Новые складчины | страница 3

​

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

​

От лёгких до сложнейших! От нуля до бесконечности! Самый верный путь - практика. Решите все задачи и смело называйте себя «программист»!
Данный курс представляет из себя сборник лучших задач по Python и разделены на 4 уровня: newbie, junior, middle, senior.

Программа курса (2 раздела, 18 уроков):

Newbie

1. Введение
2. Чётное или Нечётное
3. Слова торобоаН

Junior

1. Сумма чисел
2. Удаление гласных
3. Найти делители
4. Маскировка
5. Два максимальных числа
6. Удаление повторяющихся слов
7. Факториал
8. Сумма чётных чисел
9. Кто меня лайкнул?
10. Бормотание
11. Собираем алфавит
12. Идеальный квадратный корень
13. Ошибки принтера
14. Это треугольник?
15. Общее количество баллов

Спойлер: Преподаватель:

Тимур Сагитов. Эксперт
Senior Python Developer. Стаж 12 лет. Более 4 миллионов просмотров на YouTube, создатель проекта $ sudo teach IT. Преподаёт с 2019 года, программирует с 2013.

​

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

​

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

​

Для кого этот курс ?
Для разработчиков разных уровней и стеков. В курсе мы рассмотрим все то что понадобиться как на собеседовании, так и в работе. Если ты хочешь получить знания, которые значительно поднимут твой уровень, то тебе сюда.

Программа курса:
Модуль 1: Введение в SQL и Реляционные Базы Данных
Модуль 2: Основы SQL
Модуль 3: Усложненные темы SQL
Модуль 4: Продвинутые темы SQL
Модуль 5: Шардирование баз данных
Модуль 6: Репликация баз данных
Модуль 7: NoSQL базы данных
Модуль 8: Колоночные базы данных
Модуль 9: Графовые базы данных
Модуль 10: Практические упражнения

​

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.

​

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

​

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.

​

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

​

Как стать тимлидом, и не сойти с ума от нагрузки
Быстрый курс по управлению командами с лучшими практиками из BigTech
Учимся решать ежедневные задачи лида — эффективно, без ощущения самозванца и с балансом между работой и личной жизнью. Для всех, кто внезапно стал тимлидом или присматривается к этой роли

Подойдет всем, кто:

• Внезапно стал лидом
  Уверенность в себе на уровне интерна, а в голове полный хаос — как управлять командой, что именно делать и как правильно
• Метит в лиды, но каждый раз себя отговаривает
  Ведь текущий лид работает 24/7, не пишет код и каждый день сходит с ума. Еще и отвечать за чужие косяки… Перспективы хорошие, но это ад, а не работа
• Целенаправленно идет в управление
  И нужно систематизированно вкатиться в роль без огромного стресса — подготовиться, сделать переход более мягким и понимать, что делать
• Давно руководит
  Но есть ощущение, что все делается по наитию — нескончаемый поток задач, выгорание где-то недалеко и непонимание, точно ли все делается правильно

Программа курса:
В программе — база для быстрого и уверенного старта1.5 месяца изучаем все, что ежедневно делает хороший TeamLead. И главное — как он это делает. Знания из каждого модуля можно сразу внедрять в рабочий процесс

Урок №1. Я стал тимлидом — что дальше?
Урок №2. Как не тонуть в задачах и созвонах и проводить синки, дейли, ретро
Урок №3. Как доносить мысли, чтобы тебя понимали
Урок №4. Как формируется команда и почему она «не едет»
Урок №5. Как выстроить микроклимат, который будут вспоминать после перехода в другие команды
Урок №6. Как нанимать и кому отказывать
Урок №7. Онбординг и оффбординг
Урок №8. Как правильно увольнять
Урок №9. Как разрешать конфликты в команде (воркшоп)
Урок №10. Как принимать решения без последствий для других и презентовать их стейкхолдерам
Урок №11. Ликбез по фреймворкам
Урок №12. Best practices по декомпозиции задач
Урок №13. Метрики разработки


В результате — порядок в голове вместо хаоса
1. Роль лида теперь понятна и предсказуема
2. Есть четкая граница между жизнью и работой
3. Нет ощущения, что ты джун, которого никто не будет слушать

Но лид — по-прежнему тяжелая роль
После курса ты не будешь лежать в кресле, и задачи не будут делать сами себя. Придется работать. Просто теперь это будет эффективно, системно, понятно и без ощущения, что ты — заложник и раб своей профессии

Преподает Александр Пряхин, TechLead в Авито Подработка
4+ года руководит кластером разработкиАвито
ex-CTO, 50+ человек и 5 командCityAds
ex-преподаватель факультета прикладной математики и физики

Тариф Стандарт
13 online-занятий 2 раза в неделю
Домашние задания и практики
Q&A-сессии с ответами на вопросы
Начинаем 16 марта

​

Осмысленные дашборды

Авторский тренинг по BI от Насти Кузнецовой для начинающих аналитиков: освойте полный цикл создания эффективных дашбордов, ориентированных на бизнес-цели и бизнес-логику.

Для кого
Аналитики и BI-специалисты уровня Junior и Middle

Даты и длительность
Старт 30 января, длительность курса — 9 недель

Формат
Онлайн-лекции и практические занятия, 7 домашек в BI-системах

Доступ к материалам
Записи занятий останутся на платформе и будут доступны вам в любое время

Этот тренинг — для вас, если вы...

Начинающий или опытный аналитик или BI-специалист
Знаете как минимум одну BI-систему на базовом уровне
Хотите прокачать навыки и создавать эффективные и полезные дашборды

На тренинге вы:

пройдёте весь путь от сбора требований до релиза и поддержки дашборда
начнёте создавать понятные и удобные решения, которые подсвечивают выводы на основе данных
научитесь проектировать дашборды, ориентированные на бизнес-цели
будете применять топовые фреймворки и полезные принципы на практике
прокачаете свои BI-навыки, укрепите свои позиции на рынке и сделаете шаг вперёд в карьере
пополните своё портфолио классными проектами

Чему вы научитесь в результате?
Стратегия и проектирование
Определение целей дашборда, формулирование ключевых вопросов для разных типов дашбордов, владение техниками сбора требований для разработки дашбордов

Дизайн и визуализация
Создание мокапов под различные цели и типы задач, корректный выбор типов графиков и построение без искажений, применение визуальных принципов, интеграция сторителлинга, использование UX-принципов

Внедрение и развитие дашбордов
Тестирование, публикация и поддержка дашбордов после релиза. Работа с обратной связью и итеративное улучшение продукта.

Спойлер: Программа курса

Модуль 1. Что делает дашборд хорошим

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• Что такое дашборд и его отличие от отчёта / ad-hoc запроса
• Типы дашбордов и особенности их построения
• Основные подходы к созданию понятных и полезных дашбордов
• Что делает дашборд хорошим
• Когда дашборд не нужен

Модуль 2. Сбор требований и контекст

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• С чего начинается дашборд?
• JTBD в BI: «работа, которую должен делать дашборд»
• Как собирать требования
• Фреймворки: Dashboard Canvas, 5 Whys
• Ошибки при проведении интервью
• Частые ошибки коммуникации с заказчиками
• Как корректно говорить «нет» неудачным идеям (soft skills для BI)
• Что делать после интервью

Модуль 3. Подготовка данных для дашбордов

В программе:
1 лекция

• Дашборд — зеркало данных
• С какими данными мы работаем в BI
• Мастер источники
• Проверка качества данных
• Особенности подготовки данных для BI
• Полезные фишки

Модуль 4. Макетирование и сторителлинг

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• Зачем прототипировать?
• Где и как это делать?
• От требований к макету
• Что обязательно включать в макет
• Макеты по типам дашбордов
• Всегда ли нужно прототипировать?

Модуль 5. Визуализация и честность данных

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• Зачем визуализировать данные?
• Визуальные атрибуты и формы
• Как выбрать график?
• Правила построения основных типов графиков
• Ошибки визуализации данных
• Принципы честной визуализации данных

Модуль 6. Визуальное форматирование и сторителлинг

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• Убираем визуальный шум
• Визуальная иерархия
• Выравнивание
• Визуальное восприятие – гештальт принципы
• Пустое пространство
• Как сфокусировать внимание
• Про цвет
• Добавляем сторителлинг

Модуль 7. Дизайн и UX дашбордов

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• Расположение элементов на дашборде
• Сторителлинг через метрики
• Паттерны сканирования и направление чтения
• Гештальт принципы
• Модульная верстка
• UX

Модуль 8. Разбор дашбордов по типам

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие

• Возвращаемся к типам дашбордов из Модуля 1
• Смотрим разные примеры под конкретные задачи
• Обсуждаем, что хорошо, что плохо в дизайне каждого типа

Модуль 9. Презентация, тестирование и внедрение дашбордов

В программе:
1 лекция, 1 домашнее задание

• Типы тестов
• Чеклист дашборда
• Презентация заказчику
• Документация
• Что делать после?

​

В свое время язык С (Си) стал первым языком, который применяется в разработке системного программного обеспечения. В наше время он остаётся языком, реализованным на максимальном количестве аппаратных платформ, и одним из самых популярных языков программирования, особенно в мире свободного программного обеспечения. Кроме этого, язык С (Си) является основой для таких языков программирования, как C++, C#, Java и Objective-C. Курс охватывает новейший стандарт языка С, а именно С23, появившийся в 2024 году.

Для кого это курс
Курс предназначен для тех, кто уже освоил основы программирования и баз данных, и хочет в дальнейшем профессионально заниматься созданием научных, офисных, а также сетевых приложений.

Соответствие профстандарту
Программа курса составлена с учетом требований профессионального стандарта «Программист», утв. приказом Министерства труда и социальной защиты РФ

Актуальные знания
Вы под руководством опытных экспертов на практике:

• Изучите основные понятия языка Си: лексемы и пробельные символы, типы данных, структуру программы.
• Научитесь использовать все операторы языка C, препроцессорные директивы, пользоваться библиотечными функциями.
• Освоите работу с массивами, структурами данных и с файлами.

Особое внимание обращается на получение теоретических знаний, как по самому языку Си, так и по методам разработки алгоритмов, выбора и проектирования структур данных, создания и тестирования программного обеспечения.

Бауманская подготовка
Особенность курса «Программирование на языке C (Си)» состоит в том, что все теоретические темы, разбираемые на занятиях, закрепляются составлением и отладкой программ, что позволяет на практике изучить все возможности языка программирования С (СИ).

Эксперты-практики
Курс «Программирование на языке C (Си)» ведут замечательные преподаватели, профессионалы своего дела. Все они успешно сочетают преподавание с практической работой.

Вы научитесь

• использовать все операторы языка C;
• использовать препроцессорные директивы;
• пользоваться библиотечными функциями;
• работать с массивами;
• писать функции;
• использовать классы памяти;
• применять адресную арифметику;
• работать со структурами данных;
• работать с файлами.

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.
Обучение по мировым стандартам позволяет нашим выпускникам работать в ведущих компаниях России и других стран. Они делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Спойлер: Программа курса:

Модуль 1. Введение в Си технологии (2 ак. ч.)

• Особенности языка программирования Си.
• Новости стандарта языка С23 (стандарт от 2024 г.).
• Использование интегрированной среды разработки (IDE).

Практика:

• Установка Компиляторов и IDE, настройка среды.
• Написание, компиляция и выполнение программы.

​

Модуль 2. Основы языка Си (4 ак. ч.)

• Языковые лексемы.
• Система типов языка Си.
• Диапазоны представляемых значений.
• Запись литералов на Си.
• Декларация переменных/объектов и их инициализация.
• Форматированный ввод-вывод данных.

Практика:

• Разбор основных форматов и управляющих символов при вводе-выводе данных.

​

Модуль 3. Операции языка Си (4 ак. ч.)

• Арифметические операции.
• Логические операции.
• Операции присваивания.
• Операции сравнения.
• Битовые, адресные и прочие операции.
• Приоритеты и ассоциативность операций.

Практика:

• Элементарные вычисления. Понятие переполнения.
• Манипуляции с битами. Битовые маски.

​

Модуль 4. Операторы (statements) (6 ак. ч.)

• Оператор-выражение и составной оператор.
• Метки.
• Управляющие операторы – goto, if-else, switch.
• Операторы цикла – while, do-while и for.
• Использование операторов break, continue, и return.

Практика:

• Создание простейшего калькулятора.
• Печать таблицы символов ASCII.
• Печать гистограммы.

​

Модуль 5. Препроцессор языка Си (4 ак. ч.)

• Правила оформления директив.
• Препроцессорные директивы #include, #define, #undef.
• Условная компиляция #if - #else - #endif.
• Операторы препроцессора.
• Макроопределения с параметрами.

Модуль 6. Массивы (4 ак. ч.)

• Декларация массивов и их размещение в памяти.
• Индексация и обращение к элементам массива.
• Массивы переменной длины (VLA).
• Инициализация массивов.
• Многомерные массивы.
• Алгоритмы суммирования, поиска и сортировки в одномерных массивах.

Практика:

• Вычисление минимального, максимального и среднего значения для заданного одномерного массива.

​

Модуль 7. Создание и вызов функций (6 ак. ч.)

• Определение функции.
• Best Practice при написании функций.
• Синтаксис определения и вызова функции.
• Аргументы, параметры и механизм передачи аргументов при вызове функций в Си.
• Прототип функции.
• Возвращение значения функцией.
• Рекурсия и функции с переменным числом аргументов.

Практика:

• Массив и передача его в функцию.
• Сортировка одномерного массива.

​

Модуль 8. Классы памяти (2 ак. ч.)

• Время жизни и область видимости объекта.
• Декларации на внутреннем и внешнем уровнях.
• Модификаторы – auto, register, static, extern.
• Динамическое распределение памяти.
• Определяемые типы typedef.

Модуль 9. Адресная арифметика (4 ак. ч.)

• Декларация указателей.
• Операции с указателями.
• Использование указателей как аргументов функции.
• Указатели на функции.
• Указатели и массивы.

Практика:

• Массив и передача его в функцию.
• Использование библиотечной функции sort.

​

Модуль 10. Строки в Си (3 ак. ч.)

• Особенности реализации строк в Си.
• Создание и инициализация строк.
• Изменяемые и неизменяемые строки.
• Библиотека string.h.

Практика:

• Вычисление длины строки.
• Реализация сложения двух строк.

​

Модуль 11. Работа с файловой системой (3 ак. ч.)

• Понятие потока – stream.
• Структура типа FILE.
• Открытие и закрытие файлов.
• Операции ввода-вывода.
• Указатель чтения-записи в файле.
• Последовательный и произвольный доступ.

Практика:

• Чтение/запись двоичных данных.
• Чтение текстового файла.

​

Модуль 12. Пользовательские типы данных (4 ак. ч.)

• Декларация структур.
• Инициализация и доступ к элементам структуры.
• Вложенные структуры и массивы структур.
• Битовые поля в структурах.
• Объединения и перечисления.

Практика:

• Чтение/запись битов с использованием структур и объединений.

​

Модуль 13. Итоговая работа (2 ак. ч.)

• Проектирование связанного списка.
• Реализация добавления и удаления элементов в список.

​

Чему вы научитесь

• Писать нагрузочные тесты на Python с использованием Locust.
• Создавать сложные сценарии нагрузки с использованием TaskSet, SequentialTaskSet, event hooks.
• Разрабатывать масштабируемые нагрузочные фреймворки с учётом архитектурных паттернов и лучших практик.
• Запускать нагрузочные тесты в CI/CD пайплайне.
• Поднимать микросервисные системы с помощью Docker Compose и использовать их в автотестах и нагрузке.
• Реализовывать mock-сервисы для HTTP с использованием FastAPI.
• Реализовывать mock-сервисы для gRPC с использованием grpcio.
• Проектировать гибкие, переиспользуемые HTTP/gRPC API-клиенты, применимые в нагрузке, сидинге и автотестах.
• Интерпретировать клиентские метрики: RPS, latency, response time, percentiles.
• Анализировать системные метрики: CPU, RAM, disk I/O, network.
• Работать с современными инструментами: Kafka UI, pgAdmin, Postman, MinIO (S3), Redis, Grafana, Docker, Docker Compose, GitLab CI, Postman, curl, grpcurl.
• Применять библиотеку HTTPX для написания HTTP-клиентов.
• Использовать Pydantic и Pydantic Settings для валидации данных и настройки проекта
• Применять Faker для генерации тестовых данных.
• Оценивать и формировать нагрузочные профили на основе реальных сценариев использования.
• Разрабатывать сценарии сидинга и собственный сидинг-билдер для подготовки базы перед нагрузочным тестом тестовых данных перед нагрузочнывм тестированием.
• Понимать и применять принципы микросервисной и монолитной архитектуры, различать их особенности и ограничения.
• Анализировать архитектурные особенности нагружаемой системы: понимать, что, зачем и как мы тестируем.
• Использовать Prometheus + cAdvisor для сбора и анализа метрик на уровне контейнеров и сервисов.
• Эффективно проходить собеседования: получить практические советы, применимые в реальной жизни.
• Работать с Git, публиковать и доводить до финала проект на GitHub, GitLab, что станет отличным дополнением к резюме.
• Закрепиться на позиции после устройства на работу и продолжать профессиональный рост.

Для кого этот курс
— Для QA-инженеров (ручных и автоматизаторов), которые хотят выйти за пределы функционального тестирования и научиться проверять производительность систем, строить нагрузочные сценарии и анализировать реальные метрики.
— Для QA Automation-инженеров, которые уже уверенно пишут автотесты, но хотят прокачать навыки работы с нагрузкой, HTTP/gRPC, сидингом и CI/CD.
— Для разработчиков, которые хотят лучше понимать, как их сервисы ведут себя под нагрузкой, как анализировать узкие места и проектировать системы с учётом масштабирования.
— Для DevOps и SRE-инженеров, которым важно понимать, как проводить нагрузочное тестирование до релиза, отслеживать системные метрики и автоматизировать проверку SLA.
— Для начинающих специалистов, которые планируют войти в IT через тестирование и хотят с самого старта формировать инженерное мышление и разбираться в архитектуре сложных систем.
— Для тех, кто ищет работу или готовится к собеседованиям на позиции QA/performance-инженера, и хочет иметь в портфолио не просто курс, а фундаментальный, практически ориентированный опыт.
— Для тех, кто уже проходил курсы по Locust, JMeter или k6, но чувствует, что не понимает, зачем и как всё это работает. Этот курс поможет выстроить системную картину и избавиться от подхода «просто запускаю нагрузку».
— Для инженеров, которым важно разбираться в микросервисной архитектуре, взаимодействии сервисов, очередях, базе данных, кешах, и понимать, что именно нагружается и как это влияет на систему в целом.

​

Глубокий курс о том, как поставлять логи, метрики, трейсы, делать информативные дашборды, быстро устранять инциденты и правильно интерпретировать данные

Вопросы, на которые ответит курс

• Как правильно строить дашборды, алерты и как интерпретировать данные на уровне Senior’ов и TeamLead'ов
• Как строить полезные метрики, которые не расходуют лишние ресурсы на хранение
• Как писать логи, в которых потом легко разобраться
• Как правильно оценить нагрузку для новой фичи или сервиса и уменьшить количество инцидентов
• Как найти причину инцидента за пару минут и всегда держать руку на пульсе
• Как с помощью Observability экономить деньги работодателю, показывать бизнес-метрики и повышать себе ЗП на perfomance review

За 2,5 месяца изучаем best practices, которые используют в BigTech
Глубоко изучишь основы и лучшие практики Observability: метрики, логи, трейсы и многое другое
Научишься инструментировать любые сервисы для достижения хорошего observability
Научишься эксплуатировать сервисы: настройка, масштабирование и оптимизация инфраструктуры для сбора метрик, настройка хранилищ и систем алертинга
Построишь эффективные и не перегруженные дашборды для мониторинга состояния системы и приложений
Научишься управлять стабильностью системы и предсказывать ее поведение
Изучишь все плюсы и минусы Prometheus, Grafana Loki, Jaeger и поймешь, что и когда нужно использовать

Программа курса

• Урок 1. Введение в Observability
• Урок 2. Метрики: основные концепции и работа с ними
• Урок 3. Хранилища метрик и их выбор
• Урок 4. Визуализация и управление метриками
• Урок 5. Логирование и структурированные логи
• Урок 6. Трейсинг
• Урок 7. Оптимизация наблюдаемости и оптимизация сервисов
• Урок 8. Управление алертингом
• Урок 9. Использование метрик для управления поведением приложения
• Урок 10. Observability как часть SRE — практики и проблемы эксплуатации
• Урок 11. Стратегии для больших систем

ПОТОК 2025 года

​

Это интенсив из 11 уроков, предназначенный для глубокого изучения работы с массивами и срезами в языке программирования Go, особенно в контексте собеседований. Курс предназначен для разработчиков на Go, стремящихся углубить свои знания о массивах и срезах, а также для тех, кто готовится к техническим собеседованиям и хочет уверенно решать соответствующие задачи.

Курс включает теоретические и практические занятия, охватывающие следующие темы:

• Устройство массивов и срезов.
• Нарезка и особенности итераций.
• Бесконечная итерация по срезу.
• Глубокое копирование срезов.
• Создание среза без инициализации.
• Возврат среза из функции.
• Пустые и нулевые срезы.
• Утечки памяти при работе со срезами.
• Опасные операции с массивами и срезами.