- Введение и диагностика. Почему внедрение не равно покупке подписки, что считать результатом, уровни зрелости и самодиагностика команды.
- Модели и подписки. Общее и индивидуальное использование, локальные и российские модели, vLLM, оборудование и полная стоимость владения.
- Доступ и агрегация моделей (LiteLLM). Корпоративные и личные аккаунты, VPS, LiteLLM, лимиты и бюджеты на сотрудника, OmniRouter, 9Router и связанные риски.
- Кодовая база и стартовый репозиторий. EDT или Конфигуратор, обычные формы, Git, работа с пустого репозитория и стартовые rules для команды.
- Инфраструктура MCP, CI и доступы. Развёртывание и оркестрация MCP, CI, доступы, автоматические обновления, рабочие репозитории и сетевая доступность.
- Безопасность, право и персональные данные. PII, 152-ФЗ, обезличивание баз, guardrails, логирование, DLP, код заказчика, NDA, права на сгенерированный код.
- Полный SDLC: от задачи до релиза. Постановка задач через MCP и агентов, спецификации, SDD, связка аналитика и разработчика, контроль, ревью ИИ-кода и Definition of Done.
- Командный контекст и память. Общие rules, каталог skills, личная и командная память, общая база знаний и корпоративный RAG.
- Экономика ИИ-разработки. Токены, привязка расходов к заказчикам и проектам, бюджеты, экономия контекста, стоимость подписок, VPS и оборудования.
- Автономные агенты (Hermes/OpenClaw). Поддержка, обновление документации, контроль регламентных операций и граница между разработкой и эксплуатацией.
- Люди, роли и ритуалы. Сопротивление и возражения, лидеры направлений, новые scrum-ритуалы, интеграция в процессы и инструменты для разных ролей.
- Пилот и масштабирование. Состав пилота, выбор задач, метрики до и после, волны внедрения и итоговый регламент.

Бонус:
- План внедрения на 90 дней. Краткий, но достаточно детальный план внедрения, который позволит начать уже сразу после покупки курса, просматривая лекции и изучая материал параллельно.

Получите готовую структуру для работы с ИИ в команде и начните трансформацию процессов без лишней теории. Присоединяйтесь к участникам, которые уже выстраивают эффективный контур внедрения искусственного интеллекта.

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

​

Описание материала:

Задачи из личной практики — с формулировками, эталонными решениями и подробным описанием каждого шага. Это не курс и не сухая теория, а реальные задачи из рабочих кейсов по УНФ 3.0. В основе лежат 8 практических заданий, 8 детальных решений и 8 наглядных схем алгоритмов.

Что внутри тренажера:

- 8 задач из практики. Восемь реальных задач из моих проектов — от настройки печатных форм до сложных доработок документов.
- Эталонные решения. Готовые файлы, которые можно сразу применить в своей базе УНФ 3.0 после изучения.
- Схемы решений. Пошаговые текстово-графические схемы, показывающие логику и точный ход решения каждой задачи.

После разбора материалов вы сможете подходить к реальным задачам в УНФ 3.0 без страха и сомнений. С этим тренажёром вы перестанете бояться нестандартных ситуаций и сможете решать их уверенно, шаг за шагом.

Описание задач тренажера:

- Задача 1. Доработка печатной формы документа «Расходная накладная».
- Задача 2. Разработка новой печатной формы для документа «Счёт на оплату».
- Задача 3. Разработка внешней печатной формы для документа «Расходная накладная».
- Задача 4. Внедрение расчета и хранения агентского процента в документе «Расходная накладная».
- Задача 5. Печать договора купли-продажи из документа «Расходная накладная» (форма договора прилагается).
- Задача 6. Печать договора о приёме на работу из документа «Прием на работу» (форма договора прилагается).
- Задача 7. Внедрение учёта количества мест в документе «Производство».
- Задача 8. Загрузка спецификаций из Excel файла (пример файла прилагается).

Позвольте себе систематизировать практические знания и перейти от теории к уверенным действиям. Откройте материалы, проработайте каждый кейс самостоятельно и ощутите, как растёт ваша экспертность в работе с УНФ 3.0 прямо сегодня!

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

​

У тебя наверняка уже есть идея: свой скринер, бот с алертами, автоматизация входов по твоей стратегии. То, что ты держишь в голове или раскидал по заметкам и хотел бы наконец собрать.

Курс помогает пройти этот путь коротко и по делу: 20 уроков, 4 проекта, шаблон, skills и работа с AI-агентом. Без затянутой теории, скучной подачи и цены в несколько раз выше.

Ты покупаешь не лекции ради лекций, а понятный маршрут от идеи до первого инструмента, который можно запустить и развивать дальше.

Программа курса по актам.
20 уроков, 6 часов видео: от вступления и фундамента до скринеров, VPS, API биржи и финального маршрута дальше.

Акт 0 · Вступление
Как устроен курс и главный принцип: код пишет агент, ты понимаешь и направляешь.
Акт 1 · Фундамент
Окружение, Python, AI-агенты, универсальный шаблон, SKILLS, Git и крипто-основы.
Акт 2 · Наблюдение
Telegram-бот уведомлений, REST-скринер, WebSocket-скринер, аренда и деплой на VPS 24/7.
Акт 3 · Действие
API биржи, ордера limit/market/TP/SL, SQLite, веб-админка, торговая стратегия и деплой.
Акт 4 · Завершение
Итоги курса, как продолжать работать с AI-агентами дальше, финальное слово.

Тариф Базовый:

• 20 уроков и 6 часов видео
• Универсальный шаблон проектов
• 21 skills для AI-агента
• Доступ в закрытое сообщество
• Обновления курса
• Бонусные ролики
• Бессрочный доступ к материалам

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

​

Курс объединяет Математику, Python и Промпт-инжиниринг в одну рабочую связку. Вы последовательно изучите функции, основы статистики, векторы, матрицы и работу с данными в JSON-файлах, затем закрепите эти темы программированием на Python и научитесь ставить нейросетям точные задачи через промпты и SKILL.md.

Чему вы научитесь:

• Программировать скрипты на Python, извлекать массивы данных из JSON файлов, анализировать их и делать выводы
• Реализовывать математические идеи на Python и видеть связь между формулой, кодом и результатом анализа
• Работать с основными характеристиками данных: модой, медианой, квартилями, децилями и перцентилями
• Понимать виды и категории данных
• Применять функции для описания и моделирования процессов, находить нули функций и отличать линейные зависимости от нелинейных
• Работать с векторами, скалярным, векторным и смешанным произведениями, матрицами и матричными операциями
• Использовать метод Гаусса как основу для дальнейшей работы с матрицами
• Составлять промпты для нейросетей при работе со статистикой, функциями, векторами и матрицами
• Создавать и выстраивать систему SKILL.md, чтобы нейросеть точнее понимала аналитическую задачу и выдавала проверяемый результат

Этот курс выстраивает знания в правильной последовательности: сначала вы приобретаете необходимые базовые знания из Python, потом нарабатываете навык работы с алгебраическими преобразованиями, далее закрепляете математическую основу анализа: введение в статистику, функции и моделирование, векторы и матрицы. После формирования этой базы вы переходите к промпт-инжинирингу и учитесь ставить нейросетям задачи так, чтобы использовать их как рабочий инструмент аналитика: задавать контекст, описывать требования к расчётам, формулировать ограничения и проверять результат.

Важно: на курсе отдельное внимание уделяется JSON-файлам, потому что это распространённый формат передачи и хранения данных. Таким образом математика не остаётся набором формул, а программирование не сводится к копированию чужого кода. Вы учитесь видеть связь между аналитической задачей, математической моделью и её реализацией.

В курсе предусмотрены отдельные задания по созданию файлов скиллов типа SKILL.md, постановке задач для статистического, векторного и матричного анализа, а также итоговые экзаменационные задачи.

Как проходит обучение:

Курс построен так, чтобы вы не изучали математику, Python и промпт-инжиниринг по отдельности, а сразу видели их связь в аналитических задачах:

• Сначала через видеоурок или текст вы разбираете математическую идею простым языком и понимаете, где она применяется в анализе данных
• Затем изучаете, как реализовать эту идею на Python и работать с данными, включая данные в JSON-файлах
• После этого закрепляете материал на практических задачах с автоматической проверкой
• Далее учитесь ставить нейросети точные задачи по изученной теме: описывать контекст, указывать требования к расчётам, задавать ограничения и проверять ответ
• По отдельным блокам выполняете итоговые задания, которые объединяют математику, программирование и работу с ИИ

Для кого этот курс:

• Вы знаете базовый Python, но пока не понимаете, как применять его для математических и аналитических задач
• Вы изучали математику раньше, но не видите её связи с моделированием процессов, данными и программированием
• Вы хотите разобраться в функциях, статистических показателях, векторах и матрицах не только теоретически, но и через код
• Вы сталкиваетесь с JSON-файлами и хотите понимать, почему данные передаются в таком формате и как с ними работать
• Вы используете нейросети, но хотите перейти от случайных запросов к понятной постановке аналитических задач
• Вы хотите уверенно объяснять, что делает код, какие математические действия за ним стоят и насколько корректен результат

Начальные требования: базовые знания арифметики и уверенное владение ПК. Обучение начинается с простейших основ.

Что вы получаете:

• Чёткое понимание базовых конструкций Python, без лишних отступлений
• Уверенность в математических основах, которые нужны для анализа данных
• Системное понимание функций, описательной статистики, векторов, матриц и их роли в анализе данных
• Навык работы с данными в JSON-файлах и понимание структуры передаваемой информации
• Практику программирования математических и аналитических задач на Python
• Понимание связи между функциями, моделированием процессов, кодом и интерпретацией результата
• Навык постановки задач нейросетям для статистического, векторного и матричного анализа
• Умение создавать файлы навыков типа SKILL.md и использовать промпт-инжиниринг как инструмент аналитика, а не как способ получить непроверенный готовый ответ
• Подготовку к более сложным задачам анализа данных, где требуется одновременно владеть математикой, кодом и современными ИИ-инструментами

Программа:

1. Знакомство и простые задачи

• Распространённые ошибки в современной аналитике

2. Введение в Python. Ввод/Вывод

• Ввод информации: от input() до файлов
• Вывод информации: от print() до логов

3. Введение в Python. Структуры данных

• Списки в Python
• Кортежи в Python
• Множества в Python
• Словари в Python

4. Введение в Python. Циклы и ветвления

• Циклы
• Условия

5. Введение в Python. Must-Have библиотеки

6. Введение в алгебру

• Аналитика и алгебра: с чего начинается связь?
• Степени в аналитике
• Дробные выражения в аналитике
• Применение уравнений в анализе данных
• Экзамен: популярные выражения в анализе данных

7. Неделя 1. Концепции о данных и их программная реализация

• Мода, медиана, квартили, децили, перцентили
• Кейс: закупки сиропов для кофейни
• Виды и категории данных
• JSON файлы и почему данные передаются в них
• Промпт-инжиниринг: учимся писать SKILL.md
• Промпт-инжиниринг: экзаменационная задача

8. Неделя 2. Функции и процессы в аналитике

• Про функцию простейшим языком
• JSON-данные и анализ линейных процессов
• Единство в функциях между программированием и математикой
• Моделирование массы человека
• Нелинейные и параболические процессы
• Нули функций в анализе данных

9. Неделя 3. Функции и процессы в аналитике

• Метод Гаусса и предисловие к матрицам
• Промпт-инжиниринг: формируем правильную систему скиллов
• Экзамен: базовое моделирование процессов

10. Неделя 4. Векторы и матрицы

• Суть векторов и их применение в аналитике
• Скалярное произведение в анализе данных
• Векторное произведение в анализе данных
• Смешанное произведение. Работа векторов в связке
• Векторный анализ через JSON файлы
• Матрицы и операции над ними при анализе данных
• Промпт-инжиниринг: скиллы для матричной аналитики
• Экзаменационные задачи

Автор Ильдар Мустафин

• Преподаватель математики и математического программирования
• Разработал авторскую методику по упрощённому изучению аналитической математики для гуманитариев и программистов
• Выпускник ТУСУР (факультет РТФ), диплом бакалавра с отличием, диплом магистра с отличием
• Выпускник КГПИ (факультет РТФ), диплом бакалавра с отличием

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

​

Длительность: 2-3 месяца
Время обучения: 45 часов

Программа рассчитана на новичков, которые хотят изучить язык программирования C# с самых основ и до построения полноценных проектов. Вы изучите все тонкости языка, разработаете несколько приложений под Windows и создадите веб-сайт на основе ASP.NET.

Программа обучения

Модуль 01 - Основы C#
В ходе первого модуля вы приступите к изучению основ языка программирования C#. В лекциях вы изучите использование всех основных концепций: от переменных до массивов, условий, циклов и тому прочее.

За урок будет рассмотрена теория для понимания процесса работы C#. Также вы научитесь выполнять отладку проекта для быстрого нахождения ошибок в коде.

Модуль 02 - Продвинутый C#
Во втором модуле вы приступите к изучению различных встроенных классов в языке C#. При помощи таковых классов вы научитесь создавать: исключения, делегаты, коллекции, научитесь работать с файлами и методами расширения LINQ.

Все эти вещи позволяют быстрее манипулировать данными в проекте. Вы изучите их применение на реальных практических примерах.

Модуль 03 - Классы и объекты. ООП в C#
Язык C# является объектно-ориентированным языком программирования. По этой причине любой файл в проекте является классом. За модуль вы познакомитесь с понятием ООП и научитесь создавать классы и объекты.

Дополнительно в модуле будет представлена информация относительно: наследования, абстракции, полиморфизма, инкапсуляции. Помимо классов в модуле будут рассмотрены: интерфейсы, перечисления, события, и будет рассмотрена работа со статическими данными.

Модуль 04 - Углублённые концепции языка
Язык C# действительно огромен, поэтому в программе будет еще один модуль по изучению более сложных концепций языка.

За модуль вы познакомитесь с разработкой потоков данных, изучите тему многопоточности, научитесь выполнять сериализацию и параллельное программирование.

Дополнительно в модуле будет изучено асинхронное программирование. На его основе вы создадите проект для получения данных со стороннего сайта, их обработки и вывода в консоль.

Модуль 05 - Контроль версий Git
В модуле вы ознакомитесь с технологией Git. Git - это специальная системой для хранения версий вашего проекта. Благодаря Git вы всегда сможете проследить где и когда возникла ошибка и по необходимости откатить проект до момента когда всё было хорошо.

Модуль 06 - Тестирование проектов. Платформа Docker
Все программы необходимо тестировать и чтобы этот процесс не превратился в монотонную работу - его лучше оптимизировать. За модуль вы познакомитесь с юнит-тестированием и изучите работу с библиотекой xunit.

Вы пропишите классы тестирования, запустите тесты и познакомитесь полноценным тестированием программ. После модуля процесс тестирования программ будет для вас простым.

Дополнительно вы научитесь работать с платформой Docker. Благодаря этой программе вы сможете быстро запустить любую среду на вашем компьютере.

Модуль 07 - Базы данных. C# и SQL
Язык C# обладает большим набором методов для работы с базами данных. В ходе модуля вы познакомитесь с системой управления базами данных SQLite, MySQL и PostgreSQL. Вы научитесь работать с каждой из них через язык программирования С#.

За модуль вами будут изучены все основные команды языка запросов SQL.

Модуль 08 - Entity Framework
При работе с базами данных вы можете использовать Entity Framework. Это отдельная технология, что обеспечивает удобный доступ к базе данных. За счет Entity вы можете быстро создавать базы данных, манипулировать таблицами и записями в них.

За модуль вы научитесь работать с этой технологией на практике. Также вы научитесь работать с технологией Fluent API.

Модуль 09 - Изучение HTML
Разработка веб сайтов ведется с использованием языка разметки HTML и языка стилей CSS. Поэтому, прежде чем создавать какие-либо проекты на ASP.NET, вам необходимо изучить язык разметки для построения веб сайтов.

В ходе модуля вы изучите HTML, познакомитесь со всеми стандартными HTML тегами и атрибутами для них.

Модуль 10 - Изучение CSS
Для добавления стилей к странице используется язык CSS.

В ходе модуля вы научитесь работать с каскадными таблицами стилей, научитесь прописывать селекторы, изучите все основные стили и создадите множество практических примеров применяя HTML и CSS.

В крайнем уроке вы создадите полноценный веб сайт, используя лишь HTML и CSS.

Модуль 11 - Введение в ASP.NET
Начиная с этого модуля вы приступите к изучению платформы ASP.NET. Это платформа построенная на основе языка C# и предназначена для разработки веб проектов различного жанра и уровня сложности.

За модуль вы ознакомитесь со всеми базовыми концепция. Вы научитесь создавать веб сайты на основе ASP, ознакомитесь с подключением базы данных, обработкой данных от пользователя и изучите процесс создания файлов с дизайном.

По итогу вы создадите небольшой веб блог с системой регистрации и авторизации.

Модуль 12 - Разработка проекта на ASP.NET
Платформа ASP.NET достаточно огромна и предоставляет возможность построения проектов разного жанра.

За модуль вы разработаете полноценный интернет магазин на базе этой технологии. В магазине будут товары, корзина с ними и система просмотра товаров по отдельности. Дополнительно в проекте вы реализуете систему оплаты прямиком на сайте. В конце вы выгрузите проект на удаленный сервер.

Модуль 13 - Создание приложений WinForms
Язык C# позволяет создавать проекты из разных сфер. За модуль вы изучите платформу WinForms для разработки простых проектов под Windows.

WinForms является относительно простой платформой и предназначена для разработки небольших проектов. Вы научитесь создавать приложения с графическим дизайном и подключением к базе данных.

К концу модуля у вас будет проект с системой регистрации и авторизации. Также в проекте будет реализована игра «Пинг Понг».

Модуль 14 - Фреймворк WPF
Для разработки более сложных и интересных приложений необходимо использовать платформу WPF. В ходе модуля вы приступите к изучению WPF и изучите все основные концепции данной технологии.

Дополнительно за модуль вы создадите приложение с дизайном и подключением к базе данных. В таком проекте вы реализуете красивый дизайн, систему регистрации и авторизации и плюс создадите приложение для получения погоды из разных городов.

Тариф Мини:
- Доступ ко всем лекциям
- Материалы к урокам
- Домашние задания к лекциям

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

​

Освойте фундаментальные математические концепции, необходимые для успеха в цифровую эпоху

Для кого этот курс:

• Для тех, кто хочет сформировать базу по математике, необходимую для профессионального роста
• Для тех, кто хочет развивать карьеру в машинном обучении и Data Science
• Для тех, кто хочет работать с математическими моделями

Необходимые знания:

Для прохождения курса необходимо владение школьной математикой:

• Решение уравнений и неравенств, работа с дробями и степенями
• Функции и графики: что такое функции и графики, область применения. Линейные, логарифмические и степенные функции
• Геометрия: понимание угла и его измерения, синус, косинус
• Тригонометрия

Что даст вам этот курс:

• Выстроенную систему обучения, которая поможет пройти курс до конца
• Продуманную программу, которая охватывает области математики, наиболее востребованные в цифровом мире
• Простое объяснение сложных тем
• Поддержку на протяжении курса: Q&A-сессии с преподавателем, коммьюнити студентов, помощь наставников

По итогам обучения вы научитесь:

• Выполнять линейные преобразования и факторизацию матриц (например, сингулярное разложение) для анализа многомерных данных и понижения их размерности
• Искать экстремумы функций с использованием производных и классических алгоритмов, включая метод наименьших квадратов
• Рассчитывать вероятности событий и описывать случайные величины с использованием различных законов распределения и формулы Байеса
• Оценивать параметры распределений и проверять статистические гипотезы на основе выборочных данных

Программа:

1. Линейная алгебра для работы с данными:

В этом модуле мы изучим базовые инструменты линейной алгебры, которые используются для представления и преобразования данных. Разберём векторы, матрицы и линейные отображения, научимся работать с базисами и понимать, как данные меняют представление при преобразованиях. Познакомимся с собственными значениями и разложениями матриц как инструментами анализа и приближения данных.

Темы:

• Тема 1: Матрицы и векторы. Основные определения и операции
• Тема 2: Векторное пространство. Базис
• Тема 3: Линейное отображение и его матричное представление // ДЗ
• Тема 4: Зависимость матрицы отображения от выбора базисов векторных пространств
• Тема 5: Нормированные векторные пространства, скалярное произведение
• Тема 6: Собственные значения линейных операторов. Диагонализация матрицы
• Тема 7: Сингулярное разложение матрицы // ДЗ

2. Производные и методы оптимизации:

В этом модуле мы изучим основы математического анализа, необходимые для понимания оптимизации моделей. Разберём производные функций в одномерном и многомерном случаях, научимся находить экстремумы и формулировать критерии оптимальности. Рассмотрим метод наименьших квадратов и базовые алгоритмы оптимизации, применяемые при обучении моделей.

Темы:

• Тема 1: Введение в математический анализ. Производная одномерной функции
• Тема 2: Производная в многомерных пространствах // ДЗ
• Тема 3: Критерии оптимальности // ДЗ
• Тема 4: Метод наименьших квадратов
• Тема 5: Классические алгоритмы оптимизации

3. Теория вероятностей и математическая статистика:

В этом модуле мы изучим математические методы работы с неопределённостью и данными. Разберём вероятностные модели, случайные величины и распределения, научимся вычислять вероятности и анализировать зависимости между переменными. Познакомимся с основами статистического вывода: оцениванием параметров, доверительными интервалами и проверкой статистических гипотез.

Темы:

• Тема 1: Аксиоматика теории вероятностей. Классическая вероятность
• Тема 2: Условная и полная вероятность. Формула Байеса // ДЗ
• Тема 3: Дискретные случайные величины и их характеристики
• Тема 4: Многомерные дискретные величины. Корреляция
• Тема 5: Непрерывные случайные величины. Нормальное распределение // ДЗ
• Тема 6: Введение в задачу статистики. Точечные оценки
• Тема 7: Интервальные оценки параметров
• Тема 8: Проверка статистических гипотез I
• Тема 9: Проверка статистических гипотез II // ДЗ

Автор Глеб Карпов

• Исследователь, Преподаватель математики
• Skoltech Computational Intelligence Laboratory

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