Новые складчины | страница 32

​

• Научишься решать сложные алгоритмические задачи, как на собесах в BigTech
• Узнаешь, как оптимизировать свою производительность на алгоритмическом собеседовании для гораздо более уверенного прохождения
• Поймешь, как работать с алгоритмами и применять их в подходящих ситуациях
• Сможешь оценивать алгоритмическую сложность для подтверждения эффективности работы твоего алгоритма

Зачем тебе знать алгоритмы?
Большие компании, такие как Google и Amazon, Yandex и Ozon предлагают великолепные рабочие условия и зарплаты. Обычный инженер в Google получает более $200.000 в год.

Там программисты разрабатывают приложения, которыми пользуются миллионы людей. Для эффективного обращения с таким количеством данных разработчикам необходимо знание алгоритмов, чтобы писать гораздо более мощные и надежные системы.

Поэтому, чтобы отобрать лучших, такие компании проверяют, умеют ли разработчики работать с алгоритмами. Ведь это показатель тренированного ума в решении сложных задач — именно за это и платят очень много денег! Об алгоритмах всегда спрашивают в ходе собеседований на позицию разработчика любого уровня, в том числе Junior.

Программа курса:
Теория:
Оценка сложности (О-нотация)

• Структуры данных: список, связный список, хэш-таблица, сет
• Структуры данных: стек, очередь, куча (heap)Advanced структуры данных: бинарное дерево, бинарное дерево поиска, граф
• Основные техники решения задач: two pointers, sliding window, prefix sum
• Сортировки и их использование: типы сортировок, binary search — Основные техники решения advanced-задач: DFS, BFS, • Hare-Tortoise
• Главные графовые алгоритмы: Дейкстра, Флойд, Беллман-Форд, топологическая сортировка, окрашивание графа

Практика:

• Родмапа самых главных задач на LeetCode, которые чаще других попадаются на собеседованиях
• Разборы ключевых задач, дающих максимальный буст в твой навык работы с алгоритмами
• Сессии парного программирования для интенсивной работы над сложными задачами и тренировки формулирования решения
• Взаимодействие с сообществом в чате для анализа ошибок и оптимизации работы

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

​

Стань настоящим гуру Линукса, начав с самых основ. Разложим сложные концепты простым языком и сформируем целостный образ мышления вокруг Linux. Закрепим знания на десятке практических задач с автоматической проверкой. Практиковаться будем на наших серверах – в онлайн-версии VS Code с доступом к терминалу

О курсе
В IT-сфере понимание Linux — не просто полезное знание, это необходимость. Мало знать, как писать программы — не менее важно уметь работать с операционной системой, которая является окружающей средой этой программы. В большинстве случаев нужно работать с Linux - самой популярной ОС. И это не только наша позиция – работодатели требуют знание Linux в огромном множестве вакансий: от девопсов до тестировщиков, от системных разработчиков до дата-сайентистов.

Много практики
В курсе есть вопросы по мере чтения и отдельные практические уроки на написание Bash-команд и решение объёмных задач в онлайн-тренажёре.

Материалы высокого качества
Мы разрабатываем курс более года, стремясь к совершенству в деталях. Каждый новый урок проходит многочисленные ревью практикующих специалистов, а старые постоянно дорабатываются с учётом фидбека учащихся. Кроме качественного текста, в статьях много иллюстраций и интерактивных видео с терминалом, откуда можно копировать команды.

Практика на наших серверах
Обещаем моментальное погружение в Линукс с первых минут, ведь начать занятия можно сразу: из браузера на любом устройстве. Можно не бояться, что во время обучения случайно накосячишь и снесёшь всё со своего компьютера.

Автоматическая проверка задач
Наша тестирующая система проверит твой Bash-скрипт на множестве тестов и подскажет, что именно пошло не так.

В курс входят

• 20 уроков
• 65 тестов
• 16 интерактивных задач

Авторы курса: Fedor Ivanov, Artem Starikov

Программа курса:

Введение в курс

1. Терминология
2. Команды
3. Мануалы
4. Текстовые редакторы
5. Интерлюдия: практика в Coder
6. Интерлюдия: регистрация в Coder

Программирование на Bash

1. Введение
2. Введение: практика
3. Условия и циклы
4. Условия и циклы: практика
5. Параметры и подстановки
6. Функции
7. Арифметика

Файловая система

1. Введение
2. Устройство файловой системы UNIX

Файловая система: продолжение

1. Иерархия файловой системы
2. Утилиты

Программирование на Bash: продолжение

1. Параметры и подстановки: практика
2. Функции: практика
3. Арифметика: практика

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

​

Спойлер: Преподаватели модуля:

Юлдуз Фаттахова (Python):

• 5+ лет в Data Science.
• Руководитель AI-проектов в Cбер.
• Автор курсов по Machine Learning.

Дарима Мылзенова (Python)

• Инженер-исследователь
• Ведет курсы в Digital Banana, ДПО НИУ ВШЭ, читает лекции в Сколтехе и в ШАДе.
• Ex-Gazprom Neft, Just AI. Искала нефть с помощью алгоритмов компьютерного зрения и разработала модели синтеза речи для aimyvoice.

Анна Чувилина (Python)

• Ex-Head of Analytics в Яндекс, преподаватель Mathshub, преподавала в НИУ ВШЭ и Harbour Space University.

Чему мы научим на Основах Python:

• На этом модуле вы освоите основы программирования на Python, работу со структурами данных, условными операторами и библиотеками, функциями и объектно-ориентированным программированием.
  Вы научитесь решать свои первые задачи на Python, а также подготовите проектную работу: чат-бот для Telegram с использованием библиотек, парсинга и API
• Рассмотрите назначение Python
  Вы начнёте изучение с введения в Python: узнаете, зачем нужна арифметика и функции, и научитесь работать со строками. Узнаете, какие сферы затрагивает Python и для чего он используется.
• Узнаете как эффективно хранить и извлекать данные
  Вы поймёте, как улучшить эффективность работы на Python и упростить процесс программирования с помощью структур данных — словарей и множеств. Разберёте, как они используются для решения различных задач в программировании — быстрого поиска, фильтрации данных, устранения дубликатов.
• Добавите в скиллы продвинутый python
  Вы изучите, что такое генераторы и операторы, как работать с библиотеками NumPy, SciPy и Pandas. Поймёте, как работать с Python в многопоточности и асинхронном программировании.
  Протестируете свой первый чат-бот
  Написание итогового проекта — ваша практика в использовании виртуального окружения, подключении необходимых библиотек и написании плана по разработке. Вы научитесь тестировать ботов/приложения и налаживать их работу, вычисляя сбои в коде.

Что включено в модуль:

• Базовые типы данных: int, float, string, bool
• Условный оператор и циклы: for, while
• Структуры данных в Python: списки, кортежи, словари и множества, comprehensions
• Функции, аргументы и аннотации функций
• Область видимости переменных, lambda функции, map, zip, sorted
• ООП: инкапсуляция, наследование, полиморфизм, dunder methods, абстрактные классы, mro
• Numpy для эффективных вычислений
• Pandas для анализа данных
• Работа в Jupyter Notebook и в Pycharm
• Обработка исключений, итераторы и генераторы, декораторы

Программа модуля:

Продолжительность: 36 ак. часов / 10 недель
Формат обучения: Лекция + семинар​

1. Введение в Python, его назначение. Арифметика и функции. Работа со строками
2. Введение в Python: интерактивное программирование
3. иклы и особенности их применения
4. Структуры данных в python, работа с файлами, библиотеки
5. Функции в Python
6. Введение в ООП
7. Введение в Numpy, Jupyter Notebook, Pandas
8. Работа в Jupyter Notebook
9. Чат боты, подготовка по проектам
10. Продвинутые возможности Python

Твои навыки после обучения:

• Основы программирования на Python (строки, циклы, структуры данных, функции и ООП)
• Владение библиотеками Numpy и Pandas
• Создание чат-бота

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

​

Чему мы научим на Machine Learning:
На этом модуле вы изучите взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными, научитесь предсказывать значения последней на основе первых и разделять наблюдения на заранее определенные категории или классы на основе их признаков.
Вы поймёте, как нескольким разработчикам работать над одним проектом одновременно, улучшая качество и скорость его разработки, а также узнаете, что такое кластеризация и подготовка данных.
◆ Узнаете всё о машинном обучении
Машинное обучение — подраздел искусственного интеллекта, который обучает системы самостоятельно учиться и делать прогнозы или принимать решения на основе данных. На модуле вы начнёте изучать тему машинного обучения с введения, узнаете, каким оно бывает и какие основные компоненты его работы.
◆ Познакомитесь с ключевыми алгоритмами
Вы разберётесь в ключевых моментах работы машинного обучения, познакомитесь с понятием градиентного спуска. Это оптимизационный алгоритм, используемый для минимизации функций потерь в методах машинного обучения и искусственного интеллекта.
◆ Научитесь создавать ml-пайплайны
ML-пайплайн — это набор этапов, выполнение которых приводит к созданию и обучению модели машинного обучения. Это методология разработки моделей, которая помогает улучшить процесс их создания, отладки и масштабирования. На модуле вы научитесь создавать пайплайны с нуля, развивать их, изучите их функционал.
◆ Изучите полезные приёмы при работе с данными
Вы начнёте разбираться в том, как оптимизировать скорость работы и наладить процесс обработки данных. Узнаете, зачем необходимо использование кросс-валидации для оценки производительности, как делать предобработку данных и тонкую настройку.

Что включено в модуль:
Введение в ML: каким оно бывает и каковы основные компоненты метрики и задача линейной регрессии
Градиентный спуск
Обобщающая способность модели: метод отложенной выборки / Кросс-валидация
Линейная классификация: оценка вероятности
Матрица ошибок и основные метрики классификации
ROC, PR-кривые, AUC-ROC, AUC-PR
Градиентный бустинг
Bias-variance trade-off
Кластеризация
Рекомендательные системы
Машинное обучение: классические задачи и алгоритмы
Создание ML-пайплайна с нуля и развитие ML-пайплайна

Программа модуля:
20 ак. часов / 5 недель
Формат обучения: Лекция + семинар

Регрессии
Классификация
Парное программирование — Алгоритмы ML
Кластеризация
Подготовка данных
Продвинутые подходы ML

Твои навыки после обучения
Основы теории машинного обучения
Валидирование данных
Построение регрессии, кластеризации и градиентного спуска
Создание ML-пайплайнов с нуля и их развитие

Mathshub — международная школа анализа данных и разработки.
Преподаватель модуля: Олег Булыгин. Machine Learning
7 лет опыта в управленческих должностях в научно-производственных компаниях космической отрасли.

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

​

Чему мы научим на Продуктовой аналитике:
◆ На этом модуле вы узнаете, кто такой продуктовый аналитик, и какие функции он выполняет.
Вы по ймёте, что такое продуктовые метрики, как их выбирать, считать и оценивать.
◆ Научим определять цели
Вы разберётесь, как определять цели и задачи бизнеса, и вырабатывать соответствующие метрики. Научитесь анализировать данные и выявлять связи между различными метриками. Поймёте, как изменение одной метрики может глобально повлиять на общие задачи бизнеса.
◆ Освоите работу с показателями
Узнаете, какие ключевые показатели эффективности существуют и научитесь грамотно оценивать результаты работы. Поймёте, как с помощью метрик оценивать эффективность различных стратегий и тактик, а также сравнивать результаты с предыдущими периодами.
◆ Научитесь выявлять проблемные области
Вы научитесь выявлять проблемные области, опираясь на полученные данные. Сможете определять приоритеты и искать решения, основанные на известных фактах, а не на интуиции и догадках.
◆ Научитесь оптимизировать работу
Вы начнёте отказываться от лишних показателей и проверять полноту метрик. Научитесь совмещать особенности продукта, данных, клиентов и бизнеса в готовом показателе. Узнаете, как создавать такие метрики, которые будут востребованы бизнесом и не будут вводить в заблуждения.

Что включено в модуль:
Программа модуля:
Продолжительность: 8 ак. часов / 2 недели
Формат обучения: Лекция + семинар
Влияние метрик на принятие решений
Организация работы с метриками. Основные концепции и популярные показатели

Твои навыки после обучения
Освоение основ работы продуктового аналитика
Освоение продуктовых метрик, как их выбирать, считать и оценивать

Mathshub — международная школа анализа данных и разработки.
Преподаватель модуля: Эдуард Водяницкий. Продуктовая аналитика, Визуализация данных

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

​

Чему мы научим на Математике:
◆ На этом модуле вы освоите основные понятия математики: матрицы, функций, операторы — и научитесь с ними работать.
Вы изучите математическую статистику и теорию вероятности.
Вы узнаете свойства и поведения функций, их графиков, производных и интегралов, а также научитесь решать уравнения с использованием алгебраических и матричных методов. Научитесь определять экстремумы функций с использованием производных и методов оптимизации.
◆ Изучите необходимую базу
На практических заданиях вы разберёте степени и логарифмы, столкнётесь с пределами и последовательностями, а также с бесконечными суммами. Узнаете, как работают функции и их композиции, узнаете, что такое дифференцирование степенной функции.
◆ Разберёте метод градиентного спуска
Вы освоите цепное правило, частные производные и метод градиентного спуска — его широко используют для совершенствования и обучения моделей машинного обучения.
◆ Научитесь работать с матрицами и векторами
Вы изучите векторы и матрицы, а также разберёте операции с ними и нормы векторов. Узнаете, что такое трансформация двумерного пространства матрицей 2х2. Изучите собственные векторы и собственные числа матриц.
◆ Начнёте глубокое погружение в тему
Узнаете, что такое матричные разложения и для чего они нужны. Научитесь применять сингулярное разложение матриц.

Что включено в модуль:
Основные понятия математики
Матрицы
Функции
Операторы

Программа модуля:
Продолжительность: 16 ак. часов / 4 недели
Формат обучения: Лекция + семинар

Степени и логарифмы. Пределы и последовательности. Бесконечные суммы
Функции и их композиции. Формы уравнения прямой. Трансформация графиков функций
Дифференцирование степенной функции. Производная от суммы и произведения функций. Поиск экстремумов функций
Цепное правило. Частные производные. Метод градиентного спуска
Неопределённые и определённые интегралы. Два слова о дифурах
Векторы, матрицы и операции с ними. Нормы векторов
Трансформация двумерного пространства матрицей 2×2. Собственные векторы и собственные числа матриц
Матричные разложения и их применение. Сингулярное разложение матриц


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

​

Чему мы научим на Exploratory data analysis:
◆ На этом модуле вы изучите понятие стохастического подхода в анализе данных, научитесь разделять переменные на различные типы и выбирать соответствующие меры по локации и разбросу, а также разберётесь в применении различных методов для анализа данных.
Обучение включает математическую статистику, линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей, применяемые в оптимизации и машинном обучении. Вы узнаете, как проводить базовый исследовательский анализ, визуализировать данные и исправлять в них проблемы, заполнять пропущенные значения и оптимизировать большие датасеты для работы.
◆ Узнаете всё о стохастическом подходе
Разведывательный анализ данных (EDA) используют для исследования и анализа набора данных с целью получения первичного понимания о его структуре, особенностях и возможных образцах. Вы разберёте, что такое EDA, погрузитесь в краткую историю стохастического подхода и в сферы его применения.
◆ Научитесь работать с переменными
Вы узнаете, как в разведывательном методе используют различные типы переменных — непрерывные, дискретные, порядковые, номинальные, количественные. Также узнаете о зависимостях двух переменных, корреляции и регрессии.
◆ Изучите взаимодействие с массивами данных
В EDA работа с массивами данных включает в себя подготовку данных, их обработку, анализ, визуализацию, агрегацию и преобразования. Вы разберёте методы работы и какие программные инструменты необходимы в процессе.
◆ Познакомитесь с оптимизацией больших датасетов
Вы узнаете, как ускорить процесс работы, повысить эффективность в обработке информации и сократить время анализа. Расскажем, как удалять ненужные переменные, что такое индексация и как применять сжатие.

Что включено в модуль:
Введение в разведывательный анализ данных. Алгоритмы и методы
Математическая статистика в контексте EDA. Типы признаков
Линейная алгебра в контексте Линейных методов
Математический анализ в контексте задачи оптимизации
Теория вероятностей и математическая статистика
Теория вероятностей в контексте Наивного Байесовского классификатора
Анализ данных

Программа модуля:
Продолжительность: 16 ак. часов / 4 недели
Формат обучения: Лекция + семинар

Краткая история стохастического подхода. Типы переменных. Меры локации и разброса набора данных. Диаграмма размаха
Таблицы частот и оценка мер локации по неполным данным. Гистограммы плотностей
Зависимость двух переменных. Корреляция и регрессия
Непараметрическая корреляция. Расчёт корреляции и построение регрессии в Python
Мониторинг приложений. Автоматизация деплоя с помощью GitHub Actions
Оптимизация больших датасетов и библиотеки для работы с большими данными

Твои навыки после обучения
Владение математической статистики в контексте EDA
Умение строить таблицы частот и гистограммы плотностей, оценивать меры локации по неполным данным
Расчёт корреляции и построение регрессии в Python
Умение работать с массивами данных и пропусками. Классификация и агрегирование. Визуализация в Tableau
Оптимизация больших датасетов и библиотеки для работы с большими данными

Mathshub — международная школа анализа данных и разработки.
Преподаватель модуля: Георгий Милютин. Ex-глава департамента математики в London Gate Education Group.


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

​

Чему мы научим на Основах SQL:
◆ На этом модуле вы научитесь работать с базами и структурой данных, освоите написание SQL-запросов и поймёте, как оптимизировать запросы с использованием оконных функций и индексов.
Вы узнаете, как создавать таблицы и использовать DDL (Data Definition Language) команды и изучите SELECT запросы, позволяющие выбирать и фильтровать данные из таблиц.
◆ Рассмотрите разные способы анализа данных
Узнаете, как использовать подзапросы и табличные выражения для более сложных запросов и анализа данных. Разберётесь, как работать с оконными функциями и фреймами оконных функций.
Начнёте ставить чёткие задачи
Что конкретно необходимо узнать в процессе анализа данных, какую гипотезу необходимо проверить и какие метрики посчитать. Научитесь составлять описание источника данных и самих данных.
◆ Научитесь быстро и легко работать с данными
Разберётесь, как создавать таблицы и добавлять в них данные. Узнаете, как выполнять расчёты для получения агрегатных значений (например, сумма или среднее значение). Начнёте использовать SELECT запросы, чтобы получать нужные данные из таблицы. Поймёте, как объединять данные из разных таблиц.

Что включено в модуль:
Основы баз данных и как они организованы
Как создавать таблицы и использовать команды DDL
Как выбирать данные с помощью операторов SELECT и WHERE
Разные типы соединений таблиц
Как использовать операторы GROUP BY и HAVING
Как использовать оконные функции и их рамки
Как создавать индексы и оптимизировать запросы

Программа модуля:
Продолжительность: 16 ак. часов / 4 недели
Формат обучения:
Лекция + семинар
Базы данных, структура данных
Создание таблиц и DDL команды
Основы SQL. SELECT запросы
Подзапросы и табличные выражения
Оконные функции, фреймы оконных функций
Индексы и оптимизация запросов

Твои навыки после обучения
Создание таблиц и использование команд DDL
Выбор данных с помощью операторов SELECT и WHERE
Использование GROUP BY и HAVING, оконных функций
Создание индексов и оптимизация запросов

Mathshub — международная школа анализа данных и разработки.
Преподаватель модуля: Алексей Костырин SQL. 8 лет опыта коммерческой разработки

Тариф: Начало пути
Занятия модуля в записи
Проверка домашнего задания

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

Скрытый текст. Открывается зарегистрированным пользователям.

​

Через 10 недель Вы решите 75% алгоритмических задач на экзамене в ШАД и успешно пройдете собеседование, или мы вернем деньги. Даже если Вы еще не начинали решать задачи, у Вас слабая база по алгоритмам или куча дел по учебе или работе.

ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС?

Для студентов и специалистов не из IT, у которых нет большого опыта в алгоритмах
На лекциях пройдете самую важную теорию, на семинарах научитесь решать задачи с НУЛЯ. Прокачаете навыки в домашних заданиях.

Для студентов и специалистов не из IT, которые имеют опыт с алгоритмами
Прорешаете 100 задач, чтобы чувствовать уверенность на экзамене. Научитесь решать задачи за фиксированное время.

Для разработчиков, которые поступают на альтернативный трек
Получите структурированную подготовку по алгоритмам. Освежите знание алгоритмов и основных фишек за 2 месяца и нарешаете необходимые задачи по каждой теме, чтобы успешно сдать экзамены.

Для студентов или выпускников, которые не уверены, что готовы поступать, но хотят прокачаться по алгоритмам
Прокачаете навыки алгоритмов для прохождения собеседований.

ИЗ ЧЕГО СОСТОИТ КУРС?

• 100 алгоритмических задач для практики
• 3 тренировочных контеста с задачами из экзаменов в ШАД прошлых лет
• 10 лекций по 90 минут, которые покрывают 100% программы
• 10 семинаров с решением 100 задач прошлых лет
• 3 созвона с приглашенными ШАДовцами о мотивации
• Разбор всех домашних заданий от преподавателя

ПРОГРАММА КУРСА

• 1 Неделя - Анализ алгоритмов. Базовые алгоритмы.
• 2 Неделя - Простейшие структуры данных. STL-контейнеры. Амортизационный анализ.
• 3 Неделя - Сортировки. Порядковые статистики.
• 4 Неделя - Жадные алгоритмы. Динамическое программирование.
• 5 Неделя - Бинарная куча. Деревья поиска.
• 6 Неделя - Задачи RMQ/RSQ. Дерево отрезков.
• 7 Неделя - Хеш-функции и хеш-таблицы. Полиномиальное хеширование. Поиск строк.
• 8 Неделя - Графы. DFS и его производные.
• 9 Неделя - Кратчайшие пути.
• 10 Неделя - СНМ. Миностовы. Задача LCA.

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

​

Онлайн-программа с занятиями в зуме поможет разобраться с практиками и инструментами дата-инжиниринга раз и навсегда.

• СМОЖЕТЕ РАБОТАТЬ ДАТА-ИНЖЕНЕРОМ
  После этой программы вы реально сможете работать дата-инженером и быстро расти, так как будете хорошо разбираться не только в теории, но и иметь практический опыт решения характерных задач DE
• ПОЛНОЦЕННОЕ ПОГРУЖЕНИЕ
  Программа направлена на практику в виде лабораторных работ (лаб), которые максимально приближены к реальным задачам, с которыми работают дата-инженеры
• РАБОТА В КЛАСТЕРЕ
  Все лабы реализуются в облачном провайдере. Одна из первых задач программы -- развернуть и настроить свою инфраструктуру для выполнения лаборатных. Это сложно, но и интересно и навсегда подружит вас и документацию.
• СТРУКТУРИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ
  Даже если вы уже практикующий дата-инженер, эта программа поможет вам структурировать ваши знания и познакомиться с новыми инструментами подходами.

КАК УСТРОЕНА ПРОГРАММА:
- 6 ЛАБ
За два месяца вы выполните 6 практических лабораторных работы, каждая из которых использует разные инструменты про которые вам будут рассказывать в лекциях. Эти лабораторные работы критически важны для понимания возможностей и ограничений использования инструментов, про которые вам будут рассказывать в лекциях.
- ЛОГИКА РАБОТЫ DE
В течение курса мы будем анализировать, что уже освоено, заполняя карту компетенций. Инструменты и окружение будут обновляться, но общая логика и подобное картирование позволит вам создать целостную картину об используемых технологиях и практиках. Мы не только расскажем вам про инструменты используемые в курсе, но и предложим альтернативы наиболее популярным из них
- 10+ ИНСТРУМЕНТОВ
Каждая лабораторная базируется на использовании ключевых инструментов и фреймворков. Опытные лекторы из индустрии на занятиях покажут, как этим всем пользоваться.

Часть инструментов вы сможете проработать глубоко: Kafka, Airflow, ClickHouse, Spark, Redis, Docker. Эти инструменты входят в лабораторные работы и по ним будут углубленные занятия, так как они часто применяются на практике.
В программу также входят обзорные лекции и задания по практике с другими распространёнными инструментами: Apache Flink, Grafana, dbt, Kubernetes и др. Некоторые из них входят в дополнительные задания, а некоторые представляют универсальные инструменты, используемые и в других областях.
Это лучший курс по DE на постсоветском пространстве по мнению комьюнити.

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

​

Это комплексный курс, предназначенный для начинающих в мире разработки ПО. Он охватывает широкий спектр тем, включая использование VS Code, LaTeX, Git, HTML+CSS,JavaScript+React.js, C#+ASP.NET Core, построение API-сервисов и FullStack-разработку. Буткемп предлагает практические задания, примеры и разборы задач, а также обучает навыкам профессиональной работы в сфере программирования от работы с Git до создания FullStack App. Он поможет развить базовые навыки и мотивацию,необходимые для успешной карьеры в IT

Цель буткемпа «Записки юного программиста» — предоставить учащимся все необходимые навыки и знания для успешного старта в мире программирования и разработки программного обеспечения. Курс охватывает темы от основ разметки Markdown и работы с Git до разработки fullstack-приложений на React и ASP.NET Core.

Особенности курса

• Модульный формат: Курс состоит из модулей, каждый из которых фокусируется на определенной области знаний, таких как работа с Git, HTML/CSS, JavaScript, React, .NET, и API и др.
• Практические задания: Каждый модуль включает практические задания и проекты, чтобы помочь учащимся закрепить знания.
• Разнообразие тем: Курс охватывает различные направления разработки ПО, включая математику, алгоритмы, блок-схемы, Bootstrap, библиотеку React.js и фреймворк ASP.NET Core.

Какие разделы и задания входят в курс

• Основы Git, Markdown и LaTeX: Структурирование текстов и работа с контролем версий.
• HTML и CSS: Создание веб-страниц, работа с медиазапросами и адаптивным дизайном.
• JavaScript: Разработка интерактивных веб-приложений и манипулирование DOM.
• React: Создание клиентской части приложений с использованием этой популярной библиотеки.
• ASP.NET Core: Разработка серверной части приложений и создание API-сервисов.
• Математика и алгоритмы: Изучение блок-схем, логики, и оптимизации процессов.
• Bootstrap: Быстрая разработка адаптивных веб-страниц с этим фреймворком.

Чему вы научитесь

• После успешного освоения буткемпа вы сможете создать простое fullstack-приложение, где клиентская часть написана на JavaScript с использованием React.js+Bootstrap, а серверная часть представляет собой API-сервис на платформе ASP.NET Core с использованием языка C#
• Устанавливать и настраивать программное обеспечение, необходимое для разработки, такие как VS Code, Git, Node.js, .NET
• Применять разметку Markdown для структурирования и форматирования текстов
• Создавать сложные математические тексты используя LaTeX
• Работать с контролем версий Git, включая создание репозиториев, коммиты, ветки и разрешение конфликтов
• Создавать веб-страницы с использованием HTML и CSS, а также применять медиазапросы, flex, grid для адаптивного дизайна
• Работать с математикой и алгоритмами, включая создание и анализ блок-схем для визуализации процессов
• Работать с фреймворком Bootstrap для быстрой разработки адаптивных веб-страниц
• Применять JavaScript для манипулирования DOM, а также разрабатывать интерактивные веб-приложения
• Строить и разрабатывать проекты с использованием современных технологий, включая React и .NET
• Интегрировать API в свои проекты и использовать различные методы для обработки запросов и ответов
• Разрабатывать и отлаживать программы, работая с переменными, типами данных, операторами, циклами и функциями
• Сравнивать различные структуры данных и использовать их для оптимизации кода и повышения производительности
• Практиковать командную работу с использованием инструментов для совместной разработки, таких как GitHub
• Создавать и документировать проекты, обеспечивая высокое качество кода и соблюдая лучшие практики разработки
• Решать практические задачи и рефакторировать код для улучшения его структуры и эффективности

Начальные требования

• Знакомство с компьютером и операционной системой
  
  • Умение устанавливать и настраивать программное обеспечение.
  • Навыки работы с файлами и каталогами на компьютере.
  
  
• Базовые навыки работы с текстовыми редакторами
  
  • Умение работать с текстовыми файлами, копировать и вставлять текст.
  • Базовое знакомство с функциями редакторов кода.
  
  
• Интерес и мотивация
  • Интерес к программированию и стремление учиться новому.
  • Желание практиковаться и работать над проектами.
  
  
• Терпение и внимательность
  
  • Умение уделять внимание деталям и решать задачи постепенно.
  • Готовность терпеливо разбираться в сложных темах и проблемах.

Начальные знания английского языка или умение пользоваться переводчиками

Спойлер: Программа курса

Пролог к успеху

1. Вместо уроков и лекций
2. Калейдоскоп языков программирования
3. Практическое задание
4. Решение практического задания
5. Как проходить курс

Инсайдерский обзор IT: Погружение в мир технологий и ролей

1. Роли в разработке программного обеспечения
2. Ключевые профессии в мире разработки ПО
3. Проектный менеджмент
4. Методологии управления проектами
5. Security and compliance
6. Разработчик программного обеспечения
7. Архитектор программного обеспечения
8. Тестировщик программного обеспечения
9. QA-инженер — Quality Assurance Engineer
10. UX-дизайнеры
11. Бизнес-аналитики
12. Project Manager
13. Scrum Master
14. Владелец продукта
15. Инженер по безопасности
16. Аспекты киберугроз
17. Сетевой инженер
18. Системный администратор
19. Технический писатель
20. Что такое программирование?
21. Frontend vs Backend
22. База данных
23. Клиент-серверное взаимодействие
24. IoT Интернет-вещей
25. Жизненный цикл ПО

Вдохновение в редакторе: Visual Studio Code

1. Что такое VS Code
2. Установка на Windows
3. Установка на Mac OS
4. KeyCastr
5. Базовая настройка

Текстовые художники: Продвинутые методы Markdown и LaTeX

1. Несколько слов про md
2. Заголовки и подзаголовки
3. Демо Заголовки и подзаголовки
4. Горизонтальные линии разделения
5. Демо Горизонтальные линии
6. Практическая работа 1. Заголовки и подзаголовки
7. Практическая работа 1: разбор
8. Текстовое форматирование
9. Демо Текстовое форматирование
10. Практическая работа 2. Форматирование текста и абзацев
11. Практическая работа 2: разбор
12. Списки
13. Демо Списки
14. Практическая работа 3. Списки
15. Практическая работа 3: разбор
16. Создание гиперссылок
17. Вставка изображений
18. Демо Вставка гиперссылок и изображений
19. Практическая работа 4. Ссылки и изображения
20. Практическая работа 4: разбор
21. Основы создания таблиц
22. Создания таблиц
23. Практическая работа 5. Таблицы
24. Практическая работа 5: разбор
25. Вставка блока кода
26. Демо Вставка блока кода
27. Основные использования LaTeX
28. Демо. Основные использования LaTeX
29. Практическая работа 6. LaTeX документ
30. Практическая работа 6: разбор
31. Встречка

Искусство контроля: git

1. Введение
2. Установка на Windows
3. Установка на Mac
4. Про справку и UI клиенты
5. Ключевые термины
6. Голосарий
7. Команды status init add commit справка
8. Практика status init add commit
9. Команды log checkout
10. Практика log checkout
11. Большой репозиторий
12. Команда git branch
13. Ветки. Визуализация
14. Merge. Теория
15. Merge & merge conflict
16. Больше практики
17. Дисклеймер
18. GIT ≠ GitHub
19. SSH Windows
20. SSH Mac
21. Контроль
22. Работа с GitHub удалённым репозиторием
23. Командная работа
24. Публичный доступ
25. Удаление репозитория
26. Практическая работа часть 1
27. Практическая работа часть 2
28. Практическая работа разбор
29. UI
30. Встречка
31. Как продолжать

Создание веб-мира: HyperText Markup Language

1. Что это такое
2. Как браузер отображает
3. Как работает сайт. Гипертекст и язык разметки
4. Какие теги есть
5. Заголовки
6. Предварительная настройка
7. Документация
8. Задание. Использование заголовков
9. Разбор задания. Использование заголовков
10. Абзацы
11. Задание. Абзацы
12. Разбор задания. Абзацы
13. Как ещё можно решать подобные задания
14. Void-элементы
15. Задание. Void-элементы + абзацы
16. Разбор задания. Void-элементы + абзацы
17. Встречка
18. Списки
19. Задание. Приготовить пастилу
20. Разбор задания. Готовим пастилу вместе
21. Вложенные списки
22. Атрибуты
23. Гибридная практика. Как сделать свой сайт
24. Fake API. Когда бэкенд не успевает за фронтендом
25. Image
26. Полный шаблон
27. Полный шаблон. Демонстрация
28. Мотивация к выполнению ТЗ
29. Техническое задание
30. Проектный ориентир. Результат ТЗ

Хроники стиля: Cascading Style Sheets

1. Что если бы бы...
2. Введение без пафоса
3. Как подключить
4. Задание. Способы подключения
5. Решение задания. Способы подключения
6. Изучаем селекторы
7. Демонстрация
8. Какие бывают селекторы
9. Задание. Важные селекторы
10. Решение задания. Важные селекторы
11. Задание. Изменение свойств
12. Решение задания. Изменение свойств
13. Встречка
14. Почему цвета важны
15. Цветовые схемы
16. Задание на изменение цветов
17. Решение задания на изменение цветов
18. Свойства шрифтов
19. Cвойства шрифтов. Демо 01
20. Cвойства шрифтов. Демо 02
21. Cвойства шрифтов. Демо 03
22. Cвойства шрифтов. Демо 04
23. Задание. Свойство шрифтов
24. Решение задания. Свойство шрифтов
25. Chrome DevTools
26. Интерактивное задание
27. Решение интерактивного задания
28. Встречка
29. Строчные и блочные элементы
30. Блочные элементы
31. Строчные элементы
32. Тот самый, блочный элемент
33. Воздействие отрицательных величин
34. Задание. Позиционирование div
35. Решение задания. Позиционирование div
36. Задание. Котомемемоизация
37. Решение задания. Котомемемоизация
38. Правило применения
39. Комбинирование селекторов. Воспоминания
40. Позиционирование
41. Ось z
42. Процентные величины
43. transform-translate
44. Задание. transform-translate
45. Решение задания. transform-translate
46. Обзор возможностей
47. Встречка
48. Display
49. Display. Демо
50. Задание. Display
51. Float
52. Резерв
53. Адаптивный дизайн. Обзорное видео ч.1
54. Адаптивный дизайн. Обзорное видео ч.2
55. Адаптивный дизайн. Обзорное видео ч.3
56. Адаптивный дизайн. Обзорное видео ч.4
57. Адаптивный дизайн. Обзорное видео ч.5
58. Медиа-запросы дополнение
59. Практическая работа. Медиа-запросы
60. Разбор практической работы. Медиа-запросы
61. Идея для проекта
62. Встречка
63. Хронология эволюции
64. Практическое задание. Пункты меню
65. Разбор практического задания. Пункты меню
66. flex-direction
67. flex-basis
68. Практическое задание. Адаптивные контейнеры
69. Разбор практического задания. Адаптивные контейнеры
70. order
71. flex-wrap
72. justify-content
73. align-items
74. align-self
75. align-content
76. Вместо практики
77. size
78. flex
79. Практическое задание Центрирование контейнера
80. Разбор практического задания. Центрирование контейнера
81. Практическое задание. Карточки подписки
82. Разбор практического задания. Карточки подписки
83. Основы grid layout
84. Некоторые различия grid и flexbox
85. Практическое задание. Шахматная доска
86. Разбор практического задания. Шахматная доска
87. grid-sizing + chrome devtools
88. Практическое задание. Вёрстка сетки
89. Разбор практического задания. Вёрстка сетки
90. grid placement
91. Вместо практики по grid
92. Практическое задание. Профессии
93. Разбор практического задания. Профессии
94. Практическое задание. layout
95. Разбор практического задания. layout
96. Встречка
97. Bootstrap: что ты такое?
98. Документация решает
99. Практическое задание. Карточки
100. Решение практического задания. Карточки
101. Повышение продуктивности в VS Code
102. Как работает Bootstrap
103. Практическое задание. Адаптивная верстка
104. Разбор практического задания. Адаптивная верстка
105. Пример использования на проекте
106. Попробуй себя, Junior

Математика: Путешествие по лестнице воспоминаний

1. Начало
2. Преамбула. Зачем этот модуль
3. Сколько времени нужно чтобы изучить математику
4. Пять советов
5. Про деление
6. Некоторые задачи
7. Системы счисления. Начало
8. Как сбежать от десятичной
9. Как попасть в десятичную
10. Замечание по десятичной системе счисления
11. Округление
12. Операции
13. Математическая логика
14. Про приоритет операций
15. Разбор задач на логические операции
16. Арифметическая прогрессия
17. Задачи и разбор некоторых
18. Окончание модуля
19. Встречка

Алгоритмы, блок-схемы, языки: Ознакомиться нельзя пропустить

1. Зачем это всё
2. Определение терминов
3. Блок-схема
4. Как создавать блок-схемы
5. Основные блоки
6. Переменная - что ты такое?
7. Умение погружаться в предметную область
8. Как погружаться в предметную область
9. Экстремальное погружение
10. Класификация алгоритмов
11. Теория линейных алгоритмов
12. Линейные задачи
13. Алгоритмы с ветвлением
14. Задачи с ветвлениями
15. Рутинные задачи. Циклы
16. Задачи с циклами
17. Встречка
18. Числа Фибоначчи
19. Вложенные циклы
20. Массивы
21. Задачи на массивы
22. Вместо итогов
23. Беседа с автором

Приоткрываем мир программирования: JavaScript

1. Как проходить этот модуль
2. Где применяется и Демо
3. Что такое Node.js
4. Как установить Node.js на Windows
5. Как установить Node.js на Mac OS
6. Донастройка vs code
7. Переменная. let const
8. Уточнение по выводу данных
9. Базовая арифметика
10. Некоторые типы данных
11. Math
12. Преобразование типов
13. Практическая работа
14. Решение практической работы
15. Логический оператор
16. Операции сравнения и логические операци
17. Практическая работа
18. Решение практической работы
19. Практическая работа
20. Решение практической работы
21. Некоторые методы работы со строками
22. Практическая работ
23. Решение практической работы
24. Строки. Итоги
25. Циклы
26. Массивы
27. Функции
28. Не повторяйся
29. Дополнение по функциям
30. Введение в объекты
31. Объектное мышление
32. Манипуляция DOM
33. Практика манипулирования
34. Практическая работа
35. Решение практической работы
36. Дата и время
37. Работа с файлами
38. Как создать проект и подключать зависимости
39. export import
40. Обработка исключений
41. Функции высшего порядка

Мир компонентов и состояний: Экспресс-погружение в React.js

1. Индустрия и React
2. Первый шаг
3. Второй шаг
4. Особенность рендера
5. Практическая работа
6. Решение практической работы
7. Интеграция JS
8. Практическая работа
9. Решение практической работы
10. Вместо циклов
11. Вместо стилей
12. Подключение Bootstrap
13. Выделение компонентов
14. Проброс свойств
15. Hooks
16. Зовём друга на Backend'е
17. Демонстрация использования
18. Парсинг данных
19. Практическая работа
20. Решение практическоцй работы
21. Косметические правки
22. Вместо итогов

Власть над кодом: Погружение в CSharp

1. Где применяется
2. Установка .net на Windows
3. Установка .net на Mac OS
4. Hello world
5. Настройка VS Code
6. Как проходить модуль
7. Переменная
8. Базовая арифметика
9. Система типов
10. System.Math
11. Преобразование типов
12. Получение данных
13. Практическая работа
14. Решение практической работы
15. Операции сравнения и логические операции
16. Ветвления
17. Практическая работа
18. Решение практической работы
19. Практическая работа
20. Решение практической работы
21. Строки
22. Практическая работа
23. Решение практической работы
24. Циклы
25. Массивы
26. Как массивы, только лучше
27. Кортежи
28. Методы
29. Вместо DRY
30. Даты и время
31. Файлы
32. Обработка исключений
33. Сложная тема
34. Продолжение сложной темы
35. Встречка

Несколько шагов к объектному мышлению без духоты

1. Шаг 0
2. Шаг 1
3. Шаг 2
4. Шаг 3. Практическое задание
5. Шаг 4.Решение практического задания
6. Шаг 5
7. Шаг 6
8. Шаг 7
9. Шаг 8
10. Шаг 9. Практическое задание
11. Шаг 10. Решение практического задания
12. Шаг 11
13. Шаг 12
14. Шаг 13

RESTful API: Обзор фундаментальных концепций

1. Теория ключевых аспектов
2. Есть вопросик...

Контактные эскизы: Рисуем сервис шаг за шагом

1. План на ближайшие два модуля
2. Первый запуск
3. Controllers
4. Практическое задание
5. Совместное выполнение
6. Требования
7. Рефакторинг
8. Хранилище данных
9. Models
10. Endpoints
11. Рефакторинг
12. HTTP Status Codes
13. Практическое задание

Контактные эскизы: Реактивная визуализация сервиса шаг за шагом

1. Подготовка проекта
2. Инициализация проекта
3. Подготовка представления
4. Подключение Bootstrap
5. Использование Bootstrap
6. Выделение React-компонентов
7. Передача данных через свойства
8. Добавление элемента в набор данных
9. React-хуки в деле
10. Унификация id
11. Добавление формы
12. Активация формы ввода
13. Практичесакая работа
14. Решение практической работы
15. Очистка формы
16. Динамическое удаление
17. Практичесакая работа
18. Решение infinity-проблемы
19. Добавление уникального свойства
20. Установка axios и cors проблема
21. Настройка CORS
22. Секретики
23. Переменные окружения и секретики
24. Настройка GET—запросов
25. Настройка POST—запросов
26. Практичесакая работа
27. Решение практической работы
28. Это только начало...

Экзамен

1. Что нужно сделать для финала

Спойлер: Об авторе

Сергей Камянецкий

Имею опыт в образовании и разработке. Участвую в развитии IT-сообщества. Специализируюсь на CSharp, TypeScript, Docker, PostgreSQL, RabbitMQ
Обладаю знаниями в области разработки с использованием языков: CSharp, TypeScript (был опыт на Python, Java, Swift) и технологий: PostgreSQL, Docker, RabbitMQ и др. Имею статьи, опубликованные в печатных изданиях, в том числе изданиях рекомендованных ВАК при Минобрнауки России. Хочу помогать подрастающим специалистам погружаться в IT. Опыт работы: OZON; Tel-Ran; Freelance; VK group; Microsoft Rus(MSP)

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

​

Бизнес и системный аналитик – связующее звено между бизнесом и разработкой
Его роль в команде очень важна: он выявляет потребности бизнеса и ставит задачи разработчикам
Профессия аналитика — одна из востребованных на рынке IT (по данным hh.ru)

Вам подойдёт этот курс, если:
Хотите попасть в IT с нуля
Разочаровались в текущей работе и хотите сменить деятельность
Хотите освоить востребованную профессию с достойной оплатой
Не хватает знаний в аналитике

Программа
Состав команды разработки
Этапы разработки (Жизненный цикл ПО)
Методы сбора требований
Уровни требований
User story
Use case
Блок-схема
UML Use case diagram
UML Sequence diagram
BPMN
Виды БД
Связи, сущности атрибуты
Нормализация
SQL
Проектирование + er-diagram
Проектирование UI/UX
Постановка на фронт/бек
Итоговая документация
Scrum/Kanban
Постановка задач Jira
Собеседование/Резюме
Итоговая встреча

Формат обучения
1. Вся теория в видеолекциях, чтобы пересматривать в любое удобное время и сколько угодно
Курс рассчитан на тех, кто с полного нуля хочет погрузиться в основные темы бизнес и системного анализа, а также тех, кто только начал свой путь в аналитике и понимает, что он "плавает" во многих вопросах.

Автор: Ольга Пономарева. Старший системный аналитик в райффайзенбанке


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

​

Для кого это курс

• Для стартапов
  Быстро и дешево собирайте минимально жизнеспособные продукты, не тратя месяцы и сотни тысяч рублей на поиск и зарплату программиста.
• Для продуктовых менеджеров
  Качественнее, быстрее и дешевле проверяйте больше гипотез.
• Для владельцев небольших бизнесов
  Автоматизируйте работу компании, чтобы нанимать меньше персонала и сократить количество человеческих ошибок.
• Для фрилансеров
  Не изобретайте велосипеды, быстрее и качественнее выдавайте готовые решения заказчикам.

Спойлер: Программа:

Программа

1 модуль: Введение в No-code. Как быстро и дешево запускать продукты. Что такое MVP?
Почему не стоит «пилить продукт» по полгода.
Как быстро и дешево оценить востребованность будущего продукта еще до его создания?
Как быстро и дешево доносить ценность продукта (продавать его) с первого дня?
Как тестировать гипотезы и делать выводы на основе метрик.
2 модуль: Интернет-магазин без кода
Каталог товаров и фильтры (внутри каталога довольно много неочевидных функциональностей, котормы мало кто пользуется, например, синхронизация товаров с МойСклад)
Tilda CRM и внешние интеграции
Подключаем платежные системы (Сложности тильды с отправкой данных до платежа и как его избежать. Это очень серьезная проблема, которую мало кто умеет решать)
Подключение аналитики (тут отдельно про GA и про Google Tag Manager, как инструмент отправки событий в аналитику, так как только внутренний функционал у Tilda не решает все задачи стартапа)
3 модуль: Возможности конструктора Тильда как конструктора простых ИТ продуктов

Вводная лекция. Возможности Тильда
Обзор конструктора Тильда — как он заменяет код.
Возможности в части базы данных
Преимущества
Ограничения
Что можно реализовать на Тильда.

Личный кабинет в Тильда
Возможности в настройке Л К Тильды.
Ограничения.
Настройка и тест — скринкаст.
Сценарии использования.

Базы данных в Тильда
Tilda CRM
СУБД Потоки
СУБД Каталог товаров
Скринкаст настройки.
Упоминание про внешние БД.
Выводы по возможностям и ограничениям.

Интеграция Тильды с другими сервисами. Сценарии и возможности
Кастомные сценарии
Внешние БД. Гугл таблицы
Емейл рассылки. Мейлчимп. Сравнение с транзакционными письмами.
Телеграмм триггеры. Уведомления о заявках.
Прием платежей. Яндекс касса / Cloud Payments. Эквайринга банка
2. Сложные интеграции и кратко про возможности таких сценариев
Внешняя интеграция через Вебхук и Интегромат
Интеграции в Альбато
3. Доп-ные фишки. Делаем А Б тест на Тильде без разработчика с помощью Google Optimize

4 модуль: Полезные чат-боты без кода
Делаем бота поддержки, который собирает лидов и записывает клиентов
Делаем бота, который собирает новости и присылает их каждое утро нам в telegram
5 модуль: Мобильное приложение без кода
Прототип в Marvel
Создание PWA в Glide
Создание приложения для загрузки в сторы в Adalo
6 модуль: Система расписаний без кода
Основы API и интеграций. Изучаем Zapier, Integromat и Albato
Автоматизируем регистрацию учеников и сдачу ДЗ с помощью Tilda, Integromat и Airtable
Создаём дэшборды в Google Data Studio и Integromat

5 реальных проектов, которые вы сделаете за 15 дней

• Простой интернет-магазин на Tilda и Wordpress
• Сервис платной email-рассылки с помощью Tilda + MailchimpТелеграм-бот, присылающий вам каждое утро подборку новостей, трендов и погоду
• Мобильное приложение для учета личных задач и формирования привычек
• Систему ведения расписания занятий для онлайн-школы, включая личный кабинет преподавателя и ученика

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

​

Курс посвящен повышению производительности Java-приложений. В курсе рассматриваются различные подходы к профилированию, поиску узких мест, тюнингу виртуальной машины, настройки флагов JVM, библиотеки сериализации и кэширования, хранение данных вне кучи, бенчмаркинг, мониторинг и настройка памяти, и другие темы.

Цели

• Познакомить слушателей с современными подходами к повышению производительности Java приложений.

Целевая аудитория

• Разработчики Java
• Архитекторы Java

Предварительная подготовка

• Уверенное владение Java

Спойлер: Разбираемые темы

Модуль 1. Обзор тюнинга производительности (теория - 3 ч. + практика - 3 ч.)

• Общие практики;
• Стратегии тюнинга производительности;
• Метрики производительности;
• Как повысить производительность?
• Инструменты для измерения производительности;
• JMeter;
• Нагрузочное тестирование с помощью JMeter;
• Как повысить производительность с помощью архитектуры?
• Повышение производительности с помощью архитектуры: потоки, очереди, микросервисы, облака;
• Лучшие практики для улучшения производительности кода.

Модуль 2. Алгоритмы GC (теория - 6 ч.)

• Использование памяти Java-объектами;
• Общие подходы и алгоритмы сборщиков мусора;
• Сборщик мусора Serial GC;
• Сборщик мусора Parallel GC;
• Сборщик мусора CMS;
• Сборщик мусора G1;
• Сборщик мусора Shenandoah;
• Тюнинг сборщиков мусора;
• Инструменты сбора и анализа метрик о сборке мусора;
• Выбор оптимального сборщика мусора.

Модуль 3. JIT-компилятор HotSpot (практика - 3 ч. + теория - 2 ч.)

• JIT компиляция;
• Java байт-код;
• Многослойная компиляция;
• Кэш кода и его тюнинг;
• Оптимизация кода;
• Деоптимизация кода и когда она происходит;
• Инструмент JITWatch для анализа результатов компиляции;
• Виды оптимизаций;
• Спекулятивные оптимизации;
• Настройка компилятора;
• AOT компиляция;
• GraalVM.

Модуль 4. Флаги JVM (теория - 3 ч.)

• Назначение и категории флагов JVM;
• Общие флаги;
• Флаги, связанные со строками;
• Флаги управления памятью;
• Safepoints и флаги, связанные с ними;
• TLAB и флаги, связанные с ними;
• План тюнинга JVM.

Модуль 5. Тестирование производительности алгоритмов (benchmarking) с помощью JMH (практика - 2 ч.)

• Что такое benchmarking;
• Знакомство с JMH;
• API JMH;
• Нетривиальные примеры;
• Применение JMH на практике.
• Домашняя работа (2 ч).

Модуль 6. Использование памяти вне кучи (off-heap memory) и эффективные структуры данных (теория - 2 ч. + практика 2 ч.)

• Что такое sun.misc.Unsafe;
• Методы Unsafe;
• Производительность нативной памяти;
• Создание структур данных в нативной памяти;
• Оценка производительности нативной памяти и сравнение с памятью в куче;
• Примитивные коллекции;
• Денормализация данных;
• Перспективный Foreign Memory Access API.

Модуль 7. Сериализация и сетевая структура (теория - 3 ч.)

• Сериализаторы JSON (GSON, Jackson);
• Двоичные сериализаторы (Protobuf, Jackson Smile, Kryo, FST, One NIO);
• Сравнение производительности различных сериализаторов;
• Производительность сети при подключении через различные протоколы: HTTP/REST, TCP, Async TCP, RSocket, Netty server/client.

Модуль 8. Профилирование Java (теория - 3 ч. + практика - 2 ч.)

• Когда и как делать профилирование?
• Сэмплирующие и инструментирующие профайлеры;
• Использование Java VisualVM для профилирования;
• Профилирование с помощью Spring AOP;
• Профилирование с помощью IDEA и async profiler;
• Java Flight Recorder;
• Анализ логов Java Flight Recorder с помощью Mission Conrol;
• Создание и логгирование кастомных событий JFR ;
• Использование Java агентов для внедрения в код и записи любых событий в Java Flight Recorder;
• Написание программ для автоматического анализа логов JFR;
• Сбор и анализ SQL запросов с помощью JFR;
• Сбор и анализ REST запросов с помощью JFR;
• Средства управления производительностью приложений;
• Использование Glowroot для профилирования и анализа SQL-запросов и REST-запросов.

Модуль 9. Мониторинг и анализ данных кучи. Утечки памяти (теория - 3 ч.)

• Инструменты для анализа динамической памяти;
• Признаки утечек памяти;
• Основные причины утечек памяти;
• Поиск и обнаружение утечек памяти;
• Слабые и фантомные ссылки;
• Инструменты IDEA для анализа дампов кучи;
• Асинхронный профайлер для анализа потребления памяти;
• Использование числа генераций профайлера VisualVM для обнаружения утечек памяти;
• Использование MissionControl/JFR для автоматического анализа утечек памяти;
• Анализатор памяти Eclipse – анализ знаменателей и кучи.

Модуль 10. Кэширование в приложениях Java (теория - 3 ч.)

• Шаблоны кеширования;
• Кеширование HTTP запросов;
• Конфигурация библиотек кеширования;
• Популярные библиотеки кэширования: EhCache, Caffeine;
• Кеширование сервисного уровня;
• Кеширование Spring сервисов;
• Буферизация ввода/вывода;
• Кэш процессора и непрерывная область памяти;
• Кэширование JPA/Hibernate;
• Приложения, использующие кэши разных уровней.

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

​

Курс посвящен современным функциональным и реактивным подходам к разработке на Java, повышающем производительность бекэнда, и включает изучение неблокирующего ввода-вывода NIO2, асинхронных промисов CompletableFuture, библиотек реактивного программирования RxJava и Reactor, интерфейса асинхронного доступа к БД R2DBC, потоковый протокол SSE, реактивные репозитории Spring Data reactive, WebClient, протоколы WebSocket и RSocket, а также практические примеры применения.

Цели

• Познакомить слушателей с современными асинхронным и реактивным программированием.
• Дать примеры применения.

Целевая аудитория

• Разработчики Java
• Архитекторы Java

Предварительная подготовка

• Уверенное владение Java, желательно знание Spring

Спойлер: Разбираемые темы

Модуль 1. Функциональная Java (теория - 2 ч. + практика 1 ч.) ч)

• Функциональные интерфейсы
• Ссылки на метод
• Потоки данных
• Map / filter / reduce
• Агрегационные функции
• Reduce при параллельной и последовательной обработке
• Цепочки потребителей
• Потоковые коллекторы

Модуль 2. Executor framework. Fork-Join pool (теория - 3 ч.)

• Использование Executors
• Future интерфейс
• Использование интерфейса Callable
• Отмена задач
• ForkJoin Framework
• Создание пула задач ForkJoin
• Параллельные потоки в Java 8+
• ForkJoin vs. параллельные потоки vs. последовательные потоки

Модуль 3. Неблокирующий ввод-вывод NIO (теория - 3 ч. + практика - 2 ч.)

• Основные различия между Java NIO и IO
• Потоково-ориентированный или буферно-ориентированный
• Блокирующий против неблокирующего ввода-вывода
• Java NIO Buffer
• Java NIO Channel
• Direct буфер
• Mapped file буфер
• Java NIO Selector
• Асинхронный ввод / вывод с NIO
• Блокировка файла
• Cервер NIO
• Архитектура сервера Netty

Модуль 4. Асинхронная Java (Completable Future) (теория - 3 ч. + практика - 2 ч.)

• Проблемы синхронного кода
• NodeJS архитектура
• Параллельная обработка потока данных
• CompletableFuture: sync и async методы
• Объединение (combine), составление (composing) и быстрейший побеждает (quicker wins)
• Обработка исключений в CompletableFuture
• Отмена CompletableFuture
• Использование CompletableFuture для реального потока данных

Домашняя работа. Практика (2 часа).

Модуль 5. Реактивное программирование (теория - 8 ч.)

• Что такое реактивность?
• Основы RxJava: наблюдатель и наблюдаемый (Observable и Observer)
• Реактивные потоки в Java 9 (Java Reactive Streams)
• Методы для побочных эффектов (side effects)
• Обработка ошибок
• Горячие и холодные потоки (hot/cold)
• Разделяемые и подключаемые потоки (shared/connectable)
• Освобождение потоков (disposing)
• Реактивные операторы (полный каталог)
• Subjects
• Распараллеливание потоков (Schedulers)
• Противодавление (backpressure) и интерфейс Flowable
• Тестирование реактивных потоков

Модуль 6. Проект Reactor (теория - 4 ч.)

• Операторы Flux / Mono в Reactor
• Работа с backpressure в Reactor
• Reactor и многопоточность (Reactor Schedulers)
• Parallel Flux потоки
• Оборачивание синхронных вызовов
• Тестирование Reactor
• Процессоры (Reactor processors)

Модуль 7. Spring WebFlux и практическое реактивное программирование (теория - 6 ч. + практика - 2 ч.)

• Реактивный доступ к БД
• Реактивные драйверы R2DBC
• Spring Data - реактивные репозитории
• Поддержка страниц (paging) в Spring Data reactive
• WebFlux: функциональные контроллеры
• Spring REST контроллеры, возвращающие реактивные данные (Mono / Flux)
• Spring REST контроллеры, возвращающие SSE (server-sent event)
• WebClient: получение реактивных данных с сервера
• SSE и протоколы WebSocket
• Использование WebSocket для передачи / получения данных JSON
• Использование WebSocket для передачи / извлечения двоичных данных
• Протокол RSocket
• Контроллер RSocket на стороне сервера
• RSocket клиент: обмен JSON и двоичными данными
• RSocket с балансировкой нагрузки
• RSocket с взвешенной балансировкой нагрузки
• Использование реактивных потоков с брокером сообщений (RabbitMQ)
• Spring Data MongoDB реактивные репозитории
• Бенчмарки: R2DBC против JDBC и WebFlux против Web MVC
• Архитектура и шаблоны реактивного программирования

Домашняя работа. Практика (2 часа).

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