Складчина: новые складчины на курсы и тренинги | страница 11

​

Кому подойдет курс:

• разработчик
• аналитик
• devops
• тестировщик
• системный администратор

Обучение подойдет специалистам, кто использует Python для работы.
Чтобы получить максимум от курса, тебе нужно знать основы Python: уметь писать функции и объявлять переменные.

Знакомая ситуация?

1. Умею писать классы, но не понимаю, как это применяется в реальной разработке
2. Теряюсь на вопросах об абстрактных классах, SOLID и генераторах
3. Есть база по ООП, но не чувствую, что использую максимум возможностей языка
4. Когда читаю код других разработчиков, с трудом разбираюсь, как всё устроено
5. Я не уверен, правильно ли я пишу код в ООП-стиле. Хочу разобраться!
6. Толком не понимаю, как используется SOLID на практике

95% вопросов по ООП ты закроешь на этом курсе:

• Научишься проектировать чистый, поддерживаемый код с опорой на SOLID и архитектурные приёмы
• Освоишь ключевые принципы ООП на Python: наследование, композиция, инкапсуляция, полиморфизм, интерфейсы, абстрактные классы, Protocol и многое другое
• Подготовишься к техническим собеседованиям — на них регулярно спрашивают про ООП: контекстные менеджеры, SOLID и наследование
• Сможешь объяснять архитектурные решения на ревью и интервью — с позиции зрелого специалиста
• Сможешь применять лучшие практики в написании ООП-style кода

Программа:

Модуль 1. Зачем нужен ООП

• Введение в ООП: что такое и зачем нужно
• Ключевые понятия: класс, объект, атрибут, метод
• Экземпляр класса

Модуль 2. Атрибуты и методы

• Атрибуты экземпляра класса и инициализатор
• Методы экземпляра класса

Модуль 3. Наследование

• Наследование классов
• Расширение классов-наследников
• Как применяют наследование в веб-разработке

Модуль 4. Полиморфизм

• Полиморфизм в Python
• Полиморфизм в Python классах
• Чем нам удобен полиморфизм в веб-разработке

Модуль 5. Классовые и статические методы

• Метод класса
• Метод класса как новый инициализатор
• Статический метод

Модуль 6. Магические методы: Основы

• Знакомство с магическими методами
• Магические методы для сокращения количества кода
• Магические методы сравнения
• Магические методы управления доступом

Модуль 7. Инкапсуляция, геттеры/сеттеры, property

• Инкапсуляция
• Защищенное свойство
• Частное свойство
• Декоратор
• Удобство кэширования с помощью property

Модуль 8. Абстрактные классы и интерфейсы

• Абстрактный класс
• Библиотека abc
• Интерфейсы как способ задать структуру
• Protocol
• Наследование протокола

Модуль 9. Расширение классов и super()

• Обращение к родительской реализации
• Обращение к любому родительскому методу
• Множественное наследование
• Обращение к родительским методам при множественном наследовании

Модуль 10. Проект по основам ООП

• Научитесь читать и записывать данные на диск и разнесёте проект по модулям
• Опишете модель заметок и категорий и свяжете объекты между собой
• Примените наследование, включая множественное, и корректно вызовете родительские методы
• Закрепите работу с абстрактными классами и протоколами
• Результат модуля: Реализуете приложение для создания, изменения и поиска заметок и закрепите полученные знания

Модуль 11. Магические методы: Продвинутые темы

• Конструктор в Python - магический метод __new__ - где применяется
• Порядок вызова __new__ и __init__
• Создание экземпляра нужного типа
• Singleton: экземпляр-одиночка
• Callback Protocol
• Гибкая совместимость с протоколом

Модуль 12. Dataclass

• Введение в dataclasses
• Изменение поведения dataclass
• Значения по умолчанию в dataclass

Модуль 13. Итераторы и контекстные менеджеры

• Итераторы
• Создание своего итератора
• Создание итератора в одном классе
• Контекстный менеджер
• Генератор как контекстный менеджер

Модуль 14. Принципы SOLID

• Принципы SOLID с примерами использования

Модуль 15. Проект: SOLID и продвинутое ООП

• Спроектируете объектную модель книг с применением наследования и аннотаций типов
• Реализуете сервисный слой с ленивой загрузкой, сериализацией и разделением ответственности
• Построите абстрактный базовый сервис как интерфейс для CRUD-операций
• Реализуете абстракцию хранилища данных и её JSON-вариант, соблюдая Single Responsibility Principle
• Структурируете проект по слоям: модель → хранилище → сервис → менеджер
• Реализуете систему команд через паттерн Action, включая базовый Action и ActionResult
• Примените принципы SOLID в архитектуре менеджера и всей системы
• Результат модуля: Соберёте CLI-систему управления книгами с полноценной слоистой архитектурой, абстрактными базовыми классами, паттернами, сервисным слоем, хранилищами и корректным применением SOLID

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

​

Преимущества работы с Vue:

• Легко освоить
  Простой синтаксис, идеален как первый фреймворк.
• Гибкая архитектура
  Можно внедрять по частям или строить SPA с нуля.
• Поддержка сообщества
  Развитая документация, плагины и активные разработчики по всему миру.
• Высокая производительность
• Быстрый рендер, маленький бандл, сборка через Vite.

Вам подходит обучение, если вы:

• Хотите быстро стартовать в профессии
  Vue прост в изучении, а это значит, что вы сможете приступить к поиску работы гораздо быстрее.
• Готовы откликаться на большее число вакансий
  С Vue вы расширяете объем доступных вакансий на 40%, если знаете React, и 200% — если кодите на Angular.
• Планируете увеличить свой доход и расширить навыки до fullstack
  Вы — бекендер и хотите быстро освоить навык, с которым сможете самостоятельно вести проекты от начала и до конца.

Программа:.

1. Vue 3.

Освоите Vue.js с нуля: разберетесь в компонентах, реактивности, работе с формами и маршрутизацией. Научитесь взаимодействовать с API и управлять состоянием с помощью Pinia, а также освоите базовые принципы архитектуры современных SPA. Модуль сочетает теорию и мини-проекты для практического закрепления навыков.

• Введение
• Компоненты
• Композиция компонентов
• Формы
• Запросы к API
• Маршрутизация
• State management — Pinia
• Эпилог

2. Мастер-класс "Виджет погоды на Vue".

Наглядно увидите преимущества использования Vue по сравнению с чистым JavaScript.

• Виджет погоды — вводный мастер-класс во второй неделе обучения, где вы шаг за шагом создадите интерактивное приложение на Vue. Мы разберём, как те же задачи решаются на чистом JavaScript, и увидим, почему с Vue это быстрее, проще и чище.
• Подойдёт и тем, кто уже работал с другими фреймворками — вы сможете сравнить подходы и оценить преимущества.

3. Практика на Vue.

Примените полученные знания на практике, разработав полноценное приложение — блог с авторизацией, комментариями, поиском и управлением данными. Пройдёте весь путь от макета до запуска готового production-проекта с фронтендом и бэкендом, развернутыми на сервере.

• Введение
• Начало работ
• Вход и регистрация
• Страница пользователя
• Статьи и комментарии
• Главная страница
• Страницы ошибок. Финальные доработки.
• Задание #1. Итоговый проект Блог

4. Backend

Узнаете, что такое Backend глубже. Освоите полной цикл создания сайта — Fullstack на JavaScript. Еще один огромный плюс в копилку ваших умений и преимуществ.

• Введение
• Знакомство с backend
• Основы
• Дополнительно. Стандартные модули - Первая неделя
• Web-сервер - Вторая неделя
• Дополнительные задания недели - Вторая неделя
• Базы данных - Вторая неделя
• Вход и регистрация - Вторая неделя
• Docker - Третья неделя
• Практика - Третья неделя
• Итог - Третья неделя

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

​

Погрузитесь в продвинутый Computer Vision: от сложностей и корнер-кейсов в «обычных» задачах до мультимодальных моделей и дизайна CV-систем

Курс подойдёт CV-инженерам всех грейдов

• Junior - узнаете теорию и закрепите на практике
• Middle - систематизируете знания и закроете пробелы
• Senior - подсмотрите на практики других команд

Программа
Лекция каждую неделю. После каждой темы — домашнее задание с фидбеком от лектора. Раз в 4−5 недель — Q&A-сессия для разбора вопросов и перерыв на каникулы.

01. Подготовка данных
Разберём основные источники открытых данных: научимся находить и курировать датасеты. Обсудим инструменты для inhouse-разметки и формирование ТЗ, а также внедрение авторазметки
Основные темы:
Data-Centric AI — новый фокус в машинном обучении
Где все берут данные? Как собирать данные из интернета: веб-скрапинг
Разметка данных и инструменты для аннотации (Label Studio, CVAT)
Когда данных нет — создаём сами: синтетические данные и диффузионные модели

02. Получение качественных данных
Научимся не просто собирать данные, а проектировать процесс их получения и поддерживать качество на всех этапах — от сбора до инференса
Основные темы:
Активное обучение для эффективного использования разметки
Оценка и улучшение качества разметки: перекрёстная проверка, foundation-модели
Мониторинг данных в продакшене и обнаружение сдвигов распределения
Как проектировать сбор данных под задачу: сенсоры, триггеры, хранение

03. Секреты успешных архитектур
Разберём устройство современных нейросетей: от свёрточных блоков до трансформеров и адаптивных голов
Основные темы:
Адаптация больших моделей: LoRA, ControlNet, IP-Adapter
Эволюция архитектур: от ResNet к EfficientNet и Vision Transformers
Почему BatchNorm не всегда работает и какие есть альтернативы
Структура нейросети: feature extractor, neck, head

04. Обучение метрики и быстрый векторный поиск
Научимся обучать модели, которые создают осмысленные векторные представления, и эффективно искать по ним в больших базах
Основные темы:
Оценка качества: Precision@K, Recall@K, Closed vs Open set
Быстрый поиск: FAISS, Navigable Small Worlds, хэширование
Angular Loss и ArcFace для улучшения качества эмбеддингов
Metric Learning: обучение расстояний через contrastive и triplet loss

05. Мультимодальные модели
Познакомимся с моделями, объединяющими зрение и язык: от CLIP до современных VLM и retrieval-систем
Основные темы:
Выбор размерности эмбеддингов: Matryoshka Representation Learning
Как обучать мультимодальные модели на парах «изображение–текст»
Принцип работы CLIP и его модификаций (SigLIP, BLIP)

06. Детекция объектов
Разберём эволюцию детекторов: от якорных моделей до трансформеров и openset-подходов
Основные темы:
Openset-детекция с помощью foundation-моделей (Florence, GLEE)
DETR и гибридные архитектуры на основе трансформеров
Anchor-free подходы: CenterNet, YOLO11
One-stage vs two-stage детекторы: SSD, RetinaNet, Faster R-CNN

07. Сегментация
Изучим методы сегментации: от классических U-Net до современных foundation-моделей и работы с высоким разрешением
Основные темы:
Foundation-модели: Segment Anything (SAM) и промптинг
Работа с high-res изображениями и проблемными масками
Архитектуры: U-Net, Mask R-CNN, Mask2Former
Типы сегментации: семантическая, instance, panoptic

08. Optical Character Recognition (OCR)
Разберём современные подходы к распознаванию текста: от классических пайплайнов до мультимодальных VLM
Основные темы:
Выбор стратегии OCR в зависимости от задачи и данных
Современные VLM для OCR: PaliGemma, Qwen-VL, DocVLM
OCR-пайплайн: детекция + распознавание (FAST, CRNN, CTC)

09. Поиск ошибок и интерпретируемость моделей
Научимся отлаживать обучение, находить аномалии и понимать, почему модель принимает те или иные решения
Основные темы:
Интерпретация через attention, Grad-CAM, LIME, ProtoNets
Мониторинг активаций и выходов модели в продакшене
Поиск аномалий: Normalizing Flows, contrastive подходы
Диагностика проблем обучения: NaN, переобучение, плато

10. Self-supervised Learning
Освоим методы обучения без разметки: от pretext-задач до современных SSL-алгоритмов вроде BYOL
Основные темы:
Практические рекомендации: аугментации, batch size, linear evaluation
BYOL: архитектура, EMA, projector/predictor
Pretext-задачи: восстановление, контекст, инвариантность
Зачем нужен SSL и когда он лучше transfer learning

11. Работа с видео
Изучим особенности видеоданных и архитектуры для их обработки: от 3D-CNN до VideoMAE и трансформеров
Основные темы:
Fusion-стратегии для учёта времени
Foundation-модели для видео и их дообучение
Архитектуры: 3D CNN, R(2+1)D, ViViT, VideoMAE
Структура видео: кодеки, FPS, битрейт, I/P-кадры

12. Задачи на видео
Погрузимся в прикладные задачи: трекинг, action recognition и multimodal-анализ
Основные темы:
Трекинг: SORT, Kalman Filter, матчинг, Re-ID
Метрики качества: HOTA, DetA, AssA
Action Recognition: от кадров до позы и аудио

13. Дизайн ML-систем
Научимся проектировать ML-решения как продукты: от формулировки проблемы до выбора метрик и гипотез
Основные темы:
Построение дерева гипотез и метрик для принятия решений
Функциональные и нефункциональные требования к системе
Различие между проектом и продуктом в ML

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

​

Чем занимаются Fullstack-разработчики

Знания fullstack-разработчика позволяют работать над созданием веб-сервисов на всех этапах. Он принимает участие как в разработке визуальной части сайта — фронтенда, так и в реализации серверной — бэкенда
Благодаря курсу менее, чем за полтора года вы научитесь создавать веб-приложения с нуля: верстать страницы в HTML и CSS, оживлять их с помощью JavaScript, разрабатывать клиентскую часть на React и собирать весь бэкенд с помощью Node.js

Кому подойдёт этот курс:

• Новичку, который хочет стать востребованным IT-специалистом
  Научитесь создавать сайты и веб-приложения с нуля, верстать страницы в HTML и CSS, выучите язык сценариев — JavaScript. К концу программы в вашем портфолио будет 6 проектов и высокий шанс получить работу по специальности fullstack-разработчик. А наставники курса помогут на каждом из этапов
• IT-специалисту, решившему сменить профиль
  Выучите язык JavaScript и овладейте версткой сайтов — пусть эти знания откроют перед вами двери в новые, интересные и высокооплачиваемые проекты. А наличие опыта в программировании позволит быстрее освоить fullstack-разработку и стать более востребованным специалистом
• Fullstack-разработчику для актуализации компетенций
  Работая над курсом, мы внимательно изучали рынок, поэтому программа содержит в себе самые актуальные материалы о создании сайтов и верстке веб-страниц. Знания и навыки, которые мы даем, позволят взять максимум пользы от обучения даже человеку с релевантным бэкграундом

За 16 месяцев обучения вы научитесь:

• Понимать архитектуру веб-приложений и создавать их с нуля
• Пользоваться библиотекой React
• Дополнять сайты интерактивными элементами с помощью JavaScript
• Создавать интерфейсы с CSS
• Верстать страницы в HTML
• Запускать сайты и веб-приложения
• Тестировать веб-сервисы и устранять ошибки
• Работать с DOM и Git, с технологиями AJAX и с базами данных
• Использовать CMS и фреймворки

Будьте уверены — вы получите именно те инструменты и знания, которые позволят вам стать востребованным специалистом и найти работу
Мы регулярно мониторим, какие компетенции fullstack-разработчиков востребованы на рынке и строим соответствующую программу курса
Материалы были обновлены 27 февраля 2025 года

Программа:

• Основы вёрстки и позиционирования
• Основы программирования
• Профессиональный JavaScript
• Асинхронное программирование и сетевые запросы
• Разработка браузерных приложений
• Разработка React-приложений
• Разработка на Fastify
• Дополнительные курсы
• Вебинары

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

​

Программа:

Что важно знать заранее
Для успешного прохождения курса вам нужно умение программировать на PHP, знание основ ООП и базовое знакомство с протоколом HTTP

1. Laravel

Шаблонизатор Blade и макеты конфигурация приложения консоль Tinker ORM формы CRUD

• Hello World
  Знакомство с Laravel. Установка, настройка и запуск первого Laravel-сайта.
• Запрос-Ответ
  Создание маршрутов, обработчиков и шаблонов.
• Шаблонизатор Blade
  Знакомство с шаблонизатором Blade и его возможностями.
• Макеты (Layout)
  Выделение общих частей шаблонов.
• CRUD
  Реализация операций создания, чтения, обновления и удаления данных.
• Ресурсная маршрутизация
  Автоматизация создания маршрутов и контроллеров для типичного CRUD.

Проект: Менеджер задач

Вы разработаете систему управления задачами (Task Manager) на базе Laravel, аналогичную Redmine. Проект включает создание сущностей с использованием ORM, проектирование моделей и их отображение в базе данных, что позволяет работать с связанными наборами объектов. Для автоматизации CRUD-операций будет применяться ресурсный роутинг, а также библиотека для ускоренной генерации форм и обработки ошибок.

2. Eloquent (ORM)

• Настройка ORM
  Настройка и конфигурация Eloquent
  
• Проектирование схемы БД
  Проектирование структуры базы данных и миграции
  
• Массовое присвоение
  Использование массового присвоения атрибутов
  
• Связи
  Определение и использование связей между моделями
  
• Запросы с использованием Query Builder
  Использование Query Builder для работы с базой данных
  
• Скоупы
  Перепользование запросов в моделях, локальные и динамические скоупы

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

​

Описание:
Воркшоп для системных аналитиков, специалистов, которые занимаются проектированием и интеграцией сервисов, и начинающих архитекторам решений. Уровень подготовки: Middle.

Вы научитесь:
Осознанно подходить к проектированию решений:

• Генерировать и видеть разные варианты решений.
• Анализировать эффекты от реализации решений.
• Качественно выбирать и обосновывать решения.

Транслировать аргументацию и мотивацию решений в текстовом и графическом виде:

• Структурировать архитектурные решения с помощью ADR.
• Визуализировать архитектурные решения в Architecture Decision Canvas.

Что получите:

• Узнаете цели использования ADR как подхода и документации.
• Изучите методологию формирования ADR.
• Познакомитесь с критериями качества и уровнями зрелости ADR.
• Изучите подходы к организации процессов принятия архитектурных решений.

Автор и ведущий:
Максим Шаломович. ИТ-архитектор. Работал в ИТ в разных ролях с 2007 года на позициях проектировщика, аналитика и технического писателя. Последние годы работает в ролях технического архитектора и архитектора решений в крупных корпоративных и государственных проектных инициативах.

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

​

Воркшоп по повышению зарплаты для айтишников

У нас есть большая основная программа — длинная, практическая и дорогая. Там мы доводим навык переговоров до совершенства и ведём до результата: повышения дохода или нового оффера.
Но такой формат подходит не всем:

кому-то сложно выделить время, кому-то — сразу вложить крупную сумму, а кто-то не готов покупать большой продукт.

Поэтому мы запускаем короткий и точечный воркшоп на 1 день:

— быстро (всего 1 день)

— недорого (2 990 рублей)

— конкретный прикладной результат

На воркшопе вы узнаете, какие стратегии повышения зарплаты без смены работы реально работают. Потренируетесь вести переговоры вживую и поймёте, как уверенно заходить в разговор с руководителем.

После обучения у вас будет готовый инструмент, чтобы уже сейчас начать разговор о повышении и составить понятный план роста дохода.

Если формат вам подходит, залетайте по ссылке на оплату:

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

​

Этот курс подойдет:

• Новичку, который хочет получить IT-профессию
  Освойте HTML и CSS, научитесь работать с базами данных и популярным фреймворком Laravel. К концу обучения в вашем портфолио будет четыре проекта, что позволит вам взять в работу первый заказ. В случае возникновения трудностей на помощь всегда придут наставники курса.
• IT-специалисту, решившему сменить профиль
  Расширьте спектр навыков и получите возможность работать над новыми проектами. А прошлый профессиональный опыт сделает путь к новой специальности проще — обучение будет даваться вам легче, чем другим будущим PHP-разработчикам.
• PHP-разработчику для актуализации знаний
  Мы внимательно изучаем рынок и регулярно обновляем программу курса, чтобы даже человек с релевантным опыт получал от обучения максимум пользы. Вся информация, представленная на платформе Хекслет, полностью отвечает требованиям рынка и компаний-соискателей.

Программа:

Основы программирования

• Изучите основы программирования: типы данных, условные конструкции, циклы и функции
• Прокачайте алгоритмическое мышление и реализуйте самостоятельно функции сортировки
• Правильно настройте операционную систему для разработки, научитесь пользоваться командной строкой
• Установите Git, редактор кода VS Code
• Наполните свое портфолио на GitHub первыми программами

Курсы:

1. Основы PHP
2. PHP. Массивы
3. Жизнь программиста
4. Основы командной строки
5. Введение в Git
6. PHP. Настройка окружения
7. Ключевые аспекты веб-разработки на PHP

Профессиональный PHP

• Научитесь писать production-ready код
• Освойте принципы объектно-ориентированного и функционального программирования
• Начните писать модульный код, который легко расширять и поддерживать
• Ускорьтесь с помощью автоматизированного тестирования своего кода
• Настройте непрерывную интеграцию и опубликуйте свой первый пакет в npm

Курсы:

1. PHP: Ассоциативные массивы
2. PHP: Функции
3. PHP: Автоматическое тестирование
4. PHP: Абстракция с помощью данных
5. PHP: Деревья
6. Непрерывная интеграция (CI)

Создание сайтов

• Разрабатывайте сайты, используя архитектуру MVC
• Изучите микрофреймворк Slim, разберитесь с HTTP и принципами работы веб-серверов
• Разберитесь с роутингом и шаблонизаторами
• Создайте базу данных и выполняйте SQL запросы из PHP кода
• Деплойте код на сервер
• Обеспечивайте безопасное выполнение кода предотвращая SQL-инъекции и XSS-атаки

Курсы:

1. Трудоустройство
2. PHP: Введение в ООП
3. PHP: Объектно-ориентированный дизайн
4. Введение в интернет
5. Основы современной верстки
6. Основы верстки контента
7. Протокол HTTP
8. Основы SQL
9. SQL: Join
10. Проектирование баз данных
11. PHP PDO: Работа с базой данных
12. Веб-разработка на PHP
13. Регулярные выражения (Regexp)
14. PHP: Продвинутое тестирование

Разработка на Laravel

• Создавайте комплексные сервисы с помощью Laravel 8
• Используйте ORM для создания моделей и их отображения на базу данных
• Накатывайте миграции для эволюции базы данных
• Создайте базу данных и выполняйте SQL запросы из PHP кода
• Реализуйте аутентификацию и авторизацию
• Запускайте REPL для быстрого управления приложением и автоматизированные тесты для повышения качества кода и гарантии его работоспособности

Курсы:

1. Трудоустройство для разработчиков
2. PHP: Разработка на Laravel
3. PHP: Eloquent (ORM)
4. PHP: Полиморфизм
5. PHP: Погружаясь в классы
6. HTTP API

Дополнительные материалы

• Настройка окружения (менеджер версий asdf, ubuntu on windows)
• Эффективная отладка кода (дебагер, подходы)
• Поиск технической информации
• Организация задач с помощью Kanban-доски (Trello)
• Алгоритмы и структуры данных (прокачка на CodeBattle, грокаем алгоритмы)
• Эффективная работа (горячие клавиши, организация рабочего пространства, слепая печать)
• Функциональное программирование (чистота, побочные эффекты)
• Устройство языков (Парсинг, AST, работа интерпретатора/компилятора, порядок вычислений, типизация)
• Устройство операционных систем (администрирование, процессы, память, файловая система)
• Подключение к обучению подкастов, книг и онлайн-мероприятий, вовлечение в локальные комьюнити, ведение своего блога, помощь другим в сообществе Хекслета и обсуждениях
• Командная работа в Git
• REST API, Очереди, Background Jobs
• Пробные собеседования
• Разворачивание и деплой (makefile, docker, хостинг, ansible, webpack, terraform)
• Продуктовая разработка (Цель, Lean Startup: Time To Market, MVP, A/B тесты)
• Инженерная культура

Бонусный курс: Основы ИИ

• Введение в ИИ
• Основы LLM
• Промпт-инжиниринг
• Применение ИИ в реальном мире
• Применение ИИ в кодинге
• Применение ИИ в анализе данных
• Глубокое исследование (deep research)
• ИИ-агенты

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

​

Проектирование AI‑решений для бизнеса

Для кого этот курс?

• Архитекторы ПО и систем
• Senior‑разработчики и Тимлиды, желающие перейти в роли архитекторов AI
• ML-инженеры, MLOps‑инженеры и Data-инженеры
• Инфраструктурные инженеры / SRE

Необходимые знания

• Базовые знания Python
• Понимание основных ML‑понятий (тренировка/валидация моделей, переобучение, метрики качества)
• Базовые знания системной архитектуры и сетей
• Опыт работы с Git и понимание CI/CD

Что даст вам этот курс?

• Умение проектировать AI‑системы: от требований и PoC до Production
• Выбор и внедрение архитектурных паттернов: RAG, AI‑агенты, multi‑agent systems
• Проектирование MLOps‑конвейеров, CI/CD и IaC для AI‑решений
• Создание HLD и LLD (C4 Model и детализация компонентов)
• Расчет ресурсов и оптимизация инференса LLM (sizing, latency, cost)
• Проектирование интеграций и архитектуры данных для AI (ETL, векторные БД)
• Обеспечение качества GenAI‑компонентов: тестирование, валидация, мониторинг
• Управление стоимостью (FinOps) и принятие стратегических решений по архитектуре

Программа

Стратегический фундамент и планирование проекта
Цель: Сформировать у студентов системное видение роли архитектора в бизнес-процессах. Научить анализировать проектные ограничения (контракт, требования), выявлять риски и планировать проект как последовательность этапов, поставляющих измеримую ценность
Тема 1: Пресейл, контракты и работа с требованиями: закладываем фундамент проекта
Тема 2: Проектирование и оценка: от требований к плану, рискам и смете
Тема 3: Стратегия поставки ценности: от PoC до Production

Проектирование и документирование архитектуры
Цель: Дать студентам полный набор инструментов для создания, документирования и верификации архитектуры AI-решений на всех уровнях детализации
Тема 1: Высокоуровневое проектирование (HLD) с использованием C4 Model
Тема 2: Низкоуровневое проектирование (LLD): компоненты и взаимодействия
Тема 3: Архитектурные паттерны: RAG и его продвинутые вариации
Тема 4: Архитектурные паттерны: AI-агенты и Multi-Agent Systems
Тема 5: Документирование решений: Architecture Decision Records (ADR)
Тема 6: Верификация архитектуры и "CTO Challenge"

Качество, интеграции и безопасность
Цель: Научить студентов встраивать в архитектуру механизмы обеспечения качества, надежности и безопасности на всех этапах жизненного цикла
Тема 1: Архитектурный надзор и управление техническим долгом
Тема 2: Проектирование интеграций: от классики до AI-стандартов
Тема 3: Архитектура данных для AI-систем
Тема 4: Оценка качества и тестирование GenAI-компонентов
Тема 5: Security by Design: архитектура для защиты AI-систем
Тема 6: Архитектура наблюдаемости (Observability)

Инфраструктура
Дать системные знания по планированию, автоматизации развертывания и поддержке надежной и отказоустойчивой инфраструктуры для AI-систем.
Тема 1: Расчет ресурсов (Sizing) для приложений и данных
Тема 2: Расчет ресурсов и оптимизация инференса LLM
Тема 3: Инфраструктура как код (IaC) и CI/CD
Тема 4: Архитектура MLOps-конвейеров
Тема 5: Стратегии развертывания и вывода в Production
Тема 6: Архитектура высокой доступности (HA) и восстановления (DR)

Продвинутые архитектурные паттерны
Цель: Изучить передовые архитектурные подходы, позволяющие решать сложные задачи масштабирования, real-time обработки, безопасности и работы в гибридных средах.
Тема 1: Serverless vs. Kubernetes для AI-ворклоадов
Тема 2: Событийно-ориентированная архитектура (EDA) для AI
Тема 3: Архитектура для High-Load и Low-Latency инференса
Тема 4: Гибридная и мультиоблачная архитектура для AI
Тема 5: Архитектура для Multi-tenancy в AI SaaS
Тема 6: Federated Learning и Privacy-Preserving архитектура

Стратегия, лидерство и экономика
Цель: Развить у студентов стратегическое мышление, экономическую ответственность и лидерские качества, необходимые для перехода на высшие архитектурные роли.
Тема 1: FinOps: архитектура, управляемая стоимостью
Тема 2: Технологический радар и эволюция архитектуры
Тема 3: Ethical AI by Design и архитектура для Governance
Тема 4: API как продукт: проектирование и управление

Проектная работа
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели: Дмитрий Фомин, Андрей Носов, Николай Степанов, Денис Лавров,
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

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

​

Курс подходит для любого уровня подготовки:

• Новичкам в программировании
  Для тех, кто никогда не писал код или только начинает осваивать язык C#. Вы шаг за шагом научитесь создавать торговых роботов с нуля под руководством опытного наставника.
• Трейдерам и алготрейдерам
  Подойдёт для трейдеров, которые хотят автоматизировать свои торговые стратегии и улучшить результаты. Вы получите рабочие алгоритмы для MOEX, США и Crypto, освоите арбитраж, price channel и кластерный анализ.
• Опытным программистам
  Курс даст возможность опытным разработчикам быстро войти в алготрейдинг, углубить знания C# и создать собственный коннектор для интеграции своих проектов с биржами MOEX, США и Crypto.

Что будет в обучении:

5 месяцев глубокого погружения в алготрейдинг под личным руководством Сергея Усанова, ведущего разработчика проп-компании Live Investing.

Вы изучите язык программирования C#, освоите создание торговых роботов на платформе OsEngine, научитесь использовать WPF и архитектурный подход MVVM. В процессе обучения напишете 4 полноценных торговых робота для фронтраннинга, кластерного анализа, стратегии price channel и робот по объёмному развороту. Также разработаете универсальный API-коннектор для рынка MOEX, США и криптобирж.

Получите навыки для разработки проектов топ-уровня:

1. Программировать торговых роботов любой сложности для бирж MOEX, USA и Crypto.
2. Самостоятельно разрабатывать коннекторы для торговли на биржах MOEX, USA и Crypto.
3. Создавать высокоскоростные сервисы для профессионального трейдинга и анализа данных.
4. Разрабатывать десктопные и мобильные приложения под операционные системы Windows и Linux.
5. Создавать продвинутую и наглядную графику любой степени сложности для торговых терминалов и приложений.
6. Писать и внедрять собственный софт для автоматизации торговых стратегий и повышения прибыли.

Программа:

Модуль 1. Основы C# для трейдера

• Установим рабочую среду для программирования (Visual Studio)
• Поймёте, из чего состоит программа и как она «думает»
• Научимся создавать простые программы, управлять данными и логикой
• Разберёмся, как строятся окна и интерфейсы (кнопки, графики и т.д.)
• Поработаем с файлами, ошибками, циклами и условиями
• Освоим Git и GitHub для сохранения и обмена проектами
• Напишем свою первую программу — тестер стратегий управления капиталом
• Познакомимся с TSLab и тестированием стратегий

Результат прохождения модуля 1

• Вы напишете первую рабочую программу на C#, разберётесь в логике её работы и научитесь создавать интерфейс. Познакомитесь с платформой TSLab и сможете проверять свои идеи на практике.
• На выходе: первый работающий проект на C# + база для перехода к роботам

Модуль 2. Создаём первых рабочих роботов в OsEngine

• Установим и настроим OsEngine
• Разберёмся в устройстве платформы
• Научимся тестировать стратегии и оптимизировать параметры
• Напишем четырёх роботов: по объёмному развороту, индикаторного, фронтраннера, по кластерному анализу
• Поработаем с управлением капиталом: риск и объём

Результат прохождения модуля 2

• Вы освоите архитектуру OsEngine, научитесь тестировать стратегии и создадите четырёх полноценных роботов. Получите инструменты контроля рисков.
• На выходе: четыре торговых робота + понимание управления капиталом

Модуль 3. Как работают биржи изнутри — интерфейсы и обработка заявок

• Подключаем темы для десктопных приложений
• Разбираем устройство коннекторов OsEngine
• Подключаем биржевые коннекторы
• Работаем с «сухими» биржевыми данными
• Пишем окно выбора инструмента
• Собираем обезличенные сделки и свечи
• Учим бота отправлять заявки и учитывать позиции

Результат прохождения модуля 3

• Вы научитесь создавать интерфейсы, работать с коннекторами и биржевыми данными. Освоите расчёт позиций и управление сделками.
• На выходе: система подключения и обработки торговых данных

Модуль 4. Архитектура и автоматизация: превращаем код в систему

• Освоим архитектуру чистого кода
• Освоим хостирование WPF-приложений
• Настроим логирование (Serilog)
• Напишем Telegram-бота для управления и уведомлений
• Подключим графику для анализа (ScottPlot)
• Познакомимся с асинхронным программированием

Результат прохождения модуля 4

• Вы выйдете на архитектурный уровень разработки, научитесь разделять логику и интерфейс, создавать Telegram-ботов и графики.
• На выходе: фреймворк для проектов + Telegram-бот для управления роботами и получения сигналов

Модуль 5. Пишем свой коннектор под любую биржу

• Разберём архитектуру API и принципы контроллеров
• Создадим универсальную структуру подключения к бирже
• Напишем сервисы заявок, сделок, счёта, инструментов и свечей
• Реализуем коннектор к Alor Open API и подключим QuikSharp
• Научимся адаптировать всё под другие биржи

Результат прохождения модуля 5

• Вы создадите универсальный коннектор, разберётесь в API-библиотеках и потоках данных.
• На выходе: универсальный коннектор к MOEX и криптобиржам

Конечный результат:

• Напишете четыре учебных и одного личного торгового робота на C#
• Освоите архитектуру, интерфейсы, API и торговые стратегии
• Создадите систему автоматической торговли и подключите её к биржам
• Получите поддержку и разбор от эксперта с опытом более 10 лет

Автор Сергей Усанов

• Главный разработчик проп компании Live Investing.
• Владелец компании Robot - QLUA.
• Разработчик скальперского привода Lisa, роботизированного терминала для торговли опционами Delta Pro
• Специализация: C#, Python, Lua, алготрединг, торговля опционами.
• В рынке 10 лет опыта в написании роботов, тестировании стратегий и их оптимизации. Есть чёткое понимание работы биржи, терминала Квик, исполнения сделок, нюансов поведения в различных рыночных ситуациях.

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

​

Изучаем самые актуальные технологии и архитектуры, связанные с LLM и трансформерными моделями, которые стали стандартом в области работы с текстом. Генеративные LLM, такие как ChatGPT и GPT4 позволяют решать огромное множество задач на высоком уровне. На рынке IT есть потребность в специалистах, которые владеют технологиями работы с этими моделями на уровне архитектуры и умеют адаптировать их для своих бизнес-задач.

Для кого этот курс
Этот курс для тех, кто хочет за минимальный срок на высоком уровне освоить самые продвинутые методы LLM и сразу начать применять их на практике.

• Практикующие DS специалисты, которые хотят получить углубленные знания по трансформерным моделям и научиться работать с LLM на высоком уровне;
• Выпускники курсов Machine Learning. Professional, Machine Learning. Advanced, NLP / Natural Language Processing, которые хотят освоить самые передовые методы работы с LLM;
• ИТ-специалисты, которым на работе приходиться работать с текстовыми данными и внедрять методы работы с трансформерными моделями и LLM.

Необходимые знания

• Базовая высшая математика: умение работать с матрицами и векторами, базовое знание математической статистики, теории вероятности и мат. анализа;
• Методы классического ML, умение работать с классическими ML моделями;
• Основы Deep Learning, базовое представление о pytorch;
• Программирование на Python для машинного обучения.

Что даст вам этот курс
Вы научитесь
Работать с LLM (большими языковыми моделями) на высоком уровне;
Самым передовым методам работы с LLM и трансформерными моделями;
Применять самые продвинутые архитектуры и адаптировать их под широкий круг бизнес-задач;
Дообучать языковые модели под свои задачи;
Поднимать модели в телеграм-боте.

Программа

Базовые понятия трансформерных моделей
В данном модуле вы познакомитесь с фундаментальным понятием NLP и трансформерных моделей. Рассмотрите архитектуру трансформера, механизм внимания и применение трансформеров в задачах машинного перевода и языкового моделирования.
Тема 1: Задача языкового моделирования и понятие языковой модели
Тема 2: Архитектура трансформер и задача машинного перевода // ДЗ
Тема 3: BERT и другие трансформерные энкодеры // ДЗ
Тема 4: GPT и другие декодерные модели для генерации текста
Тема 5: Seq2seq модели. Дообучение трансформеров на практическом примере // ДЗ
Тема 6: Методы за ChatGPT + Q&A сессия

Новая эра LLM: базовые методы
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектуры
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗ
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингу
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗ
Тема 5: Мультиязычные трансформеры
Тема 6: Работа с длинным контекстом
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Продвинутые методы работы с LLM
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектуры
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗ
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингу
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗ
Тема 5: Мультиязычные трансформеры
Тема 6: Работа с длинным контекстом
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Доп. главы работы с LLM
В данном модуле вы узнаете о дополнительных аспектах работы с LLM, которые выходят за рамки стандартной программы.
Тема 1: Оценка LLM
Тема 2: Распределенное обучение
Тема 3: Практическое занятие: интеграция LLM в тг-бота // ДЗ
Тема 4: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Трансформеры для других модальностей
В данном модуле вы ознакомитесь с применением трансформеров в мультимодальных задачах.
Тема 1: Мультимодальные и Vision трансформеры
Тема 2: Практическое занятие по работе с мультимодальными моделями
Тема 3: Введение в AI агентов // ДЗ
Тема 4: Трансформеры для временных рядов
Тема 5: Трансформеры для табличных данных
Тема 6: Q&A сессия и дискуссионный клуб
Тема 7: Собеседование. Как подготовиться и что нужно знать

Проектная работа
Проектный модуль, во время которого студенты выполняют финальную работу на основе методов, изученных на курсе.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Мария Тихонова, Алексей Клочков, Раиль Сулейманов, Александр Брут-Бруляко, Дмитрий Гайнуллин, Андрей Носов, Никита Овчинников

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

​

Комплексное руководство по созданию, управлению и развитию AI/ML-продуктов

Для кого этот курс?

• Продакт-менеджеров, желающих получить или углубить знания в области AI/ML для управления AI-продуктами и понять технические аспекты
• Руководителей и менеджеров по развитию (Product Owners, CPO, CTO), которые хотят получить знания по интеграции AI‑технологий в бизнес-процессы
• Технических специалистов (Data Scientists, ML-инженеров, архитекторов), стремящихся расширить знания о бизнес-аспектах и управлении жизненным циклом AI‑продуктов

Необходимые знания
Общее представление о том, что такое машинное обучение и нейронные сети
Понимание концепций продуктового менеджмента и жизненного цикла продукта

Что даст вам этот курс?

• Знание особенностей жизненного цикла AI‑продукта от идеи до поддержки
• Понимание архитектурных решений и инфраструктуры для AI‑решений
• Умение разрабатывать product‑спецификации для AI‑фич
• Способность разрабатывать стратегии внедрения AI‑технологий
• Освоение методов оценки бизнес-ценности и рисков
• Навыки работы с метриками качества, A/B-тестированием и оценкой offline
• Оценка ROI и бизнес-метрик для принятия решений

Программа

Продуктовые и бизнес-основы управления ИИ-продуктом
В этом модуле вы разберёте, где и как ИИ даёт измеримую бизнес-ценность: карта процессов и юзкейсов в B2C/B2B. Вы научитесь формулировать цель AI-инициативы, определять объём работ и проверять реализуемость PoC/MVP. Зафиксируете критерии успеха и ключевые метрики. Рассмотрите основные риски (правовые, этические, продуктовые) и правила их контроля. Итог: приоритизированная гипотеза с понятным «зачем» и «как померить».
Тема 1: Вводный урок. Польза от ИИ // ДЗ
Тема 2: Определение объёма работ и оценка реализуемости
Тема 3: Риски и комплаенс

Технические основы для PM
В этом модуле вы получите PM-доступное понимание «что под капотом» продукта: жизненный цикл ML, LLM/embeddings/RAG/fine-tuning и типовые архитектурные паттерны. Вы разберёте инфраструктуру и MLOps на уровне блок-схем: окружение, CI/CD-модели, мониторинг и стоимость. Научитесь выбирать стек под задачу и говорить с разработкой на одном языке, не погружаясь в программирование. Итог: черновик архитектуры и список требований к данным/сервисам.
Тема 1: Жизненный цикл ML без кода
Тема 2: Стек генеративного ИИ
Тема 3: Архитектурные паттерны // ДЗ
Тема 4: Инфраструктура и MLOps
Тема 5: Метрики качества. A/B-тесты. Офлайн-оценка // ДЗ

Производство. Запуск. Рост
В этом модуле вы переведёте идею в прод: оформите product-spec для AI-фичи, распределите роли, спроектируете UX для GenAI (включая fallback-сценарии). Вы подготовите данных, фокусируясь на их безопасности и приватности, чек-лист запуска (go-live), мониторинг и план отката. После релиза настроите model-ops: наблюдение за дрейфом, переобучение, A/B-эксперименты и связь метрик модели с бизнес-KPI и ROI. А также изучите российские кейсы внедрений и типичные подводные камни. Итог: готовый план вывода и масштабирования AI-функции.
Тема 1: Продуктовая спецификация для ИИ-функции // ДЗ
Тема 2: Работа с командой
Тема 3: UX для генеративного ИИ
Тема 4: Инжиниринг безопасности и приватности // ДЗ
Тема 5: Чек-лист запуска (Go-Live) // ДЗ
Тема 6: Поддержка после запуска / управление моделями (Model Ops)
Тема 7: Бизнес-метрики и обзор ROI
Тема 8: Кейсы российского рынка

Капстоун-спринт
Модуль посвящён практической подготовке индивидуальной AI‑инициативы к запуску. Вы проведёте бизнес‑ и системный анализ: формализуете цели, ограничения и требования (BRD/SRS), построите карты AS‑IS/TO‑BE и матрицу трассируемости. Далее вы спроектируете быстрый PoC как инструмент доказательства ценности: зададите baseline, метрики качества и бизнес‑эффекта, критерии go/kill, сроки 7–14 дней и бюджет. Итог: комплект артефактов, достаточный для согласования пилота с C‑suite или инвестором.
Тема 1: ИИ как инструмент бизнес‑ и системного анализа
Тема 2: Быстрый PoC, как новая норма

ИИ для личной эффективности
Данный модуль - это практикум про личную эффективность: библиотека промптов, приёмы Code Interpreter, Text-to-SQL и другие готовые сценарии без кода. Вы разберёте командные шаблоны (Jira-AI, Mixpanel Spark, Craftful и др.) и то, как быстро внедрить их в процесс. Итог: набор «рецептов» для экономии времени вам и команде.
Тема 1: Автоматизация работы PM: библиотека промптов, Code Interpreter, Text-to-SQL
Тема 2: Командные шаблоны: автоборды Jira, запросы Mixpanel Spark, инсайты Craftful

Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Проект – это самая интересная часть обучения. Вы будете разрабатывать его на основе полученных на курсе навыков и компетенций. В процессе работы над проектом можно получить консультацию преподавателей.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проектная работа
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Дмитрий Шоржин, Сергей Ветров, Игорь Зуриев, Андрей Иванов,


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

​

Из чего состоит работа архитектора 1С?:

• Быть техническим лидером — уметь преодолевать проблемы, задавать вопросы и составлять планы решения. Использовать технологии, помогающие в решении задач.
• Проектировать бизнес-процессы — понимать, как запускать и улучшать их, исправлять неактуальные схемы.
• Проектировать интеграции — участвовать в тестировании и обеспечивать устойчивость сквозных процессов.
• Управлять требованиями — ставить требования к коду, интеграциям и процессам и следить за их выполнением.
• Внедрять практики CI/CD — управлять релизами и поставками новых версий, автоматизировать рутину команды.
• Внедрять авто-тесты — контролировать качество системы и выявлять ошибки до переноса в продуктив.

Этапы обучения на курсе:

• Проектирование архитектуры, сервисов и процессов системы — знакомство с BPMN, C4, Sequence и Archimate.
• Работа с Git и Onescript — выгрузка артефактов, синхронизация, работа с Pull Request-ами.
• Автотестирование — дымовые, юнит- и сценарные тесты на VanessaADD и VanessaAutomation.
• Jenkins и SonarQube — настройка пайплайнов CI/CD, автоматизация тестирования, анализ кода.
• Проектирование интеграций с RMQ — создание библиотеки RabbitMQ и работа с очередями сообщений.
• Мониторинг 1С и производительности — настройка Sentry, ClickHouse, анализ технологического журнала.

Преимущества курса «Архитектура и DevOps в 1С»:

• Практический опыт — работа с реальными кейсами и лучшими практиками крупных компаний.
• Глубокое понимание трендов — актуальные технологии и подходы в разработке на 1С.
• Домашние задания и менторство — обратная связь и отработка навыков.
• Карьерные перспективы — инструменты и знания для профессионального роста.

Цели курса:

• Выбрать тему для сквозного примера — основа для выполнения всех домашних заданий.
• Разобраться в построении корпоративной архитектуры — описание систем, процессов и потоков данных.
• Освоить паттерны тестирования, DevOps и мониторинга — уменьшение ошибок и повышение эффективности.
• Научиться работать с асинхронной интеграцией — оптимизация интеграционных потоков и повышение производительности.

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

​

В чате зрители предложили следующей темой рассмотреть мониторинг и всё, что с этим связано. Тема довольно-таки интересная и полезная. Так что её и возьмём.

Исследуем полезные инструменты для сбора ошибок, логов и метрик для мониторинга рабочего стека в Docker Swarm и Kubernetes. Настроим все необходимые агрегации и уведомления.

Буду ждать всех в эфире в декабре.

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

​

Добро пожаловать в первый профессиональный курс по созданию современного коммерческого сайта на WordPress. Мы от А до Я изучим все возможности WordPress CMS, разработаем проект с уникальным дизайном из Figma, а также, создадим на его основе интернет-магазин с использованием WooCommerce.

Программа:

Теоретическая часть:

• Знакомство с системой
• Сетки, адаптивность, стили, шрифты
• Создание шаблонов и паттернов
• Работа с плагинами

Практическая часть

• Создание многостраничного сайта
• Создание интенрет-магазина
• Настройка и прием платежей

Материалы

• Исходник дизайна в Figma
• Готовый сайт на WordPress
• Изображения, шрифты и референ

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