Новые складчины | страница 4

​

Преподает Lead разработки AI-агентов, Группа Сбер (АБТ)
Научимся с нуля создавать и внедрять в процессы сложных AI-агентов на примере pet-проекта — мультиагентной системы с production-архитектурой: памятью, стейтом, автономностью и мониторингом. Без low-code решений

Подойдет разработчикам, которые:

1. Внедряют AI-агентов в существующую инфраструктуру компании или хотят научиться делать это для себя
2. Уже писали агентов и получили неуправляемую «систему» с галлюцинациями, зацикливанием и сжиганием бюджета

Также Будет полезно:

• Tech/Team-лидам
  Узнаете лучшие практики проектирования архитектуры AI-агентов
  
  
• AI-продактам
  Увидите процесс разработки AI-агентов изнутри и будете лучше понимать свою команду

Ограничей по грейду нет, но нужно знать:

• любой backend-язык
• базовые принципы API
• сети и БД на базовом уровне

На практике будем писать агентов с помощью LLM, но в теории покажем примеры кода на Python.
Конструкции будут простыми - проблем с пониманием не возникнет​

В рамках курса научимся:

1. Проектировать архитектуру реального AI-агента с учетом best practices
2. Получать от него предсказуемые и структурированные ответы вместо безумной генерации
3. Обучать агента учитывать и сохранять контекст, не повторяться и вести задачу как процесс
4. Внедрять в агента observability и мониторить качество ответов
5. Безопасно останавливать работу агента, не «сжигать» бюджет и запрещать деструктивные действия
6. Создавать мультиагентную систему с координацией их поведения и взаимодействия

И все это - на примере реального проекта
С нуля напишем своего AI-агента, который будет анализировать GitHub-репозиторий и извлекать бизнес-инсайты из названий коммитов, pr и issue

Но важно, этот AI-агент про:

• источник инсайтов, а не замену всех людей вокруг проекта
• демонстрацию возможностей, которые ты можешь делать с ИИ, а не идеальное open-source решение

Вместо нашего агента можно создавать своего
Если у тебя есть своя идея или реальный проект на работе, можно заниматься своей задачей и по ходу задавать вопросы преподавателю
​

Спойлер: Программа

Урок 1: Введение в концепцию агентов

AI-агенты - самая хайповая концепция, но именно поэтому этим словом
называют все подряд: и простого чат-бота с промптом, и любой скрипт с
 вызовами LLM.
Агенты гораздо глубже и сложнее. В этом модуле разбираемся, что такое агент на самом деле, почему это не фреймворк и не SDK, и закладываем архитектурный фундамент, на котором будет стоять все остальное

Что такое агент и что им не является:

• как мы вообще здесь оказались и почему перестало хватать просто LLM
• агент vs чат-бот vs pipeline vs workflow
• decision framework: когда агент действительно нужен, а когда это оверинжиниринг
• анатомия агентов и agent loop

Паттерны:

• Реагируйте, планируйте → выполняйте (Планируйте и решайте)
• критерии выбора + антипаттерны

Бонусом:

• кратко пройдемся по внутреннему устройству популярных агентов: Cursor, Claude Code, Deep Research
• разберемся, что у них общего архитектурно

Упражняться:

• разбираем архитектуру реального агента по слоям
• собираем наивный прототип Projects Health Agent, который постарается навести порядок в вашем GitLab

Результат:

• понимаешь, где кончается «чат» и начинается агент
• есть рабочий и простой прототип, который будем прокачивать

​

Урок 2: Как агент думает и действует

«Агент работает, но так себе» — мы не уверены, что задача вообще закончится успехом. В этом уроке строим когнитивный и execution-слой как инженерные компоненты

Когнитивный слой:

• основы инференса LLM как рычаги: на что мы можем влиять
• как выбрать модель под задачу
• context engineering: как не впихивать все, что у вас есть
• structured outputs: заставляем модель ответить так, как нам надо

Execution-слой:

• tools: разбираем из чего они состоят
• проблемы дизайна инструментов: «слишком мало/слишком много»
• коротко про MCP: как стандартизировать доступ к тулзам

Упражняться:

• подключаем GitLab API как tools
• вводим строгие схемы output + валидацию/repair loop
• делаем стратегию чтения: агент сам решает, какие MR раскрывать глубже

Результат:

• предсказуемые структурированные инсайты вместо безумной генерации
• агент умеет выбирать контекст и инструменты, а не пихать все в промпт

​

Урок 3: Автономность: память, стейт и контроль поведениях

Добавляем агенту все, чтобы отправить его в свободное плавание: память, состояние и контроль. Здесь мы превращаем реактивную систему в управляемую и автономную

Память:

• краткосрочная / долгосрочная / эпизодическая
• history management и компактизация: хранить / сжимать / забывать

Инженерия состояний и обеспечение устойчивости:

• жизненный цикл состояния
• персистентность: падение / рестарт без потери
• параллелизм и консистентность

Идемпотентность и детерминизм:

• повторяемость действий и политики
• идемпотентность операций
• детерминизм, где возможно

Контроль автономности:

• HITL (Human-in-the-Loop): когда действуем сами, а когда спрашиваем
• confidence как уровни автономности
• саморефлексия как адаптация

Упражняться:

• добавляем память и реализуем state-машину
• вводим idempotency keys и учимся не повторяться
• учимся адаптироваться к суровому окружению

Результат:

• агент не забывает, не повторяется, ведет задачу как процесс
• автономность становится более управляемой

​

Урок 4: Катим в прод: надежность, безопасность и остановка

Демо прощает все, а прод — нет. В этом уроке делаем агента, которому можно доверять: ошибки, безопасность, наблюдаемость, стоимость, измеримость и обязательные stop conditions

Error handling:

• API 500 / таймауты: retry / backoff / fallback / graceful degradation
• ошибки LLM: отказ, галлюцинации, невалидный output → repair / abort

Ограждения:

• запрет деструктивных действий без подтверждения
• политика алертов и настройка порогов
• работа с мгновенным внедрением / враждебными входными данными

Stop conditions или когда агент обязан остановиться:

• контроль затрат/времени/инструментов
• mistools и другие ошибки инструментов
• низкая уверенность, отсутствие HITL … и другие

Наблюдаемость и оценка:

• строим трейсинг и health check
• что такое evals, как их строить и почему в агентах это так важно

Упражняться:

• добавляем guardrails + запреты + политики алертов
• внедряем stop conditions (бюджеты, circuit breaker, abort правила)
• пишем минимальный eval suite

Результат:

• агент безопасно останавливается и сжигает бюджет маленькой страны
• есть наблюдаемость и постоянная оценка качества

​

Урок 5: Сложные задачи: мультиагентность и координация

Когда один агент не тянет по широте своей души функциональности, появляется мультиагентность (несколько агентов сразу). Как следствие - неизбежность координации и взаимодействия внутри команды агентов

Когда мультиагентность нужна / когда нет:

• компетенции, параллелизм, сложность решений
• цена координации

Топологии и роутинг:

• руководитель / иерархический, равный коллеге
• роутинг: статический / динамический / условный

Многоагентное состояние:

• общий против изолированного
• конфликтность состояний и findings + dedup / merge-политики

Упражняться:

• финализируем нашу систему

Результат:

• понимаешь, когда мультиагенты оправданы
• умеешь проектировать их координацию и целеполагание

​

​

Этот курс научит вас как создать игру в жанре 3 в ряд (Match 3) на языке C# и игровом движке Unity. На курсе мы будем использовать много интересных фреймворков: VContainer для внедрения зависимостей, Adressables для загрузки ресурсов игры, Dotween для анимаций, а также Unitask для асинхронных методов.

Чему вы научитесь:

• Научитесь создавать пошаговые игры на основе сетки
• Поймете как использовать Unitask для асинхронных методов
• Управлять ресурсами игры с помощью Adressables
• Анимировать игру с помощью Dotween
• Внедрять зависимости через VContainer
• Освоите паттерны: State Machine, Object Pool
• Научитесь пользоваться новой системой ввода Unity
• Отделять логику от внешнего вида в коде
• Использовать Git

О курсе:

На этом курсе мы создадим полный игровой цикл, с возможностью выбора уровней, всей игровой логикой: по перемещению плиток, нахождения между ними совпадений, условий для завершения игры, и конечно, с сохранением прогресса после выхода из игровой сессии.

Жанр игры 3 в ряд довольно стар сам по себе, но тем не менее он все еще очень популярен, особенно на мобильных платформах.

Поэтому, знания как и из чего строится архитектура подобных игр может быть вам весьма полезна, особенно если вы хотите научиться создавать пошаговые игры на основе сетки.

Мы научимся создавать сетку, интерпретировать ее в игровом пространстве, также напишем машину состояний для всего игрового цикла, рассмотрим такой паттерн как object pool для использования ресурсов, используем новую систему ввода в Unity и анимируем игру с помощью Dotween.

Также отделим всю логику и данные от визуального представления. Проект будет написан на чистом с# и асинхронных методах, ну конечно же, кроме интерфейса и объектов на сцене. Это может быть полезно, если вы заходите попробовать перенести проект на другой движок или например переписать его на другом языке программирования. Это все дает вам больше контроля и гибкости.

Для кого этот курс:

• Курс будет полезен разработчикам игр и любителям, кому интересно разобраться в теме создания игр.

Начальные требования:

• Курс рассчитан на людей знакомых с основами C# и Unity.

Что вы получаете:

• Вы получите хороший прототип игры в ваше портфолио на Git.
• Новые востребованные навыки по Unity.
• Сертификат об окончании курса

Программа курса:

1. Создание игрового поля
   • О курсе
   • Настройка проекта Unity и подключение к GitHub
   • Создание игровых плиток
   • Сетка для пошаговой игры
   • Внедрение зависимостей с VContainer. Создание игровой доски
   • Настройка камеры
   • Пул объектов
   • Вспомогательный режим игры
   • Пустые плитки
   • Настройки уровня
2. Игровой цикл
   • Система ввода
   • Машина состояний
   • Добавление анимаций
   • Состояние хода игрока
   • Состояние обмена плиток
   • Алгоритмы совпадения плиток
   • Состояние удаления плиток
   • Состояние наполнения доски
   • Игровая прогрессия
3. Архитектура проекта игры
   • Загрузчик сцен
   • Загрузочная сцена
   • Внешний вид меню
   • Выбор уровней в меню
   • Инициализация кнопок меню
   • Анимация меню
   • Аудио менеджер
   • Звуки в игре
   • Старт игры из меню
   • Завершение игрового цикла
4. Украшение игры
   • Интерфейс в игре
   • Задний фон плиток
   • Эффект исчезания плиток
   • Загрузка ресурсов
   • Билд игры
   • Сохранение прогресса
   • Рефакторинг загрузки ресурсов

​

Как за 3 месяца мы достигнем результат:
«Мы обучим вас разработке, ИИ, гейм-дизайну и маркетингу. Вместе с вами разработаем ваши игры, инвестируем в маркетинг и заработаем деньги, которые безопасно выведем вам в Россию.»

Как мы доведём вашу ИГРУ до результата:

1. Раз в неделю разбор игры экспертами
2. Вкладываем деньги в первую рекламу
3. Делаем вирусные ролики и публикуем на сети каналов
4. Публикуем игру в крупных каналах по Roblox (от 100 000 подписчиков)

А также делаем это:

• Безопасно выводим деньги в Россию и в белую выплачиваем вам
• Наши разработчики и дизайнеры в любой момент помогут вам
• Делимся самыми актуальным трендами и механиками в Roblox
• Выдаём премиумные шаблоны и пакеты 3D моделей
• Поддерживаем вас в течение 12 месяцев

ОБУЧЕНИЕ ведут только топы своего дела:
Роман Сакутин, Владимир Ковтун, Борис Синявцев

​

• Узнаете основы языка программирования Java
• Начнёте автоматизировать тесты для веб‑приложений и API
• Будете много практиковаться
• Освоите инструменты автоматизации
• Научитесь составлять отчёты о результатах тестов в Allure
• Сможете совмещать учёбу с работой и другими делами

Этот курс поможет карьерно вырасти

• Начинающим тестировщикам, которые хотят повысить квалификацию Освоите новые навыки, которые помогут найти работу или получить повышение на текущем месте
• Опытным ручным тестировщикам. Сможете полностью перейти в автоматизацию: писать автотесты для веб-приложений и АРІ, проводить юнит-тесты, развивать инфраструктуру проекта
• Тем, у кого мало или совсем нет опыта в программировании.Познакомитесь с основами Java и сможете выйти на новый уровень в тестировании

Зачем инженеру по ручному тестированию учиться автоматизации

1.Избавитесь от рутины
Автоматизация позволит избежать рутинных проверок и ускорить тестирование задач
2.Освоите новые инструменты и технологии — станете конкурентоспособнее
IntelliJ IDEA
Maven
Selenium WebDriver
Selenide
JUnit
Git
REST Assured
Allure
Jenkins
SQL
3.Сможете больше зарабатывать
Зарплаты автоматизаторов почти в 2 раза выше, чем у инженеров по ручному тестированию

Чему вы научитесь

• Писать код на Java
• Поймёте, как устроен язык, изучите базовый синтаксис и напишете небольшое приложение
• Автоматизировать тестирование
• Как веб-приложений, так и API — для этого освоите pytest, Selenium WebDriver, Git, XPath, CSS и Allure
• Использовать JUnit 5, Selenide и Postman
• Освоите продвинутые инструменты тестировщика, а ещё научитесь работать с базами данных
• Выстраивать процесс автоматизации
• Разберётесь в инфраструктуре и архитектуре приложений, чтобы покрывать их тестами на всех уровнях

Усилите свои хардскилы с помощью ИИ
Научитесь использовать нейросети, чтобы:

• Генерировать классы Page Object на Java, локаторы и структуру проекта
• Создавать тестовые данные и mock‑объекты для любых сценариев
• Автоматически составлять матрицу покрытия требований
• Группировать тест‑кейсы
• Разбирать логи ошибок
• Интерпретировать метрики нагрузочного тестирования

Программа курса
Составили программу по образовательной модели 4C/ID: будете учить только то, что нужно для решения настоящих задач автоматизатора

Срок обучения: 5 месяцев

​

Вы будете уметь

• Понимать роль и задачи системного аналитика в IT-проектах
• Формулировать и управлять требованиями к продукту
• Работать с User Story, Job Story и UML/ERD-диаграммами
• Проектировать пользовательские интерфейсы и прототипы
• Документировать API и интеграции (REST, SOAP)
• Использовать Agile и Waterfall подходы для документирования
• Применять AI-инструменты для сбора и анализа требований
• Выполнить проект по проектированию маркетплейса в портфолио

Программа
Сначала — фундамент из знаний, потом — инструменты, далее — задачи. Вы двигаетесь по модулям в размеренном темпе, без лишней теории и с возможностью углубиться, если нужно.

Урок 1 Кто такой Системный аналитик?
Специфика роли и ее отличие от других ролей аналитиков. Компетенции системного аналитика. Ключевые функции и задачи. Модели разработки ПО. Интеграция ИИ в работу системного аналитика.

Урок 2 Виды, критерии и источники требований
Виды требований. Разработка требований и управление ими. Критерии качества требований. Источники требований.

Урок 3 User Story, Job Story и основные графические нотации
Методология создания программного продукта. User Story и Job Story для документирования требований. Нотации EPC и BPMN. Основные диаграммы UML. ERD — диаграмма «сущность-связь».

Урок 4 Пользовательские интерфейсы
Зачем нужны пользовательские интерфейсы. Принципы проектирования пользовательского интерфейса. Бумажное прототипирование. Значение пользовательского интерфейса для системного аналитика. Этапы разработки пользовательского интерфейса. Интерфейсы с использованием искусственного интеллекта.

Урок 5 Программные интерфейсы
Введение в API. Виды интеграции. Протоколы интеграции: SOAP и REST. RESTful API — принципы и практика. Инструменты для работы с API.

Урок 6 Документирование
Введение в документирование. Методология Waterfall. Методология Agile. Типы документации. Инструменты для документирования.

Урок 7 ИИ и Системный аналитик
Автоматизация сбора и анализа требований. Разработка требований с помощью ИИ. User Story, Job Story и диаграммы. Создание пользовательских интерфейсов. API и интеграции. Документирование в IT-проектах.

Урок 8 Проект: проектирование маркетплейса
Основы системного проектирования и масштабирования. Использование паттернов: балансировка нагрузки, кеширование, партиционирование, избыточность. Основы Agile и Waterfall в управлении проектами. Введение в Doc-as-code. Применение спецификаций OpenAPI. Основы визуализации данных через PlantUML. Прототипирование интерфейсов в Figma. Тестирование API через Postman и SoapUI.

​

Станьте частью новой инженерной элиты, которая глубоко понимает код и мастерски владеет нейросетями

• Для новичков и тех, кто хочет прокачать навыки
• Без дедлайнов: учитесь, когда удобно
• Специализация: ИИ-фронтенд

Разработка с нейросетями по стандартам ведущих IT-компаний, наставник и индивидуальный проект

Стандарты IT-гигантов

• Поверхностный вайбкодинг — путь в никуда.
• Ведущие IT-компании выбирают инженеров, которые глубоко понимают технологии и мастерски используют нейросети в работе. Здесь формируется именно такая экспертиза.

Спойлер: Программа курса:

Раздел 1 (~ 3 месяца): HTML и CSS. Профессиональная вёрстка сайтов

Вы научитесь создавать выразительную и доступную разметку, работать с графическим макетом, строить сетки страниц, оформлять декоративные элементы и текстовое содержание, оптимизировать код и готовить завершённый проект к публикации.

В программе модуля:

• Введение
• Разметка
• Графика
• Стилизация
• Сетки на гридах
• Сетки на флексах
• Декоративные элементы
• Оформление контента
• Доступность и формы
• Оживление интерфейса

Раздел 2 (~ 3 месяца): JavaScript. Профессиональная разработка веб-интерфейсов

Вы изучите основы JavaScript, научитесь алгоритмическому мышлению, разберётесь, как оживлять статичные страницы, валидировать данные в формах, взаимодействовать с серверами и получите практику решения типовых задач.

В программе модуля:

• Знакомство с JavaScript
• Основные возможности JavaScript
• Объекты и массивы
• Встроенные объекты и функции
• Организация кода
• DOM и события
• Манипуляции с DOM
• Работа с событиями
• Внешние API и сторонние библиотеки
• Сеть
• Асинхронность. Работа с сетью
• Обратная связь и оптимизация

Раздел 3 (~ 3 месяца): JavaScript. Архитектура клиентских приложений

Вы научитесь проектировать небольшие приложения на JavaScript, разберётесь в синтаксисе ES2015, познакомитесь с концепцией ООП. При проектировании приложения вы будете использовать паттерн MVC и узнаете, что такое компонентный подход к разработке, слабое связывание кода и дата-биндинг. Кроме этого, вы научитесь работать с REST API и делать офлайновые приложения. Также мы поговорим о настройке окружения: о зависимостях, использовании внешних библиотек, сборке кода и серверах разработки.

В программе модуля:

• Single Page Application (SPA)
• Структуры данных
• ООП. Введение
• ООП. Наследование и полиморфизм
• MVP. Presenter
• MVP. View
• MVP. Model
• Работа с сетью
• Offline

Раздел 4 (~ 3 месяца): React. Разработка сложных клиентских приложений

Вы научитесь проектировать большие клиентские приложения с использованием стека React-Redux-Thunk-Jest. Будете настраивать окружение. Поймёте, где использовать React, а где он не нужен. Познакомитесь с библиотекой Redux. Большой упор будет сделан на отладку кода. Кроме этого, вы научитесь тестировать свои приложения: писать регрессионные и юнит-тесты, и будете использовать для этого библиотеку Jest.

В программе модуля:

• Знакомство с TypeScript
• React
• Маршрутизация (React Router)
• React-компоненты. Hooks
• React и паттерны
• Redux
• Асинхронность в Redux
• Оптимизация производительности
• Тестирование React

Раздел 5 (~ 3 месяца): AI-агенты для фронтендеров

ИИ даёт ощутимый эффект только тогда, когда за ним стоит глубокая инженерная база. Именно поэтому модуль по AI-агентам стоит в конце программы.
Вы освоите навык разработки фронтенда с использованием AI-агентов GPT-5, GitHub Copilot и Cursor. Научитесь доверять рутину искусственному интеллекту и автоматизировать ежедневные задачи, ускоряя работу минимум в 2 раза.

В программе модуля:

• Оптимизация рабочего окружения
• Обзор популярных AI-ассистентов для кодинга (GitHub Copilot, ChatGPT, Cursor и др.) и их возможности
• Разработка и рефакторинг
• Техники эффективного «prompt engineering»: формулирование запросов к AI для получения корректного и оптимального кода
• Контроль качества ответов: стратегии проверки сгенерированного кода
• Генерация unit-тестов средствами AI с использованием описания функциональности или контрактов функций
• Тестирование краевых случаев: привлечение AI для придумывания нетривиальных сценариев
• Автодокументирование кода: генерация описания функций и компонентов
• ИИ в командной работе и повседневных задачах

Индивидуальный проект с разбором от наставника

Разработаете индивидуальный проект и получите глубокое код-ревью (разбор проекта) от опытного наставника.

Аттестация (~ 2 недели): Грейдирование

Дадим задание разработать проект и проверим насколько вы усвоили материал курса. Оценим по критериям качества и скорости, сравним со средними показателями выпускников Академии. При успешном прохождении вы получите сертификат.

​

Автоматизация тестирования Backend с Python. Расширенный

Чему вы научитесь

• Проектировать и реализовывать стабильные, быстрые и детерминированные автотесты для backend-систем, работающих в микросервисной архитектуре.
• Строить изолированную тестовую инфраструктуру для backend-приложений с использованием Docker и Docker Compose, включая сервисы, базы данных, очереди и мок-зависимости.
• Разрабатывать изоляционные автотесты, которые запускаются поверх локального тестового стенда и воспроизводимо работают как локально, так и в CI/CD.
• Тестировать backend-приложения, использующие HTTP и gRPC протоколы, с акцентом на проверку бизнес-сценариев, а не отдельных запросов.
• Тестировать асинхронные event-driven сценарии с использованием Kafka без флейков и недетерминированного поведения.
• Проектировать и реализовывать собственные mock-сервисы для HTTP и gRPC, управляя поведением внешних интеграций на уровне сценариев.
• Работать с контрактами взаимодействия микросервисов и использовать их как основу для тестирования и мокирования.
• Разрабатывать сценарные API-клиенты для HTTP, gRPC и Kafka, применимые в автотестах, моках и инфраструктурных сценариях.
• Использовать сценарный подход для управления поведением системы и зависимостей в автотестах.
• Тестировать backend-системы через API, события Kafka и прямую работу с базой данных (PostgreSQL), осознанно выбирая подход в зависимости от сценария и архитектуры системы.
• Проектировать тесты так, чтобы они не зависели от порядка выполнения, состояния среды и внешних факторов.
• Организовывать детерминированную подготовку тестовых данных и управлять состоянием системы перед выполнением тестов.
• Интегрировать запуск тестового стенда и изоляционных автотестов в CI/CD пайплайн с автоматическим поднятием инфраструктуры, выполнением тестов и публикацией Allure-отчётов.
• Анализировать причины нестабильности автотестов и устранять флейки на архитектурном уровне, а не через ретраи и костыли.
• Проектировать тестовую систему так, чтобы автотесты выполнялись за миллисекунды, а асинхронные сценарии — за предсказуемое и контролируемое время.

​

• Получишь опыт разработки фулстек приложения с нуля
• Получишь большой пет-проект для резюме
• Освоишь сложные принципы и концепции разработки
• Поработаешь в команде, как на реальной работе
• Получишь все необходимые навыки для трудоустройства

О профессии
.Net Fullstack разработчик способен разрабатывать всё: от высоконагруженных серверных приложений, которые обрабатывают тысячи запросов, до удобных интерфейсов для пользователей. Такой специалист способен разработать веб-приложение “под ключ”, обеспечив слаженную работу всех его компонентов.
Такой специалист очень востребован на рынке, благодаря широкому спектру навыков найти работу для него не составит труда, особенно с учётом высокого спроса на разработчиков, умеющих работать как с бэкендом, так и с фронтендом.

Тебе подойдет курс, если:

• Ты знаешь базу С#: умеешь работать с классами, коллекциями, условиями, циклами, интерфейсами, понимаешь базовые принципы ООП
• Готов уделять обучению 10+ часов в неделю
• Хочешь освоить профессию .Net разработчика и найти работу
• Намерен прокачать навыки работы в команде над большим проектом, как на реальной работе
• Готов много практиковаться, гуглить, ошибаться, задавать вопросы и просить помощи

Программа обучения

• Архитектура бэкенд приложений
• Реляционные и неряционные базы данных
• ASP.NET Core
• Аутентификация и авторизация
• Реальные бизнес задачи
• Amazon S3
• Юнит и итеграционное тестирование
• Docker, Docker compose и Nginx
• Фоновые процессы и задачи с Hangfire или Quartz
• Модульный монолит и микросервисы
• Кэширование и распределённый кэш с Redis
• Доменные и интеграционные события. Брокеры сообщений: RabbitMq и Kafka
• React, TypeScript, Axios, Tailwind
• Redux и Rtk query
• Резюме и собеседования
• CI/CD

​

Для кого это обучение

• Хочешь самостоятельно реализовывать аналитические задачи и отчетность "под ключ"
• Сильного специалиста на рынке отличает умение делать задачу от сбора требований до финального результата
• Хочешь научиться оптимизировать комплексные SQL запросы
• Оптимизация - это навык, который позволяет писать быстрые и эффективные запросы, которые соответствуют высокому качеству аналитической системы для быстрого отклика расчета данных
• Хочешь использовать Python для автоматизации широкого спектра задач
• Функциональное программирование на Python позволяет писать DAGи в Apache Airflow для настройки ETL потоков, автоматизировать работу с Google таблицами, извлекать данные по API, считывать данные из баз данных, а также отправлять отчеты в любой мессенджер. Это универсальные навыки для большого спектра задач
• Хочешь систематизировать знания в работе с DWH и ETL и уметь выполнять задачи в области анализа и инженерии данных
• Инженерные навыки всегда высоко оплачиваются на рынке, компании ищут сильных людей, готовых работать с комплексными системами
• Хочешь профессионального и финансового роста
• Практические навыки после обучения позволяют работать на позиции middle+ / senior специалиста, зарплатная вилка на рынке 180-350 gross в зависимости от компании и требуемого опыта

Для обучения потребуются базовые знания SQL

• фильтрация
• функции агрегации
• JOIN
• понимание оконных функций

Твой результат после обучения

• Умею реализовывать сложные бизнес и технические задачи с помощью SQL
• Умею писать оптимальные и оптимизированные SQL-запросы, применяя оконные функции, JOIN, CTE, подзапросы, временные таблицы
• Умею реализовывать полную и инкрементальную загрузку данных с помощью SQL и Python
• Умею автоматизировать обновление данных с помощью Apache Airflow и Cloud Functions

Какие инструменты освоишь

• PostgreSQL
• Apache Airflow
• Cloud Functions

Программа:

• Витрины данных
  Сначала погрузишься в контекст что называется витриной данных, как загружаются данные в витрину разными способами и какие виды материализации витрин существуют
• Сбор требований
  В этом блоке узнаешь как собирать требования для разработки витрин, какие вопросы задавать и какие шаблоны можно применять для фиксации требований
• SQL для преобразований данных
  Для разработки бизнес-логики расчета метрик и автоматизации обновления данных изучишь новые операторы SQL и научишься работать с массивами, списками и json форматами данных внутри базы. Также рассмотрим методы формирования комплексных запросов с помощью подзапросов, CTE и временных таблиц
• Лайфхаки из практики
  Здесь собраны максимально полезные практические материалы с работы, тонкие нюансы и лайфхаки, которые нарабатываются обычно только с опытом. Стандарты сборки витрин, дедубликация, снэпшоты данных, расчет окон атрибуции, тотал и сабтотал метрики и другое
• Теория и практика Git
  Навыки аналитика-инженера или фулстек-аналитика подразумевают работу с Git-системами. Поэтому здесь изучишь основные команды git и работу с репозиторием, которая будет закреплена в практических заданиях
• Реализация полной перезагрузки
  Научишься создавать витрины с полной перезагрузкой данных в них разными способами
• Реализация инкрементальной загрузки
  Научишься реализовывать загрузку данных разными инкрементами (частями)
• Оптимизация запросов
  Нам важно уметь писать SQL-запросы эффективно, чтобы они выполнялись максимально быстро и просто. Поэтому изучим правила оптимизации SQL и чтения плана запроса
• Документация
  После создания витрины нужно создать документацию, чтобы ты и твои коллеги могли этим пользоваться. Рассмотрим шаблоны документации и как их заполнять
• Качество данных
  Без качественных данных не получить качественный анализ. Научишься следить за метриками качества при создании витрин и автоматизировать проверки на качество
• Clickhouse
  Узнаешь чем колоночная база данных Clickhouse технически отличается от реляционной PostgreSQL
• Полноценный пайплайн от источника до отчета
  Разберём создание проекта "под ключ" от извлечения данных из источника, их преобразования и обработки в хранилище до создания BI отчета с метриками в Datalens. Стек: PostgreSQL, Apache Airflow, Yandex Datalens
• Разработка и автоматизация 10 витрин
  На практике разработаешь 10 витрин под разные аналитические задачи: расчет Retention, RFM, LTV, Маркетинговый отчет, P&L отчет, CRM отчет и другое

Автор Даниил Джепаров

• Я организовал Datastudy, чтобы максимально эффективно обучать людей навыкам анализа и преобразования данных.
• У меня 6 лет коммерческого опыта работы аналитиком, сейчас я лид-аналитик в Сравни, выполняю задачи сам и отвечаю за команду аналитиков.
• С 2022 года обучил своей профессии множество людей, помимо этого делюсь знаниями и своей жизнью в tg-канале

​

Fullstack-разработчик — универсальный IT-специалист, который может самостоятельно разработать сайт или веб-приложение: и «внешнюю», и серверную части. Они востребованы на рынке труда, так как совмещают две роли: backend- и frontend-разработчиков. Поэтому их средняя зарплата на 20% выше, чем у каждого из этих специалистов.

JavaScript — самый популярный язык программирования по результатам опроса Stack Overflow. Только с помощью него можно создавать динамичные сайты: добавлять интерактивные аудио, видео, игры и анимации.

Благодаря технологии Node.js на JavaScript можно писать не только frontend, но и backend. На Node.js разработаны крупные проекты: мобильный backend Twitter для браузерной версии, агрегаторы «Сравни.ру», OneTwoTrip и Aviasales.

Кому подойдет курс:

• Тем, кто хочет освоить новую IT-профессию
  Станете универсальным IT-специалистом с нуля. Освоите полный цикл разработки на JavaScript и Node.js, отработаете полученные навыки на стажировке в IT-компании и сможете работать удалённо.
• Начинающим JavaScript-разработчикам
  Систематизируете и дополните свои знания, отработаете навыки на практике и стажировке. Усилите своё портфолио 10 крупными проектами и сможете повысить свою стоимость как специалиста на рынке труда.
• Смежным специалистам в сфере IT
  Освоите backend- и frontend-разработку, сможете применять новые навыки в текущей профессии или полностью сменить направление.

Ваши навыки после обучения:

• Программирую на JavaScript и TypeScript
• Владею навыками создания адаптивной и кроссбраузерной вёрстки на HTML и CSS
• Использую препроцессоры SASS и LESS
• Знаю основы backend-разработки: клиент-серверной архитектуры, проектирования и интеграции API
• Работаю на Node.js и фреймворке Express
• Создаю интерфейсы с использованием библиотеки React
• Использую систему контроля версий Git
• Применяю паттерны проектирования и принципы ООП
• Работаю со сборщиком Webpack
• Знаю основы DevOps
• Анализирую и отлаживаю свой и чужой код
• Умею писать документацию по коду
• Провожу анализ и review кода
• Автоматизирую работу в Figma
• Тестирую сайты и приложения, нахожу ошибки и провожу рефакторинг кода
• Умею писать unit-тесты для JavaScript-кода
• Провожу тестирование API
• Знаю основы SQL, работаю с СУБД PostgreSQL
• Работаю с ОС Linux и командной оболочкой Bash
• Понимаю и применяю принципы современной разработки ПО: Agile, Scrum, Kanban

Инструменты:

• HTML
• CSS
• JavaScript
• Node.js
• Visual Studio Code
• React
• Git
• Bash
• DevTools
• Figma
• Flexbox
• Grid Layout
• SASS
• LESS
• jQuery
• AJAX
• Webpack
• SQL
• PostgreSQL
• API
• REST API
• TypeScript
• Express

На курсе вы создадите до 10 проектов:

• Сайт экскурсий
  С помощью HTML и CSS вы создадите одностраничный сайт-каталог со списком экскурсий по Санкт-Петербургу.
• Сайт-портфолио
  С помощью JavaScript, HTML и CSS вы создадите одностраничный сайт, на котором соберёте информацию о себе, презентуете свои проекты и навыки.
• Многостраничный сайт ресторана
  По готовому макету сайта вы напишете HTML- и CSS-код для всех страниц сайта, добавите интерактивные элементы и настроите автоматическую генерацию контента из JSON-файлов.
• Веб-страница по готовому макету: сайт магазина сантехники
  С помощью HTML и CSS вы напишете код для адаптивной страницы сайта магазина сантехники по готовому макету из Figma. Также вы настроите сайт для разных типов экранов.
• Социальная сеть на Node.js
  Создадите backend для социальной сети на Node.js и с помощью фреймворков Express, MongoDB, JWT и TypeScript. Напишете API, который позволяет публиковать посты, добавлять новых друзей, ставить лайки и писать комментарии.
• Графический онлайн-редактор
  Будете использовать обработчики событий и элементы DOM, чтобы создать графический онлайн-редактор. Научитесь работать с тегом canvas и добавите интерактивные элементы в проект.
• Робот для игры в шахматы
  С помощью классов напишете робота для игры в шахматы на JavaScript.
• Чат с использованием технологии AJAX
  Разработаете базовый чат с библиотекой jQuery, отработаете AJAX-запросы и настроите общение браузера с сервером.
• База данных магазина
  Спроектируете базу данных для магазина, свяжете её с другими и настроите обмен информацией между таблицами одного проекта.
• Дипломный проект: одностраничный сайт на Node.js
  Разработаете frontend- и backend-части веб-приложения «Приложение для вишлистов» на Node.js. Его пользователи смогут создавать, редактировать и удалять карточки с подарками в своём профиле, делиться вишлистами и изучать профили других пользователей. Вы используете TypeScript, чтобы сделать код проекта более надёжным.

Программа:

1. Введение в IT
2. Жизненный цикл ПО
3. Введение в профессию fullstack-разработчика
4. Инструменты разработчика
5. Основы веб-разработки
6. Базовая верстка: HTML и CSS
7. Работа с макетом сайта
8. Продвинутая верстка
9. Основы программирования
10. Базовый JavaScript
11. Продвинутый JavaScript
12. Стиль написания кода
13. React
14. Работа с TypeScript
15. Основы backend-разработки
16. Основы работы с базами данных
17. Основы работы с Node.js
18. Тестирование
19. Как выложить сайт и поддерживать готовый проект
20. Как построить карьеру в IT
21. Удалённая работа

​

Знание React — обязательно для frontend-разработчиков в 2026 году

React — это самая популярная JavaScript-библиотека для создания интерфейсов сайтов и приложений. По данным Stack Overflow, в 2026 году более 40% разработчиков по всему миру выбирают React — из-за стабильности, скорости и масштабируемости. Его используют гиганты индустрии: Netflix, AliExpress, Airbnb, Roblox, Ozon, Avito и «Яндекс».

В 2026 году по всему миру — около 500 000–600 000 рабочих мест с требованием знания React. Количество вакансий тоже растёт: сейчас только на HeadHunter их больше 1900.

Кому подойдёт курс:

Тем, кто уже пишет на JavaScript, знает HTML и CSS, понимает принципы сетевого взаимодействия (HTTP, API) и имеет опыт разработки. Если вы только стартуете в IT, сначала пройдите нашу базовую программу по frontend-разработке.

• Frontend-разработчикам
  Прокачаете навыки frontend-разработки, добавите в свой стек React и сможете работать с более сложными и интересными задачами.
• Тем, кто начал самостоятельно изучать React
  Систематизируете знания, поработаете с TypeScript и Context, на практике научитесь использовать state managers и собирать сложные интерфейсы.
• Разработчикам, которые хотят расширить свой стек
  Углубитесь в frontend-разработку, получите опыт работы с React, TypeScript, нейросетями и тестированием — расширите профессиональные навыки и повысите свою ценность на рынке.

Ваши навыки после обучения:

• Разрабатываю интерфейсы веб-приложений на React
• Использую props, state и React Hooks для управления состоянием компонентов
• Управляю навигацией с помощью React Router
• Применяю Context и state managers для управления глобальным состоянием
• Провожу анализ и отладку компонентов с помощью React DevTools
• Пишу код на TypeScript, применяю интерфейсы, дженерики и ООП-подход
• Разрабатываю API-интерфейсы с типами и внешними библиотеками
• Следую принципам чистого кода и оптимизирую производительность
• Владею системой контроля версий Git и работаю с GitHub
• Провожу unit-тестирование JavaScript-кода
• Публикую проекты в интернете и на GitHub
• Использую нейросети и автокомпиляторы для ускорения разработки и документирования кода

Инструменты:

• React
• TypeScript
• JavaScript
• HTML
• CSS
• Git
• GitHub
• React Router
• React Context
• Redux
• Jest
• VS Code
• Vite
• REST API
• React DevTools
• ChatGPT

На курсе вы создадите 2 крупных проекта в портфолио

• Сайт с рейтингом фильмов
  Создадите сайт с информацией о 100 лучших фильмах по мнению IMDB. С помощью React оформите карточки, добавите динамический контент, создадите страницу с отзывами, а также настроите темы интерфейса.
• Сайт для создания вишлистов
  С помощью библиотеки React разработаете frontend-часть веб-приложения со списками желаний.

Программа:

1. Как учиться эффективно
2. Работа с библиотекой React
3. Работа с TypeScript
4. Тестирование и деплой
5. Бонусный модуль. Работа с Git и GitHub
6. Бонусный модуль. Нейросети для разработчиков
7. Бонусный модуль. Как построить карьеру в IT
8. Бонусный модуль. Удалённая работа

​

Чем занимается 1С-разработчик

1С-разработчик автоматизирует бизнес-процессы с помощью платформы «1С:Предприятие». Он настраивает программы для учёта, расчёта зарплаты, управления клиентами и товарами.

1С используют более 1,5 млн компаний. Спрос на специалистов растёт, особенно на фоне импортозамещения в IT.

Кому подойдёт курс

• Новичкам, которые хотят сменить профессию
  Курс построен по принципу «от простого к сложному», что позволит вам плавно погрузиться в новую сферу и освоить все необходимые навыки начинающего специалиста.
• Бухгалтерам, финансистам
  Расширите навыки работы в «1С», сможете применять их на текущей работе или полностью сменить направление.
• Разработчикам на других языках
  Сможете расширить компетенции, освоить новый язык и повысить свою ценность на рынке как специалиста.

Ваши навыки после обучения:

• Разработка модулей, форм, отчётов, обработок и печатных форм в системе «1С:Предприятие»
• Уверенное владение языком программирования «1С» и языком запросов «1С»
• Доработка типового и нетипового функционала под конкретные задачи бизнеса
• Понимание и настройка механизмов обмена данными между конфигурациями и внешними системами
• Добавление и изменение основных объектов конфигурации, адаптация их под потребности пользователей
• Совместная разработка и командная работа над конфигурациями
• Интеграция «1С» с внешними ресурсами и системами

Программа:

1. Первоначальная установка и настройка
2. Описание основных функций в режиме конфигуратор
3. Знакомство со списком пользователей и их ролями
4. Знакомство с типами и операторами
5. Работа с объектами конфигурации
6. Знакомство с универсальными коллекциями
7. Конструктор запросов и работа с ним
8. Получение данных из регистров и алгоритмы проведения документов
9. Бухгалтерский учёт
10. Расчёт зарплаты
11. Использование бизнес-процессов и задач
12. Блокировки
13. Работа с данными при передаче в обычных формах и управляемых
14. Обмен данными
15. Знакомство с http и web сервисами и работа с внешними API
16. Работа с макетами и файлами (Excel, Word)
17. Работа с печатью и характеристиками
18. СКД
19. Совместная разработка и доработка типовых и нетиповых конфигураций
20. Ретроспектива
21. Процессы и коммуникации в IT-проектах
22. Финансы для нефинансистов
23. Онлайн-тренинг "Трудоустройство в IT"

​

Курс "Продвинутый FastAPI для продолжающих" предназначен для разработчиков, которые уже знакомы с основами FastAPI и хотят углубить свои знания, освоить передовые практики и научиться строить высокопроизводительные, масштабируемые и хорошо структурированные API.

Данный курс является продолжением курса «FastAPI для начинающих», который получил Приз зрительских симпатий 2024!

Для кого этот курс:
Курс будет полезен для продолжающих свое изучение создания API используя FastAPI.

Начальные требования:
Для прохождения курса необходимы знания Python, ООП, SQL и иметь базовые знания FastAPI.

Программа:
Раздел 1: Продвинутые возможности FastAPI
Мы углубимся в продвинутые инструменты FastAPI. Вы изучите вложенные маршрутизаторы (APIRouter), различные подходы к версионированию API (через заголовки Accept, Path или Header), создание пользовательских классов APIRoute для расширения функциональности и использование Lifespan Events для управления жизненным циклом приложения. Также мы рассмотрим глобальную конфигурацию FastAPI и настройку классов Response для точного контроля ответов.

Раздел 2: Продвинутая работа с Pydantic
Мы подробно разберем продвинутые возможности Pydantic. Вы научитесь работать с вложенными моделями, циклическими зависимостями, расширенной валидацией и модификацией данных. Мы изучим Pydantic Generics для создания гибких моделей, а также тонкости сериализации и десериализации. Вы узнаете, как настраивать поведение Pydantic с помощью ConfigDict.

Раздел 3: Работа с файлами в FastAPI
В этом разделе мы разберем загрузку и скачивание файлов, их валидацию и обработку. Особое внимание уделим потоковой передаче данных (Streaming) для эффективной работы с большими файлами.

Раздел 4: Архитектуры в FastAPI
Мы начнем с простых монолитных структур и постепенно перейдем к более сложным архитектурным паттернам: модульной структуре, многоуровневой архитектуре (Layered Architecture), луковой архитектуре (Onion Architecture) и чистой архитектуре (Clean Architecture). Вы научитесь проектировать легко поддерживаемые и масштабируемые приложения.

Раздел 5: Микросервисы с FastAPI
Мы изучим создание нескольких FastAPI-сервисов и организацию их взаимодействия через HTTP и брокер сообщений RabbitMQ. Вы узнаете, как внедрить концепцию API Gateway для эффективного управления сервисами.

Раздел 6: Производительность и оптимизация
В этом разделе мы разберем методы оптимизации приложений FastAPI. Вы научитесь внедрять кэширование, настраивать Rate Limiting для защиты от перегрузок, а также использовать Prometheus и Grafana для мониторинга и логирования. Мы также рассмотрим трассировку запросов с OpenTelemetry для анализа производительности API.

Раздел 7: Тестирование FastAPI-приложений
Мы изучим, как использовать TestClient для тестирования API. Вы научитесь писать эффективные тесты с помощью pytest для синхронного и асинхронного кода, тестировать защищенные конечные точки и обеспечивать изоляцию тестов для надежных результатов.

​

Не упусти свой шанс освоить vibe coding для создания web-приложений с AI без программирования

10 занятий
Продолжительность 2,5 месяца

Тариф Базовый: 10 основных занятий, 10 встреч с тимлидами: мини-группы по 5-10 человек, ответы на вопросы, разбор проектов

​

Хотите научиться автоматизировать рутинные задачи, управлять системами и создавать мощные скрипты?
Тогда этот курс для вас! Bash-скрипты — это ключ к повышению вашей продуктивности и эффективности в работе с командной строкой.

В курсе представлено множество заданий на выполнение и написание скриптов, которые вам пригодятся в реальной работе.
Также будут и готовые решения, которые уже могут использоваться в повседневной деятельности, но с полученными знаниями вы сможете их улучшить и внедрить в свою работу, тем самым повысив свой уровень как специалиста.

Курс посвящён исключительно bash-скриптам, так что вы уже должны обладать необходимой базой по работе в ОС Linux.
Если считаете, что знаний недостаточно, рекомендую сначала пройти какой-нибудь базовый курс по Linux или ознакомиться с моими материалами до начала данного курса.

Чему вы научитесь

• Превращать рутинные задачи в мощные скрипты, которые сделают вашу работу легкой и приятной.
• Автоматизировать все — от ежедневных административных задач до более сложных инженерных решений.
• Работать с циклами, условиями, функциями и массивами на высоком уровне.
• Грамотно планировать и отлаживать скрипты, избегать ошибок и оптимизировать производительность.
• Писать красивые, читаемые и эффективные скрипты, которыми можно гордиться.

Для кого этот курс

• Этот курс подойдёт вам, если:
• Только начали пользоваться Linux и хотите облегчить себе работу через автоматизацию.
• Занимаетесь администрированием серверов или развёртыванием инфраструктуры.
• Разрабатываете программное обеспечение и мечтаете быстрее собирать проекты и тестировать код.
• Изучаете технологии и планируете строить карьеру в IT.
• Хотите сократить рутину, сэкономить время и повысить продуктивность? Тогда добро пожаловать на курс! Здесь всё понятно, доступно и сразу применяется на практике.

Начальные требования

• Базовые знания командной строки Linux.
• Желание учиться и развиваться.

Спойлер: Программа курса

Введение в Bash

• Знакомство
• Что такое Bash?
• Первые шаги в написании сценариев Bash
• Тестирование по модулю

Переменные и операторы

• Переменные
• Потоки ввода-вывода
• Логические операторы
• Тестирование по модулю
• Пишем скрипты

Управляющие конструкции if-else и case

• Условные операторы (if, elif)
• Проверка и сравнение файлов
• Аргументы и специальные параметры
• Конструкция Case
• Тестирование по модулю
• Пишем скрипты

Циклы for, while и until

• Циклы
• Цикл for
• Цикл while
• Цикл until
• Работа с массивами
• break и continue
• Тестирование по модулю
• Пишем скрипты

Функции в Bash

• Что такое функции?
• Рекурсия и вложенность функции
• Обработка ошибок
• Перехват сигнала trap
• Тестирование по модулю
• Пишем скрипты

Автоматизация задач

• Планировщик cron
• Резервное копирование
• Тестирование по модулю

Регулярные выражения и обработка строк

• Создание алиасов
• Регулярные выражения
• Команды текстового потока
• Редактор текста sed
• Инструмент AWK
• Тестирование по модулю
• Пишем скрипты

Заключение

• Заключение

Преподаватель - Константин Варнали
Тот, кто намерен сделать этот мир чуточку лучше и помочь войти в IT даже самым закоренелым гуманитариям — коим и сам являюсь.