Новые складчины | страница 5

​

Онлайн-курс для разработчиков, знакомых с Java и Spring

Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели.
А это значит безопасно. И почти бесплатно.
Опытный инженер-практик покажет, как подойти к созданию приложений с локальными LLM-моделями не по учебнику, а по-взрослому: с пониманием архитектуры, принципов взаимодействия и маленькими трюками, которые сделают работу с AI не только эффективной, но и приятной.
Во время прохождения курса вы получите рекомендации по настройке инструментов, выбору архитектурных решений и улучшению качества взаимодействия с моделью.

Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели. А это значит безопасно. И почти бесплатно.
Курс включает техники, которые вы вряд ли встретите в других материалах по Spring AI:

• Кастомные retrieval-стратегии, чтобы запросы были умнее, а ответы точнее
• Оптимизация промптов для слабых моделей
• Настройка баланса между историей диалога и знаниями из RAG
• И, наконец, RAG, который действительно помогает, а не просто добавлен, «потому что сегодня так принято»

Программа курса
Теория не ради галочки. Все сразу закрепляется в коде, шаг за шагом: от запуска локальной модели до настройки кастомного RAG.
Диалог с моделью: создаем микросервис, который работает с локальной LLM и хранит историю переписки для полноценного общения
«И ты, RAG»: учимся готовить данные, резать их на чанки и подключать к модели
Оптимизация качества (выжмем из локальной модели то, что облаку и не снилось): пишем кастомный Advisor, внедряем Query Extensions, retrieval-стратегии и ранкеры — улучшаем ответы без увеличения мощности модели

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

​

Этот курс погружает учащихся в важнейшие аспекты кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров с применением библиотеки Scikit-learn.

Начнём с изучения базовых методов оценки моделей, используя функции cross_val_score и cross_validate, чтобы получать более точную оценку производительности модели путем использования кросс-валидации.

Важной составляющей курса станет изучение различных стратегий кросс-валидации, таких как LeaveOneOut, ShuffleSplit и GroupKFold, каждая из которых подходит для определенных типов задач и данных.

Курс также охватывает анализ кривых обучения с использованием функции learning_curve, что поможет понять, как объем данных влияет на производительность модели.

Уделяется внимание и кривым валидации через функцию validation_curve, которая демонстрирует, как изменение гиперпараметров отражается на качестве модели.

Изучение функции permutation_test_score позволит оценивать значимость моделей с использованием перестановочных тестов.

Также рассматривается техника прогнозирования с кросс-валидацией через cross_val_predict, что окажется полезным для визуализации результатов.

Наконец, познакомимся с методами оптимизации гиперпараметров, используя GridSearchCV и RandomizedSearchCV, что позволит автоматизировать процесс поиска наилучших гиперпараметров для моделей.

Начальные требования
Курс для тех, кто уже сделал первые шаги в изучении машинного обучения, но, столкнувшись с вопросами кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров, ощутил необходимость более глубокого понимания этих ключевых аспектов.

Программа курса
Перекрёстная проверка

1. Введение
2. cross_val_score()
3. cross_validate()
4. LeaveOneOut
5. ShuffleSplit, StratifiedShuffleSplit
6. GroupKFold
7. TimeSeriesSplit
8. learning_curve()
9. validation_curve()
10. permutation_test_score()
11. cross_val_predict()

Методы оптимизации гиперпараметров

1. GridSearchCV
2. RandomizedSearchCV

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

​

Знакомо? Постоянный стресс, бессонные ночи у графиков, упущенные возможности и эмоциональные решения. А теперь представьте: ваш торговый робот четко следует стратегии 24/7, пока вы занимаетесь действительно важными делами.

Три уровня автоматизации:

• Боты-сигналов — находят сигналы на всех рынках 24/7
• Торговые роботы — сами открывают и закрывают сделки
• ИИ-системы — предсказывают движения цены

Подключение к реальным счетам:

• Российский рынок: Quik, Finam API, Московская биржа, Interactive Brokers, MT5, T-bank (Tinkoff)
• Форекс: MT5 (любые брокеры)
• Криптовалюты: Binance, Bybit, Kraken, OKX и др.

Изучите современные технологии:

• Python для финансовых рынков с нуля
• Машинное обучение для прогнозирования цены
• Автоматическую оптимизацию стратегий
• Профессиональный бэктестинг

Создадите рабочие системы:

• Сигнальные боты для мессенджеров Telegram и MAX
• Торговые роботы для автоматических сделок
• ИИ-модели для анализа рынка
• Системы управления рисками

Получите в комплекте:

• 60+ готовых стратегий для всех рынков
• Готовые модели машинного обучения
• Диплом «Специалист в области инновационных финансовых технологий» (гос. образца)
• Доступ к материалам всех потоков + 1 месяц в сообществе «VesperfinCode: Поддержка»
• VFCodeGPT — персональный ИИ-помощник 24/7

Важно: это серьезная программа для тех, кто готов учиться. Мы не продаем иллюзии быстрого заработка.

Программа:

• Модуль 1: Python Старт
  Создаете ботов, которые находят ваши сетапы на всех рынках и шлют готовые сигналы в Telegram. Вы спите — боты ищут возможности.
• Модуль 2: Торговый робот
  Программируете робота, который сам торгует по вашей стратегии. Учитесь оптимизировать параметры и подбирать лучшие настройки для максимальной прибыли.
• Модуль 3: Машинное обучение
  Обучаете искусственный интеллект предсказывать движения цены по историческим данным. ИИ находит скрытые закономерности, которые не видит человек.

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

​

Добрый день! Меня зовут Сергей Спирёв, и я являюсь автором данного курса.

Когда я только начинал свой путь в изучении машинного обучения, тема метрик качества была для меня какой-то «головоломной». Вроде бы и нет в ней какого-то совсем уж сложного математического аппарата, но когда в неё углубляешься, то в голове каша и винегрет из понятий, формул, терминов. А когда её ещё и преподносят в академической форме, то тут уж совсем тоска зелёная.

Но тема метрик качества является одной из основополагающих в машинном обучении. Это фундамент, на котором строится всё машинное обучение с точки зрения применимости и полезности моделей на практике. И хорошо разбираться в этом вопросе – это важный момент.

Как понять, ваша модель «умная» или «глупая»? Понять это можно, только посмотрев на её ошибки и оценки качества. Хорошо, посмотрели на оценки качества – результат получился супер. Отлично! Но подходит ли та метрика качества, которую вы применили к вашей модели, или она не учитывает важные особенности ваших данных?

На эти вопросы специалист по машинному обучению должен уметь отвечать.

Скажу также, что по своей натуре я не являюсь теоретиком. Я предпочитаю, когда теория соединяется с практикой. Через практику я могу понять больше, чем из сухих формул.

Этот же подход я применяю в подготовке обучающего материала. Я не теоретизирую много, стараюсь не углубляться туда, куда не нужно углубляться с точки зрения здравого смысла и практической применимости. А также пытаюсь сложные понятия перевести на простой человеческий язык.

Материала, предоставленного в курсе будет достаточно, чтобы приобрести надёжную базу, на которую впоследствии вы можете наслаивать новые знания в такой интересной области, какой является машинное обучение.

Для кого этот курс
Курс для тех, кто уже делает первые шаги в изучении машинного обучения, но желает глубже изучить вопросы оценки качества моделей с использованием инструментов библиотеки Scikit-learn.

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

​

Получите актуальные навыки вайбкодинга за 2 недели
Вайбкодинг — будущее разработки, и мы поможем вам освоить этот навык одним из первых

• Вы сможете запустить стартап в одиночку
  Реализуете любые идеи, MVP за выходные без привлечения команды разработчиков
• Увеличите доход
  Обойдёте конкурентов, предлагая клиентам полный цикл разработки с нуля до релиза
• Автоматизируете рутину
  Освободите силы для творчества и креатива вместо того, чтобы перекладывать JSON'ы
• Обретёте массу знаний
  Помимо навыков вайбкодинга вы получите базу по фронтенду, бэкенду, тестированию и безопасности

Только полезные знания.
Обучение происходит на реальных проектах, которые решают проблемы клиентов

• Обучение полному циклу разработки
  Вы научитесь не только созданию фронтенда, но также проектированию REST API и разработке бэкенда
• От простого к сложному понятным языком
  Мы начнём с базовых навыков и постепенно перейдём к созданию полноценных веб-приложений с бэкендом. Мы даём всю необходимую базу — поймёт даже новичок
• Современные технологии
  Вы получите навык интеграции нейросетей в своё приложение, а также получите опыт работы с самыми актуальными технологиями
• Фокус на практике, а не теории
  Никакой «воды» — только актуальные техники, которые можно применить сразу после просмотра урока

Программа

• Начало работы с Cursor Al
• Настройка Cursor
• Вёрстка лендинга
• Продвинутая работа с Cursor
• Git и GitHub для вайбкодинга
• Введение в базовый бэкенд
• Разработка бэкенда сервиса нейросчетчика калорий

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

​

Делать аналитику - это навык. И его нужно качать, если вы:

• Аналитик. Основная ценность вашей работы - не в табличках и коде, а в ценных выводах.
• Продакт. Чтобы развивать продукт, необходимо видеть неочевидное в цифрах и конверсиях.
• Менеджер. Управлять командами и проектами возможно только за счет выверенных действий, подкрепленных цифрами.
• Предприниматель. Аналитика снижает энтропию и повышает эффективность действий, что выражается в деньгах.

После прохождения тренинга вы научитесь:

• Строить деревья метрик и находить рычаги роста
• Читать отчеты и видеть не просто цифры, а ценные выводы
• Считать когорты всеми возможными способами
• Делать реверс-инжиниринг и моделировать будущее
• Анализировать клиентов, товары, маркетинг и другие бизнес-сущности
• Строить юнит-экономику и находить узкие места в продукте
• Превращать дашборды и таблички в рабочие инструменты
• Регистрировать и искоренять типичные ошибки при проведении аналитики
• Строить правильные объяснительные конструкции и причинно-следственные связи
• Видеть полную картинку бизнеса без погружения в него — только на основании цифр

Программа

• 1 неделя. Дерево метрик и иерархия метрик.
• 2 неделя. Аналитика товаров и ассортиментной матрицы.
• 3 неделя. Как выстроить эффективную систему отчетности и дашбордов в компании.
• 4 неделя. Юнит-экономика.
• 5 неделя. Когортный анализ
• 6 неделя. Реверс-инжиниринг
• 7 и 8 недели. Бонусные занятия и воркшопы.

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

​

На вебинаре мы поговорим про историю возникновение микросервисов, начиная от самого "первобытного" этапа разработки приложений, где существовали только монолиты с огромной кодовой базой.

Мы затронем (и постараемся как следует разобрать) такие темы как:
- Вертикальное и горизонтальное масштабирование
- Load balancers
- Service registry & service discovery
- Аутентификация & авторизация
- Logging & Metrics
- Проблемы "монолитов"
- Работа с базами данных в микросервисах
- Механизмы общения между сервисами (sync & async)
- Самые распространенные паттерны микросервисов и зачем они нужны (Transactional outbox, Strangler application, API Gateway, Distributed tracing, Saga, etc)
- И многое другое

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

​

Курс по подготовке к техническому собеседованию на Golang-разработчика, грейд middle/middle+/senior Включает в себя необходимую теорию, стратегии ответов на сложные вопросы, и разбор часто встречающихся практических задач.
С помощью этого курса вы сможете за короткий срок подготовиться к сложным техническим собеседованиям.

Для кого этот курс

• Курс в первую очередь для тех, кто хочет перейти на Go с другого языка и не потерять при этом грейд, а в каких-то случаях даже поднять грейд при переходе.
• Так же курс подойдет и для действующих Go-разработчиков, которые хотят увеличить свой доход за счет смены работы.

Начальные требования
- Начальные знания языка Go
- Базовые знания в Computer Science
- Начальные знания о базах данных

Программа курса

• О курсе
• Работа с памятью в Go
• Платформа Go
• Планировщик и горутины
• Практика по конкурентности в Go
• Базы данных для собеседований
• Очереди сообщений. Apache Kafka
• Linux и сети
• Проектирование распределенных систем (System Design)
• Дополнительные материалы

Что вы получаете

• Навыки и знания, необходимые для успешного прохождения собеседований и получения офферов на большие суммы
• Неограниченный по времени доступ к информации
• Чат с поддержкой от автора курса

Наш преподаватель: Skill Issue

В курс входят
51 урок
10часов 39минут видео
2 теста

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

​

О курсе
курс по FastAPI: от основ API до создания веб-сервисов
API — это основа современных цифровых сервисов. Если вы хотите понять, как работают веб-приложения, взаимодействуют серверы и клиенты, и научиться создавать свои API с нуля, то этот курс для вас!
Мы начнем с основ API и веб-сервисов, разберем HTTP-протокол, запросы, методы и коды состояния, после чего шаг за шагом освоим FastAPI — один из самых быстрых и удобных фреймворков для Python.

Чему вы научитесь

• Работать с API
• изучите протоколы http/https
• http запросы
• Валидировать данные через Pydantic
• Основы работы с FastAPI
• Писать микросервисы
• Основные сетевые протоколы TCP UDP

Для кого этот курс

• Начинающим разработчикам, которые хотят понять, как работают API
• Python-разработчикам, желающим освоить FastAPI
• Всем, кто хочет создавать быстрые и удобные API-сервисы

Программа курса:

Введение в API и основы веб-сервисов

1. Определение API: назначение и примеры использования
2. Обзор типов API (REST, GraphQL, SOAP)
3. Принципы работы веб-сервисов
4. Сравнение синхронных и асинхронных подходов
5. Роль API в современных приложениях

Основы протокола HTTP

1. Структура HTTP-запроса и ответа
2. Основные HTTP-методы: GET, POST, PUT, DELETE
3. Значение HTTP-заголовков
4. Объяснение кодов состояния HTTP
5. Примеры взаимодействия клиента и сервера

Знакомство с FastAPI

1. Что такое FastAPI и его преимущества
2. Установка и настройка окружения (виртуальное окружение, pip)
3. Обзор документации и ресурсов сообщества
4. Сравнение FastAPI с другими фреймворками
5. Запуск первого приложения

Маршрутизация и работа с запросами

1. Создание маршрутов в FastAPI
2. Работа с параметрами пути (Path parameters)
3. Передача параметров через URL (Query parameters)
4. Обработка различных HTTP-методов в маршрутах
5. Основы работы с динамическими маршрутами

Валидация данных с помощью Pydantic

1. Знакомство с библиотекой Pydantic
2. Создание моделей данных для запросов
3. Валидация входящих данных
4. Обработка ошибок валидации
5. Примеры использования базовых валидаторов
6. Расширение моделей для типизации данных

Формирование ответов и обработка ошибок

1. Настройка формата JSON-ответов
2. Создание моделей ответов с Pydantic
3. Обработка исключений с использованием FastAPI
4. Выбор корректных HTTP-кодов при ошибках
5. Логирование ошибок для отладки
6. Рекомендации по улучшению юзабилити API

Документация и тестирование API

1. Автоматическая генерация документации (Swagger UI)
2. Обзор ReDoc и его возможности
3. Настройка метаданных для документации
4. Тестирование API через браузер
5. Использование Postman для ручного тестирования

Основы работы с зависимостями в FastAPI

1. Принцип инъекции зависимостей в FastAPI
2. Создание простых зависимостей
3. Применение зависимостей в маршрутах
4. Управление временем жизни зависимостей

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

​

Для чего применяется проектное управление?
1. Повышение эффективности проектных работ
2. Управление рисками и возможностями
3. Улучшение взаимодействия проектных команд
4. Совершенствование управления проектными бюджетами
5. И другие положительные эффекты применения проектного управления

Проект - уникальный процесс, состоящий из ряда согласованных и контролируемых мероприятий, направленных на достижение цели проекта.
Для целей исполнения проекта утверждаются сроки начала и завершения каждого элемента плана проекта, связи объектов плана, бюджет проекта (плановые расходы, доходы проекта, план движения денежных средств проекта, согласованные ресурсные планы (трудоемкость, материалоемкость). Обозначаются контрольные вехи проекта.

Программа

• 1. Основы теории управления проектной деятельностью
• 2. Показатели и параметризация проектов
• 3. Укрупненный план проекта
• 4. Укрупненное планирование доходной части проекта
• 5. Детализация плана проекта
• 6. Планирование объёмов и поставок проекта
• 7. Ресурсное планирование проекта
• 8. Формирование БДР проекта
• 9. Формирование БДДС
• 10. Контроль выполнения и прогноз

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

​

Этот воркшоп для вас, если:

• Вам хочется управлять командой эффективно, без микроменеджмента
• Вы хотите работать с командой на доверии, говорить не только про задачи, но и про смысл
  
• Не хватает структуры: задачи ставятся «на ходу», приоритеты плывут, процессы не выстроены
• Нет нормальных 1-на-1, и люди «отваливаются»
• Вы опасаетесь давать обратную связь, чтобы она не воспринималась критикой
• Вы знаете, что есть проблемы, но не знаете как их починить

День 1. Наводим порядок
Разберем, в чем заключается роль тимлида конкретно в вашем случае. Изучим инструмент диагностики, чтобы понять с чего лучше начать в первую очередь. На конкретных примерах посмотрим как можно создать точки опоры и минимальную структуру, не внедряя процессы.

.Содержание:

• Диагностика: как понять, что «горит» по-настоящему
• Как принимать решения в условиях неопределенности
• 5 точек опоры в хаосе: приоритеты, люди, деньги, задачи, коммуникация
• Минимальная структура: как навести порядок, не внедряя процессы

Результат:

• Поймете, где проблемы конкретно в вашей команде и с чего начать их решать
• Научитесь выделять приоритеты и сможете провести экспресс-аудит команды.
• Получите конкретный план из 3 шагов по изменению ситуации.

День 2. Постановка и контроль задач
Рассмотрим постановку и контроль задач с разных сторон на примерах. Освоим конкретные практики не прибегая к методологиям, таск-трекерам и микроменеджменту. Затронем вопрос инициативы и атмосферы в команде.

Содержание:

• Тонущие задачи: откуда берутся и как избежать
• Как ставить задачи без методологий и таск-трекеров
• Контроль без микроменеджмента: как «держать» задачи, не убивая инициативу

Результат:

• Научитесь ставить задачи, которые понятны и выполнимы.
• Сможете отслеживать прогресс команды и вмешиваться только по делу

День 3. Выстраиваем мотивацию и доверие
Изучим вопрос командного доверия через призму персональной коммуникации. Посмотрим на примеры, шаблоны и упражнения для эффективного 1-на-1 и каким образом разговоры могут помочь общему делу.

Содержание:

• Все про 1-на-1: зачем нужен, структура, вопросы, блоки, антиформализм
• Как говорить с разработчиком, который «погас» или «всё знает сам»
• Как давать обратную связь, чтобы она работала на пользу команде

Результат дня:

• Научитесь проводить 1-на-1, которые укрепляют доверие
• Получите шаблон с набором вопросов для разных ситуаций

Этот воркшоп поможет вам

• Понять свою роль как тимлида
  Разобраться, какие задачи действительно входят в вашу зону ответственности и как вы можете быть наиболее полезны команде
• Запустить базовые управленческие практики
  Наладить процессы без перегруза: приоритизация, работа с задачами, 1-на-1 и обратная связь — по делу и без лишнего формализма
• Научиться диагностировать и решать проблемы в команде
  Системно подходить к разбору «что не так», выделять корень проблемы и подходы к решению
• Получить готовые шаблоны и фреймворки
  Рабочие инструменты для постановки задач, ведения 1-на-1 и оценки состояния команды
• Укрепить доверие и мотивацию в команде
  Строить человеческие отношения: как говорить с выгоревшим, замкнутым или слишком самостоятельным разработчиком
• Чувствовать себя увереннее в роли тимлида
  Получить внутреннюю опору, фокус и ясность в повседневной работе с людьми, задачами и процессами

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

​

Разработка торговых роботов под криптобиржи на языке Python — 100% практики без воды
Формат - Записанный видеокурс

Описание курса

Для кого создан курс?

• Опытные трейдеры
• Инвесторы
• Начинающие трейдеры
• Начинающие разработчики
• Алготрейдеры

Для чего проходить курс?

• Написание своего торгового робота
• Доработка готовых торговых роботов
• Тестирование торговых гипотез
• Автоматизация собственных торговых стратегий
• Погружение в нишу разработки торговых роботов

Программа обучения
1 модуль
- Установка рабочих файлов для работы с Python
- Подготовка рабочего пространства для программирования
2 модуль
- Изучение API-документации криптобиржи Binance
- Начало разработки торгового робота для биржи Binance
- Синхронизация нашего базового программного кода с API биржи. Получение данных от биржи и передача данных.
3 модуль
- Пишем программный код торгового работа, который будет
покупать монеты при определенных условиях
4 модуль
- Производим оптимизацию программного кода нашего торгового робота
- Подключаем логирование
5 модуль
- Пишем функции Take profit u Stop Loss
6 модуль
- Подключаем уведомление в телеграм

Экспресс-курс по Криптороботам

• Записанный курс
• Освоите написание торгового робота с нуля под криптобиржу

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

​

Чему вы научитесь:

• Изучите синтаксис, переменные и типы данных Python с помощью практических примеров.
• Мастер строковых операций, управляющих последовательностей и форматированных строк.
• Уверенно используйте условные операторы, логические операторы и сравнения.
• Эффективно пишите циклы, вложенные циклы и перебирайте данные.
• Определите функции с параметрами keyword, default, *args и **kwargs.
• Работа с основными структурами данных: списками, кортежами, наборами и словарями.
• Решайте реальные задачи, такие как переворачивание строк и поиск простых чисел.
• Применяйте лямбда-выражения, map, zip, фильтры и включения для создания более чистого кода.
• Обрабатывайте исключения и пишите базовый объектно-ориентированный код Python.
• Подготовьтесь к собеседованиям по программированию с помощью заданий и советов в стиле LeetCode.

Учебная программа курса
3 раздела • 18 лекций • Общая продолжительность 3 ч 56 мин

1. Python для науки о данных: изучайте и проходите собеседования

• Об этом курсе
• Основы часть 1
• Основы часть 2
• Основы часть 3
• Основы часть 4
• Основы часть 5
• Основы часть 6

2. Вопросы и пояснения для интервью FAANG

• Подсчитайте количество гласных в заданной строке с помощью Python
• Напишите функцию для переворота строки с помощью Python
• Найти ФАКТОРИАЛ заданного числа с помощью рекурсии
• Проверьте, является ли заданное число простым?
• Найти наиболее часто встречающийся элемент в списке
• Удалить все дубликаты из списка, сохранив порядок.
• Найдите второе по величине число в списке.
• Преобразование целого числа в двоичный формат с помощью Python
• Найдите сумму цифр заданного числа
• Объединить 2 отсортированных списка в один отсортированный список
• Найдите самое длинное слово в предложении с помощью Python

3. Реальные трудности собеседования по Python: практикуйтесь в удобном для вас темпе

• Проверьте, являются ли две строки анаграммами друг друга (Google, Amazon, Meta)
• Подсчитайте количество вхождений каждого слова в предложении (Google, Amazon, Microsoft, Apple, Uber, LinkedIn)
• Генерация последовательности Фибоначчи до n членов (Google, Amazon, Microsoft, Meta Apple, IBM)
• Преобразовать список строк в верхний регистр (Google, Microsoft, Amazon, Facebook (Meta) и Apple)
• Найдите пересечение двух списков (Google, Amazon, Microsoft, Meta, Apple, Uber, Linkedin)
• Удалить знаки препинания из заданной строки (Dropbox, Airbnb, Shopify, Stripe, Twilio, Atlassian, Slack)

Откройте для себя мощь Python и улучшите свои навыки программирования с курсом «Программируйте как Google: Python с нуля до собеседований». Этот комплексный курс призван помочь вам пройти путь от абсолютного новичка до уверенного программиста, способного решать реальные задачи и успешно проходить собеседования по программированию в ведущих технологических компаниях по всему миру.
Начиная с основ, вы изучите основные концепции Python, такие как соглашения об именовании переменных, строки и их методы, типы данных, включая целые числа, числа с плавающей точкой и комплексные числа, а также то, как выполнять преобразования типов данных. Вы освоите поток управления с помощью условных операторов, логических операторов и циклов для написания понятных и эффективных программ. Курс также подробно рассматривает функции — от определения собственных до понимания аргументов, значений по умолчанию и расширенных функций, таких как *args и **kwargs.
Помимо основ, этот курс погружает в критические структуры данных — списки, кортежи, наборы и словари — обучая вас, как эффективно получать доступ, обрабатывать и сортировать данные. Вы изучите продвинутые инструменты Python, такие как лямбда-функции, включения, генераторы и обработку исключений, чтобы писать элегантный питоновский код.
Чтобы подготовить вас к собеседованиям, курс включает тщательно подобранные упражнения по кодированию и задачи, которые отражают вопросы, задаваемые такими компаниями, как Google, Dropbox и Airbnb. С помощью тестов, практических заданий по кодированию и подробных объяснений вы приобретете навыки решения проблем, необходимые для технических собеседований.

Если вы стремитесь к своей первой работе в сфере технологий или хотите укрепить свои знания Python, этот курс снабдит вас практическими знаниями и уверенностью. Присоединяйтесь сейчас и начните кодировать как Googler уже сегодня!

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

​

Кому подойдет курс:

1. Для новичков
Python - отличный выбор для первого языка. В курсе мы дадим структурированные знания в увлекательной форме и изучим все от самых основ до продвинутых техник, чтобы вы могли попасть на стажировку или начать работать Junior программистом сразу после курса.

2. Для аналитиков, математиков, инженеров, администраторов
Python - язык не только для программистов. Работаете с большими данными, сложными вычислениями, или вам нужно автоматизировать процессы? Наш курс построен так, чтобы после окончания вы смогли максимально быстро решить свою прикладную задачу с помощью Python.

3. Для разработчиков и тестировщиков
Уже пишете на другом языке или работаете QA-инженером? Для Frontend девелопера это отличный шанс повысить свою рыночную стоимость, а для Backend разработчика расширить кругозор и углубить навыки. А QA-инженеры смогут пойти в сторону автоматизации тестирования.

Программа:

Блок 1: Базовые типы и структуры данных, переменные. Условные операторы, работа с функциями
Блок 2: Основы ООП, работа с классами и исключениями
Блок 3: Знакомство с Web разработкой, HTTP, Rest API, протокол WSGI, работа с датаклассами, первое веб-приложение. Знакомство с git
Блок 4: Знакомство с реляционными базами данных: СУБД, язык SQL, Postgres, SQLAlchemy, миграции схем при помощи alembic
Блок 5: Автотесты на Python, фабрики
Блок 6: Асинхронная работа в Python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с API и БД
Блок 7: Веб-фреймворк Flask
Блок 8: Веб-фреймворк Django
Блок 9: Проектная работа
Финальное тестирование

Автор: Сурен Хоренян
Technical Lead, Senior Backend Engineer, MTS AI
Имеет многолетний опыт работы с высоконагруженными распределенными проектами, монолитными приложениями и микросервисами.

Тариф Базовый

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

​

VesperfinCode: Wall Street Портфели
Поддержка 4 потока (старт 13 июня 2025)

Каждый месяц мы разбираем новые темы, которые не вошли в основную программу курса VesperfinCode, но востребованы среди участников сообщества алготрейдеров.

Почему формирование портфеля через Data Science актуально:
Большинство трейдеров собирают портфели интуитивно, без математического обоснования
Классические подходы к диверсификации не учитывают современные реалии рынка
Крупные фонды используют сложные алгоритмы, недоступные розничным инвесторам
Нет структурированного материала по квантовому управлению портфелем на русском языке

Тема июня: Формирование торгового портфеля через Data Science
Подготовка данных и постановка бизнес-задачи (портфель из криптовалют + акции РФ + акции США)
Модели прогнозов доходностей: EWMA, ML-подходы (XGBoost, LightGBM, Ridge)
Прогнозирование ковариаций: Ledoit-Wolf shrinkage, GARCH/DCC, Copula модели
Оптимизация весов: Markowitz, Risk Parity, CVaR, Black-Litterman
Построение портфеля и контроль рисков
Стресс-тестирование и анализ устойчивости

⭐️ Что вы получаете:
- 3 онлайн-эфира с детальным разбором материала
- 3 дня прямой работы с кураторами в чате
- Новые обучающие материалы и практические задания
- Готовую систему построения оптимальных портфелей с полным кодом
- Реальный портфель из 20+ активов (крипта + РФ + США)
- Видеозаписи всех занятий в личном кабинете
- Возможность влиять на программу следующих месяцев

Расписание:
13 июня — Подготовка данных и модели прогнозирования доходностей (EWMA, ML-подходы)
20 июня — Методы оптимизации портфеля (Markowitz, Risk Parity, Black-Litterman) + построение реального портфеля
27 июня — Стресс-тестирование, анализ устойчивости + Q&A по всей теме месяца

- Важно:
- Формат поддержки сфокусирован на изучении новых тем и материалов месяца
- Требования: знание Python

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