Новые складчины | страница 2

18 апр 2026

Для кого этот курс
Для разработчиков, программирующих на PHP (опыт от 1 года) или на любом другом ООП (опыт от 3-х лет), которые хотят развиваться в backend-направлении или стать fullstack-специалистом.

Если вы уже знакомы с PHP, то понимаете, что для него важно придерживаться парадигм программирования. На курсе вы узнаете, чем парадигмы ООП отличаются от функционального программирования, научитесь применять SOLID, DRY, KISS и стандарты PHP — PSR. Вы сможете оценить алгоритмическую сложность кода, работать с кодом с точки зрения анализа и будете понимать, почему решение работает медленно и как это поправить.

Вы освоите тестирование, доставку в продакшн, а также познакомитесь с SRE-практиками, которые позволяют определять, насколько стабилен сайт, как повысить его стабильность и сделать отказоустойчивым

Необходимые знания

Опыт разработки на PHP от одного года или опыт разработки на другом языке от 3 лет (приветствуются любые языки ООП)

Опыт работы с системой версионирования Git

Знание основных принципов ООП, опыт работы с базами данных и понимание основ веб-разработки облегчат прохождение курса для программиста, но не являются обязательными.

Что вам даст этот курс
Вы сможете грамотно решать на PHP разнообразные задачи бэкенда Middle+ уровня. Подготовка проходит на реальных продуктовых задачах, после которых вы будете четко понимать, чем эффективные решения отличаются от плохого кода.

В последние годы работодатели отдают предпочтение PHP-разработчикам, которые не только пишут чистый код, но и умеют работать с инфраструктурой, в команде. Поэтому программа курса глубоко погружается в экосистему PHP:

Инфраструктура — Docker, виртуальные машины, облака, сетевое взаимодействие, обеспечение безопасности приложения, Composer, управление зависимостями, очереди и построение асинхронного взаимодействия.

Хранилище — PostgreSQL, MySQL, NoSQL (Clickhouse, ElasticSearch) и взаимодействие PHP с различными типами хранилищ.

Тестирование — не только unit-тесты, но и покрытие тестами всех слоёв приложения

Программа

Общие знания

Модуль направлен на обобщение знаний, а также на расширение понимания возможностей языка PHP и теоретических основ.

Тема 1: Подготовка к курсу и инфраструктура ПО //ДЗ
Тема 2: Linux //ДЗ
Тема 3: Внутреннее устройство PHP
Тема 4: Composer // ДЗ
Тема 5: PHP WebServers // ДЗ
Тема 6: Сети, протоколы. Балансировка. Безопасность // ДЗ

Базы данных

Модуль нацелен на активное изучение вопросов выбора, применения и управления хранилищами в проектах, использующих PHP. Происходит тесное знакомство с СУБД PostgreSQL, рассматриваются различные NoSQL хранилища, а также вопросы тюнинга MySQL.

Тема 1: Основные понятия баз данных // ДЗ
Тема 2: Алгоритмы
Тема 3: Решение алгоритмических задач // ДЗ
Тема 4: PostgreSQL для администратора
Тема 5: PostgreSQL для разработчика // ДЗ
Тема 6: Как устроен PostgreSQL // ДЗ
Тема 7: Другие SQL-решения // ДЗ
Тема 8: Redis // ДЗ
Тема 9: MySQL и форки
Тема 10: PHP и базы данных // ДЗ
Тема 11: Парадигмы программирования
Тема 12: Практикум решения алгоритмических задач 1 // ДЗ

Практики разработки

Модуль изучает всевозможные правила, рекомендации и практики, применяемые в современной разработке: начиная от именования переменных и заканчивая паттернами и алгоритмами, студенты знакомятся с правильной организацией кода PHP-приложений.

Тема 1: Архитектура кода // ДЗ
Тема 2: Практики хорошего кода
Тема 3: Design patterns. Часть 1
Тема 4: Design patterns. Часть 2 // ДЗ
Тема 5: Введение в тестирование
Тема 6: Unit-тестирование // ДЗ
Тема 7: Практикум по тестированию // ДЗ

Архитектуры и HighLoad-системы

Модуль посвящён расширению приложения, его отказоустойчивости, вариантам организации взаимодействия с другими приложениями, а также способам доставки функциональности до Production.

Тема 1: Профилирование, логирование и мониторинг
Тема 2: Очереди. Часть 1
Тема 3: Практикум решения алгоритмических задач 2 // ДЗ
Тема 4: Очереди. Часть 2 // ДЗ
Тема 5: Проектирование API // ДЗ
Тема 6: Репликация
Тема 7: Шардинг
Тема 8: Кеширование
Тема 9: Deploy приложений // ДЗ
Тема 10: Основы Kubernetes
Тема 11: Практикум по разворачиванию приложений
Тема 12: Site Reliability Engineering

Преподаватели:
Владимир Языков, Александр Пряхин, Дмитрий Кириллов, Илья Нуриллин, Сергей Петров, Михаил Каморин, Олег Мельник

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

18 апр 2026

Тариф Оба дня

Доклады и мастер-классы от людей, которые работают с ИИ и 1С каждый день. Каждый доклад — разбор реальных задач от постановки и до результата с живой демонстрацией.

184 человека заполнили анкету перед этой конференцией. Самый частый ответ на вопрос «что раздражает в разговорах про ИИ» — нехватка реальных кейсов. Поэтому программу собрали вокруг того, что уже работает на практике.

Вы не обязаны верить в «AI-революцию». Достаточно посмотреть, что уже работает в реальных задачах вокруг 1С — и решить, нужно ли это вам.

Программа:

1. День руководителей — 22 мая:

Для тех, кто хочет решать задачи сейчас, а не ждать в очереди к разработчикам.

Как я сделала своим менеджерам калькулятор реечных потолков - Аларикка Купцова.

0 в программировании — как мы строим IT-продукт для транспортной отрасли с помощью AI - Андрей Миронов и Виталий Минеев.

Как Codex помогает инженеру-проектировщику - Дмитрий Таран.

Внедрение AI в бизнесе — примеры и как это сделать в жизни - Павел Ступко.

Как сделать себе личного ассистента с OpenClaw - Александр Агафонцев.

Круглый стол - в конце дня все докладчики собираются на круглый стол:

ответы на вопросы участников

живое обсуждение кейсов и того, что можно забрать в работу сразу.

2. День программистов — 23 мая:

Для тех, кто уже работает с ИИ-агентами или хочет выйти на следующий уровень.

Решение практической задачи в 1С (ЗУП) с современным инструментарием (SDD, MCP, Skills\Rules) - Олег Филиппов.

Агентская работа с 1С:Напарник - Игорь Апресов.

Как использовать ИИ, не привлекая внимания санитаров - Егор Мазалов.

Оркестратор ИИ для 1С. Плюсы, минусы, сложности - Арман Кудайбергенов.

Тема уточняется - Дмитрий Андреев.

Тема уточняется - Петр Цап.

Круглый стол - в конце дня все докладчики собираются на круглый стол:

ответы на вопросы участников

живое обсуждение подходов,

инструментов

и того, что можно забрать в работу сразу.

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

15 апр 2026

Чему вы научитесь

Разрабатывать веб-сервисы и REST API на Java с использованием Spring Boot

Применять систему контроля версий Git для управления кодом и организации командной работы через GitHub

Создавать и оптимизировать SQL-запросы, проектировать базы данных для backend-приложений

Использовать принципы ООП, паттерны проектирования и SOLID при написании промышленного кода

Работать с базами данных через JPA (Hibernate) и выполнять миграции

Реализовывать безопасность в приложениях с использованием JWT-аутентификации и авторизации

Проектировать многослойную архитектуру приложения (controller-service-repository)

Документировать API с помощью Swagger и тестировать его через Postman

Отлаживать код, обрабатывать исключения и писать логи для production-среды

Использовать современные инструменты сборки (Maven) и функциональные возможности Java (Stream API)

Эта программа — ваш путь в backend-разработку на Java. Вы освоите ключевые технологии, необходимые для создания современных веб-сервисов: язык Java, фреймворк Spring Boot, работу с базами данных через SQL и систему контроля версий Git.

Что делает программу уникальной:

Полный стек backend-разработчика — пять взаимосвязанных курсов покрывают все этапы создания приложения

Практика вместо теории — вы пишете код, ориентированный на практическое использование

Современные инструменты — Spring Boot, JPA, REST API, JWT, SQL, GIT, Swagger, Maven

Командная разработка — обучение работе с Git и GitHub как в реальных IT-командах

Практическая ценность:

Вы не просто изучите синтаксис Java, а научитесь создавать полноценные веб-сервисы с базами данных, аутентификацией и документацией. Каждый модуль завершается реальным техническим заданием, а итогом обучения станет готовый проект для портфолио.

Структура обучения:

Программа построена по принципу "от простого к сложному":

Основы Java — синтаксис, ООП, алгоритмы

Spring Boot и веб-разработка — REST API, архитектура, безопасность, проектирование и работа с БД (SQLite, MySQL)

Базы данных — SQL, проектирование схем, JPA / Hibernate

Инструменты разработки — Git, Maven, Swagger и др.

Итог: Вы получите комплексные навыки backend-разработчика и сможете претендовать на позицию Junior Java Developer, имея за плечами опыт создания реальных веб-сервисов.

Для кого эта программа:

Начинающие backend-разработчики
Которые хотят освоить Java и стек технологий для создания веб-сервисов

Разработчики на других языках
Которые планируют перейти в Java-разработку и нуждаются в системном подходе

Студенты технических специальностей
Которым необходимы практические навыки для успешного старта карьеры в backend-разработке

IT-специалисты (QA, DevOps)
Которые хотят уверенно читать, писать и понимать код на Java

Начальные требования:

Базовые навыки работы с компьютером

Умение печатать и работать с текстовыми редакторами

Понимание, как работают веб-сайты (общее представление)

Готовность решать логические задачи

Желание учиться и много практиковаться

Будет плюсом (но не обязательно):

Базовое понимание любого языка программирования (Java, Python, JavaScript и др.)

Знакомство с командной строкой

Общее представление о базах данных

Не требуется:

Опыт работы со Spring Boot

Знание SQL или Git

Профильное IT-образование

Умение настраивать серверы

Что внутри:

В комплект входят 5 курсов общей стоимостью 9 440 ₽. Если купить программу, то заплатите 5 490 ₽, сэкономив 3 950 ₽.

Git + GitHub. Полный курс
Pragmatic Programmer
Практическое руководство по работе с системой контроля версий Git и платформой GitHub. Вы научитесь создавать репозитории, управлять ветками, разрешать конфликты, работать с Pull Request и использовать современные инструменты, как GitHub Copilot. Идеально для начинающих разработчиков.

Java: написание веб-сервисов для начинающих
Сергей Каменецкий
Будем учиться создавать современные веб-сервисы с использованием Spring Boot. Вы освоите основы, ООП, работу с базами данных, разработку REST API и внедрение безопасности. Практический подход, реальные проекты и современные инструменты помогут вам уверенно программировать на Java и применять полученные знания при решении задач. Подходит для начинающих и тех, кто хочет углубиться.

SQL практикум для начинающих и продолжающих (часть 1)
Pragmatic Programmer
Спроектируем базу данных популярного мессенджера и научимся писать все виды запросов к ней.

SQL практикум. SELECT-запросы от А до Я (часть 2)
Pragmatic Programmer
Полное погружение в мир SELECT: от базовых выборок до сложных оконных функций, CTE и рекурсивных запросов. Практика, практика! Никакой лишней воды. Учимся извлекать данные любой сложности.

SQL практикум. Продвинутый уровень (часть 3)
Pragmatic Programmer
Продолжим развивать БД популярного мессенджера. Обсудим более сложные вопросы: транзакции, представления, процедуры, оптимизацию, права доступа и многое другое.

Наши преподаватели:

Pragmatic Programmer

Номинант премии Stepik Awards 2025 Прорыв года.

Номинант премии Stepik Awards 2025 Лучший бесплатный курс.

C# программист с 2008 года, преподаватель онлайн-школ Otus и…

Сергей Камянецкий

Создаю практические курсы по C# и микросервисной архитектуре. Помогаю разработчикам переходить с junior на middle/senior уровень через реальные задачи и code review. программист • наставник • популяризатор программирования

Автор месяца Декабрь 2025

Победитель Stepik Awards 2024

Backend-разработчик и автор курсов по C# и микросервисной архитектуре. Помогаю junior и middle разработчикам переходить на новый уровень через практику и реальные проекты.

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

13 апр 2026

Курс последовательно раскрывает секреты создания ИИ-агентов на Python.

Без сложного кода - только понятная теория, живая практика и реальные примеры.
Шаг за шагом ты соберёшь умного AI помощника, который умеет помнить, рассуждать и взаимодействовать с внешним миром.

Курс подходит даже новичкам в программировании.

Чему вы научитесь

Собирать ИИ агента с памятью и заданной целью.

Подключать к нему один или несколько инструментов для выполнения действий (tools).

Загружать дополнительные знания из внешних файлов (RAG).

Использовать полностью бесплатного AI помощника, который умеет не только общаться, но и выполнять команды.

Подключать вашего персонального агента как Телеграм-бота для работы и бесплатного общения 24/7.

О курсе
Ты хочешь научиться создавать настоящих ИИ-агентов, которые умеют не просто отвечать, а ставить цель, использовать инструменты, запоминать факты и действовать как умный помощник?

Тогда этот курс для тебя!

Ты познакомишься с Agno - современным Python-фреймворком, который позволяет просто и прозрачно собирать LLM-агентов прямо на чистом Python, без лишней магии и зависимостей.

Никакой сухой теории! Работающий код в каждом уроке.
Мы не будем ждать 10 уроков, чтобы запустить проект. Вы создадите своего первого агента в первый же вечер. В каждой теме - мини-проект, который остается в вашем портфолио.

И не пропустите наш следующий курс по продвинутой разработке на Agno с еще более крутыми материалами и проектами (в разработке).

Для кого этот курс
Для старшеклассников и студентов, увлекающихся Python, для начинающих и энтузиастов, интересующихся ИИ/LLM и для всех, кто хочет создавать не просто "чат-ботов", а продвинутых и эффективных AI агентов.

Начальные требования

ПК или ноутбук

Знакомство с базовыми конструкциями Python на уровне школьной программы

Желание учиться и экспериментировать

Наши преподаватели
Максим Рагалевич . Разработчик Python и исследователь ИИ. Создаю вместе со студентами умных агентов - просто, понятно, и с упором на результат.
Более 16 лет в IT: прошел путь от системного администратора и разработчика ПО до руководителя IT-отдела. Сейчас моя главная страсть - разработка ИИ-агентов и цифровых личностей.

Как проходит обучение

Простая пошаговая подача материала;

Теория, диалоговые вопросы и ответы;

Практика с реальными примерами кода;

Проверочные задания и чеклисты;

5 полностью функциональных мини‑проектов;

Итоговый персональный ИИ-агент в Telegram;

Доступ в уникальный клуб создателей ИИ-агентов в ТГ.

Программа курса

Первое знакомство
Подготовка окружения

Устанавливаем Python.

Переходим на IDE PyCharm и готовим окружение.

Создаём новый проект и устанавливаем Agno.

Регистрируемся в OpenRouter и получаем токен доступа.

OpenRouter: особенности работы в учебных проектах.

Выбираем LLM-модель для агента.

Теория про ИИ-агентов и фреймворки

Кто такие LLM-агенты и чем они отличаются от чат-ботов.

Почему мы выбираем именно Agno.

Безопасность и этика в работе с ИИ-агентами.

Тестирование по пройденной теме.

Базовый агент: цель и диалог

Теория: что такое цель агента и как она влияет на поведение.

Практика: агент отвечает по цели и ведёт диалог.

Разбор программы базового агента.

Эксперименты и мини-задания.

Тестирование по пройденной теме.

Память агента: я тебя не забуду

Теория: что и как помнит твой агент.

Практика: собираем агента, который нас помнит.

Разбор программы агента с памятью.

Эксперименты и мини-задания.

Тестирование по пройденной теме.

Добавление знаний агенту

Теория: мини-RAG как локальный источник знаний.

Практика: embedder, индекс, вопросы по документу.

Разбор программы агента с знаниями.

Эксперименты и мини-задания.

Тестирование по пройденной теме.

Продвинутый агент: инструменты и логирование

Теория: инструменты агента.

Практика: добавление и использование инструментов агентом.

Разбор программы агента с инструментами.

Теория: обработка ошибок и логирование.

Эксперименты и мини-задания.

Тестирование по пройденной теме.

Сборка итогового агента

Практика: запускаем продвинутого помощника.

Разбор программы и дальнейшие улучшения.

Подключение ИИ-агента к Телеграм

Создание простого Telegram эхо-бота.

Добавление кода итогового агента.

Выбор хостинга и запуск агента.

Заключение

Итоги и что дальше.

Поделись своими впечатлениями.

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

12 апр 2026

Практический курс для верстальщиков и вебдизайнеров, где вы перенесете реальный дизайн с Figma в WordPress и начнете брать проекты самостоятельно.

Для кого этот курс

Ты уже умеешь верстать или дизайнить, но застрял на месте?
Подойдет верстальщикам, веб-дизайнерам и тем, кто хочет перейти от статических сайтов к полноценным CMS-проектам.

Не знаешь WordPress
HTML/CSS есть, но как это превратить в полноценный CMS – непонятно.

Теряешь заказ
Клиенты просят сайт на WordPress, а ты должен отказывать или передавать проект.

Доходы не растут
Застрял на статической верстке/дизaйне без возможности брать более дорогие проекты под ключ.

Нет системы
Различные туториалы, хаос в знаниях – нет четкого пути от дизайна до готового сайта.

Решение

Этот курс - следующий шаг после верстки
Системная программа, которая за 4 недели переведет тебя из Figma HTML/CSS/JS в полноценного разработчика WordPress.

Переносить дизайн с Figma в WordPress быстро и правильно

Создавать кастомные шаблоны с нуля без рыхлых конструкторов

Работать с динамическим контентом через ACF

Собирать многостраничные сайты и интернет-магазины

Брать проекты под ключ и зарабатывать от $300 за сайт

Результат
После курса у тебя будет навык, благодаря которому ты сразу сможешь брать на разработку сайты стоимостью $300–$1000

Что мы сделаем

Во время курса мы вместе:

Возьмем готовый дизайн в Figma
Реальный современный макет как в настоящем проекте для клиента.

Перенесем в WordPress
Превратим верстку в полноценную WordPress-тему с шаблонами.

Настройка WooCommerce
Установим и настраиваем WooCommerce плагин, кастомизируем его платежным модулем.

Сделаем динамические блоки через ACF
Контент будет редактироваться через удобную админ-панель без кода.

Соберем многостраничный сайт
Главная, услуги, блог, контакты – полноценный сайт как у клиентов.

Выложим на хостинг
Деплой на реальный сервер – сайт будет доступен в интер

7 модулей - от нуля до фриланса

Модуль 01 (Старт): WordPress основы
Установка, структура, темы, плагины. Разбираемся в CMS без лишнего.

Модуль 02 (Основа): Создание темы
Пишем кастомную тему с нуля: файловая структура, functions.php, шаблоны.

Модуль 03 (Ключевой): Перенос верстки
Берем HTML/CSS из Figma и правильно интегрируем в WordPress-тему.

Модуль 04 (Pro): ACF, динамика, WooCommerce
Advanced Custom Fields — делаю контент управляемым через удобную панель.

Модуль 05 (Проект): Многостраничный сайт
Собираем полноценный сайт: главная, странички, блог, кастомные типы записей.

Модуль 06 (Финал проекта): Деплой и финал
Выводим сайт на хостинг, настраиваем домен. Готовый проект в портфолио.

Модуль 07 (Финал курса): Фриланс
Разберем: сколько можно зарабатывать на фрилансе, каким должно быть портфолио и как его сделать, как оценить стоимость своей работы, как и где взять первый заказ, как правильно работать с заказчиком, как наработать себе постоянных заказчиков, с какими клиентами НЕ стоит работать, как продвигаться в ТОП на фриланс бирже, где брать заказы кроме фриланса биржи, как организовать рабочее место, как зарабатывать больше!

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

12 апр 2026

Практический курс по многопоточности и параллельному программированию в C#/.NET. От Thread и lock до PLINQ и потокобезопасных коллекций. Реальные примеры и паттерны для высокопроизводительных приложений.

Для кого этот курс:

Курс предназначен для C# разработчиков уровня junior/middle, которые готовятся к техническим собеседованиям на позиции middle/senior developer и хотят уверенно отвечать на вопросы по многопоточности.

Если вы когда-либо получали вопросы про Race Conditions, Deadlock'и, примитивы синхронизации или PLINQ на интервью и чувствовали себя неуверенно - этот курс для вас.

Начальные требования:

Уверенное знание языка C#.

Чему вы научитесь:

Создавать и управлять потоками с помощью Thread.

Применять синхронизацию через lock и Monitor для защиты общих ресурсов.

Использовать CancellationToken для корректной отмены долгих операций.

Обрабатывать исключения в многопоточной среде.

Различать назначение ConcurrentDictionary, ConcurrentQueue, ConcurrentStack, ConcurrentBag.

Сравнивать производительность обычных и concurrent коллекций.

Применять BlockingCollection для Producer-Consumer архитектур.

Анализировать компромиссы между безопасностью и скоростью.

Использовать Task и Task<T> для неблокирующих операций.

Применять основы async/await для упрощения асинхронного кода.

Комбинировать синхронный и асинхронный код.

Разрабатывать системы бронирования с конкурентным доступом.

Строить многопоточные математические вычисления (сложение матриц).

Создавать Producer-Consumer системы для обработки данных.

Диагностировать и устранять Race Conditions и Deadlock'и.

Предотвращать гонки данных (Race Conditions).

Правильно обрабатывать AggregateException в параллельном коде.

Корректно завершать Producer-Consumer системы.

Управлять жизненным циклом потоков и ресурсов.

Как проходит обучение:

Курс состоит из небольших видеоуроков (всего их 86) с детальным текстовым сопровождением - каждая тема включает примеры кода и пошаговые объяснения принципов работы многопоточности. После изучения материала вы проходите тесты на понимание концепций и выполняете практические задания - пишете код.

Программа:

Начало

Основы многопоточности

Синхронизация потоков

Продвинутая синхронизация

Управление жизненным циклом потоков

Task и асинхронное программирование

Async/Await паттерн

Параллельное программирование

Окончание

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

11 апр 2026

Базовые навыки управления командой
Темы, которые вы освоите:
- мотивация команды
- SMART и контроль
- Обратная связь
- Делегирование
- Найм
- Онбординг
- Увольнение и удержание

Немного о технологии
Системное развитие команды
Программа охватывает весь жизненный цикл сотрудника: от найма до развития и увольнения. Вы получите целостный набор инструментов для управления мотивацией, постановки целей и проведения 1-to-1, что позволит планомерно растить команду.
Навыки мягкого влияния и жёсткого контроля
Балансировать между доверием и контролем, искусством обратной связи и противодействием выгоранию. Вы научитесь не только техническим аспектам, но и мягким навыкам, чтобы вдохновлять команду и решать сложные кадровые ситуации без микроменеджмента.
Отработка знаний на практике
Отработка реальные управленческие задач на практике — от увольнения до срывов дедлайнов. Это позволит отработать все изученные техники в безопасной среде и избежать ошибок в реальной работе, особенно в таких рисковых зонах, как найм и увольнение.

Программа курса:

Введение
Мотивация команды
Развитие и 1-to-1
SMART и контроль
Обратная связь
Делегирование
Найм
Онбординг
Увольнение и удержание
Практические инструменты лидера
Заключение
Финальная игра

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

8 апр 2026

Что такое MCP-сервера?
Это набор из Docker-контейнеров, которые расширяют возможности ИИ и позволяют ему работать с 1С так же, как опытный программист.
Без MCP современный ИИ, который даже очень хорошо пишет код не знает деталей синтаксиса Вашей версии платформы 1С, не знает особенностей и метаданных Вашей конфигурации 1С. С MCP ИИ начинает понимать код, метаданные, справку и бизнес-логику конфигурации 1С.

MCP варианты:

MCP №1 — HelpSearchServer Поиск по справке платформы 1С (RAG)

MCP №2 — Graph Metadata Search

MCP №3 — CodeMetadataSearchServer

MCP №4 — SSLSearchServer

MCP №5 — SyntaxCheckServer

MCP №6 — TemplatesSearchServer

MCP №7 — 1CCodeChecker

MCP №1 — HelpSearchServer Поиск по справке платформы 1С (RAG)
Этот MCP-сервер подключает ИИ к официальной справке платформы 1С конкретной версии, с которой вы работаете.
Это критически важно, потому что поведение платформы, методы и сигнатуры меняются от версии к версии.
ИИ:

ищет по справке по смыслу

объясняет методы и параметры

подсказывает корректное использование API

не путает версии платформы

Один из самых важных MCP-серверов в пакете.

MCP №2 — Graph Metadata Search
Этот сервер строит граф связей метаданных конфигурации 1С.
ИИ начинает понимать, как объекты связаны между собой, а не просто видеть их названия.
ИИ может:

искать любые метаданные по любым критериям

анализировать связи документов, регистров, справочников, находить зависимости

объяснять архитектуру конфигурации

отвечать на вопросы в терминах бизнес-сущностей

MCP может использовать отдельную LLM - чем экономить контекст и сохранять фокус основной модели для кодинга

У MCP есть визуальный интерфейс - может просто отвечать на вопросы по конфигурации. Подходит для аналитиков.

MCP также может искать код в привязке к метаданным конфигурации

Особенно полезен при работе с чужими или большими конфигурациями.

MCP №3 — CodeMetadataSearchServer
Поиск по метаданным, коду и справке к конфигурации. Поиск и валидация XML для генерации форм и метаданных.
Сервер индексирует метаданные конфигурации и связанную с ними справочную информацию и код.
ИИ может искать не только по названию, но и по назначению и смыслу.
Поддерживает:

поиск объектов конфигурации

поиск форм

поиск по коду (включая взамосвязи и вызовы)

валидацию сгенерированных объектов

объяснение назначения объектов

Базовый MCP для работы с метаданными и кодом конфигурации

MCP №4 — SSLSearchServer
Этот сервер даёт ИИ доступ к справке по Библиотеке Стандартных Подсистем (БСП).
ИИ понимает, какие функции уже реализованы в БСП, и не «изобретает велосипед».
MCP позволяет:

находить функции БСП (как по точному названию так и по семантике)

объяснять их назначение

подсказывать правильное использование

учитывать разные версии БСП

Просто необходим если вы работаете в конфигурации с БСП
MCP №5 — SyntaxCheckServer
Проверка синтаксиса BSL (BSL Language Server)
Сервер использует BSL Language Server для анализа кода.
ИИ проверяет код и находит ошибки ещё до встраивания сгенерированного кода в существующий.
Определяет:

синтаксические ошибки

стиль кода

нарушение стандартов

"лучшие практики"

Незаменимый MCP, особенно в случае если вы не работаете в Cursor
MCP №6 — TemplatesSearchServer
Контейнер содержит библиотеку популярных шаблонов кода 1С.
Также поддерживается добавление собственных шаблонов и паттернов. Также поддерживается долговременная ПАМЯТЬ.
С этим MCP ИИ:

использует готовые шаблоны накопленные за годы в сообществе

использует популярные хитрости и нетипичные приёмы

может использовать ваши внутренние практики

запоминает ваши важные решения

запоминает типичные паттерны и исправления своих ошибок

Дайте вашему ИИ агенту все знания сообщества 1С-ников и заставьте его учиться

MCP №7 — 1CCodeChecker
MCP для 1С:Напарник (нужен ключ)
Предоставляет все возможности 1С:Напарника в качестве субагента:

проверка кода на ошибки (включая архитектурные и производительность)

ревью кода по стилю и стандартам

переписывание кода напарником или даже написание кода по задачам

ИИ поиск информации по ИТС

ИИ поиск информации по конкретной конфигурации

ИИ поиск информации по платформе

ИИ консалтинг по любым вопросам 1C

MCP актуален как для разработки так и для аналитики и работы с проектом. Для разработки позволяет получать по-настроящему промышленный код.
Автор Олег Филиппов
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

8 апр 2026

Исчерпывающий курс от новичка до профессионала для всех, кто хочет овладеть передовыми технологиями симуляции в робототехнике. Курс создан для абсолютных новичков, людей, меняющих профессию, студентов и самоучек

Nvidia Isaac Sim: Полное Погружение (курс на русском языке) — это исчерпывающий курс от новичка до профессионала для всех, кто хочет овладеть передовыми технологиями симуляции в робототехнике. Курс создан для абсолютных новичков, людей, меняющих профессию, студентов и самоучек, и устраняет главные барьеры для входа в робототехнику: отсутствие практического опыта, путаницу в инструментах симуляции и неуверенность в том, как применить их на практике.
Если вы разработчик из смежной IT-области, студент, стремящийся к карьере в робототехнике, или энтузиаст, готовый выйти на новый уровень, этот курс проведет вас шаг за шагом от нуля до профессионального уровня.

Чему вы научитесь

Вы получите глубокое понимание всей экосистемы Nvidia для робототехники, включая Isaac Sim, Isaac Lab, GROOT и ROS 2.

Вы освоите физику симуляции с PhysX 5, научитесь моделировать все основные типы роботов — манипуляторов, мобильных, человекоподобных и дронов, а также интегрировать продвинутые сенсоры (камеры, LiDAR, IMU).

Курс охватывает раздел ИИ для робототехники: Vision-Language Models (VLM), Vision-Language-Action Models (VLA), Large Language Models (LLM), обучение с подкреплением и имитационное обучение, а также работу с Python API, интеграцию с ROS 2 и sim-to-real transfer (переход от симуляции к реальному миру).

Навыки, которые вы получите. К окончанию курса вы сможете:

создавать фотореалистичные и физически точные симуляции;

импортировать и управлять реальными моделями роботов;

программировать роботов на Python;

проектировать и тестировать ИИ-модели управления роботами;

подключать симуляции к реальному оборудованию.

Вы создадите практические проекты, такие как автономная сортировка, роботы-доставщики, совместная сборка и роботы, управляемые естественным языком.

Новый инструмент для тестирования роботов
Мы добавили открытый инструмент Partenit, который можно использовать для тестирования поведения роботов и контроллеров в симуляциях (включая Isaac Sim) или без симулятора.
Он позволяет:
проверять действия робота по правилам безопасности
запускать готовые сценарии тестирования
получать метрики и оценки безопасности (A–F)
генерировать отчёты по результатам тестов
Инструмент полностью open-source и бесплатный.

Содержание
31 Sections / 284 Lessons / Без ограничений

1. Введение в мир робототехнического моделирования

2. Подготовка рабочего места и монтаж

3. Isaac Sim Основные интерфейсы и первые шаги

4. Universal Scene Description (USD) Базовые форматы

5. Физические сцены в Isaac Sim - PhysX 5 Basics

6. Соединения, сочленения и механизмы роботов

7. Импорт и настройка готовых роботов

8. Контроллеры и управление роботами

9. Датчики и восприятие окружающей среды

10. Типы роботов и возможности симуляции

11. Python API и программирование симуляций

12. Isaac Lab — фреймворк обучения с подкреплением

13. Алгоритмы и обучение с подкреплением

14. Имитационное обучение и сбор демонстраций

15. Визуально-языковые модели (VLM) для робототехники

16. Визуально-языково-действенные модели (VLA) и управление роботами

17. Большие языковые модели (LLM) как планировщики

18. Isaac Groot — универсальные политики управления роботами

19. Интеграция ROS 2 с Isaac Sim

20. Навигация и SLAM для мобильных роботов

21. Манипуляции и задачи Pick-and-Place (захват и перемещение объектов)

22. Продвинутые методы симуляции

23. Создание реалистичных окружений

24. Оптимизация производительности

25. Расширения и кастомизация Isaac Sim

26. Компьютерное зрение и обработка изображений

27. Реальные кейсы и проекты

28. Тестирование и валидация

29. Переход от симуляции к реальности (Sim-to-Real)

30. Карьера и дальнейшее профессиональное развитие

SWS7 Финальный квиз

Преподаватель: Юлия Горшкова
QA Lead, преподавательница тестирования.
Больше 7 лет преподает разные ИТ дисциплины на разных площадках
Создает B2B курсы (по заказу организаций, для обучения их сотрудников)
Основательница стартапа GradeBuilder и всех ресурсов QA Hackin

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

8 апр 2026

Онлайн-курс от разработчика решения для тех, кто хочет освоить работу в «1С:Управление автотранспортом Проф» с нуля и перейти к самостоятельной практике.

Формат проведения: 10 онлайн-занятий
Время: 10:00–13:00 МСК.

На курсе разбираются базовые настройки программы, ведение транспортных средств и водителей, учет ГСМ, оформление заказов и маршрутных листов, работа с путевыми листами, ремонты, складской учет, зарплата водителей, оказание услуг, доходы и расходы, логистика, мониторинг и контроль перевозок.

Курс подойдет:
— участникам команды внедрения программного продукта
— ключевым пользователям программного продукта
— программистам, консультантам и аналитикам 1С:Франчайзи

Авторы курса:
Юлия Бабак — консультант-аналитик отдела автоматизации управления транспортом и логистикой, компания «1С-Рарус»
Михаил Шкурла — руководитель группы разработки программ для управления транспортом и логистикой, компания «1С-Рарус»

Кратко по программе:
— первоначальная настройка
— заполнение основных справочников
— подсистема «ГСМ»
— документы «Заказ на ТС» и «Маршрутный лист», АРМ Диспетчера
— подсистема «Работа ТС» и планирование работы ТС
— подсистема «Складской учет»
— подсистема «Ремонты и агрегаты», АРМ Механика
— подсистема «БДД»
— учет водителей, зарплаты, выработки
— подсистема «Оказание услуг»
— подсистема «Доходы и расходы»
— взаимодействие с типовыми конфигурациями
— подсистема «Логистика»
— подсистема «Мониторинг»
— АРМ «Контроль перевозок»

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

6 апр 2026

Полный курс по Angular 21 и созданию полноценных SPA приложений

После прохождения курса вы сможете:
- Создавать проекты на Angular
- Создавать компоненты, директивы, пайпы
- Понимать и использовать привязки данных
- Использовать условные конструкции For, @if
- Использовать жизненные циклы компонентов
- Понимать и использовать Dependency Injection
- Создавать сложную маршрутизацию приложения, Guards
- Использовать RxJS и сигналы в компонентах Angular
- Работать с формами
- Взаимодействовать с API

Минимальные требования:
Знание JavaScript, Знание TypeScript, Знание HTML и CSS

В этом курсе мы изучим Angular, создавая приложение для работы с криповалютой. Этот курс идеально подойдёт тем, кто уже знаком с основами HTML, CSS и JavaScript и готов начать работать с одним из популярных frontend фреймворков — Angular. Если вы уже имеете опыт работы с другими JavaScript фреймворками, этот курс поможет вам быстро освоить Angular и его экосистему.

Курс ориентирован на практическое освоение, и весь теоретический материал будет подкреплён реальными задачами. Вместо стандартных примеров, мы будем работать с настоящими API и создавать компоненты и сервисы, которые имитируют реальные сценарии. В процессе мы подробно изучим Dependency Injectioin, роутер и напишем простой стор для хранения данных. Также в курсе предусмотрено множество упражнений, которые помогут вам углубить понимание технологий и доработать проекты, созданные на занятиях.

Программа
Курс построен таким образом, чтобы доносить материал от простого к сложному.
1. Введение в Angular
2. Настройка окружения
3. Основы Angular
4. Маршрутизация
5. Директивы
6. Пайпы
7. Работа с данными
8. Сервисы, внедрение зависимостей
9. Работа с формами
10. Http и взаимодействие с сервером
11. Заключение

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

6 апр 2026

Практический онлайн-митап для тех, кто не ждет отмены ограничений, а ищет реальные способы внедрения нейросетей в бизнес уже сегодня. Это вторая встреча серии, полностью посвященная обходу блокировок и стабильной работе с зарубежными ИИ-сервисами из РФ.

11 апреля Онлайн

Автор и организатор: Олег Филиппов — эксперт с 15-летним опытом в IT, CEO стартапа EmplDocs и создатель проекта OneRPA. Специализируется на ERP-системах, финансах и автоматизации. Ведет профессиональный канал «IT Does Matter».

Программа митапа:
— Белые списки: Инструкции по жизни и работе с нейросетями в условиях максимально жестких санкционных ограничений.
— Блокировки аккаунтов: Детальный разбор реальных кейсов блокировок со стороны ИИ-вендоров. Анализ причин, последствий и методов их предотвращения.
— Доступ к ресурсам: Актуализация классических методов доступа к необходимым ИИ-инструментам с опорой на новые вводные 2025 года.

Важные особенности мероприятия:

Митап носит закрытый характер: детальной программы и тезисов докладов в открытом доступе не будет.

Записи будут доступны только на защищенной платформе (возможно, не в полном объеме) в целях соблюдения законодательства РФ.

Информация, обсуждаемая на встрече, является эксклюзивной и не подлежит открытой публикации.

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

4 апр 2026

Научись разрабатывать высокопроизводительные, масштабируемые микросервисы, как в ВК, Yandex, OZON, СБЕР, Тинькофф, и увеличь свои шансы на трудоустройство в BigTech или повышение грейда

Курс адаптирован под частые проблемы backend-a, которые встречаются на работе

Перехожу на Go — хочу быстро адаптироваться и не писать как на старом языке

Узнаешь все необходимое про внутрянку Go и микросервисную архитектуру: HTTP, OpenAPI, gRPC, Kafka, Redis, Postgres, Prometheus, Grafana, Jagger, Elasticsearch, Kibana, Envoy, OpenTelemetry и др., чтобы сменить стек без потери в ЗП и сразу работать на интересных проектах.

Пишу на Go, но застрял в типовых задачах — хочу расти дальше

Узнаешь лучшие практики, нюансы и лайфхаки построения микросервисов, которые применяются в бигтехах, чтобы вырасти из рутины и начать решать сложные инженерные задачи.

Хочу уверенно проходить собесы и повысить свой грейд и зарплату

Напишешь реальный проект из 5 микросервисов, разберёшься как всё взаимодействует между собой и сможешь уверенно отвечать на вопросы по архитектуре и технологиям на собесах в топовые компании.

Вся подкапотная микросервисов в одном обучении

Разработаешь 5 микросервисов, связанных между собой через Kafka и gRPC, с изоляцией от внешнего мира с помощью Envoy Gateway

Обеспечишь мониторинг сервиса по стандарту OpenTelemetry с юнит-тестами, чтобы исключить ошибки в работе

Освоишь кеширование данных с помощью Redis и асинхронное взаимодействие между микросервисами с помощью Kafka

Освоишь работу с PostgreSQL, напишешь свою платформенную библиотеку, упрощающую разработку

Реализуешь межсервисное взаимодействие, систему аутентификации и авторизации

На практике научишься применять архитектурные подходы построения микросервисов

8 недель. 5 микросервисов. Production-ready стек.

Неделя 1 
HTTP и gRPC: два протокола, которые должен знать каждый Go-разработчик

Блок 1: gRPC — язык, на котором говорят микросервисы

Protocol Buffers с нуля — описываем контракт сервиса в ".proto"-файле

buf — генерируем Go-код одной командой вместо ручной возни с `protoc`

Поднимаем gRPC-сервер и клиент — полноценный CRUD для управления данными

Интерцепторы: перехватываем каждый запрос — логирование, перехват паник и кастомная логика

gRPC-Gateway + Swagger UI — один сервис, два протокола: REST снаружи, gRPC внутри

Валидация входных данных — отсекаем невалидные запросы ещё до попадания в бизнес-логику

Блок 2: HTTP — REST API на промышленном уровне

Chi — самый популярный Go-роутер — маршруты, цепочки middleware, таймауты и корректное завершение работы

Сначала контракт, потом код — описываем OpenAPI-спецификацию, получаем типизированный сервер с валидацией из коробки через Ogen

HTTP вызывает gRPC — связываем сервисы между собой: HTTP-фронтенд обращается к gRPC-бэкенду

Блок 3: Go Workspace — мультимодульный проект

go.work для нескольких сервисов — общие proto-определения, общие зависимости, единый репозиторий

Домашнее задание

Реализовать 3 микросервиса: OrderService (HTTP), InventoryService (gRPC), PaymentService (gRPC). Связать их через gRPC-клиенты — заказ обращается к складу и платёжке.

Результат недели

Ты с нуля напишешь 3 работающих сервиса на двух протоколах, освоишь кодогенерацию API из контрактов и научишься связывать микросервисы между собой. Это фундамент, на котором строится всё остальное.

Неделя 2 
Clean Architecture и тесты: пишем код, как в BigTech-компаниях

Блок 4: Слоистая архитектура — структура, которую поймёт любой разработчик

API → Service → Repository → Client — чёткое разделение ответственности

Три модели данных — модель API, доменная модель, модель хранилища: зачем их разделять и как конвертировать между собой

Инверсия зависимостей — интерфейсы определяет тот, кто использует, а не тот, кто реализует

Стратегия обработки ошибок — единые ошибки-маркеры на каждом слое, понятная цепочка от базы до клиента

Блок 5: Unit-тесты — от нуля до полного покрытия за 7 шагов

Первый тест на чистом Go** — `testing.T`, никаких фреймворков

Табличные тесты — один тест, десять сценариев: описываем входы и ожидаемые результаты

testify — читаемые проверки вместо ручных `if err != nil`

Стабы: подменяем зависимости вручную — простая реализация в памяти вместо реальной базы

mockery — генерируем моки автоматически — задаём ожидания, проверяем вызовы

Тесты в Clean Architecture — мокаем репозиторий, тестируем бизнес-логику изолированно

Параллельные тесты — запускаем тесты одновременно и не ловим гонки

Домашнее задание

Рефакторинг всех 3 сервисов в Clean Architecture. Unit-тесты с моками на сервисный и API-слой. Покрытие ≥40%.

Результат недели

Код разложен по чётким слоям — бизнес-логика отделена от транспорта и хранилища. Любой новый разработчик откроет проект и сразу поймёт, где что лежит. Тесты с моками ловят баги до продакшена, а не после

Неделя 3
Docker и PostgreSQL: сервисы обретают настоящее хранилище

Блок 6: Docker — упаковываем сервис в контейнер

Многоэтапная сборка Docker-образа — 800 МБ Go SDK превращаются в 10 МБ финальный образ

Запуск не от root — безопасно, как требуют в продакшене

Docker Compose — база данных, миграции и сервис поднимаются одной командой

Healthcheck и зависимости — контейнеры стартуют в правильном порядке

Блок 7: PostgreSQL — SQL на Go без боли

pgx — самый быстрый драйвер для PostgreSQL с пулом соединений (переиспользуем подключения, а не создаём новые на каждый запрос)

Squirrel — SQL-конструктор — собираем запросы программно, без склейки строк

Миграции через Goose — версионируем схему базы, накатываем изменения при деплое

Практические приёмы — получаем ID сразу при вставке, работаем с nullable-полями, избегаем SQL-инъекций

Блок 8: Транзакции — атомарность без компромиссов

Transaction Manager — оборачиваем несколько операций в транзакцию, не протаскивая объект транзакции через все слои

Прозрачные транзакции — репозиторий даже не знает, что работает внутри транзакции — всё скрыто в контексте

Домашнее задание

Поднять PostgreSQL через Docker Compose для OrderService и InventoryService. Написать миграции, заменить хранение в памяти на реальные SQL-запросы. Интегрировать Transaction Manager для атомарного создания заказа

Результат недели

Хранилище в памяти заменено на PostgreSQL. Ты умеешь поднимать инфраструктуру через Docker Compose, делать миграции, писать запросы и проектировать хранилища. Паттерн Transaction Manager — один из самых частых вопросов на собеседованиях

Неделя 4
Конфигурация, DI и Domain-Driven Design

Блок 9: Конфигурация — параметры сервиса без хардкода

YAML + переменные окружения через cleanenv — один конфиг-файл, переопределения через переменные окружения для каждого стенда

Профили: local / production / docker — переключаем поведение без изменения кода

Блок 10: DI-контейнер — управление зависимостями без магии

Ручной DI на Go — создаём зависимости лениво: только когда понадобятся

Корректное завершение работы — ресурсы закрываются в обратном порядке: что открыли последним — закрываем первым

Платформенная библиотека — проверка здоровья сервиса, логгер, менеджер закрытия ресурсов: переиспользуемые компоненты для всех сервисов

Блок 11: JSONB — гибкие структуры в PostgreSQL

JSONB-колонки — храним разнородные данные (характеристики разных типов деталей) в одной колонке без раздувания схемы

Индексы по JSON — быстрый поиск внутри JSON-структур

Блок 12: Domain-Driven Design — бизнес-логика, которая сама себя защищает

Сущности с поведением — объекты сами знают свои правила, а не просто хранят данные

Value Objects — типизированные значения (например, «прочность корпуса»), которые нельзя создать в невалидном состоянии

Агрегаты — группа связанных объектов с единой точкой входа, которая контролирует целостность данных

Доменный сервис — проверка совместимости компонентов корабля перед заказом

Резервирование деталей — Reserve/Release с защитой от невалидных состояний

Домашнее задание

Внедрить конфигурацию и DI-контейнер во все сервисы. Создать платформенную библиотеку. Реализовать DDD: сущность Part с методами Reserve/Release, Value Objects для свойств компонентов в JSONB, сервис проверки совместимости при заказе

Результат недели

Сервисы конфигурируются через YAML и переменные окружения, зависимости собираются через DI-контейнер, ресурсы корректно освобождаются при завершении. Бизнес-логика защищена доменной моделью — невалидное состояние невозможно создать в принципе. Ты строишь не просто сервисы, а **платформу** — как это делают в BigTech-компаниях

Неделя 5
Kafka: асинхронная коммуникация между сервисами

Блок 13: Apache Kafka — шина событий для микросервисов

Синхронный и асинхронный продюсер — гарантия доставки каждого сообщения vs максимальная пропускная способность

Консюмер — читаем поток событий — смещения, партиции, чтение с начала или с конца

Consumer Groups — горизонтальное масштабирование — несколько экземпляров сервиса делят между собой поток сообщений, автоматически перераспределяя нагрузку

Обработка сообщений пачками — накапливаем и обрабатываем группой для производительности

Kafka в Clean Architecture — выделяем слои для асинхронных потоков так же, как для HTTP и gRPC

Блок 14: SELECT FOR UPDATE — блокировки в PostgreSQL

Блокировка строк при чтении — «заморозить» запись в базе, пока мы с ней работаем, чтобы другой запрос не изменил её параллельно

Правильный порядок блокировок — всегда блокируем строки в одном и том же порядке, чтобы два запроса не заблокировали друг друга навечно

Повторная обработка событий без последствий — даже если Kafka доставит сообщение дважды, данные не сломаются

Домашнее задание

Поднять Kafka. Создать AssemblyService — новый микросервис, который слушает событие оплаты, «собирает корабль» и отправляет событие завершения сборки. OrderService публикует событие при оплате и обновляет статус при получении результата сборки. Блокировка строк для безопасного резервирования деталей.

Результат недели

Полная асинхронная цепочка: заказ → оплата → сборка → обновление статуса. Четвёртый микросервис (AssemblyService) работает через Kafka. Ты освоил событийную архитектуру — именно так обрабатывают миллионы событий в BigTech-компаниях вроде OZON, Яндекса и Тинькофф

Неделя 6
Аутентификация: IAM-сервис и Redis

Блок 15: Redis — быстрое key-value хранилище

Базовые операции — простые ключи, хеш-таблицы, хранение структур

Время жизни ключей (TTL) — данные автоматически удаляются через заданное время: идеально для сессий и кеша

Распределённая блокировка через Redis — когда несколько экземпляров сервиса должны по очереди работать с общим ресурсом

Защита от лавины запросов — если тысяча пользователей одновременно запросила одно и то же, в базу уходит только один запрос

Redis в Clean Architecture — кеширующий слой как отдельный репозиторий

Блок 16: Аутентификация на сессиях — от логина до защиты API

bcrypt — хешируем пароли правильно — почему md5 и sha256 для паролей использовать нельзя

Сессии в Redis с временем жизни — создание, проверка, удаление

gRPC-интерцептор для проверки сессий — список открытых методов, извлечение токена из заголовка

HTTP middleware для аутентификации — проверяем сессию через IAM, пробрасываем ID пользователя в контекст запроса

Передача информации о пользователе между сервисами — gRPC metadata для пробрасывания идентификатора через цепочку вызовов

Домашнее задание

Создать IAM Service — пятый микросервис: Register, Login, Logout, Whoami, GetUser. Пользователи в PostgreSQL, сессии в Redis с ограниченным временем жизни. Добавить HTTP middleware в OrderService и gRPC-интерцептор в InventoryService для проверки сессий через IAM.

Результат недели

Пятый микросервис — полноценный IAM с регистрацией, аутентификацией и хранением сессий в Redis. Каждый запрос проходит проверку — API больше не открыт всему миру. Плюс ты освоил распределённые блокировки и защиту от лавинных запросов — паттерны, которые спрашивают на каждом Senior-собеседовании.

Неделя 7
Observability: логи, метрики и распределённые трейсы

Блок 17: Логирование — от println до Kibana

Структурированные логи через slog + OpenTelemetry — логи отправляются в единый коллектор телеметрии

Запись сразу в два места — одновременно в консоль и в Elasticsearch, чтобы видеть логи и локально, и в централизованном хранилище

Kibana — ищем и анализируем логи всех сервисов в одном интерфейсе

Устойчивость к сбоям — если Elasticsearch упал, сервис продолжает работать и писать логи в консоль

Блок 18: Метрики — Prometheus и Grafana

Счётчики, гистограммы и другие типы метрик — считаем количество запросов, замеряем время ответа, отслеживаем текущую нагрузку

Автоматический сбор метрик gRPC — подключается в одну строку, сразу видим latency и количество ошибок

Prometheus — собирает метрики со всех сервисов через единый коллектор

Grafana-дашборды — красивые графики бизнес-метрик: заказы, выручка, время сборки

Блок 19: Распределённый трейсинг — видим путь запроса насквозь

Сквозной идентификатор запроса — один trace-id проходит через все сервисы, позволяя восстановить полный путь

Автоматический сбор трейсов для gRPC — подключается без изменения бизнес-кода

Добавляем бизнес-контекст к трейсам — видим не только «запрос прошёл», но и «какой заказ, какой пользователь»

Jaeger — визуализация полного пути запроса через все сервисы на одном таймлайне

Инструментация Redis — подключаем трейсы, метрики и логи для каждого вызова кеша через систему хуков

Домашнее задание

Развернуть полный стек наблюдаемости: коллектор телеметрии, Elasticsearch + Kibana, Prometheus + Grafana, Jaeger. Настроить логи всех сервисов в Kibana. Бизнес-метрики (заказы, выручка) в Grafana. Трассировка полного пути запроса через Order → Inventory → Payment. Вынести инструменты наблюдаемости в платформенную библиотеку.

Результат недели

Полноценная система наблюдаемости: Grafana с метриками, Kibana с логами, Jaeger с трейсами. Ты видишь каждый запрос от входа до ответа через все сервисы. Это уровень, который отличает Middle от Senior.

Неделя 8
Контейнеризация, балансировка и распределённый Rate Limiting

Блок 20:Контейнеризация и Nginx — всё в Docker, балансировка нагрузки

Многоэтапная сборка Docker-образа для каждого сервиса — сначала компилируем, затем берём только бинарник в минимальный образ

Docker Compose для всей системы — 5 сервисов + вся инфраструктура поднимаются одной командой

Nginx как балансировщик — запросы равномерно распределяются между репликами OrderService

Горизонтальное масштабирование — запускаем несколько копий сервиса, Nginx сам находит их по имени

Блок 21: Паттерны отказоустойчивости — чтобы сервис выжил в продакшене

Rate Limiter — ограничиваем количество запросов в секунду, чтобы сервис не захлебнулся под нагрузкой

Retry с нарастающей задержкой — клиент автоматически повторяет запрос при временных сбоях, каждый раз ожидая чуть дольше (плюс случайный разброс, чтобы все клиенты не повторили одновременно)

Circuit Breaker — если сервис начал падать, автоматически прекращаем к нему обращаться, даём восстановиться, затем аккуратно проверяем: заработал ли

Распределённый Rate Limiter через Redis — единый лимит на все копии сервиса, настройка лимитов отдельно для каждого метода, если Redis недоступен — пропускаем запросы, а не блокируем

Блок 22: Нагрузочное тестирование — проверяем, что всё работает под давлением

vegeta — заливаем HTTP-трафиком, замеряем время ответа и пропускную способность

ghz — то же самое для gRPC, проверяем rate limiter под реальной нагрузкой

Домашнее задание

Контейнеризировать все сервисы. Собрать единый Docker Compose со всей инфраструктурой. Настроить Nginx для балансировки OrderService на 3 реплики. Реализовать распределённый Rate Limiter через Redis — единый лимит на все экземпляры. Провести нагрузочное тестирование

Результат недели

Микросервисная система полностью собрана — от API до мониторинга, от аутентификации до балансировки нагрузки. 5 сервисов в Docker-контейнерах за Nginx, распределённый rate limiter защищает от перегрузки, нагрузочные тесты подтверждают работоспособность. Это готовый проект для портфолио и уверенный ответ на любой вопрос собеседования про микросервисы.

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

2 апр 2026

Предмет данного курса - простой, лаконичный, удобочитаемый и кроссплатформенный язык программирования Python. Он используется в разработке веб-приложений, анализе данных, искусственном интеллекте, автоматизации, кибербезопасности и многих других областях - и наша область его применения в данном курсе это анализ данных

В вакансиях технических компаний за последние 3 года Python входит в ТОП-1 требуемых технических навыков в области Data Science и Аналитика Данных

Этот курс - это способ максимально быстро ознакомиться с возможностями Python с точки зрения аналитика (бизнес-пользователя). Он спроектирован так, чтобы в самый короткий строк и без излишеств сделать из новичка уверенного бизнес-пользователя основных возможностей Python для анализа данных

Освещенных в курсе возможностей Python достаточно для решения основных бизнес-задач по извлечению, преобразованию\подготовке, визуализации и анализу данных данных. Обучение заточено не просто на заучивание команд и синтаксиса Python, а и на то, чтобы научить "думать на Python" (т.е., сформировать понимание логики его работы и логики разных конкретных библиотек).

Курс сфокусирован не только и не столько на демонстрацию экрана с кодом в ~200 лекциях, а на практическое освоение языка. Поэтому он насыщен практическими заданиями (более 170 ЗАДАНИЙ!), которые не только отлично прорабатывают лекционный материал, а формируют прикладные навыки использования Python

Курс от профессионала в анализе данных: владеющего навыками от обработки данных в MS Excel (вкл. надстройки семейства Power) и статанализа с предиктивной аналитикой в спецпрограммах (SPSS, JASP, Statistica...) - и до языков и методов Data Science применяемых в разработке систем "искусственного интеллекта" (Python, R).

Создатель курса - автор популярной бизнес -литературы (доступна в крупнейших магазинах: Amazon, Ozon, ЛитРес, Ridero...). В частности, автор одного из русскоязычных бестселлеров в категории "Анализ данных" - книги "Аналитика и Data Science для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев", а также одной из первых книг отечественных авторов по работе с компонентом ETL Power Query для Excel и Power BI "Power Query: учебное руководство";

Невзирая на массу современных инструментов визуальных инструментов подключения и извлечения данных из баз - Python популярен не только в среде ИТшников, а и обычных бизнес-пользователей (в первую очередь аналитиков). Это как раз тот навык, потраченное на изучение которого время отличная инвестиция!

Курс не заточен под конкретную предметную область (учет, коммерция, розница, маркетинг, закупки, проекты, кадры, медицина, строительство и т.д.): он формирует чистое понимание, знания и навыки Python для анализа данных - и с этими знаниями Вы, как эксперт в своей собственной предметной области (отрасли, дисциплине, сфере, функции...), сможете легко их применить для решения именно Ваших прикладных задач

Обратите внимание, что курс именно о языке Python для бизнес-пользователей и только под задачи анализа данных: а поэтому в нем НЕ БУДЕТ разбора (а если где-то вдруг будет, то поверхностный минимум достаточного для целей данного курса и без углубления в тему) использование его в таких направлениях, к примеру:

Web-разработка

GUI-разработка

разработка ПО

ООП (объектно-ориентированного программирования) и понятия классов, связанных с ними объектов, разбора полиморфизма, наследования, абстракции, инкапсуляции

Статистика и теория вероятности

и т.д.

Чему вы научитесь

Основы Python, типов данных и вычислений

ETL (извлечение, преобразования\подготовка\вычисления и загрузка данных) - Pandas

Визуализация данных (на основе Pandas под капотом которого Matplot + немного Seaborn и чуточку Plotly)

Описательные статистики (Pandas)

Сравнение групп (тесты и проверка гипотез) - Pingouin

Поиск скрытых связей между переменными - Pingouin

Классификация объектов, предсказание их принадлежности к определенной группе sklearn

Анализ временных рядов и прогнозирование будущих трендов - statsmodels.TSA

Для кого этот курс

Планирующим двигаться в ИТ: будущим программистам, тестировщикам, data science-специалистам...

Профессионалам любых специальностей (обычным бизнес-пользователям), интересующихся темой анализа данных

Аналитикам данных любой области \ отрасли

Начальные требования

Базовое умение устанавливать приложения\ПО на свой ПК следуя инструкциям - для прохождения курса нужно будет установить Anaconda\Jupiter Lab (или как альтернатива уметь самостоятельно пользоваться онлайн инструментами совместимыми с Python)

Около5 Гб свободного места на ПК для установки рабочей среды (бесплатной)

Навыки базовых операций с файлами в офисных приложениях: умение открывать, сохранять, удалять, переименовывать, копировать\вставлять, вырезать и т.д.

Понимание базовых математических операций, правил учета скобок; желательно еще основы текстовых операций, а также работы с датами. Понимание структуры\элементов таблицы (строки, столбцы, различать заголовки столбцов и значения на пересечении строк и столбцов). В идеале ориентировочное знание\понимание табличных вычислений (по столбцу целиком) и преобразований (транспонирование, отмена свертывания\мельтинг, join'ы и union'ы....)

Никакой специализированной предварительной подготовки в плане основ программирования или теории вероятности с матстатистикой от студента не требуется - курс реально "с нуля". Важно только желание освоить Python для анализа данных.

Желательно понимание структуры файлов\источников данных с которыми Вы работаете на практике (например, что книга Excel содержит внутри Листы; а XML-файл имеет узлы; а SQL база состоит из схем; и т.д.)

Желательно знание что такое таблицы и диаграммы (визуализации), и умение их "читать" (как минимум базовые: столбиковые, круговые, графики\линии, точечные)

Введение

Пару слов о курсе

Просто зашли поинтересоваться?

Как мы будем учиться

Знакомство с основами Python, его синтаксисом и мат. логикой

О языке Python

Популярные рабочие среды для Python

Знакомство с Jupyter Labs

Работа ячеек и ядра в Jupiter Labs

Нумерация и извлечение элементов в Python

Основы и особенности написания и оформления кода: синтаксис

Типы данных

Переменные

Динамическая типизация

Числовой калькулятор

Текстовые вычисления

А как дела с датами?

Мидквэл-лекция о модулях

Операторы сравнения

Логические операторы: and, or, not

Оператор принадлежности: in \ not in

Условные вычисления: if

Функции: def

Не о Half-Life: lambda-выражения

Итоги знакомства: что из этих основ может пригодиться в анализе

Углубление в основы: основные управляющие потоком конструкции

Что это за инструкции\конструкции

Условное принятие решений: логика if, elif, else

Условное принятие решений: паттерны\шаблоны match

Комбинация конструкций (на примере match и if)

Циклы: for и while

Управление\изменение поведения циклов: break и continue

Обработчики исключений\ошибок: try...except

Управление ресурсами: with (проба работы с файлами)

Итоги инструкций контроля потоков выполнения программы

О библиотеках: предназначение, подключения, использования

Что такое библиотеки или "забудьте (почти)все что мы учили ранее

Массивы и Таблицы

NumPy и SciPy для вычислений

Pandas и Polars: предназначение, отличия, подключение

Matplotlib, Seaborn, Plotly:предназначение, отличия, подключение

StatsModels с TSA: предназначение, отличия, подключение

ML (scikit-learn) с бустингом (...boost)

Вызов подсказок и справок по объектам в библиотеках

Библиотечные итоги

Основы для быстрого старта: как это все работает в комлексе

Большая картина: врубаемся что вообще происходит

Подготовка к написанию кода: подключаем библиотеки

Загрузка данных

Преобразование: очистка данных

Преобразование: добавление новых столбцов

Анализ данных: описательные статистики

Визуализация данных

Анализ данных: аналитическая статистика

Итоги раздела

ETL: извлечение, преобразование и загрузка данных

Общий процесс работы с данными и место в нем ETL

Series, DataFrame, векторные вычисл.(обработка столбцов целиком)

Навигация и отбор из датафрейма нужных данных

Подключение к csv

Подключение к Excel

Самостоятельное задание: проба загрузки таблицы из SPSS

ДатаФрейм и его Представление в Jupyter

Вывод ВСЕХ строк и столбцов

Выгрузка только нужных столбцов

Мидквел:мастер-класс по базовому пониманию справочных материалов

Изменения названий\имен\заголовков столбцов

Перемещение\Изменение порядка столбцов

Типы данных для столбцов: int, float, datetime, string

Выбор столбцов по типу данных

Систематизация чтений\подключений

Вычисление новых столбцов: числовые столбцы

Вычисление новых столбцов: разделение и объединение столбцов

Вычисление новых столбцов: текстовые столбцы

Вычисление новых столбцов: столбцы с датами

Вычисление новых столбцов: условный столбец\перекодировка

Вместо условного столбца: разбиение значений на группы (cut)

Из одного столбца сделать много столбцов с 0\1

Удаление лишних\ненужных столбцов

Систематизация работы со столбцами

Тест по столбцам

Оставление нужных строк сверху\снизу таблицы

Удаление лишних\ненужных строк (порядок, дубликаты)

Фильтрация\Отбор строк для анализа: условие c | и &

Тест по строкам

Стратегии работы с пустыми значениями

Удаление пустых строк и столбцов

Заполнение пустых значений другими значениями

Заполнение вниз\вверх

Интерполяция "пустышек" во времени (периодичные данные)

Комплексные функционалы для АНАЛИЗА пропущенных значений

Тест по пропускам

Стратегии проверки данных: опечатки, смысл, не тот тип

Мидквел-лекция: Основы оконных вычислений

Группировка\Агрегирование: понижение гранулярности таблицы

Транспонирование DataFrame\таблицы

Сводные таблицы (Pivot, Pivot Table, Crosstab)

Мельтинг\Отмена свертывания\Unpivot

Тест по изменению таблицы

Слияние нескольких массивов\таблиц: добавление строк

Слияние нескольких таблиц: добавление столбцов (с исп.ключей)

Тест по джойнам и юнионам

Сохранение данных в файл

Итоги загрузки, очистки и подготовки данных

Описательные статистики

Что такое описательные статистики

Частотный анализ (частотное распределение)

Частоты под несколько переменных

4 группы мер в описательной статистике

Меры центральной тенденции: среднее, мода, медиана

Меры точек относительного разделения : процентили и квартили

Меры рассеивания\вариативности: дисперсия, ст.отклонение, размах

IQR и выбросы\outliers

Комлексный анализ описательных статистик: describe

Ящик с усами: визуал для среднего,квартилей,мин и макс, выбросов

Меры формы распределения: асимметрия и эксцесс

Итоги раздела

Визуализации данных

Что такое визуализации?

Воспоминания как строятся диаграммы

Агрегирующие и неагрегирующие диаграммы

"Плавный" аналог гистограммы: агрегирующая KDE

Столбиковые\Линейчатые диаграммы: вертикальные и горизонтальные

Разбор и управление элементами диаграмм

Цветовое форматирование визуальных элементов

Группировка с распаковкой индекса: метод .groupby() с .unstack()

Столбцы на разные диаграммы (subplots)

Столбиковые диаграммы: с группировкой и с наложением

Погрешности\Коридор прогноза на диаграммах

График

Вторая Y-ось

Комбинированная диаграмма

График\диаграмма с областями

Круговые диаграммы

Диаграмма рассеивания\точечная

Превращаем точки в "пузыри"

Матрица скаттерплотов

Как забрать диаграммы в Power Point

Таблица - также визуальный элемент

Подводим итоги визуализаций

Анализ данных: Сравнение групп

Основные блоки задач, решаемые при анализе данных

Генеральная совокупность и выборка

Гипотезы и вероятность ошибки\значимость

Параметрика\непараметрика

Проверка распределения "на нормальность"

Зависимые (парные, связанные) и Независимые группы

Тест: Систематизация основных понятий

Сравнение независимых групп: 2 группы, параметрика

О навигации по таблицам результатов (вспомним датафреймы)

Сравнение независимых групп: 2 группы, непараметрика

Тест 2-х групп (почти самостоятельное задание)

Сравнение незав. групп:более 2-х групп,параметрика,с пост-хок

Сравнение незав. групп:более 2-х групп,непараметрика, с пост-хок

Сравнение парных\связанных групп: 2 группы, параметрика

Сравнение парных\связанных групп: 2 группы, непараметрика

Сравнение парных групп: более 2-х групп, параметрика, с пост-хок

Помиксуем-ка мы сами...: парные и независимые группы вместе

Сравнение парных групп: более 2-х групп,непараметрика,с пост-хок

Таблицы сопряженности: Хи2 для категориальных признаков, независ

Таблицы сопряженности: МакНемар для категор. признаков в завис.

Разговоры о красивом

Групповые итоги

Анализ данных: связи между переменными

Рассуждения о связях между переменными

Сила, Направленность и Значимая\Неслучайна статистическая связь

Корреляции

Мидквел: многомерность выбросов

Мидквел: многомерная нормальность

Мидквел: корреляционная красота

Корреляция для повторных замеров

Ложные (частные\получастные) корреляции

Анализ надежности-согласованности

Линейная регрессия

Понятие нормализации данных

А если связи нелинейные?

Квантильная регрессия (библиотека statsmodels)

Что такое факторный анализ

Факторный анализ (библиотека factor_analyzer)

Итоги раздела

Анализ данных: классификация

Переходим к классификации и кластеризации

Кто учит алгоритмы? Обучение с учителем

Бинарная логистическая регрессия

Как понять хороша ли модель: Precision, Recall, ROC-AUC

Мультиномиальная логистическая регрессия

Порядковая логистическая регрессия

Ближайшие соседи k-NN

Деревья решений

Ансамбли: RandomForest (случайный лес) как бэггинг подход

Ансамбли: бустинги - каждая модель исправляет предыдущую

А если никто не учит? Обучение без учителя.

Кластерный анализ методом К-средних

Кластеризация на основе плотности DBSCAN

Визуализация кластеров на плоскости t-SNE

Нейросети как сложные классификаторы

Многослойный перцептрон MLP: с учителем

Болцмановские машины (RBM): без учителя

Итоги раздела

Мидквэл:анализ и прогнозирование временных рядов statsmodels.tsa

Что такое временной ряд и работа с ним

Главная ловушка при анализе временных рядов

Основные задачи анализа временных рядов

Компоненты временного ряда: тренд, сезонность, цикл, всплеск

С чего начинается: смотрим "на глазок"

Подавление "шумов":HPF(Hodrick-Prescott Filter) отделение тренда

Анализ сезонности (на ряду с другими компонентами)

(s)ARIMA(x): обучение на временном ряде и его прогнозирование

Итоги временных прогнозов

Небольшой факультатив:обзор других отдельных аналитических возм.

Используем SQL-скрипты в JupiterLabs

Использование Python в Excel 365

Не таблицами едиными: анализ текста, изображений, аудио, видео..

Разработка аналитических приложений

ИИ-помощники при работе с Python

Послесловие

Обобщение курса

Напутствие

Бонус-лекция

Никита Сергеев

Cтратегия и оргразвитие, анализ данных, управление проектами.
Автор курсов - профессиональный аналитик, сертифицированный менеджер проектов, консультант по стратегии и оргразвитию.

Ведущий инструктор русскоязычных курсов и программ в категории «Бизнес», "Бизнес-анализ" и "Data Science" на отечественных и международных платформах онлайн-образования. За плечами ряд крупных реорганизаций и преобразований \ трансформаций компаний.

Человек с уникальным сочетанием академической подготовки (организационная психология, управление международными проектами, степень МВА) и обширного бизнес-опыта. Автор прикладной бизнес-литературы.

Сотрудничает как с крупнейшими телеком- и промгигантами; компаниями финансового, нефтегазового и госсектора; так и с небольшими компаниями. Участвовал в ряде проектов и трансформационных программ (в т.ч. совместно с ведущими консалтинговыми компаниями).

В качестве преподавателя-инструктора за плечами прикладные тренинги и обучающие мероприятия для руководителей старшего и высшего менеджмента крупных компаний, а также преподавание учебных дисциплин на МВА-программах в России, СНГ и ЦВЕ.

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

31 мар 2026

О курсе:

Изучите базовые функциональные возможности платформы GitLab для DevOps.

Разберемся на практике с базовыми возможностями от создания групп, проектов, добавления пользователей до написания скриптов для Gitlab CI/CD.

Во второй части курса мы изучим основы Git.

В третьей части курса как только вы освоитесь с интерфейсом и функциями GitLab, перейдем к написанию кода на YAML, разберемся с GitLab - CI/CD pipeline.

На практике сделаем несколько мини проектов. Плюс по завершению курса рассмотрим мини-проекты.

Обучение проходит на GitLab CE: Community Edition, а это значит что вы сможете развернуть у себя на компьютере полноценную лабораторию для экспериментов.

Чему вы научитесь:

Изучите базовые настройки GitLab.

Управлять пользователями в GitLab.

Создавать и работать с проектами GitLab.

Общий принцип работы CI/CD.

Изучите базовые функциональные возможности платформы GitLab для DevOps.

Разберем основы Git.

Поймете основы YAML.

Рассмотрим основы Markdown.

Настроите и используйте GitLab Runners для выполнения CI/CD pipeline.

Автоматизировать сборку, тестирование, развертывание с помощью GitLab CI

Подключать и настраивать GitLab Runners.

Создавать собственные скрипты для GitLab CI/CD (Pipelines, Jobs, Stages).

Обучение проходит на GitLab CE: Community Edition, а это значит что вы сможете развернуть у себя на компьютере полноценную лабораторию для экспериментов.
Для кого этот курс
Для всех желающих познакомиться с платформой GitLab. Хотите узнать, как построить CI/CD pipeline в GitLab.

Начальные требования
1.1 GitLab: Необходимое ПО - в результате прохождения данного урока вы на практике развернете в docker свой собственный GitLab сервер.

Основы работы с ПК

Знаете как открыть командную строку в Mac/Linux/Windows.

Желательно иметь общее представление о Docker.

Права администратора для установки программного обеспечения на ПК.

Для практики вам нужен ПК который имеет возможность создать и запустить виртуальную машину,

необходимо иметь 8гб оперативной памяти,

32гб свободного места на жестком диске

несколько ядер процессора с возможностью виртуализации.

Обратите внимание GitLab будем устанавливать локально, в минимальном варианте он потребует от 4.5 Гб оперативной памяти, плюс потребуется память для runner (в итоге минимум может использоваться 6 Гб, плюс 2 Гб где останется под основную ОС, учтите это)

Как проходит обучение
Курс для самостоятельного изучения, который вы сможете проходить в удобном вам темпе. Обучение проходит в формате видео лекции, упор делается на практику, а так же есть короткие тесты. Желательно самостоятельно вводить код приведенных примеров.

Программа курса:

Gitlab: подготовка

Gitlab: начало

Git & Gitlab

Gitlab: CI/CD

Gitlab: мини проекты CI/CD на практике

Что вы получаете:

Поймете основные функциональные возможности платформы GitLab CE

По завершению этого курса студенты смогут работать с GitLab CE

Сможете самостоятельно на базе GitLab выстраивать процесс CI/CD.

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

Новые складчины | страница 2

Категории

[OTUS] PHP-разработчик. Продвинутый уровень (Владимир Языков, Александр Пряхин)

[Vibecoding1c] 1CVibeConf 2026. Практическая конференция по ИИ для 1С (Аларикка Купцова)

[Stepik] Web-разработка на Java Spring + Git + SQL (Pragmatic Programmer, Сергей Камянецкий)

[Stepik] Мини-курс по Agno: создай личного ИИ-агента на Python (Максим Рагалевич, Айри Нова)

Figma - WordPress: создание сайтов под ключ (Вадим Прокопчук)

[Stepik] C#: Разговоры о многопоточности без воды (Сергей Камянецкий)

[Rebrain] Практикум Team Lead. Курс по базовым навыкам управления командой (Василий Озеров)

МСР серверы для 1С (Олег Филиппов)

[Ermita] Nvidia Isaac Sim: Полное Погружение (Юлия Горшкова)

[1c-Рарус] 1С:Управление автотранспортом ПРОФ обучение с нуля до самостоятельной работы (Юлия Бабак)

[PurpleSchool] Angular 21 (Антон Ларичев)

[IT Does Matter] Использование ИИ в условиях санкций 2.0 (Олег Филиппов)

Микросервисы на GO 3.0. Тариф Стандарт (Олег Козырев)

[Stepik] Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя (Никита Сергеев)

[Stepik] Gitlab в работе (Евгений Листопадов)