Новые складчины

​

Полное освоение Make и n8n

• Освоение платформы n8n
• Освоение платформы Make
• Создание автоматизаций для бизнеса и блога
• Создание контент-завода для социальных сетей
• Знакомство с платформой17:03
• Создание телеграм-бота с нейросетью в Make29:09
• Автопостинг в телеграм21:54
• Оптимизация автопостинга в телеграм29:47
• Работа с Google Таблицами: часть 1 (подключение сервисов)14:22
  
• Работа с Google Таблицами: часть 2 (анализ целевой аудитории)6:47
  
• Работа с Google Таблицами: часть 3 (анализ конкурентов)17:52
  
• Работа с Google Таблицами: часть 4. Анализ сайта конкурентов25:09
  
• API ключи от OpenAI4:29
  
• Создание ИИ-ассистента55:53
  
• Автопостинг Threads39:00
  
• Генерация изображений в Leonardo\Midjourney5:03
  
• Подключение ИИ-ассистента5:15
  
• Отдел контроля качества (работа с телефонией)34:16
• Знакомство с платформой1:22:03
• Создание телеграм-бота модератора в n8n1:41:36
• Полный гайд по Airtable1:32:14
• Контент-завод: анализ Reels1:18:52
• Контент-завод: загрузка Reels конкурентов40:21
• Контент-завод: транскрибация роликов39:25
• База для рассылки email1:49:45
• Создание персональной презентации для клиента42:13
• Обзорный урок: AI-агенты2:03:47
• Как добавить AI-агента на сайт компании в N8N2:02:14
• Распознавание файлов JPEG31:08
• Настройка автоответа в WhatsApp с n8n34:39
• Типы памяти, векторная база данных1:49:25
• Телеграм-бот для поиска вирусных Reels56:16
• BackUp автоматизаций в N8N27:38
• Создание сайта на Wordpres в N8N1:32:28
• GPT's и ассистенты в OpenAI33:03
• Автоматизация создания схем в N8N41:21
• Обслуживание сервера в N8N50:48
• MCP-серверы: что это и как работать в n8n39:28
• Лайфхаки по работе с N8N44:15
• Парсинг в телеграм1:00:41
• Рерайт и постинг в телеграм22:32
• YouTube Scraper34:27
• Траснкрибация видео YouTube 35:05
• Автопостинг в соц.сети: часть 145:22
• Автопотсинг в соц.сети: часть 21:02:20
• Нейроописание: часть 129:14
• Нейроописание: часть 21:13:29
• Нейроописание: часть 353:03
• Нейроописание: часть 436:35
• Как упростить сценарии, нода SUBWORKFLOW23:08
• Создание телеграм-бота с NanoBanana15:26
• Подключение к Google30:22
• Создание промпт-генератора в N8N30:25
• Переезд на другой сервер в N8N17:29
• Как создать UGC блогера и сделать видео с вашим продуктом Lovable+N8N46:46
• Навыки программирования и знание кода не требуются

Курс по автоматизациям и ИИ — это готовое практическое обучение для тех, кто хочет научиться создавать и внедрять автоматизации для бизнеса, ведения блога, маркетинга и контента.

В курсе вы пошагово освоите работу с Make и n8n: от базовых сценариев до сложных связок с использованием нейросетей. Обучение построено по принципу нарастающей сложности — сначала простые автоматизации в Make, затем масштабируемые системы для реальных задач в n8n.

Курс построен на «гоночном» подходе из дата-аналитики: быстрые гипотезы, короткие итерации, тестирование в реальных условиях . Я не учу делать «впрок и на всякий случай» — вы сразу работаете с тем, что даёт результат.


Вы научитесь автоматизировать контент-процессы, автопостинг, аналитику, работу с таблицами, мессенджерами, CRM и AI-агентами. Все решения показаны на практических примерах и применимы как для собственных проектов, так и для работы с клиентами.

Курс подходит как новичкам в автоматизациях, которые хотят войти в эту сферу без перегруза, так и специалистам с опытом, которым нужны более сложные и профессиональные связки. Кроме того, курс будет актуален маркетологам, предпринимателям, сотрудникам найма, которые хотят освоить навык автоматизирования задач и рутинных процессов для выхода из операционки, а также для приобретения востребованного навыка. Материалы доступны в формате готовых уроков, конспектов и блюпринтов (готовая связка в формате json) которые можно проходить в удобном темпе и сохранять себе.

• Маркетологи
• Предприниматели
• Сотрудники найма
• Фрилансеры

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Добро пожаловать на курс по языку программирования Python!

Это не обычный курс по python, в котором выкладка только по сухим правилам языка, я добавил в этот курс большое количество информации по Computer Science, терминалу и не только, чтоб абсолютные новички могли полностью все понять и научиться именно программировать, а уже бывалые программисты заполнить пробелы или вспомнить подзабытое. Акцент курса не только на изучение python, а научиться именно программировать, что по моему является главным. Чем бы человек ни занимался, он должен уметь применять знания.

Этот курс по Python полностью моя авторская разработка, а не перевод/пересказ или что-то подобное. Его структура отражает мое видение этапов и последовательности информации как это нужно изучать.

Поэтому, этот курс по python рассчитан как для тех, кто никогда раньше не занимался программированием, так и для программистов кто хочет изучить python как дополнительный язык.

Для кого этот курс:

• Абсолютные новички в программировании (в курсе специально рассматриваются вводные нюансы).
• Желающие улучшить свои знания и навыки по работе с Python.
• Практикующие программисты, изучающие Python в дополнение/переквалификация к языку(-ам) программирования которые знают (скучные для Вас лекции можно пропустить).

Материалы курса:
13 разделов • 312 лекций • Общая продолжительность 91 ч 17 мин

• Введение, FAQ и организационные моменты курса
• Установка Python и доп. софта, основы терминала, начало работы с Python
• Основы python | Уровень Beginner
• Основы Python | Уровень Beginner "Who Could"
• Практика | Работа с файловой системой, процессами | Уровень Beginner "Who Could"
• Поток выполнения, stack, функции, модули, пакеты | Уровень Advanced Beginner
• Объектно-ориентированное программирование в Python | Уровень Intermediate
• Работа с файлами, PIPE, fd, handle, байты, кодировки | Уровень Intermediate
• Хеш, хеш функции, хеш-таблицы set, dict | Уровень Intermediate
• Исключения (работа с ошибками) | Уровень Intermediate
• Опять Терминал | Переменные окружения, shell скрипты | Уровень Intermediate
• Пакетный менеджер pip в python, Виртуальное окружение | Уровень Intermediate
• Работа с Сетью Интернет, API, http, TCP/IP, сокеты | Уровень Intermediate

Требования:

• Навыки программирования НЕ требуются, курс рассчитан как для абсолютных новичков (нюансы специально объясняются), так и для тех, кто имеет опыт или знают другой язык.
• Наличие компьютера с любой операционной системой (Windows, Linux, Mac).

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Глядя на архитектуру, возникают вопросы:

1. Упал один микросервис, а за ним вся система. Как разорвать цепочку
2. БД легла от всплеска запросов. Как правильно использовать кэш, чтобы оптимизировать хранение данных
3. В момент дежурства упала система. Как найти быстро найти причину, и какие действия предпринять для ее устранения без помощи старших коллег
4. Как правильно кэшировать данные, чтобы не получить тонны устаревшей информации при инвалидации кеша или падении Redis
5. Как написать повторную обработку сообщений, которая гарантированно не сломает систему
6. Как правильно использовать retry, чтобы он за минуты при нагрузке не положил прод

Чтобы решить задачу: Вместе c Senior из Ozon Tech поочередно рассмотришь все проблемы в коде, к каждой разберешь теорию и сразу напишешь best practice решение, как в BigTech

6 недель систематизированно изучаем применение паттернов отказоустойчивости. Попадешь в смоделированную ecom-компанию: микросервисная архитектура с десятками типичных проблем в коде. Поочередно разберешь каждую, получишь необходимую теорию и уже со второго занятия начнешь писать код

В результате освоишь hard’ы, без которых сложно вырасти до Senior’а

1. Научишься изолировать упавший сервис с помощью Circuit Breaker, а также писать Graceful Degradation и Fallback, чтобы один баг не ронял всю систему
2. Сможешь контролировать перегруз БД через Rate Limiter, «склейку» дублирующихся запросов через Single Flight и балансировку Nginx
3. Научишь систему заранее оповещать о предстоящих инцидентах, а если он уже случился — сможешь быстро их находить и решать
4. Реализуешь многоуровневое кеширование с LRU/LFU-вытеснением и настроишь Redis так, чтобы данные в кеше были всегда актуальны
5. Научишься внедрять идемпотентность и писать повторную обработку сообщений с outbox-паттерном и ручным управлением offset’ами в Kafka
6. Сможешь писать Retry, который не создает «шторм» запросов, и делает систему стабильной под нагрузкой

Курс подойдет для junior/middle Golang-разработчиков, которые хотят вырасти в грейде.
Программа состоит на 80% из практики, поэтому нужно знать язык и иметь базовые навыки работы с Kafka и Redis.

Программа:

• Неделя 1. Ключевые проблемы и принципы отказоустойчивости
• Неделя 2. Обработка ошибок и временные сбои
• Неделя 3. Контроль нагрузки и балансировка
• Неделя 4. Асинхронная коммуникация и очереди
• Неделя 5. Эффекты слоя кеширования при построении высокодоступных систем
• Неделя 6. Обнаружение отказа и методы реагирования\

Спойлер: Программа

Неделя 1. Ключевые проблемы и принципы отказоустойчивости

Особенности распределенных информационных систем:

• Отказоустойчивость & Надежность
• Каскадные сбои
• CAP-теорема (Consistency, Availability, Partition Tolerance)
• Классификация проблем и типы частичных отказов

Метрики надежности с примерами:

• SLA (Service Level Agreement)
• SLO (Service Level Objective)
• SLI (Service Level Indicator)
• Что такое «99,9%» доступности и для чего это нужно?

Влияние отказов на целостность данных:

• Понятие целостности и угрозы ее потери
• Идемпотентность
• Split-brain & Failover
• Кворумная запись/чтение
• Разберем:
• что такое WAL и зачем он нужен Postgres
• почему важен replica factor > 1 в Kafka
• Как ЮKassa обрабатывает дубликаты платежей

BigTech-инциденты и как их можно было избежать:

• GitHub — как все упало на сутки
• AWS us-east-1 — как пострадали сотни онлайн-сервисов по всему миру
• Facebook, Instagram, WhatsApp — как отказ системы обрушил цену акции и привел к потере $6 млрд
• GitLab — как легла БД и удалился пользовательский код
• Случаи из личной практики в production

Результат недели:

• понимаешь суть и последствия отказоустойчивости, как свойства системы
• можешь выделить 2 из 3 свойств CAP-теоремы для выбранной системы
• магические девятки в метриках надежности теперь прозрачны и понятны

Неделя 2. Обработка ошибок и временные сбои

Функционал работает идеально, и вроде бы всё хорошо. Но что происходит, когда база данных на секунду «ложится»? Или сторонний API начинает отвечать с задержкой в 30 секунд? А если сеть между микросервисами ненадолго пропадает?
В реальном мире такие инциденты неизбежны. И правильная реакция на них — барьер между грейдом middle и senior

Повторная попытка:

• умный retry
• грамотный выбор backoff + jitter
• idempotent requests
• hedging запросов

Контроль выполнения:

• timeout, когда дольше уже нельзя
• установка deadline
• cancel propagation при прерывании пути запроса

Защита системы от каскадных сбоев:

• circuit breaker для спасения от отказов частей системы
• graceful degradation, когда отказ все же произошел
• fallback по возможности

На практике:

• внедрим circuit breaker между сервисами
• обеспечим graceful degradation
• применим fallback
• выставим timeout'ы на синхронные вызовы
• реализуем idempotent retry

Домашняя работа:

• Ты на дежурстве, алерты стучатся в дверь, а пользователи недовольны работой системы. Задача — самостоятельно найти инцидент, выбрать нужный паттерн и реализовать его


Результат:

• умеешь справляться с ошибками и временными сбоями
• глубоко понимаешь суть каждого паттерна и сценария его применения
• умеешь применять это на практике в реальном проекте

Неделя 3. Контроль нагрузки и балансировка

Что делать, если внезапный всплеск трафика, медленный запрос к базе или сбой в соседнем микросервисе роняет прод? В этом модуле учимся делать сервисы стабильными при любой нагрузке

Изоляция ресурсов:

• планирование ресурсов
• подход bulkhead
• процессная изоляция
• физическая изоляция

Контроль нагрузки:

• глубокое погружение в rate limiting
• single flight как фильтр
• backpressure / load shedding

Распределение нагрузки:

• клиентская / серверная
• алгоритмы балансировки
• стратегии деплоя и откат
• upstream
• active / passive health checks
• nginx

На практике:

• настроим балансировку на nginx
• посмотрим на различные алгоритмы балансировки в действии
• применим rate limiter и изучим его вдоль и поперек
• разберем подкапотную магию single flight и применим его как щит

Домашнее задание:

• QA во время стресс-тестов выявил деградацию системы. Найди инцидент, выбери нужный паттерн и реализуй его


Результат:

• умеешь защищать свои и чужие сервисы в условиях непредусмотренных нагрузок
• понимаешь, как все работает изнутри, и умеешь выделять общие паттерны применения подходов в реальных системах
• разбираешься в подходах к распределению нагрузки

Неделя 4. Асинхронная коммуникация и очереди

Ты уверен(-а), что твои сообщения доходят? Что заказ не создастся дважды, а платеж не обработается несколько раз?
В этом модуле учимся строить асинхронный отказоустойчивый конвеер — гарантированно доставлять сообщения, легко отрабатывать сбои и бесшовно масштабироваться под нагрузку


Очереди и брокеры сообщений:

• особенности работы с технологиями (Rabbit, Kafka)
• буфферизация и выравнивание нагрузки
• гарантии доставки сообщений
• масштабирование при нагрузке
• распределенные транзакции
• SAGA vs 2PC

Грамотная запись:

• подтверждение от брокера
• умные retry
• идемпотентность
• outbox как лекарство от бед

Грамотное чтение:

• offsets и восстановление
• manual vs auto commit
• как обработать дубликаты, будто их нет
• inbox для чайников
• dead letter queue

На практике:

• как сообщения теряют события без нашего ведома, и как это исправить
• применим outbox pattern
• настроим механизм идемпотентности
• научимся писать DLQ (Dead Letter Queue)
• разберем подходы к реагированию на нештатные ситуации

Результат:

• понимаешь, на что обращать внимание при проектировании асинхронного взаимодействия
• не теряешь сообщения и умеешь справляться с дубликатами
• умеешь писать паттернами inbox/outbox
• умеешь применять DLQ и работать с ним
• знаешь критически важные метрики и умеешь за нами наблюдать

Неделя 5. Эффекты слоя кеширования при построении высокодоступных систем

Добавили кэш, чтобы ускорить систему, а получили лавину запросов к базе в момент его протухания? Пользователи видят устаревшие данные и жалуются? В этом модуле изучаем best practices по использованию кеша

Stale Data (протухшие данные):

• время жизни объектов (ttl)
• активная инвалидация
• событийная инвалидация

Data consistency (согласованность данных):

• write-thorugh
• управление ttl
• блокировки и версионирование
• Compare and swap (check and set)
• репликация в зоопарке инструментов кеширования

Thundering Herd (грозовая стая):

• signle flight
• фоновая актуализация
• soft ttl и мертвые данные

Cache avalanche (лавина кеша):

• random ttl & jitter
• многоуровневое кеширование
• проактивное обновление
• лимитирование ресурсов на источник данных

Стратегии вытеснения:

• LRU / LFU / MRU / FIFO / Random

На практике:

• реализуем кеширование с грамотной стратегией вытеснения
• разберем все проблемы с внедрением кеш-слоя и изучим подходы к их решению
• посмотрим на конфигурацию redis и выберем самые оптимальные параметры
• разберем best practices по эксплуатации кеша
• изучим перечень метрик для мониторинга

Результат:

• понимаешь, как кеш слой может помочь при высоких нагрузках
• знаешь, какие гарантии отказоустойчивости и проблемы он может принести
• обладаешь необходимыми знаниями для грамотного построения кеш-слоя под любой тип нагрузки системы

Неделя 6. Обнаружение отказа и методы реагирования

Тушишь один инцидент, а на смену приходит следующий. Пользователи видят ошибки раньше, чем срабатывают алерты. Классика

В этом модуле научим систему предупреждать об отказах до удара по пользователю. Узнаешь, как быстро найти и локализовать сбой в синхронных вызовах или в лаге асинхронных очередей, и что делать, когда автоматика уже не справляется

Инциденты для всех:

• централизация разбора нештатных ситуаций
• важность ключевых бизнес метрик
• кто такой координатор?
• при чем тут обслуживание инфраструктуры и почему важно уведомлять о планируемых работах
• что делать, если автоматика не помогла?
• как наказать виновных?

Особенности синхронного взаимодействия:

• следим за response time & response codes
• контролируем утилизацию ресурсов
• не забываем про наблюдаемость соседей и внешних инструментов
• важность подробного логгирования
• алерты и их влияние на скорость устранения инцидентов

Асинхронное взаимодействие:

• метрики обработки топиков (скорость, время, имеющийся лаг на партициях)
• наблюдаемость состояния consumer-групп
• методы борьбы с лагом в неожиданные моменты
• алерты, как средство оперативного реагирования на проблемы с топиками
• ручные манипуляции с оффсетами и консьюмер группами.

Результат:

• умеешь находить инциденты и отказы и бороться с ними, как это делают в BigTech
• знаешь, на что обращать внимание в первую очередь при возникновении нештатной ситуации
• знаешь, как локализовать отказ при синхронном и асинхронном взаимодействии
• умеешь устранять последствия, инцидент все же произошел

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Тема сезона: «AI-агенты в разработке»
AI перестал быть экспериментальной технологией, теперь это полноценный инструмент в работе команд разработки.

В этом сезоне разбираем практическое использование AI-агентов и ассистентов в разработке: где они реально ускоряют работу, а где ломают процессы и требуют человеческой экспертизы. Говорим не про «попробовали промпт», а про встраивание AI в ежедневные инженерные задачи.

В программе реальные кейсы из команд разработки:
- ускорение code review без потери качества;
- валидация ADR и RFC с помощью AI и снижение нагрузки на архитектурные комитеты;
- поддержка и обновление технической документации на основе кода;
- автоматизация базовых QA-задач и работа с тестами;
- использование AI при разборе инцидентов и первичном анализе продакшен-логов;
- композиция и оркестрация AI-агентов для сложных инженерных задач.

Сезон для тех, кто хочет меньше магии и хайпа и больше рабочих решений, которые можно унести в команду и применять в продакшене.


Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

На курсе вы сможете:

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

Программа обучения:

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

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

Занятие 1. Введение в архитектуру СУБД

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

Занятие 2. Архитектура хранения данных и запросы по одной таблице

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

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

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

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

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

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

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

Старт следующего потока 24-го апреля 2025 года

Цена 50000 руб.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Чему вы научитесь:

• Разрабатывать архитектуру отказоустойчивого backend-сервиса на Go, готового к работе в production-среде.
• Настраивать полноценный CI/CD-пайплайн для автоматического тестирования, сборки и развертывания приложения.
• Внедрять и использовать key-value хранилище (Redis) и брокер сообщений (RabbitMQ) для решения задач кэширования и асинхронной обработки.
• Строить систему наблюдения за сервисом (Observability), настраивая сбор метрик, дашборды и алерты с помощью стека Prometheus и Grafana.
• Осуществлять деплой всего стека приложения (сервис, БД, кэш, мониторинг) с использованием контейнеров и оркестраторов.
• Конструировать простой фронтенд-интерфейс с помощью LLM для взаимодействия с вашим API и интегрировать его в общую систему.

Курс «Go: путь до Senior-разработчика» - это интенсивная практика для разработчиков, которые хотят вывести свои навыки на промышленный уровень.

Цель курса - научить вас не просто писать код на Go, а создавать, развертывать и поддерживать готовые к работе в продакшене сервисы. Вы соберёте все компоненты современного бэкенда в единый, работающий проект.

Почему этот курс? Потому что здесь нет изолированных примеров. Каждая новая технология (Docker, RabbitMQ, Prometheus) интегрируется в общий проект, показывая, как они работают вместе в реальной жизни. Вас ждут задания по настройке, деплою и отладке, а итогом станет полноценное приложение в вашем портфолио, которое впечатлит любого технического рекрутера.

Для кого этот курс:

• Backend-разработчики на Go (уровень Junior+), которые хотят вырасти до Middle/Senior и понимать полный цикл жизни сервиса.
• Программисты на других языках (Python, Java), переходящие на Go и желающие сразу освоить экосистему профессиональной разработки.
• Разработчики, которые устали от учебных примеров и хотят создать что-то комплексное, с чем можно пойти на собеседование.
• Те, кто хочет освоить современный стек инструментов (Docker, Kubernetes, RabbitMQ, Grafana) в контексте реального Go-приложения.

Начальные требования

• Уверенное владение основами Go (срезы, структуры, методы, интерфейсы, горутины, каналы).
• Базовое понимание SQL и принципов работы сетевых протоколов (HTTP).
• Опыт работы с Git и командной строкой.
• Желательно (но не обязательно): начальный опыт работы с Docker (запуск контейнеров).

Программа:

Профессиональный старт: окружение, архитектура и качество кода

1. Go в 2026: Toolchain, версии и управление зависимостям
2. Профессиональное рабочее окружение и автоматизация
3. Архитектура проекта: от папок к чистой архитектуре
4. Управление зависимостями и конфигурацией
5. Качество кода: тестирование, бенчмарки и race detector

Работа с данными: проектирование, производительность и observabi

1. Паттерн Repository и работа с pgx
2. Проектирование и управление миграциями
3. Продвинутый SQL в Go: транзакции, изоляция, deadlocks
4. Кэширование стратегий: от Cache-Aside до Write-Through
5. Оптимизация и наблюдаемость: индексы, EXPLAIN, метрики

Брокеры сообщений и конкурентные паттерны

1. Введение в асинхронную архитектуру: когда и зачем нужны брокеры
2. Надежная доставка: подтверждения, повторные отправки и dead lett
3. Конкурентные воркеры и шаблоны обработки в Go
4. Наблюдаемость асинхронных процессов: трассировка и метрики
5. Интеграция событий в бизнес-логику: Event-Driven Design

Микросервисы, gRPC и сетевое взаимодействие

1. Эволюция архитектуры: от модульного монолита к микросервисам
2. gRPC и Protocol Buffers: быстрая и типобезопасная связь
3. Дизайн API, интерцепторы и безопасность
4. Наблюдаемость в распределённой системе: трассировка и метрики
5. Документирование и контрактное тестирование API

Контейнеризация, оркестрация и облачный деплой

1. Профессиональная контейнеризация Go-приложений
2. Оркестрация для локальной разработки: Docker Compose
3. Основы Kubernetes и декларативный подход
4. Деплой stateful-приложения в Kubernetes
5. Сетевая инфраструктура и Ingress
6. Production-практики и CI/CD для Kubernetes

Observability, безопасность и финальный проект

1. Продвинутый мониторинг: пользовательские метрики и бизнес-логика
2. Централизованное управление логами и трейсам в распределённой с
3. Безопасность и аудит в production
4. Производительность и оптимизация: профилирование в продакшене
5. Финальный проект: комплексный кейс и защита

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Станьте специалистом, который проектирует системы сбора и обработки больших массивов данных. Получите диплом о профессиональной переподготовке МФТИ

Обучение проводится совместно с основной магистратурой Алгоритмы и технологии программирования.
- среда обучения приближенная к реальной работе
- преподаватели и студенты занимают топовые позиции в крупных IT-компаниях
Вас ждут сложные задачи, интенсивная самостоятельная работа.
Выбрав программу профессиональной переподготовки, Вы присоединяетесь к группе и проходите обучение вместе с основной магистратурой.

Кому подойдет профессия разработчик Big Data

• Разработчик
  сможете совершенствовать навыки программирования, расширить и получить новые знания в desktop, web разработки, а также в работе с большими данными.
• Аналитик
  сможете проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, визуализировать данные и отчеты на основе больших массивов информации.
• Data engineer
  курсы помогут увеличить свой рабочий арсенал прикладных знаний в работе с данными.
• Data scientist
  получите знания по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных. Изучите модели машинного обучения в применении к большим данным.

Программа Разработчик Big Data
Чтобы получить Профессию Разработчик Big Data, подтвержденную Дипломом о профессиональной переподготовке МФТИ установленного образца, необходимо пройти обучение на трех самостоятельных курсах

Курс Хранение и обработка больших объёмов данных
Старт: февраль 2026 года

Распределённые файловые системы (GFS, HDFS)
Её составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения. Чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: Web, shell, Java.

Парадигма MapReduce
Основная идея, формальное описание. Обзор реализаций. Виды и классификация многопроцессорных вычислительных систем. Hadoop. Схема его работы, роли серверов в Hadoop-кластере. API для работы с Hadoop (Native Java API vs. Streaming), примеры. MapReduce, продолжение. Типы Join'ов и их реализации в парадигме MR. Паттерны проектирования MR (pairs, stripes, составные ключи).

Управление ресурсами Hadoop-кластера. YARN
Hadoop MRv1 vs. YARN. Нововведения в последних версиях Hadoop. Планировщик задач в YARN. Apache Slide.
SQL over BigData: Apache Drill, Cloudera Impala, Presto, Hive
SQL over BigData: Apache Drill, Cloudera Impala, Presto, Hive. Повторение SQL. HiveQL vs. SQL. Виды таблиц в Hive, типы данных, трансляция Hive-запросов в MapReduce-задачи. Аналитические функции в Hive. Расширения Hive: Streaming, User defined functions. Оптимизация запросов в Hive.

Технологии обработки данных в распределенной оперативной памяти. Apache Spark
Spark RDD vs Spark Dataframes
Spark SQL
Spark GraphFrames

Обработка данных в реальном времени. Kafka, Spark Streaming
Распределённая очередь Apache Kafka. Kafka streams.

BigData NoSQL, Key-value базы данных
HBase. NoSQL подходы к реализации распределенных баз данных, key-value хранилища. Основные компоненты BigTable-подобных систем и их назначение, отличие от реляционных БД. Чтение, запись и хранение данных в HBase. Minor- и major-компактификация. Надёжность и отказоустойчивость в HBase. Cassandra. Основные особенности. Чтение и запись данных. Отказоустойчивость.
Примеры применения HBase и Cassandra.
Отличие архитектуры HBase от Сassandra.

Курс технологии программирования и операционные системы
Старт: сентябрь 2026 года

Семейство ОС Unix. Современные инструменты для работы в консоли
Семейство ОС Unix, основные дистрибутивы и их отличия. Основные командные интерпретаторы, их отличия. Утилита sed, язык awk. Использование Python как заменителя shell. Jupyter Notebook. Терминальные мультиплексоры, автоматизация работы с ними.

Системы контроля версий
Системы контроля версий в современных проектах. Разновидности VСS. Git и работа с ним. Работа над проектами в команде. Автоматизация работы с Git.

Контейнеризация и виртуализация
Что это такое? Чем отличаются? Современные платформы и работа с ними. Автоматизация работы с виртуальными окружениями.

Непрерывная интеграция
Методология гибкой разработки. Непрерывная интеграция (continuous integration) и её этапы. Основные инструменты CI и их связь с VCS.

Оркестрация контейнеров. Kubernetes
Основные задачи и концепции. Модель безопасности и контроллеры задач. Архитектура, компоненты. Хранение данных. Взаимодействие по сети. CI/CD в Kubernetes.

Курс Машинное обучение на больших объёмах данных
Старт: сентябрь 2026 | сентябрь 2027 года

Рекомендательные системы
Рекомендательные сервисы в продакшене.
Метрики и базовые подходы
Классические алгоритмы.
Нейросетевые рекомендеры.
Нерешенные проблемы и новые направлени.
Рекомендации и Reinforcement Learning.

Анализ эпидемиологических графов
Foundations & Preliminaries
Characterization of common graph types
Notable results
Advanced topics

Большие языковые модели
Обучение LLM
Длинный контекст + позиционное кодирование. Архитектурные модификации Transformer

Преподаватели программы
- Олег Николаевич Ивченко
Разработчик системы HJudge - системы автоматизированного тестирования Hadoop-приложений, системный администратор инфраструктуры больших данных в группе Яндекс-CERN, преподаватель курсов по обработке больших данных в МФТИ, ВШЭ, ШАД, Harbour.Space
- Николай Анохин
Программист-исследователь VK, специалист в области машинного обучения и обработки больших данных
- Мурат Апишев
Руководитель направления RnD в сфере NLU/NLP компании Just AI, старший преподаватель МФТИ, лектор онлайн-курсов "Нетология"
- Никита Честнов
Аспирант. Преподаватель курсов Практикум Python и Технологии программирования и операционных систем,
Deep learning исследователь

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

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

Программа курса (2 раздела, 18 уроков):

Newbie

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

Junior

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

Спойлер: Преподаватель:

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

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Обучение работе с AI: DeepSeek, ChatGPT, Cursor AI
Живые лекции и разбор кода ментором

Программа обучения по Веб-разработке

Фаза 0. 1-3 неделя
Терминал, Git, основы HTML/CSS, основы JavaScript. Занятость 6-8 часов в день в онлайн формате.

Фаза 1. 4-6 неделя
JavaScript, unit-тестирование, алгоритмы, асинхронность, ООП, знакомство с SQL и ORM.

Фаза 2. 7-9 неделя
Backend (Node.js, Express), базы данных. Собственная AI в Docker на основе DeepSeek. Два проекта для портфолио. Обучение деплоименту на платформе Selectel.

Фаза 3. 10-12 неделя
Promt engineering техники в программировании. Frontend библиотеки (React, Redux). Связывание UI с back-end и базы данных PostgreSQL. Финальный проект.

Карьерная неделя. 5 дней
Стратегия по поиску работы, составление резюме, подготовка к собеседованиям.

Как устроен буткемп
Живые лекции и обратная связь от преподавателя
Код-ревью: проверка кода преподавателем

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Сделайте профессиональный сайт на WordPress с полного нуля, без специальных технических навыков. Расскажите о своей компании, о своих товарах, о своих услугах.

ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС
Этот курс подходит для тех, кто ищет простой и эффективный способ создать профессиональный сайт без глубоких знаний программирования.

• Вы хотите создать сайт для себя, но не знаете, с чего начать
• Вы устали от сложных уроков и технических терминов
• Вы хотите сайт, который выглядит профессионально и продаёт
• Вы хотите освоить WordPress и Elementor для заработка

БОНУСЫ КУРСА

И это далеко не всё! Материалы курса, которые я использую при записи уроков, вы так же получите в бонусной части

Видеокурс "Рассылка в Unisender"
Полный видеокурс по созданию своей рассылки для набора своей "золотой" подписной базы

Мастер-класс "Уникальная графика"
Мастер-класс по созданию графики для своих сайтов , блогов и соцсетей в нейросети

Видеокурс "Идеальный лид-магнит"
Как записать, отредактировать свой бесплатный продукт для набора подписной базы

Видеокурс "Нейросети GigaChat & Kandinsky"
Российские нейросети без VPN и переводчика, на русском языке. Статьи и изображения!

Почему я выбираю WordPress?

1. Бесплатная система управления сайтом – не требует абонентской платы или скрытых платежей.
2. Простое управление – разберётесь с админкой всего за один день.
3. Огромная библиотека шаблонов и дополнений – легко адаптируйте сайт под любые задачи.
4. Мощный и проверенный движок – поддерживает работу миллионов ресурсов по всему миру.
5. Гарантированный доступ – технически невозможно заблокировать ваш сайт.
6. Создание без навыков программирования – no-code подход для удобства каждого.
7. Идеально для SEO-продвижения – отличная база для роста в поисковых системах.
8. Быстрая загрузка страниц – оптимизированная работа обеспечивает высокую скорость сайта.
9. Поддержка мультиязычности – легко создавайте контент на разных языках.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

На курсе разберёмся, как сделать сайт на WordPress под свой стиль на блочных темах

Что еще за блочные темы? И почему на них?

Это новейший инструмент который разрабатывает сам движок WordPress, сейчас разработка выходит на новый уровень Лоу-код или Ноу-код.

Сайты без кода
Официальный способ от WordPress по созданию сайтов без кода, но работают внутри на коде!

Очень быстрые
Сайты на блочных темах загружаются очень быстро за счёт работы прямо из Ядра ВордПресс.

Почти любой дизайн
На блочных темах можно сверстать почти любой дизайн и сделать это даже если вы никогда не учили код.

1 инструмент поможет закрыть все проблемы, сделать сайт и выйти на Фриланс

• Редактор блоков в ВордПресс принес новые возможности для разработчиков — новичков, теперь не нужно сразу учить код!
• Всего через месяц вы создадите свой первый лендинг от дизайна в Фигма до крутых анимаций на WordPress

Кому подходит этот курс
От бизнесмена до дизайнера, или того кто хочет начать фрилансить с нуля.

Фриланс
Тем кто решил стать фрилансером и зарабатывать на WordPress

Пассивный доход
И конечно тем кто хочет сделать сайт на WordPress и монетизировать его

Бизнес
Тем кто решил сделать свой сайт для бизнеса и контролировать все процессы

Освойте создание сайтов на WordPress без кода всего за 1 месяц.
Уроки записаны в Видео формате, простая форма подачи позволяет понять как создать сайт от нуля до готового проекта.

Более 50 видео-уроков
Я постарался рассказать все с самого нуля!
От шагов перед созданием сайта, дизайна и переноса сайта на ВордПресс.

Бессрочный доступ
Я постарался рассказать все с самого нуля!
От шагов перед созданием сайта, дизайна и переноса сайта на ВордПресс.

Простой старт
Я постарался рассказать все с самого нуля!
От шагов перед созданием сайта, дизайна и переноса сайта на ВордПресс.

Программа курса:

Модуль 1 (Что делать перед созданием сайта)

1 урок — Какие шаги нужно сделать перед созданием лендинга
2 урок — Как анализировать конкурентов
3 урок — Подбор референсов
4 урок — Создаем структуру сайта

Модуль 2 ( Знакомство с программой Фигма)

14 уроков в базе

Модуль 3 ( Дизайн сайта в Фигма)

5 урок — Что такое размер фрейма
6 урок — Что такое сетка
7 урок — Делаем дизайн шапки сайта в Фигма
8 урок — Что такое вектор и растр изображения
9 урок — Делаем первый экран
10 урок — Делаем второй экран
11 урок — Делаем экран с моделями
12 урок — Делаем экран с условиями
13 урок — Блок отзывы
14 урок — Блок вопрос и ответ

Модуль 4 ( Перенос дизайна в WordPress )

15 урок — Регистрация домена, домен 2 уровня на хостинге
16 урок — Установка WordPress на хостинг
17 урок — Как обновить ВордПресс или как откатить до старой
18 урок — Знакомство с WordPress
19 урок — Что такое темы в WordPress
20 урок — Что такое плагины и как добавить плагин
21 урок — Что такое страницы и записи
22 урок — Знакомство с редактором темы на блоках
23 урок — Делаем шапку сайта, знакомимся с Флекс контейнерами
24 урок — Что такое оступы Margin и Padding в верстке сайтов
25 урок — Как загрузить шрифты
26 урок — Адаптируем шапку сайта под разные устройства
27 урок — Собираем и адаптируем первый экран
28 урок — Делаем бегущую строку
29 урок — Основные настройки блока
30 урок — Блок куда можно поехать, делаем флекс контейнеры
31 урок — Верстка блока с моделями
32 урок — Создаем кастомный слайдер в моделях
33 урок — Делаем верстку шапки с промо)
34 урок — Что такое Флекс контейнеры
35 урок — Как позиционировать элементы на сайте
36 урок — Блок с условиями, создаем блок с Border
37 урок — CSS Transform как работает
38 урок — Делаем блок отзывы, еще один слайдер
39 урок — Блок с аккордеонами
40 урок — Делаем Футер
41 урок — Делаем попап с формой
42 урок — Подключаем Телеграм оповещение в Форме
43 урок — Делаем ховер эффекты
44 урок — Делаем ссылки в меню и кнопки активными
45 урок — Делаем простую анимацию блоков при появлении
46 урок — Как сделать на сайте несколько языков

Модуль 5 ( Как искать заказы на Фрилансе )

47 урок — Работа на биржах фриланса
48 урок — Работа на Авито
49 урок — Поиск в социальных сетях (Тенчат)
50 урок — Как давать платную рекламу в Авито
51 урок — Как сделать хорошее портфолио

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Навыковый курс — самый эффективный способ новичку научиться программировать на Python за счет 4-х ступеней обучения:

1. Короткие уроки с примерами.
2. Большое количество практики на тренажере для закрепления материала.
3. Интерактивные конспекты для самостоятельных тренировок.

Кому подойдет этот курс:

• Начинающему программисту
  • Научитесь писать программы на Python с нуля, изучите синтаксис языка, освоите основные концепции программирования, а также познакомитесь со стандартной библиотекой.
• Программисту на другом языке
  • Быстро освоите новый язык. Познакомитесь с синтаксисом и стандартной библиотекой, узнаете об отличиях и особенностях Python.
• Аналитику
  • Научитесь обрабатывать информацию с помощью одного из самых мощных языков для работы с данными. Сможете преобразовывать любую информацию в удобный и понятный вид.

Чему вы научитесь:

• Научитесь уверенно писать программы на Python 3 и использовать его сильные стороны.

Сформируете устойчивые навыки работы с языком:

• Устанавливать и запускать интерпретатор Python 3.
• Работать со встроенными типами данных.
• Создавать и изменять файлы в разных кодировках.
• Работать с кортежами, списками, множествами и словарями.
• Избегать и исправлять распространенные синтаксические и логические ошибки.
• Перехватывать и обрабатывать исключения.
• Управлять потоком выполнения программ.
• Использовать циклы для обхода списков, словарей и файлов.
• Проектировать и использовать функции для решения разных типов задач.
• Работать с модулями и библиотеками.
• Создавать виртуальные окружения и устанавливать новые пакеты.
• Создавать собственные классы и объекты.
• Подбирать правильные методы и функции для обработки данных.

Программа курса:

1. Введение в Python (15 уроков, 6 заданий)
2. Числа и строки (21 урок, 97 заданий)
3. Файлы (3 урока, 13 заданий)
4. Списки и кортежи (18 уроков, 56 заданий)
5. Словари (9 уроков, 30 заданий)
6. Множества (7 уроков, 25 заданий)
7. Динамическая типизация (3 урока)
8. Инструкции и синтаксис (5 уроков, 2 задания)
9. Условия (5 уроков, 11 заданий)
10. Циклы (26 уроков, 64 задания)
11. Функции (12 уроков, 29 заданий)
12. Модули (8 уроков, 2 задания)
13. Установка внешних пакетов (3 урока, 3 задания)
14. Классы и ООП (36 уроков, 8 заданий)
15. Исключения (3 урока)

Преподаватель Никита Шультайс:

Профессиональный web-программист с опытом коммерческой разработки более 10 лет. Преподаватель, автор курсов и статей по IT.

• Fullstack-разработчик на Python/Django.
• Автор курсов по Python, SQL, Алгоритмам.
• Участник олимпиад по математике и программированию.
• Научил IT-навыкам более 5000 человек.
• Победитель конкурса образовательных проектов Edcrunch Award.
• Автор статей в журнале Linux Format.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Кому подойдёт этот курс :
-Начинающим специалистам
Только начинаете свою карьеру в аналитике или разработке данных?
Курс поможет вам понять, как эффективно работать с ClickHouse, оптимизировать запросы и разрабатывать структуры данных, что сделает вас более уверенными на собеседованиях и в решении реальных задач
-Аналитикам
Хотите стать более независимыми и углубить свои технические навыки?
Освоив ClickHouse, вы сможете самостоятельно строить сложные запросы, анализировать большие объемы данных и рассчитывать метрики в разы быстрее
-Дата саентистам
Ищете способы ускорить работу с данными?
Знание ClickHouse поможет вам быстро готовить данные для моделей и оптимизировать ваши эксперименты, экономя время на предобработке
-Дата инженерам
Работаете с обработкой данных и созданием пайплайнов?
Курс научит вас ускорять ETL-процессы, выбирать правильные движки таблиц для задач и строить высокопроизводительные решения

Чему научитесь?
1. Оптимизировать запросы для максимальной скорости
Научитесь строить эффективные запросы, использовать индексы и профилировать выполнение, что позволит анализировать данные в разы быстрее даже на больших объемах.
2. Работать с большими объёмами данных
Освоите методы работы с массивами, JSON и сложными структурами, чтобы решать задачи любой сложности и быть готовыми к реальным проектам.
3. Выбирать подходящие движки таблиц
Разберётесь, как пользоваться различными движками таблиц ClickHouse, чтобы минимизировать ресурсы и повысить производительность своих систем.
4. Использовать словари для ускорения аналитики
После обучения сможете подключать внешние базы данных через словари ClickHouse, что позволит сократить время на обработку справочной информации.
5. Автоматизировать и масштабировать работу
Освоите создание распределённых таблиц и других инструментов масштабирования, чтобы быть готовыми к работе с большими и распределёнными системами данных.
6. Тонкая настройка ClickHouse для сложных систем
Научитесь настраивать конфигурацию сервера, управлять ресурсами, контролировать потребление памяти и потоков даже под высокой нагрузкой.
Разберётесь, как использовать материализованные представления для автоматизации сложных расчётов.

Программа курса
Модуль 1. ClickHouse: основы и аналитическая практика
Тема 1. Введение в ClickHouse
Тема 2. Синтаксис запросов
Тема 3. Типы данных и функции
Тема 4. Объекты архитектуры
Тема 5. Табличные движки

Модуль 2. ClickHouse: производительность и архитектура в продакшене
Тема 6. Масштабирование и распределение
Тема 7. Загрузка и обновление данных
Тема 8. Оптимизация запросов
Тема 9. Оптимизация архитектуры
Тема 10. Практический кейс

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

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

Подойдет всем, кто:

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

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

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


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

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

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

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

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Осмысленные дашборды

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

Для кого
Аналитики и BI-специалисты уровня Junior и Middle

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

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

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

Этот тренинг — для вас, если вы...

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

На тренинге вы:

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

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

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

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

Спойлер: Программа курса

Модуль 1. Что делает дашборд хорошим

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

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

Модуль 2. Сбор требований и контекст

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

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

Модуль 3. Подготовка данных для дашбордов

В программе:
1 лекция

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

Модуль 4. Макетирование и сторителлинг

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

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

Модуль 5. Визуализация и честность данных

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

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

Модуль 6. Визуальное форматирование и сторителлинг

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

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

Модуль 7. Дизайн и UX дашбордов

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

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

Модуль 8. Разбор дашбордов по типам

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие

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

Модуль 9. Презентация, тестирование и внедрение дашбордов

В программе:
1 лекция, 1 домашнее задание

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

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...