Новые складчины

​

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

Чему вы научитесь:

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

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

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

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

Как проходит обучение:

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

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

Для кого этот курс:

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

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

Что вы получаете:

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

Программа:

1. Знакомство и простые задачи

• Распространённые ошибки в современной аналитике

2. Введение в Python. Ввод/Вывод

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

3. Введение в Python. Структуры данных

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

4. Введение в Python. Циклы и ветвления

• Циклы
• Условия

5. Введение в Python. Must-Have библиотеки

6. Введение в алгебру

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

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

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

8. Неделя 2. Функции и процессы в аналитике

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

9. Неделя 3. Функции и процессы в аналитике

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

10. Неделя 4. Векторы и матрицы

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

Автор Ильдар Мустафин

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

​

Курс «Клод Код» от Рядов Фурье. Как разобраться в агентских средах и просто начать пользоваться.

Если вы пользуетесь нейросетями, то почти наверняка сидите в обычных чатах вроде ChatGPT.
Мы, земляне, больше так не делаем.

Агентские системы или кодинговые агенты ставятся на ваш компьютер. Живут в ваших файлах. Работают часами до результата на задачах с сотней шагов. Учатся у вас, пишут код, собирают данные, исправляют собственные ошибки. И на практике делают то, что вчера было невыполнимым.

Если вы хоть раз ставили задачу разработчику, то же можно дать модели, и она сделает. Аналогично про дизайнера. И так далее. Все они неидеальны, но работают на уровне мидов.

Фактически, вы инструктируете агентов как сотрудников. Дальше остаётся только два вопроса:

• Как это настроить и запустить;
• Есть ли кто-то, кто вам покажет основное, чтобы уже начать именно ваши задачи.

Это как админ-найт
Один интенсив, чтобы разобраться и применять.

Сделать вашу экспертизу процессом
Научите модель помогать вам и делать рутину, себе оставляйте важные решения.

Чего не будет:

• Базовых «что такое промпт» и прочей радости массовых курсов. Вы уже должны быть опытным пользователем одной из LLM.
• Сборников «100 секретных промптов на все случаи жизни». Мы учим системному подходу.
• Философских рассуждений о том, когда нас поработит Скайнет. Вчера. Поехали дальше.
• Инфоцыганщины в духе «как заработать 100 000 рублей за вечер на нейросетях». Вас ждёт много тяжёлой работы, мир меняется. Можно стать одним из первых, но надо будет осваивать много нового.
• Не будем учиться рисовать красивых аниме-девочек или котиков. Хотя, конечно, останавливать не будем.

Кратко о курсе:

1. 11 коротких видео.
   Около двух часов: установка, логика агентов, контекст, скиллы, MCP, контроль качества и типовые ошибки.
2. 16 разборов задач.
   Рабочие сценарии: ресёрч, дашборды, документы, продажи, маркетинг, контент, локализация и личные кейсы.
3. Библиотека из 40 шаблонов.
   CLAUDE.md, системные промпты, роли и инструкции. Берёте заготовку, меняете под себя, запускаете.
4. Доступ на 3 месяца.
   Видео, библиотека и чат участников остаются под рукой, пока вы переносите подход в свои задачи.

Для работы нужна будет оплата API Claude или другая подписка — это около 20–100 долларов в месяц сверх стоимости курса.

Кому подойдет:

1. Учёным и преподавателям10 задач · 2 демо
   «AI обесценит учительский труд» — нет. Надо стать лучше и использовать всю силу технологий.
2. Бизнесмену и производственнику16 задач · 3 демо
   «Мир меняется быстрее, чем я успеваю» — ничего страшного. Мы специально очистили курс от всего наносного, хайпового и трендового, чтобы у вас была в итоге хорошая мысленная модель, как работать с любым инструментом.
3. Врачам и другим профессионалам6 задач · 1 демо
   Увеличить потолок дохода и не уставать от 30 одинаковых вопросов в день. «Нет, пациент, нельзя бухать, сейчас объясню, почему и как вы тогда мучительно умрёте.»
4. Маркетологи и директора по развитию10 задач · 4 демо
   Вы можете стать первым в отрасли, если сейчас начнёте использовать все возможности.
5. Прикладные инженеры7 задач · 2 демо
   Собственно, наш знакомый уже ревьюит проекты нефтяных скважин, учитывает инфляцию в разных странах и прикладывает референсы, где какой документ уже согласовали, чтобы показать, что здесь в проекте точно такая же логика решений. Он не доверяет расчёты модели, но он доверяет обоснования, бумажную работу и поиск по базе аналогичных проектов.

Программа:

Вводная — ~15 мин:

• Почему кодинговые агенты (и Claude Code в частности) — это другой класс инструментов. Развеиваем миф «я не программист, мне терминал не нужен». Обзор решаемых задач — много разных с показом результатов.
• В чём фундаментальная разница между чатами, средами типа Claude Design и Claude Code.
• Десктоп vs Терминал: почему терминал выигрывает у красивых интерфейсов.
• Зачем вам змея: когда задачу нужно решать жестким Python-кодом, а когда — поручить гибкому агенту. И в чём разница. И да, вы теперь уже полностью готовый мид-программист на Питоне и ещё паре языков, привыкайте.

01. Установка и оплата из РФ (Сентябрь 2026) — ~10 мин:

• Показать запуск прям до CLI.

02. Механика инструмента и философия работы — ~15 мин:

• Как физически работает агент. Как он читает вашу файловую систему и почему важно ограничивать ему зону видимости.
• Три роли человека: строитель экосистемы (глобально), менеджер контекста (в процессе) и приёмщик результата (в финале).
• Концепт harness: почему не нужно «улучшать» модель, а нужно строить удобную среду вокруг неё. Убираем преграды: почему прямой доступ к коду всегда лучше, чем заставлять агента кликать по UI кнопок в Tilda.
• Модель может бесконечно документировать и делать рутину.
• Выбор «мозга»: зачем нужны разные модели

03. Общение и контекст — ~15 мин:

• Почему агент иногда начинает галлюцинировать. Ваша роль как «менеджера контекста». Правила анонимизации чувствительных данных.
• Гигиена данных: почему чистота контекста важнее количества инструментов.
• Форматы MD > DOCX, CSV > XLSX (почему Word и Excel — это мусорные контейнеры для ИИ).
• Работа с файлом CLAUDE.md: задаём базовые правила поведения.
• Как чистить персональные данные (питон-скрипт)
• Как вообще работать с контекстом.

04. MCP: выход во внешние сервисы — ~10 мин:

• Model Context Protocol. Как подключить локального агента к интернету, Google Таблицам, CRM и базам данных. Безопасное хранение API-токенов. Почему нельзя «засирать» агента лишними инструментами (Tavily, Firecrawl и т.д.) и как избыток тулов убивает контекст.

05. Скиллы и архитектура агентов — ~15 мин:

• Превращаем повторяющуюся работу в скрипт.
• Превращаем повторяющуюся работу в скилл. Как написать свой первый системный промпт обычным русским языком, чтобы агент понял алгоритм.
• Типовая архитектура скилла для почти любой содержательной задачи:
  Ресёрч — собрать материал.
  Углубление — копнуть в найденное, проверить, дозаполнить.
  Черновик — написать первую версию.
  Критик — независимым контекстом разобрать черновик и вернуть замечания.
  Полировка — финал.
• Отдельно проговариваем, что полировка отличает обычное от хорошего и великого. Сначала всегда грубая работа, потом отдельная стадия полировки — микроанимации, шутки, DNA продукта, то, что обычно забывают и на что не остаётся времени.
• Краткий разбор подхода Superpowers от Anthropic: три режима — брейншторм (задаёт много вопросов и докапывается до сути), планировщик (пишет ревьюабельные планы) и разработчик (делает работу саб-агентами). Зачем разделять и почему это помогает контролировать контекст.
• Показываем агентов под капотом (много примеров)

06. Организация рабочей среды — ~15 мин:

• Архитектура папок. Как сделать так, чтобы агент всегда опирался на ваш бриф, редполитику или брендбук. Как накапливать опыт.
• Работа с саб-агентами как с инструментом управления контекстом: критик с независимым окном, проверяльщик в Chrome, ресёрчер. Главная мысль — основной агент не должен делать всё сам, его задача дирижировать.

07. Петля качества — ~18 мин:

• Универсальная архитектура скилла (на примере райтера): Ресёрч → Углубление → Черновик → Критик → Полировка.
• Независимый критик: как заставить ИИ проверять самого себя в изолированном контексте, чтобы гонять петлю качества.
• Магия полировки: почему стадия финальной полировки должна быть отдельной. Как добавлять микроанимации, шутки и ДНК бренда (разница между «нормально» и «великолепно»). Вы как «приёмщик результата» с насмотренностью и вкусом.

08. Артефакты для команды — ~12 мин:

• Как выдавать результаты, которые не стыдно показать коллегам. Сборка HTML-отчётов, дашбордов, презентаций и аналитических выкладок вместо плоских текстов в мессенджере.

09. Сквозной пример: выкатываем продукт — ~20 мин:

• Пошаговый процесс от пустой папки до работающего проекта в сети. Разбираем реальный кейс.
• База по инфраструктуре: Git, GitHub, покупка домена, Yandex Cloud и S3.
• Дополнение: базовая настройка собственного VPS-сервера. Делаем это максимально просто, руками агента.

10. Ошибки и контроль — ~12 мин:

• Что делать, когда модель косячит. Plan Mode (сначала план, потом действие) и атомарная декомпозиция задач.
• Саб-агенты: как делегировать подзадачи, чтобы не перегружать основной контекст.
• Практика «второго терминала» (один ИИ проверяет работу другого) и жёсткое правило «не додумывай — остановись и спроси меня». Грубые автоматические проверки, где ИИ помогает человеку на этапе приёмки.

11. Что дальше: Хард-режим и полная автоматизация — ~12 мин:

• Настраиваем агента на автономную работу, пока вы спите.
• Вызов без интерфейса: работа с неинтерактивным режимом (claude -p).
• Продвинутая автоматизация: используем GitHub Actions для запуска регулярных флоу и агентов по расписанию (плюсы и ограничения метода).
• Границы безопасности бюджета — как не сжечь деньги на зацикленных API-вызовах. Hard cap, мониторинг, аварийный стоп.

Q&A. Заключительный вебинар с ответами на вопросы (вживую) — 13 сентября:

• Закрытый созвон по итогам курса. Закидываете свои вопросы и свои задачи — разбираем, строим архитектуру решения под ваш кейс.
• Этим вебинаром курс завершается.

Готовые шаблоны (копируйте и меняйте под себя):

1. Инструкция по оплате
   Поддерживаем в актуальном состоянии. Если способ отвалится — напишем новый.
2. 16 подробных кейсов
   Исходники задач от обычных людей. Например: как настроили скрипт для редактуры постов под конкретный стиль. Как собрали CDP-систему (данные клиентов) на 260 сотрудников без программистов. Как написали обоснованную юридическую претензию.
3. Базовые файлы CLAUDE.md
   Заготовки системных правил для копирайтера, аналитика, ресёрчера, верстальщика.
4. Гайды по форматам
   Пошаговые текстовые инструкции с примерами кода. Telegram-бот с нуля. Настройка Google Sheets API. Мини-сайт.
5. Промпт-паттерны
   Схемы запросов на пересборку кода с нуля (когда ИИ запутался в исправлениях), на парный разбор, на глубокое исследование ссылок.
6. Разбор частых ошибок инфраструктуры
   Что делать, если ломается MCP-сервер, выкидывает из биллинга или если модель внезапно начинает жрать слишком много токенов.

​

Длительность: 2-3 месяца
Время обучения: 45 часов

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

Программа обучения

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

​

Освойте фундаментальные математические концепции, необходимые для успеха в цифровую эпоху

Для кого этот курс:

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

Необходимые знания:

Для прохождения курса необходимо владение школьной математикой:

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

Что даст вам этот курс:

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

По итогам обучения вы научитесь:

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

Программа:

1. Линейная алгебра для работы с данными:

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

Темы:

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

2. Производные и методы оптимизации:

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

Темы:

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

3. Теория вероятностей и математическая статистика:

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

Темы:

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

Автор Глеб Карпов

• Исследователь, Преподаватель математики
• Skoltech Computational Intelligence Laboratory

​

Для кого этот курс:

• Для новичков в разработке
  изучите Python c нуля, научитесь писать код, создадите первое портфолио
• Для программистов на других языках
  расширите стек, повысите квалификацию, сможете продвинуться по карьерной лестнице

Что вам даст этот курс:

• Сформируете чёткое представление о разных областях, с которыми соприкасается Python-разработчик
• Освоите базовые навыки программирования на Python, сможете претендовать на позицию младшего Python-разработчика
• Изучите синтаксис Python
• Научитесь пользоваться фреймворками FastAPI и Django
• Научитесь работать с базами данных
• Сможете ориентироваться в разных сферах применения языка: веб-разработке, автотестировании, асинхронном программировании, работе с API, парсинге сайтов

Станьте самодостаточной единицей в команде разработчиков

Некоторые занятия курса посвящены смежным темам. Например: shell, git, а также DevOps-инструментам: Docker, Gitlab CI/CD, Github Actions

Процесс обучения:

• У нас нет предзаписанных уроков. Занятия в OTUS - это онлайн-вебинары. Преподаватели-практики помогут погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах, расскажут о необходимых в работе инструментах. Вы всегда сможете задать вопрос и получить обратную связь.

Формат обучения:

• Интерактивные вебинары
  2 занятия по 2 ак.ч. в неделю. Доступ к записям и учебным материалам - навсегда
• Практика
  13 заданий для отработки навыков на реальных задачах

Длительность 6 месяцев.

Программа:

1. Основы Python:

В данном модуле познакомимся с базовыми темами Python. Разберемся с основными типами данных, научимся управлять потоком выполнения кода при помощи операторов ветвления и циклов. Разберемся, как устроены функции в Python, и научимся создавать генераторные функции и декораторы. В финале модуля будем работать с файлами при помощи Python.

Темы:

• Тема 1: Введение в курс. Подготовка к работе
• Тема 2: Вводное занятие по Python
• Тема 3: Базовые типы данных
• Тема 4: Управление потоком
• Тема 5: Коллекции
• Тема 6: Функции. Часть 1
• Тема 7: Функции. Часть 2 (Декораторы)
• Тема 8: Работа с файлами // ДЗ

2. Продвинутый Python:

Во втором модуле нас ждут модули и импорты, разбиение кода на отдельные модули. Большая тема ООП в Python: инкапсуляция, наследование, полиморфизм, основные дандер-методы, статические и классовые методы, исключения. А также познакомимся с основами тестирования при помощи библиотек Pytest и UnitTest.

Темы:

• Тема 1: Основы ООП
• Тема 2: Продвинутый ООП. Продолжение
• Тема 3: Продвинутый ООП. Исключения
• Тема 4: Модули // ДЗ
• Тема 5: Знакомство со встроенной библиотекой
• Тема 6: Тесты // ДЗ
• Тема 7: Практика

3. Взаимодействие с внешним миром. Создание простейшего API. Сборка проекта:

Основы работы с файлами (локально) и сетью (HTTP). Создание API.

Темы:

• Тема 1: Управление зависимостями в Python: pip, Poetry, uv
• Тема 2: Качество кода в Python: Ruff, Pylint, Flake8, Black, isort
• Тема 3: Работа с сетью в Python: requests, httpx и API
• Тема 4: Основы HTML: структура и элементы веб-страницы
• Тема 5: CSS, Bootstrap и обзор современных CSS-фреймворков
• Тема 6: FastAPI: старт, маршруты, параметры и структура запроса
• Тема 7: FastAPI: тело запроса, Pydantic, валидация, формы и файлы
• Тема 8: FastAPI: APIRouter, шаблоны, статика и организация мини-проекта
• Тема 9: Docker // ДЗ
• Тема 10: Групповая менторская консультация

4. Работа с базами данных, асинхронное программирование:

Знакомство с асинхронным программированием. Знакомство с базами данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis. Знакомство с ORM, асинхронная работа с БД.

Темы:

• Тема 1: Хранение данных в реляционных БД. Язык SQL
• Тема 2: ORM: SQLAlchemy
• Тема 3: SQLAlchemy: связи между таблицами в БД
• Тема 4: Миграции схем: alembic
• Тема 5: Сложные связи в БД
• Тема 6: Знакомство с асинхронным программированием в Python
• Тема 7: Асинхронная работа с API
• Тема 8: Асинхронная работа с БД и подключение API // ДЗ
• Тема 9: Взаимодействие приложений между контейнерами, docker compose // ДЗ
• Тема 10: Асинхронная работа API с БД
• Тема 11: Групповая менторская консультация

5. Веб-разработка на Django:

Знакомство с Django, Django ORM, Generics. Тестирование веб-приложений, фабрики.

Темы:

• Тема 1: Знакомство с Django
• Тема 2: Django ORM // ДЗ
• Тема 3: Шаблоны (Templates)
• Тема 4: Работа с админкой, кастомные команды
• Тема 5: Групповая менторская консультация
• Тема 6: Формы в Django // ДЗ
• Тема 7: Class-Based Views (CBV)
• Тема 8: Кастомный пользователь и личный кабинет
• Тема 9: Тестирование Django-приложений с Pytest // ДЗ
• Тема 10: Django и отложенные задачи с Celery и Redis // ДЗ
• Тема 11: Асинхронность, кеширование, middleware и Django Debug Toolbar
• Тема 12: API в Django и продвинутая ORM // ДЗ
• Тема 13: Деплой, Docker, ASGI и production basics
• Тема 14: Выбор темы и организация проектной работы
• Тема 15: Групповая менторская консультация

6. DevOps:

Автоматизация тестирования и деплоя. Знакомство с GitHub Actions, GitLab CI/CD.

Темы:

• Тема 1: GitHub Actions // ДЗ
• Тема 2: GitLab CI // ДЗ
• Тема 3: GitLab CD
• Тема 4: Групповая менторская консультация

7. Проектная работа:

Заключительный месяц курса посвящен разработке проекта. В качестве темы выбирается то, что интересно писать студенту и то, что потенциально можно будет потом включить в своё резюме. Участие в разработке некоего open source продукта тоже может рассматриваться в качестве выпускного проекта. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.

Найти работу проще, когда у вас в портфолио есть интересный проект. Создайте архитектуру приложения, опишите задачи, которые это приложение будет выполнять; реализуйте основную функциональность. Выполните проект для веб-разработки, для интеграции с сервисами или для data science.

Темы:

• Тема 1: Консультация по проектам и домашним заданиям
• Тема 2: Защита проектных работ

Темы работ наших выпускников:

• Сайт объявлений по продаже авто
• Новостной портал английского футбола
• Система управления VPN сервером
• GIS для оптимизации градостроительной деятельности
• Интернет-магазин на базе Telegram-бота

Бонус:

• Получите бесплатный доступ к мини-курсу по Kafka и событийной архитектуре с разбором реальных задач для подготовки к собеседованиям

Авторы:

Руководитель курса Сурен Хоренян:

• Senior Python Backend Developer, Руководитель группы разработки
• ВК Реклама

Станислав Никуличев:

• Tech Lead
• NDA, ex Microsoft, ex Yandex

Леонид Орлов:

• Python Developer

Старт 26 августа 2026 года.

​

Практический онлайн курс, в котором с нуля до трудоустройства: научат безопасно разворачивать, мониторить и масштабировать приложения в облаке за 7 месяцев.

Кем ты станешь:

DevOps — это некая идеология, возникшая примерно в 2007 году. До наступления счастливой даты разработчики, пишущие код, трудились отдельно от специалистов по эксплуатации, которые этот код развертывали и поддерживали.
На курсах девопс-инженеров в TeachMeSkills студентов учат автоматизировать и интегрировать между собой процессы двух команд — той, что разрабатывает и той, что развертывает, и поддерживает.

Твой результат в конце курса:

1. Изучишь основные практики и методики DevOps.
2. Научишься администрировать операционные системы.
3. Научишься разрабатывать скрипты для автоматизации задач и мониторинга приложений.
4. Изучишь системы управления конфигурацией.
5. Погрузишься в облака и микросервисную архитектуру.
6. Станешь востребованным DevOps инженером.

224 академических часа
Составлена практикующими IT специалистами для новичков в DevOps. Это лучший курс по DevOps для начинающих.

​

Программа:

1. Отбор лучшей казуальной модели с помощью R-скорера

• Класс RScorer для сравнения нескольких моделей эффекта по R-критерию (Nie & Wager).
• Применять для объективного выбора лучшей модели CATE – это альтернатива использованному в работе сравнению по остаточному среднеквадратичному отклонению (MSE).

2. Примеры использования OrthoIV и DRIV

• Семейство алгоритмов с инструментальными переменными (OrthoIV, DMLIV, DRIV), сочетающих подходы двойного и дважды робастного машинного обучения.
• Применять при эндогенном воздействии, когда присутствует ненаблюдаемый конфаундер, но доступен инструмент.
• Частный случай (Intent-to-Treat DRIV) – рандомизированный эксперимент с неполным соблюдением (non-compliance).

3. Примеры применения взвешенного двойного машинного обучения

• Применение DML к взвешенным или агрегированным данным.
• Применять, когда данные поступают в виде сегментов или сводок (число наблюдений и дисперсия по сегменту), а не построчно.

4. Примеры применения двойного машинного обучения

• Демонстрирует классы LinearDML и SparseLinearDML.
• Применять, когда воздействие не является эндогенным (инструменты не требуются), а конфаундеры наблюдаемы; SparseLinearDML – именно в случае, когда вектор контролей W высокоразмерный и обе стадии оценивания линейны.

5. Примеры применения динамического двойного машинного обучения

• Класс DynamicDML для воздействий, назначаемых последовательно во времени и влияющих на будущие исходы.

6. Примеры применения ортогонального случайного леса и каузального леса

• Классы CausalForestDML и OrthoForest (ортогональный случайный лес).
• Применять, когда требуется оценка гетерогенного эффекта воздействия (HTE) и есть основания подозревать нелинейные взаимодействия.
• ORF особенно эффективен при большом количестве конфаундеров благодаря ортогонализации.

7. Примеры трансформация воздействия

• Аргумент treatment_featurizer для учета нелинейности по самому воздействию (например, когда отклик линеен относительно квадрата воздействия).
• Применять, когда исход зависит от преобразования воздействия, а не от него напрямую; этот прием, например, может помочь уловить нелинейный отклик D→Y, оставшийся незахваченным.

8. Policy Learning (построение политики назначения воздействия) с помощью деревьев и лесов

• Классы PolicyTree и PolicyForest: не просто оценить эффект, а вывести правило назначения воздействия (кому следует применять вмешательство), максимизирующее бизнес-value.
• Применять для перевода оценок CATE в практическую политику – прямой мост к бизнес-рекомендациям по ценовым сегментам.

9. Обобщенные случайные леса

• Низкоуровневый модуль econml.grf (высокопроизводительная Cython-реализация R-пакета grf): CausalForest, IVForest, RegressionForest.
• Применять, когда нужны максимальная производительность и тонкий контроль над построением леса, а не высокоуровневая обертка.

10. Валидация моделей оценки CATE

• Диагностика качества оценки CATE: тест на наилучший линейный предиктор (BLP), коэффициент Qini и калибровка.
• Применять, чтобы убедиться, что обнаруженная гетерогенность реальна, а не является артефактом модели.

​

AiConf 2026 — это практико-ориентированная конференция нового поколения, фокусирующаяся на прикладных решенияx, инженерной экспертизе и реальных сценариях использования AI/ML. Обновленная программа объединяет технологии, продакшен-практики и бизнес-ценность, создавая площадку для обмена опытом между разработчиками, архитекторами и руководителями AI-направлений.

Технологические тренды AiConf 2026
Эволюция AI-агентов и современные паттерны RAG
От простых пайплайнов на Python — к полноценным агентным системам с детерминированной логикой и контролируемыми сценариями. Эксперты обсудили:

• SGR Agent Core и новую архитектуру управляемых агентов;
• Реализацию RAG в высоконагруженных продуктах;
• Первые кейсы внедрения ИИ в телефонию (SIP/VoIP);
• Сегментацию задач между агентами и LLM.

Observability, тестирование и контроль качества
Индустрия уходит от «магии нейросетей» к инженерной дисциплине. Основные акценты:

• Инструментирование моделей через Langfuse и аналоги;
• Использование LLM-as-a-judge для оценки качества;
• Unit-тестирование RAG и анализ отказоустойчивости;
• Прозрачная диагностика «черного ящика» и отслеживание деградации моделей.

Оптимизация, инфраструктура и производительность
AiConf 2026 детально разобрал технический стек для продакшен-развертывания LLM:

• Сравнение vLLM, SGLang, NVIDIA Dynamo;
• Оптимизация доставки данных на GPU и устранение bottleneck’ов;
• Обзор альтернативного железа: AMD, TPU, Groq, Cerebras, AWS;
• Практики стабильной эксплуатации LLM в высоконагруженных системах.

Безопасность данных и новые подходы к обучению
Отдельный трек был посвящен ответственному и безопасному использованию ИИ:

• Machine Unlearning для точечного удаления данных из весов моделей;
• Генерация сложных синтетических наборов данных (пример GigaChat Ultra);
• Методы обнаружения и предотвращения фрода при разметке;
• Управление качеством данных для промышленных ML-систем.

Интерактивные форматы AiConf 2026
Практические воркшопы
Участники в реальном времени решали инженерные задачи:

• разворачивали наблюдаемость AI-систем;
• проводили нагрузочные тесты и ломали RAG-пайплайны через Unit-тесты;
• создавали синтетические датасеты через Яндекс Задания;
• собирали голосовых роботов с нуля.

Панельная дискуссия «От хайпа к прибыли»
Лидеры индустрии (МойОфис, Cloud.ru, Umbrella IT, Авито, Just AI) обсуждали реальные финансовые эффекты AI-проектов, поиск продуктовой ценности и критерии закрытия нерентабельных инициатив.

Групповая работа «AI для бизнеса без иллюзий»
Формат тематических столов с экспертами Сбера, Альфа-Банка, ВШЭ, Райффайзен Банка и MWS позволил обсудить самые проблемные аспекты внедрения AI:

• расчёт ROI и экономической эффективности;
• коммуникацию с токсичными стейкхолдерами;
• проблему грязных данных;
• сопротивление команд цифровой автоматизации.

Международный контекст и научный стрим
Особое внимание уделено глобальному развитию AI:

• технологическая культура Baidu, Xiaomi, SenseTime;
• особенности технического китайского для CV и LLM research;
• технологии автоматизации научных исследований;
• путь академической статьи к конференциям уровня A*.

Для кого предназначена AiConf 2026
Конференция будет полезна специалистам, работающим над созданием и внедрением AI/ML-продуктов:

• Data Scientists и ML-инженерам, оптимизирующим модели и продакшен-стек;
• Архитекторам данных и системным инженерам, строящим RAG и AI-инфраструктуру;
• AI Team Leads, Product Owners и Enterprise-менеджерам, отвечающим за бизнес-результаты AI-проектов.

​

Курс создан специально для тех, кто только начинает знакомство с Python. Мы всё разберём простым и понятным языком, без сложных терминов и лишней академической теории. Не важно, есть ли у вас опыт в программировании — здесь вы научитесь работать с Python с нуля и сможете применять знания в реальных задачах. Вас ждут видеолекции, конспекты, практические задания и поддержка автора по всем материалам курса.

Этот курс создан специально для тех, кто начинает знакомство с Python и анализом данных. Мы разберем всё простым и понятным языком, без сложных терминов и лишней академической теории, с авторской поддержкой по всем материалам курса.

Не важно, есть ли у вас опыт в программировании — здесь вы научитесь работать с Python с нуля и сможете применять знания в реальных задачах. Вас ждут видеолекции, конспекты, практические задания и поддержка автора по всем материалам курса.

Перед покупкой рекомендую:

• Ознакомиться с подробной презентацией курса
• Изучить программу и объем материалов
• Ознакомиться с дополнительной полезной информацией в репозитории по ссылке
• Посетить Telegram-канал с ответами на возможные вопросы
• Если остались вопросы — напишите мне лично в Telegram (пишите, не стесняйтесь).

Цель курса — получить фундаментальные знания и навыки работы с Python для анализа данных, что позволит достичь ваших целей:

• Повысить конкурентоспособность на рынке труда
• Сменить должность или место работы — начать карьеру в аналитике данных
• Увеличить стоимость ваших услуг и улучшить условия труда как специалиста

Особенности курса:

• Поддержка автора по всем материалам курса
• Логичная структура: от основ синтаксиса до написания функций и обработки исключений
• Подробные конспекты к каждой лекции
• Более 280 тестовых заданий
• Более 235 практических заданий
• Задания на закрепление материала после каждой темы
• Идеальный баланс теории и практики
• Курс подходит как для начинающих, так и для тех, кто хочет систематизировать знания по Python
• В конспектах представлен код из уроков и готовые решения задач
• Программа разработана на основе анализа требований рынка и запросов студентов
• Работа в Jupyter Notebook и Google Colab — доступно на Windows, macOS

Для кого этот курс:

• Аналитиков данных
• Бизнес-аналитиков
• Маркетинговых аналитиков
• Продуктовых аналитиков
• Системных аналитиков
• BI-аналитиков и BI-разработчиков
• Разработчиков
• Тестировщиков
• Маркетологов
• Project и Product менеджеров
• Data Engineer и Data Scientist
• Предпринимателей и руководителей подразделений
• Студентов технических специальностей
• Начинающих специалистов для старта карьеры в IT
• Всех, кто хочет освоить Python с нуля

Начальные требования:

• Базовые навыки работы с компьютером на уровне обычного пользователя

Как проходит обучение:

Виды материалов:

• Видеолекции с объяснениями
• Оформленные конспекты к урокам
• Тестовые задания на закрепление материала
• Интерактивные задачи для отработки навыков
• Оформленные файлы и конспекты Google Colab

Рекомендации по изучению:

• Повторяйте пройденные темы
• Не пропускайте практические задания
• Выполняйте все задания самостоятельно
• Задавайте вопросы в комментариях курса
• Делайте пометки и комментарии в материалах

Чему вы научитесь:

• Устанавливать и настраивать Jupyter Notebook, разбираться в отличиях от Google Colab
• Использовать Markdown для оформления кода, комментариев и структурирования записей
• Понимать основы синтаксиса Python и следовать стилю PEP 8
• Работать с переменными, целыми числами, числами с плавающей точкой и комплексными числами
• Выполнять конвертацию типов данных
• Использовать функции ввода-вывода input и print
• Выполнять индексацию строк, срезы и применять строковые функции
• Работать с логическим типом данных, логическими операторами и типом NoneType
• Использовать основные структуры данных: списки (создание, методы, операции), кортежи, множества, словари
• Импортировать модули и библиотеки
• Выполнять базовую работу с файлами
• Работать с датой и временем: модуль datetime, работа с датами, временем, временными промежутками
• Применять условные операторы if, elif, else и тернарный оператор
• Использовать циклы while и for, операторы continue, break, pass
• Создавать списки с помощью List Comprehensions
• Писать собственные функции, работать с параметрами и аргументами функций
• Использовать *args и **kwargs для гибкой работы с аргументами
• Обрабатывать исключения с помощью try и except
• Применять map, filter, lambda-функции, reduce и lambda-сортировку
• Решать практические задачи на закрепление каждой темы

Что вы получаете:

• Навыки и знания по работе с Python: от основ синтаксиса до написания собственных функций и обработки исключений
• Более 280 тестовых заданий для проверки теории
• Более 235 интерактивных задач для отработки навыков
• Пожизненный доступ к материалам и обновлениям курса
• Изучение в своем темпе
• Доступ к форуму решений
• Помощь преподавателя по всем материалам курса
• Оформленные файлы и конспекты Google Colab

Программа:

Введение в курс:

• Презентация курса
• Демо-доступ
• Вступительное слово, ссылки на полезные материалы
• Демо-доступ
• Jupyter Notebook vs Google Colab
• Демо-доступ
• Установка и запуск Jupyter Notebook
• Демо-доступ
• Markdown: Основы синтаксиса
• Демо-доступ
• PEP: Руководство по стилю кода в Python
• Демо-доступ

Введение в язык, переменные и базовые типы данных:

• Переменные и целые числа
• Демо-доступ
• Практика по теме "Переменные и целые числа"
• Демо-доступ
• Числа с плавающей точкой, комплексные числа, конвертация типов
• Практика по теме "Числа с плавающей точкой, комплексные числа"
• Логический тип данных, логические операторы, NoneType
• Практика по теме "Логический тип данных, логические операторы"

Строки и ввод-вывод:

• Строки и функции ввода-вывода (input & print)
• Демо-доступ
• Практика по теме "Строки и функции ввода-вывода (input & print)"
• Индексация строк и срезы
• Демо-доступ
• Практика по теме "Индексация строк и срезы"
• Демо-доступ
• Практика по теме "Индексация строк и срезы"
• Строковые функции и методы (ч. 1)
• Практика по теме "Строковые функции (ч. 1)"
• Строковые функции и методы (ч. 2)
• Практика по теме "Строковые функции (ч. 2)"

Упорядоченные коллекции данных:

• Тип данных — "Список (ч. 1)"
• Практика по теме "Списки (ч. 1)"
• Тип данных — "Список (ч. 2)"
• Практика по теме "Списки (ч. 2)"
• Тип данных — "Кортеж"
• Практика по теме "Кортежи"

Неупорядоченные коллекции данных:

• Тип данных — "Множества"
• Практика по теме "Множества"
• Тип данных — "Словарь"
• Практика по теме "Словарь"

Работа с модулями и дата/время:

• Модули и библиотеки
• Работа с датой и временем (ч. 1)
• Работа с датой и временем (ч. 2)
• Практика по теме "Работа с датой и временем"

Дополнительные типы данных:

• Дополнительные типы данных
• Практика по теме "Дополнительные типы данных"

Работа с файлами:

• Базовая работа с файлами

Условия:

• Условный оператор
• Практика по теме "Условный оператор"
• Тернарный оператор
• Практика по теме "Тернарный оператор"

Циклы и управление итерациями:

• Цикл while
• Практика по теме "Цикл while"
• Цикл for (ч. 1)
• Практика по теме "Цикл for (ч. 1)"
• Цикл for (ч. 2)
• Практика по теме "Цикл for (ч. 2)"
• Операторы continue, break и pass
• Практика по теме "Операторы continue, break и pass"
• Comprehensions
• Практика по теме "Comprehensions"

Функции:

• Методы и функции
• Функции с параметрами
• Практика по теме "Функции с параметрами"
• Работа с параметрами функций: *args и **kwargs
• Обработка исключений: try и except

Функциональное программирование: Map, Filter, Reduce, Lambda:

• Map, Filter и Lambda-функции
• Практика по теме "Map, Filter и Lambda-функции"
• Функция apply
• Условные выражения, Reduce и Lambda-сортировка
• Практика по теме "Усл. выражения, Reduce и сортировка с Lambda"
• Python: полезные материалы

Feedback:

• Завершение и итоги курса
• FeedBack
• Бонус: Единый конспект лекций

Автор Алексей Андросов

• Разрабатываю структурированные и доступные онлайн-курсы по аналитике данных.
• Образование: НИУ ВШЭ, бизнес-информатика.
• Опыт: бизнес-аналитик, аналитик данных.

​

Онлайн-курс «Системный аналитик с нуля до старта» от Веры Коноваловой представляет собой комплексное решение для быстрого и эффективного освоения ключевых компетенций в системном анализе. Разработанный для тех, кто только начинает свой путь в IT, а также для аналитиков с опытом до трех лет, желающих укрепить теоретическую и практическую базу, курс позволит вам систематизировать знания и уверенно решать рабочие задачи. Программа также будет крайне полезна специалистам, меняющим направление в IT, таким как тестировщики, менеджеры проектов и бизнес-аналитики.

Курс предлагает прочную основу, созданную практикующим старшим системным аналитиком Верой Коноваловой, чей опыт включает работу над более чем 15 крупными проектами для компаний уровня Т-Инвестиции, Лаборатории Касперского, Райффайзенбанка и Сбера. Содержание курса тщательно продумано и включает:
- 11 часов видеоуроков, текстовые материалы, тесты и практические задания для глубокого погружения.
- Разбор реальных кейсов и предоставление готовых шаблонов, применимых в повседневной работе.
- Изучение методологий и лучших практик, проверенных на реальных проектах, а не только теоретические основы.

В ходе обучения вы приобретете следующие навыки и знания:
- Готовность работать в Agile-команде и четкое понимание зоны ответственности.
- Свободное владение IT-терминологией, включая «таски», «стори», «спринты» и «баги».
- Эффективные методы сбора, уточнения и формулирования требований.
- Использование User Story и Use Case для структурированного описания задач и бизнес-логики.
- Применение подходящих диаграмм: BPMN, Activity Diagram (UML), DFD, IDEF0, EPC, ERD и другие.
- Навыки оптимизации бизнес-процессов, переход от модели AS IS к TO BE.
- Понимание принципов работы и проектирования баз данных.
- Глубокие знания об интеграциях, их видах и REST API.
- Умение четко и понятно оформлять задачи для команды разработки.

По завершении курса вы не только получите сертификат, но и закроете пробелы в теории, приобретете четкие шаблоны для немедленного применения, перестанете бояться сложных задач, сможете самостоятельно принимать решения и уверенно проходить собеседования.

Начните свой путь к мастерству в системном анализе прямо сейчас и обеспечьте себе стабильное профессиональное будущее в IT!

​

Продвинутый курс для системных аналитиков, которые уже знают базу архитектуры и хотят глубже разбираться в проектировании сложных и высоконагруженных систем.
На курсе вы разберёте C4, архитектурные слои, антипаттерны, модульность, индексы, репликацию, шардирование, кэширование и NoSQL

Вам подойдёт этот курс, если:

• Уже знаете базу архитектуры, но хотите глубже разобраться в сложных темах: highload, C4, архитектурные слои, модульность, индексы, репликация, шардирование, кэширование и NoSQL
• Хотите не просто знать термины, а уметь объяснять, почему выбрано именно такое архитектурное решение
• Хотите укрепиться как senior-аналитик или развиваться в сторону архитектора, защищать архитектурные решения, понимать trade-off, риски, антипаттерны и последствия решений для системы

Чему научитесь:

• Поймете, что такое highload-системы и какие проблемы возникают при росте нагрузки
• Научитесь работать с RPS, Latency, Throughput, SLA, SLO, SLI и понимать их влияние на архитектуру
• Сможете описывать архитектуру в нотации C4: Context и Container
• Разберетесь в архитектурных слоях, уровнях, антипаттернах и типовых ошибках проектирования
• Поймете принципы модульности, связности и связанности, чтобы оценивать качество разбиения системы
• Разберетесь, когда нужны индексы, репликация, шардирование, кэширование и NoSQL, а когда они создают новые проблемы
• Сможете обсуждать архитектуру сложной системы через ограничения, trade-off, риски и последствия решений
• На итоговом проекте соберете архитектурное описание системы: C4-схемы, слои, хранилища и решения по масштабированию

Если Хард пока рано:

• Тогда начните с базового курса по архитектуре.
• Курс "Архитектура систем. Хард" рассчитан на тех, кто уже понимает базу и хочет глубже разбираться в сложных архитектурных решениях: highload, архитектурных слоях, антипаттернах, индексах, репликации и шардировании.
• Если пока плаваете в этих темах, сначала пройдите "Архитектура систем. База". Там вы разберётесь в фундаменте: НФТ, декомпозиции по DDD, API, очередях, вебхуках, callbacks и балансировщиках.

Что делает курс практичным:

• Сквозной проект
  Весь курс строится вокруг МаркетХаба: вы видите, как архитектура усложняется по шагам, а не изучаете темы в отрыве друг от друга
• Не просто термины
  Разбираем не "что такое шардирование", а зачем оно нужно, какие проблемы решает и какие новые риски создаёт
• Фокус на trade-off
  Учитесь смотреть на архитектурное решение через ограничения, риски, последствия и компромиссы
• C4 на практике
  Не просто говорим про архитектуру, а учимся описывать её структурно: через контекст, контейнеры и понятные схемы
• Highload без магии
  Разбираем нагрузку, SLA/SLO/SLI, CAP, кэширование, репликацию и шардирование простым языком и на примерах
• Закрываем пробелы
  Разбираем темы, в которых чаще всего плавают аналитики, понятным языком и на реальных примерах

Результат курса — архитектурное решение сложной системы:

На выходе у вас будет готовое описание архитектуры: C4-схемы, слои, хранилища, кэширование, репликация, шардирование и логика масштабирования. Вы сможете не просто назвать технологии, а объяснить, почему выбрано именно такое решение.

Программа:

Неделя 1. Введение про highload-приложения и С4:

Урок 1. Зачем системному аналитику понимать архитектуру:

• Определение и зачем нужна архитектура ПО
• Разница и граница разделения обязанностей архитектора и аналитика
• Цена неверного архитектурного решения

Урок 2. Проблемы highload-приложений:

• Что такое highload системы
• Как измерять нагрузку: метрики RPS, Latency, Throughput, SLA, SLO, SLI
• 6 основных проблем нагруженных систем
• Масштабирование — куда расти?
• База данных — самое уязвимое звено
• Кэширование — не так просто, как кажется
• Сетевые задержки и асинхронность
• Управление состоянием
• Мониторинг и observability
• Примеры плохой архитектуры

Урок 3. Как строить архитектуру в нотации С4:

• Как описывать архитектуру: ArchiMate, TOGAF, UML, C4
• Концепция нотации С4
• Уровни С4
• Объекты нотации
• Примеры С4

Урок 4. Разбираем на примере, как строить архитектуру в С4:

• Отрабатываем на примере проекта МаркетХаб, это "сквозной" проект на протяжении всего курса

Домашняя работа:

• Построение архитектуры в С4

Неделя 2. Архитектурные слои:

Урок 5. Архитектурные уровни и слои:

• Зачем слои аналитику
• Что такое слой на примере чистой архитектуры
• Слой vs Уровень
• Уровень представления (Presentation Layer)
• Уровень бизнес-логики (Business Logic Layer)
• Уровень данных (Data Layer)
• Многослойная архитектура (Layered)
• Плюсы и минусы многослойности
• N-Tier — физическое разделение

Урок 6. Ошибки и антипаттерны при проектировании уровней:

• Зачем аналитику знать антипаттерны
• Что такое антипаттерны и какие бывают на примерах: умный UI, толстый контроллер, прямой доступ из UI в БД, Layer Bleed (размытые границы), God Service, анемичная доменная модель
• Чеклист для ревью требований и архитектурных обсуждений

Домашняя работа:

• Разделение по слоям

Неделя 3. Архитектурные стили и подходы:

Урок 7. Принципы модульности и связности:

• Что такое модульность
• Модульность в контексте связности и связанности
• Связность (Cohesion), виды, примеры хорошей и плохой связности
• Связанность (Coupling), виды, примеры
• Принцип слабой связанности (Loosely Coupled) на практике

Урок 8. Архитектурные стили и подходы:

• MVC
• Layered Architecture
• Microfrontend
• BFF: Backend for Frontend
• Rate Limiter
• Как аналитику распознать, когда стиль нужен или не нужен

Урок 9. Разбираем на примере, как разбивать на архитектурные слои и уровни:

• Отрабатываем на примере проекта МаркетХаб, это "сквозной" проект на протяжении всего курса

Домашняя работа:

• Отработка архитектурных паттернов

Неделя 4. Индексы, репликация, шардирование:

Урок 10. Индексы:

• Что такое индексы
• B-Tree
• Hash
• Bitmap
• RUM
• Как и когда индексы помогают, а когда мешают
• Примеры использования

Урок 11. Репликация:

• Что такое репликация и зачем она нужна
• Какие бывают репликации
• master-slave / master-master / master-less
• sync / async / semisync
• logical / physical
• push / pull
• CAP-теорема в жизни: какой подход для каких сценариев

Урок 12. Шардирование:

• Партиционирование и его виды
• Шардирование и его виды
• Горизонтальное и вертикальное шардирование
• Географическое шардирование
• Комбинируем схемы: когда вместе репликация и шардирование
• Сравнение подходов и примеры реальных компаний

Урок 13. Разбор как делать шардирование и репликацию на примере:

• Отрабатываем на примере проекта МаркетХаб, это "сквозной" проект на протяжении всего курса

Домашняя работа:

• Шардирование, репликация

Неделя 5. Кэширование, NoSQL и API Gateway:

Урок 14. NoSQL базы данных:

• Что такое NoSQL и почему это не "анти-SQL"
• Виды NoSQL
• Разбираем примеры MongoDB, Cassandra и Redis
• Графовые БД
• Выбор БД, типичные ошибки

Урок 15. Кэширование и in-memory хранилища:

• Определение и суть кэша
• Кэширование и in-memory хранилища
• Когда кэш не нужен
• Где кэш может находиться в системе: browser, CDN, In-memory, Distributed, Database
• Локальный кэш vs распределённый кэш
• Как работает cache hit / miss
• Ключ кэша: что именно храним, примеры
• Cash-aside
• Read-through: кэш сам читает источник
• Write-through: сначала кэш, потом источник
• Вытеснение: как не захламить память
• Инвалидация: самая сложная часть кэша
• Практические кейсы: где кэш уместен

Урок 16. API Gateway:

• API Gateway: зачем нужна единая точка входа
• Функции API Gateway
• Место API Gateway в общей архитектуре
• Rate Limiting: одно правило для всех запросов
• Агрегация: один запрос клиента — несколько вызовов Gateway
• API Gateway vs BFF: один для всех или у каждого свой
• Gateway: когда брать, когда не брать
• Что должен описать системный аналитик

Домашняя работа:

• Добавление API Gateway, кеша

Автор Владимир Бурмистров

• Главный системный аналитик в ИТ-холдинге Т1, проект Dion. Специализируется на системном анализе и архитектуре
• Владимир проектирует системы, помогает командам выстраивать архитектуру и развивать продукты. На курсе он показывает, как системному аналитику разбираться в сложных архитектурных решениях, видеть ограничения и говорить с командой на одном языке
• с 2007
  работает в IT-сфере
• Видеолекции
  записал уроки курса по архитектуре сложных систем
• Воркшопы
  будет проводить разборы по темам курса и практическим заданиям

Тариф Только послушать

• Доступ ко всем урокам курса
• Доступ к материалам на 5 месяцев
• Материалы для самостоятельного изучения
• Без проверки домашних заданий, обратной связи и участия в воркшопах

​

Курс по использованию системы контроля версий Git и платформы GitHub.

После курса можно смело вливаться в команду или начинать разработку своего продукта. Пройдите путь от новичка до уверенного пользователя.

Git – это мощный инструмент для контроля версий, а GitHub – самая популярная платформа для командной разработки. Если вы хотите полностью разобраться в Git, научиться работать в команде, отправлять pull request'ы, проводить ревью кода и уверенно пользоваться GitHub, то этот курс для вас!

Вы не будете изучать "а смотрите, как ещё тут можно, но не знаю зачем". Вы будете изучать 100% полезный материал, необходимый для реальной работы.

Чему вы научитесь:

• Устанавливать и настраивать Git на Windows, Linux и macOS
• Настраивать SSH-ключи и аутентификацию в GitHub
• Создавать репозитории
• Клонировать репозитории
• Связывать локальные репозитории с удалёнными
• Работать с основными командами Git: commit, push, pull, branch, merge, rebase
• Работать с ветками main и development, понимать смысл их использования
• Откатывать изменения и управлять историей коммитов
• Понимать разницу между git reset и git revert
• Выбирать между merge и rebase
• Создавать форки
• Обновлять форки изменениями из оригинальных репозиториев
• Работать с Open-source проектами
• Работать с pull request'ами
• Проходить код-ревью
• Проводить код-ревью
• Разрешать конфликты слияния в IDE
• Разрешать конфликты слияния в GitHub
• Использовать git diff для просмотра изменений в файлах
• Использовать git diff для просмотра изменений в ветках
• Настраивать .gitignore
• Интегрировать Git с популярными IDE
• Приглашать участников в свой репозиторий на GitHub

Что Вас ждет в курсе:

• Практический подход – все команды и процессы объясняются на реальных примерах
• От основ до продвинутых тем – начнем с базовых команд и постепенно перейдем к работе с ветками, pull request'ами и разрешению конфликтов
• Работа в команде – научитесь правильно оформлять коммиты, предлагать изменения через pull request'ы, проводить код-ревью и сливать ветки
• Разбор инструментов – помимо работы в терминале с Git, рассмотрим работу с UI GitHub
• Полная подготовка к работе в любом проекте – после курса вы будете готовы работать в командах, использовать GitHub в разработке или запускать собственные проекты

Для кого этот курс:

1. Новички, которые только начинают разбираться в Git
2. Разработчики, желающие улучшить навыки работы с Git и GitHub
3. Фрилансеры и командные разработчики, работающие с кодом на GitHub
4. Все, кто хочет без проблем работать в проектах, где используется Git

После прохождения курса вы сможете уверенно работать с Git и GitHub в любом проекте!

Начальные требования:

Базовые навыки владения командной строкой и любой IDE или редактором кода.

Как проходит обучение:

• Курс полностью в текстовом варианте. К каждому действию прилагается скриншот для лёгкого восприятия информации. Немного теории в начале и всё остальное практика с тестами.
• В конце каждого урока удобная табличка "Команды из урока".
• В конце курса – общая таблица со всеми командами.

Спойлер: ПРОГРАММА КУРСА

Приветствие:

• 1. Здравствуйте!
• 2. Что потребуется для обучения

Что такое Git и GitHub:

• 1. Что такое Git
• 2. Основные понятия Git
• 3. Разница между Git и GitHub
• 4. Установка Git на Ubuntu
• 5. Установка Git на Windows
• 6. Установка Git на MacOS
• 7. Установка имени пользователя и email
• 8. Переключение языка интерфейса Git
• 9. Переключение языка на Windows
• 10. Переключение языка на Linux
• 11. Переключение языка на MacOS

Основные действия в Git:

• 1. Инициализация Git
• 2. Добавление в индекс
• 3. Создание коммита
• 4. Переключение коммитов

Настройка GitHub:

• 1. Создаём репозиторий в GitHub
• 2. Создаём токен доступа на GitHub
• 3. Для чего нам SSH
• 4. Linux и MacOS: создаём SSH-ключ для GitHub
• 5. Windows: создаём SSH-ключ для GitHub

Ветки, Pull Request и ревью кода:

• 1. Что такое ветки
• 2. Сливаем (мерджим) ветки локально
• 3. Что такое Pull Request
• 4. Приглашаем участника в личный репозиторий на GitHub
• 5. Пишем код в новой ветке
• 6. Открываем Pull Request первым способом
• 7. Проводим ревью кода
• 8. Устраняем недостатки после ревью
• 9. Одобряем Pull Request
• 10. Сливаем ветки и закрываем Pull Request
• 11. Пулимся после слияния
• 12. Открываем Pull Request вторым способом

Особенности коммитов и веток:

• 1. Удаление файлов из индекса отслеживания
• 2. Создание коммита через редактор
• 3. Сброс коммита git reset (откат изменений)
• 4. Безопасная отмена коммита git revert
• 5. "Отсоединённая голова" и git checkout
• 6. Сбросить состояние файла git restore
• 7. Переключиться git switch и отличия от git checkout
• 8. Обновляем локальную ветку изменениями из main
• 9. Слияние веток через git rebase
• 10. Интерактивный rebase и squash
• 11. Merge или Rebase – что выбрать?
• 12. Конфликты слияния в IDE
• 13. Конфликты слияния в GitHub
• 14. Разница в файлах git diff
• 15. Получаем изменения с помощью git fetch

Работа с репозиторием:

• 1. Клонирование репозитория HTTPS (git clone)
• 2. Клонирование репозитория SSH (git clone)
• 3. Создаём форк репозитория
• 4. Обновляем форк репозитория из оригинального репозитория
• 5. Отправляем Pull Request в оригинальный репозиторий
• 6. Сохраняем пустые папки в удаленном репозитории (.gitkeep)
• 7. Оптимизация .gitignore
• 8. Интеграция Git в PyCharm
• 9. Интеграция Git в VS Code
• 10. Графические клиенты для Git

Дополнительно:

• 1. Таблица команд
• 2. Завершение курса

​

Детерминированный контроль качества в эпоху AI-first разработки. Перестаньте ревьюить нейрослоп — стройте Quality Gates.

Для кого этот курс:

• Middle+ и Senior разработчики (от 6 месяцев коммерческого опыта).
• Вы уже активно используете ИИ-ассистентов в работе и уперлись в потолок качества.
• Устали тратить часы на ревью сгенерированного кода и починку багов, которые ИИ незаметно оставил в других частях приложения.
• Хотите научиться управлять агентами через инженерные контракты, а не через текстовые уговоры.

Ловушка 3-го уровня:

Индустрия требует от нас ускорения в 10 раз. Вы начинаете активно использовать AI-агентов, и поначалу кажется, что вы взломали систему. Задачи закрываются быстрее, объем выдаваемого кода растет экспоненциально.

Но очень скоро наступает суровая реальность.
Вместе со скоростью генерации растет и технический долг. Бизнес-логика усложняется, AI начинает говорить что задача сделана, хотя на самом деле нет и бесконечно чинит одно, ломая другое.

В итоге вместо проектирования архитектуры вы превращаетесь в редактора: сидите и вручную вычитываете сотни строк чужеродного кода. Чем больше кода пишет нейросеть, тем больше времени вы тратите на ревью и отлов багов в продакшене. Доверие падает и к вам, и к вашему агенту.

Эволюция боли, или 5 уровней AI-разработки:

По классификации Дэна Шапиро (от Spicy Autocomplete до Dark Factory)

1. [Basic] Level 1: Coding Intern
   Вы делегируете ИИ мелкую рутину — написать бойлерплейт, добавить JSDoc или базовый юнит-тест. По сути, это просто умный автокомплит. Ваша работа фундаментально не изменилась, вы всё ещё ограничены скоростью собственной печати.
2. [Где большинство сейчас] Level 2: Junior Developer
   Вы в состоянии потока. ИИ — ваш интерактивный джуниор-напарник. Вы отдаете ему целые куски логики, пишете код в паре. Вы продуктивны как никогда. Кажется, что это и есть будущее. Но это только начало.
3. [Ловушка] Level 3: Developer Trap
   ИИ генерирует значительную часть кодовой базы, а вы — ревьювер нейрослопа. 8 часов сплошного код-ревью, легендарное LGTM и вопрос «когда прод упадет опять?». Здесь выгорают команды.
4. [Куда мы идем] Level 4: Engineering Team
   AI работает автономно часами. Вы не проверяете каждый написанный им символ. Вы ставите задачу, планируете архитектуру и уходите. Вы доверяете не агенту, а внедренным вами инструментам контроля результатов его работы.
5. [Финальная цель] Level 5: Software Factory
   Вы не смотрите код вообще. Вы управляете только целями и бизнес-логикой. Система сама определяет реализацию, пишет код, покрывает его тестами, фиксит баги и катит в продакшен.

Промпт-инжиниринг — это тупик:

Иллюзия контроля. Почему промпт-инжиниринг — это тупик.

Ключом к росту является осознание и принятие того факта, что LLM — это слот-машина. Не существует фразы, которая заставит ее гарантированно давать вам выигрыш. Вы пытаетесь контролировать недетерминированную систему (которой является любая LLM) такими же недетерминированными методами — текстом на естественном языке.

Вам нужно прекратить писать промпты. Вместо этого сделайте так, чтобы машина сама дергала ручку рандома, пока не выпадут заветные три вишенки. А для этого и вы, и агент должны одинаково понимать, что является «победой» в вашей задаче.

Робот проверяет робота. Вы занимаетесь архитектурой:

• Вы пишете тест – это техническое задание.
  Агент пишет реализацию.
• Инфраструктура сама бьет его по рукам, если он ошибся.

Что внутри курса:

Программа спроектирована так, чтобы провести вас от базового понимания стратегии — когда, какие и сколько тестов писать — до внедрения механизмов контроля за самими тестами. Вы перейдете от “веры в кодовую базу” к системе четких метрик, определяющих надежность вашего проекта.

Программа:

• Блок 01. Принципы тестирования
  Разбираем базу: контракты, инварианты и метрики покрытия. Главный фокус — почему нужно тестировать поведение, а не реализацию. Если ваши тесты привязаны к деталям реализации, они станут мертвым грузом, когда ИИ-агент начнет переписывать код.
• Блок 02. Инфраструктура и мутационное тестирование
  Разбираем тестовый стек (Vitest), фикстуры, параллелизацию и изоляцию тестов.
  Отдельное внимание — мутационному тестированию (Stryker). Агент легко генерирует тесты, которые «зеленые», но ничего не проверяют. Stryker намеренно вносит ошибки (мутации) в ваш код. Если тесты при этом не падают — значит, они мусор. Мы учимся ловить агента на халтуре.
• Блок 03. Unit-тестирование как техническое задание
  Учимся писать тесты так, чтобы агент понимал их однозначно. Разбираем структуру Arrange-Act-Assert, работу с зависимостями (DI) и test doubles (моки, стабы, шпионы). Вы увидите, как выглядит код, который принципиально невозможно протестировать, и почему агент генерирует именно его.
• Блок 04. Интеграционные и E2E-тесты
  Выходим на уровень всего приложения. E2E (Playwright), управление состоянием, изоляция баз данных. Разбираем главную боль E2E — flaky-тесты (мигающие тесты) и паттерны их стабилизации. Учимся рефакторить сгенерированный ИИ код под тестируемость.
• Блок 05. Внедрение в реальный (legacy) проект
  Пошаговое руководство. Как писать характеризующие тесты для незнакомого кода. Как сажать нестабильные тесты в «карантин». Полный AI-workflow: пишем тест руками → агент реализует → Stryker проверяет → уточняем тест.
• Практические сессии (Zoom, 4 встречи)
  На живых сессиях (каждая по 2–3 часа) мы пишем код руками. От настройки Vitest и тестирования API-сервера до E2E в Playwright и внедрения тестов в legacy-проект с помощью Claude Code.

Встраивается в график работающего инженера:

Курс «Тестирование в эпоху агентов» — это практический фундамент для перехода на этот уровень. Мы по шагам разбираем, как выстроить инфраструктуру детерминированного контроля, чтобы сгенерированный код можно было безопасно пускать в продакшен. Мы строим Quality Gates.

• 5 блоков теории
  ~25 видеолекций по 15 минут. Чистая выжимка подходов, паттернов и работы с инфраструктурой.
• 4 Zoom QA-сессии
  Встречаемся в Zoom и кодим в реальном времени. Без таймингов: сессии длятся по 2–3 часа, я сижу до последнего вопроса и разбираю ваши реальные рабочие кейсы. Вы берете подходы из лекций и сразу применяете их на своих рабочих проектах.
• 100% практический разбор
  Вы берете методики детерминированного контроля качества, предложенные Ильей, и сразу внедряете их на реальных рабочих legacy-проектах во время разборов.

Тариф Основной

• Теория: 5 блоков, ~25 видео по 15 минут
• 4 живые сессии в Zoom (по 2–3 часа): пишем код, разбираем ваши рабочие кейсы
• Записи всех живых сессий — доступ не сгорает
• Видеоразборы самых сложных заданий

​

Тариф Персональный, для частных лиц, Online.

SmartData — единственная в России специализированная конференция по инженерии данных для бэкенда, аналитики и ML.

Мы делимся практическим опытом и разбираем устройство технологий: от хранилищ и стриминга до платформ MLOps и архитектуры ML‑решений.

• Data Processing
• MPP DBMS and Data Storage
• SMP and Specialized DBMS
• Architecture of Data Platforms
• Data Management
• DataOps
• Cloud Solutions
• Database Internals

Тариф Online

• Прямой эфир
• Бессрочный доступ к видео

​

Интенсив научит решать задачи на связные списки
Структурированно и без хаотичной зубрежки сотни задач на LeetCode

1. Сначала быстрая теория без воды и низкоуровневых концепций — только то, что пригодится в решении заданий
2. Потом разбор 8 типовых заданий уровня easy/medium, которые встречаются на алгосекции — идея задачи с подробным объяснением кода
3. К каждой задаче — эталонное и простое решение, которое легко повторить на собеседовании и которое устроит интервьюера
4. 6 заданий для самостоятельной практики — хватит, чтобы набить руку и решать большинство заданий по этому алгоритму

Интенсив состоит из
Записанных уроков — все актуально на текущий год . Учись в удобное для себя время — все материалы открываются сразу после оплаты
Домашней работы с самопроверкой. Задания уровня easy/medium для самостоятельной практики + оптимальные решения для самопроверки
Дополнительных материалов
В теории даем только самое основное для собеседований, но если захочешь погрузиться глубже — дадим статью и допзадачи с повышенной сложностью

А еще в комплекте
Принципы прохождения алгоритмического собеседования
Курс по структурам данных без сложной математики

Преподаватель — Владимир Балун, ex-team lead в яндекс
Решил 400 задач на LeetCode, успешно проходил и проводил алгосекции в российский BigTech

Теория + разбор 8 популярных задач на связные списки
6 допзадач для самостоятельной практики
База, без которой нельзя — курс по структурам данных