Новые складчины | страница 25

​

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

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

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

Чему вы научитесь:

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

Для кого этот курс:

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

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

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

Спойлер: Программа курса:

1. Учимся оценивать вычислительную сложность алгоритмов

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

2. Простейшие структуры данных

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

3. Связные списки

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

4. Очереди и стек

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

5. Деревья и множества

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

6. Хэш-таблицы

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

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

​

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

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

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

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

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

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

Чему вы научитесь:

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

Спойлер: Программа курса:

Введение

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

Основы Python

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

Работа в Jupyter Notebook

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

Библиотеки для визуализации и анализа данных

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

Решение интересных и насущных задач

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

Машинное обучение

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

Полезные материалы и ссылки

1. Полезные материалы и ссылки

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

​

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

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

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

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

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

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

Цель программы:

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

Для кого этот курс:

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

Чему вы научитесь:

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

Начальные требования:

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

Спойлер: Программа курса:

Введение

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

Основы языка программирования Python

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

Установка пакетов из внешних источников

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

Алгоритмы. Поиск чисел

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

Многопоточный режим работы

1. Что такое потоки ?
2. Ассинхронное программирование

Работа с нейросетью ChatgGPT

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

Система контроля версий Git

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

Изучение работы с GitHub

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

Работа с базой данных SQL

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

Базы данных в Python

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

Написание проектов на языке программирования Python

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

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

​

Наставники и авторы:

• Влад Мишустин
• Михаил Ключанский
• Инна Мишустина
• Николай Цыпандин
• Павел Пахомкин
• Светлана Емельянчик

Продолжительность: 4 месяца

Буткeмп - это интенсивный формат обучения через усердную работу над проектом в команде. Главная цель — дать каждому участнику максимально приближенный к реальному опыт, чтобы на работе ты чувствовал себя в своей тарелке и получал респект от коллег. Мы адаптировали практики разработки из BigTech-компаний, внедрили передовые инструменты разработки из индустрии и организовали работу по гибкой методологии Scrum. Чтобы для этой работы хватило знаний, мы предлагаем лекции, Q&A-сессии и воркшопы, а также постоянную поддержку техлидов в чате.

О профессии

Позиция Java-разработчика — это прежде всего возможность обеспечить себя и своих близких финансово, работая из любой точки мира над прорывными IT-проектами, используя востребованные технологии веб-индустрии бок о бок с крутейшими специалистами со всего мира.

Java — самый популярный язык в веб-индустрии для бэкенд-разработки. Для Java существует самая большая коллекций готовых решений и библиотек. Вокруг Java образовалось самое крупное IT-сообщество. Java — это безопасность, ООП и платформонезависимость.

Буткемп подойдёт тебе, если:

1. Ты знаешь Java Core и основы SQL, либо владеешь другим языком программирования
2. Готов вкладывать 15-25 часов в неделю на обучение, как на part-time работе
3. Хочешь прокачать навыки работы в команде, а не только научиться писать код в одиночку
4. Готов много гуглить, ошибаться, задавать вопросы и просить помощи
5. Хочешь научиться профессиональной веб-разработке

Спойлер: Программа курса:

БЛОК 1. ONBOARDING + JAVA CORE & SQL

Ты познакомишься со всеми инструментами, которыми будешь активно пользоваться в следующие месяцы: GitHub, Jira, Miro и нашей платформой, конечно.
‍
После этого пора освежить твои знания по Java Core, вспомнить основы SQL, а также пойти чуть дальше и рассмотреть транзакции и индексы. Ты научишься работать с Git и писать первые Unit-тесты.
Затем идёт разделение на команды. Ты узнаешь про культуру эффективной работы, а также про лидерские принципы.
‍
1. Знакомство с экосистемой студента, с инструментами и платформой
2. Организация командной работы
3. Лидерские принципы
4. Настройка локального окружения
5. Основы Git и работа с ним через Intellij ID''njEA
6. Бейсик Java
7. Бейсик SQL
8. Основы Unit-тестирования
​

БЛОК 2. ADVANCED JAVA

Модуль расскажет о продвинутых концепциях Java и SQL. Материалы поданы понятным языком, поэтому ты легко сможешь узнать и обсудить концепты Java 8 и многопоточности. В современном мире ни одно приложение уже не обходится без многопоточности, поэтому знание о ней критически важно для разработчика. А Stream API, после появления в Java 8, бьёт все рекорды по вопросам на собеседованиях. Также, эти важнейшие темы тебе пригодятся в реализации фич проекта в будущих модулях!
‍
1. Java 8: функциональные интерфейсы и лямбды
2. Java 8: коллекции, Stream API, Optiona
3. SQL: Indexes, transactions, transactions isolation
4. Multithreading: Parallelism, Thread
5. Multithreading: Asynchronysm, Future, Completable future
6. Multithreading: synchronyzation, wait/notify
7. Multithreading: Volatile, immutable classes, deadlock, concurrency package
​

БЛОК 3. WEB & SPRING BOOT

Spring Framework — самый популярный фреймворк для web-разработки на Java. Здесь ты начнёшь с его основ. Узнаешь про бины, DI, IoS, а затем перейдёшь к более сложным темам, постепенно добираясь и до Advanced-возможностей, таких, как асинхронное выполнение задач и выполнение задач по расписанию. Все темы, от простых к сложным, объяснены на простейших жизненных примерах, так, что вся магия становится понятной. Ты решишь множество проектных задач разных уровней сложности, полностью погрузившись в Spring.
‍
В этом модуле начинается проектная разработка — каждая команда напишет свою версию приложения. Каждый спринт ты будешь получать новые задачи, постепенно наращивая функционал своего приложения. Приложение разрастётся, появятся микросервисы, и настанет время реализовать крупные фичи:
‍

1. Web: HTTP, Cookies, JSON, REST endpoints, Session
2. Spring core: IoC, Beans, Dependency Injection, Configuration Spring core: Components annotations, Autowiring, Scopes, Bean Lifecycle
3. Spring Web: Controller, RequestMapping, ResponseBody, RequestBody, RequestParam, Postman Spring Web: REST API, Validation, ExceptionHandler, HttpServletRequest, HttpServletResponse, MultipartFile
4. Spring Advanced: @Scheduled, @Async, @EventListener, event-driven architecture
5. Продвинутое Unit-тестирование
​

БЛОК 4. TEST AND DEPLOY

Кроме написания кода, разработки фич и интеграции, разработчик должен готовить приложение к деплою, работать с CI/CD, и, конечно же, покрыть свой код Unit-тестами! Ты узнаешь про интеграционное тестирование — лишним не будет. Напишешь свои пайплайны, настроишь оценку покрытия кода тестами, а ещё прокачаешь софт скиллы, рассказывая команде о только что прикрученных инструментах.
‍
1. Unit testing: JUnit & Mockito
2. Integration testing: Spring & Test containers
3. Docker
4. CI/CD Jenkins
5. Cloud
​

БЛОК 5. PERSISTENCE

Огромные приложения, такие как YouTube и Twitter, собирают просто нереальные массивы данных о пользователях. Все данные обязательно подлежат хранению, поэтому ты узнаешь о лучших из возможных вариантов практики работы с данными. Hibernate ORM и его назначение, кэширование данных, а ещё NoSQL базы данных — зачем, как и в каких случаях их стоит использовать.
‍
1. Ты детально разберёшься с транзакциями, уровнями их изоляции и ещё о многом другом! Тренировки пройдут на задачах банковской инфраструктуры, чтобы явно увидеть необходимость безопасного хранения данных — ведь никто не хочет терять деньги. Локи, гонки, переотправки — всё это здесь. Ну, а дальше, конечно, ещё немного kill features.
2. SQL good practices, Liquibase
3.JPA Mapping, One-to-One, One-to-Many, Many- to-Many, Spring Data usage
4. Hibernate session, First/Second level cache, Spring @Cacheable
5. @Transactional, Isolation, Propagation, Spring proxies
6. HQL, Lazy fetch, N+1 problem
7. NoSQL introduction: Redis, Mongo, Cassandra, Elastic​

БЛОК 6. ПОДГОТОВКА К ИНТЕРВЬЮ

С написанным проектом уже смело можно пройти интервью. Однако, помимо проекта, процесс собеседования включает в себя сильное CV, проверку базовых навыков решения возникающих проблем и передовых методов коммуникации. Именно поэтому ты сможешь изучить мощнейший блог подготовки к интервью. Узнаешь очень много аспектов: первое общение с HR, лучшие практики на собеседованиях, грамотное составление CV, собеседования на английском, и, конечно, просто огромный блок по алгоритмам!
‍

1. Собеседование с рекрутером: как произвести впечатление
2. Общие практики собеседований: как быть захватывающим персонажем в беседе
3. Общие практики собеседований: борьба с нервами и терпимость к ошибкам
4. CV: как оформить круто, если нет опыта
5. Хаки для поиска вакансий и привлечения внимания рекрутеров
6. Как проходить собеседование на английском
7. Algo: сложность алгоритмов
8. Popular algorithms: Two pointers, Recursion, DFS, BFS
9. Popular algorithms: Binary search, Sorting, Hare-Tortoise
10. Popular algorithms: Data structures usage
11. Data structures: List, LinkedList, Map, Set
12. Data structures: Stack, Queue, Heap
13. Data structures: Binary tree, Binary Search Tree, Graph​

Спойлер: Что входит в тариф БАЗА

• 4 месяца участия
• Модули «AdvancedJava», «Web & Spring Boot», «Test & Deploy», «Persistance»
• Реальный опыт сравнимый с part-timeработой
• Работа в команде под руководством техлида
• Постоянное ревью кода на все задачи
• Лекции, воркшопы, Q&A-сессии
• Поддержка в чате
• Проект в портфолио на GitHub
• Неформальные активности

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

​

Docker для начинающих: Шаг за шагом - предназначен для разработчиков, системных администраторов и DevOps-специалистов, желающих освоить современный инструмент для контейнеризации приложений.

«Docker для начинающих: Шаг за шагом» - предназначен для разработчиков, системных администраторов и DevOps-специалистов, желающих освоить современный инструмент для контейнеризации приложений.

В ходе курса вы научитесь использовать Docker для автоматизации развертывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации.

Вы узнаете, как создавать Dockerfile для своих приложений, настраивать сети и volumes, использовать Docker Compose для управления службами и настраивать CI/CD pipeline для автоматического развертывания приложений в различных окружениях.

Курс также включает практические проекты, в которых вы сможете применить полученные знания для развертывания веб-приложений, создания микросервисов и настройки CI/CD пайплайнов для автоматического развертывания приложений в продакшене.

По окончании курса вы будете готовы эффективно использовать Docker для автоматизации развертывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации, что позволит вам сократить время развертывания и управления приложениями, а также обеспечить их надежность и масштабируемость.

Целевая аудитория для курса по Docker включает:

1. Разработчиков: Разработчики, работающие с различными стеками технологий, которые хотят упростить процесс разработки, тестирования и развертывания своих приложений. Они могут столкнуться с необходимостью развертывания своих приложений на разных окружениях, и Docker позволит им легко сделать это.
   
   
2. Системных администраторов: Системные администраторы, которые хотят упростить процесс управления инфраструктурой, включая развертывание, масштабирование и управление приложениями. Docker позволит им создавать, управлять и развертывать приложения в контейнерах, что упрощает управление инфраструктурой.
   
   
3. DevOps-специалистов: DevOps-специалисты, которые хотят автоматизировать процессы разработки, тестирования и развертывания приложений. Docker позволит им создавать CI/CD пайплайны для автоматического развертывания приложений в различных окружениях.
   
   
4. Студентов: Студенты, изучающие разработку ПО, которые хотят получить практические навыки в использовании Docker для разработки, тестирования и развертывания приложений. Docker является важным инструментом в современной разработке ПО, и студенты, изучающие его, будут иметь преимущество на рынке труда.
   
   
5. Малые и средние предприятия: Малые и средние предприятия, которые хотят упростить процесс развертывания и управления приложениями. Docker позволит им создавать, управлять и развертывать приложения в контейнерах, что упрощает управление инфраструктурой и позволяет быстро масштабировать приложения.

Начальные требования:

• Базовые навыки системного администрирования
• Базовые навыки работы на системе Linux для практики с Docker

Спойлер: Программа курса:

Введение

1. 1.1 Лекция 1: Введение
2. 1.2 Что такое Docker ?
3. 1.3 Об авторе

Установка и настройка Docker Desktop

1. Установка и настройка Docker Desktop

Основы работы с Docker

1. Docker - плюсы и минусы
2. Компоненты Docker
3. Docker Compose

Команды терминала для работы с Docker

1. Общие сведения об основных командах Docker
2. Команды для управления контейнерами
3. Ключевые аспекты удаления контейнеров
4. Удаление образов
5. Удаление томов
6. Оптимизация и очистка сетевых ресурсов
7. Команды Docker для управления образами
8. Прочие команды

Запуск и создание проекта в Docker

1. Создание контейнера с проектом
2. Публикация проекта в Docker Hub

Полезные материалы и ссылки

1. Полезные материалы и ссылки

Спойлер: Преподаватель:

Дуплей Максим Игоревич
DevOps Engineer & UX/UI Designer Преподаватель языков программирования: Python, С++ и C#

Частный разработчик, ментор и преподаватель онлайн-курсов.
В течение 5 лет я посвятил себя разработке, поддержке и тестированию проектов различной сложности.
За это время я приобрел обширный опыт работы с различными языками программирования и технологиями.
Мой опыт включает работу с языками программирования, такими как: Basic, Pascal, C/C++, Object Pascal, Delphi, PHP, JavaScript, SQL, Python и Lua.
Кроме того, я активно участвую в разработке и поддержке проектов с открытым исходным кодом.
Я готов поделиться своими знаниями и опытом с вами, помогая вам улучшить ваши навыки программирования и достичь своих целей.
Рад быть вашим гидом в мире разработки программного обеспечения!

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

​

Курс «PostgreSQL для начинающих: от основ SQL до администрирования баз данных» предоставляет комплексное введение в мир одной из самых мощных и гибких реляционных СУБД. Он охватывает все аспекты работы с PostgreSQL, начиная от основ SQL и заканчивая продвинутыми методами администрирования баз данных. По окончании курса вы сможете эффективно использовать PostgreSQL для разработки и поддержки сложных баз данных в различных сферах деятельности.

«PostgreSQL для начинающих: от основ SQL до администрирования баз данных» - курс разработан для разработчиков, системных администраторов и начинающих DBA, желающих освоить работу с одной из самых популярных реляционных баз данных - PostgreSQL.

В процессе обучения вы изучите основы работы с PostgreSQL, научитесь создавать и управлять базами данных, оптимизировать запросы, а также будете знакомы с принципами репликации и масштабирования.

Вы узнаете, как:

1. Создавать и настраивать таблицы, представления и индексы в PostgreSQL.
2. Работать с данными: вставка, поиск, обновление и удаление.
3. Применять SQL для сложных запросов и анализа данных.
4. Обеспечивать безопасность данных и управлять доступом.
5. Реализовывать репликацию для повышения надежности данных.
6. Масштабировать базы данных с помощью распределенных архитектур.
7. Интегрировать PostgreSQL с вашими приложениями.

Курс включает в себя практические задания и проекты, которые помогут вам применить полученные знания на практике, начиная от создания простых баз данных до настройки распределенных систем хранения данных.

По завершении курса вы будете готовы эффективно использовать PostgreSQL в своих проектах, уверенно управлять большими объемами данных и обеспечивать высокую производительность и надежность вашей базы данных.

Спойлер: Программа курса:

Введение

1. Введение
2. Что такое СУБД и базы данных
3. Особенности работы на СУБД PostgreSQL
4. Об авторе

Установка и настройка PostgreSQL

1. Установка и настройка СУБД PostgreSQL

Основные запросы к базе данных

1. Описание основных запросов к базе данных

Администрирование СУБД PostgreSQL

1. Администрирование - суть и польза

Написание продвинутых запросов

1. Описание продвинутых запросов к базе данных
2. Вложенные запросы (подзапросы)
3. Объединения (JOIN) - Теория
4. Объединения (CROSS JOIN, INNER JOIN)
5. Объединения (LEFT JOIN, RIGHT JOIN)
6. Объединения (FULL OUTER JOIN)
7. Вложенные запросы VS объединения
8. Соединения (UNION)
9. Оконные функции
10. Общие табличные выражения (CTE)
11. Рекурсивные табличные выражения

Написание проектов

1. Интеграция PostgreSQL и Python
2. Интеграция PostgreSQL и C#
3. Интеграция PostgreSQL и С++

Полезные материалы и ссылки

1. Полезные материалы и ссылки

Спойлер: Преподаватель:

Дуплей Максим Игоревич
DevOps Engineer & UX/UI Designer Преподаватель языков программирования: Python, С++ и C#

Частный разработчик, ментор и преподаватель онлайн-курсов.
В течение 5 лет я посвятил себя разработке, поддержке и тестированию проектов различной сложности.
За это время я приобрел обширный опыт работы с различными языками программирования и технологиями.
Мой опыт включает работу с языками программирования, такими как: Basic, Pascal, C/C++, Object Pascal, Delphi, PHP, JavaScript, SQL, Python и Lua.
Кроме того, я активно участвую в разработке и поддержке проектов с открытым исходным кодом.
Я готов поделиться своими знаниями и опытом с вами, помогая вам улучшить ваши навыки программирования и достичь своих целей.
Рад быть вашим гидом в мире разработки программного обеспечения!

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

​

Длительность обучения: 12 месяцев

Вы с нуля изучите все необходимые технологии и станете востребованным frontend-разработчиком. А мы поможем вам начать карьеру в компании или на фрилансе!

Кто такой Frontend-разработчик:

Frontend-разработчик разрабатывает frontend-часть веб-приложения или сайта: это та часть сайта, которая работает у пользователя в браузере и общается посредством http-запросов с серверной частью (back-end).

• Работа в одном из самых популярных и перспективных IT‑направлений
• Возможность стремительного карьерного роста и дохода свыше 5000$ в перспективе
• Работа в офисе, удалённо или на фрилансе
• Возможность изучить backend и в будущем стать Fullstack‑разработчиком

Кому подойдёт этот курс:

• Начинающим
  Вы обучитесь востребованному IT‑направлению и начнете работать в IT-компании или на фрилансе
  
  
• Продолжающим
  Если у вас уже есть знания по верстке или фронтенду, но их недостаточно для трудоустройства или заказов
  
  
• Сборщикам сайтов на конструкторах
  Если вы собираете сайты на конструкторах, но поняли, что хотите стать именно веб‑разработчиком, то наш полноценный курс поможет вам выйти на новый уровень знаний и дохода
  
  
• Бэкенд‑разработчикам
  Если вы уже владеете знаниями в backend, то закончив наш курс по frontend станете полноценным Fullstack-разработчиком
  
  
• Веб-дизайнерам
  Обладая навыками верстки и frontend-разработки сайтов, вы сможете брать заказы на сайты «под ключ» и зарабатывать в разы больше

На курсе вы научитесь всем необходимым и актуальным навыкам и станете востребованным frontend-разработчиком

1. Верстать сайты по дизайн-макетам из Photoshop и Figma, используя HTML и CSS
2. Программировать, использовать средства разработчика в браузере и делать отладку кода
3. Использовать Git на профессиональном уровне
4. Работать в IDE профессиональных разработчиков – WebStorm
5. Быстро разбираться и использовать любые CSS и JS библиотеки и плагины
6. Профессионально работать с JavaScript и TypeScript
7. Понимать и применять основные паттерны проектирования и принципы построения проектов
8. Знать основы backend и создавать собственную API
9. Создавать большие и сложные веб-приложения на Angular
10. Создавать базовые фронтенд-приложения на React и Vue.js
11. Делать сборку проектов, писать тесты, загружать на сервер свои приложения
12. Прокачивать свои Soft-скиллы для развития карьеры

Спойлер: Программа курса:

МОДУЛЬ 0: Предобучение

• Узнаете, какие книги почитать, чтобы погрузиться в профессию
• Установите себе среду разработки (IDE) профессионалов – программу WebStorm
• Узнаете базовую информацию про работу веб-сайтов и про основные технологии
• Узнаете, как лучше и эффективнее обучаться

МОДУЛЬ 1: Подготовка к верстке

• Познакомитесь с автором курса
• Настроите среду разработки (IDE) профессионалов – программу WebStorm
• Разберетесь в основах Photoshop и основных инструментах
• Разберетесь в основах Figma и основных инструментах
• Научитесь работать с дизайн-макетами в Photoshop/Figma

МОДУЛЬ 2: HTML

• Разберетесь с основами разметки HTML
• Научитесь использовать основные теги, их атрибуты и свойства
• Создадите собственную большую форму и научитесь её отправлять POST-запросом, контролируя отправляемые данные
• Научитесь работать с таблицами

МОДУЛЬ 3: CSS

• Научитесь использовать CSS различными способами
• Научитесь работать со всеми основными свойствами стилей, нужными для верстки сайтов
• Полностью разберетесь с селекторами, приоритетами и правилами CSS-стилей
• Будете уметь использовать разные виды отображения элементов и работать с Computed Styles
• Сможете использовать на страницах псевдоклассы и псевдоэлементы, подключать веб-шрифты и пользоваться SVG иконками
• Узнаете всё о различных видах позиционирования, размещения, и обтекания элементов (float)
• Научитесь работать с Flexbox моделью и CSS Grid шаблонами
• Будете уметь делать полный адаптив любого сайта и применять там анимации CSS
• Узнаете что такое кроссбраузерность и как её применять
• Научитесь работать по методологии БЭМ

МОДУЛЬ 4: JavaScript

• Вы погрузитесь в мир программирования на JavaScript
• Изучите синтаксис этого языка и все основы программирования: типами данных, переменными, операциями и операторами, условиями, функциями, массивами, объектами и циклами
• Вы начнете использовать ES6
• Вы будете знать, как обрабатывать ошибки и как использовать встроенные в JS функции
• Научитесь работать с DOM, событиями в браузере, а также узнаете как работать с объектами window и document

МОДУЛЬ 5: Продвинутые фронтенд-средства

• Научитесь работать с Bootstrap, использовать его шаблон и сетку, а также основные компоненты
• Откроете для себя библиотеку jQuery и различные эффекты, плагины и библиотеки, которые работают на этой библиотеке
• Вы научитесь подбирать на свою страницу плагины и сторонние библиотеки
• Узнаете о том, как работать с AJAX, делать правильную валидацию форм и прикручивать лоадер
• Научитесь работать с препроцессорами LESS и SASS, менеджером пакетов NPM а также сборщиками проектов Gulp/Grunt
• Сможете встраивать сторонние ресурсы и аналитику на сайт
• А в конце модуля разберетесь как валидировать верстку и оптимизировать страницы.

МОДУЛЬ 6: Реализация проекта по ТЗ

• В этом модуле вы самостоятельно реализуете свой первый полноценный проект на HTML + CSS + JS с 0 на основе дизайн-макета
• Сделаете для него полный адаптив и внедрите в него использование изученных продвинутых фронтенд-средств и технологий

МОДУЛЬ 7: Старт на фрилансе

• Вы узнаете, как правильно искать заказы
• Узнаете, как правильно использовать биржи фриланса
• Научитесь правильно составлять профиль и портфолио
• Узнаете как делать эффективные отклики и продавать свои услуги
• Научитесь работать с клиентами и зарабатывать на основе приобретенных навыках и знаниях на курсе

МОДУЛЬ 8: Профессиональный Git

• Научитесь работать с git в unix-терминале
• Научитесь создавать локальные и удаленные репозитории
• Будете работать с историей изменений проекта
• Начнете правильно использовать ветки и версии вашего проекта
• Научитесь правильно соединять код и решать конфликты
• Освоите работу с удаленными ветками
• Разберетесь в перебазировании
• Научитесь работать с git в IDE (Visual Studio Code + WebStorm)
• Узнаете, что такое Fork, PR, Cherry-pick, Alias, Stash
• Научитесь работать с тегами
• Сможете работать с git на удаленном сервере и деплоить изменения проекта
• Вникнете в подход git-flow

МОДУЛЬ 9: Продвинутый фронтенд

• Научитесь делать правильную отладку js-кода
• Глубже разберетесь с преобразованием типов и регулярными выражениями
• Вы погрузитесь в контекст и замыкания, сможете разобраться во встроенных функциях, функциях работы с массивами и высшего порядка
• Узнаете, как использовать деструктуризацию
• Детально разберетесь с реализацией аутентификации и авторизации
• Научитесь правильно пользоваться хранилищами браузера
• Научитесь писать код по ООП, использовать модули
• Детально разберетесь в HTTP-протоколе, REST API, аиснхронной модели и EventLoop
• Сделаете базовый бэкенд для приложения и поймете принцип взаимодействия фронт и бэк сторон приложения
• Реализуете полноценный SPA-проект на чистом JavaScript

МОДУЛЬ 10: Реализация проекта на JS

• В результате этого модуля вы самостоятельно реализуете свой первый полноценный проект на чистом JavaScript
• В нем вы используете различные продвинутые фронтенд-технологий и средства, изученные в предыдущих модулях, и позволяющие создавать полноценные frontend-приложения с нуля с использованием готового Backend

МОДУЛЬ 11: TypeScript

• Узнаете про то, зачем нужен TypeScript и чем отличается от JavaScript
• Разберетесь в типизации и Generic Types
• Узнаете, как в TypeScript работают интерфейсы, классы, объекты, конструкторы
• Переделаете свой фронтенд-проект с JavaScript на TypeScript
• Научитесь правильно использовать модификаторы доступа, свойства, модули
• Узнаете, как компилировать TypeScript в JavaScript
• Научитесь правильно использовать tsconfig

МОДУЛЬ 12: Фреймворк Angular

• Вы научитесь строить полноценные фронтенд-приложения на Angular
• Будете правильно использовать компоненты, шаблоны, пайпы и биндинг
• Узнаете, зачем и как работать с директивами, сервисами и DI
• Научитесь настраивать грамотный роутинг
• Будете использовать библиотеки компонентов, строить сложные формы и работать с HTTP-запросами
• В конце модуля сможете разобраться в реактивном программировании
• Узнаете, как делать тестирование проектов и сборку приложений на Angular
• Создадите фронтенд-проект на Angular

МОДУЛЬ 13: Реализация интернет-магазина на Angular

• В этом модуле будем вместе с вами реализовывать полноценное frontend-приложение на Angular. Это будет большой интернет-магазин!
• Создадим проект с нуля по дизайн-макету Figma и сделаем основной функционал интернет-магазина: Авторизацию, главную, страницу каталога, страницу товара, корзину, оформление заказа, избранное, личный кабинет. Настроим сборку приложения.

МОДУЛЬ 14: Профессиональные средства

• Разберетесь в основах Docker
• Научитесь деплоить проект на сервер
• Разберетесь как создавать Unit-тесты для фронтенд-приложений
• Научитесь работать с Linter
• Узнаете про концепции CI и CD и о том, как такое разворачивается на реальных серверах
• Познакомитесь с GitLab (+ CI/CD)

МОДУЛЬ 15: Курсовой проект на Angular

• Самостоятельно создадите полноценное фронтенд-приложение на основе готового API и бэкенд-проекта на Node.js
• Проект вы будете создавать по техническому заданию (ТЗ) и используете все знания, полученные на курсе

МОДУЛЬ 16: Фреймворки React, Vue.js

• Познакомитесь с фреймворком React, узнаете о его базовых концепциях и сделаете практику: создадите свою игру на React.
• Познакомитесь с фреймворком Vue.js, узнаете о его базовых концепциях и сделаете практику: создадите свою игру на Vue.js.

МОДУЛЬ 17: Карьера в IT

• Составите план поиска работы, портфолио, сделаете крутое резюме
• Научитесь писать хорошее сопроводительное письмо компаниям и грамотно выполнять тестовое задание
• Сможете перенять личный и дизайнерский опыт сооснователя школы - Романа Чернова
• Расскажем вам как успешно пройти собеседование
• После этого модуля у вас начнется месяц карьеры: наш карьерный консультант будет помогать вам с поиском работы, а так же отвечать на любые вопросы
• Прокачаете самые важные софт-скиллы, которые позволят вам лучше понимать IT-сферу и принципы продвижения по карьере.

Спойлер: Преподаватель

Роман Чернов

• Сооснователь Айтилогии
• Senior Full-stack developer
• 10 лет практического опыта работы веб‑разработчиком на больших и сложных проектах в IT-компаниях и на фрилансе
• Автор и преподаватель обучающих программ по веб-разработке

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

​

В этом продолжении курса по языку C/C++ вы подробно познакомитесь с парадигмой объектно-ориентированного программирования (ООП), которая теперь используется при разработке практически любых современных проектов. Дополнительно узнаете о механизме обработки исключений, а также шаблонах классов и функций.

Чему вы научитесь:

1. Получите общее понимание парадигмы ООП языка С++.
2. Познакомитесь с концепцией классов и объектов.
3. Узнаете о режимах доступа к полям и методам классов.
4. Изучите различные виды конструкторов классов. Деструкторы классов.
5. Узнаете о статических полях и константных методах классов.
6. Подробно изучите способы переопределения стандартных операций для объектов классов.
7. Познакомитесь с механизмом наследования и виртуальными методами.
8. Научитесь применять обработку исключений и операторы приведения типов.
9. Изучите шаблоны классов и функций.

О курсе:

Объектно-ориентированное программирование (ООП) - это то, что качественно отличает язык C++ от языка Си. Благодаря поддержке ООП, шаблонам и STL языку C++ часто отдают предпочтение при разработке больших проектов.

Этот курс позволит вам перейти на новую, более высокую ступеньку в освоении языка C++ и в целом - на более высокий уровень программирования. Курс предусмотрен, как продолжение первого (базового) курса по C/C++, и если вы его еще не проходили, то следует начинать с него.

В курсе по ООП вы постепенно будете знакомиться с основными его элементами: классами, объектами, наследованием, виртуальными методами, шаблонами классов и функций. Это база, которая позволит вам уверенно писать свои первые проекты на языке C++ с применением ООП, развиваясь и далее в этом направлении.

Для кого этот курс:

Этот курс продолжение курса "Добрый, добрый C/C++", который был посвящен основам языка C/C++. Если вы его не проходили, или плохо владеете базовыми конструкциями программирования на C/C++, то рекомендуется сначала ознакомиться с базой языка, а уже затем, переходить на следующий уровень ООП.

Начальные требования:

Знание базовых основ языка C/C++ (для их изучения пройдите курс "Добрый, добрый C/C++")


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

​

Повышение производительности труда офисных работников имеет решающее значение для успеха любого бизнеса. В эпоху цифровизации Python как универсальный язык программирования играет важную роль в оптимизации рабочих процессов и повышении эффективности

Python предлагает множество преимуществ для офисных работников, которые стремятся повысить свою производительность. Его простой и понятный синтаксис позволяет быстро создавать и автоматизировать задачи, экономя время и усилия. Кроме того, обширная библиотека Python предоставляет широкий спектр модулей для обработки данных, анализа и визуализации, что позволяет сотрудникам эффективно управлять большими объемами информации.

Автоматизация повторяющихся задач, таких как ввод данных, обработка электронной почты и составление отчетов, может значительно повысить производительность. Python позволяет создавать скрипты, которые выполняют эти задачи автоматически, освобождая сотрудников для выполнения более сложных и творческих задач. Кроме того, Python может взаимодействовать с другими программными инструментами, такими как Microsoft Office и Google Workspace, что позволяет сотрудникам автоматизировать рабочие процессы между различными приложениями.

Помимо автоматизации, Python также можно использовать для анализа данных и извлечения полезной информации из больших объемов данных. Можно использовать Python для обработки и анализа данных из различных источников, таких как электронные таблицы, базы данных и веб-сайты. Это позволяет им выявлять тенденции, шаблоны и закономерности, которые могут помочь в принятии обоснованных решений и улучшении бизнес-результатов.

Чему вы научитесь:

• создавать полезные программы на Python

Для кого этот курс:

• Данный курс будет полезен для тех, у кого есть интерес к предлагаемым в содержании инструментам. Пожалуйста, не покупайте курс, если данные инструменты Вам не нужны.

Начальные требования:

• желание обучаться и дисциплина

Спойлер: Программа курса:

Введение

1. Знакомство с курсом

Установка базовой версии Python

1. Устанавливаем Python

Пакетное переименование файлов

1. Практическое применение пакетного переименования
2. Пишем код для пакетного переименования файлов в директории

Пишем голосовой переключатель слайдов на Python

1. Практическое применение переключателя
2. Пишем код для голосового переключения слайдов

Сканер файлов в заданном расположении

1. Практическое применение сканера
2. Пишем сканер файлов по заданному расположению

Расшифровщик стенограмм

1. Практическое применение расшифровщика
2. Пишем расшифровщик стенограмм

Бонус: Линейная регрессия

1. Построение линейной регрессии для анализа показателей

Заключение

1. Заключительная часть

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

​

Обучение написанию запросов и работе с базой данных на примере СУБД - PostgreSQL. Курс дает полное понимание работы с БД, начиная от подключения и анализа данных до написания сложных запросов. В курс включен детальный разбор групп операторов DDL и DML, а также обзор групп операторов DCL и TCL. Также в качестве бонуса представлены разборы тестовых заданий от разных компаний.

Чему вы научитесь

• Подключаться к базе данных с помощью DBeaver.
• Использовать группы операторов DDL: создание таблиц, представлений, хранимых процедур и функций.
• Извлекать информацию с помощью SQL-запросов (детальный разбор операторов - SELECT, WHERE, HAVING, GROUP BY, JOIN, COALESCE, NULLIF, EXISTS и многих других).
• Использовать агрегационные функции COUNT, AVG, SUM, MIN, MAX и др.
• Работать с функциями для обработки чисел, строк и дат.
• Использовать обобщенные табличные выражения (CTE).
• Объединять таблицы с помощью оператора UNION.
• Писать оконные функции.
• Применять SQL для ABC-анализа и расчета продуктовых метрик.
• Решать практические задачи.

Цель курса: получить знания и навыки работы с базой данных, что позволит достичь ваших целей:

• Повысить конкурентоспособность;
• Сменить должность или место работы;
• Увеличить стоимость ваших услуг и улучшить условия труда.

Особенности курса:

• Логичная структура курса, выстроенная от понимания и ознакомления с основными понятиями до написания сложных запросов;
• Полная программа курса (на основе анализа аналогичных курсов в программе представлено 2 курса вместо 1 по той же цене);
• Обучение в боевой базе данных от компании Microsoft;
• Наличие глоссария и конспектов к видео-лекциям;
• Более 200 теоретических и практических заданий;
• Решение заданий на закрепление материала после каждой темы;
• Соблюдение баланса теории и практики;
• Курс включает теорию и практику не только для начинающих, но и для продвинутых пользователей;
• В конспектах представлен код, написанный по ходу урока и код решения задач;
• Курс разрабатывался на основе анализа аналогичных курсов, а также просьб пользователей других курсов;
• Возможность работы с базой данных как на Windows, так и на MacOS.

Для кого этот курс
– Аналитиков; – Разработчиков; – Тестировщиков; – Маркетологов; – Project и Product менеджеров; – Предпринимателей и руководителей подразделений; – Полиглотов и всех желающих познакомиться с базами данных.

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

​

Освой навыки работы с базами данных от начального до продвинутого уровня: теория и практика с упражнениями
Авторы: Denis Suchkov
Последнее обновление: 07.2024
русский


Чему вы научитесь

• Изучите основы реляционных баз данных на примере одной из самых популярных СУБД - PostgreSQL
• Научитесь писать быстрые и эффективные запросы на языке SQL - начиная от самых простых до более сложных - с применением JOIN, GROUP BY и оконных функций
• Закрепите полученные знания на практике с помощью множества проверочных заданий и упражнений
• Изучите продвинутые темы вроде использования транзакций и построения индексов.
  
  
  Требования
  • Не требуется опыта программирования. В курсе будет рассказано все, что потребуется для успешного обучения
  Описание
  Учите SQL быстро и эффективно!
  
  Курс предназначен для всех, кто хочет овладеть языком SQL и научиться работать с одной из самых востребованных систем управления базами данных – PostgreSQL
  
  
  В этом курсе вы изучите:
  
  • Основы работы с базами данных: Вы узнаете о структуре реляционных баз данных и научитесь основам их организации и управления
  
  • Создание и управление базами данных с помощью SQL и PostgreSQL: Научитесь создавать базы данных, таблицы, а также управлять ими, используя мощные инструменты и функции SQL и PostgreSQL
  
  • Эффективное использование SQL-запросов для работы с данными: Узнаете, как создавать SQL-запросы для извлечения, сортировки, фильтрации данных и выполнения сложных операций
  
  • Использование транзакций и индексов: Овладеете методами использования транзакций для обеспечения целостности данных и индексов для ускорения выполнения запросов
  
  
  Почему стоит выбрать этот курс:
  
  На протяжении курса вас будут сопровождать наглядные примеры демонстрации, а также множество практических примеров, которые помогут вам лучше понять материал. Курс также включает множество упражнений и тестов для закрепления знаний, что позволит вам самостоятельно проверить и углубить своё понимание темы на практике. Вы получите актуальные знания, востребованные на рынке труда, что сделает вас конкурентоспособным специалистом в области баз данных. Эти навыки помогут вам не только улучшить свои текущие профессиональные возможности, но и открыть новые карьерные перспективы.
  
  
  Кому подойдет этот курс:
  
  • Начинающим, которые хотят освоить SQL и PostgreSQL с нуля
  
  • Программистам и аналитикам, стремящимся углубить свои знания
  
  • Всем, кто хочет научиться эффективно управлять и анализировать данные
  
  
  Присоединяйтесь к курсу и начните свой путь к мастерству в SQL и PostgreSQL уже сегодня!
  
  Для кого этот курс:
  • Этот курс предназначен для широкого круга обучающихся, желающих освоить основы работы с реляционными базами данных

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

​

Язык курса - английский. Бонус от организатора - русская аудио дорожка

Чему Вы научитесь:

• Бизнес-модели с искусственным интеллектом
• Генерация контента с помощью искусственного интеллекта
• Системы генерации активного или пассивного дохода с использованием искусственного интеллекта
• Общайтесь с миром с помощью искусственного интеллекта

Подготовлено в 2 разделах и 20 заголовках.
Первая часть
Общайтесь с миром — искусственный интеллект
1-Введение-Искусственный интеллект-GENAI
2-Что делает искусственный интеллект-Искусственный интеллект-GENAI
3-Уровень владения английским языком в мире-Искусственный интеллект-GENAI
4-Самые распространенные языки-Искусственный интеллект-GENAI

Часть вторая
Рабочее пространство и бизнес-модели-Искусственный интеллект-GENAI
5-Платформа 1 Обзор Искусственный интеллект GENAI
6-Платформа 1 Успех перевода Искусственный интеллект GENAI
7-платформенный I Премиум-цена Искусственный интеллект GENAI
8-Обзор платформы 2 Искусственный интеллект GENAI
9-Как редактировать видео на платформе 2 Искусственный интеллект GENAI
10-Платформа 2 Премиум Цена Искусственный Интеллект GENAI
11-Сравнение двух платформ искусственного интеллекта GENAI
12-Сравнение видео, созданных на платформах искусственного интеллекта GENAI
13. Преимущества искусственного интеллекта — путь, который охватывает миллиарды людей Искусственный интеллект GENAI
14 преимуществ искусственного интеллекта - устранение дубляжа Искусственный интеллект GENAI
15 преимуществ искусственного интеллекта - переводы коротких и длинных художественных фильмов Искусственный интеллект GENAI
16-Бизнес-модели искусственного интеллекта - Influencer Artificial Intelligence GENAI
17-Бизнес-модели искусственного интеллекта-Создание контента для социальных сетей Искусственный интеллект GENAI
18-Бизнес-модели искусственного интеллекта-Продажи онлайн-образования Искусственный интеллект GENAI
19-Бизнес-модели искусственного интеллекта-Продажи продукции Искусственный интеллект GENAI
20-Бизнес-модели искусственного интеллекта-Youtube Shorts Искусственный интеллект GENAI

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

​

Учись работать на Python решая проекты в области Data Science. От анализа данных до построения рекомендательной системы

Чему вы научитесь
Научишься обрабатывать данные на примере реальных проектов используя язык Python
Узнаешь про различные библиотеки Python, используемые для обработки данных и построения моделей машинного обучения
Сможешь визуализировать данные используя язык Python
На практике применишь алгоритмы supervised learning: logistic regression, linear regression, decision tree, random forest, SVM
Также научишься применять алгоритмы для сегментации такие как K-means clustering (unsupervised learning)
Научишься использовать Time Series models (временные ряды)
Примените ансамблевое обучение: AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost.
Попробуешь построить систему рекоммендаций и посмотреть что такое text mining
Узнаешь про deep leaning используя Tensor flow и Keras: Convolutional Networks, Recurrent Neural Networks

Материалы курса
6 разделов • 12 лекций • Общая продолжительность 3 ч 35 мин
Введение
Проект 1: Проанализировать данные Федерального управления гражданской авиации с
Проект 2: Проанализировать данные пожарной части Нью-Йорка
Проект 3: Построить ML: прогноз продаж в зависимости от рекламного бюджета
Проект 4: Посторить ML - прогноз заболевания диабетом на основе мед показателей
Проект 5: Проанализировать данные по автомобилям и построить графики зависимости

Требования: Интерес к решению практических задач. Навыки программирования не обязательны. Основы выучите на примерах.

Описание
Данный курс содержит разбор проблем/задач, которые встречаются в работе у Data Scientist-ов. Так как этот курс для начинающих, то мы подробно проходим некоторые детали, которые могут быть скучны для тех, кто уже работает в этой роли или в смежной специальности. Сложность задач идет по нарастающей.

Цель курса это показать природу задач в области Data Science и чтобы учащийся смог быстро определить для себя, подходит ли эта дисциплина для дальнейшего своего развития или же это не то, что изначально думал учащийся про Data Science. Также этот курс поможет учащимся быстро влиться в эту область, решая различные проблемы.
На данном курсе мы будем использовать Jupyter Notebook. Данные для анализа будут предоставлены в файлах, которые необходимо будет прочитать с помощью языка Python.

Для кого этот курс:
Данный курс предназначен для тех, кто хочет узнать, что такое Data Science на практике. Это курс для начинающих, кто никогда не программировал на Python для решения задач в области Data Science. Сложность задач идет с возрастанием. Первая половина курса не будет интересна тем, кто решал хоть какие-то задачи на Python в области анализа данных и построения моделей.

Преподаватель: Ержан Елемесов
Менеджер по продукту / Специалист по данным / Аналитик данных
Я имею степень бакалавра прикладной математики Московского государственного университета имени Ломоносова (Москва, Россия) и степень магистра математики Карлтонского университета (Оттава, Канада).

Язык - русский
Цена: 2100р.

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

​

Создавай веб-сайты без знания HTML, CSS и JavaScript с использованием AI
Авторы: Nikita Aleksandrov
Последнее обновление: 06.2024
Язык: русский

Чему вы научитесь
править и сохранять сгенерированный gpt html-код;
создавать персональные веб-странички с помощью других инструментов без знания основ html;
разрабатывать привлекательные и эффективные лендинги, которые помогут вам выделиться и увеличить конверсию;
узнаете о полезных инструментах, ресурсах и библиотеках, которые упростят Вашу работу и сделают процесс разработки более эффективным.

Материалы курса
5 разделов • 12 лекций • Общая продолжительность 37 мин.
Введение
Начало
Как разместить сайт в сети.
Разоблачение.
Подсумируем.

Требования: Вы научитесь всему по ходу курса, дополнительных знаний програмирования или разработки не требуеться

Описание
Добро пожаловать на курс "Создание сайтов (лендинги, персональные страницы) с GPT"! В этом курсе Вы научитесь быстро и легко создавать веб-сайты без знания HTML, CSS и JavaScript с использованием новейших технологий искусственного интеллекта. С помощью GPT Вы сможете автоматизировать множество задач, улучшить процессы разработки и создать уникальные сайты, которые привлекут внимание пользователей.

В курсе Вы научитесь:
разрабатывать привлекательные и эффективные лендинги, которые помогут вам выделиться и увеличить конверсию;
править и сохранять сгенерированный gpt html-код;
что такое хостинг и как переносить на него веб-странички;
как регистрировать доменное имя;
создавать персональные веб-странички с помощью других инструментов без знания основ html;
освоите применение GPT для генерации контента, улучшения дизайна и оптимизации работы сайта;
узнаете о полезных инструментах, ресурсах и библиотеках, которые упростят Вашу работу и сделают процесс разработки более эффективным.

Для кого этот курс: курс рассчитан на новичков, он поможет Вам быстро освоить основные навыки и начать создавать свои первые проекты при отсутствии знаний HTML, CSS и JavaScript.

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

​

Углубленные знания проектирования архитектуры с точки зрения аналитика простым языком и много-много практики

Программа
1. Сбор требований к архитектуре
Урок 1. Сбор требований к системе
Урок 2. Монолитная и микросервисная архитектура
Урок-Бонус. Оценка нагрузки на систему

2. Декомпозиция на микросервисы
Урок 3. Паттерны декомпозиции на микросервисы
Урок 4. Разбор DDD (Domain Driven Design)

3. Выбор БД
Урок 5. Виды баз данных
Урок 6. Выбор БД
Урок 7. Связь БД и теоремы CAP

4. Высокоуровневый дизайн
Урок 8. Высокоуровневый дизайн

5. Межсервисное взаимодействие
Урок 9. Межсервисное взаимодействие: синхронное и асинхронное
Урок 10. Синхронное взаимодействие: REST API

6. Брокер сообщений
Урок 11. Брокер сообщений
Урок 12. Kafka vs RabbitMQ

7. Масштабирование и отзывчивость
Урок 13. REST API и API gateway, RPC и gRPC, WebSocket
Урок 14. Балансировщик, Webhook
Урок 15. Простые запросы (AJAX), Длинные запросы (long-polling), Server-Sent Events (SSE)
Урок 16. Репликация, Партиционирование, Шардирование, Индексирование БД
Урок 17. Шаблоны Повествование (сага), Хореография, Оркестрация

8. Итоговые артефакты к архитектуре
Урок 18. Артефакты документации по архитектуре
Бонус. Экзамен-самопроверка
Итоговый проект "Архитектура и документация к ней"


Теория:
В виде уроков - это видеозапись от 10 мин до 30 мин, в ней все самое важное и без воды. Помимо видеозаписи всегда есть презентация и доп.материалы (статьи, шаблоны документации).

Практика:
По каждой теме есть домашняя работа.

Результат курса:
После прохождения курса у вас получится итоговая архитектура и документация к ней с точки зрения аналитика.

Вы научитесь:
- формировать требования к архитектуре
- выбирать тип БД в зависимости от требований
- разбивать монолит на микросервисы с помощью DDD
- разбираться, когда нужны брокеры сообщений и как их описывать
- понимать, как можно масштабировать систему
- отличать, когда нужен Websocket или Webhook
- понимать, зачем нужен балансирощик или кэш
- рисовать архитектуру
- описывать микросервис в документации

Автор: Ольга Пономарева. Старший системный аналитик в райффайзенбанке

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