Новые складчины | страница 34

​

Научим кибербезопасности c нуля за 5,5 месяцев. От 2 до 6 проектов в портфолио по окончании курса.

На курсе ты узнаешь, какие средства защиты используются на предприятии, как проводятся атаки на инфраструктуру. Поймёшь, какие бывают типы угроз, вирусов и т.д. Проведёшь свой первый CTF. Побываешь как со стороны Blue team, так и со стороны Red team.

Станешь востребованным специалистом по Кибербезопасности, который выявляет угрозы информационной безопасности и риски потери данных.

Твой результат в конце курса:
1. Освоишь основы пентеста и этичного хакинга, использование Powershell и Bash
2. Поймёшь основные СКЗИ, используемые на предприятиях и в безопасной разработке.
3. Узнаешь, какие бывают роли в ИБ (blue team/red team, white hat/black hat)
4. Сможешь использовать серверные ОС на уровне администратора
5. Будешь владеть модными фишками такими, как Honeypot, Sandbox, Darkweb и другие.
6. Станешь востребованным специалистом по кибербезопасности

Программа курса:

1. Введение в кибербез

• История первых вирусов и веб-атак
• Триады CIA, AAA
• Угроза/Уязвимость/Риск
• White hat/black hat, Red&Blue teams
• Инфографика по инцидентам за последние годы, повышение ставок в кибербезе
• Сливы данных и вымогатели, почему это происходит

2. Виртуализация

• Основы виртуализации, что такое VM, Гипервизор
• Типы и вендоры в этом направлении
• Основные настройки, виртуальные сети, снапшоты
• Устанавливаем Kali на любой ПК, практика Oracle Virtualbox

3. Kali Linux

• Что это, чем отличается от других дистрибутивов и почему так популярен
• Overview ОС, обновления, базовая настройка
• Самые ходовые приложения (Metasploit, Netcat, Burp, Aircrack-ng)
• Самые главные команды Bash
• Тренировка использования терминала

4. Сети, маршрутизация. Часть 1

• Почему знания о сетях - одни из самых важных в кибербезе
• Адресация (DNS, DHCP)
• Сетевые регуляторы
• WAN, LAN
• VLAN, сегментация сети
• Тренировка главных команд типа ifconfig, netsat и прочее

5. Сети, маршрутизация. Часть 2

• Модель OSI
• TCP, UDP и сказ о том, почему всё строится именно на них
• BGP и NAT
• IPv4 и IPv6, почему сеть до сих пор работает на устаревшем протоколе?
• Практика/квиз по октетам IPv4 и сокращениям IPv6

6. Криптография

• Откуда пошло шифрование
• Как строится ассиметричное шифрование, метод Диффи-Хельмана
• SHA, DES, SSL, TLS. Чем хэширование отличается от шифрования
• HTTP и HTTPS
• Организации, выпускающие сертификаты
• Практика шифрования диска ПК

7. Типы атак I, OWASP top 10

• Broken Access Control
• Cryptographic Failures
• Injection
• Insecure Design & Security Misconfiguration
• Vulnerable and Outdated Components
• Identification and Authentication Failures
• Software and Data Integrity Failures
• Server-Side Request Forgery (SSRF)
• SQl injection в Kali linux

8. Типы атак II

• Спам, боты
• DDoS
• Brute-force
• MITM
• Spoofing
• Виды вирусов и бэкдоров
• Делаем примитивный брутфорс на Kali

9. Социальная инженерия, фишинг

• Фишинг и таргетированный спам
• Social engineering как самый лёгкий вектор атаки
• Кто такие инсайдеры
• Quid pro quo и обратная социальная инженерия
• Как защититься, "доверяй но проверяй"
• Создаём псевдо-фишинговое сообщение и рассылаем друзьям

10. Mitre-Attack, этапы кибератак. Часть 1

• Reconnaissance,
• Resource Development
• Initial Access Execution
• Persistence
• Privilege Escalation
• Defence Evasion
• Credential Access

11. Mitre-Attack, этапы кибератак. Часть 2

• Discovery
• Lateral Movement
• Collection
• Command and Control
• Exfiltration
• Impact
• Практика эскалации привилегий (или заметания следов)

12. Законы, стандартизация

• Проверяющие органы в разных странах
• Основные регулируемые законы (самые часто встречающиеся в разных странах)
• Подробнее о Персональных данных и их сборе
• Коммерческая тайна и конфиденциальная информация, в чём отличия?
• PCI DSS и мировые банковские регуляции
• ГОСТы, ISO 27xxx

13. Безопасность Windows

• Инфраструктура безопасности Windows
• Реестр и dll, где хранятся ядро, хэши
• Сервисы, task manager
• Управление доступом в Windows, LDAP+Kerberos
• Политики безопасности и GPO
• Автоматизация и аудит в Windows
• Практика работы с реестром Windows, политиками

14. Безопасность Linux, Mac

• Введение в NIX системы, из чего состоит ОС, какие бывают виды
• Chmod и chown, что такое rwx и 777 - Практика распределения ролей
• Как создаются пользователи и группы, где хранятся пароли
• SELinux vs Apparmor vs DAC
• Ip tables и другие ACL
• Чем NIX лучше чем Windows в разрезе безопасности

15. Защита инфраструктуры предприятия

• Основные роли Windows Server
• Самые распространенные Linux сервисы
• Брандмауэры и бордерные устройства
• Port security, dot1x
• Что такое Zero Trust
• Как защищают периметр в больших компаниях (Reverse proxy, DMZ, минимизация доступов и тд)

16. Защита инфраструктуры предприятия. Практика

• Установка Windows Server 2019 Evaluation как виртуальной машины
• Обзор Roles & Functions
• Что такое Active Directory и почему он всем нравится
• Развертка своего домен контроллера

17. Защита инфраструктуры приложений. Часть 1

• Виртуализация и отказоустойчивость
• Как обеспечивается безопасность в Azure, Яндекс облаке и тд
• Docker, оркестрация и методы их защиты

18. Защита инфраструктуры приложений. Часть 2

• Динамический контроль доступа
• Honeypot
• Песочницы
• Практика включения Windows Sandbox
• Мультифакторная аутентификация, разновидности

19. Основные виды СЗИ. Часть 1

• Антивирусы, сигнатурный поиск
• Firewall, Web Application Firewall и Next Generation Firewalls
• Data Leak Prevention, защита от утечек и PAM
• Понятие Security Operation Center
• XDR, EDR, MDR - теория

20. Основные виды СЗИ. Часть 2

• Защита почтовых серверов, антиспам системы
• Anti DDoS, защита от Брутфорсов
• IDS, IPS
• Практика использования WIndows Defender (Windows Security)

21. Аудит

• Виды аудита ИБ
• Соблюдение требований (Регуляторы, Стандарты, Внутренняя документация)
• Проверка согласий и доступов к ПДн
• Аудит для подготовки к сертификации
• Осведомленность пользователей, проведение обучений
• Backup, стресс тесты систем и ИТ подразделений
• Тренировка создания backup системы (на виртуалке/снапшотом)

22. Vulnerability Assessment

• Что такое VA, Patch management и Bugbounty
• 4 главных этапа VA: Identification, Prioritization, Remediation, Reporting
• Сканеры безопасности (Acunetix, Nessus, Maxpatrol и другие)
• Уязвимости hardware (Spectre, Meltdown)
• SMB атаки и ransomware (Petya, Wannacry)
• Установка Greenbone на виртуалку и первый скан (готовый opensource ISO)

23. Event management

• SIEM системы
• Источники данных
• Методы оповещения
• Анализ и метрики
• Сбор syslog, auditd
• Zabbix, Logstash, Elasticsearch, Splunk
• Протокол SNMP и его возможности
• Тренировка на Event manager Windows

24. Форензика, Incident response. Часть 1.

• Чем занимается ИТ криминалист?
• Дистрибутивы для форензики (DEFT Linux и другие)
• Wireshark и анализ трафика - Практика (разница http и https наглядно)

25. Форензика, Incident response. Часть 2.

• Volatility Framework, дампы памяти
• Восстановление удалённых файлов, анализ реестра, temp файлов
• Минимизация последствий, извлечение уроков
• Как построить Incident response plan?

26. Языки скриптинга. Часть 1

• В чем разница между скриптом и программой
• CMD и PowerShell
• Тестим функционал PowerShell

27. Языки скриптинга. Часть 2

• Основы html (из чего состоит страница)
• SQL - азы (как делать запросы)
• Python для автоматизации процессов (пишем hello world)

28. Кодинг и уязвимости в нём. Часть 1.

• Как работают языки программирования
• Buffer overflow, Переполнение буфера
• Уязвимости форматной строки
• Небезопасная загрузка файла, включение внешнего файла

29. Кодинг и уязвимости в нём. Часть 2

• Отсутствие шифрования и использование слабых алгоритмов шифрования
• Ключ шифрования или пароли в исходном коде
• Слабые и сильные алгоритмы хеширования
• Квиз/Практика

30. Web application security

• WAF и Антибот системы
• DNSSEC
• API gateways
• Client-side security
• Что есть кроме OWASP Top 10 (API abuse, Page scraping, Memory corruption)

31. DevSecOps, CI/CD

• Определения безопасной разработки и непрерывной интеграции
• Различия Динамического, статического и бинарного анализа
• SAST и DAST решения на рынке РФ
• Opensource Анализаторы кода
• Настройка front и backend для защиты от внедрений (SQL, XML, Xquery)
• Как работает и зачем нужна Captcha
• Какие сложности возникают при внедрении DevSecOps?
• Смотрим, что такое Semgrep

32. Reverse engineering. Часть 1

• Обратная разработка, примеры применения
• Анализ обмена данными приложения
• Декомпиляция кода
• Дизассемблирование машинного кода программы

33. Reverse engineering. Часть 2

• Другие сферы применения обратной разработки
• Ghidra, Radare2, AIDA, WinHex
• Создание crack'ов и генераторов ключей
• Практика с Aida pro (как выглядит и работает)

34. Основы Information gathering

• Что такое OSINT
• Полезные сайты для ресёрча (Shodan, Internet archive, Search engines)
• Google как самый главный инструмент сбора информации
• Telegram боты, платные услуги
• Мощь Nmap и почему его используют все и на всех платформах
• Тренировка на усложненных командах в запросах Google

35. Pentest, теория

• Чем пентест отличается от аудитов и обычного сканирования?
• Кто такие пентестеры и почему вход в профессию сложен
• Как проводить Pentest легально?
• Что входит в тестирование на проникновение
• Whitebox и Blackbox
• Анонимность в сети: Миф или реальность?
• Построение отчётов
• Onion сети - устанавливаем TOR Browser, браузим DarkWeb, знакомимся с поисковиком DuckDuckGo

36. Pentest, практика

• Как легко можно взломать WIndows и почему стоит шифровать жесткий диск
• Создание Crack flash drive и практика взлома системы
• Атаки на WiFi. Протоколы, которые легко взламываются
• Использования сканеров безопасности для сбора уязвимостей
• Использование Metasploit как комбайна по атакам на выявленные уязвимости
• Как брутфорсят пароли? Библиотеки хэшей и account spraying
• Показываем для возможной практики (нужно оборудование - внешний модуль WiFi и роутер) взлом WPA

37. CTF

• Что такое Capture the flag?
• Форматы проведения и уровни соревнований
• DEF CON и PHD
• Основные сайты для нарабатывания скила (от PicoCTF до Trytohackme)
• Почему CTF полезен для ИБ и для карьерного роста
• Пробуем первые практические задания на PicoCTF

38. Основные игроки на рынке Кибербеза

• Почему кибербез – новая нефть для инвесторов
• Бум ИБ в 2020 и 2022 годах, уход зарубежных вендоров из РБ/РФ
• Объём рынка информационной безопасности в СНГ по сегментам
• Kaspersky, Positive technologies, Solar, InfoWatch, Softline и другие
• Западный рынок ИБ: Symantec, Norton, McAfee, Fortinet, Cisco, Tenable
• Распространение MSSP и Outstaff
• Качаем и устанавливаем Kaspersky Security Center

39. Поиск работы, сертификаты

• Возможные пути развития для ИБ специалиста (SOC, DevSecOps, Pentest, VA, Методологи)
• Где искать учебные материалы и почему самый главный скилл - знание английского
• Roadmap для специалиста по ИБ
• Почему даже бесплатные курсы важны
• Какие самые востребованные сертификаты на мировом рынке (OSCP, CompTIA, CISSP), Почему CCNA важнее CEH
• Прохождение собеседования, создание резюме, самые частые вопросы на интервью
• Где набраться опыта? Создание домашней "лабы"

40. Ретроспектива

• Ретроспектива
• Консультации по дипломному проекту

41. Онлайн-занятие «Поиск работы в IT»

• Составление резюме и сервисы для создания резюме;
• Создание и правильное оформление профиля в LinkedIn;
• Составление мотивационного письма;
• Работа с поиском вакансий на различных джоб-бордах;
• Личные рекомендации Карьерного центра по поиску первой работы в IT

42. Защита дипломного проекта

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

​

Курс Machine Learning в школе TMS сделает тебя заправским ML-инженером, причем всего за 8 месяцев. Преподаватели (действующие сотрудники крупных компаний вроде 21vek) ждут студентов с навыками программирования и техническим образованием.

Твой результат в конце курса:
1. Выучишь основные алгоритмы машинного обучения и натренируешь свои модели
2. Построишь и обучишь глубокие нейронные сети, определишь архитектурные параметры
3. Узнаешь и будешь использовать лучшие методики для оценки качества моделей и их оптимизации
4. Научишься стратегиям end-to-end, транcфера и многозадачного машинного обучения
5. Построишь модели для анализа фото-, видео-, аудио и текстового потоков, используя фреймворки PyTorch и TensorFlow
6. Получишь практику внедрения алгоритмов и установки выполнения пайплайнов на периодической основе, используя AirFlow

Программа курса:

Блок 1 - Введение в ML и DL
Модуль 1 - Базовая математика и ее применение в ML

• Линейная алгебра (Основы матричного исчисления), векторы, векторное пространство
• Матрицы
• Основы теории вероятности и математической статистики. Основы мат. анализа
• Распределения, доверительные интервалы
• Корреляция

Модуль 2 - Классические ML алгоритмы. Часть 1

• Обучение с учителем/без учителя/с подкреплением
• Функция ошибок
• Градиентный спуск
• Линейная регрессия

Модуль 3 - Классические ML алгоритмы. Часть 2

• Множественная линейная регрессия
• Классификация (логистическая регрессия)
• Переобучение (регуляризация)
• Недообучение
• Другие алгоритмы (Метод опорных векторов)

Модуль 4 - Введение в нейронные сети. Часть 1

• Понятие нейронных сетей. Нейрон. Многослойный персептрон
• Функции активации
• Learning (Forward, Backpropagation)
• Смещение/разброс (Bias/Variance)

Модуль 5 - Введение в нейронные сети. Часть 2

• Классификация архитектур нейронных сетей
• Виды слоёв (и классификация нейронов)
• Кривые обучения (Learning curves)
• Метрики оценки

Модуль 6 - Обучение нейросетей

• Функция потерь
• Обратное распространение ошибки
• Оптимизаторы
• Стохастический градиент
• Функция потерь

Модлуль 7 - Решение проблем с тренировкой нейросетей

• Регуляризация
• Улучшаем глубокие нейросети
• Оптимизация гиперпараметров

Блок 2 - Компьютерное зрение
8. Введение в компьютерное зрение

• История появления
• Основные понятия
• Использование в реальной жизни

9. Основы OpenCV

• Обзор OpenCV
• Установка, загрузка и сохранение изображений

10. Возможности OpenCV и его использование различных областях. Часть 1

• Обработка изображений
• Компьютерная графика

11. Возможности OpenCV и его использование различных областях. Часть 2

• Обнаружение объектов
• Видеоанализ

12. Преобразования изображений

• Фильтрация
• Морфология
• Детекция границ

13. Введение в свёрточные нейронные сети (CNN). Основные понятия

• Что такое CNN?
• Архитектура и принцип работы
• Обучение

14. Классификация изображений. Часть 1

• Исследование данных
• Построения моделей

15. Классификация изображений. Часть 2

• Валидация результатов
• Мониторинг обучения в RealTime

16. Введение в детекцию объектов

• Разбор задач и проблематики
• Анализ данных
• Гибридные системы классификации и детекции

17. Детекция объектов с использованием VGG, ResNet и DenceNet

• Изучение и применение VGG
• Изучение и применение ResNet
• Изучение и применение DenceNet

18. Обнаружение объектов с использованием R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO

• Изучение и применение R-CNN
• Изучение и применение Fast R-CNN
• Изучение и применение Faster R-CNN
• Изучение и применение YOLO

19. Семантическая сегментация: U-Net и DeepLab

• Изучение и применение U-Net
• Изучение и применение DeepLab

20. Трехмерное компьютерное зрение: 3D CNN и PointNet

• Изучение и применение 3D CNN
• Изучение и применение PointNet

21. Распознавание действий на видео: C3D и I3D

• Изучение и применение C3D
• Изучение и применение I3D

22. Использование CV в беспилотниках. Часть 1

• Изучение кейсов применения и проблем CV в беспилотниках
• Архитектуры и аппаратная часть беспилотников
• Оптимизация вычислений под конкретные мощности

23. Использование CV в беспилотниках. Часть 2

• Изучение кейсов применения и проблем CV в беспилотниках
• Архитектуры и аппаратная часть беспилотников
• Оптимизация вычислений под конкретные мощности

24. Применение компьютерного зрения в реальных задачах
Кейсы

• Примеры использования вышеупомянутых архитектур.

Блок 3 - Обработка текста
25. Введение в NLP

• История
• Основные задачи
• Применение

26. Предобработка текста

• Очистка
• Токенизация
• Стемминг
• Лемматизация

27. Анализ настроения

• Использование логистической регрессии
• Использование наивного Байеса

28. Vector Space models

• Нахождение зависимости между словами
• Визуализация в векторном пространстве

29. Машинный перевод и поиск документов

• K-ближайшие соседи
• Хэш-таблицы и хеш-функции

30. Autocorrect системы

• Использование систем автозамены разных проектах
• Построение системы на основе вероятности последовательностей символов

31. Речевые теги скрытые Марковские модели

• Изучение алгоритма Viterbi.
• Использование Марковских моделей в системе тегов речи

32. Autocomplete системы. Часть 1

• Рассмотрение N-gramm модели
• Оценка языковой модели

33. Autocomplete системы. Часть 2

• Использование словарных слов
• Сглаживание
• Построение прототипа

34. Введение в RNN

• Что такое RNN?
• Типы
• Архитектуры RNN

35. LSTM и GRU: что это и для чего нужны

• Изучение и применение LSTM
• Изучение и применение GRU

36. Глубокое обучение в NLP: архитектуры и библиотеки

• Введение в глубокое обучение
• Основные концепции и архитектуры DL
• Библиотеки DL в python

37. Трансформеры и аттеншн-механизмы. Часть 1

• Тензорный анализ
• Рассмотрение трансформеров и его применения
• Изучение техники аттеншен и ее влияния на NLP

38. Трансформеры и аттеншн-механизмы. Часть 2

• Тензорный анализ
• Рассмотрение трансформеров и его применения
• Изучение техники аттеншен и ее влияния на NLP

39. BERT, GPT и другие модели на основе трансформеров. Часть 1

• Изучение и применение BERT
• Практика

40. BERT, GPT и другие модели на основе трансформеров. Часть 2

• Изучение и применение GPT
• Практика

41. BERT, GPT и другие модели на основе трансформеров. Часть 3

• Рассмотрение других моделей и перспектива создания своих на основе
• Практика

42. Обработка и анализ звука: основные понятия и инструменты. Часть 1

• Основы цифровой обработки сигналов
• Практическое применение

43. Обработка и анализ звука: основные понятия и инструменты. Часть 2

• Рассмотрение различных фильтров
• Практическое применение

44. Обработка и анализ звука: основные понятия и инструменты. Часть 3

• Спектральный анализ аудио
• Практическое применение

45. Глубокое обучение для обработки аудио. Часть 1

• Управление данными и маркировка
• Извлечение признаков

46. Глубокое обучение для обработки аудио. Часть 2

• Сегментация
• Архитектуры для работы с аудио

47. Глубокое обучение для обработки аудио. Часть 3

• Практическое применение

48. Интеграция NLP в бизнес-приложения

• Рассмотрение реальных кейсов
• Примеры интеграции

Блок 4 - Развертывание моделей машинного обучения в производственной среде
49. Введение в развертывание ML моделей

• Принципы
• Потребности бизнеса
• Особенности.

50. Docker в машинном обучении. Часть 1

• Основы работы с контейнерами
• Создание Docker-образов
• Интеграция с ML/DL фреймворками

51. Docker в машинном обучении. Часть 2

• Основы работы с контейнерами
• Создание Docker-образов
• Интеграция с ML/DL фреймворками

52. A/B тестирование ML моделей

• Методология
• Практики
• Метрики и интерпретация результатов.

53. Тестирование ML кода с использованием Pytest

• Написание тестов
• Параметризация
• Фикстуры

54. Мониторинг и версионирование моделей

• Инструменты и лучшие практики.

55. Прунинг и дистилляция моделей

• Оптимизация размера и производительности моделей

56. DVC (Data Version Control)

• Управление данными и версиями моделей в машинном обучении.

57. MLflow

• Управление жизненным циклом ML моделей
• Отслеживание экспериментов.

58. Airflow и Dagster

• Автоматизация ML рабочих процессов
• Построение пайплайнов.

59. System design для ML систем

• Архитектура
• Инфраструктура и проектирование систем.

60. Пробное техническое собеседование

• Подведение итогов курса
• Консультации по дипломному проекту
• Вопросы технического собеседования

61. Онлайн-занятие «Поиск работы в IT»

• Составление резюме и сервисы для создания резюме;
• Создание и правильное оформление профиля в LinkedIn;
• Составление мотивационного письма;
• Работа с поиском вакансий на различных джоб-бордах;
• Личные рекомендации Карьерного центра по поиску первой работы в IT

62. Защита дипломного проекта

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

​

Курс 1С-программирования подойдет ребятам, желающим работать с цифрами на стыке бухгалтерии и айти.

Твой результат в конце курса:
1. Изучишь основные принципы работы в двух режимах работы: конфигуратор и предприятие
2. Научишься писать запросы на языке 1С и дорабатывать типовые и нетиповые конфигурации
3. Освоишь систему тестирования реализованных доработок
4. Изучишь настройку и доработку обменов между различными конфигурациями, в том числе и работе с внешними ресурсами
5. Рассмотришь задачи для подготовки к экзамену 1С Специалист
6. Станешь востребованным в программистом 1С

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

​

Чем занимаются фулстек-разработчики:
Создают или улучшают сайты и веб-приложения — отвечают за их фронтенд и бэкенд
• Фронтенд — та часть сайта или приложения, которую пользователи видят в браузере. Это система заголовков и подзаголовков, картинки, ссылки и кнопки.
• Бэкенд — функциональность и логика работы сайта или приложения. Это всё, что скрыто под «капотом» — механика действий, хранение данных и так далее.

Что в курсе:
Программа 2023 года и самые актуальные технологии
Практические задачи с применением JavaScript, TypeScript и React.js и Node.js
15+ проектов для портфолио и помощь с поиском работы
Учёба в удобное время, главное — вовремя сдавать проекты
Воркшопы, лайвкодинг и парное программирование
Развитие софтскилов для быстрой адаптации в IT и работы в команде

Сколько учиться: 18 месяцев
HTML и CSS: лейаут, доступность и интерактив - 6 недель
Дизайн, адаптивная вёрстка и декорирование - 6 недель
Базовый JavaScript - 6 недель
Продвинутый JavaScript - 3 недели
TypeScript и ООП - 6 недель
Основы React - 3 недели
Роутинг и авторизация - 3 недели
Тестирование React-приложений - 3 недели
Основы Node.js, Express и MongoDB - 3 недели
PostgreSQL и Nest.js - 3 недели
Тестирование, деплой и автоматизация - 3 недели
Обеспечение безопасности приложения - 3 недели
Проектный модуль - 3 недели
Алгоритмы и структуры данных - Параллельный модуль
Софтскилы для разработчиков - 27 недель
Программа трудоустройства - 30 часов
Программа акселерации - 3–13 недели



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

​

Программа обучения
Индивидуальная проверка домашних заданий
Поддержка наставника
Мастер-классы онлайн с реальными рабочими задачами
12–15 часов в неделю
400 часов обучения
7 проектов в портфолио диплом

Модуль 1. Введение в программирование
Модуль 2. Основы программирования
Модуль 3. Основы backend-разработки
Модуль 4. Объектно-ориентированное программирование
Модуль 5. Работа с базами данных
Модуль 6. Основы веб-разработки на Django
Модуль 7. Django
Модуль 8. DRF
Модуль 9. Docker
Модуль 10. Типовые задачи разработчика

Ваше портфолио — 7 проектов на GitHub, в которых продемонстрируете всё, чему научитесь на курсе

Преподаватели — эксперты в разработке
Альбина Альмухаметова. В разработке с 2014 года. Python-разработчик компании «Технократия».
Александр Опрышко. Сооснователь студии веб-разработки KTS, где использует Python и Go.
Артём Манченков. С 2012 года в разработке, 6 лет преподает по направлению «Информатика».
Артур Карапетов. В разработке с 2012 года. Пишет на Python, Java, Go, JavaScript.

Тариф: Стандартный
Группы от 40 человек
Групповые встречи в формате «вопрос — ответ»
Обратная связь по домашкам в течение 48 часов
Гарантия трудоустройства
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...