Запрет складчины

​

Никакого хаоса и бессвязных метрик. После курса вы сможете правильно строить системы мониторинга и логирования, что позволит более точно понимать текущее состояние всех систем и быстрее реагировать на инциденты.

Для кого этот курс:
Вам подойдет курс, если вы Администратор Linux, DevOps-инженер, разработчик и вам необходимо настроить мониторинг, логирование и трейсинг с помощью Prometheus, Grafana, ELK, Tempo.

Вы научитесь:
1. Строить сложные эффективные системы мониторинга и логирования инфраструктуры и приложений;
2. Следить за работой большого количества серверов и работать в связке c Prometheus, Grafana, ELK, etc;
3. Обеспечивать визуализацию метрик и настраивать оповещения о критически важных событиях;

Содержание:

Модуль 1 - Observability - и что он включает
Введение в мониторинг и алертинг.
Тема 1: Задачи мониторинга, логирования, трейсинга
Модуль 2 - GAP-stack (Grafana, Prometheus, Alertmanager)
Рассмотрим основу Gap-стека. Поговорим об устройстве и принципах работы Prometheus, о том как он собирает метрики и хранит их. Разберем основы работы с PromQl. Рассмотрим Alertmanager, обсудим его устройство и то как он работает с алертами. Научимся визуализировать метрики с помощью дашбордов в Grafana
Тема 1: Prometheus - как новый виток развития систем мониторинга // ДЗ
Тема 2: Prometheus - Exporters, Service Discovery // ДЗ #1
Тема 3: Grafana - основной инструмент визуализациии данных
Тема 4: Отказоустойчивость Prometheus, хранилища метрик для Prometheus (Thanos, VictoriaMetrics, Mimir) // ДЗ #2
Тема 5: Prometheus, Alertmanager - работа с метриками (PromQL), написание алертов и их ротация // ДЗ #3
Тема 6: Grafana - продвинутое использование // ДЗ #4
Тема 7: Kube-prometheus-stack - мониторинг Kubernetes при помощи Prometheus operator
Тема 8: Q&A сессия по разбору домашних заданий
Модуль 3 - Zabbix
В данном модуле рассмотрим работу с Zabbix. Его устройство, как собираются и хранятся метрики. Рассмотрим как создаются алерты и графики по метрикам
Тема 1: Установка и конфигурация
Тема 2: Мониторинг порталов и баз данных
Тема 3: Настройка алертинга // ДЗ #5
Тема 4: Discovery Trapper
Тема 5: Графики и комплексные экраны. Q&A по модулю zabbix
Модуль 4 - Система перехвата ошибок Sentry
В данном модуле рассмотрим способы применения, разберем как устроена система и научимся отправлять события в Sentry, а также работать с ними
Тема 1: Sentry
Модуль 5 - TICK стек
В данном модуле мы рассмотрим набор open source инструментов которые являются составными частями системы сбора, хранения и визуализации временных рядом
Тема 1: Telegraf
Тема 2: Хранение временных рядов с InfluxDB
Тема 3: Chronograf как инструмент визуализации метрик
Тема 4: Алертинг с Kapacitor
Модуль 6 - Логирование
В данном модуле разберем какие способы логирования существуют
Тема 1: Классическое логирование в Linux
Тема 2: Централизованные системы логирования
Модуль 7 - Elastic stack
В данном модуле: - Рассморим устройство стека и его задачи - подробно рассмотрим компоненты стека по отдельности.
Тема 1: Построение системы централизованного логирования на основе Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats. Введение в Elasticsearch
Тема 2: Elasticsearch
Тема 3: Beats - инструменты доставки данных // ДЗ #6
Тема 4: Logstash
Тема 5: Vector как альтернатива Logstash // ДЗ #7
Тема 6: Kibana как инструмент визуализации логов
Тема 7: Q&A сессия по разбору домашних заданий
Модуль 8 - Системы централизованного логирования
Бесплатный форк Elastic stack от Amazon - Opensource систему централизованного локирования Graylog. Рассмотрим роль Apache Kafka как очереди сообщений в схемах систем логирования
Тема 1: Grafana Loki - управление логами и доставка // ДЗ #8
Тема 2: Opensearch // ДЗ #9
Тема 3: Graylog
Тема 4: Apache Kafka в логировании
Модуль 9 - Системы распределенного трейсинга
Разберем систему хранения трейсов Tempo - Подробно рассмотрим систему распределенного трейсинга Zipkin
Тема 1: Tempo(Jaeger) - построение систем распределенного трейсинга
Тема 2: Zipkin
Модуль 10 - Бизнес процессы в observability
Разберем процессы связанные с observability в компаниях. Реагирование на инциденты, on-call, написание постмортемов и т.д.
Тема 1: Incident management
Модуль 11 - Итоговый проект
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.
Тема 1: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 2: Итоговый проект

​

ЗЕРОКОДИНГ — ЭТО ВСЕРЬЁЗ И НАДОЛГО

• Зерокодинг (или low- no- code) — современный способ до 3–5 раз дешевле и до 5–10 раз быстрее создавать прототипы и полноценные масштабируемые IT-продукты, автоматизировать свою работу с помощью готовых онлайн-инструментов без кода.
• Писать код и просить что-то сделать разработчиков больше не обязательно. No-code инструменты позволяют своими руками за дни и недели без опыта в IT делать то, на что обычно требуются программисты, месяцы и миллионы рублей.
• No-code — это не хайп, а новый тренд в IT-разработке, который активно растёт с 2000-х годов, когда появились Wordpress и Shopify. Ключевой метрикой стала скорость запуска новых IT-продуктов на рынок, а зерокодинг как раз даёт мощное ускорение.

ЗЕРОКОДЕР — ПРОФЕССИЯ БУДУЩЕГО, ДОСТУПНАЯ УЖЕ СЕЙЧАС

• Скоро без no-code не сможет обойтись ни один бизнес
  К 2024 году 65% всех вакансий, связанных с разработкой, будут заменены на зерокодеров. Об этом говорит авторитетная компания Gartner.

• Зерокодеров пока мало, и каждый нарасхват
  Рынок зерокодинга становится всё больше и насыщается. Получите знания, навыки и клиентов, пока в зерокодинге настоящая золотая лихорадка.

• Вход в профессию за недели и месяцы вместо нескольких лет
  Вы можете легко освоить no-code инструменты и понять как зарабатывать на этом уже через пару недель. Минимальное знание английского языка поможет вам при обучении. Остальному мы вас научим.

• Применить знания можно почти где угодно
  С зерокодингом вы сможете автоматизировать работу себя, своей команды и компании. Разрабатывать IT-продукты для клиентов или запустить стартап. А еще это кайфовый процесс сам по себе!

А ЧТО ИМЕННО ТЫ СМОЖЕШЬ СОЗДАТЬ БЕЗ КОДА?

• Маркетплейс с товарами за 1 день
• Бота для сбора аналитики за 30 минут
• Свое мобильное приложение за 5 часов

и практически все, что тебе захочется

Есть сотни зерокод-сервисов и мы учим использовать их на 100%, чтобы быстрее развивать свои проекты и зарабатывать больше.

ТАРИФ БИЗНЕС
▸ Зерокодер мобильных приложений
▸ Зерокодер на Bubble
▸ Зерокодер на Directual
▸ FlutterFlow
▸ Веб-разработчик на зерокоде
▸ Управление зерокод разработкой
▸ Курс по n8n
▸ Практический курс по организации данных в Airtable
▸ Нейросети. От принципов к практике
▸ Нейросети для маркетинга и продаж
▸ Курс-конструктор Нейросети для жизни
+ фриланс-модуль
+ все обновления курсов
+ все новые форматы
+ все новые курсы в течение года

​

Что даст вам этот курс
Особенности и цели курса:
- Показать связь между математической теорией и программированием, для того чтобы глубже понимать то, что происходит в вашем коде;
- Сейчас в разработке активно используется DDD (Domain Driven Design) с микросервисной архитектурой. DDD пропагандирует разработку по модели. Весь курс показывает применение математических моделей к программированию, то есть вырабатывается навык построения моделей;
- Курс показывает, как устроены языки программирования изнутри. Данный курс затрагивает тему, почему языки так устроены, как процессор обрабатывает конструкции языков высокого уровня.

Почему нужно изучать этот курс?
- Курс даст вам базу программирования и после изучения этих основ вы будете легче и быстрее изучать новые языки программирования и фреймворки, за счет понимания, как устроены языки и процесс выполнения компьютерной программы на процессоре;
- Знания на курсе позволят вам легче и быстрее обнаруживать ошибки в вашем коде;
- Можно проводить параллели между разными языками программирования за счет понимания, почему та или иная фича реализована именно так, а не по-другому и это не свойство конкретного языка, а более фундаментальные ограничения.
- Курс ликвидирует частые пробелы в знаниях разработчиков, например, понимание импликации и ее роль в программировании;
- Для начинающих специалистов в IT курс даст фундаментальные знания, которые позволят легче и быстрее изучать новые технологии.

Для кого этот курс?
- Для начинающие в IT, знакомых с синтаксисом какого-либо языка программирования, желающих быстрее продвинуться в изучении какой-либо технологии в IT;
- Для уже действующих разработчиков, желающих повысить свою квалификацию.

​

Программа курса:

Модуль 1. Принципы работы с нейросетями

• Разбираемся, как устроены нейросети, что они могут, а чего нет
• Понимаем ключевые понятия: AI, AGI, LLM, GPT, Q*, промт-инжиниринг, токены
• Определяем, какие конкретно задачи сможем передать нейросетям, а что оставим за собой
• Выбираем конкретные платформы для работы, переходим с ними на ты и составляем план использования каждой
• Учимся создавать контекст для нейросетей

Модуль 2. Решаем оргвопросы и отправляемся в путь

• Оплачиваем необходимые сервисы из России
• Проходим регистрацию в ChatGPT
• Выбираем надёжный VPN
• Регистрируемся в Discord для работы в Midjourney
• Определяем, чем заменить ChatGPT и Midjourney, если не хочется «париться»

Модуль 3. Работа с ChatGPT и его аналогами

• Стартуем работу с ChatGPT за 12 шагов
• Создаём первый текст в ChatGPT
• Разбираемся с функциями и ключевыми командами ChatGPT
• Устанавливаем необходимые расширения для ChatGPT
• Разбираемся с GigaChat и YandexGPT
• Работаем с ChatGPT через Telegram-бота

Модуль 4. Новейшие функции ChatGPT 4 Turbo

• Загрузка и обработка файлов
• Работа с внешними сайтами
• Новые возможности для стилизации
• Обучение ChatGPT на собственных данных
• Загрузка изображений в ChatGPT
• Преобразование текста в голос с помощью ChatGPT

Модуль 5. Промт-инжиниринг

• Осваиваем авторскую модель универсального промта от Дамира
• Изучаем матчасть промт-инжиниринга: плейсхолдеры, переменные, анкоры
• Изучаем три основных фреймворка промт-инжиниринга
• Учимся создавать последовательные, ролевые, двухшаговые промты, а также метапромты
• Создаём устойчивые связки для собственных промтов
• Автоматизируем промт-инжиниринг с помощью генератора промтов

Модуль 6. Midjourney, Leonardo создание иллюстраций с помощью нейросетей

• Основы AI-иллюстрации
• Основной функционал: постановка промтов, сохранение, римейки
• Базовые промты для Midjourney и Ко
• Работаем со стилями: от реалистичного фото до стимпанка
• Создаём иллюстрации на основе фотографий человека
• Работаем с генераторами промтов для Midjourney
• Создание иллюстраций в Leonardo

Модуль 7. Отдаём AI задачи SMM-специалиста

• Разрабатываем контент-план с помощью ChatGPT
• Создаём Reels с помощью AI
• Пишем пост и лонгрид с помощью ChatGPT
• Создаём «фабрику контента» с помощью ChatGPT
• Создаём сложный экспертный контент с помощью ChatGPT
• Используем техники сторителлинга (трёхактная структура, клиффхэнгеры, твисты, конфликт) с помощью ChatGPT

Модуль 8. Отдаём AI задачи дизайнера и иллюстратора

• Создаём тизеры для объявлений таргетированной рекламы
• Оформляем страницы в социальных сетях
• Создаём фирменный стиль с помощью Looka
• Создаём презентацию «под ключ»
• Заменяем фотобанки: создаём визуал для Stories, постов, писем

Модуль 9. AI как профессия

• Упаковываем AI-навыки в конкретный офер
• Ценообразование на AI-услуги
• Поиск Клиента
• Внедрение AI-сервисов в бизнес Клиента
• Создание промтов на заказ
• Работа с Fiverr, Upwork и другими маркетплейсами работы

Модуль 10. Профессиональная работа с GPT агентами
— Ключевые принципы работы с GPT-агентами
— Создание AI-ассистентов в ChatGPT
— Алгоритм разработки и оформления GPT-агентов
— Внедрение действий в работу GPT-агентов
— Работа с App Store GPT
— Воркшоп по созданию комплексного GPT-агента
— Монетизация навыка создания GPT-агентов

Модуль 11. Отдаем Al задачи маркетолога
— Проводим CustDev с помощью ChatGPT
— Создаём Buyer Persona
— Создаём индивидуальные лид-магниты для каждого сегмента с помощью ChatGPT
— Разрабатываем маркетинговый план
— Разрабатываем tone of voice и элементы бренд-идентичности

Модуль 12. Отдаем AL задачи таргетолога и SEO специалиста
— Пишем объявления для таргетированной рекламы
— Пишем тексты для лендинга
— Строим гипотезы по аудитории с помощью ChatGPT
— Собираем семантическое ядро
— Оптимизируем тексты под поисковики

Модуль 13. Создаем автоворонки, которые настраиваются под каждого пользователя.
— Устанавливаем ChatGPT на сайт/лендинг
— Выстраиваем стратегию работы с каждым сегментом
— Разрабатываем структуру автоворонки с помощью ChatGPT
— Пишем сообщения для автоворонки
— Встраиваем AI-консультанта в автоворонку

Модуль 14. Эффективная работа с DALL E 3
— Ключевые отличия от Midjourney
— Создание иллюстраций в интерфейсе ChatGPT
— Создание логотипов, элементов оформления и маскотов в DALL-E 3
— Продвинутые техники иллюстрации
— Создание серий иллюстраций
— Создание инфографик

Модуль 15. Создаем нейровидео и цифровые аватары
— Создаём цифровые аватары
— Создаём разговорные видео в HeyGen
— Создаём короткие видео в Runway
— Создаём Reels с помощью InVideo
— Создание видео на основе иллюстраций в Midjourney 6
— Создаём клипы в Pika Labs

Модуль 16. Смысловик как незаменимое звено в бизнесе
— Смыслы, и как с ними работать
— Воркшоп: Проводим распаковку продукта
— Готовим смыслы для каждого этапа работы с аудиторией
— Создаём карту смыслов
— Прорабатываем эмоциональные, рациональные и функциональные смыслы
— Отстраиваемся от конкурентов с помощью ценностей
— Создаём смыслы для прогрева
— Создаём смыслы для продажи
— Передаём смыслы нейросетям
— Смысловик как профессия

Модуль 17. Al иллюстрация топового уровня
— Создаём Midjourney-фотографии
— Получаем иллюстрации уровня иллюстратора с Мэдисон-авеню с помощью работы со светом, функционалом AI-камеры, планом
— Используем 70+ стилей для создания иллюстраций
— Создаём 3D-модели в Midjourney
— Дорабатываем функциональную часть иллюстраций с помощью редакторов
— Продвинутые промты для AI-иллюстрации

Модуль 18. Смотрим в будущее
— Что такое AGI: какие опасности он несёт?
— Какими будут нейросети через год (информация от OpenAI founders)?
— Что такое Q* и почему его боится даже Илон Маск?
— Топ-10 AI-прогнозов от ключевых деятелей индустрии
— На каких навыках сосредоточиться сейчас, чтобы быть востребованным через год?

Модуль 19. Создаем Al агенство
— Бизнес-план AI-агентства
— Список услуг и ценообразование
— Штатное расписание и регламенты
— Ключевые документы агентства
— Привлечение Клиентов: ключевой инструментарий
— Онбординг и аккаунтинг Клиентов
— Абонентский формат обслуживания и допродажи

​

Получите ключевые навыки Python-разработчика

• Работаю с базовыми алгоритмами и типами данных в Python
• Работаю с системами очередей задач и брокерами сообщений, такими как RabbitMQ
• Автоматизирую развёртывание приложений с Docker
• Знаю SQL, работаю с базами данных и API сторонних сервисов
• Разбираюсь в основных принципах ООП
• Работаю с фреймворками Django, Flask и FastAPI
• Понимаю принципы работы протоколов HTTP, HTTPS и WebSockets
• Пользуюсь системой контроля версий Git для совместной разработки и настройки CI/CD

Содержание курсов
180 часов теории
282 часа практики
14 проектов
Обновлено в 2023 году

Основные курсы

Основы Python. Часть 1 11 практических заданий

• Основы работы с Python
• Операторы, выражения
• Условный оператор if: ветвления и продолжение
• Цикл while
• Цикл for: циклы со счётчиком, особенности работы с range и строками
• Вложенные циклы
• Числа. Типы int и float
• Функции: начало
• Особенности float

Основы Python. Часть 2: чат-бот для Telegram 18 практических заданий

• Установка и настройка IDE
• Базовые коллекции: списки, строки, словари, кортежи
• List: методы работы со списками
• Представления списков
• Функции: продолжение
• Работа с файлами
• Исключения: работа с ошибками
• Введение в ООП и принципы
• Итераторы и генераторы
• Декораторы: от базового до продвинутого уровня
• Функции: окончание
• Библиотеки для работы с данными

Python Advanced: социальная сеть 29 практических заданий

• Flask
• Основы работы в Linux
• Основы культуры CI
• Основы дебаггинга и профилирования
• Logger
• Деплой приложения на Linux
• Docker
• Многозадачность
• Вводный модуль по MVC-фреймворку
• RESTful API
• ORM SQLAlchemy
• CGI server
• Многозадачность: asyncio
• Многозадачность: FastAPI
• Postgres + Миграции
• Pytest, Mock
• Безопасность
• Основы культуры CI: linters
• CD, автоматический деплой

Продвинутые навыки

Python-фреймворк Django 20 практических заданий, 1 большой проект

• База данных и модели
• Административный интерфейс в Django
• Обработка запросов в Django
• Формы
• Class based views. Generic views
• Аутентификация и авторизация
• Регистрация и права доступа
• Тестирование
• Работа с файлами
• Локализация и интернационализация
• Документирование
• Эффективная работа с базой данных в Django
• Логирование и профилирование
• Экспорт/импорт данных
• Оптимизация с помощью кеширования
• Деплой и командная разработка

Командный проект: создание маркетплейса 8–12 рабочих спринтов, презентация проекта перед экспертами

• Попадёте в команду из 3–5 человек под руководством тимлида
• Разработаете собственный аналог Яндекс.Маркета
• Будете работать в Scrum/Kanban
• Регулярно обсуждать прогресс и получать новые задачи для доработки продукта
• Брать более сложные задачи на работе благодаря продвинутым знаниям и навыкам и быстрее дорастёте до Middle.

Дополнительные курсы

• Карьера и развитие для программиста
• Язык запросов SQL
• Система контроля версий Git

​

На курсе вы получите:
5+ часто употребляемых паттернов в типовых конфигурациях
Принципы SOLID, на которых строятся типовые и разработка современного ПО
Разложим по полочкам 30+ стандартов, которые отвечают за качество кода
15+ задач по автоматизации бизнеса, которые взбодрят мозг и вытащат из рутины
Видеоразборы вашего кода домашних заданий. Код-ревью опытного программиста, а не шаблонные ответы
1 дипломная работа. Выразительностью кода диплома похвастаетесь перед коллегами и работодателями

1 МОДУЛЬ: СОГЛАШЕНИЯ ПРИ НАПИСАНИИ КОДА
РЕЗУЛЬТАТ МОДУЛЯ: научитесь оформлять код по стандартам, чтобы вы и ваши коллеги быстро понимали суть алгоритма. Научитесь давать содержательные имена методам и переменным, которые передают намерения программиста. Научитесь грамотно оформлять модули.

2 МОДУЛЬ: РАБОТА С ТРАНЗАКЦИЯМИ
РЕЗУЛЬТАТ МОДУЛЯ: научитесь правильно применять обработчики событий объектов. Научитесь правильно программно создавать объекты. Научитесь писать код, в котором не произойдет ошибка «В этой транзакции уже были ошибки». На практике отработаете пессимистические, оптимистические, транзакционные блокировки. Научитесь использовать ответственное чтение.

3 МОДУЛЬ: ПРИНЦИП БИБЛИОТЕЧНОЙ РАЗРАБОТКИ
РЕЗУЛЬТАТ МОДУЛЯ: поймете, как между собой связаны библиотеки. Осознаете, что публичный интерфейс — не про области видимости. Научитесь делить код на свой и чужой. Научитесь писать интерфейсы (контракты). Поймете, что такое обратная совместимость методов.

4 МОДУЛЬ: ПАТТЕРНЫ
РЕЗУЛЬТАТ МОДУЛЯ: научитесь дружить разные интерфейсы между собой. Поймете, как прототипирование сделано в платформе. Научитесь прятать сложную логику за понятным интерфейсом. Научитесь разделять создание и использование объектов. Поймете, что создание и использование объектов — две разные ответственности. Научитесь создавать интерфейс для построения сложных объектов по шагам. Научитесь писать код, в котором алгоритм подменяется на лету.

5 МОДУЛЬ: SOLID - ПОЙМЕТЕ, ЧТО ДОЛЖЕН ДЕЛАТЬ НАСТОЯЩИЙ АРХИТЕКТОР ПРИЛОЖЕНИЯ, А НЕ АРХИТЕКТОР БАЗЫ ДАННЫХ
РЕЗУЛЬТАТ МОДУЛЯ: научитесь выделять политику и детали, поймете как и зачем устанавливать границы между модулями, узнаете как проектировать бизнес-логику с помощью UML диаграмм. Научитесь писать код, при доработке которого измените меньшее количество модулей. Разберетесь с направлением зависимостей. Поймете принцип, на основании которого строятся современные паттерны.

6 МОДУЛЬ: МЕТОДЫ (ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ)
РЕЗУЛЬТАТ МОДУЛЯ: научитесь писать методы, которые выполняют одно действие. Научитесь крупные концепции разбивать на компактные и очевидные методы. Научитесь писать методы с предсказуемым результатом. Поймете, какой код должен знать о существовании соседнего, а какой нет. Перестанете бояться исключений и научитесь применять исключения к месту.

ДИПЛОМНЫЙ ПРОЕКТ
Примените все новые навыки, которыми овладели на курсе. Похвастается выразительностью и консистентностью своего нового кода перед коллегам и работодателями.

​

Что даст вам этот курс
Вы сможете:
Обосновать выбор имплементации JVM
Изучить байткод, применить инструмент, меняющий байткод
Выбрать нужный GC под задачу
Получить дамп памяти
Анализировать heap работающего приложения. Найти утечку памяти
Ускорить загрузку приложения
Подключить агентов к JVM
Собрать модуль в модульной системе JAVA
Синхронизировать потоки с помощью объектов java.util.concurrent
Профилировать приложения, искать "горячие" места
Использовать фреймворки на основе неблокирующих IO
Использовать реактивный подход при обработке данных: Reactor
Деплоить приложения в Kubernetes
Настроить service mesh
Спроектировать модель метрик приложения: что, где и как фиксируем
Настроить интеграцию приложения с Prometheus
Настроить интеграцию Prometheus & Grafana
Реализовать дашборд в Grafana.
Проработать модели логирования в сервисе. Обеспечить трассировку запросов
Спроектировать приложения (сервисы): распределить зоны ответственности по приложениям
Обеспечить аутентификацию и авторизацию при вызове сервисов
Спроектировать REST API одного сервиса: набор методов и DTO к ним
Описать сервис с помощью OpenAPI, Swagger
Описать сообщения на Protobuf
Для кого этот курс:
Действующие Java-разработчики с опытом от 2х лет, желающие углубить знания в устройстве JVM, принципах профилирования и оптимизации приложений в облачной инфраструктуре.

​

Для кого этот курс?
Курс рассчитан на разработчиков игр на Unreal Engine, которые хотят повысить свои навыки разработки игровых проектов, а также научится разрабатывать модули расширений (плагины) под различные платформы: PC, Mobile и VR-проекты.
Ключевая цель курса — систематизировать знания для карьерного роста, развития навыков и создания собственных проектов высокого качества.

Введение
Цель модуля: ознакомится с курсом, подготовится к работе на UE5 в C++
Тема 1: Вводное занятие
Тема 2: Подготовка к работе

Работа с персонажем
Цель модуля: создать персонажа от 3 лица на C++, настроить управление и анимацию для этого персонажа. Добавить классы оружия на C++ и систему инвентаря.
Тема 1: Блюпринты и С++
Тема 2: Перемещение
Тема 3: Оружие и стрельба
Тема 4: Здоровье
Тема 5: Инвентарь

Дополнительные свойства персонажа
Цель модуля: Разработать визуальный интерфейс с возможностью вывода информации о состоянии персонажа на экран пользователя. Добавить системы взаимодействия в виде 'Бафов и дебафов', а также систему способностей для разнообразия игрового процесса.
Тема 1: Widget
Тема 2: Бафы и дебафы
Тема 3: Система способностей

Работа с NPC
Цель модуля: Создать родительский тип NPC. На его основе разработать наследников для противников и союзников, а также для полноценного боса.
Тема 1: Враждебные NPC
Тема 2: Союзные NPC
Тема 3: Босс

Дизайн уровней VFX&SFX
Цель модуля: Создать игровую сцену с использованием современных инструментов. Изучить систему материалов и частиц, а также работать со звуком на сцене. Применить пост-обработку для создания цельного визуального образа.
Тема 1: Landscape and Foliage API
Тема 2: Материалы в Unreal Engine
Тема 3: Частицы в Unreal Engine
Тема 4: Звук в Unreal Engine
Тема 5: Пост-эффекты в Unreal Engine

Мультиплеер
Цель модуля: Добавить мультиплеерную составляющую и отдельное лобби для подключения игроков. Обеспечить взаимодействие игровых персонажей между собой и корректную работу способностей в мультиплеере. По итогу собрать игровой цикл со всеми элементами проекта.
Тема 1: Основы клиент-серверной архитектуры
Тема 2: Выделеный сервер
Тема 3: Персонаж и его компоненты
Тема 4: Дополнительные свойства персонажа
Тема 5: NPC

Тестирование и билд
Цель модуля: Разобраться в создании авто-тестов и профайлинге проекта перед его сборкой.
Тема 1: Доработка мультиплеера и создание игрового цикла
Тема 2: Создание автоматических тестов
Тема 3: Профайлинг
Тема 4: Создание билда

Плагины и модули
Цель модуля: Изучить систему плагинов и создать своё расширение для движка.
Тема 1: Знакомство с системой модулей и плагинов Unreal Engine
Тема 2: Создание собственного плагина расширяющего возможности редактора Unreal Engine
Тема 3: Создание модуля и плагина для игры

Мобильные приложения
Цель модуля: Разобрать особенности создания сборок под мобильные платформы.
Тема 1: Настройка Unreal Engine и конфигурация проекта для разработки и сборки проекта под Android
Тема 2: Настройка Unreal Engine и конфигурация проекта для разработки и сборки проекта под iOS

Приложения для виртуальной реальности
Цель модуля: Разобрать VR Template и создать на его основе новые механики. Создать нового VR персонажа с возможностью тестирования в десктоп формате.
Тема 1: Настройка Unreal Engine и конфигурация проекта для разработки и сборки проекта для виртуальной реальности
Тема 2: Управление персонажем и взаимодействие с объктами в виртуальной реальности

Дополнительно
Цель модуля: Изучить дополнительные модули, такие как Core API и HTTP API. Работать с локализацией.
Тема 1: Core API (Logging and Math API)
Тема 2: HTTP API
Тема 3: Локализация
Тема 4: Многопоточность в Unreal Engine

Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе - это то, что интересно писать студенту и что можно создать на основе знаний, полученных на курсе.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы"
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса
Тема 5: Карьерная консультация

​

Для разработчиков middle+, senior, architect

Автор и преподаватель курса: Павел Вейник. Разработчик с 2003 года, занимается обучением с 2008, обучением сеньоров и архитекторов с 2018. Делился экспертизой на более чем 100 митапах и конференциях

Что будет на курсе:

- Узнаем кто такой технический лидер, его границы, обязанности и тд. Рассмотрим современные наиболее часто используемые инструменты и решения: библиотеки, фреймворки, базы данных различного типа, очереди, кэши, системы управления фоновыми задачами и тд.
Для каждого инструмента рассмотрим его принципиальные ограничения и достоинства, а также применимость для различных задач
- Разберем реальные архитектурные задачи и проблемы
Начиная от простых учебных примеров и до масштабных реальных проектов. Ваши собственные реальные проекты и задачи на курсе мы тоже разберем. Мы разработали архитектурные задания двух уровней сложности
- Разберем следующие аспекты процесса разработки и роль архитектора в них:- Миграции и deployment, включая zero-downtime
Управление конфигурациями
Управления качеством
Подходы и мониторингу и инструменты
Переосмыслим и структурируем коммуникации архитектора и архитектурной документации, а также процессы и роли вокруг архитектуры- На начальных фазах проекта - RFC, presale, discovery
- Во время implementation phase
- При определении roadmap на будущие периоды для стрима/отдела
- Во время радикальных изменений архитектуры
А также управление техническим долгом, архитектурное ревью, согласования и прочие коммуникации вокруг архитектуры

Программа курса:

Модуль 1. Технический контекст задач техлида и архитектора
Модуль 2. Систематизация существующих компонентов распределенной системы
Модуль 3. Наиболее значимые для архитектора аспекты процесса разработки
NEW! Модуль 4. Коммуникации архитектора

Пакет: Standard

ТЕОРИЯ
Живые лекции в Zoom
Доступ ко всем записям и материалам курса на неограниченное время
ПРАКТИКА
Практические занятия в Zoom
Индивидуальная обратная связь по задачам
Архитектурные задачи 2 уровней сложности
Сопровождение курсового проекта
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ БОНУСЫ
Общение в групповом чате вашего потока онлайн
Электронный сертификат об окончании курса на EN и RU языках
Доступ к закрытому сообществу выпускников и бесплатным мероприятиям
В течение 2 месяцев после курса одно общее занятие с обратной связью длительностью 1,5 часа

​

Программа курса:

1. Вводная лекция. Предпосылки и история появления Webpack.
2. Конфигурирование Webpack
3. Модульная система
4. Resolve система
5. Webpack in depth
6. Плагины в Webpack
7. Лоадеры в Webpack
8. Ассеты и отладка
9. Webpack-dev-server и watch
10. Безопасность и target
11. Оптимизация времени сборки
12. Оптимизация собранных ассетов
13. Дополнительные возможности и популярные инструменты
14. Сборка библиотек
15. Микрофронтенды и монорепа
16. Альтернативы Webpack и их полное сравнение
17. Webpack and beyond
18. Мастер класс: применяем все изученные знания на практике

​

Минимальные требования: Знание основ Linux, Будет плюсом знание Docker

Чему вы научитесь?

1. После прохождения курса вы сможете:
2. Работать с kubectl
3. Понимать механику работа кластера Kubernetes
4. Писать конфигурации для выкладки приложений
5. Работать с YML синтаксисом
6. Работать с Pod, Deployment, Services, ConfigMap и другими объектами
7. Выкладывать полноценные приложения на кластер
8. Работать с сетью и хранение данных
9. Шифровать секреты
10. Писать Helm Charts
11. Управлять релизами приложения через Helm
12. Работать с Helm репозиторием

Что в курсе?
В этом курсе мы изучим Kubernetes и Helm, и развернём на нём полноценное приложение. Этот курс подойдёт как backend разработчикам, которые хотят научиться разворачивать свои приложения в Kubernetes и использовать Helm charts, так и системным администратором, которые развиваются в направлении DevOps.

Курс будет сфокусирован на практике работы с Kubernetes и реальных сценариях использования, которые вам пригодятся в ежедневной работе. При этом мы будем детально разбирать его устройство, чтобы понимать как он работает под капотом и что происходит в кластере при выполнении тех или иных команд. Так же в курсе присутствуют дополнительный упражнения, которые помогут вам попрактиковаться в работе с Kubernetes.

​

Что такое компьютерное зрение
Это область искусственного интеллекта, задача которой научить компьютеры видеть объекты, а не набор пикселей. Занимаются компьютерным зрением AI-разработчики — специалисты по машинному обучению и нейросетям.
В умных автомобилях системы компьютерного зрения отвечаютза дополнительный уровень безопасности, рассчитывая расстояние до ближайшихобъектов и их скорость.
В строительстве умные камеры следят за безопасностью рабочих и предотвращают несчастные случаи. Скажем, если какой-то рабочий оставил балку в опасной близости от края здания, камера зафиксирует это и передаст руководству.
Например, обычная камера «увидит» в клубне картошки массу пикселей с превалирующим цветом
И таких сфер применения очень много! В картографии дроны с компьютерным зрением помогают строить подробные карты местности. Такие карты очень нужны, например, в геодезии или строительстве для анализа рельефа.

Программа курса
Программа состоит из 3 курсов. В начале вы узнаете, как писать код для роботов и дронов на Python, потом разберётесь в робототехнической математике, а затем научитесь создавать проекты с компьютерным зрением.
Python для инженеров
Математика для робототехников
Компьютерное зрение и нейросети для роботов

Чему вы научитесь:

1. Ориентироваться в задачах Machine Learning и компьютерного зрения
   Узнаете сильные и слабые стороны разных нейросетей. Сможете безошибочно определить, какая архитектура лучше подходит для решения конкретной задачи.
2. Понимать принципы функционального программирования
   Сможете понимать логику языка. Работать с данными из сторонних источников. Использовать библиотеки Python и решать уравнения с помощью Python.
3. Использовать Python для решения задач
   Научитесь решать прикладные математические задачи при помощи Python.
4. Разрабатывать решения в области Machine Learning и компьютерного зрения
   Освоите Python-библиотеки PyTorch, Keras, TensorFlow и другие. Научитесь правильно собирать и размечать данные, обучать и тестировать модели.
5. Использовать математику в робототехнике
   Получите весь необходимый объём знаний из высшей математики для решения основных задач робототехники. Научитесь использовать теорию вероятностей, дифференциальное исчисление, численные методы для построения сложных моделей.

​

Вы научитесь администрировать Linux, настраивать веб-серверы и освоите методологию DevOps: будете автоматизировать разработку сложных IT-продуктов. Получите поддержку от Центра карьеры и через 7 месяцев трудоустроитесь Junior-специалистом.
Курс подойдёт вам даже если вы никогда не занимались системным администрированием или программированием.

О профессии
DevOps-инженер автоматизирует разработку приложений. Он помогает компании быстро и безопасно внедрять изменения в код, поддерживает работу высоконагруженных сервисов. Благодаря подходу DevOps качество приложений не страдает из-за высокой скорости разработки, а бизнес не теряет прибыль из-за сбоев и может сосредоточиться на развитии.

DevOps-инженер умеет программировать на Python, организует непрерывную интеграцию и поставку кода — CI/CD, работает с Docker, Ansible, Terraform, Gitlab, внедряет инструменты и процессы для повышения безопасности продуктов. Таких специалистов нанимают компании с крупной IT-инфраструктурой. Например, банки, IT и телеком, финтех и ритейлеры.

Основные курсы
Основы Python. Часть 1
Старт в DevOps: системное администрирование для начинающих
DevOps-инженер. Основы
Система контроля версий Git
Основы Python. Часть 2
Язык запросов SQL
Воркшопы для участников

​

Что даст вам этот курс
Курс даст студентам возможность систематизировать и расширить свои знания в технологиях обмена 1С с различными системами, а так же в вопросах установки и обслуживания систем 1С.
Этот курс подходит вам, если вы:
Программист 1С, администратор 1С или системный администратор, желающий расширить свои знания в плане настройки продуктов 1С и интеграции их с другими системами.

После обучения вы сможете:
Настраивать обмены между 1С и другими системами
Расширить свои представления о различных системах, интегрируемых с продуктами фирмы 1С
Настраивать обслуживание информационных баз 1С и мониторить их состояние.
Дополнительно на курсе вы:
Сможете попрактиковаться в создании обменов между 1С и сторонними системами
Узнать варианты решения часто встречающихся проблем и ошибок интеграций
Познакомитесь с новыми системами, интегрируемыми с продуктами фирмы 1С, и их функционалом.
Почему стоит освоить курс по ДевОпс 1С?
В курсе используется концептуально новый подход к работе с 1С
Курс даст знания работы с продвинутыми и современными инструментами для 1С
Курс позволит повысить свою востребованность на рынке труда за счет расширения компетенций, которых не хватает работодателям от кандидатов в текущих условиях

Программа курса
Подготовка среды разработки
Тема 1. Установка и настройка платформы 1С: файловая 1С; клиент-серверная 1С; консоль администрирования 1С
Тема 2. Установка и настройка СУБД: MSSQL, Postgre, обслуживание и бэкапирование
Тема 3. Хранилище 1С (служба и локальное); документация
Тема 4. Расширения конфигурации и горячие клавиши
Обмен данными
Тема 5. Системы обменов: текстовые файлы, excel, внешние источники данных, ole, com, winhttp, mysql
Тема 6. Системы обменов: РИБ и планы обмена
Тема 7. Системы обменов: web и http-сервисы
Тема 8. Apache, IIS, Nginx-proxy, Swagger и работа с 1С через веб
Работа с брокерами и производительностью
Тема 9. БСП и БПО, 1С:СППР
Тема 10. Система взаимодействий 1С
Тема 11. EDT
Тема 12. Брокеры сообщений: Rabbit MQ; Apache Kafka; 1С:Шина
Тема 13. Работа с производительностью: ЦУП; Софт от Gilev.ru; Блокировки и индексы; Prometheus и Grafana
BI-аналитка и шифрование
Тема 14. 1С и BI: QlikView; Power BI; 1С:Аналитика
Тема 15. Шифрование в 1С: Стандартное; Внешние компоненты
Тема 16. EDO в 1С
Тема 17. 1С Fresh
Тема 18. Автоматизированное тестирование и CI/CD для 1С: Vanessa; Jenkins; SonarQube
Тема 19. Git и OneScript
Тема 20. Мобильное приложение на 1С
Проектная работа
Тема 21. Выбор темы и организация проектной работы

​

Для кого эта программа:
- Старт карьеры. У вас нет опыта в анализе данных, но вы хотите начать карьеру в аналитике. Наш курс предполагает, что вы владеете математикой хотя бы на школьном уровне. Остальному научим мы!
- Уже работаете в аналитике. Вы сможете дополнить арсенал своих знаний такими востребованными инструментами, как Airflow, Git, Command line, Tableau, и повысите свою ценность на рынке труда.

Программа курса:
1. Python для работы с данными.
Заложим фундамент: освоим основы программирования, познакомимся с библиотеками для анализа данных, визуализации и работы с файловой системой. Будет непросто, но крутые аналитики обязаны знать эти инструменты. С первого дня начнем работать на удалённом сервере, все по-настоящему!

1.1 Git
Познакомимся с командной строкой и широко используемым инструментом контроля версий — Git. Обсудим базовые команды, научимся работать с репозиториями и увидим, как Git позволяет объединять деятельность множества разработчиков и аналитиков в работе над одним проектом.

2. SQL
Освоим основы синтаксиса SQL. На примере ClickHouse научимся работать с системой управления базами данных и подключаться к ней с помощью Python. Начнем учиться грамотно визуализировать наши данные.

3. Теория вероятностей.
В данном блоке мы познакомимся с основами теории вероятностей. Знания в этой области необходимы для более глубоко понимания прикладной статистики.

4. Статистика.
Научимся планировать A/B тесты и проверять статистические гипотезы. Акцент будет сделан на приложении статистики к решению задач из индустрии.

5. А/В тесты.
Практическое A/B тестирование подразумевает большую часть работы с математической статистикой. На лекциях рассмотрим основную проблематику экспериментов и закрепим полученные знания с помощью домашних заданий.

6. Визуализация.
Важный навык аналитика — уметь правильно представлять результаты своей работы в виде интерактивного дашборда. Посмотрим, какие бывают типы дашбордов, научимся подбирать и оформлять графики под разные задачи, узнаем, на чём необходимо делать акценты при верстке, а также попрактикуемся собирать требования к дашборду от заказчика. Всё это сделаем в BI-системе Tableau.

7. Развитие продукта.
Сформируем продуктовое видение и более глубокое понимание бизнеса и продукта. Научимся находить общий язык с продакт-менеджерами и поймём, каким образом можно использовать анализ данных для развития бизнеса. Также рассмотрим, как организована работа команд в IT-продуктах.

8. Продуктовая аналитика.
Поймём, какую ценность может приносить аналитика и как объяснить её бизнесу. Научимся определять потребности пользователей продукта и сегментировать их, считать юнит-экономику, выбирать правильные продуктовые метрики и драйвить рост бизнеса с помощью непрерывной проверки гипотез.

9. Airflow.
Ранее вы уже изучали, как можно решать задачи при помощи python, sql и других инструментов. Порой были такие задачи, которые нужно было делать ежедневно, например, следить за курсом акций, считать KPI или проверять успехи любимой команды. Для решения таких задач есть свои собственные инструменты — как простые шедулеры, так и сложные системы оркестрирования процессов. Airflow как раз такая система. Далее мы познакомимся с тем, как устроена его работа и как им пользоваться для решения задач.

10. Как искать работу.
На рынке труда грамотная презентация своих навыков порой так же важна, как и сами навыки, а неумение правильно вести коммуникацию может помешать устроиться на работу даже опытному аналитику. В этом блоке мы обсудим базовые вопросы, касающиеся поиска работы в сфере анализа данных, на примерах рассмотрим разные этапы поиска работы и зададим вопросы профессиональному рекрутеру одной из крупнейших IT-компаний России.

11. Итоговый проект.
Вы попробуете себя в роли аналитика, выполняющего тестовое задание в компанию. Вы получите доступ к удалённому серверу и базам данных и попрактикуетесь решать задачи, с которыми в своей работе сталкиваются аналитики. Вам будут представлены на выбор разные аналитические проекты, в ходе работы над которыми вы сможете применить все навыки, которые приобрели за время прохождения курса. Вы будете писать код, работать с базами данных, автоматизировать рутинные задачи, искать инсайты в данных и анализировать результаты A/B-тестов. Как и в любой крупной компании, с помощью Git вы пройдёте code-ревью и получите фидбэк. Итоговый проект позволит вам закрепить полученные знания и непременно сделает ваше резюме более интересным для будущего работодателя.

Продажник: