Новые складчины | страница 3

​

Погружение в мир Python: от новичка к профессионалу с нашими курсами.
Напиши свой код будущего уже сегодня!

С Курсом вы
Освоите основы Python
И научитесь разрабатывать простые программы без труда
Уверенно будете использовать структуру Python
Для эффективной обработки информации
Сможете создавать функциональные веб-приложения
Используя фреймворк Django
Научитесь работать с базами данных
Что позволит вам эффективно управлять данными в ваших проектах
Создадите аккаунты на биржах фриланса
И приложите к нему портфолио работ созданных во время курса
Получите навыки работы с библиотеками и инструментами
Вы будете готовы к профессиональной разработке на Python

АВТОР КУРСА
Константин Сергеев
Разработчик
Опытный разработчик программного обеспечения с восьмилетним стажем работы. Создатель видеокурса «Разработка в Python», который поможет вам освоить основы языка Python.

Программа:

Спойлер

1 неделя
Урок 1. Основы работы языков программирования
Урок 2. Области применения Python
УрокЗ. Алгоритм. Программа
Урок 4. Процессор и оперативная память
Урок 5. Основы языка Python
Урок 6. Установка интерпретатора Python
Урок 7. Первая программа.

2 неделя
Урок 8. *.ру и *.рус-файлы. Байт-код
Урок 9. Динамическая компиляция
Урок 10. Настройка IDE
Урок 11. Установка и настройка IDE PyCharm
Урок 12. Виртуальное окружение
Урок 13. Создание виртуального окружения в терминале
Урок 14. Переменные в Python

3 неделя
Урок 15. Система типов
Урок 16. Простые типы данных
Урок 17. Числовые типы данных
Урок 18. Коллекции в Python
Урок 19. Методы строк
Урок 20. Индексация
Урок 21. Экранирующие символы

4 неделя
Урок 22. Списки
Урок 23. Методы списков
Урок 24. Особенности хранения списков в оперативной памяти
Урок 25. Вложенные списки
Урок 26. Словари
Урок 27. Хеширование
Урок 28. Множества

5 неделя
Урок 29. Кортежи
Урок 30. Логический тип данных
Урок 31. Условия if/elif/else. Отступы
Урок 32. Операторы сравнения
Урок 33. Конструкция match/case
Урок 34. Оператор and и or not
Урок 35. Циклы

6 неделя
Урок 36. Итерация цикла
Урок 37. Бесконечный цикл
Урок 38. Операторы управления циклом
Урок 39. Выражения-включения
Урок 40. Итераторы
Урок 41. Генераторы
Урок 42. Работа с ошибками

Этот курс для тех, кто
Хочет войти в индустрию IT
И начать осваивать самые востребованные навыки на мировом рынке
Мечтает о новой профессии
Которая позволит самовыражаться и работать удаленно
Планирует освоить программирование
И обрести уверенность в создании эффективного и чистого кода на Python

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

​

Преподает Lead разработки AI-агентов, Группа Сбер (АБТ)
Научимся с нуля создавать и внедрять в процессы сложных AI-агентов на примере pet-проекта — мультиагентной системы с production-архитектурой: памятью, стейтом, автономностью и мониторингом. Без low-code решений

Подойдет разработчикам, которые:

1. Внедряют AI-агентов в существующую инфраструктуру компании или хотят научиться делать это для себя
2. Уже писали агентов и получили неуправляемую «систему» с галлюцинациями, зацикливанием и сжиганием бюджета

Также Будет полезно:

• Tech/Team-лидам
  Узнаете лучшие практики проектирования архитектуры AI-агентов
  
  
• AI-продактам
  Увидите процесс разработки AI-агентов изнутри и будете лучше понимать свою команду

Ограничей по грейду нет, но нужно знать:

• любой backend-язык
• базовые принципы API
• сети и БД на базовом уровне

На практике будем писать агентов с помощью LLM, но в теории покажем примеры кода на Python.
Конструкции будут простыми - проблем с пониманием не возникнет​

В рамках курса научимся:

1. Проектировать архитектуру реального AI-агента с учетом best practices
2. Получать от него предсказуемые и структурированные ответы вместо безумной генерации
3. Обучать агента учитывать и сохранять контекст, не повторяться и вести задачу как процесс
4. Внедрять в агента observability и мониторить качество ответов
5. Безопасно останавливать работу агента, не «сжигать» бюджет и запрещать деструктивные действия
6. Создавать мультиагентную систему с координацией их поведения и взаимодействия

И все это - на примере реального проекта
С нуля напишем своего AI-агента, который будет анализировать GitHub-репозиторий и извлекать бизнес-инсайты из названий коммитов, pr и issue

Но важно, этот AI-агент про:

• источник инсайтов, а не замену всех людей вокруг проекта
• демонстрацию возможностей, которые ты можешь делать с ИИ, а не идеальное open-source решение

Вместо нашего агента можно создавать своего
Если у тебя есть своя идея или реальный проект на работе, можно заниматься своей задачей и по ходу задавать вопросы преподавателю
​

Спойлер: Программа

Урок 1: Введение в концепцию агентов

AI-агенты - самая хайповая концепция, но именно поэтому этим словом
называют все подряд: и простого чат-бота с промптом, и любой скрипт с
 вызовами LLM.
Агенты гораздо глубже и сложнее. В этом модуле разбираемся, что такое агент на самом деле, почему это не фреймворк и не SDK, и закладываем архитектурный фундамент, на котором будет стоять все остальное

Что такое агент и что им не является:

• как мы вообще здесь оказались и почему перестало хватать просто LLM
• агент vs чат-бот vs pipeline vs workflow
• decision framework: когда агент действительно нужен, а когда это оверинжиниринг
• анатомия агентов и agent loop

Паттерны:

• Реагируйте, планируйте → выполняйте (Планируйте и решайте)
• критерии выбора + антипаттерны

Бонусом:

• кратко пройдемся по внутреннему устройству популярных агентов: Cursor, Claude Code, Deep Research
• разберемся, что у них общего архитектурно

Упражняться:

• разбираем архитектуру реального агента по слоям
• собираем наивный прототип Projects Health Agent, который постарается навести порядок в вашем GitLab

Результат:

• понимаешь, где кончается «чат» и начинается агент
• есть рабочий и простой прототип, который будем прокачивать

​

Урок 2: Как агент думает и действует

«Агент работает, но так себе» — мы не уверены, что задача вообще закончится успехом. В этом уроке строим когнитивный и execution-слой как инженерные компоненты

Когнитивный слой:

• основы инференса LLM как рычаги: на что мы можем влиять
• как выбрать модель под задачу
• context engineering: как не впихивать все, что у вас есть
• structured outputs: заставляем модель ответить так, как нам надо

Execution-слой:

• tools: разбираем из чего они состоят
• проблемы дизайна инструментов: «слишком мало/слишком много»
• коротко про MCP: как стандартизировать доступ к тулзам

Упражняться:

• подключаем GitLab API как tools
• вводим строгие схемы output + валидацию/repair loop
• делаем стратегию чтения: агент сам решает, какие MR раскрывать глубже

Результат:

• предсказуемые структурированные инсайты вместо безумной генерации
• агент умеет выбирать контекст и инструменты, а не пихать все в промпт

​

Урок 3: Автономность: память, стейт и контроль поведениях

Добавляем агенту все, чтобы отправить его в свободное плавание: память, состояние и контроль. Здесь мы превращаем реактивную систему в управляемую и автономную

Память:

• краткосрочная / долгосрочная / эпизодическая
• history management и компактизация: хранить / сжимать / забывать

Инженерия состояний и обеспечение устойчивости:

• жизненный цикл состояния
• персистентность: падение / рестарт без потери
• параллелизм и консистентность

Идемпотентность и детерминизм:

• повторяемость действий и политики
• идемпотентность операций
• детерминизм, где возможно

Контроль автономности:

• HITL (Human-in-the-Loop): когда действуем сами, а когда спрашиваем
• confidence как уровни автономности
• саморефлексия как адаптация

Упражняться:

• добавляем память и реализуем state-машину
• вводим idempotency keys и учимся не повторяться
• учимся адаптироваться к суровому окружению

Результат:

• агент не забывает, не повторяется, ведет задачу как процесс
• автономность становится более управляемой

​

Урок 4: Катим в прод: надежность, безопасность и остановка

Демо прощает все, а прод — нет. В этом уроке делаем агента, которому можно доверять: ошибки, безопасность, наблюдаемость, стоимость, измеримость и обязательные stop conditions

Error handling:

• API 500 / таймауты: retry / backoff / fallback / graceful degradation
• ошибки LLM: отказ, галлюцинации, невалидный output → repair / abort

Ограждения:

• запрет деструктивных действий без подтверждения
• политика алертов и настройка порогов
• работа с мгновенным внедрением / враждебными входными данными

Stop conditions или когда агент обязан остановиться:

• контроль затрат/времени/инструментов
• mistools и другие ошибки инструментов
• низкая уверенность, отсутствие HITL … и другие

Наблюдаемость и оценка:

• строим трейсинг и health check
• что такое evals, как их строить и почему в агентах это так важно

Упражняться:

• добавляем guardrails + запреты + политики алертов
• внедряем stop conditions (бюджеты, circuit breaker, abort правила)
• пишем минимальный eval suite

Результат:

• агент безопасно останавливается и сжигает бюджет маленькой страны
• есть наблюдаемость и постоянная оценка качества

​

Урок 5: Сложные задачи: мультиагентность и координация

Когда один агент не тянет по широте своей души функциональности, появляется мультиагентность (несколько агентов сразу). Как следствие - неизбежность координации и взаимодействия внутри команды агентов

Когда мультиагентность нужна / когда нет:

• компетенции, параллелизм, сложность решений
• цена координации

Топологии и роутинг:

• руководитель / иерархический, равный коллеге
• роутинг: статический / динамический / условный

Многоагентное состояние:

• общий против изолированного
• конфликтность состояний и findings + dedup / merge-политики

Упражняться:

• финализируем нашу систему

Результат:

• понимаешь, когда мультиагенты оправданы
• умеешь проектировать их координацию и целеполагание

​

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

​

Освойте 50 ключевых функций Excel и пройдите путь от новичка до профи.

На сегодняшний день в Microsoft Excel 477 встроенных функций. Это число немного пугает
На самом деле, для решения 90% задач, возникающих при работе в Excel, достаточно знать одну десятую от этого количества. Этот курс как раз и посвящен подробному разбору этих 50 ключевых функций, без которых сейчас невозможно представить ни один современный проект в Microsoft Excel.

В этом курсе вы:

• Научитесь быстро и легко вводить, редактировать и комбинировать между собой любые функции Excel разными способами.
• Склеивать, резать и зачищать текст с помощью удобных текстовых функций Excel.
• Разберетесь, как выполнять любые операции с датами, считать сроки, длительности, стаж или возраст в календарных или рабочих днях
  с помощью функций дат и времени.
• Научитесь задавать проверки и сложные условия для реализации хитрой логики в ваших расчетах.
• Освоите мощные функции поиска и подстановки (ВПР, ИНДЕКС, ПОИСКПОЗ...) для связывания таблиц.

Для кого этот курс:

Для пользователей Microsoft Excel начального или среднего уровня, стремящихся довести владение Excel до устойчивого уверенного навыка. Если вы способны сложить формулой две ячейки и открыть-сохранить книгу Excel на диск, то этого вполне достаточно для прохождения данного курса.

Курс состоит из 22 уроков общей длительностью больше 3 часов видео, разделённых на 6 глав. К каждому уроку приложен текстовый конспект, файл-пример и ДЗ для самостоятельной проработки всех навыков.

Примерное время на прохождение всего курса с упражнениями и финальным тестом - 5-6 часов, т.е. 1-2 дня в неспешном темпе.

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

​

Завтра открываю предзапись на первый воркшоп по AI-разработке, который делаем вместе с Олегом Мифле (тимлид в Т-Банке).

Смотрю на тех, кто уже в листе ожидания - и вижу очень разный уровень. Есть ребята, которые давно в теме нейросетей, а есть совсем новички.
Поэтому решили с Олегом: не будем сразу грузить всех сложными штуками. Начнём с фундамента - с того, как правильно выстраивать работу с AI.

Главное на воркшопе:
Не просто "сделать лендинг и бота", а научиться осознанному управлению разработке с AI - понимать что происходит под капотом и как выстраивать workflow.

Отработаем правильный подход:
- Исследование ниши и анализ (что вообще нужно сделать)
- Декомпозиция на этапы (план реализации)
- Поэтапная реализация (не "сделай всё сразу", а шаг за шагом)
- Проверка и итерации
Разберёмся как работает LLM - что такое контекст, как правильно ставить задачи и применять RAG базы знаний.
Что сделаем на практике:
Лендинг + бот-секретарь с RAG-базой знаний - универсальная связка для барбершопа, стоматологии, юриста, веб-студии, любого бизнеса.
Это реально полезный кейс, который можно использовать или продать. Но самое важное - понимание основ разработки с применением AI.

Как готовимся:
Я сейчас собираю материалы для самоподготовки - по базовым технологиям (фронтенд, бэкенд, боты, деплой) и по работе с LLM.
Возможно даже сделаю бота, который проверит знания по этим темам перед воркшопом

Детали:
Старт воркшопа: 3 марта
Длительность: ~3 часа
Формат: онлайн
Уносите: понимание workflow разработки с LLM, готовый сайт, рабочий бот с подключенной RAG базой знаний, весь код и способность воспроизвести это для аналогичного проекта.
Завтра уже можно будет записываться.

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

​

Жёлтый митап №2:

• Практические кейсы и инструменты от экспертов: как использовать ИИ, интеграции и современные методы разработки в проектах на 1С.

Что узнаете:

• Узнаете, какие ИИ-инструменты доступны разработчику 1С
  • Обзор решений от фирмы 1С и внешних инструментов: где они применимы в разработке, а где пока бесполезны.
• Разберёте, как использовать ИИ в ежедневной разработке
  • ИИ-кодинг, вайбкодинг в EDT, работа с задачей — от первого запроса до коммита в Git.
• Посмотрите, как выстраивать современный процесс разработки 1С
  • Связка Конфигуратора, EDT, Git и нейросетей. Интеграция 1С с внешними системами и работа с API.
• Поймёте, какие навыки будут важны для 1С-разработчика в 2026 году
  • Agentic SWE, автоматизация тестирования, интеграции, ERP-контекст и новые роли в команде разработки.

Программа митапа:

1. Вступительное слово - Илья Отькало
2. Обзор ИИ-инструментов от фирмы 1С - Виталий Онянов
   • Искусственный интеллект активно внедряется в бизнес-процессы, и фирма «1С» последовательно развивает собственные ИИ-инструменты в платформе и экосистеме решений.
   • В докладе будет дан обзор ключевых ИИ-механизмов от фирмы «1С»: встроенных возможностей платформы, облачных сервисов и партнёрских решений. Отдельное внимание будет уделено практическим сценариям применения ИИ в типовых конфигурациях.
   • Также будут рассмотрены текущие тренды и перспективы развития ИИ-направления в экосистеме «1С». Доклад будет полезен разработчикам, консультантам и руководителям, которые оценивают потенциал использования ИИ в проектах автоматизации.
3. ИИ кодинг в 1С для начинающих - Пётр Цап
   • Простые правила работы по ТЗ
   • Агент выполняет основную часть работы
   • Проверка и доработка результата в 1С
   • Ответы на вопросы
4. Вайбкодинг в EDT: от задачи до коммита - Станислав Ганиев
   • Увидите полный цикл разработки с AI в реальном времени: от постановки задачи и генерации кода до итераций и финального коммита в репозитории.
   • Спикер покажет свой ежедневный рабочий процесс без прикрас с ошибками нейросети и их исправлением. Вы поймёте, почему работа с исходниками и EDT открывает возможности, недоступные при разработке только в конфигураторе.
   • Доклад для тех, кто уже слышал про AI-разработку, но пока не сделал первый шаг. После выступления будет понятно, как встроить этот подход в работу и с чего начать уже сейчас.
5. Вайбкодинг мёртв, добро пожаловать в эру Agentic SWE - Олег Филиппов
   • Что изменилось за последний год в ИИ-разработке на 1С: ключевые сдвиги и немного статистики.
   • SDD как основа современной разработки: почему теперь разработчик всё чаще читает ТЗ, а не пишет код.
   • Обзор и планы по развитию ИИ инструментария для разработчиков 1С.
6. Как подружить Конфигуратор, Git, EDT и разработчиков - Артём Кузнецов
   • Хранилище морально устарело и не вывозит современных требований.
   • Нужен GIT, хотим Merge Request’ы, Code Review
   • EDT – слишком прогрессивно и не все до него доросли.
   • Работаем с GIT не покидая конфигуратора и при чем тут автономный сервер.
   • Скрипты упрощающие работу с GIT из Конфигуратора.
   • Сборка/разборка обработок и расширений «на лету».
   • Превращаем обновление релиза в рутину
7. Интеграция 1С с внешними системами: как выстроить процесс разработки с нейросетью - Владимир Харин
   • Полный цикл разработки интеграции: от текстового описания задачи до работающего API.
   • Бриф и исследование: как структурировать требования и проанализировать внешний API до написания кода.
   • План реализации: какие объекты создавать в конфигураторе, ревью плана перед генерацией кода.
   • Автоматическая генерация кода, OpenAPI-спецификации и тестирование через curl.
   • Роль разработчика: от «писать код» к «управлять процессом и проверять результат».
8. Инструменты тестирования API в арсенале 1С-программиста: от Postman до своего стенда - Роман Чумадин
   • Краткая теория, виды тестов и их назначение.
   • Непосредственно инструменты: Postman, Insomnia и другие.
   • Создание тестового стенда.
   • Особый случай: тестируем WebSocket’ы.
9. Нужно ли разработчику знать 1С:ERP? - Сергей Ваганов
   • Разработчик в проектах 1С:ERP работает не с отдельными «кубиками», а с готовой сложной моделью бизнеса. В докладе разберём типовые проблемы доработок и подходы к их грамотному решению. Обсудим, за счёт чего можно экономить время при доработке ERP и к чему приводит глубокое понимание предметной области и архитектуры системы.
10. Окей, 1С! Реализуем распознавание речи! - Владимир Сатаров
    • Технология распознавания речи в 1С – это реальность. На платформе есть объект, который позволяет реализовать этот сценарий. Также существует альтернативный подход – построить собственный пайплайн с использованием нейросетей и вайбкодинга. В докладе будут разобраны оба варианта: как они реализуются, в чём их плюсы и ограничения.
11. Секретный спикер

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

​

Регулярные выражения — мощный и эффективный инструмент обработки текста, но их вид может отбить всё желание их использовать. На данном мини-курсе Вы изучите регулярные выражения от самых основ до более продвинутых тем. Вся теория подаётся максимально кратко и просто, а изучаемый материал подкрепляется вопросами и заданиями, что делает обучение максимально простым, интересным и эффективным.

О курсе
Регулярные выражения (regexpr) – мощный и эффективный инструмент работы с текстовыми данными. Регулярные выражения поддерживаются в том или ином виде почти во всех языках программирования, во многих полезных утилитах и в текстовых редакторах. С их помощью можно:

• Быстро найти нужные данные в большом тексте;
• Проверить входные данные на корректность (email, номер телефона и т.д.);
• Провести множество замен в тексте одной командой;
• И многое другое.

Между тем регулярные выражения достаточно сложны для понимания. Они обладают неочевидным синтаксисом, а их неаккуратное использование может замедлить программу, в которой они применяются. Даже существует такая шутка:

У Вас есть проблема, и Вы решили использовать регулярные выражения для её решения? Теперь у Вас две проблемы!

На данном небольшом курсе мы изучим регулярные выражения от самых основ до квантификаторов, групп и условий. Мы начнём с самых простых регулярок и последовательно разберём все их основные возможности.

Я старался сделать курс максимально простым и компактным, но ёмким и информативным. Надеюсь, после окончания данного курса у Вас не будет возникать та самая "вторая проблема" при использовании регулярных выражений.

Для кого этот курс
Для всех желающих быстро разобраться в теме регулярных выражений и начать применять их на практике.

Начальные требования
Никаких особых начальных знаний не требуется.

Спойлер: Программа курса

Введение

1. Приветствие
2. Что такое регулярные выражения?
3. Где проверять регулярные выражения?
4. О заданиях

Базовые возможности

1. Поиск символов
2. Наборы символов
3. Символьные классы
4. Позиции в тексте
5. Операция ИЛИ

Поиск повторений и квантификаторы

1. Что такое квантификаторы?
2. Жадные и ленивые квантификаторы

Группы

1. Что такое группа?
2. Именованные группы
3. Группы-комментарии

Дополнительные возможности

1. Просмотр вперёд и назад
2. Условия в регулярных выражениях
3. Сверхжадные (ревнивые) квантификаторы

Практика

1. Задачи

Заключение

1. Полезные источники
2. Подведём итоги

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

​

Markdown — один из самых популярных языков разметки в мире. Он широко используется на Github, Gitlab, Jira и во многих других системах и инструментах. На данном курсе Вы изучите этот мощный, но в тоже время простой язык и будете полностью готовы к его практическому применению.

О курсе
Разработанный Джоном Грубером и Аароном Шварцем в 2004 году язык разметки текста Markdown сейчас набрал большую популярность. По словам создателей, Markdown — простой, человекочитаемый язык разметки, который может использоваться для написания HTML-кода.

В настоящее время Markdown активно используется:

• Для ведения заметок. Например, популярная программа для ведения заметок Obsidian хранит данные именно в формате markdown;
• Для оформления статей, постов в блогах и даже целых книг;
• Для написания документации к программному обеспечению;
• Для оформления README-файлов на платформе Github;
• Для оформления текстовых вставок в различных программных системах, например в Jupyter Notebook;
• Некоторые мессенджеры поддерживают markdown в сообщениях;
• И много где ещё

поэтому markdown полезно знать всем, кто имеет дело с вебом: от разработчиков до блогеров, контент-менеджеров и копирайтеров.
На этом небольшом курсе Вы изучите все возможности markdown: от основ синтаксиса, до вставки картинок, таблиц и программного кода. Также будут изучены более продвинутые возможности markdown, такие как вставка схем.
Весь теоретический материал обязательно подкрепляется вопросами и заданиями, что позволит лучше усвоить изучаемый материал.
После прохождения данного курса Вы будете полностью готовы к применению markdown на практике.

Для кого этот курс
Для всех желающих изучить Markdown и начать применять его на практике.

Начальные требования
Требуется только желание изучить Markdown.

Спойлер: Программа курса

Введение

1. Приветствие
2. Что такое Markdown?
3. Где можно практиковаться?

Основы синтаксиса

1. Начинаем
2. Разбивка текста
3. Заголовки
4. Форматирование текста
5. Экранирование

Ссылки и картинки

1. Ссылки
2. Картинки

Списки и таблицы

1. Маркированный список
2. Нумерованный список
3. Список задач
4. Вложенные списки
5. Таблицы

Цитаты и сноски

1. Цитаты
2. Сноски

Другие возможности

1. Программный код
2. Индексы
3. Эмодзи
4. Вставка схем
5. Вставка разметки LaTeX

Заключение

1. Подведём итоги

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

​

Навыки

• User / Job story
• HTTP и RESTful
• UML
• ER-диаграммы
• Swagger и Postman
• Use case
• Figma
• Таск-трекеры
• СУБД PostgreSQL

Зарплата растет вместе с вами
За последние два года спрос на «системных аналитиков» вырос больше, чем в 2 раза. Сильнее всего нехватка у компаний из финансового сектора, интеграторов, ритейла и телекома. После окончания курса вы получите необходимую базу, чтобы в короткий срок перейти из позиции младшего специалиста на следующий уровень в карьере.

Что именно вы будете делать, когда станете системным аналитиком:
- Собирать требования к программному продукту, обеспечивать их полноту и непротиворечивость
- Разрабатывать прототипы пользовательских интерфейсов
- Проектировать программные интерфейсы (API)
- Помогать команде разработки реализовывать требования к ПО

Программа:

• Вводный курс
• Понимание профессии системного аналитика
• Разработка требований

• Проект. Спецификация требований ко второму релизу Chatty
• SQL для аналитиков

• Моделирование данных
• Моделирование данных и работа с БД

• Моделирование процессов
• Пользовательские интерфейсы

• Agile-практики
• Бэклог приложения для сети клиник «Вита»

• Архитектура системы
• Программные интерфейсы

• Процесс проектирования AP
• Реализация системы

Материал в виде HTML и Видео вебинаров

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

​

Овладей искусством разработки Android-приложений и стань современным синьором!
5 огромных глав, разбитых по направлениям, которые прокачают ваши навыки Android-разработки
12 лет опыта разработки, которые я полностью вложил в этот курс

Видео-курс вам подходит, если:

• Вы писали Android-приложения
  У вас есть одно или несколько простых андроид-приложений, возможно пет-проекты. Важно, что у вас есть опыт создания приложений и вы знакомы с понятиями класс, функция и так далее
• Вам не хватает технической базы знаний
  Глава 1 "Современный Android"" поможет закрыть пробелы в базовых технических знаниях. В том числе, на примерах истории технического развития ОС Android
• Вы хотите стать синьором
  Главы 2-4 направлен на развитие "синьорного" мышления. В них подробно разобраны архитектура, навигация, работа с зависимостями, UI и многое другое
• Вы застряли на одной позиции
  Глава 5 "Современное лидерство" поможет понять почему вам не повышают зарплату или грейд и что с этим делать. Бонусом я расскажу как зарабатывать действительно большие деньги на программировании и вы сможете ответить на вопрос точно ли вам это нужно

Программа

1. Современный Android
2. Современная архитектура
3. Современная сборка
4. Современный UI
5. Современное лидерство

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

​

Полное освоение Make и n8n

• Освоение платформы n8n
• Освоение платформы Make
• Создание автоматизаций для бизнеса и блога
• Создание контент-завода для социальных сетей
• Знакомство с платформой17:03
• Создание телеграм-бота с нейросетью в Make29:09
• Автопостинг в телеграм21:54
• Оптимизация автопостинга в телеграм29:47
• Работа с Google Таблицами: часть 1 (подключение сервисов)14:22
  
• Работа с Google Таблицами: часть 2 (анализ целевой аудитории)6:47
  
• Работа с Google Таблицами: часть 3 (анализ конкурентов)17:52
  
• Работа с Google Таблицами: часть 4. Анализ сайта конкурентов25:09
  
• API ключи от OpenAI4:29
  
• Создание ИИ-ассистента55:53
  
• Автопостинг Threads39:00
  
• Генерация изображений в Leonardo\Midjourney5:03
  
• Подключение ИИ-ассистента5:15
  
• Отдел контроля качества (работа с телефонией)34:16
• Знакомство с платформой1:22:03
• Создание телеграм-бота модератора в n8n1:41:36
• Полный гайд по Airtable1:32:14
• Контент-завод: анализ Reels1:18:52
• Контент-завод: загрузка Reels конкурентов40:21
• Контент-завод: транскрибация роликов39:25
• База для рассылки email1:49:45
• Создание персональной презентации для клиента42:13
• Обзорный урок: AI-агенты2:03:47
• Как добавить AI-агента на сайт компании в N8N2:02:14
• Распознавание файлов JPEG31:08
• Настройка автоответа в WhatsApp с n8n34:39
• Типы памяти, векторная база данных1:49:25
• Телеграм-бот для поиска вирусных Reels56:16
• BackUp автоматизаций в N8N27:38
• Создание сайта на Wordpres в N8N1:32:28
• GPT's и ассистенты в OpenAI33:03
• Автоматизация создания схем в N8N41:21
• Обслуживание сервера в N8N50:48
• MCP-серверы: что это и как работать в n8n39:28
• Лайфхаки по работе с N8N44:15
• Парсинг в телеграм1:00:41
• Рерайт и постинг в телеграм22:32
• YouTube Scraper34:27
• Траснкрибация видео YouTube 35:05
• Автопостинг в соц.сети: часть 145:22
• Автопотсинг в соц.сети: часть 21:02:20
• Нейроописание: часть 129:14
• Нейроописание: часть 21:13:29
• Нейроописание: часть 353:03
• Нейроописание: часть 436:35
• Как упростить сценарии, нода SUBWORKFLOW23:08
• Создание телеграм-бота с NanoBanana15:26
• Подключение к Google30:22
• Создание промпт-генератора в N8N30:25
• Переезд на другой сервер в N8N17:29
• Как создать UGC блогера и сделать видео с вашим продуктом Lovable+N8N46:46
• Навыки программирования и знание кода не требуются

Курс по автоматизациям и ИИ — это готовое практическое обучение для тех, кто хочет научиться создавать и внедрять автоматизации для бизнеса, ведения блога, маркетинга и контента.

В курсе вы пошагово освоите работу с Make и n8n: от базовых сценариев до сложных связок с использованием нейросетей. Обучение построено по принципу нарастающей сложности — сначала простые автоматизации в Make, затем масштабируемые системы для реальных задач в n8n.

Курс построен на «гоночном» подходе из дата-аналитики: быстрые гипотезы, короткие итерации, тестирование в реальных условиях . Я не учу делать «впрок и на всякий случай» — вы сразу работаете с тем, что даёт результат.


Вы научитесь автоматизировать контент-процессы, автопостинг, аналитику, работу с таблицами, мессенджерами, CRM и AI-агентами. Все решения показаны на практических примерах и применимы как для собственных проектов, так и для работы с клиентами.

Курс подходит как новичкам в автоматизациях, которые хотят войти в эту сферу без перегруза, так и специалистам с опытом, которым нужны более сложные и профессиональные связки. Кроме того, курс будет актуален маркетологам, предпринимателям, сотрудникам найма, которые хотят освоить навык автоматизирования задач и рутинных процессов для выхода из операционки, а также для приобретения востребованного навыка. Материалы доступны в формате готовых уроков, конспектов и блюпринтов (готовая связка в формате json) которые можно проходить в удобном темпе и сохранять себе.

• Маркетологи
• Предприниматели
• Сотрудники найма
• Фрилансеры

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

​

Глядя на архитектуру, возникают вопросы:

1. Упал один микросервис, а за ним вся система. Как разорвать цепочку
2. БД легла от всплеска запросов. Как правильно использовать кэш, чтобы оптимизировать хранение данных
3. В момент дежурства упала система. Как найти быстро найти причину, и какие действия предпринять для ее устранения без помощи старших коллег
4. Как правильно кэшировать данные, чтобы не получить тонны устаревшей информации при инвалидации кеша или падении Redis
5. Как написать повторную обработку сообщений, которая гарантированно не сломает систему
6. Как правильно использовать retry, чтобы он за минуты при нагрузке не положил прод

Чтобы решить задачу: Вместе c Senior из Ozon Tech поочередно рассмотришь все проблемы в коде, к каждой разберешь теорию и сразу напишешь best practice решение, как в BigTech

6 недель систематизированно изучаем применение паттернов отказоустойчивости. Попадешь в смоделированную ecom-компанию: микросервисная архитектура с десятками типичных проблем в коде. Поочередно разберешь каждую, получишь необходимую теорию и уже со второго занятия начнешь писать код

В результате освоишь hard’ы, без которых сложно вырасти до Senior’а

1. Научишься изолировать упавший сервис с помощью Circuit Breaker, а также писать Graceful Degradation и Fallback, чтобы один баг не ронял всю систему
2. Сможешь контролировать перегруз БД через Rate Limiter, «склейку» дублирующихся запросов через Single Flight и балансировку Nginx
3. Научишь систему заранее оповещать о предстоящих инцидентах, а если он уже случился — сможешь быстро их находить и решать
4. Реализуешь многоуровневое кеширование с LRU/LFU-вытеснением и настроишь Redis так, чтобы данные в кеше были всегда актуальны
5. Научишься внедрять идемпотентность и писать повторную обработку сообщений с outbox-паттерном и ручным управлением offset’ами в Kafka
6. Сможешь писать Retry, который не создает «шторм» запросов, и делает систему стабильной под нагрузкой

Курс подойдет для junior/middle Golang-разработчиков, которые хотят вырасти в грейде.
Программа состоит на 80% из практики, поэтому нужно знать язык и иметь базовые навыки работы с Kafka и Redis.

Программа:

• Неделя 1. Ключевые проблемы и принципы отказоустойчивости
• Неделя 2. Обработка ошибок и временные сбои
• Неделя 3. Контроль нагрузки и балансировка
• Неделя 4. Асинхронная коммуникация и очереди
• Неделя 5. Эффекты слоя кеширования при построении высокодоступных систем
• Неделя 6. Обнаружение отказа и методы реагирования\

Спойлер: Программа

Неделя 1. Ключевые проблемы и принципы отказоустойчивости

Особенности распределенных информационных систем:

• Отказоустойчивость & Надежность
• Каскадные сбои
• CAP-теорема (Consistency, Availability, Partition Tolerance)
• Классификация проблем и типы частичных отказов

Метрики надежности с примерами:

• SLA (Service Level Agreement)
• SLO (Service Level Objective)
• SLI (Service Level Indicator)
• Что такое «99,9%» доступности и для чего это нужно?

Влияние отказов на целостность данных:

• Понятие целостности и угрозы ее потери
• Идемпотентность
• Split-brain & Failover
• Кворумная запись/чтение
• Разберем:
• что такое WAL и зачем он нужен Postgres
• почему важен replica factor > 1 в Kafka
• Как ЮKassa обрабатывает дубликаты платежей

BigTech-инциденты и как их можно было избежать:

• GitHub — как все упало на сутки
• AWS us-east-1 — как пострадали сотни онлайн-сервисов по всему миру
• Facebook, Instagram, WhatsApp — как отказ системы обрушил цену акции и привел к потере $6 млрд
• GitLab — как легла БД и удалился пользовательский код
• Случаи из личной практики в production

Результат недели:

• понимаешь суть и последствия отказоустойчивости, как свойства системы
• можешь выделить 2 из 3 свойств CAP-теоремы для выбранной системы
• магические девятки в метриках надежности теперь прозрачны и понятны

Неделя 2. Обработка ошибок и временные сбои

Функционал работает идеально, и вроде бы всё хорошо. Но что происходит, когда база данных на секунду «ложится»? Или сторонний API начинает отвечать с задержкой в 30 секунд? А если сеть между микросервисами ненадолго пропадает?
В реальном мире такие инциденты неизбежны. И правильная реакция на них — барьер между грейдом middle и senior

Повторная попытка:

• умный retry
• грамотный выбор backoff + jitter
• idempotent requests
• hedging запросов

Контроль выполнения:

• timeout, когда дольше уже нельзя
• установка deadline
• cancel propagation при прерывании пути запроса

Защита системы от каскадных сбоев:

• circuit breaker для спасения от отказов частей системы
• graceful degradation, когда отказ все же произошел
• fallback по возможности

На практике:

• внедрим circuit breaker между сервисами
• обеспечим graceful degradation
• применим fallback
• выставим timeout'ы на синхронные вызовы
• реализуем idempotent retry

Домашняя работа:

• Ты на дежурстве, алерты стучатся в дверь, а пользователи недовольны работой системы. Задача — самостоятельно найти инцидент, выбрать нужный паттерн и реализовать его


Результат:

• умеешь справляться с ошибками и временными сбоями
• глубоко понимаешь суть каждого паттерна и сценария его применения
• умеешь применять это на практике в реальном проекте

Неделя 3. Контроль нагрузки и балансировка

Что делать, если внезапный всплеск трафика, медленный запрос к базе или сбой в соседнем микросервисе роняет прод? В этом модуле учимся делать сервисы стабильными при любой нагрузке

Изоляция ресурсов:

• планирование ресурсов
• подход bulkhead
• процессная изоляция
• физическая изоляция

Контроль нагрузки:

• глубокое погружение в rate limiting
• single flight как фильтр
• backpressure / load shedding

Распределение нагрузки:

• клиентская / серверная
• алгоритмы балансировки
• стратегии деплоя и откат
• upstream
• active / passive health checks
• nginx

На практике:

• настроим балансировку на nginx
• посмотрим на различные алгоритмы балансировки в действии
• применим rate limiter и изучим его вдоль и поперек
• разберем подкапотную магию single flight и применим его как щит

Домашнее задание:

• QA во время стресс-тестов выявил деградацию системы. Найди инцидент, выбери нужный паттерн и реализуй его


Результат:

• умеешь защищать свои и чужие сервисы в условиях непредусмотренных нагрузок
• понимаешь, как все работает изнутри, и умеешь выделять общие паттерны применения подходов в реальных системах
• разбираешься в подходах к распределению нагрузки

Неделя 4. Асинхронная коммуникация и очереди

Ты уверен(-а), что твои сообщения доходят? Что заказ не создастся дважды, а платеж не обработается несколько раз?
В этом модуле учимся строить асинхронный отказоустойчивый конвеер — гарантированно доставлять сообщения, легко отрабатывать сбои и бесшовно масштабироваться под нагрузку


Очереди и брокеры сообщений:

• особенности работы с технологиями (Rabbit, Kafka)
• буфферизация и выравнивание нагрузки
• гарантии доставки сообщений
• масштабирование при нагрузке
• распределенные транзакции
• SAGA vs 2PC

Грамотная запись:

• подтверждение от брокера
• умные retry
• идемпотентность
• outbox как лекарство от бед

Грамотное чтение:

• offsets и восстановление
• manual vs auto commit
• как обработать дубликаты, будто их нет
• inbox для чайников
• dead letter queue

На практике:

• как сообщения теряют события без нашего ведома, и как это исправить
• применим outbox pattern
• настроим механизм идемпотентности
• научимся писать DLQ (Dead Letter Queue)
• разберем подходы к реагированию на нештатные ситуации

Результат:

• понимаешь, на что обращать внимание при проектировании асинхронного взаимодействия
• не теряешь сообщения и умеешь справляться с дубликатами
• умеешь писать паттернами inbox/outbox
• умеешь применять DLQ и работать с ним
• знаешь критически важные метрики и умеешь за нами наблюдать

Неделя 5. Эффекты слоя кеширования при построении высокодоступных систем

Добавили кэш, чтобы ускорить систему, а получили лавину запросов к базе в момент его протухания? Пользователи видят устаревшие данные и жалуются? В этом модуле изучаем best practices по использованию кеша

Stale Data (протухшие данные):

• время жизни объектов (ttl)
• активная инвалидация
• событийная инвалидация

Data consistency (согласованность данных):

• write-thorugh
• управление ttl
• блокировки и версионирование
• Compare and swap (check and set)
• репликация в зоопарке инструментов кеширования

Thundering Herd (грозовая стая):

• signle flight
• фоновая актуализация
• soft ttl и мертвые данные

Cache avalanche (лавина кеша):

• random ttl & jitter
• многоуровневое кеширование
• проактивное обновление
• лимитирование ресурсов на источник данных

Стратегии вытеснения:

• LRU / LFU / MRU / FIFO / Random

На практике:

• реализуем кеширование с грамотной стратегией вытеснения
• разберем все проблемы с внедрением кеш-слоя и изучим подходы к их решению
• посмотрим на конфигурацию redis и выберем самые оптимальные параметры
• разберем best practices по эксплуатации кеша
• изучим перечень метрик для мониторинга

Результат:

• понимаешь, как кеш слой может помочь при высоких нагрузках
• знаешь, какие гарантии отказоустойчивости и проблемы он может принести
• обладаешь необходимыми знаниями для грамотного построения кеш-слоя под любой тип нагрузки системы

Неделя 6. Обнаружение отказа и методы реагирования

Тушишь один инцидент, а на смену приходит следующий. Пользователи видят ошибки раньше, чем срабатывают алерты. Классика

В этом модуле научим систему предупреждать об отказах до удара по пользователю. Узнаешь, как быстро найти и локализовать сбой в синхронных вызовах или в лаге асинхронных очередей, и что делать, когда автоматика уже не справляется

Инциденты для всех:

• централизация разбора нештатных ситуаций
• важность ключевых бизнес метрик
• кто такой координатор?
• при чем тут обслуживание инфраструктуры и почему важно уведомлять о планируемых работах
• что делать, если автоматика не помогла?
• как наказать виновных?

Особенности синхронного взаимодействия:

• следим за response time & response codes
• контролируем утилизацию ресурсов
• не забываем про наблюдаемость соседей и внешних инструментов
• важность подробного логгирования
• алерты и их влияние на скорость устранения инцидентов

Асинхронное взаимодействие:

• метрики обработки топиков (скорость, время, имеющийся лаг на партициях)
• наблюдаемость состояния consumer-групп
• методы борьбы с лагом в неожиданные моменты
• алерты, как средство оперативного реагирования на проблемы с топиками
• ручные манипуляции с оффсетами и консьюмер группами.

Результат:

• умеешь находить инциденты и отказы и бороться с ними, как это делают в BigTech
• знаешь, на что обращать внимание в первую очередь при возникновении нештатной ситуации
• знаешь, как локализовать отказ при синхронном и асинхронном взаимодействии
• умеешь устранять последствия, инцидент все же произошел

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

​

Прокачайся в IT с Laboratory 3.0

Подойдет тем, кто
устал от теории и жаждет практики
уже освоил базу, но не уверен в следующем шаге
ищет гибкую программу, которую можно совмещать с учёбой или работой
хочет получить опыт командной работы и поддержку ментора
ищет не просто обучение, а карьерный лифт в IT

Направление: Системный бизнес аналитик

Этапы работы и фиксация бизнес-требований, документация, нотации моделирования, описание вариантов и сценариев использования, базы данных и SQL-запросы, интеграции с внешними системами.
Vision and Scope document, IDEF0, UML, BPMN, SQL, Postman API Platform

Программа:

Модуль 1. Введение в бизнес-анализ
1. Кто такой БА?
2. SDLC
3. Инструменты БА

Модуль 2. Требования и работа с ними
1. Что это?
2. Стейкхолдеры
3. Техники выявления требований

Модуль 3. Документирование требований
1. Основы и виды
2. Введение в Use Cases
3. Завершение Use Case

Модуль 4. Моделирование бизнес-процессов
1. Что такое BPMN
2. Взаимодействие участников
3. Продвинутые элементы BPMN

Модуль 5. Основы UX/UI для аналитика
1. Введение в UX/UI и основы проектирования
2. Элементы интерфейса и Прототипирование
3. Разметка событий для продуктовой аналитики

Модуль 6. Интеграции и взаимодействие систем
1. Введение в интеграции и API
2. Глубокое погружение в REST API
3. Взаимодействие Frontend и Backend
4. Документирование и тестирование API (Swagger и Postman)
5. Проектирование сложных интеграций и Sequence Diagram
6. Знакомство с SOAP

Модуль 7. Основы баз данных и работа с данными
1. Проектирование реляционных баз данных
2. Создание структуры БД и наполнение данными
3. Извлечение данных из БД с помощью SQL

Модуль 8. Архитектура программного обеспечения
1. Монолит vs. Микросервисы
2. Паттерны определения микросервисов
3. Взаимодействие микросервисов и модель C4

Модуль 9. Применение ИИ в работе аналитика
1. "Второй пилот" аналитика, его возможности и риски
2. Практика ИИ для требований и коммуникации
3. Продвинутые и технические кейсы использования ИИ

Модуль 10. Подготовка к собеседованию
1. Как описать свои навыки в Резюме
2. Как проходить собеседование: этапы, вопросы и ответы

К каждом модулю практика в PDF файлах
Доп материалы:
Разработка требований к программному обеспечению - Microsoft
BABOK - Руководство к своду знаний по бизнес анализу
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

На курсе вы сможете:

• Понять, как работает внутри самая популярная открытая СУБД PostgreSQL
• Изучить архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов
• Получить практику EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE, различных трюков оптимизации БД
  Используя свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – БЕСПЛАТНО предоставляется на время обучения
• Разобраться в деталях, как работают современные СУБД
  Какие есть архитектурные особенности у СУБД в целом и у PostgreSQL в частности
  Что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие аббревиатуры из мира СУБД

Программа обучения:

Встречи: 5 недель + 1 резерв (QA) + собственный настроенный PG-сервер в подарок + 45 дней практики

Живые лекции и живые демо с автором курса, Николаем Ихалайненом. Первая, вводная встреча (архитектура СУБД) - совместная, Николая Ихалайнена с основателем devhands, Алексеем Рыбаком. Ведётся запись, ссылка выкладывается в чат. С первого же занятия мы выдаем доступ к настроенной инфраструктуре для выполнения практических заданий. Все встречи начинаются в 18:00 МСК (GMT+3), проходят в Zoom. Ссылка на Zoom-митинг «запинена» в чате.

Занятие 1. Введение в архитектуру СУБД

• Совместная встреча (Николай Ихалайнен, Алексей Рыбак).
• Знакомство с основными концепциями СУБД через наивную попытку спроектировать СУБД самостоятельно (повторять не рекомендуется).
• Постановка задачи: семейный финансовый трекер. Консольная утилита -> сервер с PPC-моделью. Файл данных. Поиск и индексный файл. Вторичные индексы. Транзакции и ACID. Изоляция, фантомные чтения. Многоверсионность (MVCC). Undo/Redo сегменты. Концепция Write-Ahead логов (WAL). Особенности ОС и железа: буферизация и отложенная синхронизация. Кеш блоков и страниц, LRU. Многопользовательская серверная архитектура, особенности PPC-модели. Блокировки. Дополнительные таблицы и отчёты: группировки, джойны, планы выполнения. Финальная схема решения и обсуждение.

Занятие 2. Архитектура хранения данных и запросы по одной таблице

• Темы: Метрики производительности запросов. Структура хранения строк таблицы, Heap. Хранение BLOB/CLOB, TOAST. Индексы, B-tree, Hash, GIN.Простые сканы, параллельное выполнение, EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE. Одноколоночные индексы стоимость выборки из индекса. Полное сканирование индекса, постраничный вывод Late Row Lookups.
• Практика: Время исполнения запроса и ресурсы. Как PG хранит наши данные (записи в страницах HEAP и B-tree, заголовки страниц). План исполнения запросов с индексами и без. Селективность. Оптимизация полного сканирования для постраничного вывода.
• Сбор данных и анализ графиков

Занятие 3. Сложные индексы по нескольким колонкам и запросы с фильтрации по нескольким условиям

• Темы: Многоколоночные индексы. Дублирующие индексы, игнорирование индекса, подсказки оптимизатору. Повышение эффективности индексов, неключевые поля, отфильтрованные, вычисляемые поля. Слияние индексов. Сортировка с помощью индексов. Оптимизация структуры БД, нормализация/денормализация. Виды JOIN: Nested Loop, Merge, Hash. CTE: Predicate Pushdown. Коррелированные подзапросы, агрегирующие функции
• Практика: Оптимизация запросов с несколькими условиями фильтрации. Подбор оптимального состава индекса и порядка следования столбцов. Использование слияния нескольких индексов. Поиск и удаление неиспользуемых индексов. Получаем рекомендации по новым индексам: pg_qualstats и hypopg. Делаем индексы и запросы, которые работают только с индексом. Уменьшаем размер индекса фильтрацией. Генерируемые столбцы и индексы над ними. Индексы для сортировки ORDER BY. Сравнение различных методов Слияний. Оптимизация коррелированных подзапросов

Занятие 4. Строгая типизация данных для хранимых объектов и обработка данных на стороне сервера

• Темы: Типы данных. Использование JSON/BSON. Процедуры, выполнение обработки данных на стороне сервера. Роли и права доступа к объектам сервера. Типичные проблемы производительности PostgreSQL. (was: при миграции с других СУБД).
• Практика: Сравнение полной выборки строки и только колонок без TOAST. Использование JSON с GIN, B-tree и HASH индексами. Процедуры, выполнение обработки данных на стороне сервера

Занятие 5. Консистентное изменение БД, блокировки и восстановление после сбоев

• Темы: Снимок состояния БД. ACID: Atomicity, Атомарность. Уровни изоляции. Исследование блокировок. Взаимные блокировки. Write Ahead Log, восстановление после сбоев, aciD. Резервное копирование (backup), репликация.
• Практика: Поведение уровней изоляции на примерах, блокировки строк, сбои сериализации транзакций. Смотрим LWLock, почему база тормозит "внутри". Дампим Write Ahead Log, ищем таймлайны.

Старт следующего потока 24-го апреля 2025 года

Цена 50000 руб.

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

​

Ошибки — неотъемлемая часть любой разработки. Мы все их совершаем: в коде, решениях, коммуникациях. Но что, если перестать воспринимать их как провалы, а начать как точки роста?

В шестом сезоне Podlodka Soft Skills Crew:

• поговорим, почему мы боимся ошибок и как научиться извлекать из них пользу;
• соберем истории провалов (или успехов?) от разработчиков и тимлидов;
• посмотрим на нейропсихологию и разберем, как вообще мы устроены, что так переживаем про ошибки;
• составим фрейморки разруливания ситуаций, где ощущали себя плохо от оплошности;
• затронем тему командных ошибок.

Вы получите доступ к приватному YouTube-плейлисту, который состоит из следующих видео:

• Зарядка "Тело не обманешь" / Александра Лебедева
• Доклад "Чистый код мышления: как когнитивные искажения портят нам жизнь и как починить "баги"" / Ксения Ильянович
• Доклад "Баги в голове, которые мешают расти" / Никита Ульшин
• Зарядка "Заряд смелости" / Александра Лебедева
• Доклад "Ошибки, которые можно, и ошибки, которые нельзя" / Станислав Тагиев
• Воркшоп "Мастерство развивающей обратной связи" / Роман Галимов
• Зарядка "Алхимия стыда" / Юлия Аравина
• Доклад "Факап, который мог стоить сотни миллионов: как ошибка в одну строку кода стала топливом для роста команды" / Георгий Рыпалов
• Рулетка кейсов "Fail night: Я ошибся и мир не рухнул." / Юлия Федотова, Алёна Боголюбова, Артем Иванов, Ульяна Беляева, Сергей Чадулин
• Зарядка "Гибкая устойчивость: как не ломаться под тяжестью чужих ошибок" / Юлия Аравина
• Доклад "Ошибайся — позорься до конца" / Вера Стёксова
• Воркшоп "Как решиться на изменения, если боишься ошибиться?" / Ольга Чадулина
• Зарядка "Мягкость к себе" / Юлия Аравина
• Доклад "Правда ли нужно каждую ошибку пережить и забыть? Или какие-то можно и нужно себе оставить?" / Анастасия Калашникова
• Игра " Поле ошибок: Ваш опыт — главный козырь." / Владимир Матвеев, Иван Чернов, Артем Арюткин, Мария Кулькова

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

​

Концентрированный, дополняемый материал DevOps для разработчиков

Программа курса:
Модуль 1 - Система контроля версий (гит)
Модуль 2 - Работа в Сети и запросы через сеть в разных форматах
Модуль 3 - Linux(Bash)
Модуль 4 - CI/CD
Модуль 5 - Consul-Vault
Модуль 6 - ELK Stack/Prometheus + Grafana + Loki/OpenTelemetry шпора
Модуль 7 - Redis и распределенная блокировка
Модуль 8 - Nginx + Traefik
Модуль 9 - Docker, Docker-Swarm, Docker-Compose
Модуль 10 - Исчерпывающие шпоры по Ansible + Terraform + Kubernetes/Helm

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