Новые складчины | страница 13

​

Чему вы научитесь?
После прохождения курса вы сможете:

• Разрабатывать тестовые сценарии
• Понимать различные виды тестирования
• Работать с тестовой документацией
• Проводить тестирование
• Понимать и использовать техники тест-дизайна
• Оценивать качество требований
• Писать отчёты о результатах тестирования
• Минимальные требования: Требований нет

Что в курсе?
Этот курс подходит для тех, кто желает получить базовые знания в области тестирования и хочет углубиться в практическое применение различных тестовых техник и артефактов.

В рамках курса мы обсудим ключевые концепции тестирования, а так же на практических примерах вы научитесь работать с различными инструментами тестирования и осваивать основные техники тест-дизайна.

В конце курса каждый участник разработает свой итоговый проект, который включает полный цикл тестирования — от анализа требований до создания отчета о тестировании.

План курса
1. Введение
2. Основы тестирования
3. Разработка ПО
4. Практики тестирования
5. Артефакты тестирования
6. Клиент-Серверная архитектура
7. Техники тест дизайна
8. Итоговый проект
9. Заключение

​

Промпт-инжиниринг для системных аналитиков [ Зоя Степчева] [systems.education]


Воркшоп для тех, кто использует шаблонные промпты, теряя время на доработку результатов, и хочет научиться использовать потенциал LLM для автоматизации

Цель обучения
— Научиться создавать эффективные промпты для автоматизации задач,
— Оптимизировать взаимодействие с ИИ,
сократив время на рутинные процессы,
— Научиться создавать LLM-агентов/ассистентов для управления знаниями
Уровень Middle
Для системных аналитиков
Формат: воркшоп
■ Онлайн
■ Группа до 12 человек
■ Практика проходит в командах до 4 человек
■ Чередование теории, практики и обратной связи, индивидуальных домашних заданий

Воркшоп — формат быстрого освоения мини-компетенций.

Используем
■ OpenAI, DeepSeek, Qwen, Google Colab, ChatBase.CO, Flowise.ai, Github, Qdrant, n8n

■ Нужен аккаунт Google
После воркшопа вы получите:
■ Опыт проектирования
■ Полезные материалы
■ Сертификат о прохождении воркшопа

После воркшопа вы будете уметь:

• 
  Создавать эффективные промпты (базовые и продвинутые) за 10–15 минут.
• 
  Автоматизировать задачи: генерировать с помощью диаграммы для doc-as-code в облачных инструментах и в коде на Python
• 
  Разворачивать и запускать LLM локально или на VPS
• 
  Разрабатывать промты для AI-приложений (агентов/ассистентов)
• 
  Создавать ассистентов в Chatbase/Flowise/n8n с обработкой безопасных промптов
• 
  Оценивать качество промптов на метриках

Что вы получите по окончании воркшопа

• 
  Вы будете знать:
  ■ Архитектуру современных LLM, токенизаторы, механизм векторных представлений и их роль в семантике.
  ■ Как выбрать LLM (GPT, Llama, Mistral) под задачу системного анализа, проектирования, документирования.
  ■ Настройки LLM и ограничения использования.
  ■ Базовые и продвинутые техники эффективного промпт-инжиниринга (chain-of-thought, self-consistency и т.п.).
  ■ Рабочие процессы AI-приложений (ассистентов/агентов).
  ■ Особенности промпт-инжиниринга для AI-приложений.
  ■ Методы оценки качества промптов.
• 
  В вашей работе эти знания помогут:
  ■ Сократить время на создание технической документации на 40–60%.
  ■ В интеграции агентов в базы знаний и рабочие процессы документирования.

Программа практического воркшопа



Занятие 1

• Знакомство с генеративным ИИ и инструментами
• Основы промпт-инжиниринга
• Основы NLP и LLM
• Выбор LLM для задачи
• Метрики оценки качества ответа LLM
• Промпты для AI-приложений

Занятие 2

• Продвинутые техники промпт-инжиниринга
• Техники промпт-инжиниринга для RAG
• Инструменты автоматизации процессов с помощью LLM

• Продолжительность: 8 часов

• 2 дня (сб, вс)

• 10:00-14:00 Мск

​

На курсе вы сможете освоить пошаговую технологию проектирования микросервисов для создания корпоративных информационных систем и систем массового обслуживания.


Вы научитесь:

• определять границы предметной области с помощью методов и нотаций Event Storming, C4, Use Case Diagram,
• разбивать домен на микросервисы,
• выбирать подходящие технологии хранения данных и организации взаимодействия с сервисом,
• проектировать сценарии применения сервиса в UML Sequence,
• выбирать способы обеспечения атрибутов качества,
• проектировать интеграционные REST-контракты, потоковые конвейеры Kafka/Rabbit и спецификации OpenAPI/AsyncAPI, а также
• документировать архитектурные решения в легковесном ADR.

Уровень Middle +
Этот курс для опытных системных аналитиков, умеющих разрабатывать требования и знакомых с основами интеграции ИС
Онлайн
Форматы на выбор:
■ Онлайн, в группе
[ 6 занятий по 4 часа, 2-3 недели ]
■ Корпоративный, очно или онлайн по запросу

Группа до 12 человек
Обучение происходит в малых группах. Выполнение заданий в команде из 3−4 аналитиков
От 36.000 руб.
От 1.500 руб/час
Стоимость зависит от формата


Программа курса

■ Определение ограниченных контекстов и пользователей с помощью Event Storming
■ Документирование контекста в С4 и вариантов использования в use case


■ Декомпозиция системы на микросервисы
■ Выбор технологий хранения и обработки данных
■ Определение контейнеров и компонентов на С4

■ Определение подходов и технологий организации взаимодействия (интеграции) между сервисами
■ Документирование в UML-sequence

■ Определение способов обеспечения безопасности, надёжности, масштабируемости и развёртывания системы с микросервисной архитектурой с помощью подходящих паттернов
■ Добавление дополнительных элементов на диаграммы С4

■ Определение контрактов данных для RESTful-сервисов (разработка спецификации OpenAPI)

■ Проектирование потокового конвейера
■ Разработка спецификаций AsynсAPI для Apache Kafka и RabbitMQ

​

О курсе
Цель курса
Разобраться в теме интеграций и научиться проектировать взаимодействие ИТ-систем
Уровень Junior +
Для ИТ-аналитиков и проектировщиков,
знакомых с техникой use cases (сценарии использования) и разработкой требований к качеству ПО
24 часа обучения
Форматы на выбор:
■ 6 занятий по 4 часа
[ онлайн, 2-3 недели ]
■ 3 занятия по 8 часов
[ очно, 3 дня ]

Группа до 12 человек
Обучение происходит в малых группах. Выполнение заданий в команде из 3−4 аналитиков
Онлайн / очно
Форматы на выбор:
■ Онлайн: вживую с преподавателем с обратной связью.
■ Очно: Москва / Спб
от 53.000 руб.
от 2.000 руб/час
Стоимость зависит от категории покупателя
Для кого этот курс

• 
  Системный аналитик,
  который хочет повысить свой уровень и зарплату. Junior + → Middle.
• 
  IT-специалист,
  который хочет разобраться в интеграциях
• 
  Бизнес-аналитик,
  который хочет стать системным и для этого освоить интеграцию
• 
  Руководитель отдела анализа и проектирования,
  которому нужно подтянуть подчинённых по интеграции
• 
  HR, T&D, Тимлид,
  которому нужно выбрать курс по запросу внутри компании и обучить на нём сотрудников

На курсе

• 
  Изучите технологии интеграции
• 
  Спроектируете рабочую
  интеграцию, которую можно будет использовать в качестве образца в работе или положить в Портфолио
• 
  Научитесь документировать межсистемное взаимодействие
• 
  Наши эксперты объяснят сложные вещи простым языком

Программа курса


■ Определение целей и задач интеграции
■ Чеклист интеграции
■ Системные функциональные требований к интеграции
■ Диаграммы потоков данных (Data Flow Diagram)
■ Ограничения на интеграцию, требования к качеству интеграции
■ Регламенты передачи данных
■ Требования к журналированию и обработке ошибок


■ Модель данных, типы данных, связи
■ Декомпозиция монолита на микросервисы
■ Мастер-система данных
■ Описание преобразований данных (Data Mapping)


Сценарии интеграции
■ Диаграммы последовательности (UML Sequence Diagram)
■ Текстовые сценариев интеграции (Use Cases)

Обзор 4 интеграционных стилей
■ Передача файлов
■ Общая база данных
■ Удалённый вызов процедур
■ Обмен сообщениями

Форматы передачи данных
■ JSON: объекты и атрибуты, типы данных, схема
■ XML: элементы и атрибуты, валидация с помощью XSD

Протоколы интернета
■ HTTP: заголовки, аутентификация, версии, идемпотентность, HTTPS
■ FTP/SFTP, протоколы потокового мультимедиа
■ Стек протоколов TCP/IP


REST
■ Принципы REST, 3-уровневая архитектура, API, Endpoint

Тестирование и документирование интеграционных методов
■ Postman: построение запросов, авторизация, коды ответа, коллекции, переменные
■ Swagger: запросы и ответы, формат описания YAML

Правила проектирования и документирование API-методов
■ Шаблон описания методов
■ Входные и выходные параметры
■ Нейминг параметров

SOAP
■ Сравнение REST и SOAP
■ Интеграция с применением SOAP
■ Описание сервисов на WSDL
■ Применение SOAPUI

Интеграционные шины и брокеры
■ Как работают брокеры сообщений
■ Rabbit MQ, Apache Kafka и интеграция с помощью шины
■ Отказоустойчивость и высокая доступность
■ Интегратор wso2
■ Принципы ETL
■ Преобразование данных при передаче (XSLT+)

■ GraphQL
■ gRPC
■ Webhooks
■ Websocke

​

О курсе
Наш курс – ваш персональный тренажер для мозга.
Никаких непонятных теорем и формул. Разложим все сложные математические понятия по полочкам так, что поймет даже школьник.

С нами вы:

• Освоите азы математики, без которых не обойтись будущему аналитику данных
  
• Преодолеете барьеры, даже если Вы раньше не дружили с цифрами
  
• Научитесь практическим расчётам
  
• Освоите реальные приёмы статистического анализа

Для кого этот курс
1. Вы мало знакомы с математикой, но планируете изучать или уже изучаете профессии, связанные с анализом данных.
2. Вы раньше имели опыт только с гуманитарными науками или только с программированием.
3. Вы студент вуза и получаете некачественные математические знания, которые не соответствуют требованиям для дальнейшей карьеры аналитика.

Начальные требования
Никаких требований. Достаточно базовых школьных знаний математики.

Как проходит обучение
Курс разделен на 12 практических блоков, каждый из которых посвящен отдельной главе или разделу математики.
Начинаем от простой математики, далее переходим на матан, изучаем теорию вероятности и погружаемся в статистический анализ!
На каждом шаге Вас ждут короткие видео с подробным и пошаговым объяснением тем + задания для закрепления
В комфортном для себя темпе Вы изучаете теорию и выполняете практические задания

Спойлер: Программа курса:

Программа курса:
Базовая математика. Фундаментальные операции

1. Скобки, как объекты. Основные операции
2. Тренируемся со степенями!
3. Общий знаменатель в аналитике?
4. Уравнения наше всё!

Базовая математика. Функции.

1. Про функцию простейшим языком
2. Связь математики и графики
3. Линейная функция - главнейший инструмент любого анализа!
4. Исследуем массу человека на примере линейной аппроксимации
5. Нелинейные, параболические процессы
6. Ключевые точки на графике: корни
7. Ключевые точки на графике: координаты вершин
8. Учимся моделировать процесс многочленом 2 степени

Логарифмирование (раздел для справки)

1. Введение. Логарифмы и свойства
2. Введение. Логарифмы и свойства. Продолжение
3. Работа с логарифмическими выражениями. Часть 1
4. Работа с логарифмическими выражениями. Часть 2
5. Логарифмические уравнения. Часть 1
6. Логарифмические уравнения. Часть 2
7. Логарифмические уравнения. Часть 3
8. Логарифмические неравенства. Важные случаи
9. Логарифмические неравенства. Часть 1
10. Логарифмические неравенства. Часть 2
11. Логарифмические неравенства. Часть 3
12. Логарифмические неравенства. Часть 4
13. Логарифмические системы уравнений
14. Сложные системы логарифмических неравенств

Основы тригонометрии

1. Без этого введения вся тригонометрия - тайна, покрытая мраком!
2. Градусы и радианы. В чём их суть и связь?
3. Как связать тригонометрические функции? Создаём формулы сами!
4. Почему в колебательных процессах так важен синус?
5. Пример исследования тангенса

Матрицы и векторы

1. Как появилась матрица? Решаем системы по Гауссу!
2. Суть векторов на примере матричных объектов в пространстве
3. Скалярное произведение или "Как векторы связать в уравнение?"
4. Векторное произведение
5. Смешанное произведение или "Откуда взялся определитель?"
6. Складываем и умножаем матрицы!

Скорость процессов. Производная

1. Природа производной и её основная формула.
2. Выводим производную многочлена и степенной функции с нуля!
3. Выводим формулу производной суммы двух функций с нуля!
4. Выводим формулу производной частного двух функций с нуля!
5. Выводим производную синуса. Первый замечательный предел!
6. Выводим производную логарифма. Второй замечательный предел!
7. Анализ функций через производные
8. Производная от сложной функции
9. Производная функции от двух переменных

Ряд Тейлора. Моделирование функций

1. Как устроен ряд Тейлора и для чего он применяется?
2. Разложение синуса в ряд Тейлора
3. Разложение экспоненты в ряд Тейлора

Линейная регрессия. Основы прогнозирования

1. Регрессионные ошибки
2. Вывод градиента MSE
3. Градиент в матричной форме. Минимизация k и b

Однократные интегралы

1. Суть однократных интегралов
2. Интегрирование многочленов
3. Интегрирование по частям
4. Интегрирование рациональных функций

Дифференциальные уравнения

1. Введение. Биржевые опционы и дифференциальные уравнения
2. Однородные дифуры 1 порядка с разделяющимися переменными
3. Уравнения, приводящие к ДУ с разделяющимися переменными
4. Задача Огюстена Луи Коши и начальные условия
5. Линейные дифуры 1 порядка
6. Дифуры Бернулли
7. Линейные однородные дифуры 2 порядка
8. Линейные неоднородные дифуры 2 порядка

Двукратные интегралы

1. Вычисляем двойной интеграл через полярные координаты!

Комбинаторика и теория вероятности

1. Перестановки, сочетания и размещения
2. Теоремы о сумме и произведении вероятностей. Виды событий.
3. Формула полной вероятности
4. Формула Байеса
5. Формула Бернулли
6. Интегральная и локальная теоремы Лапласа
7. Производящая функция (многочлен вероятностей)
8. Функция и плотность распределения дискретной случайной величины
9. Математическое ожидание случайной величины
10. Теорема Чебышёва и Закон больших чисел
11. Функция и плотность распределения непрерывной случайной величины
12. Мат.ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины
13. Равномерное распределение
14. Нормальное распределение
15. Функция и плотность распределения двумерной случайной величины
16. Условный закон распределения двумерной дискретной СВ
17. Условный закон распределения двумерной непрерывной СВ
18. Мат. ожидание, дисперсия и СКО двумерной случайной величины
19. Ковариация (корреляция) системы двух случайных величин

Статистический анализ данных

1. Выборка, генеральная совокупность и тип данных
2. Типы шкал данных
3. Точечные оценки, их смещенность и несмещенность.
4. Свойства точечных оценок
5. Метод получения точечных оценок
6. Интервальные оценки
7. Некоторые полезные распределения
8. Гипотезы и статистические критерии
9. Ошибки первого и второго родов
10. Виды статистических критериев
11. Критерий "Хи-квадрат" Пирсона и точный критерий Фишера
12. Критерий Стьюдента
13. Экзаменационный проект

​

Этот курс — погружение в профессию QA Automation Engineer
Мы будем работать с современными и востребованными технологиями, такими как HTTPX, Pydantic, Allure, Allure TestOPS и Pytest. Без воды, только практическая информация, которую вы сможете сразу применить в реальных проектах.

О чем этот курс?
Мы разберем автоматизацию API-тестирования на атомы. Наша цель — не просто научиться отправлять запросы к API и проверять коды ответа, а создать полноценный фреймворк автотестов, который можно использовать в боевых проектах.
Что вас ждет в курсе?
✅ Практика, практика и еще раз практика:

Вы не просто изучите, как отправлять HTTP-запросы, а напишете полное покрытие сервера API автотестами с учетом всех нюансов.
Большую часть API тестов вы будете писать самостоятельно в рамках домашних заданий.
Работа с production like сервером: тестируем API, анализируем серверные логи, смотрим, как работает сервер «изнутри».
✅ Пошаговое обучение – от базовых концепций API до построения production ready тестового фреймворка.

✅ Глубокий разбор инструментов – изучаем широкий спектр инструментов, не ограничиваясь простым форматом: вот инструмент, вот документация, разберитесь сами. Мы глубоко погружаемся в каждый инструмент, рассматриваем альтернативы, сравниваем их, анализируем плюсы и минусы, а также выделяем риски и преимущества.

✅ Глубокое понимание API — мы не просто тестируем API, а разбираем его работу «под микроскопом»: от HTTP-протокола до анализа логов серверов.

Поработаем с загрузкой файлов
Разберем самые сложные и нетривиальные случаи в тестировании и работе с API
Как читать Swagger-документацию и тестировать API через неё
Как устроена аутентификация, авторизация, идентификация
Что такое JWT-токены и как с ними работать
Как API обрабатывает запросы на уровне кода
Изучим клиент-серверную архитектуру
Разберём, что такое REST API, и обсудим принципы RESTful-архитектуры
Поработаем с протоколами HTTP, gRPC, WebSocket и TCP/IP
✅ Глубокая проработка CI/CD — не только запустим тесты вручную, а настроим их на CI/CD. Вы научитесь правильно организовывать тестовый фреймворк и запускать его в автоматическом режиме.

✅ Разработка API-клиента и фреймворка с нуля — вместо того, чтобы выполнять сырые запросы прямо в тестах, мы создадим гибкий API-клиент, который можно переиспользовать во всем проекте. Покроем работу с фикстурами, логированием, отчетами, JSON Schema, параллельным запуском тестов и настройками проекта.

✅ Визуализация покрытия API тестами — вы получите уникальный инструмент swagger-coverage-tool, который отслеживает, какие части API покрыты тестами, и показывает это в интерактивном отчёте. Покрытие считается не по "статус-кодам", а по каждому параметру и полю ответа. Такой подход позволяет визуально понимать, насколько качественно протестирован API. Этого нет ни в одном другом курсе — инструмент разработан эксклюзивно для участников и используется в продвинутых проектах.

✅ Процесс автоматизации тестирования — детально разберём, как должен выглядеть эталонный процесс автоматизации тестирования в команде — от начала разработки до запуска тестов в CI/CD.

Программа курса:

Приветствие и инструкции

1. Знакомимся
2. Советы по изучению материала
3. Инструкции по отправке заданий на проверку

Введение в профессию QA Automation Engineer

1. Основы тестирования программного обеспечения
2. Основные виды тестирования
3. Техники тест-дизайна
4. Артефакты тестирования и тестовая документация
5. Введение в автоматизацию тестирования
6. Основные инструменты автоматизации тестирования

Настройка окружения

1. Установка и настройка окружения Python
2. Установка и настройка PyCharm

Система контроля версий Git

1. Начало работы с Git
2. Публикация проекта на GitHub
3. Работа с GitHub Desktop

Основы работы с API

1. Установка и настройка локального сервера
2. Форматы представления данных
3. Знакомство с API
4. Знакомство с HTTP протоколом
5. Знакомство с gRPC протоколом
6. Знакомство с WebSocket протоколом
7. Знакомство с TCP/IP протоколами
8. Работа с аутентификацией

Основы работы с HTTPX

1. Введение в HTTPX
2. Практикуемся в работе с HTTPX
3. Знакомство с API клиентами
4. Практикуемся в реализации API клиентов
5. Практикуемся в использовании API клиентов

Основы работы с Pydantic

1. Знакомство с Pydantic
2. Применяем Pydantic в API клиентах
3. Валидация JSON schema
4. Знакомство с Faker

Управление автотестами c Pytest

1. Введение в Pytest
2. Написание API автотестов используя Pytest
3. Маркировки Pytest
4. Pytest skip, skipif, xfail
5. Фикстуры Pytest
6. Плагины Pytest
7. Параметризация Pytest
8. Перезапуски автотестов в Pytest

Практика написания API автотестов

1. Рефакторинг и подготовка к написанию API автотестов
2. Практикуемся в написании API автотестов. Часть 1
3. Практикуемся в написании API автотестов. Часть 2
4. Практикуемся в написании API автотестов. Часть 3
5. Практикуемся в чтении и разборе ошибок API автотестов

Создание Allure отчета

1. Знакомство с Allure
2. Интеграция Allure в автотесты
3. Добавление Allure шагов в автотесты
4. cURL в Allure-отчете: упрощаем анализ API-тестов
5. Знакомство с Allure TestOPS

Улучшение автотестов

1. Настройки автотестов с Pydantic
2. Параллельный запуск автотестов
3. Добавляем логирование для API автотестов
4. Добавляем информацию о переменных окружения в Allure отчет
5. Улучшение работы с API клиентами с помощью Enum для URI

Работа с CI/CD

1. Введение в CI/CD
2. CI/CD системы
3. Подготовка проекта к запуску на CI
4. Запуск автотестов на CI
5. CI/CD и автотесты: Стратегия автоматизации тестирования

Покрытие API тестами: как проверить, что мы тестируем всё?

1. Что такое покрытие API и зачем его измерять
2. Инструмент для измерения тестового покрытия API
3. Практикуемся в интеграции покрытия в API тесты

Резюме

1. Итоговый проект
2. Рекомендации по составлению резюме
3. Рекомендации по прохождению собеседований

​

Финальный и заключительный курс, который собирает все предыдущие знания в общую картину. Разберёмся, как именно проектируется и реализуется архитектура.

Цель курса
Получить базу востребованных технических компетенций для Senior-специалиста

Изучим принципы работы веб-приложений. Научимся проектировать и реализовывать двухзвенную, трехзвенную и EDA-архитектуры на открытом стеке (PostgreSQL, Kafka, Python)
Middle → Senior
Умения, которые вы получите на курсе, помогают повысить свой уровень

■ для системных аналитиков: Middle → Senior
■ для разработчиков: Junior → Middle
___

⚡ ≈ 150 000−170 000 р — зарплата системного аналитика уровня Middle
⚡ ≈ 250 000 р — зарплата системного аналитика уровня Senior
24 часа
13 воркшопов
Обучение построено на воркшопах, полноценных лабораторных работах. Живая онлайн коммуникация с экспертом в режиме реального времени.

■ Обучение по по понедельникам, средам и пятницам
с 18:00 до 20:00 (21:00)
■ 9 занятий по 2-3 часа по будням

*Сложный курс
Курс новый. Ожидаем на обучение подготовленную аудиторию

Рекомендуется иметь опыт проектирования физической модели данных для PostgreSQL.
Стоимость
48 000 руб — для частных лиц
64 000 руб — для компаний
___

Для кого этот курс
Опыт в разработке желателен. Но если его нет, мы постараемся научить вас основам алгоритмизации и программирования на Python и pl/pgsql, сохраняя фокус на проектирование архитектуры многозвеньевых систем.

• Системный аналитик
• Проектировщик информационных систем, ИТ-решений
• Разработчиклюбого уровня

Программа курса

■ Воркшоп 1. Постановка задачи, определение структуры и функций системы.
■ Воркшоп 2. Проектирование архитектуры системы (схемы контекста и контейнеров С4)
■ Воркшоп 3. Проектирование реляционной БД. Проектирование физической модели данных для PostgreSQL

■ Воркшоп 4. Реализация БД, настройка Hasura. Запуск DDL-скриптов, наполнение БД
■ Воркшоп 5. Процедурный язык PL/pgSQL и триггерные функции PG. Реализация триггерных функций на свои таблицы PG

■ Воркшоп 6. REST API и GraphQL. Проектирование и реализация фронта на отправку заявок Яндекс. Формы в PostgreSQL через GraphQL в Hasura
■ Воркшоп 7. Проектирование REST API. Разработка спецификации OpenAPI в SwaggerHub
■ Воркшоп 8. Разработка REST-приложения. Разработка бэка и html-верстка фронта

■ Воркшоп 9. Интеграция И С. Веб-хуки. Интеграция по веб-хукам с ТГ и Unisender
■ Воркшоп 10. Интеграция И С. Брокеры EDA. Kafka. Создание Яндекс. формы на оплату, отправка ее результатов в очередь RabbitMQ

■ Воркшоп 11. Потребление данных из RabbitMQ
■ Воркшоп 12. NoSQL. Знакомство с key-value хранилищем Redis
■ Анализ и визуализация данных. Настройка дашборда в Яндекс. Даталенс

​

Цель обучения
Научиться проектировать системы цифровых маркетплейсов, где площадка соединяет поставщиков товаров и услуг (такси, доставка еды, обмен контента) с потребителями (gig economy).

Уровень Pre-senior
Воркшоп для старших инженеров, архитекторов решений, тимлидов, системных аналитиков, которые стремятся к профессиональному росту и развитию

Воркшоп — формат быстрого освоения мини-компетенций.
Чередование теории, практики и обратной связи

Используем
Miro / PlantUML

На практике научитесь:
Транслировать бизнес-идею в технические требования и конечные решения
Создавать доменную модель на основе анализа бизнес-процессов
Вырабатывать техническое решение для выбранных доменов с учетом выявленных технических требований и особенностей бизнеса
Обеспечивать необходимые гарантии и SLA

Программа практического воркшопа

Модуль 1. Введение в гиг-экономику на примере такси
Описание бизнес-модели, технологических компонент (мобильные приложения, бэкофис, etc)
Основные домены (особенности бизнеса и их влияние на технические решения)
Уточнение архитектурно-значимых бизнес и технических требований
Расчёт нагрузок и выбор хранилищ данных с учетом плана на 3 года

Модуль 2. Архитектура решения и ключевые домены: Matching, Dispatch, Payments
Описание мэтчинга
Проведение Event Storming по домену
Выявление агрегатов
Создание сервисов на основе агрегатов

Модуль 3. Комплаенс
Выявление требований со стороны регулятора
Реализация фискализации
Осуществление требуемых гарантий (SLA)
Внутренняя и внешняя отчётность
Учёт требований к данным для финансового анализа

Модуль 4. Финансовые потоки: инвойсы и выплаты исполнителям
Система выплат и отчетности
Взятие оплаты и поддержка разных платежных систем
Надёжные выплаты партнерам
Поддержание балансов
Выгрузка данных

Автор и ведущий воркшопа — практикующий специалист Владимир Иванов
Технический директор. Тренер, ментор
В прошлом Senior Engineering Manager в Bolt

​

Создавай Telegram-боты и зарабатывай — это проще, чем кажется!
Освой востребованную профессию и создай первого бота уже на 1-й неделе! Подходит для абсолютных новичков.

Кому подойдёт этот курс?
Новичкам, которые хотят освоить востребованную профессию.
Фрилансерам, чтобы добавить новую услугу в портфолио.
Владельцам бизнеса, чтобы автоматизировать процессы.
Всем, кто хочет зарабатывать онлайн без сложных навыков.

Почему Telegram-боты — это для всех?
Не нужно быть программистом! Наш курс учит создавать ботов с нуля, даже если вы никогда не писали код.
Простые инструменты. Используйте готовые платформы и понятные инструкции — всё как собрать конструктор.
Работа из дома. Нужен только компьютер или смартфон и интернет.
Востребованная профессия. Компании ищут специалистов по ботам, а клиентов всё больше.

Что вы будете уметь через 10 модулей?

• Придумывать, проектировать и реализовывать идеи самостоятельно
  Самое главное — вы получите мышление разработчика. Научитесь не просто повторять, а понимать, думать, создавать.
• Подключать веб-приложения к ботам
  Вы поймёте, как связать Telegram-бота с внешними системами и сайтами. Например: боты для бронирования, CRM, рассылки, уведомлений и многого другого — всё это станет вам доступно.
• Создавать интерактивные интерфейсы с кнопками
  Клавиатуры, inline-кнопки, меню, опросы — вы научитесь делать интерфейсы, которые нравятся пользователям. Ваш бот будет не просто текстовым, а по-настоящему удобным и живым.
• Работать с базами данных, API и вебхуками
  Вы освоите, как подключать базы данных (например, SQLite или PostgreSQL), как "общаться" с внешними сервисами через API, и как обрабатывать вебхуки. Эти навыки делают вашего бота реально полезным и гибким.
• Писать Telegram-ботов на Python
  Научитесь с нуля создавать Telegram-ботов любой сложности: от простых автоответчиков до умных систем с логикой, командами и интерактивным интерфейсом. Всё с помощью одного из самых популярных языков в мире — Python.

Спойлер: программа курса

Версия Python 3.10.x

• Модуль 1: Введение в программирование и Telegram-ботов
• Модуль 2: Основы Python для ботов
• Модуль 3: Расширенные возможности Telegram-ботов
• Модуль 4: Хранение и обработка данных.
• Модуль 5: Асинхронное программирование и продвинутые боты
• Модуль 6: Веб-приложения в Telegram и интеграция с внешними системами
• Модуль 7: Оптимизация, масштабирование и безопасность
• Модуль 8: Расширенные возможности и интеграции
• Модуль 9: Масштабирование и деплой Telegram-бота в продакшен
• Модуль 10: От идеи к доходу — создание и продвижение бота
• Идеи для ботов после курса

Модуль 1: Введение в программирование и Telegram-ботов
1.1 Что такое Telegram-боты и зачем они нужны.
1.2 Основы программирования: что такое код, переменные и логика.
1.3 Знакомство с Python — почему это лучший выбор для новичков
1.4 Установка Python и настройка рабочей среды (VS Code, PyCharm)
1.5 Что такое API и как Telegram использует Bot API
1.6 Регистрация бота через BotFather и получение токена
1.7 Пишем первый "Hello, World!"-бот с помощью библиотеки python-telegram-bot
1.8 Разбираемся с командами и сообщениями в Telegram
1.9 Как тестировать бота: первые шаги и отладка
1.10 Практика: создаем простого эхо-бота

Модуль 2: Основы Python для ботов
2.1 Переменные, типы данных и их использование в ботах
2.2 Условные операторы (if/else) для обработки команд
2.3 Циклы в Python для автоматизации задач бота
2.4 Списки и словари для хранения данных в ботах
2.5 Функции в Python для упрощения кода бота
2.6 Работа с файлами для сохранения данных бота
2.7 Итоговый проект модуля — бот-викторина с сохранением данных
2.8 Обработка ошибок (try/except) — как избежать сбоев
2.9 Работа с библиотеками: установка и подключение
2.10 Практика: бот-калькулятор с базовыми операциями

Модуль 3: Расширенные возможности Telegram-ботов
3.1 Клавиатуры и кнопки для взаимодействия с пользователем
3.2 Веб-запросы для получения данных из интернета
3.3 Inline-режим и работа с чатами
3.4 Отправка изображений, видео и документов
3.5 Работа с командами и меню бота (/start, /help)
3.6 Использование хэндлеров в python-telegram-bot
3.7 Как логировать действия бота для отладки
3.8 Практика: бот-магазин с кнопками выбора товаров
3.9 Итоговый проект: бот с меню и базовой навигацией

Модуль 4: Хранение и обработка данных.
4.1 Введение в базы данных для хранения данных (SQLite)
4.2 Работа с базами данных в ботах (CRUD-операции)
4.3 Интеграция базы данных с ботом-калькулятором
4.4 Интеграция базы данных с ботом-магазином
4.5 Оптимизация и масштабирование данных
4.6 Введение в работу с API для динамических данных
4.7 Практика: бот-органайзер с задачами
4.8 Итоговый проект: универсальный бот

Модуль 5: Асинхронное программирование и продвинутые боты
5.1 Введение в асинхронность и aiogram
5.2 Создание первого асинхронного бота с aiogram
5.3 Хэндлеры, фильтры и состояния (FSM) в aiogram
5.4 Многошаговые диалоги и обработка ошибок
5.5 Интеграция базы данных с aiogram
5.6 Вебхуки и оптимизация производительности
5.7 Развертывание и мониторинг бота
5.8 Итоговый проект: бот для заказа еды

Модуль 6: Веб-приложения в Telegram и интеграция с внешними системами
6.1 Введение в Telegram Mini Apps и их возможности
6.2 Создание первого мини-приложения с HTML и JavaScript
6.3 Интеграция мини-приложения с ботом через WebAppData
6.4 Подключение платежей через Telegram Stars
6.5 Интеграция бота с REST API внешних сервисов
6.6 Работа с Google Sheets для хранения данных
6.7 Тестирование и отладка веб-приложений и интеграций
6.8 Итоговый проект — бот с мини-приложением для заказа еды

Модуль 7: Оптимизация, масштабирование и безопасность
7.1 Оптимизация производительности бота и Mini App
7.2 Масштабирование бота для тысяч пользователей
7.3 Основы безопасности Telegram-ботов
7.4 Шифрование данных и защита API
7.5 Мониторинг и аналитика работы бота
7.6 Автоматизация развертывания и CI/CD
7.7 Итоговый проект — защищенный и масштабируемый бот

Модуль 8: Расширенные возможности и интеграции
8.1 Интеграция с внешними API для расширения функционала
8.2 Работа с базами данных для хранения данных бота
8.3 Создание интерактивных игр внутри Mini App
8.4 Реализация уведомлений и рассылок через бота
8.5 Интеграция с платежными системами и подписками
8.6 Интеграция машинного обучения для персонализации
8.7 Аналитика и визуализация данных

Модуль 9: Масштабирование и деплой Telegram-бота в продакшен
9.1 Оптимизация производительности бота
9.2 Настройка серверов и деплоя в облаке
9.3 Работа с очередями и асинхронная обработка задач
9.4 Мониторинг и логирование в продакшене
9.5 Безопасность и защита бота
9.6 Тестирование и нагрузочное тестирование
9.7 Итоговое задание: Запуск бота в продакшен

Модуль 10: От идеи к доходу — создание и продвижение бота
10.1 Генерация идей для бота: как найти свою нишу
10.2 Анализ аудитории и постановка целей
10.3 Продвижение бота: как привлечь первых клиентов
10.4 Монетизация: как зарабатывать на ботах
10.5 Презентация проекта: как продать идею
10.6 Поддержка и развитие: жизнь после запуска
10.7 Финальный проект: запуск собственного бота

Идеи для ботов после курса
Бот-игра
Бот-помощник
Бот-консультант
Бот для контента
Бот-агрегатор
Бот-обучение
Бот-астролог

Самостоятельное обучение
Доступ к 83 урокам
88 практических заданий
Готовые шаблоны Telegram-ботов
Формат: Онлайн, доступ с любого устройства.

​

Этот воркшоп для вас, если:

• Вы чувствуете, что делаете рутину
  Вы снова и снова пишете однотипный код, документацию и тесты. Хотите ускориться, но боитесь потерять качество.
• Вас просят быстро разобраться в чужом коде
  Нужно вникнуть в проект за пару дней, но комментариев нет, код сложный, и всё на бегу. Вы бы хотели, чтобы кто-то кратко объяснял, что тут вообще происходит.
• Вы хотите выйти на новый уровень
  Вы умеете писать код. Но теперь хотите работать как инженер: думать, проектировать, делегировать машине, а не быть самим этой машиной.
• Вы пробовали ChatGPT, но он «несёт чушь»
  Вроде бы слышали, что AI помогает, но как именно – непонятно. Промпты непонятные, ответы не попадают, результат – только разочарование.

День 1. AI как расширение мышления Ruby-разработчика
Научимся смотреть на AI не как на магию или замену, а как на инструмент расширения мышления и системного подхода. Разберём, как использовать AI для декомпозиции задач и проектирования архитектуры, погружения в чужой код.
Сравним Cursor и ChatGPT на реальных кейсах: от написания фичи до понимания незнакомого метода.

Содержание:

• Проектирование фичи с нуля через промпты
• Резюме функциональности из чужого кода
• Анализ проблемы: с чего начать и куда копать

Результат:

• Поймёте, как мыслить вместе с AI, а не вместо него
• Научитесь ставить правильные вопросы и задачи AI, в зависимости от контекста
• Получите базовые шаблоны промптов для архитектуры, декомпозиции и анализа багов
• Увидите, когда и почему AI ошибается, и как это обойти

День 2. AI в коде: от черновика до продакшена

Перейдём от мышления к действию: научимся писать, тестировать и документировать код вместе с AI. Будем генерировать методы, тесты, документацию, проверять и улучшать результаты.
Сделаем фичу от начала до конца: от промпта до Pull Request’а

Содержание:

• Генерация метода API-интеграции с Faraday
• Написание RSpec тестов
• Автогенерация документации (Yard/Markdown)
• Рефакторинг старого метода с AI-комментариями

Результат:

• Сможете писать фичи быстрее, используя AI как черновик и советника
• Научитесь добавлять тесты и документацию без усилий
• Получите подходы к рефакторингу с AI-подсказками
• Увидите, как улучшить качество и читабельность кода с помощью моделей

День 3. AI как часть среды и процесса

Систематизируем подход: как встроить AI в свою ежедневную работу. Настроим Cursor, автоматизируем повторяющиеся действия, подключим линтеры и вспомогательные сниппеты. Затронем тему внимания, усталости и привычек: как сохранить фокус и не выгореть, когда AI всегда рядом.

Содержание:

• Настройка окружения и привычек в Cursor
• Использование AI и Rubocop вместе
• Разбор багов из GitHub Issues с AI
• Создание сниппетов и шаблонов промптов под задачи

Результат дня:

• Сформируете рабочую среду с AI, заточенную под вас
• Научитесь устраивать AI-поддержку в повседневных задачах
• Получите свой набор шаблонов/сниппетов/инструкций
• Поймёте, как работать с AI без выгорания и потери концентрации

Этот воркшоп поможет вам

• Кодить быстрее и меньше уставать
  
  Делегировать рутину AI и сосредотачиваться на главном – логике, архитектуре и принятии решений
• Правильно формулировать промпты
  
  Оценивать ответы модели, настраивать Cursor под себя и общаться с AI как с членом команды, а не игрушкой.
• Легко разбираться в чужом и устаревшем коде
  
  Читать, резюмировать и раскладывать код с помощью AI – без потери времени и концентрации
• Перестать откладывать написание тестов и документации
  
  Писать юнит- и интеграционные тесты на Rspec, а также документацию с помощью AI – быстро, понятно, без самопожертвования

​

Обучение четко структурировано Курс разбит на блоки, проходя которые вы научитесь работать с Zennoposter шаг за шагом

Закончив данное обучение, вы сможете взять хороший старт и получить ценные знания и навыки, чтобы писать проекты для своих целей, работать с заказчиками или устроиться на работу.

В курс также добавлен подробный практический урок по заработку
В нем мы расскажем, как монетизировать полученные знания:

• как найти работу
• как найти первые заказы
• как общаться с работодателями
• на что обращать внимание
• какие есть подводные камни
• как налаживать и продолжать сотрудничество
• как искать идеи для своих проектов и многое другое.

Программа (может обновляться):

1) Основы работы с Zennoposter
2) Интерфейс. Из чего состоит программа, как подготовить Zennoposter к работе
3) Обзор полезных экшенов: какие именно экшены вы будете чаще всего использовать в своей работе. Примеры использования.
4) Какие экшены не понадобятся и почему
5) Работа с документацией Zennolab
6) Пишем браузерный проект, работа с AI с помощью пост/гет-запросов
7) Работа с профиль папками, а такжес расширениями в браузере Chronium на примере реального проекта
8) Решение сложной капчи
9) Монетизация и примеры использования Zennoposter

​

Ежегодно онлайн-школы выпускают тысячи джунов, которые пытаются найти работу. Карьерные центры обещают помочь с трудоустройством, но плодят лишь одинаковые резюме, которые не работают. Как выделиться среди других кандидатов в 2025 году? На этом курсе вы узнаете эффективную стратегию для поиска работы в IT!

Если вы испытываете сложности с поиском работы или только собираетесь выходить на рынок труда — этот курс создан для вас. Вы познакомитесь с эффективной стратегией, которая выделит вас на фоне остальных кандидатов.

Как проходит обучение

Обучение проходит в формате коротких видео-уроков. К каждому уроку прилагается небольшой тест для закрепления материала.

Программа курса:

Мотивация:

1. Как понять, что пора искать работу?
2. Избавляемся от заблуждений, которые мешают найти работу

Поиск работы (теория):

1. Разбираемся, как происходит найм
2. Обозреваем площадки для поиска работы. Изучаем лучшие практики
3. Разбираемся, что такое HR-фильтр и как он отсеивает новичков

Поиск работы (практика):

1. Учимся составлять резюме, которое будет интересно работодателям
2. Учимся писать сопроводительные письма, которые нас продвинут

Прохождение собеседований:

1. Разбираемся, как общаться с HR-менеджером, чтобы понравиться
2. Разбираемся, как проходить технические собеседования

Получение оффера:

1. Изучаем, что такое Job offer и как его принимать
2. Подводим итоги

​

На курсе ты закроешь рабочие проблемы:

Teamlead:

• Коллеги отправляют все одним коммитом: баги, стили, логику авторизации.
• Все изменения конфликтуют при мердже, приходится переписывать код и тратить время.
• Работаем вслепую — сами пишем отчёты, проводим лишние статус-митинги для синхрона по изменениям в коде.
• Коммиты не привязаны к задачам в Jira, документация отстаёт от кода, деплои проходят отдельно от мерджей. Всё вручную, всё забывается.
• Нет стандартов по работе с Git. Новички неделями разбираются в нашем хаосе и постоянно дергают коллег по вопросам.
• Сотни коммитов перемешаны в кашу. Тратим часы на ручной поиск багов. Клиент негодует, бизнес теряет деньги из-за простоя, а все шишки мне.

Junior/Middle:

• Все работают в своих ветках, но при мердже всё ломается. По 30 коммитов на каждого — непонятно, чей код рабочий и где затаилась бага.
• После ребейза пропала ветка. Весь труд за неделю улетел в никуда. Паника. Хоть заново переписывай.
• Отправил(-а) все изменения в одном коммите — упал прод. Теперь ищу, где именно и что сломалось. Занятие на весь день...
• Форматирование кода перед отправкой, вычитка ошибок — надоела эта рутина.

За 1 месяц изучишь best practices и глубинки Git’а:

Teamlead:

• Научишься настраивать автоматические уведомления через Git-хуки, которые покажут, кто, когда и что сделал.
• Настроишь хуки для уведомлений об изменениях в командные чаты. Создашь хуки на сервере для оповещения + интегрируешь все с системами мониторинга.
• Научишься выбирать и внедрять оптимальные стратегии ветвления — мерджи станут быстрыми и безболезненными.
• Свяжешь задачи, коммиты и деплой в единую систему. Все изменения в Git автоматически будут привязываться к задачам в таск-менеджере.

Junior/Middle:

• Научишься делать атомарные коммиты и восстанавливать ветки, даже если казалось, что они навсегда потеряны.
• Сможешь автоматически создавать отчёты о коммитах за день, и отправлять уведомления о новых PR всей команде
• Научишься автоматически проверять код на баги и форматировать его перед коммитом.
• Узнаешь, как отлавливать 99% багов до отправки кода в CI/CD с помощью ниндзя-трюков и супер-поиска.
• Научишься изменять историю, чтобы не было аварий при коллективной работе.
• Научишься блокировать коммиты при наличии отладочного кода и валидировать сообщения коммитов по шаблону.

Программа курса:
4 модуля, ДЗ и best practicesРазбираем Git под капотом, а не базовые команды. Все знания используются в работе каждый день.

Модуль 1
Внутренний мир Git
Теория:

• Git под капотом: объекты, хэши, индекс
• Коммиты правильно: атомарные изменения
• Умная история: сообщения со смыслом

Практика:
хирургия коммитов с git add -p
Результат:
делаешь пул-реквесты, которые принимают сразу без доработок
пишешь атомарные коммиты и точечно откатываешь изменения без повреждения смежных функций
делаешь меньше ошибок с помощью понимания, как Git хранит объекты и вычисляет хэши
выстроишь качественную историю коммитов и сократишь онбординг новичков с недель до дней — новый разработчик понимает логику развития проекта
умеешь мгновенно находить причины багов без многочасовых раскопок кода с помощью грамотно составленных сообщений.
Модуль 2
Ветки и управление историей
Теория:

• Стратегии ветвления: GitFlow vs GitHubFlow vs TrunkBased
• Merge vs Rebase: когда что использовать
• Разрешение конфликтов как профи

Практика:
Переписывание истории с rebase -i
Результат:
умеешь выстраивать стратегию слияния и переписывания истории под разные команды — от стартапов до бигтехов
мерджишь за полчаса вместо двух дней
профессионально управляешь версиями и меняешь историю.

Модуль 3
Командная Git-машина
Теория:

• Форки и PR: процесс без трений
• Git Hooks: автоматизация рутины
• Оптимизация для больших репозиториев

Практика:
Настройка эффективного CI/CD.
Результат:
отсутствие разрыва между между Git и рабочими процессами
прозрачность процесса разработки
перехватываешь критические ошибки до того, как они попадут в репозиторий, а не после падения прода
экономишь часы своего и командного времени с помощью автоматизации проверки кода. Уберешь все повторяющиеся ручные действия
создашь единые стандарты кода и коммитов для всей команды без бесконечных призывов «давайте следовать правилам»
грамотно настроенный CI сокращает время от коммита до деплоя с часов до минут
правильные триггеры и кэширование снижают нагрузку на серверы и экономят тысячи долларов на инфраструктуре ежемесячно
автоматические preview-окружения для каждого PR позволяют тестировать изменения до мержа и обнаруживать проблемы до того, как они достигнут основных веток.

Модуль 4
Git-ниндзя
Теория:

• Спасение данных: reflog и восстановление
• Git bisect: поиск багов по истории
• Модули и подрепозитории

Практика:
Диагностика и реанимация сломанного репо
Результат:
создаешь чистую и понятную историю коммита с помощью выбора отдельных изменений внутри файла
мгновенно находишь баги. Видишь все коммиты, где конкретная строка кода была добавлена или удалена
автоматизируешь бинарный поиск по истории для находки коммита с багом. Экономишь часы времени
умеешь сжимать репозиторий и автоматически удалять мусор
умеешь спасать «удаленные» коммиты, которые ты случайно потерял.

​

Чему вы научитесь

• Теория тестирования, синхронизированная с ISQTB
• Техники тест-дизайна
• Проектирование тестовой документации
• Системы управления документацией
• Тестирование веб-приложений
• Тестирование мобильных приложений
• Работа с реляционными и нереляционными базами данных (SQL/NoSQL)
• Тестирование API и работа с Postman
• Работа с git и bash
• Основы CI/CD
• Создание резюме
• Создание портфолио

Подходит новичкам и специалистам с опытом, которые хотят освоить профессию тестировщика ПО или прокачать свои навыки.

Среднее время прохождения: 100 часов (включая домашние задания)

Рекомендация: проходить на настольном компьютере, так как курс включает установку инструментов и практические задачи. На смартфоне отдельные элементы могут отображаться некорректно.

Для прохождения некоторых уроков практической части курса вам может понадобиться VPN.

Всего задач: более 400
Они направлены на теоретические и практические аспекты профессии.

Сообщество: доступ в Telegram-чат для общения и помощи, который вы получите после оплаты курса.

О курсе

• Курс записывается с 2023 года по настоящее время.
• Каждый год я добавляю и обновляю видео, уроки, материалы
• Интерфейсы некоторых инструментов могут измениться, но функции и теория остались актуальными.
• Каждый урок включает видео и текстовый конспект.
• Много тестов и практических заданий.
• Модули курса открываются друг за другом, а не открыты все сразу
• В курсе много ссылок на дополнительные материалы, которые я собирал годами

Основные отличия от базовой версии курса:

• Только уникальные уроки (40 часов новых видео), которых нет на Youtube и Stepik
• Просмотр видео без необходимости использования VPN
• Текстовый конспект почти к каждой лекции
• Новые инструменты и расширенные версии уроков базового курса
• Теория обновлена до последней версии сертификации ISTQB
• Больше примеров внутри текстового конспекта и его адаптация под ЦА
• Специально разработанная для курса инфраструктура: веб-приложение с клиентской и серверной частью, документация, макеты, Swagger, база данных
• Вы сможете залезть в код приложения и понять: как все работает изнутри?
• Основные практические задания повторяют рабочие активности тестировщика: от анализа требований, создания документации до реального тестирования с использованием инструментов
• Вы будете использовать результаты прошлых ДЗ для работы с последующими заданиями
• Больше тестов, больше заданий, больше интерактивности и вовлечения
• Примеры решений от меня для заданий с тэгом "Практика", чтобы вы понимали, куда нужно двигаться
• Видео-разборы некоторых решений для большего понимания
• В конце курса вы создадите портфолио в GitHub, которое будет содержать результаты обучения
• Бонусом к курсу идут интерактивные карточки в Quizlet для запоминания и словарь из более 150 терминов

Для кого этот курс

– Те, кто еще не знает ничего про тестирование
– Начинающие специалисты
– Действующие специалисты, которые хотят освежить знания, готовятся к интервью или хотят прокачать отдельные навыки

Начальные требования

– Осознанное понимание, что такое самообучение
– Базовая компьютерная грамотность
– Умение работать с программным обеспечением на уровне уверенного пользователя
– Английский язык со словарем
– Рабочий компьютер, так как на курсе много практики, связанной с приложениями на нем
– Обязательно нужен VPN для работы с рядом программ

​

Кто такой маркетолог-аналитик?
Анализирует и оптимизирует рекламу — чтобы она работала эффективно. Разрабатывает рекомендации для улучшения показателей. На основе данных помогает принимать решения относительно продукта, чтобы сделать его привлекательным для покупателя и формировать стратегию на много месяцев вперед.

→ Анализирует отрасль, рынок и конкурентов, финансовые, продуктовые и маркетинговые показатели
→ Отслеживает источники трафика
→ Строит прогнозы, оптимизирует рекламные кампании и целевой бюджет
→ Настраивает сквозную аналитику
→ Улучшает работу лендингов: А/В-тесты, лидогенерация

Вы научитесь:

• Работать с основными метриками продукта и маркетинга
• Проводить сбор данных при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс. Метрики, Python
• Визуализировать данные при помощи: Google Sheets, Power BI, Python

После курса вы сможете

• Считать юнит-экономику, чтобы у компании было ясное представление обо всех расходах и доходах на каждого клиента
• Работать с сегментацией и проводить когортный анализ, чтобы лучше понимать клиентов и их предпочтения
• Запускать A/B-тестирования и анализировать их итоги, чтобы повысить эффективность элементов продукта или маркетинга

Краткая программа курса
Блок 1

• Модуль 1. Введение в маркетинг
• Модуль 2. Настройка «Яндекс.Метрики» и Google Analytics
• Модуль 3. Трафик: понятие, источники
• Модуль 4. Введение в аналитику данных
• Модуль 5. Оценка конкурентов и рынка

→ Результат

• Примерите на себя специальность маркетолога-аналитика
• Познакомитесь с основными инструментами работы
• Увидите экосистему маркетинга и рекламы в целом
• Поймете основы аналитики данных
• Научитесь анализировать рынок и конкурентов

Блок 2

• Модуль 6. Виды рекламы: поисковая реклама
• Модуль 7. Работа с аудиториями в рекламных сетях и соцмедиа
• Модуль 8. Виды рекламы: сложные источники трафика
• Модуль 9. Работа с crm-маркетинговыми кампаниями
• Модуль 10. Google Tag Manager: работа с контейнером данных
• Модуль 11. A/B-тесты
• Модуль 12. A/B-тесты: введение в статистику и математику
• Модуль 13. A/B-тесты: инструменты для проверки гипотез
• Модуль 14. App-аналитика
• Модуль 15. Создание медиаплана и его анализ
• Защита проекта

→ Результат

• Сможете отслеживать основные источники трафика
• Узнаете, как работать с клиентами через рассылки и crm-системы
• Научитесь оптимизировать рекламные кампании по отношению к разным маркетинговым и бизнес-показателям
• Освоите запуск А/В-тестов для улучшения конверсий с лендингов без использования сложного математического аппарата

Блок 3

• Модуль 16. Сегментирование и персонализация ЦА
• Модуль 17. Когортный и RFM-анализ
• Модуль 18. Работа с базами данных
• Модуль 19. Настройка сквозной аналитики
• Модуль 20. Эконометрика
• Модуль 21. Отчеты и дашборды
• Защита проекта

→ Результат

• Научитесь выстраивать сквозную аналитику
• Сможете составлять понятные отчеты и дашборды, используя Power BI
• Будете проводить анализ пользователей: когортный и RFM . Делить ЦА на сегменты
• Освоите работу с базами данных с использованием SQL