Новые складчины | страница 3

​

Почему Architect, а не просто разработчик?

Потому что эпоха, когда вы пишете каждую строчку руками — уже в прошлом
Вы — архитектор проекта
Представьте: у вас в распоряжении целая команда прилежных middle-разработчиков. Они не устают, не спорят, работают 24/7. Ваша задача — правильно направить их и получить результат.

Старый подход

• Неделя на один CRUD-модуль
• Ручное написание каждого теста
• Часы на конфигурацию Docker

С ИИ-архитектором

• Полный модуль за пару часов
• Автогенерация тестов и документации
• Инфраструктура за минуты

Claude — ваша ai-команда

Claude генерирует код, пишет тесты, настраивает инфраструктуру — а вы контролируете архитектуру, принимаете решения и ведёте проект к результату. Именно так работают лучшие инженеры уже сейчас.

Архитектурное мышление

Разработчик пишет код. Архитектор — проектирует системы, декомпозирует задачи и управляет процессом. С ИИ этот переход стал доступен каждому, кто готов мыслить на уровень выше.

Новая реальность

• Если вы не используете ИИ в разработке — вы уже отстаёте. Новая эра наступила не завтра, и не сегодня — она наступила вчера.
• Компании уже нанимают не тех, кто быстро печатает код, а тех, кто умеет управлять ИИ и доводить проекты до production. Этот курс сделает из вас именно такого специалиста.

Разработка в 10–100 раз быстрее

Под вашим контролем — но на совершенно другой скорости

Обычная разработка

• Классический подход
  Вы лично пишете каждую строку. CRUD за неделю, конфигурации — часами. Настройка инфраструктуры занимает дни. Каждый новый проект — всё с нуля.
• Модуль ≈ 1–2 недели

С ИИ-архитектором

• Гоночный режим
  Вы задаёте направление — ИИ генерирует код, тесты и конфигурации. Вы проверяете, корректируете и двигаетесь дальше. Результат — тот же, только в десятки раз быстрее.
• Модуль ≈ пара часов

Что это значит на практике

• ×10 Написание кода
  ИИ генерирует шаблоны, сервисы и контроллеры за секунды
• ×30 Тесты и документация
  Автоматическая генерация тестов с полным покрытием
• ×100 Инфраструктура
  Docker, CI/CD и конфигурации — за минуты вместо дней

Но главное — не скорость сама по себе. Главное — что вы остаётесь за штурвалом. Каждое решение осознанное, каждый модуль проверен. Вы не просто нажимаете кнопки — вы управляете процессом как настоящий архитектор.

Практика с помощью ИИ

За время курса вы освоите полный стек технологий и создадите 10 готовых проектов

• 10 реальных проектов
  Полноценные системы для портфолио
• Микросервисы
  API Gateway, Service Discovery
• Docker & Kubernetes
  Деплой в production
• Claude интеграция
  Ускорение разработки в 20–30 раз
• Базы данных
  PostgreSQL, Redis, оптимизация
• Тестирование
  Unit, Integration, Load testing

Для новичков

Только 100% практика. Отличие от других курсов — тут вам будет всё «разжёвываться» очень подробно.

Т.к. этот курс предназначен в первую очередь для новичков — информация подаётся в стиле «для чайников». Подробно рассматривается каждый шаг, чтобы вы не запутались.

Начиная с установки IDE и заканчивая деплоем в production. Если вам будет что-то непонятно — всегда есть возможность задать вопрос.

• Пошаговые видеоуроки с объяснениями
• От установки IDE до production
• Разжёвываем каждую концепцию
• Поддержка и ответы на вопросы

Внимание! Этот курс не для новичков в программировании

Этот курс создан для разработчиков, которые уже имеют опыт в программировании и хотят выйти на новый уровень — стать архитектором, освоить передовые технологии и научиться управлять ИИ как профессиональным инструментом.

Мы не будем объяснять, что такое переменная или цикл. У вас уже должен быть за плечами реальный опыт разработки — пусть даже небольшой, но достаточный, чтобы читать и понимать код.

• Опыт разработки
  Вы уже писали код на Java или другом языке и понимаете базовые концепции ООП
• Работа с проектами
  Вы участвовали в разработке хотя бы небольших приложений — учебных или рабочих
• Понимание backend
  Вы знаете, что такое REST API, база данных и как устроен серверный код
• Готовность к архитектуре
  Вы хотите перейти от «просто писать код» к проектированию систем

Если вы только начинаете путь в программировании — рекомендуем сначала освоить основы Java и Spring Boot, а затем вернуться к этому курсу. Здесь вы получите максимум пользы, когда базовый фундамент уже заложен.

Какие технологии будете использовать

Современный стек технологий, который используют в крупных IT-компаниях

• Claude CLI
  AI-помощник в разработке
• Java / Kotlin / TypeScript
  Основные языки программирования
• PostgreSQL
  Реляционная база данных
• Spring / Hibernate
  Backend-фреймворки
• Angular / React
  Frontend-фреймворки
• IntelliJ IDEA CE
  IDE с плагинами (аналог Ultimate бесплатно)
• Git / GitHub
  Контроль версий и портфолио
• Docker
  Контейнеризация и деплой
• Keycloak
  Аутентификация и авторизация
• …и некоторые другие инструменты, которые понадобятся по ходу курса

Среда разработки IntelliJ IDEA Community Edition

Для работы над проектами вам понадобится только бесплатная версия IntelliJ IDEA Community Edition. Мы покажем, какие плагины установить и как настроить IDE, чтобы она по возможностям была максимально приближена к платной версии Ultimate.

• Бесплатная — $0 навсегда
• Плагины для Spring и Database
• Настройка под production-разработку

Спойлер: Что нужно знать перед началом

Этот курс не требует глубокого опыта, но есть базовые вещи, которые желательно понимать, чтобы обучение шло комфортно.

• Базовое понимание Java
  Понимать, что такое класс и метод
  Уметь читать простой код
  Понимать, как работает Spring Boot на базовом уровне
  Если вы уже делали небольшой REST API — этого достаточно
• Понимание структуры Spring Boot проекта
  Где находится src/main/java
  Где resources
  Что такое Controller, Service, Repository
  Как запускается приложение
  Мы не будем разбирать синтаксис с нуля — курс про архитектуру и системную разработку
• Работа в IntelliJ IDEA
  Создавать проект
  Запускать Spring Boot приложение
  Читать ошибки в логах
  Работать с терминалом внутри IDE
  Claude CLI запускается через терминал, поэтому базовые навыки работы с консолью будут полезны
• Базовое понимание баз данных
  Что такое таблица
  Что такое первичный ключ
  Как выглядит простой SQL-запрос
  Что такое связь между таблицами
  Глубокие знания не требуются — но базовое понимание нужно
• Готовность работать как архитектор
  Это ключевой момент. В этом курсе вы не просто «пишете код»:
  Сначала проектируете систему
  Продумываете структуру
  Формулируете задачу
  Проверяете результат
  Claude — инструмент ускорения. Но решения принимаете вы.
• Понимание, что Claude — это инструмент, а не магия
  Мы будем использовать Claude CLI для ускорения разработки. Важно понимать:
  Он может ошибаться
  Код нужно проверять
  Архитектуру нужно контролировать
  Ответственность за проект остаётся на вас
  Вы учитесь работать с инструментом профессионально.
• Кому курс не подойдёт
  Тем, кто вообще никогда не писал на Java
  Тем, кто не готов разбираться в архитектуре
  Тем, кто хочет «кнопку сделать стартап»
• Кому курс подойдёт идеально
  Начинающим backend-разработчикам
  Фрилансерам, которые хотят брать более сложные задачи
  Разработчикам, которые хотят ускорить процесс
  Тем, кто хочет научиться работать с AI правильно

Кому курс не подойдёт

• тем, кто вообще никогда не писал на Java
• тем, кто не готов разбираться в архитектуре
• тем, кто хочет «кнопку сделать стартап»

Кому курс подойдёт идеально

• начинающим backend-разработчикам
• фрилансерам, которые хотят брать более сложные задачи
• разработчикам, которые хотят ускорить процесс
• тем, кто хочет научиться работать с AI правильно

Почему AI-навыки решают

• Спрос на AI-специалистов растёт
  Вакансии крупных IT-компаний всё чаще требуют умения использовать Codex для ускорения разработки кода. Стартапы ищут разработчиков, способных быстро прототипировать решения с помощью Claude. Это уже не будущее — это ключевой навык настоящего.
• AI не заменяет, а усиливает
  Чтобы эффективно применять ИИ в разработке, вы должны хорошо разбираться в технологиях. Если вы не понимаете архитектуру, принципы работы кода, баз данных или API — вы не сможете проверить результат модели, не заметите ошибок и не доведёте решение до продакшена.
• Специалисты нового поколения
  Ценятся те, кто умеет мыслить как инженер и грамотно использовать Claude. Работодатель ищет человека, способного поставить правильную задачу ИИ, оценить качество ответа, оптимизировать решение и взять ответственность за результат. Это новый уровень профессионализма.

Спойлер: Программа:

Каждый проект включает видеоуроки, исходный код, тесты и документацию

1. HighLoad URL Shortener (~5 часов)
   Проектирование архитектуры сервиса
   Аналитика и авторизация
   Frontend: панель управления и графики
   Микросервисы: создание ссылок, обработка переходов
   Redis кэширование для высокой нагрузки
   Нагрузочное тестирование с Gatling
2. Маркетплейс цифровых услуг (~6 часов)
   Микросервисная архитектура с API Gateway
   Транзакционная логика заказов
   Frontend: каталог и личный кабинет
   Роли пользователей: продавец, покупатель, админ
   Система отзывов и рейтингов
   Интеграционные тесты
3. Финансовый менеджер (~4 часа)
   Сложные SQL-запросы и агрегации
   Категоризация транзакций
   Экспорт данных в Excel/PDF
   Оптимизация индексов PostgreSQL
   Frontend: дашборд с графиками Recharts
   Юнит-тесты бизнес-логики
4. Планировщик дел (~5 часов)
   Канбан-доска с drag-and-drop
   WebSocket уведомления в реальном времени
   Frontend: интерактивная канбан-доска
   Приоритеты и дедлайны задач
   Совместная работа над задачами
   Интеграционные тесты
5. ETL + BI платформа (~5 часов)
   Загрузка данных из внешних API
   Scheduled задачи с Quartz
   Frontend: аналитический дашборд
   Обработка лимитов и retry-логика
   Трансформация и агрегация данных
   Экспорт отчётов
6. Система бронирования (~4 часа)
   Защита от двойных броней
   Транзакции и изоляция
   Frontend: форма бронирования
   Оптимистическая и пессимистическая блокировка
   Календарь доступности
   Тестирование race conditions
7. AI Document Processing (~5 часов)
   Интеграция с Claude API
   Обработка PDF и изображений
   Frontend: загрузка и просмотр результатов
   Извлечение структурированных данных
   Асинхронная обработка документов
   Prompt engineering
8. Telegram-бот Бизнес-Ассистент
   Telegram Bot API
   Уведомления и напоминания
   Интеграция бота и веб-приложения
   Управление задачами и KPI
   Веб-кабинет с аналитикой
   Деплой бота в Docker
9. E-Learning Platform
   Система ролей: студент, преподаватель, админ
   Система тестирования с проверкой
   Видеоплеер и материалы
   Прогресс прохождения курсов
   Каталог курсов и уроков
   Геймификация: достижения и баллы
10. CRM + автоматизация продаж
    Канбан-доска сделок
    Воронка продаж и конверсия
    Отчёты и аналитика продаж
    Управление контактами и компаниями
    Автоматизация задач и напоминаний
    Готовый продукт для коммерции

Ваш преподаватель Тимур Батыршинов

• Основатель JavaBegin • главный тренер
• За 8 лет обучил более 12 000 человек онлайн и оффлайн.
• Автор более 50 курсов по Java, Spring, Android, Angular и другим технологиям.
• Опыт разработки — более 15 лет в крупных IT-компаниях.
• Коучинг веду лично я, все материалы — авторские. В данный момент занимаюсь обучением и консалтингом для компаний и частных разработчиков.

Тариф Базовый

• Доступ ко всем 10 проектам
• Видеоуроки + исходный код

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

​

За 7 дней вы достигнете результат:
Создадите полноценную игру для Roblox с помощью современных ИИ инструментов, выложите её и заработаете первые деньги, которые выведете себе на карту в Россию не смотря на блокировку

Почему Roblox?
Платформа с сотнями миллионов игроков которая выплатила за прошлый год разработчикам:
$1 000 000 000.
Собственный движок и инфраструктура для комфортного и быстрого творчества.

Это самые успешные игры. А что в среднем?
Статистика такая:
Топ 1000 разработчиков зарабатывают $820 000 в год.
За 2025-ый год 12 000 разработчиков вывели деньги с платформы, 3 500 из них заработали больше $10 000.
Учитывая что в среднем игра делается за несколько недель, то это приличный заработок.


Программа:
16.02.2026
Начало - Роман Сакутин
Обзор Roblox как источника денег. Продвижение на платформе

17.02.2026
Гейм-дизайн - Вова Ковтун
Как за несколько дней сделать залипательную игру. Разбор популярных механик в Roblox

18.02.2026
Разработка - Менторы
Основы Roblox Studio и создание базовых механик

19.02.2026
Нейросети & Контент - Менторы
Одеваем игру через нейросети и доступные ресурсы

20.02.2026
Разработка - Менторы
Углубляемся в Lua, создаём продвинутую механику и публикуем игру

21.02.2026
Разбор проектов - Роман Сакутин
Показываем всю статистику успешных проектов изнутри

22.02.2026
Финал - Роман Сакутин
Финальные штрихи и результаты. Куда дальше развиваться и как?

Занятия в записи, спикеры будут в чате для ответов на вопросы. Записи и менторская поддержка доступна 30 дней

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

​

Какие темы будут на митапе:

• Сетевой доступ и ограничения
  VPS, Proxy, Сервисы из 3 букв, сетевые протоколы и анализаторы. Всё что позволяет преодолеть сетевые блокировки со стороны вендора.
• Международная оплата
  Международные карты, Криптовалюта, Способы платежей. Способы регулярных платежей и стабильность оплат
• Способы экономии
  Аккаунты, агрегаторы, акции, лимиты и другие способы экономии токенов
• Российские сервисы
  Российские прокси к западным моделям и инференсы китайских моделей

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

​

Для кого этот курс?

• Для опытных разработчиков на Python, для выпускников курса Python Developer. Basic: углубите знания в области паттернов проектирования, изучите асинхронное программирование и метапрограммирование, повысите производительность и безопасность кода
• Для опытных разработчиков на других языках программирования (со знанием Python): узнаете о тонкостях программирования на Python, об устройстве экосистемы языка, прокачаете навыки работы с другими языками программирования
• Для веб-разработчиков: научитесь создавать масштабируемые и безопасные веб-приложения, изучите особенности построения RESTful API на примере FastAPI; поработаете с Django, популярным фреймворком для веб-разработки
• Для дата-сайентистов и ML-разработчиков: научитесь использовать Python для обработки и анализа больших объёмов данных; сможете практиковаться в сфере машинного обучения, работать с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib и другими инструментами для анализа данных и построения предсказательных моделей

Что вам даст этот курс?
Вы сформируете основные компетенции в программной инженерии, сможете прагматично подходить к решению задач, погрузитесь в современную «промышленную» разработку на Python

• Высокая производительность: вы научитесь анализировать производительность инструментов и ресурсов, профилировать код, проектировать и реализовывать высокопроизводительные приложения
• Анализ данных: вы научитесь визуализировать данные, понимать особенности ПО, работающего с данными, использовать аналитические библиотеки
• Веб-разработка: вы научитесь понимать особенности устройства веб-приложений, разбираться в работе фреймворков, проектировать веб-приложения
• Создание ПО: вы научитесь работать с базовыми концепциями и моделями, исследовать устройство стороннего ПО, поддерживать собственное ПО, проектировать архитектуру

Программа

База
Этот модуль посвящен рассмотрению фундаментальных основ языка на продвинутом уровне, а также применению общих практик разработки ПО в контексте «экосистемы» Python. Целью является достижение единого понятийного аппарата, формирование представления о внутреннем устройстве языка, его возможностях, ограничениях, недостатках и области применимости. В модуле рассматриваются нюансы настройки окружения разработчика, аспекты функционального, процедурного и ООП программирования на Python, особенности устройства виртуальной машины, вопросы обеспечения качества ПО и автоматизации инфраструктурных задач.

• Тема 1: Структура проекта, управление зависимостями, настройка окружения: обзор и лучшие практики
• Тема 2: Дистрибуция кода и развертывание: путь от лэптопа до кластера
• Тема 3: Аннотации типов: уровень nightmare!
• Тема 4: Внутренности: байткод, его исполнение и виртуальная машина
• Тема 5: Внутренности: устройство основных типов, управление памятью и GIL
• Тема 6: ООП: Объектная модель и особенности ООП в Python // ДЗ
• Тема 7: ООП: Дескрипторы и метапрограммирование
• Тема 8: Тестирование: pytest и как писать тесты
• Тема 9: Тестирование: (анти)паттерны и инструменты
• Тема 10: Дизайн кода и архитектура: абстракции, модульность, SOLID
• Тема 11: Дизайн кода и архитектура: domain driven design, чистая архитектура
• Тема 12: Дизайн кода и архитектура: event driven архитектура, микросервисы
• Тема 13: Дизайн кода и архитектура: паттерны проектирования

Web-программирование
Этот модуль посвящен веб-разработке, тому, какой она выглядит со стороны Python программиста и какими особенностями обладает. Целью является рассмотрение нюансов и лучших практик по созданию и эксплуатации веб-сервисов. В модуле рассматривается Django, внутреннее устройство его ORM и других его составляющих, обсуждаются особенности построения REST API на примере FastAPI, масштабирования веб-проектов.

• Тема 1: Сетевое взаимодействие и архитектура web-серверов
• Тема 2: Создание динамических страниц: от CGI до ASGI
• Тема 3: MVC/MVT фреймворки на примере Django
• Тема 4: ORM: хорошее, плохое и злое
• Тема 5: Работа с БД: транзакции, репликация, шардирование и даже NoSQL
• Тема 6: API: что такое настоящий REST и как создавать RESTful приложения
• Тема 7: FastAPI: основы
• Тема 8: FastAPI: взаимодействие с БД и SQLAlchemy
• Тема 9: Аутентификация и авторизация
• Тема 10: API: (g)RPC, GraphQL
• Тема 11: Безопасность: обзор распространенных проблем, уязвимостей и лучших практик

Ml Engineering
Этот модуль посвящен знакомству с фундаментальными библиотеками, применяемыми для анализа данных, а также обзору современной big data экосистемы. Python является де-факто стандартом при решении аналитических задач, поэтому данный аспект языка нельзя обойти стороной. При этом целью модуля является не погружение в математические дебри, а рассмотрение таких инструментов, как jupyter, numpy, pandas и matplotlib, и области их применения в инженерной и аналитической деятельности.

• Тема 1: Высокопроизводительные вычисления с NumPy
• Тема 2: Исследовательский анализ данных c Pandas
• Тема 3: Инструменты работы с данными: IPython, matplotlib, seaborn
• Тема 4: Оркестрация задач: jenkins, luigi, airflow
• Тема 5: Нейронки: PyTorch, TensorFlow, HuggingFace и LLM
• Тема 6: Обзор big data экосистемы: хранение и обработка данных, обучение и inference, model serving

Highload
Этот модуль посвящен высокопроизводительным вычислениям на Python. В модуле рассматриваются особенности конкурентного и асинхронного программирования и то, как на это влияет устройство виртуальной машины языка. Также внимание уделяется превратностям написания расширений на С и вопросам профилирования кода. В качестве бонуса происходит знакомство с языком Go, который часто используется Python-программистами для решения performance-critical задач.

• Тема 1: Профилирование производительности
• Тема 2: Concurrency: многопоточное программирование и примитивы синхронизации
• Тема 3: Concurrency: процессы и межпроцессное взаимодействие (IPC)
• Тема 4: Ускорение с помощью C: расширения
• Тема 5: Ускорение с помощью C: Cython, Pypy и FFI
• Тема 6: asyncio: происхождение и основы
• Тема 7: asyncio: event loop, внутренности async/await, низко- и высокоуровневое API
• Тема 8: asyncio: инструменты и лучшие практики
• Тема 9: Golang: зачем он Python разработчику + тур по языку
• Тема 10: Golang: горутины, планировщик, конкурентная обработка
• Тема 11: Обзор новинок и изменений из свежих версий Python

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

​

О курсе:

• Обучим нагрузочному тестированию и научим проверять, как системы ведут себя под реальной нагрузкой.
• Освоите полный цикл нагрузочного тестирования: от проектирования сценариев и метрик до запуска тестов и анализа результатов.
• Практика проходит прямо на занятиях: вы будете работать в командах и решите **20+ реальных задач** по нагрузочному тестированию.

Почему нагрузочное тестирование — критический навык для QA

• Компании ищут QA-инженеров, которые умеют работать с производительностью продукта, понимать архитектуру систем и находить причины деградации под нагрузкой.
• >60% инцидентов в продакшене связаны с деградацией производительности и проблемами под нагрузкой.
• Каждый 2-й продукт работает стабильно до первой пиковой нагрузки — релиза, акции или роста пользователей.
• 40-50% — разница в доходе между QA с навыками нагрузочного тестирования и без них.

Средняя зарплата:

• Middle QA: 220 000 ₽
• Senior QA: 300 000 ₽

Что вы создадите на курсе:
За время курса вы не просто решите отдельные задания, а соберёте набор практических проектов и кейсов, которые показывают, что вы умеете работать с нагрузочным тестированием в реальных условиях.

Набор нагрузочных сценариев под реальный продукт

• Вы научитесь проектировать и реализовывать нагрузочные сценарии под реальные пользовательские и бизнес-кейсы: пиковая нагрузка, рост пользователей, длительная нагрузка. Это основа любой работы Load / Performance QA.

Проект по нагрузочному тестированию API и backend

• Проведёте нагрузочное тестирование backend-сервиса и API: настроите сценарии, поработаете с авторизацией, параметрами запросов и асинхронными операциями, проанализируете поведение системы под нагрузкой.

Набор кейсов по поиску bottleneck'ов

• На практике разберёте **20+ реальных кейсов**: где и почему система тормозит, как отличить проблему кода от инфраструктуры, и какие метрики на это указывают. Кейсы решаются в командах по 3-5 человек с распределением ролей.

Отчёт по нагрузочному тестированию для команды и бизнеса

• Научитесь готовить понятные отчёты: что тестировали, какие проблемы нашли, почему они возникли и что с этим делать. Именно такие отчёты ждут разработчики, тимлиды и менеджеры.

End-to-End performance-проект

• В финале вы выполните полный цикл нагрузочного тестирования одной системы: от анализа архитектуры и постановки целей — до запуска тестов, анализа результатов и защиты решений. Это готовый performance-кейс, который можно:
  • показать на собеседовании,
  • использовать в портфолио,
  • применять в текущей работе.

Программа курса:
Модуль 1. Основы нагрузочного тестирования
Модуль 2. Архитектура систем и точки нагрузки
Модуль 3. Метрики и цели тестирования
Модуль 4. Проектирование сценариев нагрузки
Модуль 5. Реализация нагрузочных сценариев и инструментов
Модуль 6. Нагрузочное тестирование backend и API
Модуль 7. Мониторинг и анализ результатов
Модуль 8. Отчёты и коммуникация
Модуль 9. Финальный проект — End-to-End Performance-кейс

Кому подойдёт курс:

Ручные тестировщики

• Если ты проверяешь фичи, но на проде всё падает под нагрузкой и ты не понимаешь почему, этот курс научит находить реальные причины.

Junior-автоматизаторы

• Если автотесты проходят, а система тормозит при росте пользователей, курс даст понимание backend, метрик и поведения системы под нагрузкой.

Универсалы

• Если в продукте проблемы на релизах и пиковых нагрузках, а нагрузочное тестирование либо отсутствует, либо формальное, ты научишься делать его осознанно и по делу.

Длительность: 2,5 месяца
Формат: Вебинары, симуляция рабочих задач, командная работа, база знаний

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

​

Разбор задач уровня LeetCode Easy/Medium. Каждая задача разобрана на пяти языках программирования: Python, Kotlin, C++, C# и PHP.

Чему вы научитесь

• Распознавать типовые алгоритмические задачи и выбирать подходящий паттерн решения
• Решать задачи алгоритмической секции за ограниченное время без перебора в лоб
• Оценивать временную сложность решений
• Корректно работать с граничными случаями и не допускать типичных ошибок
• Пошагово объяснять ход решения
• Уверенно писать interview-friendly код

О курсе

Алгоритмическая секция — обязательная часть технических собеседований и одна из самых сложных для кандидатов. Именно она чаще всего становится источником стресса и неуверенности.

Этот курс предназначен для системной подготовки к алгоритмическим интервью. Он фокусируется не на академической теории, а на том, что действительно требуется на собеседованиях: типовых задачах, повторяющихся паттернах и понятных, interview-friendly решениях.

Цель курса — восстановить и выстроить алгоритмическое мышление, научиться узнавать распространенные шаблоны задач и уверенно применять их на практике.

Автор — программист с 20-летним опытом, победитель всероссийской олимпиады по программированию в составе университетской команды.

В текущей версии курс включает разбор 33 задач, в том числе по темам:

• хэш-таблицы (3 задачи)
• строки (4 задачи)
• связные списки (4 задачи)
• стек (1 задача)
• два указателя (5 задач)
• скользящее окно (1 задача)
• бинарный поиск (3 задачи)
• поиск в глубину (DFS) (1 задача)
• бэктрекинг (1 задача)
• жадный алгоритм (4 задачи)
• динамическое программирование (3 задачи)

Все задачи соответствуют формату технических интервью уровня LeetCode Easy / Medium.
Каждая задача разобрана на пяти языках программирования: Python, Kotlin, C++, C# и PHP.
Курс активно развивается: новые разборы задач добавляются регулярно. Все обновления доступны без доплат. По мере наполнения цена курса будет повышаться.

Для кого этот курс
Для тех, кому предстоит собеседование по алгоритмам Для тех, кто придумывает решение задачи только на следующий день после собеседования

Начальные требования

• базовое владение одним из языков программирования (Python, Kotlin, C++, C# или PHP) на уровне чтения и написания простых функций
• представление об асимптотической сложности алгоритмов и нотации Big O

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

​

Интенсив для всех менеджеров в IT

Присоединяйтесь, если вы продакт, проджект, бизнес аналитик, биздев или технолог любого уровня — от Junior до Lead. Помогаем специалистам из России и СНГ найти работу в топовых IT-компаниях, расти в доходе и в уверенности!

Карьера стоит на месте. Чувствуете, что пора расти, но не понимаете свой текущий грейд и уровень дохода, который можете достичь
Хотите перейти на продакта из другой профессии или сменить домен, но не доходите даже до собеседований

Проведем вас за руку до оффера в этом суровом мире найма

• Получите навык поиска работы
  Узнаете все тонкости эффективного трудоустройства: от оформления сильного резюме до успешного прохождения собеседований. Полученные навыки останутся с вами навсегда.
• Станете увереннее в себе
  Поймете свою ценность на рынке и избавитесь от внутренних страхов при поиске работы и развитии карьеры в целом.

Программа:

1. Введение в интенсив и оценка уровня

• Знакомство с интенсивом и авторами.
• Персональная оценка вашего опыта: от бэкграунда до возможной зарплаты.

2. Стратегия поиска работы

• Тренды рынка труда для IT-менеджеров.
• Отличия карьерного роста в корпорациях и стартапах.
• Воронки найма конкретных компаний.
• Особенности перехода в продакты, проджекты, бизнес аналитики, технологи и биздевы.
• Портрет идеального работодателя.
• Персональная стратегия поиска работы.

3. Резюме с высокой конверсией

• Ключевые требования к резюме.
• Скрининг, системы ATS.
• Разделы достижений и обязанностей.
• Оформление продающего резюме для рынка РФ и СНГ.
• Красные флаги в резюме.
• Промпты для доработки резюме ИИ.

4. Эффективные сопроводительные письма

• Зачем нужны, когда их стоит писать.
• Конвертящие сопроводительные письма.
• Два формата писем: классические и для мессенджеров.
• Ошибки в письмах, которые портят впечатление.

5. Поиск вакансий и начало откликов

• Лучшие площадки с вакансиями в РФ.
• Карьерные платформы и социальные сети.
• Нетипичные способы поиска вакансий.
• Способы выделиться из кандидатов.
• Нетворкинг и создание профессионального бренда.
• Эффективные механики откликов.

6. Борьба со страхами

• Проработка отказов: разделение реальных и надуманных причин.
• Корректировка стратегии.
• Борьба с самозванцем и выгоранием.
• Психологическая поддержка.

7. Подготовка к собеседованию с HR

• Типичные вопросы и ответы на них.
• Сильная самопрезентация.
• Запрос и получение обратной связи.
• Способы запомниться.

8. Подготовка к собеседованию с нанимающим менеджером

• Взгляд со стороны нанимающего.
• План беседы, лайфхаки, типовые ошибки.
• Решение кейсов: типы кейсов, структура ответа, примеры.
• Фреймворки.

9. Решение тестовых заданий

• Разбор ситуаций: адекватный этап найма или бесплатная работа.
• Объём и время решения, обсуждение условий.
• Структура решения.
• Упаковка и презентация.

10. LinkedIn, который работает

• Алгоритмы LinkedIn.
• Привлечение рекрутеров.
• Эффективный профиль в LinkedIn.
• Поиск работы в LinkedIn.
• Виральный пост о поиске работы.

11. Прохождение Службы безопасности

• Подготовка к проверке СБ.
• Ваши рекомендации и типовые вопросы.

12. Выбор и принятие оффера

• Обсуждение зарплаты и улучшение условий оффера.
• Время на размышления.
• Обязательные вопросы работодателю.
• Выбор из нескольких предложений.

Тариф Групповой

• 12 модулей карьерного трека
• 4 эфира кейс-клуба
• 4 групповых эфира
• Доступ к базе знаний по поиску работы и hard навыкам
• Сборник 125+ кейсов с собеседований
• 50+ записей разбора кейсов
• Гайды, шаблоны, чек-листы по поиску работы
• База знаний hard skills Продакта

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

​

Пошаговый backend-курс: от первых серверов и API до работы с базами данных, безопасностью и деплоем

• Понимать архитектуру backend-приложений.
• Создавать API на Node.js и Express.
• Работать с REST и HTTP.
• Использовать middleware и router.
• Реализовывать CRUD-операции.
• Работать с MongoDB и SQL.
• Проектировать схемы данных.
• Обеспечивать безопасность backend-приложений.
• Реализовывать аутентификацию и авторизацию.
• Готовить сервер к продакшену и деплою.

Требования

• Специальных знаний бэкенда не требуется — мы пройдем путь от первого console.log до работающего сервера.
• Базовые знания JavaScript (переменные, функции, объекты).

Описание
Этот курс — полноценный путь в backend-разработку на Node.js с нуля.


Мы начинаем с фундаментальных основ:
– как работает backend и client–server модель
– что такое сервер и API
– где выполняется код и как обрабатываются запросы

Далее шаг за шагом переходим к практике:
– Node.js и Express
– Middleware и обработка ошибок
– REST и REST API (PATCH vs PUT)
– Postman и работа с API
– Express Router и архитектура серверного приложения

Затем углубляемся в работу с данными:
– CRUD-операции
– MongoDB и SQL (MariaDB / MySQL)
– коллекции, таблицы, ObjectID
– ODM и ORM (Mongoose)
– связи между документами
– пагинация и сложные запросы
– сидинг и мок-данные

Отдельный большой блок посвящён безопасности:
– валидация и санитация данных
– кодировки и HTML entities
– аутентификация и авторизация
– хэширование и шифрование
– JWT и защита пользователей
– основы атак (DDoS, Rainbow tables)
– загрузка файлов и multipart-запросы

Также мы рассматриваем:
– environment variables и конфигурацию
– деплой backend-приложений
– хостинг и что важно учитывать
– Docker
– регулярные выражения
– работу с внешними API (GitHub, Weather API)

Frontend в рамках курса не изучается. Он используется только как вспомогательный инструмент для демонстрации работы backend-приложений. Курс ориентирован на новичков и разработчиков, которые хотят получить системное понимание backend-разработки и прочную базу для дальнейшего профессионального роста.

Полный курс backend-разработки на Node.js с нуля.
Серверы, API, базы данных, безопасность и деплой — без frontend-фокуса, но с реальными примерами и практикой.

Для кого этот курс:

• Начинающие backend-разработчики.
• JavaScript-разработчики.
• Frontend-разработчики, желающие перейти в backend.
• Все, кто хочет понять backend системно, а не кусками.

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

​

Практический набор действий для разработчиков, которые хотят профессионально освоить Go и получить работу. От базового синтаксиса до production-ready кода, включая подготовку к собеседованиям и обязательные персональные и групповые созвоны для развития soft skills.

Чему вы научитесь:

• Разрабатывать API-сервисы и микросервисы на Go, применяя идиоматичные паттерны языка
• Проектировать архитектуру приложений с использованием чистой архитектуры
• Профессионально обрабатывать ошибки, работать с файлами, JSON, временем и базами данных
• Применять конкурентные паттерны: горутины, каналы, синхронизацию через mutex и context
• Уверенно проходить технические собеседования на позицию Go-разработчика, демонстрируя знание архитектурных решений

О курсе:

Это не пересказ справочника по Go — это структурированный путь от базовых концепций до production-ready кода с реальными техническими заданиями. Вы последовательно освоите язык через скринкасты с live-coding, решите десятки задач и выполните практические ТЗ, которые формируют портфолио. Курс включает модули по работе с файлами, JSON, архитектуре приложений, построению REST API, базам данных, конкурентности и микросервисам

Ключевая особенность — обязательные персональные встречи и созвоны, где вы прокачаете soft skills: научитесь презентовать код, аргументировать технические решения и проходить код-ревью. Финальный блок — подготовка к собеседованиям: разбор реальных вопросов, составление резюме и чеклист знаний для выхода на рынок труда.

Для кого этот курс:

• Разработчики с опытом на других языках (C#, Java, Python, JavaScript), которые хотят освоить Go для backend-разработки
• Программисты, понимающие базовые концепции (циклы, функции, типы данных), готовые углубиться в идиоматичный Go
• Специалисты, которые устали от теоретических курсов и хотят практический опыт с реальными проектами и code review
• Те, кто нацелен на трудоустройство и готов к персональным встречам для отработки коммуникационных навыков

Что вы получаете:

• Практические навыки разработки на Go, востребованные на рынке: API, микросервисы, работа с БД и конкурентностью
• Портфолио из выполненных технических заданий: система управления библиотекой, REST API, микросервисные приложения
• Обязательную прокачку soft skills через персональные встречи: учитесь объяснять код, отвечать на технические вопросы, проходить код-ревью
• Подготовку к собеседованиям с чеклистом знаний и разбором реальных вопросов работодателей
• Сертификат о прохождении и уверенность для выхода на позицию Go-разработчика

Программа:

• Первые шаги
• Настройка окружения
• Базовые типы и переменные
• Выражения и константы
• Типы и пользовательский ввод
• Память, указатели и продвинутый ввод данных
• Принятие решений: условия и логика
• Повторение
• Массивы
• Слайсы
• Строки
• Применение строк и срезов
• Коллекции (map и set)
• Функции
• Критические ситуации
• Про время
• Про файлы и директории
• Структуры
• Про JSON
• Композиция — не наследование
• Интерфейсы
• Практический проект: CRUD-приложение с персистентностью
• Параллелизм и конкурентность
• Не SOLID
• Жизнь без ООП
• Управление зависимостями
• RESTful API: обзор фундаментальных концепций
• SQL и СУБД: SQLite, введение в теорию хранения данных
• Полноценный REST API с JWT-аутентификацией
• Что нас ждёт на собеседовании
• Окончание

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

​

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...

​

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...