Новые складчины | страница 18

​

Цели интенсива
TypeScript увеличивает эффективность и надёжность JavaScript-разработки добавлением типизации. Он взят за основу в некоторых современных фреймворках, таких как Angular. Но, если посмотреть на тенденции современной разработки, TypeScript активно используется и с другими фреймворками и окружениями, включая React, Vue и даже Node.js. Основное внимание будет направлено на особенности TypeScript, часто возникающие проблемы и сложности в разработке, пути их решения. Начнём с функций и компонентов, далее разберемся с продвинутыми темами, удобной настройкой окружения, системой сборки. В процессе написания приложения на Typescript изучим возникающие "подводные камни" и как их правильно обойти.

Программа интенсива

Быстрый старт. Экосистема TypeScript
Краткое введение - что именно даёт TypeScript, какие удобства в разработке он может обеспечить.
Основные опции компиляции и как они влияют на процесс сборки.

Система типизации TypeScript
Разбираемся с основными типами и структурами данных в JavaScript и TypeScript, особенно any, unknown, never и void. Изучаем interface и type. Основные различия, тонкости использования и учимся их применять. Учимся использовать Generics(). Разбираемся со всеми способами использования(interface, type, function и тд). Учимся использовать ограничения и дефолтные значения Generics. Разбираемся с Type Guards. Учимся писать честные типы и убираем any из своих проектов. Разбираемся с выведением типов в TS. Учимся комбинировать с Generics. Детально изучаем Mapped Types. Учимся их использовать, рассматриваем их применение в утилитарных типах самого TS, пишем свои утилитарные типы. Conditional types – что это? зачем? Подробно разбираемся и учимся использовать в своих проектах. Загадочный infer и как его применять.

ООП в TypeScript
Возможности TypeScript в ООП (наследование, реализация интерфейсов, модификаторы доступа и т.д.)). Abstract class - мощный инструмент для ваших проектов. Учимся применять. Что делать если очень нужно множественное наследование? Mixins и Factories.

Декораторы
Декораторы и рефлексия. Что это? Зачем? Декораторы методов. Как их использовать и шде они могут пригодиться? Декораторы классов. Знакомимся с библиотекой reflect. Рассматриваем примеры из Angular. Пишем свои реализации. Пишем декораторы для свойств класса. Будущее декораторов в контексте TS5.

Продажник:

​

Погружаемся глубже в вопросы эффективности работы BA\SA. Доклады спикеров-практиков передают опыт удачных решений, который вы сможете использовать в собственных проектах, чтобы еще качественнее, быстрее и эффективнее решать задачи, стоящие перед вами и вашими аналитическими подразделениями.

1. Вы познакомитесь с уникальным практическим опытом реально работающих специалистов из ведущих компаний. Основные блоки конференции Techskills, ИБ, АI.

2. Вы сможете узнать, какими инструментами или методиками реальные практики решают актуальные задачи.

3. Вы наверняка услышите то, что стоит применить "у себя" или создадите свое "удачное решение", адаптировав опыт или советы коллег.

4. Нетворкинг и общение с практиками во время конференции и после в Телеграм-чате.

5. Вы сэкономите время и деньги: один день концентрированных знаний и опыта от коллег заменит год самостоятельной работы и поиска информации.

Программа конференции

​

Концепция мероприятия

• 1 день
• 3 потока по направлениям:
  • Прорывные новые технологии в UX\UI-дизайне + кейсы от ведущих агентств
  • Инструменты для UX\UI-дизайнера
  • Управление дизайном
• Тайминг докладов от 25 до 45 минут
• AfterParty после конференции

Темы программы:
1. Прорывные новые технологии в UX\UI-дизайне + кейсы от ведущих агентств.
- UX/UI в трендовых технологиях и инновациях
- Захватывающие UX/UI кейсы из практики
- Новые устройства/Интересные концепции
- ТОП-овые агентства и их кейсы в деталях

2. Инструменты для UX\UI-дизайнера
- Паттерны и методы проектирования интерфейсов
- Разработка и подходы к построению дизайн-системы продукта
- Углубленные UX/UI исследования и их роль в развитии продукта
- Эмоциональный дизайн и психология в дизайне ИИ и как его применять
- Новые/старые инструменты для проектирования/дизайна

3. Управление дизайном
- Как выстраивать процессы
- Как работать с дизайнерами
- Как делают UX/UI в агентстве
- Метрики и их значительное влияние на качество продукта
- Дизайн-процессы внутри команд и эффективное взаимодействие

Онлайн-билет на UX\UI Conf
Доступ к онлайн-трансляции
3 потока лекций по UX/UI
Записи всех докладов


Продающий сайт:

​

Разберешь Go на винтики — от битиков до рантайма. Не изучаем внешние библиотеки и синтаксис — только устройство языка и его стандартная библиотека

Это обучение для разработчиков с опытом
Нужно знать синтаксис языка Go, поверхностно знать базовые алгоритмы и структуры данных
Идеально подойдет:
Golang-разработчикам и свитчерам на Go
Будет полезно:
DevOps-инженерам и фулстек-разработчикам

Изучишь тонкости Go, которые должен знать каждый Senior

• Разберешь на атомы строки, мапы, планировщик, сборщик мусора др. — часовые разборы всех нюансов по каждой теме из программы
• Узнаешь, как работает аллокатор Go, как и где Go аллоцирует память
• Научишься работать с памятью и указателями, как разработчики на C++, — данные будут занимать минимум места, а код станет быстрее
• Изучишь Concurrency — научишься писать параллельный код и разбираться в нем
• Изучишь нюансы и best practice написания кода на Go, и сможешь свитчнуться, если сейчас пишешь на другом ЯП
• Разберешься в глубоких темах Golang, которые спрашивают на собеседованиях в BigTech

Программа курса:
15 лекций и домашек — все, что пригодится в работе

• Неделя 1. Основные типы данных, массивы и срезы
• Неделя 2. Строки и словари
• Неделя 3. Функции и структуры данных
• Неделя 4. Интерфейсы и обработка ошибок
• Неделя 5. Дженерики, рефлексия и аллокатор
• Неделя 6. Сборщик мусора, планировщик и горутины
• Неделя 7. Примитивы синхронизации и каналы
• Неделя 8. Контексты и итераторы

Программа курса развивается вместе с Golang
В курсе есть все последние изменения и нововведения языка. Например: итераторы, арены, пакеты unique и weak и др.

Весь процесс обучения по шагам

• Ходишь на интерактивные онлайн-уроки в Zoom
  Уроки длятся по 1,5−2 часа два раза неделю и проходят в свободное от учебы и работы время
• Делаешь домашку для закрепления лекций
  Все задания помогают на практике прочувствовать устройство Golang. Ты даже перепишешь его небольшие части
• Code review-ишь сокурсников
  Будешь совместно с другими учениками курса делать код-ревью друг другу — так ты сможешь дополнительно закрепить полученные знания
• Изучаешь дополнительные материалы
  Получишь список книг, статей, курсов и видео, которые позволят изучить Golang еще глубже. Хотя... Глубже будет некуда

​

О курсе

Курс поможет освоить систему Apache Superset и внедрить её в компании для построения бизнес-аналитики.

Для успешного освоения материала достаточно начальных знаний языка SQL.

Для кого этот курс
Навыки работы с Apache Superset пригодятся аналитику данных, специалисту в области data science, бизнес-аналитику, маркетологу, менеджеру, линейному руководителю и управленцу, - всем тем, кому необходимо визуализировать данные.

Программа курса

Введение
1. Что такое Apache Superset. Основные возможности инструмента.

Подготовка инфраструктуры
1. Установка и администрирование Apache Superset.
2. Подключение баз данных к Superset. Загрузка данных из файлов.
3. Знакомство с интерфейсом Superset.

Работа с данными и аналитика
1. Датасеты и способы их создания.
2. Возможности и настройки датасетов.

Создание визуализаций
1. Создание дашборда. Размещение элементов и работа с сеткой.
2. Создание графиков. Типы графиков, их настройки и возможности.
3. Настройка фильтрации и кросс-фильтрации.
4. Свойства дашборда. Настройки стилей и цветов.

Эксплуатация дашбордов
1. Разграничение прав. Настройка пользовательского доступа.
2. Публикация и рассылка отчётов. Возможности экспорта и импорта.

Продвинутые возможности Superset для аналитики и
визуализации
1. Обзор продвинутых возможностей.

​

Овладейте SQL для анализа, защиты и автоматизации данных. Научитесь находить уязвимости, защищать базы данных и создавать собственные инструменты для безопасности и оптимизации работы систем.

Кому подойдёт курс:

1. Специалисты по кибербезопасности
   Вы научитесь находить и устранять уязвимости, включая SQL-инъекции, защищать базы данных и разрабатывать собственные инструменты для аудита, что улучшит ваши навыки тестирования безопасности.
   
   
2. Сисадмины и аналитики баз данных
   Курс поможет оптимизировать SQL-запросы, повысить производительность баз данных и автоматизировать их защиту, обеспечивая более стабильную и безопасную работу систем.
   
   
3. Начинающие IT-специалисты
   Курс с нуля обучает работе с SQL и базами данных, помогает освоить востребованные навыки анализа данных, тестирования безопасности и автоматизации, что открывает путь к первым профессиональным проектам.

SQL — незаменимый навык для хакера и защитника данных

Знания SQL, полученные на курсе, пригодятся для работы в кибербезопасности, администрировании баз данных и разработке программного обеспечения. Вы научитесь искать и устранять уязвимости, оптимизировать запросы, автоматизировать задачи анализа и защиты данных, создавать собственные инструменты для аудита, а также интегрировать базы данных с Python. Эти навыки востребованы в профессиях, связанных с тестированием безопасности, аналитикой данных и разработкой эффективных решений для бизнеса.

Преимущества

1. Практическая направленность
   60% времени уделяется практике: реальная работа с базами данных, поиск уязвимостей, создание инструментов и решение задач из мира кибербезопасности.
   
   
2. Два в одном
   Вы изучите не только SQL, но и способы эксплуатации уязвимостей, защиты баз данных и автоматизации с помощью Python.
   
   
3. Актуальные инструменты
   Работа с популярными платформами и инструментами, включая Burp Suite, sqlmap, PostgreSQL и облачные базы данных.
   
   
4. Готовый инструмент для аудита баз данных
   Финальный проект закрепит все навыки: вы разработаете собственный инструмент для аудита безопасности и создадите отчет для реальных кейсов.

Спойлер: Программа курса

Модуль 1: Основы SQL и работа с базами данных (5 тем)

Практика:

• Установка и настройка PostgreSQL.
• Создание и заполнение базы данных тестовыми данными.
• Написание запросов для выборки, сортировки и фильтрации данных.
  
  
• Введение в базы данных: реляционные и NoSQL базы данных.
• Обзор инструментов для работы с SQL: MySQL Workbench, DBeaver, pgAdmin.
• Введение в ACID-свойства транзакций.
• Создание и изменение таблиц: типы данных, ограничения, ключи (PRIMARY, FOREIGN).
• Базовые операции SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.

Модуль 2: Углубленный SQL и сценарии работы с данными (4 темы)

Практика:

• Построение сложных запросов для анализа данных.
• Оптимизация запросов с использованием индексов.
• Реализация ETL-процесса для миграции данных между таблицами.
• Создание отчетов с использованием временных таблиц.
  
  
• Расширенные операции: JOIN (INNER, OUTER, CROSS), UNION, INTERSECT.
• Работа с временными таблицами и представлениями (views).
• Углубленная работа с подзапросами: коррелированные и некоррелированные.
• Усовершенствование производительности: индексы, EXPLAIN.

Модуль 3: SQL-инъекции и эксплуатация уязвимостей (4 темы)

Практика:

• Поиск и эксплуатация SQL-инъекций на уязвимых платформах (DVWA, bWAPP).
• Создание автоматизированного сканера SQL-инъекций.
• Эксплуатация сложных инъекций через API (REST/GraphQL).
• Исследование атак с помощью инструментов Burp Suite и sqlmap.
  
  
• Методы защиты: подготовленные выражения, валидация данных.
• Углубление в SQL-инъекции: Out-of-band инъекции, атаки на XML/JSON.
• Использование двойной инъекции (Double Query).
• Атаки на хранимые процедуры и триггеры.

Модуль 4: Безопасность баз данных и защита от атак (4 темы)

Практика:

• Создание роли и привилегий для пользователей базы данных.
• Настройка логирования и мониторинга SQL-запросов.
• Реализация шифрования данных (ключи, SSL-соединения).
• Автоматизация резервного копирования и восстановления базы.
  
  
• Рекомендации по защите баз данных: ограничение привилегий, шифрование данных.
• Аудит баз данных: логирование запросов, поиск аномалий.
• Противодействие SQL-инъекциям: инструменты WAF, контроль доступа.
• Настройка резервного копирования и восстановления данных.

Модуль 5: Построение инструментов для работы с SQL (4 темы)

Практика:

• Написание Python-скрипта для анализа SQL-запросов и извлечения данных.
• Создание инструмента для поиска SQL-инъекций с использованием Python.
• Реализация автоматической системы отчетности на основе данных из базы.
• Работа с данными облачной базы (например, AWS RDS).
  
  
• Создание скриптов для ETL (Extract, Transform, Load) процессов.
• Работа с большими данными: шардирование, партиционирование.
• Использование SQL в облачных базах данных (AWS RDS, Google BigQuery).
• Интеграция Python с базами данных: библиотеки sqlalchemy, pymysql, psycopg2.

Модуль 6: Финальный проект и углубленные кейсы (4 темы)

Практика:

• Финальный проект: анализ уязвимой базы данных, разработка рекомендаций по защите.
• Создание автоматизированного инструмента для SQL-инъекций и аудита базы.
• Написание полного отчета о выполненной работе и презентация результатов.
  
  
• Современные тенденции SQL и NoSQL баз данных.
• Разбор атак на реальные базы данных.
• Анализ успешных методов защиты.
• Этика и правовые аспекты работы с базами данных.

Результаты обучения:

Ключевые навыки

• Искать и эксплуатировать SQL-инъекции
• Анализировать и защищать базы данных
• Автоматизировать работу с базами данных с помощью Python
• Создавать собственные инструменты для аудита безопасности баз данных

Инструменты курса

• MySQL Workbench
• DBeaver
• pgAdmin
• PostgreSQL
• Burp Suite
• sqlmap
• sqlalchemy
• pymysql
• psycopg2
• AWS RDS
• Google BigQuery

​

Спойлер: Автор

Davit Hayrapetyan (Этичный хакер)
Опыт в сфере пентеста более 8 лет. Консультирует IT-компании Евросоюза, США и России по вопросам кибербезопасности.

​

Идея курса
Мы хотим освоить популярный фреймворк, который решает все архитектурные вопросы и обеспечивает разработчика удобной и стабильной экосистемой.
Для продуктивного участия в курсе необходимы базовые знания node и typescript.

Программа курса

Урок 1

• Установка и начало работы
• Базовая архитектура NestJS
• Концепция модулей и их структура
• Провайдеры и внедрение зависимостей
• Контроллеры и роутинг
• Жизненный цикл запроса

Урок 2

• Базы данных и ORM, TypeORM vs Sequelize
• Начало работы с mysql / mariadb
• Создание и подключение моделей
• Typescript в Sequelize
• Реализация простых CRUD операций
• Сериализация моделей

Урок 3

• Создание DTO для ресурсов
• Стандартная валидация в NestJS
• Валидаторы и трансформеры
• Основные декораторы для правил валидации
• Обработка сообщений об ошибках
• Анализ проблем получившейся кодовой базы

Урок 4

• Субъективное улучшение NestJS
• Знакомство с Nestia - NestJS Helper
• Удобное описание DTO и правил валидации
• Улучшенные декораторы методов контроллера
• Исправления кодовой базы с учётом Nestia
• Автогенерация документации API

Урок 5

• Реалистичная работа с ORM
• Минусы автосинхронизации моделей в Sequelize
• Настройка работа с миграциями
• Отношения между сущностями: 1-1, 1-M, M-1, M-M
• Типизация связей в Sequelize
• Запросы на основе отношений

Урок 6

• Работа с пользователями
• Регистрация и вход на сайт, защита маршрутов
• Роли пользователей и разделение прав доступа
• Нюансы аутентификация в SPA и MPA
• Cookie vs JWT-токены
• CSRF-атаки и защита от них

Урок 7

• Углубление в архитектурные вопросы
• HTTP-ядро: Express vs Fastify
• Lifecycle events, middleware, обработка ошибок
• Конфигурация и env-переменные
• Работа с Event Emitter
• Основы тестирования и подмена зависимостей

Урок 8

• Примеры realtime-коммуникаций
• Server Sent Events
• Web Sockets в NestJS и Nestia
• Развертывание приложения на сервере
• Подведение итогов курса
• Карта тем для развития в NestJS

​

За 3 месяца освоите востребованный инструмент для аналитики и работы с данными

• Познакомитесь с Python и научитесь анализировать данные с его помощью
• Освоите основы машинного обучения
• Станете частью сообщества аналитиков данных из студентов Практикума
• Отработаете знания из теории в интерактивном тренажёре
• Будете работать с данными и добавите проект в портфолио

Чему научитесь за 3 месяца

• Собирать, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные с помощью Python
• Работать с библиотеками Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn и другими
• Проводить исследовательский анализ и применять статистические тесты
• Применять основные модели и алгоритмы машинного обучения для работы с данными

Технологии и навыки, которые вы освоите

• Jupyter Notebook
• Pandas
• NumPy
• A/B-тест
• Scikit-Learn
• Dask
• Matplotlib
• Seaborn
• Plotly
• Streamlit
• Apyori

​

О чем этот курс
Этот курс о том, как обоснованно выбирать эффективно реализуемые технические решения продуктовых задач на базе LLM в различных доменных областях.
Я покажу вам набор инструментов, практических кейсов и паттернов, применяя которые, вы сможете:
выбирать оптимальные решения для широкого круга задач, основанных на LLM
адаптировать эти решения под специфику своей доменной области.
Мы будем учиться проектировать решения для продуктов с LLM под капотом экономя время, деньги и силы.
Методология обучения основана на моем подходе в консалтинге и кейсах успешных внедрений AI.

Для кого?
Этот курс для тех, кто разрабатывает продукты с LLM самостоятельно или в составе команды (как это бывает в больших компаниях). Будет полезен:
Инженерам, которые строят решения на базе LLM в различных доменных областях
Техлидам / CTO, которым важно быстрое нахождение оптимальных решений на базе LLM для широкого спектра задач
Продактам, которые руководят внедрением решений на базе LLM
Фаундерам компаний, где разрабатываются продукты для рынка на базе LLM или LLM внедряется в бизнес-процессы.
Курс не учит использовать фреймворки, подключаться к LLM или индексировать документы.

Структура курса
Модуль 1: Основы
Здесь мы рассмотрим типичные подходы по внедрению LLM и увидим их ограничения на примере решения одной распространенной задачи. Мы пройдемся по ментальным моделям и эвристикам выявления причин подобных ограничения и их устранения. Это те знания, которые в прошлом году сэкономили бы мне 2-3 месяца работы.
Часть контента пересекается с вебинарами, которые мы проводили с вами весной. Но материала на курсе больше и он дается подробнее.
Если вы пропустили вебинары, вот отличная возможность послушать их - and more.

Модуль 2: Кейсы и паттерны
Мы разберем повторяющиеся архитектурные паттерны из кейсов успешных внедрений проектов c AI. Библиотека паттернов включает: Query Expansion, Dedicated Agent, Router, Learn from Feedback, Knowledge Base и другие паттерны, применимые в зависимости от поставленных задач. Checklist + Custom Chain of Thought тоже есть.

Для всех паттернов мы разбираем особенности применения и примеры кейсов проектов. Я покажу, как классифицировать и обобщать задачи, чтобы продуктивнее их решать. Таким образом можно будет сэкономить время в будущих проектах - мы будем осознанно переиспользовать работающий опыт других, а не придумывать с нуля.

Формат курса
Формат: видеозаписи, разделенные по темам, с навигацией.
Продолжительность: 3.5 часа суммарно
Язык: русский
Доступ к курсу: насовсем, включая обновления материала.
Оплата: только зарубежной картой.
Доступ к чату поддержки: каждому, купившему курс, я пришлю персональный инвайт в чат, где можно будет задавать вопросы мне и общаться с другими специалистами, проходящими курс.

Автор: Rinat Abdullin жесткий практик по созданию LLM-ассистентов, решает настоящие LLM-задачи настоящим бизнесам за настоящие деньги .
И делится своими подходами и приемами.

​

Данный курс является первым модулем из серии моих курсов по машинному обучению (ML). В этом курсе в качестве задачи будет рассматриваться прогнозирование в футбольной аналитике. Мы сосредоточимся на сборе данных, которые будут использоваться для прогнозирования в следующих модулях. Помимо сбора данных, мы также применим некоторые техники предобработки данных.

Программа курса

1. Введение
О курсе
Среда разработки

2. Сбор данных с использованием парсинга
Выбор источника данных
Выбор метода парсинга
Определение целевых данных
Разработка скрипта парсинга
Библиотека прасинга датасета

3. Обзор данных
Обзор датасета
Библиотеки для анализа данных

4. Очистка данных
Важность и цель очистки данных.
Устранение дубликатов
Методы заполнения пропущенных данных.
Целевая переменная
Входные параметры

5. Валидация данных
Проверка качества данных после очистки и обработки
Проверка точност на моделях
Анализ важности признаков

6. Кластерный анализ
Понижение размерности
Кластерный анализ
Добавление новых параметров
Оценка качества модели после применения кластеризации

7. Нормализация и стандартизация данных
Приведение данных к единообразному формату.
Преобразование категориальных признаков.
Оценка качества модели после нормализации модели

8. Балансировка данных
Статистический анализ
Балансировка данных

Автор: Алексей Кожакин
Мне очень нравится помогать ученикам, изучающим Python, разбираться в сложных моментах и показывать наилучший путь изучения программирования, чтобы они могли стать успешными разработчиками.

​

Вы изучите:

• типы данных
• number
• string
• boolean
• any
• array in TS
• HTMLInputElement
• HTMLElement
• DOM

Спринты
01. Первая программа на TypeScript. Компиляция TS в JS. Типы данных number, string, boolean
02. TS на Codepen.io, или как задать вопрос в чате
03. Особенности работы с DOM, ввод и вывод информации
04. Функции в TypeScript
05. Стрелочные функции в TypeScript
06. Массивы и Кортежи в TypeScript
07. Enum у TypeScript
08. ООП TypeScript - Объекты
09. ООП TypeScript - Классы
10. ООП TypeScript - Наследование
11. ТypeScript. Модификаторы доступа в классах: public, protected, private
12. ООП TypeScript - Get, Set
13. ООП TypeScript - Абстрактные классы, методы, свойства
14. ООП TypeScript - статические свойства и методы
15. ООП TypeScript - интерфейсы
16. Дженерики в TypeScript

Требования к прохождению курса

• Знания javascript на уровне курса JavScript 2.0 до 18 спринта

Продажник:

​

Курс редлагает освоить основы программирования с использованием ИИ-ассистентов, таких как DeepSeek, ChatGPT и Claude, через создание 8 проектов за 8 недель.

Для кого предназначен курс:

• Разработчики и CTO, стремящиеся упростить и ускорить процесс разработки.
• Специалисты, связанные с IT или желающие перейти в эту сферу без опыта программирования.
• Продакт-менеджеры, желающие глубже понять техническую сторону продуктов.
• Маркетологи, стремящиеся использовать данные и автоматизацию для улучшения кампаний.
• Дизайнеры, желающие самостоятельно реализовывать интерактивные прототипы.
• Руководители IT-проектов, стремящиеся глубже понять процессы разработки для эффективного управления командами.
• Предприниматели и инвесторы, желающие оценивать техническую реализуемость идей и проектов.
• Специалисты других областей, желающие расширить свои возможности и быстро включиться в IT и современные ИИ-технологии.

Программа курса:

1. Расширение для Google Таблиц и Google Docs с использованием DeepSeek
   • Изучение API Google Workspace для создания дополнений.
   • Автоматизация работы с документами и таблицами.
   • Создание инструмента для повышения продуктивности.
2. Телеграм-бот с GPT
   • Разработка чат-ботов для Telegram.
   • Интеграция GPT API в приложения.
   • Создание интеллектуального бота для ответов на вопросы пользователей.
3. ИИ-агенты: генератор картинок и мемов
   • Работа с API генерации изображений.
   • Создание интерактивных интерфейсов.
   • Основы обработки изображений.
4. Дашборд личных финансов
   • Визуализация данных.
   • Работа с графиками и диаграммами.
   • Создание инструмента для финансового планирования.
5. AI-тренажер и ассистент по B2B-продажам
   • Разработка ИИ-тренажера для продавцов.
   • Создание голосовых ботов и интерактивных агентов.
6. Аватар-репетитор английского языка
   • Создание 3D-аватаров.
   • Разработка интерактивного говорящего персонажа.
   • Создание аватара-репетитора английского языка.
7. Парсер данных о недвижимости с Avito
   • Автоматизация сбора информации из различных источников.
   • Работа с библиотеками для веб-скрапинга.
   • Создание инструмента для анализа больших объемов данных.
8. Клон Perplexity (поиск + ответ LLM)
   • Принципы работы с большими языковыми моделями.
   • Интеграция AI в веб-приложения и поиск.
   • Создание инструмента для интеллектуального поиска.

Бонус-трек: Разработка собственного проекта.

Инструменты и навыки, которые вы получите за 8 недель:

• Работа с Cursor — помощником по написанию кода на основе Visual Studio Code.
• Использование DeepSeek — китайской нейросети, конкурента OpenAI.
• Освоение системы контроля версий GitHub.
• Изучение основ JavaScript и Python.
• Знание HTML и CSS.

Курс предоставляет возможность освоить программирование с нуля, создавая реальные проекты с поддержкой ИИ-ассистентов и сообщества. Это отличная возможность стать частью ИИ-революции и приобрести навыки, востребованные в 21 веке.

Продажник

​

Повысьте эффективность разработки в 1С

6 видео уроков
Выложена 6 видео уроков общей продолжительностью 214 минут.

8 задач
В шести видео-уроках решены 8 поставленных задачи.

12 домашек
К каждому уроку мастер-класса идут домашние задания для закрепления полученных знаний (с проверочными результатами).

​

Научим составлять резюме, чтобы работодатели выстраивались в очередь!

На курсе вы узнаете, как:

• Проходит процесс найма со стороны работодателя: покажем вам, как реально отбирают кандидатов
• Пройти фильтры job-сайтов: расскажем все секреты алгоритмов и подбора ключевых слов
• Зацепить внимание HR-а с первых строк: научим писать сильный раздел «О себе» и правильно презентовать свой опыт
• Выделиться на фоне конкурентов: покажем, как упаковать свои навыки и достижения, чтобы вас заметили
• Уверенно проходить этапы отбора: научим писать цепляющие сопроводительные письма

​

Чему вы научитесь:

• Освоите базу по созданию простых мобильных приложений на примере реализации интересных научно-фантастических задач
• Изучите лучшие практики по созданию современного UI
• Рассмотрите десятки реальных кейсов и варианты их решений
• Самостоятельно напишите несколько мини-приложений на основе полученных знаний
• Улучшите навыки разработки приложений на основе Code Review от автора курса
• Пополните портфолио качественными приложениями (до 8 новых приложений)

Курс находится в разработке, дополняется теоретическим и практическим материалом.
Курс будет дорабатываться в течение января 2025. За процессом обновления курса можно следить в нашем Telegram-канале.
До окончания разработки на курс установлена минимальная цена.

Курс "Android Theory: для начинающих" знакомит со средой разработки Android Studio, а также с современными библиотеками Android Jetpack - Compose, Navigation & ViewModel.

В нем рассказывается об основных UI-элементах, обработке действий пользователя, навигации между экранами и принципах программирования бизнес-логики.

Курс состоит из 7 модулей с теоретическим и практическим материалами, а также с интересными заданиями научно-фантастической тематики.

Модули курса:

1. Операционная система Android
2. Среда разработки "Android Studio"
3. Создание пользовательского интерфейса
4. Проектирование взаимодействия пользователя с приложением
5. Реализация бизнес-логики
6. Обработка ошибок в мобильных приложениях
7. Работа над мини-проектами

Решения практических задач проверяет автор курса, поэтому при необходимости Вы сможете получить максимально детальную обратную связь.

Если у вас возникнут вопросы, команда курса даст советы и подсказки. Кроме того, проблемы можно обсуждать с однокурсниками в комментариях к задачам.