Новые складчины | страница 24

​

Программа курса

1. Архитектура решения
2. Компоненты решения
3. Передача пакетов внутри фабрики
4. Соединения с внешними сетями
5. Интеграция с системами виртуализации VMware
6. Multipod
7. Сервисные графы
8. Прочее

Длительность курса: ~16 часов 37 минут

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

​

Вы научитесь работать с NoSQL-хранилищами, а также автоматизировать процессы сборки, тестирования и развертывания вашего ПО с помощью систем CI/CD. Закрепите полученные знания практическими заданиями и создадите реальное рабочее приложение на Go с применением изученных технологий.

Присоединяйтесь к нам и поднимите свои навыки программирования на Go на новый уровень!

Спойлер: Программа обучения

Модуль 1. GraphQL и NoSQL (10 ак.ч.)
- GraphQL - получение данныx
- Структура приложения и создание демострационного проекта
- Встраивание GraphQL в демонстрационный проект
- Практикум. Создание web приложения «Каталог книг» на основе NoSQL DB

Модуль 2. Continuous integration / Continuous Integration (CI/CD) (6 ак.ч.)
- Continuous integration / Continuous Integration как важная составляющая проекта
- Развертывание на PaaS сервере
- Настройка автоматического обновления проекта через GitHub
- Практикум. Deploy и настройка CI/CD с использование GitHub Actions(или аналоги)

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

​

Курс посвящен углубленному изучению языка Go в применении к созданию полноценного веб-приложения на примере блога. Курс охватывает важные темы современной backend веб-разработки: логирование, механизмы аутентификации, асинхронные запросы и т.д.
- Курс включает в себя разработку полноценного веб-приложения при помощи языка Go, а также освоение основных этапов разработки при проектировании веб-приложений.
- Курс основан на опыте практического применения языка Go в современной backend разработке.
- Курс включает в себя не только практическую, но и теоретическую часть, и таким образом не сводится к простому «сборнику рецептов».
- Курс читается на базе ОС Linux. Обучение проводится на примере популярнейшего дистрибутива Ubuntu. Однако большинство технологий, изучаемых на курсе, могут применяться и на базе Windows.

Вы научитесь
- создавать, тестировать и прототипировать микросервисы на примере создания полноценного веб-приложения

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.

Спойлер: Программа обучения

Модуль 1. Знакомство со средой разработки:
- Структура и инициализация проекта
- Создание простейшей веб-страницы с Go и net/http
- Настройка шаблонов и веб формы в Go

Модуль 2. Базы данных:
- Описание структуры БД
- Разработка модели и миграции
- Откат версий
- Применение реляционных БД в контексте проекта
- Практикум

Модуль 3. Пользовательское взаимодействие:
- Описание механизмов Login\Logout
- Аутентификация и регистрация
- Настройка профилей и редактора
- Современные механизмы аутентификации
- Обработка ошибок и логирование
- Практикум

Модуль 4. Расширение функционала:
- Создание пользовательских моделей
- Поддержка электронной почты
- Рефакторинг и разбиение на страницы
- Поддержка автоматического динамического перевода
- Обработка времени и дат
- Практикум

Модуль 5. Структурирование и стандарты:
- Локализаторы l18n
- Асинхронные запросы и технология Ajax
- Реализация внутренней поисковой системы
- Практикум

Модуль 6. Перенос приложения на сервер:
- Развертывание на Heroku
- Развертывание в Docker-контейнере
- Развертывание в Linux
- Документирование и публикация проекта

Модуль 7. Расширение функционала путем добавления API:
- Определение базового функционала API сервиса в применении к разработанному приложение
- Реализация API, основываясь на принципах REST
- Рекомендации по развитию и реализации проектов

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

​

Готовиться к собеседованиям по теории Go больно.
И неважно, делаешь ли ты это впервые или для очередной смены работы.

Если впервые, то смутно представляешь к чему готовиться и по каким источникам.
Информация не держится в голове, и выходить на реальные собеседования страшно.

Не сильно лучше и подготовка к собеседованиям при смене работы.
Плохо помнишь к чему готовиться. Из-за отсутствия практики собеседований забыл что еще знаешь, а что уже нет. Для мозга подготовка в такой ситуации выглядит сизифовым трудом: заново повторять тону информации психологически мучительнее, чем открывать ее впервые.

И эту пытку приходится повторять на протяжении всей карьеры.

Меня зовут Иван, я разработчик с пятилетним стажем.

Как и все мое творчество, я сделал этот тренажер в первую очередь для себя. Это обезболивающее, которое спасает при подготовке к собеседованиям.

Как это работает? Для этого тренажера я составил чуть более 200 коротких упражнений, которые снимают всю боль подготовки к теории по Go:

• Модули покрывают весь необходимый объем знаний для подавляющего большинства собеседований
• В начале каждого модуля даны проверенные мною и сообществом источники для подготовки
• Если ты готовишься впервые, то удобные короткие упражнения в виде тестов и ввода коротких ответов позволят “поиграться” с теорией, запомнить её и снять тревогу “готов ли я?”
• Если ты готовишься к собеседованиям для смены работы, то можешь сразу пробежаться по упражнениям. Больше никакого мучительного перечитывания длинных статей для поиска пробелов в знаниях: упражнения составлены таким образом, что если ты хорошо решаешь какой-то модуль (это не займет много времени), то этого более чем достаточно для подготовки.

Для участников тренажера есть чат в телегам.

Подготовься ко всей теории по Go для собеседования вместе с этим тренажером по цене одного занятия с ментором!

Для кого этот курс:

Для людей, которые готовятся к собеседованиям по Go


Начальные требования:

Знание основ Go


Программа курса:

Встроенные типы: использование и внутренние устройства.

1. Ссылка на чат
2. Слайсы ч.1
3. Слайсы ч.2
4. Map ч.1
5. Map ч.2
6. Map ч.3
7. Строки

Горутины и планировщик.

1. Горутины и планировщик ч.1
2. Горутины и планировщик ч.2
3. Горутины и планировщик ч.3

Каналы: использование и внутреннее устройство.

1. Каналы: использование ч.1
2. Каналы: использование ч.2
3. Каналы: внутреннее устройство

Сборщик мусора.

1. Сборщик мусора

Каналы context и sync.

1. Пакет context
2. Пакет sync ч.1
3. Пакет sync ч.2
4. Пакет sync/atomic
5. Пакет errgroup и Graceful Shutdown

Методы, интерфейсы и ошибки.

1. Методы
2. Интерфейсы
3. Ошибки
4. defer и panic

В курс входят:

• 23 урока
• 216 тестов
• Последнее обновление от 06.08.24

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

​

Вы научитесь решать самые популярные задачи для собеседований и подходы к ним (Two Pointers, Sliding Window, Monotonic Stack, Greedy, ...).

Разберете изнутри основные структуры данных (Linked List, Stack/Queue, Binary Tree, Heap, LRU, Graphs, Dynamic Programming).

50+ часов (видео + Live Q&A)
100+ задач

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

​

Чему вы научитесь
Решать наиболее частые и характерные задачи с собеседований на горутины и каналы в Go
О курсе

Горутины и каналы являются одной из главнейших фишек в Go, задачи про которые ОЧЕНЬ любят на собеседованиях.

Меня зовут Иван, я разработчик с пятилетним опытом, автор youtube-канала “Ваня Ио про разработку” и сообщества “Хакаем собесы на Go и бэк”, в котором я постоянно вижу задачи на горутины и каналы в почти каждом отчете с собеседований участников сообщества.

В этом тренажере собраны и решены 20 наиболее частых и характерных задач с собеседований и паттернов с горутинами и каналами.

Внутри каждого урока 2 шага: в первом условие задачки, во втором авторское решение.
Для участников тренажера есть чат в телеграм.

Подготовься решать задачи на горутины и каналы Go вместе с этим тренажером по цене одного занятия с ментором!

Для кого этот курс
Для людей, которые готовятся к собеседованиям по Go

В курс входят

• 22 урока
• 20 тестов

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

​

Вы получите доступ к приватному Youtube-плейлисту, который состоит из следующих видео:
- Открытие "Добро пожаловать"
- Батл: JavaScript/Python vs Go: тулинг / Эмиль Шарифуллин, Никита Соболев, Антон Киреев
- Воркшоп: Gonkey: пишем функциональные/интеграционные тесты декларативно / Денис Фетинин (LaTech)
- Разработка игр на Go: обзор экосистемы Ebitengine
- Круглый стол: Шаблоны микросервисной разработки/ Константин Трегубов, Макс Данильченко, Сергей Петров
- Доклад: Переезд QA с Python на Go / Антон Синяев (Ozon)
- Доклад: Создание и эволюция платформенного продукта / Александр Лукьянченко (Авито)
- Доклад: CLI-интерфейсы по-человечески / Ильдар Карымов (deferpanic )
- Доклад: Тулинг верификации контрактов между сервисами / Александр Сусиков (СберМаркет)
- Открытый микрофон
- Доклад: Как облегчить себе разработку и тестирование связанных сервисов? / Дмитрий Лукиянчук (СберМаркет)
- Рулетка кейсов: Профайлинг и диагностика /Дмитрий Лукиянчук (СберМаркет), Владимир Иванов (InDrive)

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

​

Этот воркшоп для вас если:

• Ваши текущие веб-приложения имеют низкие показатели удержания пользователей и конверсии
• У вас ограниченный бюджет на разработку нативных приложений для iOS и Android.
• Ваши клиенты или сотрудники часто сталкиваются с проблемами доступа к приложению из-за медленного или нестабильного интернет-соединения.
• Вы хотите оставаться в курсе современных технологий и улучшить свои профессиональные навыки.
• Ваши текущие веб-приложения загружаются медленно, что негативно сказывается на пользовательском опыте.

Программа воркшопа

День 1 (Введение в PWA и подготовка проекта на Rails)

• Введение в PWA: что такое PWA, основные преимущества PWAs.
• Настройка Rails проекта: создание нового проекта, структура и подготовка к преобразованию в PWA.
• Создание базового проекта на Rails и подготовка манифеста и Service Worker приложения.

Результат:

• Получите представление, что такое PWA и как они могут улучшить пользовательский опыт.
• Научитесь создавать и настраивать манифест и Service Worke приложения, которые являются ключевыми элементами любого PWA.

День 2 (Интеграция фронтенда и кэширование)

• Настройка service worker/workbox
• Интеграция фронтенда с помощью Hotwire и Stimulus
• Реализация кэширования: стратегии и управление кэшированием

Результат:
Научитесь подключать и настраивать workboxr, что позволит вашему PWA работать офлайн и улучшит производительность за счет кеширования ресурсов. А так же визуализируете задачу с прошлого урока и запустите ее офлайн.

День 3 (Push-уведомления и управление подписками)

• Настройка и отправка Push-уведомлений.
• Управление подписками на Push-уведомления.

Результат:

• Научитесь настраивать и отправлять пуш-уведомления пользователям вашего PWA.
• Освоите тестирование отправки уведомлений и проверите их работу в различных браузерах
• Сможете создавать механизм подписки пользователей на пуш-уведомления, включая возможность отписки и обновления ключей

Автор
Владимир Долгий

• Senior Ruby on Rails developer в Jetthoughts
• Пишет на RoR начиная с 3-й версии и до сих пор.
• Создает Progressive Web Apps с 2019 года.
• Успешно интегрировал PWA более чем в 5 проектах, чем повысил конверсию и продажи.
• Работал в топовой арбитражной компании keitaro в роли devops и разработчика.
• Был руководителем и главным разработчиком государственного проекта.

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

​

Чему вы научитесь

• Введение в MATLAB
• Преобразование координат в пространстве
• Всеноправленная система компьютерного зрения
• Внутренняя калибровка камеры
• Построение одиночной карты глубины
• Построение глобальной карты глубины
• Внешняя калибровка системы компьютерного зрения
• Кинематическая схема 6ти осевого робота манипулятора
• Прямая и обратная задачи кинематики
  
  
  Требования
  • Необходим предварительный опыт работы в Unity и Matlab.
  Описание
  Цель освоения курса состоит в формировании у обучаемых базовых теоретических знаний представления цифрового изображения, преобразования и обработки данных о цвете. интенсивности и пр., а также практических навыков использования алгоритмов и методов компьютерного зрения. Рассматриваются примеры применения компьютерного зрения к системам технического зрения в промышленности. Задачами курса является освоение методов решения задач идентификации объектов на изображении и предварительной обработки изображений для разных технологических задач. Таких как: калибровка системы компьютерного зрения, состоящей из камеры и источника структурированного света, с дальнейшим построением карты глубины и сортировки объектов при помощи промышленного робота:
  
  Содержание:
  
  1. Введение в MATLAB - Часть 1 (Introduction to MATLAB - Part 1)
  
  2. Введение в MATLAB - Часть 2 | Преобразование координат в пространстве | Всеноправленная система компьютерного зрения - Часть 1 (Introduction to MATLAB - Part 2 | Transforming of coordinates in world coordinates | Omnidirectional Computer Vision System - Part 1)
  
  3. Всеноправленная система компьютерного зрения - Часть 2 | Внутренняя калибровка камеры | Построение одиночной карты глубины (Omnidirectional Computer Vision System
  
  4. Построение глобальной карты глубины | Внешняя калибровка системы компьютерного зрения (Building a global depth map | External calibration of a computer vision system)
  
  5. Кинематическая схема 6ти осевого робота манипулятора | Прямая задача кинематики (Kinematic diagram of a 6-axis robot manipulator | Forward kinematics)
  
  6. Обратная задача кинематики (Inverse kinematics)
  
  7. Сортировка объектов (Robotics sorting system)
  
  Для кого этот курс:
  • Этот курс предназначен для разработчиков, интересующихся робототехникой

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

​

Формат обучения
Обучение рассчитано с полного нуля и до глубинных знаний по Python.

Затем объясняю, как писать автотесты API и WEB. Стек следующий: pytest, allure, httpx, requests, jsonschema, pydantic, selenium

По итогу курса ты создаешь 2 проекта с API тестами и 1 проект с WEB тестами, которые в итоге ты запустишь в Jenkins и TeamCity

Обучение проходит в группе до 10 человек. Все уроки в записи с домашним заданием. Обратная связь и проверка заданий в чате.

1 раз в месяц на протяжении 3 месяцев я буду проводить ретроспективу с группой, где буду отвечать на вопросы в прямом эфире и решать возникающие трудности.

Тариф "Базовый"

Подготовка

1.Урок Установка необходимого ПО
2.Урок Создание проекта
3.Урок GitHub

Результат: На этом этапе создаем рабочее пространство, скачиваем необходимые программы, которые нам потребуются для дальнейшей работы. На этом модуле решается большинство проблем, которые в дальнейшем мешают нормальной работе. Теоретическая и практическая часть этого модуля поможет тебе не путаться на проектах в рамках обучения, а затем и на твоей работе.

Базовый синтаксис
1. Урок Типы данных (integer, float, boolean, string, list, dictionary)
2. Урок Кортеж (tuple)
3. Урок Set и Frozenset
4. Урок Условные конструкции (if, elif, else)
5. Урок Циклы (for, while)
6. Урок Приведение типов
7. Урок Исключения
8. Урок Функции, область видимости, переменные

Результат: Изучение языков программирования - это то без чего не появится той структуры знаний, которая необходима в дальнейшей работе.На этом этапе начинается твой технический рост, это база любых автотестов.

Раздел Основы ООП
1. Урок Создание класса
2. Урок Принципы ООП

Результат: Ты получаешь основы любого проекта в разработке (не только автотестов) Не важно ты будешь писать фронт бэк или автотесты, в любом случае тебе нужны основы ООП.

Продвинутый синтаксис
1. Урок Декораторы
2. Урок Лямбда выражения
3. Урок Продвинутые функции (args и kwargs)

Результат: После прохождения этого модуля ты сможешь писать код на уровне опытных специалистов, благодаря использованию самых крутых фишек языка. Еще один плюс при поиске работы, ведь это выделит тебя даже на фоне автоматизаторов со стажем.

Автоматизация API
1. Урок Автоматизация GET запроса
2. Урок Установка Allure на Windows
3. Урок Установка Allure на Mac OS
4. Урок Добавляем Allure в проект с автотестами
5. Урок Автоматизация POST запроса и запросов с телом
6. Урок Параметризованный автотест
7. Урок Заголовки и таймаут
8. Урок Создание API клиента и использование файла .env
9. Урок Добавление моделей PyDantic

Результат: После этого модуля ты уже сможешь писать автотесты не только на обучении, но и на текущей работе. У нас будет много практики и 2 интересных проекта, которые нужно будет указать в резюме. С этим уже можно выходить на рынок в поиске вакансий, но не рекомендую торопиться, ведь дальше еще интересней.

Автоматизация WEB
1. Урок Создание фикстуры
2. Урок Поиск локаторов с помощью Xpath
3. Урок Пишем первый автотест с использованием паттерна PageObject
4. Урок Установка Allure на Windows
5. Урок Установка Allure на Mac OS
6. Урок Добавление фреймворка Allure
7. Урок Использование цикла For в автотесте
8. Урок Работа с выпадающим списком
9. Урок Скролл страницы
10. Урок Переключение между вкладками

Результат: Здесь я тебя поздравлю, ведь ты уже будешь уметь выстраивать полноценную автоматизацию тестирования WEB приложения, учитывая что у тебя уже будут знания по API. Также будет 1 проект по WEB, этого хватит для твоего портфолио и дальнейшего трудоустройства или роста внутри своей компании в направлении автоматизации.

(CI/CD (Teamcity, Jenkins)
1. Урок Установка Teamcity в Docker контейнере на сервер с Ubuntu
2. Урок Создание агентов Teamcity
3. Урок Запуск API тестов на CI/CD
4. Урок Запуск WEB тестов на CI/CD
5. Урок Создание триггеров для запуска автотестов

Результат: Это то за что тебя оторвут с руками и ногами! Слишком часто встречающийся навык в требованиях к кандидату в последнее время. Я решил добавить этот модуль, чтобы мои ученики не просто выходили на рынок автоматизации, а выходили туда ВОСТРЕБОВАННЫМИ
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

В результате обучения вы:

• Узнаете теоретические основы моделирования бизнес-процессов и закрепите их на интенсивной практике.
• Научитесь разбирать бизнес-модели в своей компании или подразделении и повышать эффективность текущих и новых процессов.
• Научитесь создавать модели процессов по нотации BPMN 2.0 в ELMA на всех этапах моделирования.
• Разберётесь во всех основных элементах нотации BPMN: операторы, события, диалоги, роли

Программа:
Введение в моделирование бизнес-процессов
Блок 1
Повторите теоретические основы моделирования бизнес-процессов и ключевые элементы нотации BPMN для дальнейшей практики.
1 неделя
Основные символы стандарта BPMN. Применение BPMN 2.0 и сравнение с другими нотациями и моделями
Основы моделирования и риски неправильно написанных процессов.

Практика применения нотации BPMN
Блок 2
На практике отработаете все этапы моделирования бизнес-процессов и разберётесь с особенностями применения всех элементов нотации. Поймёте особенности моделирования с учётом исполнителей, кто работает с описанием процессов. Отработаете кейсы сложных моделей и повысите уровень насмотренности в решениях сложных задач.
2 недели
Построение модели с использованием событий
Построение модели с использованием операторов
Построение модели с использованием исполнителей
Построение модели с использованием диалогов

Хакатон — кейс от партнёра
Блок 3
С помощью знаний полученных на воркшопах решите реальный кейс от нашего партнёра и смоделируете нестандартный бизнес-процесс по нотации BPMN. Сможете применить все полученные знания и сформировать кейс в портфолио.
1 неделя
Хакатон и разбор кейса
Q&A-сессия в формате вебинара
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Тариф Обучение

Авторы курса: Евгений Лукьянов, Сергей Бухаров, Ольга Федорова

Курс для тех, кто хочет не менять профессию, а расти в ней

Что курс изменит в вашей жизни
Сразу после курса вы не станете победителем финтех-хакатонов и Гугл с Фейсбуком не станут за вами охотится. Но вы точно сможете проходить кодинг-интервью, решать задачи и аргументированно торговаться о зарплате. А главное — определитесь со своим карьерным роадмапом.

Другие, менее масштабные изменения:

• Вы ощутите готовность к техническому интервью благодаря нашим советам, лайфхакам и инсайдам от практикующих специалистов.
• Поймете разницу между собеседованиями в российские и зарубежные компании и овладеете основами методики самопродажи в западные галеры.
• Вооружитесь рычагами для поднятия офера уже на этапе собеседования.
• Научитесь определять пользу от работы в компании для своего профессионального развития по прямым и косвенным признакам.
• Осознаете, что востребованного топ 1% отличает от среднего разраба фундаментальные подходы к разработке, которые не меняются также часто, как мода на фреймворки.

Что даст вам курс:

1. Четкий карьерный план, с пониманием где ты сейчас, где ты хочешь быть через N лет, и четкое понимание как этого добиться
2. Не потеряешь несколько лет своей жизни в компаниях, которые пожирают время и портят путь в твоей карьере
3. Перестанешь разочарованно бегать из компании в компанию, а определишься какой тип компаний тебе подходит на данном этапе карьеры и будешь счастливо работать там
4. Возможность устроится в компании рангом выше (топовые компании, удаленка на заграницу), нежели ты устроился бы сейчас
5. Переработаешь резюме так, что закидывая его в топ компанию тебе обязательно перезвонят
6. Подготовишься к собеседованиям, используя наш фреймворк
7. Будешь рассказывать о своем опыте так, что работодатель скажет "господи, именно он ведь и нужен"
8. Упростишь себе собеседование, повернув его так, чтобы говорить о том что кандидат знает, а не то что работодатель будет спрашивать
9. Получишь большую зарплату на новой работе из-за того что покажешь на собеседовании что ты не просто кодер, а умеешь решать проблемы работодателя

Спойлер: Программа курса:

Часть 1. Как выбрать компанию мечты

Как определить уровень ада в компании на этапе собеседования
Как распознать первые признаки приближающегося выгорания
Получите инструкцию-путеводитель по путешествию из умиральной ямы выгорания в мир живых.

• Виды компаний и их характеристики.
• Кризисы развития: какие бывают и как помогают перейти компании на следующий уровень или погибнуть в мучениях.
• Как определить вид компании и её жизненный этап на этапе собеседования.
• Типичные проблемы и типичные решения на примерах из практики.

​

Часть 2. Найди свою мотивацию

• Как выкинуть из головы популярную чепуху и найти свою настоящую мотивацию.
• Твоя мотивация: Сделать по красоте, получение выгоды, получение признания, стремление к новизне или что-то еще
• Для лидов и тех, кто хочет руководить. Как перестать пихать людей пряниками, а начать разбираться в их целях и мотивах.
• Поймете свою мотивацию и поймете какой тип компании подходит именно сейчас именно вам: будет ли вам хорошо и комфортно в стартапе или сейчас вы на низких вибрациях и надо идти в корпорацию.

В конце раздела ты выведешь свою собственную мотивацию, поймешь что тебя заводит в работе и какие паттерны искать на собеседовании, чтобы работать в компании с удовольствием​

Часть 3. Перестаем рандомно прыгать из компании в компанию и строим карьеру

• Зачем тебе строить карьеру
• Карьера — это бизнес. Учимся мыслить по-бизнесменски: Отношение к себе, найм помощников, выбор специализации, личный бренд
• Карьерный план: растем внутри компании или уходим
• Чему учится: составляем карьерный план
• Где взять время на учебу
• Как не утонуть в бездонном океане знаний

В конце раздела ты сам построишь свой долгосрочный карьерный путь и поймешь оставаться в компании или нужно срочно менять. И если менять – то на какую​

Часть 4. Резюме

• Почему резюме нужно каждому разработчику. Даже тем, кто думает что не нужно
• Опыт работы – это не список того что вы делали, это достижения
• Приемы описания достижений: Используйте цифры, нет оценочным суждениям,
• Увеличиваем конверсию резюме. Меньше откликов -> больше собеседований. Как описать опыт чтобы даже HR поняла
• Специфика резюме: нужно ли фото, какого объема, что писать в summary
• Как писать резюме для иностранных компаний

В конце тым сам составишь продающее резюме, которой будет тебя представлять у лучшем свете. Сам афигеешь от того какой ты клевый и как много сделал.​

Часть 5. Интервью

HR скрининг.

• Красный флаги
• стратегия поведения.
• Как отвечать на вопрос: какой ожидаемый уровень дохода

Интервью с нанимающим менеджером.

• Стратегия поведения, объясняем что этот менеджер от вас хочет.
• Как очаровать его одним ответом

Кодинг интервью.

• На практике покажем как пройти 80% кодинг интервью без зубрежки алогритмов,
• как не запутаться в задаче. И не потеть на интервью
• Фреймоврк прохождения кодинг-интервью: От формирования требований и прорисовки решения на бумажке до кодинга.
• Покажем как можно пройти интервью используя ООП для уменьшения когнитивной нагрузки на самих себя и даже как использовать TDD (Test-Driven Development)

Дизайн интервью
Разные типы интервью требуют разных подходов. Расскажем как проходить интервью где:

• Спрашивают про опыт и то что выделали
• Просят проревьювить код
• Гоняют по ООП
• Устраивают викторину 100 вопросов java разработчику
• Типичное FAANG интервью

Поведенческое интервью, Leadership интервью

• Разберем все типичные вопросы на примере Принципов лидерства амазон
• Принципы лидерства покажут что компании ценят в разработчиках помимо навыков кодинга.
• Расскажем как вообще себя вести в компании, чтобы проявить себя

​

Часть 6. Как торговаться за офер

Часть 7. Как пройти в зарубежные компании: в чем отличие

• Small Talk
• Культурные особенности
• На чем обычно заваливаются российские ребята

​

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

​

Для грамотной разработки программного кода нужно не только хорошо владеть языком программирования, но и предельно ясно представлять себе как эффективно организовывать хранение и обработку данных в процессе работы программы. Именно для этого и нужно знать основные структуры данных, понимать как они работают, какие у них преимущества и недостатки, чтобы грамотно выбирать лучшие способы представления данных при решении каждой конкретной задачи.

Этот курс - очередная важная ступенька вашего становления, как грамотного IT-специалиста в области программирования. После того, как вы изучили базовые возможности языка, его объектно-ориентированную составляющую, следующим логичным шагом является изучение типовых, часто используемых структур данных, знание их сильных и слабых сторон для эффективного использования в своих проектах.

Любая более-менее состоятельная программа использует хотя бы одну простейшую структуру данных, например, массивы. А в более сложных проектах всегда присутствуют и более сложные вроде связных списков, хэш-таблиц, множеств, ассоциативных массивов и так далее. Все это нужно знать, чтобы ваши программы получались максимально быстрыми и при этом экономно расходовали память устройства. Мало того, почти всегда на собеседованиях при приеме на работу на должность программиста задаются вопросы по структурам данных и способах оценки сложности алгоритмов, как правило, с позиции "О большого" (Big O). Как раз все эти важные темы входят в данный курс. Его прохождение позволит вам не только увереннее составлять алгоритмы, но и успешнее проходить собеседования при будущем трудоустройстве.

Чему вы научитесь:

1. Узнаете как правильно определять вычислительную сложность типовых алгоритмов (показатель О большое - Big O).
2. Познакомитесь со статическими и динамическими массивами.
3. Подробно изучите одно- и двусвязные списки, а также их использование для построения очередей и стеков.
4. Увидите, что из себя представляют бинарные деревья и как они применяются для описания упорядоченных множеств.
5. Познакомитесь с префиксными (нагруженными) деревьями и их применением для построения ассоциативных массивов.
6. Изучите основы хэш-таблиц, способы построения хэш-функций и методами устранения коллизий.

Для кого этот курс:

Задания этого курса ориентированы на язык Python и С++. Поэтому его имеет смысл проходить после изучения базы и ООП этих языков:

• "Добрый, добрый Python"
• "Добрый, добрый Python ООП"
• "Добрый, добрый C/C++"
• "Добрый, добрый ООП C++"

Идеально, если вы знаете оба языка программирования: и Python и C++. Но, можно его проходить, зная только один из них, или даже какой-либо другой. Правда тогда некоторые практические задания для вас будут непонятными. Но, тем не менее, вы, все равно, в полном объеме сможете изучить сами структуры данных. А это главная цель данного курса.

Спойлер: Программа курса:

1. Учимся оценивать вычислительную сложность алгоритмов

1. Введение в Big O
2. Big O логарифмической и факториальной сложности

2. Простейшие структуры данных

1. Статический массив
2. Статический массив на С++
3. Динамический массив
4. Динамический массив на Python
5. Динамический массив на С++

3. Связные списки

1. Односвязный список
2. Односвязный список на С++
3. Двусвязный список
4. Двусвязный список на С++ с нуля
5. Класс list двусвязного списка библиотеки STL языка С++

4. Очереди и стек

1. Очереди типов FIFO и LIFO
2. Очередь collections.deque на Python
3. Класс deque очереди библиотеки STL языка C++
4. Стек (stack)
5. Реализация стека на Python и C++

5. Деревья и множества

1. Бинарные деревья
2. Способы обхода и удаления вершин бинарного дерева
3. Бинарное дерево на Python
4. Множества (set). Операции над множествами
5. Множества set и multiset в C++
6. Контейнер map библиотеки STL в C++
7. Префиксное (нагруженное, Trie) дерево. Ассоциативные массивы

6. Хэш-таблицы

1. Хэш-таблицы
2. Универсальное хэширование
3. Метод открытой адресации. Двойное хэширование
4. Хэш-таблицы в языках Python и С++

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

​

Data Science - это популярная предметная область, которая занимает одну из лидирующих позиций среди других областей в ИТ.

Специалисты, которые занимаются анализом данных и машинным обучением очень востребованы во многих странах мира, в том числе и в России.

В дальнейшем эта сфера будет еще больше развиваться, так как многие компании понимают, что именно Data Scientist может привнести огромный вклад в развитие компании, который выражается также в денежном эквиваленте.

Этот курс не перегружен математическими формулами и выводами, задача познакомиться с областью, научиться практическим навыкам, а также сформировать целостную картинку о грамотном и поэтапном обучении моделей.

Курс состоит из 4 основных блоков, где в каждом блоке предусмотрены уроки и соответствующие шаги с теорией и практикой:

1. Введение
   
   Вы сможете узнать, что такое Data Science, чем данная область отличается от Machine Learning, а также чем занимаются специалисты в этих направлениях науки.
   Познакомитесь с инструментом для анализа данных Python, а также средой разработки Jupyter Notebook.
   Попробуем с вами установить их для дальнейшей полноценной работы.
   
   
2. Основы Python
   
   В этом блоке вы сможете с нуля познакомиться с языком программирования Python: переменные, типы данных, функции, ООП. Набора перечисленных тем для начального этапа хватит для изучения и применения моделей машинного обучения.
   Также вас ждут практические задания, где вы сможете отточить свои навыки программирования.
   
   
3. Библиотеки для визуализации и анализа данных
   
   Вы познакомитесь с необходимыми инструментами, которые полезны в предварительном анализе данных, перед тем как будем обучать модель.
   Это популярная библиотека Pandas для работы с табличными данными, Matplotlib и Seaborn - библиотеки для визуализации данных и результатов, в том числе обучения моделей.
   
   
4. Машинное обучение
   
   В этом блоке мы познакомимся с моделями машинного обучения: как они работают, в какой ситуации какую модели применять.
   Также разберем библиотеку Scikit-learn, где уже реализовано большинство ML моделей.
   Научимся поэтапно выполнять предобработку данных, обучать модели, а также интерпретировать их результат.

Чему вы научитесь:

1. Программировать на Python с нуля
2. Использовать популярные библиотеки Pandas и Scikit-learn
3. Обучать модели машинного обучения
4. Визуализировать результаты при помощи Matplotlib и Seaborn
5. Разбираться в метриках для оценки результата
6. Интерпретировать результат моделей ML

Спойлер: Программа курса:

Введение

1. Введение
2. Что такое Data Science? Инструменты для анализа данных
3. Знакомство с языком программирования Python
4. Особенности работы с языком программирования Python
5. Об авторе

Основы Python

1. Установка и настройка интерпретатора Python
2. Знакомство с консолью. Условные конструкции
3. Введение в типы данных и циклы. Коллекции данных.
4. Операторы в Python
5. Функции - использование встроенных и создание собственных
6. Основные принципы ООП: методология
7. Открытие и чтение, запись в файл. Работа с форматами данных
8. Работа с библиотекой Requests, HTTP-запросы

Работа в Jupyter Notebook

1. Что такое Jupyter Notebook, Google Colab и JupyterHub
2. Настройка работы в Jupyter Notebook

Библиотеки для визуализации и анализа данных

1. Введение в Pandas. Загрузка и первичный анализ данных
2. Обработка данных в Pandas
3. Визуализация данных при помощи matplotlib и seaborn

Решение интересных и насущных задач

1. Анализ данных о профессиях, зарплатах и возрастах. Графики.

Машинное обучение

1. Введение в машинное обучение
2. Линейная регрессия
3. Логистическая регрессия
4. Подбор параметров алгоритма
5. Метрические алгоритмы

Полезные материалы и ссылки

1. Полезные материалы и ссылки

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

​

Python – это высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью, ориентированный на повышение производительности разработчика, читаемости кода и его качества, а также на обеспечение переносимости написанных на нём программ.

Python разработан Гвидо ван Россумом и впервые выпущен в 1991 году.

Python предлагает чистый и читаемый синтаксис, что делает его легко изучаемым и понятным даже для начинающих программистов.

Одной из основных целей Python является повышение производительности и читаемости кода, поэтому он широко используется во множестве областей, таких как веб-разработка, научные исследования, анализ данных, искусственный интеллект, автоматизация, игровая разработка и другие.

Python имеет огромное сообщество разработчиков, которые активно поддерживают и развивают язык, предлагая множество библиотек и модулей, которые значительно упрощают разработку.

Python также является одним из наиболее востребованных языков программирования на рынке труда, что делает его привлекательным выбором для тех, кто стремится к карьерному росту.

Цель программы:

• Получение слушателями профессиональных компетенций в области разработки бэкенда на языке программирования Python, подготовка специалистов в области промышленной и серверной разработки;
• Получение навыков работы с базами данных, грамотному обращению с информацией и данными;
• Установка и настройка программного обеспечения: IDE, расширений и модулей;
• Разработка программ на языке программирования Python;
• Построение аналитических диаграмм и графиков;
• Работа с библиотекой Requests.

Для кого этот курс:

• Лица, достигшие 18 лет, являющиеся студентами старших и младших курсов, или выпускниками вузов и техникумов.
• Пользователи персонального компьютера, кто хочет познакомиться с интересным и практичным языком программирования Python.

Чему вы научитесь:

• писать ясный, гибкий, эффективный и работающий код программ на языке программирования Python;
• создавать бэкенд веб-сервиса с помощью Python и Django;
• проектировать и создавать API для своего бэкенда;
• писать тесты на свой код;
• находить и исправлять ошибки в коде;
• использовать базовые алгоритмы и структуры данных;
• оценивать сложность выбранного алгоритма по времени и памяти;
• производить выкатку (деплой) веб-сервиса в облако.
• познакомитесь с системой контроля версий Git;
• получите базовые навыки работы с базами данных.

Начальные требования:

• знать математику на среднем школьном уровне;
• владеть английским языком;
• уметь устанавливать и запускать программы на базе ОС Windows, MacOS или Linux;
• пользоваться браузером Chrome на уровне пользователя;
• владеть навыком поиска информации с помощью Yandex или Google.

Спойлер: Программа курса:

Введение

1. Лекция 1: Введение
2. Лекция 2: Знакомство с языком программирования Python
3. Лекция 3: Особенности работы с языком программирования Python
4. Об авторе

Основы языка программирования Python

1. Установка и настройка интерпретатора Python
2. Знакомство с консолью. Условные конструкции
3. Введение в типы данных и циклы. Коллекции данных.
4. Лекция Функции - использование встроенных и создание собственных
5. Основные принципы ООП: методология
6. Открытие и чтение, запись в файл. Работа с форматами данных
7. Работа с библиотекой Requests, HTTP-запросы
8. Знакомство с интересными модулями Python
9. Продолжаем знакомиться с интересными модулями
10. Библиотека Matplotlib для построения графиков
11. Практическая работа. Программа для определения погоды

Установка пакетов из внешних источников

1. Настройка и запуск виртуального окружения
2. Установка модулей
3. Пакеты и модули

Алгоритмы. Поиск чисел

1. Бинарный поиск
2. Линейный поиск
3. Jump search
4. Поиск методом Фиббоначи
5. Тернарный поиск
6. Экспоненциальный поиск
7. Интерполяционный поиск

Многопоточный режим работы

1. Что такое потоки ?
2. Ассинхронное программирование

Работа с нейросетью ChatgGPT

1. Введение. Регистрация на платформе
2. Установка и настройка CodeGPT
3. Выполнение запросов к ChatGPT на Python

Система контроля версий Git

1. GIT - система контроля версий. Внедрение системы контроля версий
2. История работы и ветки. Командная работа
3. Практическая работа. Создание репозитория проекта

Изучение работы с GitHub

1. Знакомство с GitHub
2. GitHub: настройка и первая публикация проекта
3. Создание репозитория, публикация проекта

Работа с базой данных SQL

1. Что такое база данных: принципы работы, лучшие СУБД
2. Что такое SQL и как с ним работать
3. В чем разница между SQL и MySQL ?
4. Установка MS SQL Server 2022

Базы данных в Python

1. Теория баз данных. Проектирование БД
2. Что такое запросы и какими они бывают ?
3. Работа с базой данных в Python
4. Практическая работа. Создание базы данных для проекта.

Написание проектов на языке программирования Python

1. Установка и настройка необходимого ПО
2. Знакомство с библиотекой Panda3D
3. Работа с моделями в Panda3D
4. Создание игры: "Шашки" с ИИ
5. Создание игры: "Pac-Man" на Python
6. Создание игры: "Змейка", с применением необходимых функций
7. Создание игры: "Tetris"
8. Публикаций проектов в репозитории на GitHub
9. Подведение итогов. Практическое задание на самопроверку.

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