Складчина: новые складчины на курсы и тренинги

​

Спрос есть в любой сфере: от банков и ИТ до продаж и промышленности

Специалист переводит запросы бизнеса в требования для разработчиков. В период кризиса становится ключевым сотрудником: помогает снижать риски, оптимизировать затраты, находить новые решения.
В отличие от бизнес-аналитика, он погружён в технику, а не в процессы компании. Программировать для таких задач не нужно — достаточно базово читать код.

Программа
00. Вводная информация для студентов профессии
01. Жизненный цикл ПО, архитектура
02. Работа в проектной команде по Agile
03. Анализ требований
04. Git и механизмы ветвления
05. SQL и работа с базами данных
06. Прототипирование интерфейсов
07. Моделирование бизнес-процессов
08. Интеграция систем и документирование API
09. Тестирование и развертывание ПО
10. Введение в архитектуру
11. Документирование в IT-проектах
12. Итоговый модуль профессии
13. Митапы для Системных аналитиков
14. Митап «Как пройти собеседование»
Бонусы

Без доступа к платформе с интеррактивными квизами, тестами, домашними заданиями

Спойлер: Подробная программа

00. Вводная информация для студентов профессии

• 01. Полезные материалы
• 02. Вводное занятие с координатором набора

01. Жизненный цикл ПО, архитектура

• 01. Введение в разработку ПО
• 02. Обзор технических инструментов
• 03. Обзор информационных систем
• 104. Роли в команде разработки
• 05. Что такое Agile и как его применять
• 06. Гибкие методологии - Scrum, eXtreme programming и Kanban
• 07. Soft skills для эффективной работы в команде

02. Работа в проектной команде по Agile

• 01. Анализ предметной области
• 02. Работа в проектной команде по Agile

03. Анализ требований

01. Требования к разработке ПО

• 02. Методы сбора требований
• 03. Методы формализации требований - по классификации
• 04. Business canvas model
• 05. User stories n job stories
• 06. Унифицированный язык моделирования. Диаграмма классов
• 07. Диаграмма вариантов использования
• 08. Описание вариантов использования
• 09. Диаграммы активности и последовательности
• 10. Согласование и управление изменениями требований

04. Git и механизмы ветвления

• 01. Вводная информация
• 02. Знакомство с системой контроля версий Git
• 03. Работа с локальным репозиторием в Git
• 04. Работа с удаленным репозиторием через GitHub
• 05. Командная работа в Git и GitHub. Часть 1
• 06. Командная работа в Git и GitHub. Часть 2
• 07. Branching cTpaTerии

05. SQL и работа с базами данных

• 00. Инструкция по установке ПО
• 01. Введение в SQL и основы выборки данных
• 02. Углублённая работа с типами данных и агрегация
• 03. Соединения таблиц и подзапросы
• 04. Управление данными и схемой (DDL DML)
• 05. Сложные запросы СТЕ и оконные функции
• 06. Производительность - представления, индексы и анализ запросов
• 07. Эффективность и проблемы SQL в эпоху ИИ
• Полезные материалы
• Консультация по итоговой работе

06. Прототипирование интерфейсов

• 01. Основы UX UI
• 02. Прототипирование (Figma) - I
• 03. Прототипирование (Figma) - II

07. Моделирование бизнес-процессов

• 01. Моделирование бизнес-процессов
• 02. Моделирование бизнес-процессов и нотация BPMN (теория)
• 03. Практика и разбор сложных примеров
• 04. Знакомство с нотациями семейства IDEF
• 05. Практическое занятие по моделированию бизнес-процессов в нотации BPMN

08. Интеграция систем и документирование API

• 01. Роль API и протокола HТТР при взаимодействии между системами
• 02. REST как архитектура
• 03. Протокол SOAP
• 04. Нотация OpenAPI
• 05. Swagger 4.1
• 06. Swagger 4.2
• 07. REST API
• 08. Информационная безопасность - как сделать REST API безопасным
• 09. Тестирование API - работа в Postman
• 10. RESTful API - архитектура, проектирование и лучшие практики
• 11. SOAP и gRPC - альтернативы REST и их особенности
• 12. Сравнение и выбор API-решений под задачи продукта

09. Тестирование и развертывание ПО

• 01. Введение в тестирование
• 02. Техники и инструменты тестирования
• 03. Принципы и инструменты DevOps

10. Введение в архитектуру

• 01. О чем это занятие
• 02. Почему трудно определить, что такое архитектура
• 03. Причины аномальной скорости изменения информационных технологий
• 04. Что такое архитектура
• 05. История ИТ-архитектуры
• 06. Типы архитекторов
• 07. В каком объеме аналитику нужно знать архитектуру
• 08. Архитектор - источник нефункциональных требований
• 09. Работаем без архитектора. Подготовка архитектурных решений
• 10. Итоги занятия

11. Документирование в IT-проектах

• 01. Проектная документация и артефакты
• 02. Software requirements specification и техническое задание
• 03. Стандарты документирования
• 04. Подходы к документированию в IT-проектах

12. Итоговый модуль профессии

• Рекомендации_по_разработке_дипломной_работы
• Спецификация_требований_к_ПО ._ Пример
• Траектория развития
• Шаблон_выполнения_итогового_задания.pptx

13. Митапы для Системных аналитиков

• 01. Системный аналитик - это звучит гордо. Подводные камни профессии
• 02. Должен ли аналитик разбираться в тестировании
• 03. Как подружиться со своим внутренним критиком и начать жить
• 04. Бизнес-модель стартапов
• 05. Как строить карьеру в 1C
• 06. Как джуну попасть в IT - ультимативный гайд по поиску работы
• 07. Как нанимают аналитиков
• 08. Хакатоны как трамплин роста
• 09. Как перестать бояться будущего и начать его предсказывать
• 10. Алгоритмическое мышление
• 11. Data-шаурма. Как завернуть вкусы и фичи
• 12. Синдром самозванца или почему я заслуживаю похвалу
• 13. IT-безопасность для фрилансеров
• 14. Модели проектирования, таксономия Блума и цикл Колба
• 15. LLM для своих задач
• 16. Устройство LLM
• 17. Передавай дальше
• 18. Открытая прожарка резюме от карьерного клуба
• 19. Обзорная экскурсия по базам данных и файловым хранилищам
• 20. Безопасные интеграции 1С - что должен знать аналитик
• 21. Как стать амбассадором Нетологии
• 22. RAG-системы на практике
• 23. Обратная связь и постановка границ, с которыми не спорят
• 24. Как выбрать стратегию масштабирования бизнеса в эпоху ИИ
• 25. Как отстаивать позицию в диалоге с коллегами и не потерять работу
• 26. Нейросети для поиска работы
• 27. Стратегии поиска работы при смене сферы или профессии
• 28. Тревога неопределённости
• 29. ChatGPT - функции и хитрости в работе, о которых мало кто знает
• 30. Профессиональное выгорание - как распознать и не сгореть до тла
• 31. Искусственный интеллект для обучения и саморазвития
• 32. Почему мы не повышаем доход
• 33. Формирование иррациональных стратегий. Инструменты из суперсилы
• 34. Сложные переговоры
• 35. Как достичь своей цели в переговорах и на презентациях

14. Митап «Как пройти собеседование»

• Как пройти собеседование
• Как составить резюме
• Полезные материалы
• Технические навыки СА

Бонусы

• Как искать работу с помощью ИИ
• Как уверенно войти в IT
• Как учиться онлайн
• Компьютерная грамотность
• Основы карьеры

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

​

С какими запросами приходят на курс:

• Хочу понимать принципы AI-native разработки, и каких навыков мне, возможно, не хватает
  
• Не доверяю агентам, хочу убедиться, что это вообще работает
  
• Хочу начать с азов (память, AGENTS.md, мета-промты, полезные MCP)
  
• Хочу разобраться в AI SDLC и spec-driven разработке
  
• Хочу разобраться какие есть популярные SDD-фреймворки и библиотеки скиллов
  
• Хочу разобраться с loop engineering и использовать паттерны типа review-revise в своих пайплайнах
  
• Хочу попробовать сделать свой проект в соотвествии со spec-driven подходом

Приходите, если хотя бы один из пунктов про вас:

• Все уже на агентах, а вы нет
  Кажется, будто коллеги давно пересели на агентов, а вы всё ещё ищете, с какой стороны подступиться. Расскажем, покажем и научим новому программированию: с курса вы уйдёте с настроенной средой и опытом, который можно сразу же применить в работе
  
• Работаете с агентом "по наитию", далеко не всё получается
  Чтобы работать с агентами эффективнее, нужна системная база: как устроен жизненный цикл разработки с AI, чем спецификация отличается от задачи в тикете, почему агент зацикливается и как из этого цикла его вывести. Без неё каждый новый проект начинается с нуля, а опыт не накапливается
• Агент пишет код, но будто не знает проекта
  У агента нет памяти, проверок линтером, тестов. В итоге вы получаете не коллегу, а стажёра, за которым нужно переделывать. Настроенное окружение — структура репозитория, память, ограничения, проверки — превращает генерацию текста в предсказуемую инженерную работу, и уменьшает ручную работу, значительно ускоряя процесс
  
• Агент уверенно пишет ерунду, забывает важное, игнорируя правила
  Без системного подхода агент не знает ни архитектуры проекта, ни принятых в команде соглашений, ни того, что часть нужного функционала уже написана. Он не ошибается злонамеренно — он просто работает «вслепую»
  
• Код плодится быстрее, чем вы успеваете его читать
  Фичи стали появляться в разы быстрее, но вместе с ними и объём изменений,
  который нужно просмотреть. Начинаешь делать ревью — превращается в узкое горлышко. Проверки и автоматизированное тестирование теперь необходимое условие, но нужно
  грамотно настроить среду
• Самое главное
  Вам нужна настроенная среда и работающий пайплайн на своём проекте — а не конспект

Программа:

Встреча 1:

• База-1: LLM, токены, промты и агенты, re&act, loop engineering, обзор платных и бесплатных решений, варианты подписок и связок агент-подписка-LLM, ключи api.devhands.io

• Практика: проверка агента, API-ключей, skills, mcp; вайбкодинг, его плюсы и минусы

Встреча 2:

• База-2: Структура репозитория, CLAUDE.md/AGENTS.md, форматтеры и линтеры, тестирование, деплой

• Практика: design-система и UI/UX-компоненты, профессиональная работа с мокапами и прототипами

Встреча 3:

• База-3: AI-SDLC, контрольные точки и проверки, паттерны ralph-loop, review-revise, LLM-as-a-judge, SDD и ведение задач

• Практика: программирование проекта с SpecKit

Встреча 4:

• Практика: программирование проекта с openspec

Встреча 5:

• Практика: программирование проекта с grill-with-docs / open-gsd / superpowers

Встреча 6:

• Практика: программирование проекта с grill-with-docs / open-gsd / superpowers

Встреча 7:

• резервная встреча: дополнительные вопросы, Q&A

Встреча 8:

• резервная встреча: дополнительные вопросы, Q&A

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

​

18 недель беспощадного кодинга в формате спринтов

Каждый спринт — это отдельная практическая тема, которую вы проходите, закрепляете на домашнем задании и применяете в реальном выпускном проекте EventManager

Для кого курс

1. Совсем новичок
   Сэкономишь год самостоятельных несистемных попыток что-то понять и сразу получишь харды уровня middle
2. Есть база, но ещё не работаю
   Закроешь пробелы и изучишь всё, что нужно реальной работе, чтобы наконец-то вкатиться
3. Джун
   Быстро прокачаешься по хардам, чтобы заперформить в проекте и апнуть грейд ИЛИ найти новую работу на позицию миддла
4. Миддл на устаревшем стеке
   Подтянешь все харды до актуального рынку уровня и погрузишься в архитектуру с микросервисами, чтобы быстрее вырасти по грейду/найти новую работу

Научим всему что бигтехи требуют в вакансиях:

• Строить микросервисы, которые не падают под нагрузкой и не умирают от продовых кейсов
• Делать авторизацию с нуля: JWT, роли, фильтры, обработка прав, единый формат ошибок
• Писать бизнес логику и фичи: обработка событий, статусы, задачи по расписанию, отправка нотификаций, история изменений, агрегация событий
• Подключать Kafka и строить асинхронные пайплайны с гарантированной доставкой
• Делать кэширование и ускорять сервисы до миллисекундных ответов
• Разворачивать инфраструктуру: Docker, Redis, Postgres, Liquibase миграции

Все знания разложены по полочкам от «А» до «Я»

• Программа идёт от простого к сложному, каждый спринт логично вытекает из предыдущего
• Сначала фундамент: Spring Core, потом настройки: MVC, Hibernate, в конце — продакшен-архитектура
• Разбираем именно до того уровня глубины, до которого это необходимо для работы и собесов
• К каждому уроку конспекты + доп. материалы для углубления
• Живые воркшопы раз в 2 недели — разбираем домашки, отвечаем на вопросы, общаемся. Есть записи, если пропустил

Программа:

• Спринт 1. Spring Core — фундамент современного Java backend’а
• Спринт 2. Hibernate Core — работа с БД как у взрослых
• Спринт 3. Spring Boot Web — веб и HTTP на практике
• Спринт 4. Spring Data JPA + EventManager | Iteration 1
• Спринт 5. Spring Security + EventManager — Iteration 2
• Спринт 6. Бизнес-логика backend-систем + EventManager — Iteration 3
• Спринт 7. Архитектура и микросервисы + EventManager — Iteration 4
• Спринт 8. Redis и кэширование + EventManager — Iteration 5
• Спринт 9. CI/CD для backend-разработчика
• Бонусный модуль №1. Прохождение собеседований: резюме, стратегия, ответы
• Бонусный модуль №2. Паттерны проектирования и чистый код

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

​

Научим разрабатывать и внедрять в бизнес решения на основе ИИ, которые будут сокращать расходы и ускорять процессы в несколько раз!

Кто такой промт-инженер?
Промт-инженер разбирается в бизнес-процессах компаний, разработке IT-продуктов и нейросетях. Используя эту совокупность навыков, он может создавать для бизнеса решения на базе ИИ, которые позволят в десятки раз ускорить процессы и сократить расходы, а также он понимает какой стэк инструментов оптимально использовать для той или иной задачи и на чем можно сэкономить.
Навыки промт-инженера находятся в большом дефиците по сравнению с растущим спросом на рынке.
Поскольку эра ИИ только стартовала, лишь единичные специалисты уже владеют нужной совокупностью навыков промт-инженера.

Твои результаты после обучения:

• Освоишь мультимодальные нейросети и LLM
  Разберёшься, как работают модели для текста, аудио, видео и изображений. Научишься подбирать архитектуру под любую задачу бизнеса, использовать такие инструменты, как GPT, Perplexity, GigaChat, Gemini и другие.
  
• Станешь мастером продвинутого промптинга
  Будешь проектировать промпты для сложных сценариев, использовать техники промптинга, оптимизировать токены и параметры генерации, работать с форматами JSON и структурировать сложные запросы для нейросетей.

• Разработаешь и интегрируешь кастомных ИИ-ассистентов
  Освоишь создание собственных асcистентов — от чат-ботов до сценариев на базе LangChain, n8n и других платформ, подключая их к CRM, облачным сервисам и внешним системам.

• Соберёшь портфель готовых AI-продуктов
  Построишь MVP: Telegram-ботов, помощников для генерации контента и озвучки, онлайн-консультантов и др. Реализуешь кейсы для портфолио и подготовки к работе с бизнесом.
  
• Спроектируешь надёжную data-инфраструктуру
  Научишься готовить и обезличивать датасеты, хранить и обрабатывать данные для RAG-систем, векторных хранилищ, оптимизировать работу с конфиденциальными данными.

• Развернёшь и оптимизируешь LLM локально и в облаке
  Используешь Hugging Face, Ollama, Yandex Cloud, Google Cloud для подготовки, дообучения и масштабирования моделей, снижая стоимость и настраивая мультиагентные сценарии.
  
• Станешь востребованным промпт-инженером
  Получишь навык аудита AI-проектов, поймёшь как вести переговоры и реализовывать кейсы для фриланса и бизнеса. Сможешь уверенно презентовать свои решения, вести портфолио и искать заказы.

Программа

• Предобучение
• Модуль 0. Вводно-правовой
  
• Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
• Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
• Модуль 3. No-code и API-интеграции
• Модуль 4. Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
• Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
• Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
• Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
• Модуль 8. Итоговый проект

+ Модули:

• Карьера на фрилансе 1. Подготовка к выходу на фриланс
• Карьера на фрилансе 2. Кейсы для портфолио и подготовка работы с задачами внутри компании
  
• Карьера в бизнесе 1. Внедрение ИИ в бизнес
• Карьера в бизнесе 2. Сбор портфолио

Вайб-кодинг

• Вводно-правовой модуль
• Модуль 1. Основы Vibe-coding и Telegram bot API
• Модуль 2. Работа со сторонними сервисами
• Бонусный модуль. Дополнительные инструменты вайбкодера

Q&A сессии и Практикумы

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

​

Научим разрабатывать и внедрять в бизнес решения на основе ИИ, которые будут сокращать расходы и ускорять процессы в несколько раз!

Кто такой промт-инженер?
Промт-инженер разбирается в бизнес-процессах компаний, разработке IT-продуктов и нейросетях. Используя эту совокупность навыков, он может создавать для бизнеса решения на базе ИИ, которые позволят в десятки раз ускорить процессы и сократить расходы, а также он понимает какой стэк инструментов оптимально использовать для той или иной задачи и на чем можно сэкономить.
Навыки промт-инженера находятся в большом дефиците по сравнению с растущим спросом на рынке.
Поскольку эра ИИ только стартовала, лишь единичные специалисты уже владеют нужной совокупностью навыков промт-инженера.

Твои результаты после обучения:

• Освоишь мультимодальные нейросети и LLM
  Разберёшься, как работают модели для текста, аудио, видео и изображений. Научишься подбирать архитектуру под любую задачу бизнеса, использовать такие инструменты, как GPT, Perplexity, GigaChat, Gemini и другие.
  
• Станешь мастером продвинутого промптинга
  Будешь проектировать промпты для сложных сценариев, использовать техники промптинга, оптимизировать токены и параметры генерации, работать с форматами JSON и структурировать сложные запросы для нейросетей.

• Разработаешь и интегрируешь кастомных ИИ-ассистентов
  Освоишь создание собственных асcистентов — от чат-ботов до сценариев на базе LangChain, n8n и других платформ, подключая их к CRM, облачным сервисам и внешним системам.

• Соберёшь портфель готовых AI-продуктов
  Построишь MVP: Telegram-ботов, помощников для генерации контента и озвучки, онлайн-консультантов и др. Реализуешь кейсы для портфолио и подготовки к работе с бизнесом.
  
• Спроектируешь надёжную data-инфраструктуру
  Научишься готовить и обезличивать датасеты, хранить и обрабатывать данные для RAG-систем, векторных хранилищ, оптимизировать работу с конфиденциальными данными.

• Развернёшь и оптимизируешь LLM локально и в облаке
  Используешь Hugging Face, Ollama, Yandex Cloud, Google Cloud для подготовки, дообучения и масштабирования моделей, снижая стоимость и настраивая мультиагентные сценарии.
  
• Станешь востребованным промпт-инженером
  Получишь навык аудита AI-проектов, поймёшь как вести переговоры и реализовывать кейсы для фриланса и бизнеса. Сможешь уверенно презентовать свои решения, вести портфолио и искать заказы.

Программа

• Предобучение
• Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
• Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
• Модуль 3. No-code и API-интеграции
• Модуль 4.Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
• Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
• Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
• Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
• Модуль 8. Итоговый проект

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

​

Твоя база для создания высоконагруженных отказоустойчивых систем

• Научишься проходить System Design интервью в Big Tech
• Разработаешь систему в конце курса и прикрепишь к себе в портфолио
• Изучишь архитектурные паттерны, запустишь реальные проекты
• Поймешь популярные кейсы с партиционированием, шардированием, микросервисной архитектурой
• Спроектируешь популярные сервисы
• Овладеешь фреймворком с чёткой структурой для создания масштабируемых систем

Подойдёт IT специалистам:

• Backend разработчикам
• Системным и бизнес аналитикам
• Devops инженерам
• Продакт менеджерам
• Sre инженерам
• Frontend разработчикам
• QA-инженерам
• Лидам

Программа курса:
1 Проработка прохождения интервью
2 Архитектурная база
3 «В очередь, пожалуйста»
4 СУБД с точки зрения System Design Интервью
5 Distributed Data Storage
6 Практика 1
7 Практика 2
8 Архитектурная ката

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

​

Углубленный курс для backend’еров, которые привыкли использовать Redis как простое key-value-хранилище. Учимся решать более сложные задачи — от создания очередей и синхронизации подов до повышения отказоустойчивости системы.

За 1.5 месяца научимся:

• Решать больше задач с помощью Redis
  От очередей и уведомлений до синхронизации компонентов. Сможешь облегчать себе жизнь на рядовых задачах и не усложнять архитектуру
• Проектировать кеш под нагрузкой
  Лучшие практики и анти-паттерны, которые приводят к неконсистентным данным, перегрузке БД или самого Redis
• Строить обмен сообщениями
  Тонкости Pub/Sub и Streams, и что из них выбирать в зависимости от требований к доставке, хранению истории и масштабированию
• Обеспечивать надёжность и сохранность данных
  RDB, AOF, репликации и Sentinel — все, что нужно знать про гарантии сохранности данных и восстановку редиса после отказов
• Масштабировать и оптимизировать Redis
  Разберёшься с Redis Cluster, сможешь находить узкие места одного инстанса и оптимизировать работу Redis под растущей нагрузкой
• Диагностировать проблемы в проде
  Выведем необходимые метрики в графану и объясним, как их интерпретировать, куда смотреть при инцидентах, что чинить, и главное — как

Подойдет backend-разработчикам уровня Middle/Senior
Все, что нужно:

1. базово знать редис на уровне вставки / чтения
2. знать основы проектирования архитектуры
3. владеть любым ЯП — привязки к конкретному нет

Подробная программа

• Урок №1. Архитектура Redis и структуры данных под капотом
  Один и тот же Redis может по-разному расходовать память и справляться с нагрузкой. Разбираемся, как он хранит данные, выполняет команды и чем отличаются структуры данных по стоимости операций и потреблению памяти
• Урок №2. Кэширование с Redis: паттерны и анти-паттерны
  Учимся правильно строить слой кэширования, выбирать стратегию работы с кэшем и понимать ошибки, которые в продакшене приводят к неконсистентным данным, перегрузке источника данных или самого Redis
• Урок №3. Глубокий разбор Pub/Sub и Streams
  Для реализации простой очереди необязательно поднимать кафку. Погружаемся в более сложные сценарии инструмента — изучаем Redis как систему обмена сообщениями и учимся выбирать между Pub/Sub и Streams в зависимости от требований к доставке, хранению истории и масштабированию обработки
• Урок №4. Надежность данных: персистентность, репликация и восстановление
  Изучаем, какие есть гарантии сохранности данных «из коробки», как организуется репликация и как Redis восстанавливает работу после отказов
• Урок №5. Масштабирование и производительность
  Учимся масштабировать Redis на больших данных и под высокую нагрузку, а также разбираемся с возможными техниками оптимизации
• Урок №6. Диагностика, мониторинг и лучшие практики в продакшене
  Даже корректно спроектированный Redis со временем может столкнуться с ростом latency, нехваткой памяти, тяжелыми командами, проблемами persistence или репликации.
  Учимся наблюдать за Redis в продакшене, диагностировать причины деградации производительности и отличать проблемы памяти, команд, persistence, сети и конфигурации друг от друга

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

​

Не просто изучаем ElasticSearch, а учимся проектировать поиск под любые задачи

От внутренних сервисов до системы логов и поиска под RAG. Все на примере HighLoad-проектов — маркетплейсов с миллионами товаров и архитектуры Яндекса / Гугла

1 Как устроены поисковые системы и как их проектировать
2 Как предугадывать запрос на этапе ввода в поисковую строку
3 Как отдать релевантный поисковый ответ за 200ms
4 Как найти по смыслу, если в запросе ни одного ключевого слова
5 Как использовать поисковую систему в качестве retrieval layer для LLM и AI-агентов
6 Как обеспечить отказоустойчивость, если у вас гигабайты данных

После курса будешь владеть:

Поисковые движки и инфраструктура: ElasticSearch Apache Lucene
Обработка данных: Веб-краулинг Парсинг Очистка текста Индексация Работа с семантикой языка
Api, интерфейсы поиска Search API Кэширование в поиске
Поисковые техники и типы поиска: Полнотекстовый поиск Векторный поиск Поиск по смыслу Поиск с опечатками Поиск по синонимам Гибридный поиск Автокомплит BM25
Основы ml для разработчиков Embeddings Vector space model Cosine similarity ANN / HNSW ML Ranking Clustering Retrieval для LLM и AI Agents

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

​

Интеграция и обмен данными

Для кого предназначен курс:
- Для программистов, знающих основы конфигурирования и программирования в технологической платформе «1С:Предприятие 8» и ни разу не сталкивавшимся с задачами организации взаимодействия (обмена) с другими системами.
- Для программистов на платформе «1С:Предприятие 8» решавших уже задачи связанные с интеграцией с другими системами, но желающих получить представление о всех существующих возможностях в технологической платформе.

После курса Вы сможете:
- Принимать решения об использовании наиболее эффективных механизмов обмена (для решения конкретной задачи)
- Реализовывать механизмы обмена данными как с произвольными системами, так и с системами функционирующими на платформе «1С:Предприятие 8» с использованием довольно большого количества технологий

Спойлер: Программа

Программа курса:

Занятие №1 (5 часов видео):
- Введение:
- Задача обмена
- Составляющие задачи обмена
- Работа с файлами:
- Работа с файлами
- Работа с диалогом выбора файла
- Выбор каталога
- Работа с диалогом выбора (старая модель)
- Получение параметров файла
- Общая схема передачи данных между клиентом и сервером
- Запись файла в базу
- Получение файла из базы
- Создание каталога, поиск и копирование, удаление файлов
- Работа с текстом:
- Введение
- Объект "Текстовый документ". Выгрузка данных
- Объект "Текстовый документ". Загрузка данных
- Объект "Текстовый документ". Интерфейсные возможности
- Поле текстового документа
- Модель последовательного доступа
- Асинхронная запись в поток
- Работа с DBF (Xbase):
- Общие положения
- Выгрузка/Загрузка данных
- Поиск по файлу
- Дополнение HTML:
- Основные положения
- Поле HTML документа
- Использование объектной модели PDF:
- Выгрузка данных в PDF
- Работа с вложениями
- Работа с приложениями:
- Команда системы
- Запустить приложение Excel
- Особенности работы с MS Office Word (обработчики событий)
- 1С:Предприятие (OLE, COM):
- COM
- OLE
- Разница
- Терминология сетевых технологий:
- Электронная почта:
- Введение
- Работа с почтовым клиентом
- Работа с почтовым сервером
- Работа по FTP:
- Первая часть
- Вторая часть
- Внешние источники:
- Общие сведения, настройка источника данных
- Создание внешнего источника данных (подключение, настройка свойств)
- Получение данных
- Использование в отчетах
- Ограничение использования
- Запись данных
- Особенность работы с Excel

Занятие №2 (4 часа видео):
- XML:
- Общие понятия
- Введение
- XML документ
- URI пространства имен типов
- Схема xml документа
- В чем заключается универсальность?
- Базовая подсистема по работе с XML:
- Введение
- Выгрузка данных
- Загрузка данных
- Доработка Выгрузки/Загрузки
- Сериализация для простых типов
- Выгрузка данных
- Загрузка данных
- Код загрузки
- Чтение битой ссылки
- Уникальный идентификатор, ссылка
- Самостоятельная работа:
- Постановка задачи
- Постановка задачи (текст)
- Разбор самостоятельной работы
- Изменение процедуры выгрузки
- Изменение процедуры загрузки
- Преимущества/Недостатки алгоритма
- Типы данных:
- Типы 1С:Предприятие и типы XML
- XMLТипЗнч, ИзXMLТипа
- Сериализация для сложных типов
- Выгрузка/Загрузка (первое знакомство)
- Выгрузка/Загрузка (подробнее)
- ВозможностьЧтенияXML
- Указание типа в ПрочитатьXML
- Самостоятельная работа:
- Постановка задачи
- Постановка задачи (текст)
- Разбор самостоятельной работы
- Разбор изменений процедуры выгрузки
- Неудачная модификация процедуры загрузки
- Исправление ситуации
- Универсальная загрузка
- Загрузить что можем
- Использование методов сериализации для сложных типов
- При работе с простыми типами
- При отличиях в структуре (выгрузка)
- При отличиях в структуре (загрузка)
- Синхронизация по уникальным идентификаторам
- Использование DOM модели:
- Комплексное использование двух моделей
- Работа с парсером напрямую
- XDTO:
- Введение
- Создание пакета "Товары" (тип значения)
- Создание пакета "Товары" (тип объекта)
- Выгрузка/Загрузка
- В чем упрощение работы?
- Где универсальность?
- Самостоятельная работа:
- Постановка задачи
- Распространенные ошибки
- Постановка задачи (текст)

Занятие №3 (4 часа видео):
- Разбор самостоятельной работы:
- Структура пакета
- Первый вариант
- Второй вариант
- Третий вариант
- Четвертый вариант
- Краткий итог
- Код
- Процедура выгрузки
- Процедура загрузки
- Выгрузка/Загрузка схем XML:
- Использование программно созданной фабрики (выгрузка)
- Использование программно созданной фабрики (загрузка)
- Универсальный обмен данными:
- Введение. Инфраструктура сообщений
- Служба регистрации изменений
- Демонстрация работы службы регистрации изменений
- Программное управление регистрацией изменений
- Флаг "Автозаполнение"
- Разрешение коллизий
- Краткий итог
- Распределенные информационные базы:
- Введение
- Обработчики модуля объекта
- Управление миграцией
- Разрешение коллизий
- Разбор ситуаций
- Введение
- Стандартный процесс разрешения коллизий
- Односторонний обмен
- Двухсторонний обмен (префиксация)
- Список узлов корневой базы
- Отсылка удалений объектов
- Движения документов
- Коллизии по объектам
- Оптимизация службы регистрации (по составу объектов)
- Оптимизация службы регистрации (по объему регистрации)
- Отчеты по холдингу
- Программная выгрузка/загрузка
- Вывод/Ввод Из/В состава РИБ

Занятие №4 (более 2 ас. ч. видео):
- Введение:
- Архитектура SOA
- Ссылки на необходимые файлы
- Подготовительные действия
- Демопример (ИТС)
- Обзор функциональности
- Публикация базы сервера
- Данные отгрузки (обзор)
- Проверка работы в отладчике
- Обращение по статической ссылке
- Исправление ошибки
- Простейшая операция (Ready)
- Публикация сервиса:
- Как увидеть работу сервиса?
- Обращение к простому сервису
- Параметры операций, направление передачи
- Код обработчиков
- Доработка пакета XDTO под Самостоятельную №1:
- Самостоятельная работа №1:
- Пример использования в типовой конфигурации
- Работа с JSON:
- Введение
- Выгрузка/Загрузка простых типов
- Перенос массива
- Перенос даты
- Функция восстановления
- Перенос неподдерживаемого типа, функция сериализации
- Оптимизация сериализации и восстановления
- Сериализация через СериализаторXDTO
- Потоковая техника
- Совмещение техник
- Самостоятельная работа:

Занятие №5 (более 2,5 ас. ч. видео):
- Введение:
- Продолжение (асинхронное обращение)
- Коды состояния
- Автоматический сервис платформы:
- Общая информация, публикация
- Функциональность справочника
- URLСтроки
- Правило формирования URL.
- Управление доступностью данных
- Обращение к данным таблиц
- Правила указания имени ресурса
- Выборка нужных полей — $select
- Особенности $select
- Использование нескольких параметров
- Обращение к таблицам регистров (в том числе виртуальным)
- Фильтрация получаемых данных
- Выражения $filter
- Канонический URL экземпляра сущности
- Канонический URL экземпляра сущности, с указанием полей
- Фильтрация по ссылочным типам, параметры виртуальной таблицы
- Другие параметры и выражения
- Использование HTTPСоединение:
- Определение команды на получение данных (Get)
- Исправление распространенных ошибок
- Получение коллекции сущностей
- Создание объекта (Post)
- Код механизма
- Изменение объекта (Patch)
- Удаление объекта (Delete)
- Запись в режиме загрузки
- Самостоятельная работа:
- HTTP-сервисы:
- Введение, создание сервиса
- Определение шаблонов
- Функциональность обработчиков методов
- Реализация методов (Get)
- Обращение к сервису
- Реализация методов (Post)
- Обращение к методу (Post)
- Метод Любой
- Самостоятельная работа №4:
- Выполнение произвольного задания.

Изучение данного курса позволит эффективно настраивать интеграционные решения в 1С:Предприятие.

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

​

За три дня ты перейдешь от базового использования ИИ-агента к полноценной агентной разработке: от постановки задачи до релиза в прод
Используешь ИИ-Агента, но разработка как-будто не ускорилась?
Это частая история. Недостаточно просто скачать Codex или Claude Code: без правил, управления контекстом, разными ролями агентов и ограничений агент, действительно, быстрее генерирует изменения, но не гарантирует их качество
Проблема
КОД-РЕВЬЮ делает тот же агент, Который пишет код
Проблема
Контекст постоянно засоряется и агент галлюцинирует
Проблема
агент постоянно забывает правила проекта и говнокодит

ДЛЯ КОГО ИНТЕНСИВ
Разработчиков
Научишься ставить задачи ИИ-агентам, задавать правила и проверять результат.
Тимлидов и техлидов
Выстроишь командный процесс работы с ИИ-агентами: роли, контекст, проверки и критерии приёмки.
ML- и DS-инженеров
Адаптируешь агентный подход под работу с моделями и данными: проверки, границы изменений и контроль качества.

Программа ИНТЕНСИВА
Занятие 1 [20 октября]
Настраиваем кодинг-агента под реальный проект
Что разберёшь

• Из чего состоит готовая среда для агентской разработки: модель, кодинг-агент и тулы (tools)
• Как настроить OpenCode и выбрать модели для разработки и ревью
• AGENTS.md и правила (rules) проекта: что агент должен учитывать в каждой сессии
• Разница между общими правилами репозитория и инструкциями под конкретные задачи
• Скиллы для типовых задач разработки и повторяемых сценариев
• Как задавать формат входа и результата агента, чтобы работа шла по понятному контракту
• Ограничения для агента: область изменений, размер diff и условия передачи задачи человеку
• TDD в работе кодинг-агента: тесты как способ проверять результат, а не доверять ответу модели
• Как добиваться минимального diff и не позволять агенту менять лишний код
• Структура репозитория и журнал решений как постоянный контекст для новых сессий

Результат занятия
Настроишь готовую среду для агентской разработки и поймёшь, как встроить кодинг-агента в рабочий процесс проекта.
Задача → правила и скиллы → кодинг-агент → минимальный diff → тесты → ревью кода

В результате агент будет получать нужный контекст, работать в заданных границах и возвращать проверяемый результат вместо неконтролируемых изменений по всему проекту.

Занятие 2
Строим агентный пайплайн: разработка, ревью и приёмка
Что разберёшь

• Почему один агент не должен одновременно писать код и принимать собственную работу
• Разделение ролей между агентом-разработчиком и агентом-ревьюером
• Отдельные сессии и чистый контекст для независимой проверки результата
• Как ставить задачу через спецификацию, ограничения и критерии приёмки вместо длинного промта
• Handoff (передача задачи между агентами) без переноса всей истории чата
• Что входит в handoff-пакет и какой контекст действительно нужен следующему агенту
• Как проводить ревью кода отдельным агентом в режиме только чтения
• Агентный цикл (agent loop): разработка, ревью, доработка и повторная проверка
• Ограничение количества итераций и передача сложной задачи человеку
• Как собрать агентный пайплайн от постановки задачи до приёмки

Результат занятия
Построишь агентный пайплайн, в котором разработка и ревью разделены между независимыми агентами и отдельными сессиями.
Задача → агент-разработчик → handoff-пакет → агент-ревьюер → доработка → приёмка

Научишься передавать между агентами только нужный контекст, контролировать агентный цикл и получать независимую проверку результата перед тем, как работа считается завершённой.

Занятие 3 [22 октября]
Работаем с большим репозиторием и управляем контекстом агента
Что разберёшь

• Почему кодинг-агенты начинают хуже работать в больших репозиториях и длинных сессиях
• Как определить зону изменений: что агент может менять, что только читать, а что трогать запрещено
• Планирование изменений до написания кода
• Права и ограничения агента-разработчика и агента-ревьюера
• Как сохранять состояние задачи между отдельными сессиями
• Формирование компактного контекста вместо переноса всей истории работы
• Структура репозитория и журнал решений как внешняя память для агента
• Контроль области изменений и минимального diff в большой кодовой базе
• Как независимо проверять качество тестов, включая мутационное тестирование
• Перенос подходов всех трёх дней в собственный рабочий репозиторий

Результат занятия
Научишься управлять работой кодинг-агентов в большой кодовой базе и не терять контроль над контекстом и областью изменений.
Контекст задачи → зона изменений → план → агент-разработчик → handoff → агент-ревьюер → проверка → приёмка
В результате сможешь переносить состояние между сессиями, ограничивать действия агентов и использовать тот же подход уже в собственном рабочем репозитории.
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

После интенсива ты сможешь

• Создавать интернет-магазины, каталоги, личные кабинеты и соцсети на PHP — с агентом, без хаоса
• Писать спеки и документацию так, чтобы агент понимал задачу с первого раза
• Держать агента «в контексте» даже на больших проектах — без деградации и сюрпризов
• Использовать стартовый шаблон как основу для любого нового проекта — взял и стартовал
• Получить живое ревью на свой реальный проект — не учебный, а тот что нужен именно тебе

Три встречи

• 01. МК. Знакомство с подходом. Пример разработки проекта
• 02. МК. Определение проектов участников
• 03. МК. Ревью проектов

Пошаговые уроки

• Обзор документации и стартового проекта
• Создание дизайн системы
• Создание прототипов
• Документация с описанием проекта
• Фаза 1. Каталог товаров
• Фаза 2. Корзина
• Фаза 3. Оформление заказа
• Фаза 4. Email письма при оформлении заказа
• Фаза 5. Онлайн оплата. Интеграция Юкасса
• Фаза 6. Авторизация в админку
• Аудит безопасности
• Загрузка проекта на хостинг
• Фаза 7. Отправка почты через SMTP сервер
• Фаза 8. Миграции для базы данных
• Фаза 9. Новый функционал. Работа с миграциями
• Фаза 10. SEO оптимизация проекта
• Фаза 11. Статические страницы
• Фаза 12. Markdown редактор
• Фаза 13. Перенос страниц из шаблонов в админку

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

​

Как связать 1С и OpenCode.
Покажу в мастер-классе по AI-разработке в 1С

Что мастер-классе:

• Установим OpenCode и нужные зависимости
• Подключим BSL Language Server
• Создадим проект для работы
• Узнаем как подключать провайдеров с нужными моделями
• Изменим конфигурацию Демонстрационное приложение

Что реализовано в этом мастер-классе:

Это реальный пример, как я заставил OpenCode делать работу 1С-разработчика - полностью на бесплатных моделях

В конфигурации Демонстрационное приложение решена задача агентского процента

• Установлен OpenCode с нужными зависимостями
• Подключен BSL Language Server для корректной работы
• С нуля созданы объекты конфигурации (справочник + регистры)
• Документ доработан под новую бизнес-логику
• Форма расширена: интерфейс + удобство работы
• Логика автоматизирована через обработчики событий
• Проведение настроено: корректные движения по регистру
• Отчет на СКД: готовая аналитика без ручной работы

Для кого:

• Разработчики 1С, которые устали делать всё вручную
• Кто работает с самописными или снятыми с поддержки конфигурациями
• кто хочет ускорить разработку в 2–5 раз
• Кто уже пробовал AI, но получил “мусорный код”

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

​

Язык Украинский

Это практический интенсив по созданию AI-агентов и агентных систем для разработчиков уровня Middle, Senior и Tech Lead. Курс ведёт Иван Лапа, UI Engineer L5 в Netflix, имеющий опыт разработки AI-продуктов в DataRobot и Gelato, а также консультирования компаний по внедрению AI.

Главная цель курса
Научить разработчиков переходить от простого использования AI-ассистентов к проектированию полноценных агентных систем с:

• памятью (Memory)
• оценкой качества (Evals)
• мониторингом
• управлением стоимостью токенов
• автоматизацией разработки
• Spec-Driven Development
• мультиагентными архитектурами

Курс фокусируется не на генерации кода по запросу, а на построении инженерных процессов, где AI становится частью production-разработки.

Для кого предназначен курс
Подходит:

• Middle-разработчикам, самостоятельно ведущим фичи до PR Review.
• Senior-разработчикам, желающим построить воспроизводимые AI-процессы.
• Tech Lead, которые выбирают инструменты и процессы для команды.
• Инженерам, уже использующим Cursor, Claude Code или Copilot.
• Тем, кто работает с Git, тестированием и CI/CD.

Не подходит:

• Junior-разработчикам без опыта code review.
• Тем, кто ожидает, что AI будет писать всё автоматически.
• No-Code аудитории.
• Людям, которым нужен только обзор технологий без практики.

Проблемы, которые решает курс
Авторы курса выделяют основные риски использования AI в разработке:
Галлюцинации AI
Модель может ссылаться на несуществующие API, файлы или методы и игнорировать стандарты проекта.
Ложное чувство качества
Тесты могут проходить, но решение остаётся ненадёжным из-за пропущенных edge cases и неверных предположений.
Дорогой Review
Проверка AI-кода может занимать больше времени, чем самостоятельное написание решения.
Высокие расходы на токены
При масштабировании команд расходы на AI-инфраструктуру могут быстро расти за счёт множества агентов и повторных запросов.

Основа программы
Курс построен вокруг фреймворка:
4-Pillar Harness Framework
Четыре ключевых элемента:

1. Skills
2. Subagents
3. MCP
4. Hooks

Этот подход применяется как базовая архитектура построения современных AI-систем.

Программа обучения
Неделя 1. System Design
Урок 1
Harness Framework:

• 4 компонента системы
• 5-фазный workflow
• Perception Gap аудит
• CLAUDE.md v1
• Surface Map проекта

Урок 2
Skills Layer:

• постоянные инструкции между сессиями
• создание нескольких Skills
• оптимизация CLAUDE.md
• команды /spec, /plan, /commit

Неделя 2. Agent Topology
Урок 3
Контекстная изоляция:

• Hub-and-Spoke архитектура
• Peer Mesh архитектура
• Subagents
• Dispatch Matrix
• анализ стоимости различных топологий

Урок 4
MCP Integration:

• Model Context Protocol
• подключение внешних сервисов
• создание собственного MCP-сервера
• аудит токенов
• гибридные Skill + MCP решения

Неделя 3. CI Pipeline
Урок 5
Spec-Driven Development:

• Spec → Plan → Implement → Verify
• создание spec.md
• создание plan.md
• разработка через спецификации
• retro-spec подход

Урок 6
Quality Gates:

• Hooks
• TDD
• Plan Verifier
• Evals
• Mutation Testing
• CI-интеграция контроля качества

Неделя 4. Масштабирование и Production
Урок 7
Fan-Out архитектуры:

• параллельная работа нескольких агентов
• Worktree стратегии
• миграция проектов
• анализ стоимости решений

Урок 8
Production Deployment:

• Packaging
• CI Agents
• План внедрения на 30 дней
• Финальная сборка решения

Финальный проект
DevDigest
Участники создают собственную AI-платформу для автоматического Code Review.
В рамках проекта реализуются:

• Multi-Agent System
• Spec-Driven Development
• Evals
• MCP
• Hooks
• CI/CD интеграция
• автоматический анализ Pull Request'ов

PR Review
Автоматический анализ:

• Intent
• Scope
• Risk
• PR Score

Blast Radius Analysis
Определение влияния изменений на:

• символы
• зависимости
• вызывающий код
• endpoints

Findings Engine
Поиск проблем с указанием:

• уровня серьёзности
• Confidence
• точного file:line
• готового варианта исправления

Формат обучения

• 4 недели обучения.
• 8 практических занятий.
• Домашние задания.
• Создание production-ready агентной системы.
• Практика с Claude Code, Cursor и современными AI-инструментами.

Кто ведёт
Иван Лапа:

• UI Engineer L5 в Netflix.
• Более 12 лет в инженерии.
• Работал над AI-продуктами в Gelato.
• Создавал AI-функциональность в DataRobot.
• Консультирует по AI Adoption для Google, МИД Украины, Skelar, Obrio и GR8.

Язык Украинский

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

​

Для кого этот курс?

• Для разработчиков, админов и IoT-специалистов, которые:
• достигли предела быстродействия используемого языка программирования: например, Python
• хотят задействовать в каком-либо языке программирования стороннюю библиотеку на C, но сталкиваются с проблемами взаимодействия между языками
• желают лучше разобраться, как программы взаимодействуют с самой ОС и предоставляемыми ей ресурсами
• планируют программировать микроконтроллеры и развиваться в IoT-направлении
• стремятся заниматься системным программированием

Необходимые знания
Базовые навыки работы в консоли UNIX-подобных ОС
Знание любого промышленного языка программирования

Что вам даст этот курс?
Вы не только глубоко погрузитесь в возможности языка С, но и изучите низкоуровневые особенности устройства UNIX-совместимых ОС и ОС семейства Windows. Исследуете случаи из практики, поработаете с задачами уровня middle, получите практические советы по написанию классов программ

После обучения вы:

• Будете знать синтаксис С, основы архитектуры процессора и памяти, основы ассемблера, структуры данных
• Сможете писать низкоуровневые приложения и приложения под UNIX
• Сможете писать приложения-клиенты и приложения-серверы, а также быстро находить ошибки
• Поймёте, как С используется в играх и веб-приложениях
• Поймёте, как пишутся приложения под микроконтроллеры
• Поймёте, как язык С интегрируется с PostgreSQL, MySQL, SQLite

Программа

Основы программирования на С
В модуле будет рассмотрено современное состояние языка С, его возможности и особенности в соответствии со стандартами. Будут разбираться базовые конструкции языка С, работа с наиболее распространёнными структурами данных, а так же основы практической разработки под Windows и UNIX-подобные ОС.

• Тема 1: Инструментарии разработки
• Тема 2: Основы языка C //ДЗ
• Тема 3: Стандарты C
• Тема 4: Best practices программирования
• Тема 5: Препроцессор
• Тема 6: Библиотеки / ДЗ
• Тема 7: Основы ассемблера / ДЗ
• Тема 8: Консультация по вопросам ДЗ (Q&A)

Подготовительный блок: основы C и алгоритмы
Эти занятия помогут освежить базовые знания, которые понадобятся в первом модуле курса. Материалы не входят в обязательную программу. Используйте их: до старта курса, если давно не работали с C; параллельно с первым модулем, если чувствуете, что не хватает базовых знаний; точечно — можно смотреть только те темы, которые необходимо повторить.

• Тема 1: Типы данных
• Тема 2: Типы данных (продолжение)
• Тема 3: Динамические структуры данных
• Тема 4: Алгоритмы поиска и сортировки

Современный С
В модуле будут рассмотрены элементы сборки программы на языке С: статические и динамические библиотеки. Будут приведены примеры поиска, обнаружения и обработки ошибок в коде, а также методики ООП в языке C.

• Тема 1: История, философия и основы работы в UNIX / ДЗ
• Тема 2: Программирование под UNIX / ДЗ
• Тема 3: Программирование под Windows, интерфейс WinAPI
• Тема 4: ООП в C / ДЗ
• Тема 5: Обработка ошибок / ДЗ

Процессы в UNIX
Будут рассмотрены особенности программирования под UNIX подобные операционные системы и существующие для этого инструментальные средства. Будет разбираться понятие программ демонов и механизмы их создания.

• Тема 1: Введение в процессы
• Тема 2: Демоны UNIX
• Тема 3: Взаимодействие между процессами / ДЗ
• Тема 4: Разделяемая память / ДЗ

Механизмы многопоточности
В модуле рассматриваются принципы создания потоков, что это такое и для чего они нужны. Будут рассмотрены механизмы синхронизации для обеспечения целостности данных.

• Тема 1: Введение в потоки / ДЗ
• Тема 2: Механизмы синхронизации
• Тема 3: Функции в многопоточных приложениях
• Тема 4: Консультация по вопросам ДЗ (Q&A)

Сетевое программирование
В модуле будут рассмотрены методы и технологии взаимодействия программ по сети с помощью кода на языке С. Будут показаны примеры создания серверных и клиентских приложений.

• Тема 1: Сетевое взаимодействие / ДЗ
• Тема 2: Асинхронные сетевые интерфейсы
• Тема 3: Веб-сервисы / ДЗ

Введение в ядро Linux

• Тема 1: Современные архитектуры ОС
• Тема 2: Ядро Linux
• Тема 3: Инструментарий для программистов ядра //ДЗ
• Тема 4: Система драйверов //ДЗ

Микроконтроллеры
В модуле рассматриваются вопросы применения языка С для работы с микроконтроллерами. В качестве примера будет рассмотрена архитектура Ардуино и показаны примеры программирования на С с использованием микросхемы Ардуино.

• Тема 1: Введение в микроконтроллеры
• Тема 2: Введение в Ардуино
• Тема 3: Разработка приложений на Ардуино

Базы данных
Познакомимся с основными направлениями развития современных СУБД и научимся писать запросы на С к базам данных, реализованным на СУБД PostgreSQL, MySQL и SQLite.

• Тема 1: Современные СУБД
• Тема 2: Работа с СУБД из C / ДЗ

Создание игр
В модуле представлены основные принципы разработки игр на С. Будут рассмотрены библиотеки DirectX и OpenGL для работы с графикой. Научимся создавать функции работы с устройствами ввода/вывода и создавать интерактивность в играх.

• Тема 1: Графические интерфейсы / ДЗ
• Тема 2: Игровые фреймворки на С
• Тема 3: Современные паттерны / ДЗ

Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект - это то, что интересно писать студенту. 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: Выбор темы и организация проектной работы
• Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
• Тема 3: Защита проектных работ
• Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

• Виктор Коробков. Консультант команды технологического обеспечения ИТ ИКС 5 Технологии
• Андрей Кравчук. C/Python Developer
• Виктор Легкоступ. DSP system developer
• Ольга Плисенко. Зав. сектором разработки ЦИГИТ АГУ

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

Скрытый текст. Открывается зарегистрированным пользователям.

​

Привет, это Антон.
Я Lead Game Designer в студии из 8 человек, разрабатываю игры больше 3х лет. Продумываю механики, а потом создаю их руками команды - художников и разработчиков.
Сейчас я работаю над премиум ПК играми, а до этого работал в мобилках и Roblox.
За всю карьеру я успел поработать в жанрах tower-defence, battler, idler, racing. Кстати, на разработку игры про уличные гонки мы привлекли инвестиций на 15.000.000+ млн рублей.
Сижу на удаленке и получаю 300к рублей / месяц. Кайфую от работы.
Уже год обучаю людей геймдизайну и довожу их до трудоустройства. Мои ученики получают офферы на 150+ тысяч рублей в СНГшные и Европейские геймдев компании.

Полтора года
Уже полтора года я прокачиваю свою программу и обучаю людей геймдизайну.
В начале это было 20 ссылок на статьи по разным темам (олды помнят)
Тогда 90% инфы я рассказывал на личных созвонах.
Но чем больше учеников становилось, тем чаще я объяснял одно и то же.
Поэтому инфа стала сжиматься в уроки, а уроки - в разделы.

Что же внутри?

Все что нужно для прокачки тебя как геймдиза минимум до мидла:
- диздоки
- баланс
- аналитика
- геймдизайн
40+ заданий на 100+ часов чистой практики

Ну и конечно золотой ключ, чтобы ты точно нашел работу:
- база собеседований
- база вопросов
- база тестовых заданий с решениями

И каждая специализация геймдизайнера - это свой набор навыков. Какие-то специализации в почете - у них много вакансий и легко найти работу. А какие-то, наоборот - нужны рынку раз в месяц.

Материалы в интернете учат:

• Выпускать игры в сторах
• Придумывать миры и персонажей
• Делать механики в движке.
• И еще миллиону всяких микро-задач, которые в реальной работе делает не геймдизайнер, а его команда.
• Представь, что ты изучаешь геймдизайн год, два, три... А в итоге для работы нужно 10%. Каждый месяц обучения - это минус деньги, опыт и знакомства.
• Ты теряешь скилл делать игры хорошо, а не как-нибудь.

Как найдешь первую работу - можешь изучить хоть все книги, курсы и видео по геймдизайну. Главное - ты навсегда получишь титул "Геймдизайнер" а вместе с ним - работу с зп от 150к на удаленке.

Полный план обучения

Глава 1. База геймдизайна

• Правила и Обратная связь
• Победа и Поражение
• Цели и Мотивация
• Игровой цикл
• Core и Meta
• Game Feel или Филинг

Глава 2. Аудитория и Контент

• Жанр игры
• Виды игроков по мотивации
• Виды игроков по монетизации

Глава 3. Процесс разработки

• Этапы разработки игры
• Роли в разработке
• Этапы разработки фичи
• Таск-трекер и сроки

Глава 4. Конфиги

• Базовая экселька
• ER-диаграмма
• Типы данных
• Архитектура конфигов в проекте
• Конфиги в диздоке
• Связи в конфигах

Глава 5. Артефакты геймдизайнера

• Описание и цели механики
• Use Case
• Конфиги
• Логика механики
• UI: Мокап, Описание, User Flow
• Таблицы ассетов и контента

Глава 6. Аналитика

• Воронка конверсий
• Статистика
• AERM метрики
• Acquisition - Привлечение
• Engagement - Вовлечение
• Retention - Удержание
• Monetization - Монетизация
• А/Б тесты

Глава 7. Баланс

• Введение в баланс
• Процесс баланса
• Как анализировать баланс?
• Подходы к балансу
• Баланс боевки
• Баланс прогрессии

Глава 8. Экономика

• Системная динамика
• Ресурсы
• Gates - Ограничения прогресса
• Якорная прогрессия

Глава 9. Трудоустройство

• База собеседований
• План трудоустройства
• Создать легенду
• Создать резюме
• Найти вакансии
• Собеседования
• Как сделать тестовое задание

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