Новые складчины | страница 5

​

Для кого этот курс?

• Для опытных разработчиков на Python, для выпускников курса Python Developer. Basic: углубите знания в области паттернов проектирования, изучите асинхронное программирование и метапрограммирование, повысите производительность и безопасность кода
• Для опытных разработчиков на других языках программирования (со знанием Python): узнаете о тонкостях программирования на Python, об устройстве экосистемы языка, прокачаете навыки работы с другими языками программирования
• Для веб-разработчиков: научитесь создавать масштабируемые и безопасные веб-приложения, изучите особенности построения RESTful API на примере FastAPI; поработаете с Django, популярным фреймворком для веб-разработки
• Для дата-сайентистов и ML-разработчиков: научитесь использовать Python для обработки и анализа больших объёмов данных; сможете практиковаться в сфере машинного обучения, работать с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib и другими инструментами для анализа данных и построения предсказательных моделей

Что вам даст этот курс?
Вы сформируете основные компетенции в программной инженерии, сможете прагматично подходить к решению задач, погрузитесь в современную «промышленную» разработку на Python

• Высокая производительность: вы научитесь анализировать производительность инструментов и ресурсов, профилировать код, проектировать и реализовывать высокопроизводительные приложения
• Анализ данных: вы научитесь визуализировать данные, понимать особенности ПО, работающего с данными, использовать аналитические библиотеки
• Веб-разработка: вы научитесь понимать особенности устройства веб-приложений, разбираться в работе фреймворков, проектировать веб-приложения
• Создание ПО: вы научитесь работать с базовыми концепциями и моделями, исследовать устройство стороннего ПО, поддерживать собственное ПО, проектировать архитектуру

Программа

База
Этот модуль посвящен рассмотрению фундаментальных основ языка на продвинутом уровне, а также применению общих практик разработки ПО в контексте «экосистемы» Python. Целью является достижение единого понятийного аппарата, формирование представления о внутреннем устройстве языка, его возможностях, ограничениях, недостатках и области применимости. В модуле рассматриваются нюансы настройки окружения разработчика, аспекты функционального, процедурного и ООП программирования на Python, особенности устройства виртуальной машины, вопросы обеспечения качества ПО и автоматизации инфраструктурных задач.

• Тема 1: Структура проекта, управление зависимостями, настройка окружения: обзор и лучшие практики
• Тема 2: Дистрибуция кода и развертывание: путь от лэптопа до кластера
• Тема 3: Аннотации типов: уровень nightmare!
• Тема 4: Внутренности: байткод, его исполнение и виртуальная машина
• Тема 5: Внутренности: устройство основных типов, управление памятью и GIL
• Тема 6: ООП: Объектная модель и особенности ООП в Python // ДЗ
• Тема 7: ООП: Дескрипторы и метапрограммирование
• Тема 8: Тестирование: pytest и как писать тесты
• Тема 9: Тестирование: (анти)паттерны и инструменты
• Тема 10: Дизайн кода и архитектура: абстракции, модульность, SOLID
• Тема 11: Дизайн кода и архитектура: domain driven design, чистая архитектура
• Тема 12: Дизайн кода и архитектура: event driven архитектура, микросервисы
• Тема 13: Дизайн кода и архитектура: паттерны проектирования

Web-программирование
Этот модуль посвящен веб-разработке, тому, какой она выглядит со стороны Python программиста и какими особенностями обладает. Целью является рассмотрение нюансов и лучших практик по созданию и эксплуатации веб-сервисов. В модуле рассматривается Django, внутреннее устройство его ORM и других его составляющих, обсуждаются особенности построения REST API на примере FastAPI, масштабирования веб-проектов.

• Тема 1: Сетевое взаимодействие и архитектура web-серверов
• Тема 2: Создание динамических страниц: от CGI до ASGI
• Тема 3: MVC/MVT фреймворки на примере Django
• Тема 4: ORM: хорошее, плохое и злое
• Тема 5: Работа с БД: транзакции, репликация, шардирование и даже NoSQL
• Тема 6: API: что такое настоящий REST и как создавать RESTful приложения
• Тема 7: FastAPI: основы
• Тема 8: FastAPI: взаимодействие с БД и SQLAlchemy
• Тема 9: Аутентификация и авторизация
• Тема 10: API: (g)RPC, GraphQL
• Тема 11: Безопасность: обзор распространенных проблем, уязвимостей и лучших практик

Ml Engineering
Этот модуль посвящен знакомству с фундаментальными библиотеками, применяемыми для анализа данных, а также обзору современной big data экосистемы. Python является де-факто стандартом при решении аналитических задач, поэтому данный аспект языка нельзя обойти стороной. При этом целью модуля является не погружение в математические дебри, а рассмотрение таких инструментов, как jupyter, numpy, pandas и matplotlib, и области их применения в инженерной и аналитической деятельности.

• Тема 1: Высокопроизводительные вычисления с NumPy
• Тема 2: Исследовательский анализ данных c Pandas
• Тема 3: Инструменты работы с данными: IPython, matplotlib, seaborn
• Тема 4: Оркестрация задач: jenkins, luigi, airflow
• Тема 5: Нейронки: PyTorch, TensorFlow, HuggingFace и LLM
• Тема 6: Обзор big data экосистемы: хранение и обработка данных, обучение и inference, model serving

Highload
Этот модуль посвящен высокопроизводительным вычислениям на Python. В модуле рассматриваются особенности конкурентного и асинхронного программирования и то, как на это влияет устройство виртуальной машины языка. Также внимание уделяется превратностям написания расширений на С и вопросам профилирования кода. В качестве бонуса происходит знакомство с языком Go, который часто используется Python-программистами для решения performance-critical задач.

• Тема 1: Профилирование производительности
• Тема 2: Concurrency: многопоточное программирование и примитивы синхронизации
• Тема 3: Concurrency: процессы и межпроцессное взаимодействие (IPC)
• Тема 4: Ускорение с помощью C: расширения
• Тема 5: Ускорение с помощью C: Cython, Pypy и FFI
• Тема 6: asyncio: происхождение и основы
• Тема 7: asyncio: event loop, внутренности async/await, низко- и высокоуровневое API
• Тема 8: asyncio: инструменты и лучшие практики
• Тема 9: Golang: зачем он Python разработчику + тур по языку
• Тема 10: Golang: горутины, планировщик, конкурентная обработка
• Тема 11: Обзор новинок и изменений из свежих версий Python

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

​

О курсе:

• Обучим нагрузочному тестированию и научим проверять, как системы ведут себя под реальной нагрузкой.
• Освоите полный цикл нагрузочного тестирования: от проектирования сценариев и метрик до запуска тестов и анализа результатов.
• Практика проходит прямо на занятиях: вы будете работать в командах и решите **20+ реальных задач** по нагрузочному тестированию.

Почему нагрузочное тестирование — критический навык для QA

• Компании ищут QA-инженеров, которые умеют работать с производительностью продукта, понимать архитектуру систем и находить причины деградации под нагрузкой.
• >60% инцидентов в продакшене связаны с деградацией производительности и проблемами под нагрузкой.
• Каждый 2-й продукт работает стабильно до первой пиковой нагрузки — релиза, акции или роста пользователей.
• 40-50% — разница в доходе между QA с навыками нагрузочного тестирования и без них.

Средняя зарплата:

• Middle QA: 220 000 ₽
• Senior QA: 300 000 ₽

Что вы создадите на курсе:
За время курса вы не просто решите отдельные задания, а соберёте набор практических проектов и кейсов, которые показывают, что вы умеете работать с нагрузочным тестированием в реальных условиях.

Набор нагрузочных сценариев под реальный продукт

• Вы научитесь проектировать и реализовывать нагрузочные сценарии под реальные пользовательские и бизнес-кейсы: пиковая нагрузка, рост пользователей, длительная нагрузка. Это основа любой работы Load / Performance QA.

Проект по нагрузочному тестированию API и backend

• Проведёте нагрузочное тестирование backend-сервиса и API: настроите сценарии, поработаете с авторизацией, параметрами запросов и асинхронными операциями, проанализируете поведение системы под нагрузкой.

Набор кейсов по поиску bottleneck'ов

• На практике разберёте **20+ реальных кейсов**: где и почему система тормозит, как отличить проблему кода от инфраструктуры, и какие метрики на это указывают. Кейсы решаются в командах по 3-5 человек с распределением ролей.

Отчёт по нагрузочному тестированию для команды и бизнеса

• Научитесь готовить понятные отчёты: что тестировали, какие проблемы нашли, почему они возникли и что с этим делать. Именно такие отчёты ждут разработчики, тимлиды и менеджеры.

End-to-End performance-проект

• В финале вы выполните полный цикл нагрузочного тестирования одной системы: от анализа архитектуры и постановки целей — до запуска тестов, анализа результатов и защиты решений. Это готовый performance-кейс, который можно:
  • показать на собеседовании,
  • использовать в портфолио,
  • применять в текущей работе.

Программа курса:
Модуль 1. Основы нагрузочного тестирования
Модуль 2. Архитектура систем и точки нагрузки
Модуль 3. Метрики и цели тестирования
Модуль 4. Проектирование сценариев нагрузки
Модуль 5. Реализация нагрузочных сценариев и инструментов
Модуль 6. Нагрузочное тестирование backend и API
Модуль 7. Мониторинг и анализ результатов
Модуль 8. Отчёты и коммуникация
Модуль 9. Финальный проект — End-to-End Performance-кейс

Кому подойдёт курс:

Ручные тестировщики

• Если ты проверяешь фичи, но на проде всё падает под нагрузкой и ты не понимаешь почему, этот курс научит находить реальные причины.

Junior-автоматизаторы

• Если автотесты проходят, а система тормозит при росте пользователей, курс даст понимание backend, метрик и поведения системы под нагрузкой.

Универсалы

• Если в продукте проблемы на релизах и пиковых нагрузках, а нагрузочное тестирование либо отсутствует, либо формальное, ты научишься делать его осознанно и по делу.

Длительность: 2,5 месяца
Формат: Вебинары, симуляция рабочих задач, командная работа, база знаний

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

​

Разбор задач уровня LeetCode Easy/Medium. Каждая задача разобрана на пяти языках программирования: Python, Kotlin, C++, C# и PHP.

Чему вы научитесь

• Распознавать типовые алгоритмические задачи и выбирать подходящий паттерн решения
• Решать задачи алгоритмической секции за ограниченное время без перебора в лоб
• Оценивать временную сложность решений
• Корректно работать с граничными случаями и не допускать типичных ошибок
• Пошагово объяснять ход решения
• Уверенно писать interview-friendly код

О курсе

Алгоритмическая секция — обязательная часть технических собеседований и одна из самых сложных для кандидатов. Именно она чаще всего становится источником стресса и неуверенности.

Этот курс предназначен для системной подготовки к алгоритмическим интервью. Он фокусируется не на академической теории, а на том, что действительно требуется на собеседованиях: типовых задачах, повторяющихся паттернах и понятных, interview-friendly решениях.

Цель курса — восстановить и выстроить алгоритмическое мышление, научиться узнавать распространенные шаблоны задач и уверенно применять их на практике.

Автор — программист с 20-летним опытом, победитель всероссийской олимпиады по программированию в составе университетской команды.

В текущей версии курс включает разбор 33 задач, в том числе по темам:

• хэш-таблицы (3 задачи)
• строки (4 задачи)
• связные списки (4 задачи)
• стек (1 задача)
• два указателя (5 задач)
• скользящее окно (1 задача)
• бинарный поиск (3 задачи)
• поиск в глубину (DFS) (1 задача)
• бэктрекинг (1 задача)
• жадный алгоритм (4 задачи)
• динамическое программирование (3 задачи)

Все задачи соответствуют формату технических интервью уровня LeetCode Easy / Medium.
Каждая задача разобрана на пяти языках программирования: Python, Kotlin, C++, C# и PHP.
Курс активно развивается: новые разборы задач добавляются регулярно. Все обновления доступны без доплат. По мере наполнения цена курса будет повышаться.

Для кого этот курс
Для тех, кому предстоит собеседование по алгоритмам Для тех, кто придумывает решение задачи только на следующий день после собеседования

Начальные требования

• базовое владение одним из языков программирования (Python, Kotlin, C++, C# или PHP) на уровне чтения и написания простых функций
• представление об асимптотической сложности алгоритмов и нотации Big O

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

​

Пошаговый backend-курс: от первых серверов и API до работы с базами данных, безопасностью и деплоем

• Понимать архитектуру backend-приложений.
• Создавать API на Node.js и Express.
• Работать с REST и HTTP.
• Использовать middleware и router.
• Реализовывать CRUD-операции.
• Работать с MongoDB и SQL.
• Проектировать схемы данных.
• Обеспечивать безопасность backend-приложений.
• Реализовывать аутентификацию и авторизацию.
• Готовить сервер к продакшену и деплою.

Требования

• Специальных знаний бэкенда не требуется — мы пройдем путь от первого console.log до работающего сервера.
• Базовые знания JavaScript (переменные, функции, объекты).

Описание
Этот курс — полноценный путь в backend-разработку на Node.js с нуля.


Мы начинаем с фундаментальных основ:
– как работает backend и client–server модель
– что такое сервер и API
– где выполняется код и как обрабатываются запросы

Далее шаг за шагом переходим к практике:
– Node.js и Express
– Middleware и обработка ошибок
– REST и REST API (PATCH vs PUT)
– Postman и работа с API
– Express Router и архитектура серверного приложения

Затем углубляемся в работу с данными:
– CRUD-операции
– MongoDB и SQL (MariaDB / MySQL)
– коллекции, таблицы, ObjectID
– ODM и ORM (Mongoose)
– связи между документами
– пагинация и сложные запросы
– сидинг и мок-данные

Отдельный большой блок посвящён безопасности:
– валидация и санитация данных
– кодировки и HTML entities
– аутентификация и авторизация
– хэширование и шифрование
– JWT и защита пользователей
– основы атак (DDoS, Rainbow tables)
– загрузка файлов и multipart-запросы

Также мы рассматриваем:
– environment variables и конфигурацию
– деплой backend-приложений
– хостинг и что важно учитывать
– Docker
– регулярные выражения
– работу с внешними API (GitHub, Weather API)

Frontend в рамках курса не изучается. Он используется только как вспомогательный инструмент для демонстрации работы backend-приложений. Курс ориентирован на новичков и разработчиков, которые хотят получить системное понимание backend-разработки и прочную базу для дальнейшего профессионального роста.

Полный курс backend-разработки на Node.js с нуля.
Серверы, API, базы данных, безопасность и деплой — без frontend-фокуса, но с реальными примерами и практикой.

Для кого этот курс:

• Начинающие backend-разработчики.
• JavaScript-разработчики.
• Frontend-разработчики, желающие перейти в backend.
• Все, кто хочет понять backend системно, а не кусками.

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

​

Практический набор действий для разработчиков, которые хотят профессионально освоить Go и получить работу. От базового синтаксиса до production-ready кода, включая подготовку к собеседованиям и обязательные персональные и групповые созвоны для развития soft skills.

Чему вы научитесь:

• Разрабатывать API-сервисы и микросервисы на Go, применяя идиоматичные паттерны языка
• Проектировать архитектуру приложений с использованием чистой архитектуры
• Профессионально обрабатывать ошибки, работать с файлами, JSON, временем и базами данных
• Применять конкурентные паттерны: горутины, каналы, синхронизацию через mutex и context
• Уверенно проходить технические собеседования на позицию Go-разработчика, демонстрируя знание архитектурных решений

О курсе:

Это не пересказ справочника по Go — это структурированный путь от базовых концепций до production-ready кода с реальными техническими заданиями. Вы последовательно освоите язык через скринкасты с live-coding, решите десятки задач и выполните практические ТЗ, которые формируют портфолио. Курс включает модули по работе с файлами, JSON, архитектуре приложений, построению REST API, базам данных, конкурентности и микросервисам

Ключевая особенность — обязательные персональные встречи и созвоны, где вы прокачаете soft skills: научитесь презентовать код, аргументировать технические решения и проходить код-ревью. Финальный блок — подготовка к собеседованиям: разбор реальных вопросов, составление резюме и чеклист знаний для выхода на рынок труда.

Для кого этот курс:

• Разработчики с опытом на других языках (C#, Java, Python, JavaScript), которые хотят освоить Go для backend-разработки
• Программисты, понимающие базовые концепции (циклы, функции, типы данных), готовые углубиться в идиоматичный Go
• Специалисты, которые устали от теоретических курсов и хотят практический опыт с реальными проектами и code review
• Те, кто нацелен на трудоустройство и готов к персональным встречам для отработки коммуникационных навыков

Что вы получаете:

• Практические навыки разработки на Go, востребованные на рынке: API, микросервисы, работа с БД и конкурентностью
• Портфолио из выполненных технических заданий: система управления библиотекой, REST API, микросервисные приложения
• Обязательную прокачку soft skills через персональные встречи: учитесь объяснять код, отвечать на технические вопросы, проходить код-ревью
• Подготовку к собеседованиям с чеклистом знаний и разбором реальных вопросов работодателей
• Сертификат о прохождении и уверенность для выхода на позицию Go-разработчика

Программа:

• Первые шаги
• Настройка окружения
• Базовые типы и переменные
• Выражения и константы
• Типы и пользовательский ввод
• Память, указатели и продвинутый ввод данных
• Принятие решений: условия и логика
• Повторение
• Массивы
• Слайсы
• Строки
• Применение строк и срезов
• Коллекции (map и set)
• Функции
• Критические ситуации
• Про время
• Про файлы и директории
• Структуры
• Про JSON
• Композиция — не наследование
• Интерфейсы
• Практический проект: CRUD-приложение с персистентностью
• Параллелизм и конкурентность
• Не SOLID
• Жизнь без ООП
• Управление зависимостями
• RESTful API: обзор фундаментальных концепций
• SQL и СУБД: SQLite, введение в теорию хранения данных
• Полноценный REST API с JWT-аутентификацией
• Что нас ждёт на собеседовании
• Окончание

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

​

Полное освоение Make и n8n

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

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

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

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


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

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

• Маркетологи
• Предприниматели
• Сотрудники найма
• Фрилансеры

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

​

Добро пожаловать на курс по языку программирования Python!

Это не обычный курс по python, в котором выкладка только по сухим правилам языка, я добавил в этот курс большое количество информации по Computer Science, терминалу и не только, чтоб абсолютные новички могли полностью все понять и научиться именно программировать, а уже бывалые программисты заполнить пробелы или вспомнить подзабытое. Акцент курса не только на изучение python, а научиться именно программировать, что по моему является главным. Чем бы человек ни занимался, он должен уметь применять знания.

Этот курс по Python полностью моя авторская разработка, а не перевод/пересказ или что-то подобное. Его структура отражает мое видение этапов и последовательности информации как это нужно изучать.

Поэтому, этот курс по python рассчитан как для тех, кто никогда раньше не занимался программированием, так и для программистов кто хочет изучить python как дополнительный язык.

Для кого этот курс:

• Абсолютные новички в программировании (в курсе специально рассматриваются вводные нюансы).
• Желающие улучшить свои знания и навыки по работе с Python.
• Практикующие программисты, изучающие Python в дополнение/переквалификация к языку(-ам) программирования которые знают (скучные для Вас лекции можно пропустить).

Материалы курса:
13 разделов • 312 лекций • Общая продолжительность 91 ч 17 мин

• Введение, FAQ и организационные моменты курса
• Установка Python и доп. софта, основы терминала, начало работы с Python
• Основы python | Уровень Beginner
• Основы Python | Уровень Beginner "Who Could"
• Практика | Работа с файловой системой, процессами | Уровень Beginner "Who Could"
• Поток выполнения, stack, функции, модули, пакеты | Уровень Advanced Beginner
• Объектно-ориентированное программирование в Python | Уровень Intermediate
• Работа с файлами, PIPE, fd, handle, байты, кодировки | Уровень Intermediate
• Хеш, хеш функции, хеш-таблицы set, dict | Уровень Intermediate
• Исключения (работа с ошибками) | Уровень Intermediate
• Опять Терминал | Переменные окружения, shell скрипты | Уровень Intermediate
• Пакетный менеджер pip в python, Виртуальное окружение | Уровень Intermediate
• Работа с Сетью Интернет, API, http, TCP/IP, сокеты | Уровень Intermediate

Требования:

• Навыки программирования НЕ требуются, курс рассчитан как для абсолютных новичков (нюансы специально объясняются), так и для тех, кто имеет опыт или знают другой язык.
• Наличие компьютера с любой операционной системой (Windows, Linux, Mac).

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

​

Тема сезона: «AI-агенты в разработке»
AI перестал быть экспериментальной технологией, теперь это полноценный инструмент в работе команд разработки.

В этом сезоне разбираем практическое использование AI-агентов и ассистентов в разработке: где они реально ускоряют работу, а где ломают процессы и требуют человеческой экспертизы. Говорим не про «попробовали промпт», а про встраивание AI в ежедневные инженерные задачи.

В программе реальные кейсы из команд разработки:
- ускорение code review без потери качества;
- валидация ADR и RFC с помощью AI и снижение нагрузки на архитектурные комитеты;
- поддержка и обновление технической документации на основе кода;
- автоматизация базовых QA-задач и работа с тестами;
- использование AI при разборе инцидентов и первичном анализе продакшен-логов;
- композиция и оркестрация AI-агентов для сложных инженерных задач.

Сезон для тех, кто хочет меньше магии и хайпа и больше рабочих решений, которые можно унести в команду и применять в продакшене.


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

​

Чему вы научитесь:

• Разрабатывать архитектуру отказоустойчивого backend-сервиса на Go, готового к работе в production-среде.
• Настраивать полноценный CI/CD-пайплайн для автоматического тестирования, сборки и развертывания приложения.
• Внедрять и использовать key-value хранилище (Redis) и брокер сообщений (RabbitMQ) для решения задач кэширования и асинхронной обработки.
• Строить систему наблюдения за сервисом (Observability), настраивая сбор метрик, дашборды и алерты с помощью стека Prometheus и Grafana.
• Осуществлять деплой всего стека приложения (сервис, БД, кэш, мониторинг) с использованием контейнеров и оркестраторов.
• Конструировать простой фронтенд-интерфейс с помощью LLM для взаимодействия с вашим API и интегрировать его в общую систему.

Курс «Go: путь до Senior-разработчика» - это интенсивная практика для разработчиков, которые хотят вывести свои навыки на промышленный уровень.

Цель курса - научить вас не просто писать код на Go, а создавать, развертывать и поддерживать готовые к работе в продакшене сервисы. Вы соберёте все компоненты современного бэкенда в единый, работающий проект.

Почему этот курс? Потому что здесь нет изолированных примеров. Каждая новая технология (Docker, RabbitMQ, Prometheus) интегрируется в общий проект, показывая, как они работают вместе в реальной жизни. Вас ждут задания по настройке, деплою и отладке, а итогом станет полноценное приложение в вашем портфолио, которое впечатлит любого технического рекрутера.

Для кого этот курс:

• Backend-разработчики на Go (уровень Junior+), которые хотят вырасти до Middle/Senior и понимать полный цикл жизни сервиса.
• Программисты на других языках (Python, Java), переходящие на Go и желающие сразу освоить экосистему профессиональной разработки.
• Разработчики, которые устали от учебных примеров и хотят создать что-то комплексное, с чем можно пойти на собеседование.
• Те, кто хочет освоить современный стек инструментов (Docker, Kubernetes, RabbitMQ, Grafana) в контексте реального Go-приложения.

Начальные требования

• Уверенное владение основами Go (срезы, структуры, методы, интерфейсы, горутины, каналы).
• Базовое понимание SQL и принципов работы сетевых протоколов (HTTP).
• Опыт работы с Git и командной строкой.
• Желательно (но не обязательно): начальный опыт работы с Docker (запуск контейнеров).

Программа:

Профессиональный старт: окружение, архитектура и качество кода

1. Go в 2026: Toolchain, версии и управление зависимостям
2. Профессиональное рабочее окружение и автоматизация
3. Архитектура проекта: от папок к чистой архитектуре
4. Управление зависимостями и конфигурацией
5. Качество кода: тестирование, бенчмарки и race detector

Работа с данными: проектирование, производительность и observabi

1. Паттерн Repository и работа с pgx
2. Проектирование и управление миграциями
3. Продвинутый SQL в Go: транзакции, изоляция, deadlocks
4. Кэширование стратегий: от Cache-Aside до Write-Through
5. Оптимизация и наблюдаемость: индексы, EXPLAIN, метрики

Брокеры сообщений и конкурентные паттерны

1. Введение в асинхронную архитектуру: когда и зачем нужны брокеры
2. Надежная доставка: подтверждения, повторные отправки и dead lett
3. Конкурентные воркеры и шаблоны обработки в Go
4. Наблюдаемость асинхронных процессов: трассировка и метрики
5. Интеграция событий в бизнес-логику: Event-Driven Design

Микросервисы, gRPC и сетевое взаимодействие

1. Эволюция архитектуры: от модульного монолита к микросервисам
2. gRPC и Protocol Buffers: быстрая и типобезопасная связь
3. Дизайн API, интерцепторы и безопасность
4. Наблюдаемость в распределённой системе: трассировка и метрики
5. Документирование и контрактное тестирование API

Контейнеризация, оркестрация и облачный деплой

1. Профессиональная контейнеризация Go-приложений
2. Оркестрация для локальной разработки: Docker Compose
3. Основы Kubernetes и декларативный подход
4. Деплой stateful-приложения в Kubernetes
5. Сетевая инфраструктура и Ingress
6. Production-практики и CI/CD для Kubernetes

Observability, безопасность и финальный проект

1. Продвинутый мониторинг: пользовательские метрики и бизнес-логика
2. Централизованное управление логами и трейсам в распределённой с
3. Безопасность и аудит в production
4. Производительность и оптимизация: профилирование в продакшене
5. Финальный проект: комплексный кейс и защита

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

​

Станьте специалистом, который проектирует системы сбора и обработки больших массивов данных. Получите диплом о профессиональной переподготовке МФТИ

Обучение проводится совместно с основной магистратурой Алгоритмы и технологии программирования.
- среда обучения приближенная к реальной работе
- преподаватели и студенты занимают топовые позиции в крупных IT-компаниях
Вас ждут сложные задачи, интенсивная самостоятельная работа.
Выбрав программу профессиональной переподготовки, Вы присоединяетесь к группе и проходите обучение вместе с основной магистратурой.

Кому подойдет профессия разработчик Big Data

• Разработчик
  сможете совершенствовать навыки программирования, расширить и получить новые знания в desktop, web разработки, а также в работе с большими данными.
• Аналитик
  сможете проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, визуализировать данные и отчеты на основе больших массивов информации.
• Data engineer
  курсы помогут увеличить свой рабочий арсенал прикладных знаний в работе с данными.
• Data scientist
  получите знания по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных. Изучите модели машинного обучения в применении к большим данным.

Программа Разработчик Big Data
Чтобы получить Профессию Разработчик Big Data, подтвержденную Дипломом о профессиональной переподготовке МФТИ установленного образца, необходимо пройти обучение на трех самостоятельных курсах

Курс Хранение и обработка больших объёмов данных
Старт: февраль 2026 года

Распределённые файловые системы (GFS, HDFS)
Её составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения. Чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: Web, shell, Java.

Парадигма MapReduce
Основная идея, формальное описание. Обзор реализаций. Виды и классификация многопроцессорных вычислительных систем. Hadoop. Схема его работы, роли серверов в Hadoop-кластере. API для работы с Hadoop (Native Java API vs. Streaming), примеры. MapReduce, продолжение. Типы Join'ов и их реализации в парадигме MR. Паттерны проектирования MR (pairs, stripes, составные ключи).

Управление ресурсами Hadoop-кластера. YARN
Hadoop MRv1 vs. YARN. Нововведения в последних версиях Hadoop. Планировщик задач в YARN. Apache Slide.
SQL over BigData: Apache Drill, Cloudera Impala, Presto, Hive
SQL over BigData: Apache Drill, Cloudera Impala, Presto, Hive. Повторение SQL. HiveQL vs. SQL. Виды таблиц в Hive, типы данных, трансляция Hive-запросов в MapReduce-задачи. Аналитические функции в Hive. Расширения Hive: Streaming, User defined functions. Оптимизация запросов в Hive.

Технологии обработки данных в распределенной оперативной памяти. Apache Spark
Spark RDD vs Spark Dataframes
Spark SQL
Spark GraphFrames

Обработка данных в реальном времени. Kafka, Spark Streaming
Распределённая очередь Apache Kafka. Kafka streams.

BigData NoSQL, Key-value базы данных
HBase. NoSQL подходы к реализации распределенных баз данных, key-value хранилища. Основные компоненты BigTable-подобных систем и их назначение, отличие от реляционных БД. Чтение, запись и хранение данных в HBase. Minor- и major-компактификация. Надёжность и отказоустойчивость в HBase. Cassandra. Основные особенности. Чтение и запись данных. Отказоустойчивость.
Примеры применения HBase и Cassandra.
Отличие архитектуры HBase от Сassandra.

Курс технологии программирования и операционные системы
Старт: сентябрь 2026 года

Семейство ОС Unix. Современные инструменты для работы в консоли
Семейство ОС Unix, основные дистрибутивы и их отличия. Основные командные интерпретаторы, их отличия. Утилита sed, язык awk. Использование Python как заменителя shell. Jupyter Notebook. Терминальные мультиплексоры, автоматизация работы с ними.

Системы контроля версий
Системы контроля версий в современных проектах. Разновидности VСS. Git и работа с ним. Работа над проектами в команде. Автоматизация работы с Git.

Контейнеризация и виртуализация
Что это такое? Чем отличаются? Современные платформы и работа с ними. Автоматизация работы с виртуальными окружениями.

Непрерывная интеграция
Методология гибкой разработки. Непрерывная интеграция (continuous integration) и её этапы. Основные инструменты CI и их связь с VCS.

Оркестрация контейнеров. Kubernetes
Основные задачи и концепции. Модель безопасности и контроллеры задач. Архитектура, компоненты. Хранение данных. Взаимодействие по сети. CI/CD в Kubernetes.

Курс Машинное обучение на больших объёмах данных
Старт: сентябрь 2026 | сентябрь 2027 года

Рекомендательные системы
Рекомендательные сервисы в продакшене.
Метрики и базовые подходы
Классические алгоритмы.
Нейросетевые рекомендеры.
Нерешенные проблемы и новые направлени.
Рекомендации и Reinforcement Learning.

Анализ эпидемиологических графов
Foundations & Preliminaries
Characterization of common graph types
Notable results
Advanced topics

Большие языковые модели
Обучение LLM
Длинный контекст + позиционное кодирование. Архитектурные модификации Transformer

Преподаватели программы
- Олег Николаевич Ивченко
Разработчик системы HJudge - системы автоматизированного тестирования Hadoop-приложений, системный администратор инфраструктуры больших данных в группе Яндекс-CERN, преподаватель курсов по обработке больших данных в МФТИ, ВШЭ, ШАД, Harbour.Space
- Николай Анохин
Программист-исследователь VK, специалист в области машинного обучения и обработки больших данных
- Мурат Апишев
Руководитель направления RnD в сфере NLU/NLP компании Just AI, старший преподаватель МФТИ, лектор онлайн-курсов "Нетология"
- Никита Честнов
Аспирант. Преподаватель курсов Практикум Python и Технологии программирования и операционных систем,
Deep learning исследователь

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

​

Обучение работе с AI: DeepSeek, ChatGPT, Cursor AI
Живые лекции и разбор кода ментором

Программа обучения по Веб-разработке

Фаза 0. 1-3 неделя
Терминал, Git, основы HTML/CSS, основы JavaScript. Занятость 6-8 часов в день в онлайн формате.

Фаза 1. 4-6 неделя
JavaScript, unit-тестирование, алгоритмы, асинхронность, ООП, знакомство с SQL и ORM.

Фаза 2. 7-9 неделя
Backend (Node.js, Express), базы данных. Собственная AI в Docker на основе DeepSeek. Два проекта для портфолио. Обучение деплоименту на платформе Selectel.

Фаза 3. 10-12 неделя
Promt engineering техники в программировании. Frontend библиотеки (React, Redux). Связывание UI с back-end и базы данных PostgreSQL. Финальный проект.

Карьерная неделя. 5 дней
Стратегия по поиску работы, составление резюме, подготовка к собеседованиям.

Как устроен буткемп
Живые лекции и обратная связь от преподавателя
Код-ревью: проверка кода преподавателем

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

​

Сделайте профессиональный сайт на WordPress с полного нуля, без специальных технических навыков. Расскажите о своей компании, о своих товарах, о своих услугах.

ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС
Этот курс подходит для тех, кто ищет простой и эффективный способ создать профессиональный сайт без глубоких знаний программирования.

• Вы хотите создать сайт для себя, но не знаете, с чего начать
• Вы устали от сложных уроков и технических терминов
• Вы хотите сайт, который выглядит профессионально и продаёт
• Вы хотите освоить WordPress и Elementor для заработка

БОНУСЫ КУРСА

И это далеко не всё! Материалы курса, которые я использую при записи уроков, вы так же получите в бонусной части

Видеокурс "Рассылка в Unisender"
Полный видеокурс по созданию своей рассылки для набора своей "золотой" подписной базы

Мастер-класс "Уникальная графика"
Мастер-класс по созданию графики для своих сайтов , блогов и соцсетей в нейросети

Видеокурс "Идеальный лид-магнит"
Как записать, отредактировать свой бесплатный продукт для набора подписной базы

Видеокурс "Нейросети GigaChat & Kandinsky"
Российские нейросети без VPN и переводчика, на русском языке. Статьи и изображения!

Почему я выбираю WordPress?

1. Бесплатная система управления сайтом – не требует абонентской платы или скрытых платежей.
2. Простое управление – разберётесь с админкой всего за один день.
3. Огромная библиотека шаблонов и дополнений – легко адаптируйте сайт под любые задачи.
4. Мощный и проверенный движок – поддерживает работу миллионов ресурсов по всему миру.
5. Гарантированный доступ – технически невозможно заблокировать ваш сайт.
6. Создание без навыков программирования – no-code подход для удобства каждого.
7. Идеально для SEO-продвижения – отличная база для роста в поисковых системах.
8. Быстрая загрузка страниц – оптимизированная работа обеспечивает высокую скорость сайта.
9. Поддержка мультиязычности – легко создавайте контент на разных языках.

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

​

На курсе разберёмся, как сделать сайт на WordPress под свой стиль на блочных темах

Что еще за блочные темы? И почему на них?

Это новейший инструмент который разрабатывает сам движок WordPress, сейчас разработка выходит на новый уровень Лоу-код или Ноу-код.

Сайты без кода
Официальный способ от WordPress по созданию сайтов без кода, но работают внутри на коде!

Очень быстрые
Сайты на блочных темах загружаются очень быстро за счёт работы прямо из Ядра ВордПресс.

Почти любой дизайн
На блочных темах можно сверстать почти любой дизайн и сделать это даже если вы никогда не учили код.

1 инструмент поможет закрыть все проблемы, сделать сайт и выйти на Фриланс

• Редактор блоков в ВордПресс принес новые возможности для разработчиков — новичков, теперь не нужно сразу учить код!
• Всего через месяц вы создадите свой первый лендинг от дизайна в Фигма до крутых анимаций на WordPress

Кому подходит этот курс
От бизнесмена до дизайнера, или того кто хочет начать фрилансить с нуля.

Фриланс
Тем кто решил стать фрилансером и зарабатывать на WordPress

Пассивный доход
И конечно тем кто хочет сделать сайт на WordPress и монетизировать его

Бизнес
Тем кто решил сделать свой сайт для бизнеса и контролировать все процессы

Освойте создание сайтов на WordPress без кода всего за 1 месяц.
Уроки записаны в Видео формате, простая форма подачи позволяет понять как создать сайт от нуля до готового проекта.

Более 50 видео-уроков
Я постарался рассказать все с самого нуля!
От шагов перед созданием сайта, дизайна и переноса сайта на ВордПресс.

Бессрочный доступ
Я постарался рассказать все с самого нуля!
От шагов перед созданием сайта, дизайна и переноса сайта на ВордПресс.

Простой старт
Я постарался рассказать все с самого нуля!
От шагов перед созданием сайта, дизайна и переноса сайта на ВордПресс.

Программа курса:

Модуль 1 (Что делать перед созданием сайта)

1 урок — Какие шаги нужно сделать перед созданием лендинга
2 урок — Как анализировать конкурентов
3 урок — Подбор референсов
4 урок — Создаем структуру сайта

Модуль 2 ( Знакомство с программой Фигма)

14 уроков в базе

Модуль 3 ( Дизайн сайта в Фигма)

5 урок — Что такое размер фрейма
6 урок — Что такое сетка
7 урок — Делаем дизайн шапки сайта в Фигма
8 урок — Что такое вектор и растр изображения
9 урок — Делаем первый экран
10 урок — Делаем второй экран
11 урок — Делаем экран с моделями
12 урок — Делаем экран с условиями
13 урок — Блок отзывы
14 урок — Блок вопрос и ответ

Модуль 4 ( Перенос дизайна в WordPress )

15 урок — Регистрация домена, домен 2 уровня на хостинге
16 урок — Установка WordPress на хостинг
17 урок — Как обновить ВордПресс или как откатить до старой
18 урок — Знакомство с WordPress
19 урок — Что такое темы в WordPress
20 урок — Что такое плагины и как добавить плагин
21 урок — Что такое страницы и записи
22 урок — Знакомство с редактором темы на блоках
23 урок — Делаем шапку сайта, знакомимся с Флекс контейнерами
24 урок — Что такое оступы Margin и Padding в верстке сайтов
25 урок — Как загрузить шрифты
26 урок — Адаптируем шапку сайта под разные устройства
27 урок — Собираем и адаптируем первый экран
28 урок — Делаем бегущую строку
29 урок — Основные настройки блока
30 урок — Блок куда можно поехать, делаем флекс контейнеры
31 урок — Верстка блока с моделями
32 урок — Создаем кастомный слайдер в моделях
33 урок — Делаем верстку шапки с промо)
34 урок — Что такое Флекс контейнеры
35 урок — Как позиционировать элементы на сайте
36 урок — Блок с условиями, создаем блок с Border
37 урок — CSS Transform как работает
38 урок — Делаем блок отзывы, еще один слайдер
39 урок — Блок с аккордеонами
40 урок — Делаем Футер
41 урок — Делаем попап с формой
42 урок — Подключаем Телеграм оповещение в Форме
43 урок — Делаем ховер эффекты
44 урок — Делаем ссылки в меню и кнопки активными
45 урок — Делаем простую анимацию блоков при появлении
46 урок — Как сделать на сайте несколько языков

Модуль 5 ( Как искать заказы на Фрилансе )

47 урок — Работа на биржах фриланса
48 урок — Работа на Авито
49 урок — Поиск в социальных сетях (Тенчат)
50 урок — Как давать платную рекламу в Авито
51 урок — Как сделать хорошее портфолио

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

​

Навыковый курс — самый эффективный способ новичку научиться программировать на Python за счет 4-х ступеней обучения:

1. Короткие уроки с примерами.
2. Большое количество практики на тренажере для закрепления материала.
3. Интерактивные конспекты для самостоятельных тренировок.

Кому подойдет этот курс:

• Начинающему программисту
  • Научитесь писать программы на Python с нуля, изучите синтаксис языка, освоите основные концепции программирования, а также познакомитесь со стандартной библиотекой.
• Программисту на другом языке
  • Быстро освоите новый язык. Познакомитесь с синтаксисом и стандартной библиотекой, узнаете об отличиях и особенностях Python.
• Аналитику
  • Научитесь обрабатывать информацию с помощью одного из самых мощных языков для работы с данными. Сможете преобразовывать любую информацию в удобный и понятный вид.

Чему вы научитесь:

• Научитесь уверенно писать программы на Python 3 и использовать его сильные стороны.

Сформируете устойчивые навыки работы с языком:

• Устанавливать и запускать интерпретатор Python 3.
• Работать со встроенными типами данных.
• Создавать и изменять файлы в разных кодировках.
• Работать с кортежами, списками, множествами и словарями.
• Избегать и исправлять распространенные синтаксические и логические ошибки.
• Перехватывать и обрабатывать исключения.
• Управлять потоком выполнения программ.
• Использовать циклы для обхода списков, словарей и файлов.
• Проектировать и использовать функции для решения разных типов задач.
• Работать с модулями и библиотеками.
• Создавать виртуальные окружения и устанавливать новые пакеты.
• Создавать собственные классы и объекты.
• Подбирать правильные методы и функции для обработки данных.

Программа курса:

1. Введение в Python (15 уроков, 6 заданий)
2. Числа и строки (21 урок, 97 заданий)
3. Файлы (3 урока, 13 заданий)
4. Списки и кортежи (18 уроков, 56 заданий)
5. Словари (9 уроков, 30 заданий)
6. Множества (7 уроков, 25 заданий)
7. Динамическая типизация (3 урока)
8. Инструкции и синтаксис (5 уроков, 2 задания)
9. Условия (5 уроков, 11 заданий)
10. Циклы (26 уроков, 64 задания)
11. Функции (12 уроков, 29 заданий)
12. Модули (8 уроков, 2 задания)
13. Установка внешних пакетов (3 урока, 3 задания)
14. Классы и ООП (36 уроков, 8 заданий)
15. Исключения (3 урока)

Преподаватель Никита Шультайс:

Профессиональный web-программист с опытом коммерческой разработки более 10 лет. Преподаватель, автор курсов и статей по IT.

• Fullstack-разработчик на Python/Django.
• Автор курсов по Python, SQL, Алгоритмам.
• Участник олимпиад по математике и программированию.
• Научил IT-навыкам более 5000 человек.
• Победитель конкурса образовательных проектов Edcrunch Award.
• Автор статей в журнале Linux Format.

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

​

Кому подойдёт этот курс :
-Начинающим специалистам
Только начинаете свою карьеру в аналитике или разработке данных?
Курс поможет вам понять, как эффективно работать с ClickHouse, оптимизировать запросы и разрабатывать структуры данных, что сделает вас более уверенными на собеседованиях и в решении реальных задач
-Аналитикам
Хотите стать более независимыми и углубить свои технические навыки?
Освоив ClickHouse, вы сможете самостоятельно строить сложные запросы, анализировать большие объемы данных и рассчитывать метрики в разы быстрее
-Дата саентистам
Ищете способы ускорить работу с данными?
Знание ClickHouse поможет вам быстро готовить данные для моделей и оптимизировать ваши эксперименты, экономя время на предобработке
-Дата инженерам
Работаете с обработкой данных и созданием пайплайнов?
Курс научит вас ускорять ETL-процессы, выбирать правильные движки таблиц для задач и строить высокопроизводительные решения

Чему научитесь?
1. Оптимизировать запросы для максимальной скорости
Научитесь строить эффективные запросы, использовать индексы и профилировать выполнение, что позволит анализировать данные в разы быстрее даже на больших объемах.
2. Работать с большими объёмами данных
Освоите методы работы с массивами, JSON и сложными структурами, чтобы решать задачи любой сложности и быть готовыми к реальным проектам.
3. Выбирать подходящие движки таблиц
Разберётесь, как пользоваться различными движками таблиц ClickHouse, чтобы минимизировать ресурсы и повысить производительность своих систем.
4. Использовать словари для ускорения аналитики
После обучения сможете подключать внешние базы данных через словари ClickHouse, что позволит сократить время на обработку справочной информации.
5. Автоматизировать и масштабировать работу
Освоите создание распределённых таблиц и других инструментов масштабирования, чтобы быть готовыми к работе с большими и распределёнными системами данных.
6. Тонкая настройка ClickHouse для сложных систем
Научитесь настраивать конфигурацию сервера, управлять ресурсами, контролировать потребление памяти и потоков даже под высокой нагрузкой.
Разберётесь, как использовать материализованные представления для автоматизации сложных расчётов.

Программа курса
Модуль 1. ClickHouse: основы и аналитическая практика
Тема 1. Введение в ClickHouse
Тема 2. Синтаксис запросов
Тема 3. Типы данных и функции
Тема 4. Объекты архитектуры
Тема 5. Табличные движки

Модуль 2. ClickHouse: производительность и архитектура в продакшене
Тема 6. Масштабирование и распределение
Тема 7. Загрузка и обновление данных
Тема 8. Оптимизация запросов
Тема 9. Оптимизация архитектуры
Тема 10. Практический кейс

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