Новые складчины

​

Технологии и навыки,
которые ты освоишь:

• Статические проверки кода
  автоматизируешь сборку, статические проверки и деплой кода в продакшн
• Написание собственных правил для ESLint
  Научишься создавать кастомные правила для ESLint и разбираться в существующих, чтобы адаптировать проверку кода под задачи проекта
• Реализация кастомных проверок кода
  Поймешь как самостоятельно реализовывать кастомные проверки кода и чем они могут быть полезны
• CI/CD
  Освоишь процесс настройки CI/CD, автоматизируешь сборку и деплой для ускорения вывода изменений в продакшн
• Docker & Kubernetes
  Получишь базовые знания для работы с Docker и Kubernetes, необходимые для управления контейнерами и развертывания приложений
• Деплой
  Получишь базовое представление о структуре работы сервиса в production и процессе деплоя

Кому подходит курс:
Разработчикам
- которые хотят освоить эффективное использование инструментов статической проверки кода и повысить качество своих проектов.
Тем, кто хочет понять весь путь кода
- разобраться в существующих инструментах инфраструктуры и научиться применять их на практике.
Тем, кто стремится глубже понять инфраструктуру Frontend
- от написания в IDE до его работы в продакшене, чтобы управлять процессом деплоя и оптимизации приложений.
Будет плюсом
- Опыт работы с CI/CD, статическими проверками
Минимальные требования
js, git, node
Программа:
Урок 1. Основные технологии инфраструктуры frontend
Урок 2. Пакетные менеджеры
Урок 3. Статические проверки кода
Урок 4. Как работают линтеры
Урок 5. Тесты и документация
Урок 6. Базовые понятия CI систем
Урок 7. Оркестрация статических проверок
Урок 8. GitHub CI
Урок 9. GitLab CI
Урок 10. Инфраструктура в монорепозитории
Урок 11. Docker
Урок 12. Настройка Docker
Урок 13. Kubernetes
Урок 14. Структура работы сервиса
Урок 15. Деплой
Урок 16. Ansible & Terraform
Урок 17. Деплой ассетов
Урок 18. Мониторинги
Урок 19. Мастер класс настраиваем инфрастуктуру проекта с нуля. Завершение курса

​

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

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

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

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

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

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

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

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

Начальные требования
Никаких особых начальных знаний не требуется.

Спойлер: Программа курса

Введение

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

Базовые возможности

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

Поиск повторений и квантификаторы

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

Группы

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

Дополнительные возможности

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

Практика

1. Задачи

Заключение

1. Полезные источники
2. Подведём итоги

​

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

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

В настоящее время Markdown активно используется:

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

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

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

Начальные требования
Требуется только желание изучить Markdown.

Спойлер: Программа курса

Введение

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

Основы синтаксиса

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

Ссылки и картинки

1. Ссылки
2. Картинки

Списки и таблицы

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

Цитаты и сноски

1. Цитаты
2. Сноски

Другие возможности

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

Заключение

1. Подведём итоги

​

О курсе:
Мы начнём с объектно‑ориентированного программирования в Python: разберём классы, экземпляры, атрибуты и методы, self и init, а также статические и классовые методы, property и dataclass. Параллельно вы освоите декораторы - от простых функций‑декораторов и декораторов с аргументами до декораторов методов и классов, дескрипторов и использования getattr/setattr. На этом фундаменте мы перейдём к принципам ООП и SOLID.
Далее мы заглянем «под капот» Python и разберёмся, как устроены архитектура интерпретатора, пайплайн компиляции, цикл выполнения, модель объектов, slots, управление памятью и обработка исключений. Отдельный блок будет посвящён системе типов и обобщениям: вы научитесь использовать Generics, Callable, Optional, Union, ограничения типов и TypeGuard, а также строить типобезопасные репозитории и модели. После этого перейдём к асинхронному программированию: async/await, event loop, корутины и задачи, gather, wait, wait_for, асинхронные контекстные менеджеры, обработка ошибок, отмена и защита задач.
В завершение мы применим всё это в архитектуре реального проекта. На примере приложения с заметками и Textual вы создадите экраны и виджеты, опишете бизнес‑сущности, реализуете паттерн репозитория и Dependency Injection, организуете загрузку, отображение, создание и удаление заметок, а также работу с сетью через httpx. В результате вы получите цельное понимание того, как сочетать ООП, типизацию, асинхронность и архитектурные принципы в живом, развиваемом проекте.

Чему вы научитесь:
1. Проектировать на ООП: классы, наследование, композиция
2. Использовать декораторы и метаклассы для расширения поведения
3. Писать асинхронный код
4. Управлять зависимостями проекта
5. Применять принципы SOLID и избегать антипаттернов
6. Работать с продвинутой типизацией: Generic, Protocols, TypedDict
7. Работать с Textual
8. Работать с venv

Что будем писать:
1. Менеджер заметок
TUI менеджер заменток с возможность создавать, импортировать и удалять заметки. Полноценное дерево навигации по вложенным папкам и отображение markdown
2. Мониторинг доступности сайтов
TUI приложение для пониторинга доступности сайтов. Хранит url и интервалы проверки и отображает статусы на Dashboard

Программа

Спойлер

Модуль 1 - Введение
1.1 Продвинутый Python
1.2 Как устроен курс
1.3 Обзор проекта
1.4 Проект домашних заданий
1.5 Обзор курсов
1.6 Работа на платформе
1.7 AI и тренажёры
Модуль 2 - Настройка окружения
2.1 Настройка окружения
2.2 Установка Python MacOS
2.3 Установка Python Linux
2.4 Установка Python Windows
2.5 Pyenv
2.6 Настройки VSCode
2.7 Домашнее задание AI
2.8 Работа с gitflow
Модуль 3 - Основы ООП
3.1 Класс и экземпляр
3.2 Пример класса
3.3 Атрибуты
3.4 Методы
3.5 self
3.6 init
3.7 Упражнение - Герой
3.8 Статические методы
3.9 Классовый метод
3.10 Встроенные методы
3.11 property
3.12 dataclass
3.13 Тест - Основы ООП
3.14 Занятие - Основы ООП
3.15 Тренажёр - Основы ООП
3.16 Домашнее задание - Основы ООП
Модуль 4 - Декораторы
4.1 Что такое декоратор
4.2 Декораторы с аргументами
4.3 Декораторы классов
4.4 Декоратор с параметром
4.5 Упражнение - декоратор retry
4.6 Декоратор методов
4.7 wraps
4.8 Дескриптор
4.9 getattr и setattr
4.10 Упражнение — Декоратор limit
4.11 Классы декораторы
4.12 Тест - Декораторы
4.13 Занятие - Декораторы
4.14 Тренажёр - Декораторы
4.15 Домашнее задание - Декораторы
Модуль 5 - Принципы ООП
5.1 О принципах ООП
5.2 Инкапсуляция
5.3 Наследование
5.4 Множественное наследование
5.5 Method Resolution Order
5.6 super
5.7 Упражнение - Курсы
5.8 Mixins
5.9 Полиморфизм
5.10 Композиция
5.11 Упражнение - Расчёт скидки
5.12 Protocol
5.13 Упражнение - Хранилище
5.14 Абстрактный класс
5.15 Тест - Принципы ООП
5.16 Занятие - Принципы ООП
5.17 Тренажёр - Принципы ООП
5.18 Домашнее задание - Принципы ООП
Модуль 6 - SOLID и архитектура
6.1 О Solid
6.2 Single Responsibility Principle
6.3 Упражнение - Статистика учеников
6.4 Open Closed Principle
6.5 Упражнение - Уведомления
6.6 Liskov Substitution Principle
6.7 Упражнение - Оплата в рассрочку
6.8 Interface Segregation Principle
6.9 Упражнение - Методы оплат
6.10 Dependency Inversion Principle
6.11 Упражнение - Оповещения о низком остатке
6.12 Тест - SOLID и архитектура
6.13 Занятие - SOLID и архитектура
6.14 Тренажёр - SOLID и архитектура
6.15 Домашнее задание - SOLID и архитектура
Модуль 7 - Работа под капотом
7.1 Архитектура Python
7.2 Pipeline компиляции
7.3 Eval Loop
7.4 Модель объектов
7.5 Slots
7.6 Память и сборка мусора
7.7 Исключения под капотом
7.8 Тест - Работа под капотом
7.9 Занятие - Работа под капотом
7.10 Домашнее задание - Работа под капотом
Модуль 8 - Generics и typing
8.1 Обобщения
8.2 Callable
8.3 Упражнение - Работа с tuple
8.4 Optional
8.5 Упражнение - Safe методы
8.6 Generic Class
8.7 Упражнение - Репозиторий
8.8 Ограничения типов
8.9 Generic bound
8.10 Упражнение - Поиска по id
8.11 Union
8.12 TypeGuard
8.13 Упражнение - Модель события
8.14 Тест - Generics и typing
8.15 Занятие - Generics и typing
8.16 Тренажёр - Generics и typing
8.17 Домашнее задание - Generics и typing
Модуль 9 - Асинхронное программирование
9.1 Зачем асинхронность
9.2 async await
9.3 gather
9.4 Event Loop
9.5 Асинхронные контекстные менеджеры
9.6 Упражнение - Параллельные запросы
9.7 wait и wait_for
9.8 Обработка ошибок
9.9 cancel
9.10 shield
9.11 Task vs Coroutine
9.12 Упражнение - Retry Coroutine
9.13 Тест - Асинхронное программирование
9.14 Отзыв о курсе
9.15 Занятие - Асинхронное программирование
9.16 Тренажёр - Асинхронное программирование
9.17 Домашнее задание - Асинхронное программирование
Модуль 10 - Внешние зависимости
10.1 Внешние зависимости
10.2 PyPI
10.3 venv
10.4 pip
10.5 project toml
10.6 poetry
10.7 Упражнение - Подготовка проекта
10.8 scripts
10.9 Тест - Внешние зависимости
10.10 Занятие - Внешние зависимости
10.11 Домашнее задание - Внешние зависимости
Модуль 11 - Textual
11.1 О проекте
11.2 Конфигурация
11.3 Первый экран
11.4 init py
11.5 Генераторы
11.6 ruff
11.7 Bindings
11.8 Контейнеры и стили
11.9 Первый виджет
11.10 Бизнес сущности
11.11 Паттерн репозитория
11.12 Тест - Textual
11.13 Домашнее задание - Textual
Модуль 12 - Архитектура проекта
12.1 Получение папок
12.2 Упражнение - Удаление и создание
12.3 Dependency Injection
12.4 Загрузка папок
12.5 Упражнение - Репозиторий заметок
12.6 Обновление заметок
12.7 Упражнение - Отображение заметок
12.8 Выбор заметки
12.9 Загрузка заметки
12.10 Модальное окно
12.11 Обработка нажатий
12.12 httpx
12.13 Создание заметки
12.14 Удаление заметки
12.15 Развитие проекта
12.16 Домашнее задание - Архитектура проекта
Модуль 13 - Заключение
13.1 Куда двигаться дальше
13.2 Собеседование с AI наставником
13.3 Финальное тестирование

Тариф AI и тренажёры
1. Уроки и упражнения
2. Домашние задания
3. AI занятия на 2 месяца
4. Тренажёр с задачами

​

Прокачайся в IT с Laboratory 3.0

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

Направление: Системный бизнес аналитик

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

Программа:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

К каждом модулю практика в PDF файлах
Доп материалы:
Разработка требований к программному обеспечению - Microsoft
BABOK - Руководство к своду знаний по бизнес анализу

​

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

В шестом сезоне Podlodka Soft Skills Crew:

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

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

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

​

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

​

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.

​

Данный курс поможет вам освоить ChatGPT и разобраться, как его можно применять в повседневной жизни. Вы узнаете, какие вопросы стоит задавать чату и как правильно формулировать «промты».

ChatGPT - это ваш виртуальный помощник, способный значительно облегчить вашу жизнь. Как и очень умный коллега, он всегда готов прийти на помощь: задайте любой вопрос и получите обстоятельный ответ. Вам не придется искать информацию среди множества статей - бот предоставит суть именно по вашему запросу, причем с примерами!

• На курсе вы научитесь использовать бесплатные аналоги ChatGPT, доступные в России. Мы выберем подходящий инструмент и выясним, в каких областях искусственный интеллект может быть полезен, а где ему доверять не стоит... По окончании курса вы:
• Овладеете знаниями о возможностях ИИ и сможете применять их в своей работе.
• Научитесь эффективно составлять промт (запрос к ИИ), который поможет вам получить необходимый ответ (бот не всегда сразу понимает, что требуется).
• Узнаете, какие вопросы можно задавать ИИ и в каких областях он особенно компетентен.
• С помощью ИИ сможете сделать что-то, что ранее не делали (например, установить свой собственный SQL-сервер).

​

Что я смогу после прохождения Симулятора:

• Быстро устроиться аналитиком
  Джуну сложно найти работу ‐ на одну вакансию претендует 400+ человек. После Симулятора вы будете выделяться среди конкурентов и быстро найдете работу.
  
• Получить выгодное предложение
  При трудоустройстве важно выгодно себя «продать», чтобы получить более высокую зарплату и более комфортные условия. В Симуляторе расскажем, как это сделать.
  
• Избавиться от страха
  Благодаря Симулятору неуверенность в себе на собеседовании пропадет ‐ после «тренировки» в безопасных условиях вы будете уверены в себе на все 100%.

Программа

Обучающие материалы
Задача этого блока - научить вас «продавать» себя на первых этапах, выделяться среди конкурентов и дойти до этапа технического интервью.

Здесь вас ждут подробные лекции и мастер-классы на самые разные темы, например:

• Как адекватно оценить свой грейд и уровень?
• Какие требования предъявляют к аналитикам в разных командах?
• На что сделать упор при подготовке к собеседованию, а что скорее всего не спросят на интервью?
• Какие этапы собеседования вас могут ждать?
• Как «продать» себя рекрутеру и упаковать свою учебу / предыдущий опыт работы?
• Как правильно писать резюме и сопроводительное письмо?
• Как провести первый звонок с рекрутером?
• Как отвечать на вопросы HR?
• Нужно ли задавать вопросы HR и какие, если нужно?
• Какие "красные флаги" выделяют рекрутеры?
• Многое другое

Задачи с реальных собеседований
Этот этап - первый этап подготовки к техническому собеседованию. Вам предстоит решить задачи с автоматизированной проверкой. Все задачи взяты с реальных собеседований на позицию аналитика в топовые компании, например: СБЕР, Авито, Ozon, Самокат и другие.

Разборы вопросов с технических собеседований
Проанализировав сотни собеседований, мы составили шорт-лист вопросов, которые по статистике чаще всего встречаются на технических собеседованиях. Вы сможете и проработать все эти вопросы самостоятельно, и ознакомиться с нашим вариантом ответа.

Разборы продуктовых кейсов
Последнее время на собеседованиях очень любят давать аналитикам продуктовые кейсы. Это отличный способ оценить кандидата - проверяется сразу и бизнес-мышление, и аналитические скиллы, и личностные качества в стрессовой ситуации.

В этом блоке вас ждет подборка таких продуктовых кейсов с подробным разбором. Не стоит их недооценивать - большинство из них «с изюминкой».

Банк тестовых заданий
Мы собрали тестовые задания из топовых компаний РФ и мира из разных индустрий - банки, ecom, FMCG, мобильные приложения, IT-гиганты и многие другие. Если вы прорешаете хотя бы часть из этих тестовых - вы уже будете подкованней большинства конкурентов.

Курс 2024 года

Тариф Продвинутый

1. Обучающие материалы
2. Задачи с реальных собеседований
3. Разборы вопросов с технических собеседований
4. Разборы продуктовых кейсов
5. Банк тестовых заданий из топ-компаний

​

Создавайте эффективные дашборды, которые решают бизнес-задачи.
Освойте Apache Superset и создавайте интерактивные дашборды с кастомными визуализациями, геоданными и продвинутыми фильтрами после курса обучения. Узнайте, как работать с большими объёмами данных и оптимизировать отчеты для бизнеса.
Прокачайте навык визуализации данных и превращайте аналитику в понятные решения.

Кому подойдёт этот курс:

• Аналитикам
  Хотите научиться создавать интерактивные дашборды, которые отвечают на ключевые бизнес-вопросы? Этот курс поможет вам освоить Superset, чтобы вы могли автоматизировать свою работу и продвигаться в карьере
  
  
• Инженерам данных
  Занимаетесь обработкой данных и подготовкой витрин? Курс научит вас создавать дашборды, которые идеально дополняют ваши решения и интегрировать их с вашей инфраструктурой

• Дата-сайентистам
  Ищете способ визуализировать результаты своих моделей и экспериментов? Знание Superset поможет вам представлять сложные данные, в понятной форме, что сделает ваши проекты еще более убедительными
  
  
• Менеджерам продуктов и проектов
  Хотите лучше понимать, как работают данные и как визуализация помогает принимать решения? Этот курс позволит вам научиться создавать простые дашборды самостоятельно и эффективно ставить задачи аналитикам

Чему научитесь:

• Создавать эффективную визуализацию
  Сможете строить дашборды, которые не только выглядят красиво, но и отвечают на важные бизнес-вопросы
  
  
• Оптимизировать работу с BIG Data
  Разберетесь, как настраивать запросы и использовать фильтры для быстрой работы с большими объемами данных

• Визуализировать географические данные
  Научитесь работать с картами, добавлять географические слои, визуализировать региональные данные и интегрировать их с другими источниками
  
  
• Работать с SQL для создания витрин
  На курсе вы получите навыки написания запросов, которые подготавливают данные для создания дашбордов, оптимизируя их для визуализации

• Интегрировать дашборды с инфраструктурой
  Освоите подключение внешних источников данных и настройку Superset для сложных бизнес-решений. В этом курсе мы будем работать с данными в PostgreSQL и ClickHouse
  
  
• Использовать продвинутые функции Superset
  Научитесь настраивать кастомные визуализации, использовать advanced фильтры и работать с временными данными

Программа

Неделя 1. Введение в SuperSet. Подключение данных и создание базовых графиков
На этом этапе вы познакомитесь с Apache Superset, узнаете в чем его преимущества и отличия от других инструментов, а также для каких задач подходит Superset. Подключите источники данных, создадите свои первые датасеты и построите базовые графики для анализа временных рядов

Неделя 2. Создание продвинутых графиков. Форматирование и фильтрация дашбордов
Освоите продвинутые графики, такие как heatmap и pivot table. Научитесь собирать их в интерактивный дашборд: добавите фильтры, настроите кросс-фильтрацию, визуализируете данные на карте и примените кастомное форматирование

Неделя 3. Создание продвинутых датасетов. Настройка доступов и ролей
Научитесь объединять данные из нескольких источников в одном дашборде. Узнаете, как создавать пользовательские роли и разрешения к ним, а также как разграничивать доступ к дашбордам и данным

Неделя 4. Автоматизация и кастомизация
На этом этапе вы научитесь кастомизировать внешний вид дашбордов с помощью CSS, настраивать автоматическое обновление данных и интегрировать Superset в бизнес-процессы через автоматические отчёты и алерты, а также как применять jinja-фильтры

Неделя 5. Финальный проект
Создадите полноценный аналитический дашборд на основе собственного набора данных с использованием всех изученных возможностей

​

Backend-митап, организованный Balun.Courses (20 сентября 2025, Москва), представляет собой однодневное IT-событие, нацеленное на backend-разработчиков и инженеров. В программе предусмотрены выступления и практические сессии от специалистов компаний Яндекс, Ozon, EPAM:

• Многопоточное программирование и подводные камни модели памяти в Go (Игорь Панасюк, Яндекс).
• Архитектура микросервисов и инструменты для построения микросервисов на Go с нуля (Леонид Ченский, OzonTech).
• Разработка, структура и промпт-инжиниринг для LLM: лучшие практики и ошибки при написании промптов (Сергей Венецкий, ex-EPAM).
• Как пройти System Design интервью: взгляд с точки зрения интервьюера и кандидата, распространенные ошибки, этапы и рекомендации по подготовке (Владимир Балун, ex-Яндекс, ex-Ozon).

Мероприятие включает в себя нетворкинг, фуршет, сессию вопросов и ответов, подарки за лучшие вопросы и afterparty. Основное внимание уделяется обмену практическим опытом, анализу кода, примерам задач и советам по трудоустройству в крупных IT-компаниях.

​

Для кого этот курс?
Курс для всех, кто хочет использовать CI/CD в своей работе или хочет разобраться в инструменте, который они уже используют.

• Начинающие DevOps-инженеры – уже знакомы с Docker и хотят глубже понять CI/CD и DevOps-подходы.
• Разработчики и тестировщики – стремятся разобраться, как работает CI/CD в их проектах, и настроить автоматизированные пайплайны.
• Системные администраторы – хотят автоматизировать рутинные процессы, освоить Infrastructure as Code и эффективно управлять инфраструктурой.

Необходимые знания

• Опыт администрирования Linux-систем
• Уверенное владение Git и системами контроля версий
• Навыки создания и управления контейнерами в Docker

Что даст вам этот курс

• Подробно и со всех сторон рассматриваем востребованный во многих областях инструмент. Вы научитесь созданию, настройке и тюнингу CI-проектов на базе GitLab, непрерывной доставке с Ansible, Docker и Kubernetes, а также обеспечению безопасности ваших пайплайнов.
• Подготавливаем теоретическую и практическую базу так, чтобы вы без проблем могли разобраться в работе и создании реальных проектов, ограничиваясь только использованием официальной документации
• Мы следим за актуальностью: на курсе рассматриваем текущую версию GitLab и обновляем материал перед каждым запуском

После курса вы сможете

• Развертывать GitLab и GitLab Runner, выполнять их корректную настройку
• Свободно работать в интерфейсе Gitlab, используя большинство его функций
• Выбирать подходящий workflow для команд разработки
• Составлять простые и сложные пайплайны
• При написании пайплайнов учитывать требования информационной безопасности и лучшие практики
• Знать методы использования pull и push моделей

Программа

CI/CD - системы, подходы и workflow
В этом модуле вы познакомитесь с CI и узнаете, для чего она нужна.
Тема 1: Введение в СI/CD // ДЗ
Тема 2: Различные системы CI/CD
Тема 3: Архитектура GitLab, GitLab Runner // ДЗ
Тема 4: Жизненный цикл, Workflow и подходы в разработке // ДЗ

GitLab CI
В этом модуле вы научитесь писать GitLab CI, от простого к сложному.
Тема 1: Создание и настройка проектов. Тюнинг GitLab Runner // ДЗ
Тема 2: Пишем простой gitlab-ci.yml // ДЗ
Тема 3: Использование services, rules, artifacts, cache // ДЗ
Тема 4: Использование шаблонизации в gitlab-ci
Тема 5: Репозиторий c Ansible
Тема 6: CD c Docker, Docker Compose, Kubernetes // ДЗ
Тема 7: GitOps
Тема 8: Разбор ДЗ по модулю

Безопасность
В этом модуле вы рассмотрите очень важные вопросы безопасности в pipeline.
Тема 1: Проблема безопасности в разработке. Shift Left // ДЗ
Тема 2: Хранение секретов, интеграция с Vault
Тема 3: Добавление анализаторов в свой pipeline // ДЗ