Новые складчины | страница 3

​

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

​

На курсе вы сможете:

• Понять, как работает внутри самая популярная открытая СУБД PostgreSQL
• Изучить архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов
• Получить практику EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE, различных трюков оптимизации БД
  Используя свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – БЕСПЛАТНО предоставляется на время обучения
• Разобраться в деталях, как работают современные СУБД
  Какие есть архитектурные особенности у СУБД в целом и у PostgreSQL в частности
  Что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие аббревиатуры из мира СУБД

Программа обучения:

Встречи: 5 недель + 1 резерв (QA) + собственный настроенный PG-сервер в подарок + 45 дней практики

Живые лекции и живые демо с автором курса, Николаем Ихалайненом. Первая, вводная встреча (архитектура СУБД) - совместная, Николая Ихалайнена с основателем devhands, Алексеем Рыбаком. Ведётся запись, ссылка выкладывается в чат. С первого же занятия мы выдаем доступ к настроенной инфраструктуре для выполнения практических заданий. Все встречи начинаются в 18:00 МСК (GMT+3), проходят в Zoom. Ссылка на Zoom-митинг «запинена» в чате.

Занятие 1. Введение в архитектуру СУБД

• Совместная встреча (Николай Ихалайнен, Алексей Рыбак).
• Знакомство с основными концепциями СУБД через наивную попытку спроектировать СУБД самостоятельно (повторять не рекомендуется).
• Постановка задачи: семейный финансовый трекер. Консольная утилита -> сервер с PPC-моделью. Файл данных. Поиск и индексный файл. Вторичные индексы. Транзакции и ACID. Изоляция, фантомные чтения. Многоверсионность (MVCC). Undo/Redo сегменты. Концепция Write-Ahead логов (WAL). Особенности ОС и железа: буферизация и отложенная синхронизация. Кеш блоков и страниц, LRU. Многопользовательская серверная архитектура, особенности PPC-модели. Блокировки. Дополнительные таблицы и отчёты: группировки, джойны, планы выполнения. Финальная схема решения и обсуждение.

Занятие 2. Архитектура хранения данных и запросы по одной таблице

• Темы: Метрики производительности запросов. Структура хранения строк таблицы, Heap. Хранение BLOB/CLOB, TOAST. Индексы, B-tree, Hash, GIN.Простые сканы, параллельное выполнение, EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE. Одноколоночные индексы стоимость выборки из индекса. Полное сканирование индекса, постраничный вывод Late Row Lookups.
• Практика: Время исполнения запроса и ресурсы. Как PG хранит наши данные (записи в страницах HEAP и B-tree, заголовки страниц). План исполнения запросов с индексами и без. Селективность. Оптимизация полного сканирования для постраничного вывода.
• Сбор данных и анализ графиков

Занятие 3. Сложные индексы по нескольким колонкам и запросы с фильтрации по нескольким условиям

• Темы: Многоколоночные индексы. Дублирующие индексы, игнорирование индекса, подсказки оптимизатору. Повышение эффективности индексов, неключевые поля, отфильтрованные, вычисляемые поля. Слияние индексов. Сортировка с помощью индексов. Оптимизация структуры БД, нормализация/денормализация. Виды JOIN: Nested Loop, Merge, Hash. CTE: Predicate Pushdown. Коррелированные подзапросы, агрегирующие функции
• Практика: Оптимизация запросов с несколькими условиями фильтрации. Подбор оптимального состава индекса и порядка следования столбцов. Использование слияния нескольких индексов. Поиск и удаление неиспользуемых индексов. Получаем рекомендации по новым индексам: pg_qualstats и hypopg. Делаем индексы и запросы, которые работают только с индексом. Уменьшаем размер индекса фильтрацией. Генерируемые столбцы и индексы над ними. Индексы для сортировки ORDER BY. Сравнение различных методов Слияний. Оптимизация коррелированных подзапросов

Занятие 4. Строгая типизация данных для хранимых объектов и обработка данных на стороне сервера

• Темы: Типы данных. Использование JSON/BSON. Процедуры, выполнение обработки данных на стороне сервера. Роли и права доступа к объектам сервера. Типичные проблемы производительности PostgreSQL. (was: при миграции с других СУБД).
• Практика: Сравнение полной выборки строки и только колонок без TOAST. Использование JSON с GIN, B-tree и HASH индексами. Процедуры, выполнение обработки данных на стороне сервера

Занятие 5. Консистентное изменение БД, блокировки и восстановление после сбоев

• Темы: Снимок состояния БД. ACID: Atomicity, Атомарность. Уровни изоляции. Исследование блокировок. Взаимные блокировки. Write Ahead Log, восстановление после сбоев, aciD. Резервное копирование (backup), репликация.
• Практика: Поведение уровней изоляции на примерах, блокировки строк, сбои сериализации транзакций. Смотрим LWLock, почему база тормозит "внутри". Дампим Write Ahead Log, ищем таймлайны.

Старт следующего потока 24-го апреля 2025 года

Цена 50000 руб.

​

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

​

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?

​

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

​

Преподает ex-TeamLead из Yandex
Глубокий и исчерпывающий интенсив для систематизации знаний по каналам и подготовки к Golang собеседованию — теория, практика и допматериалы

Тонкости и нюансы каналов

• Однонаправленные каналы
• Правильное закрытие каналов
• Внутреннее устройство каналов
• Приоритизация case-ов в select-e
• Ошибки неправильного использования каналов
• Буферизованные и небуферизованные каналы
• Неблокирующие запись и чтение с каналами
• Операторы break и continue с select-ом
• Share memory by communicating
• Проверка канала на закрытие
• Signal и broadcast на каналах
• Копирование каналов
• Deadlock с каналами
• Сравнение каналов
• Каналы каналов
• Утечки горутин
• Nil каналы

Спойлер: Далее о программе:

Паттерны использования каналов

• Bridge
• Pipeline
• Generator
• Transformer
• Moving later
• Done channel
• Or-done channel
• Promise и Future
• Fan-In, Fan-Out и Tee
• Реализация Error group на каналах
• Реализация Rate limiter на каналах
• Реализация Single flight на каналах
• Реализация Semaphore на каналах
• Реализация Barrier на каналах
• Реализация Promise на каналах
• Реализация Future на каналах

Внутреннее устройство каналов

• Узнаешь, как буфферизированные и небуферизированные каналы устроены под капотом