Новые складчины | страница 2

​

Как стать тимлидом, и не сойти с ума от нагрузки
Быстрый курс по управлению командами с лучшими практиками из BigTech
Учимся решать ежедневные задачи лида — эффективно, без ощущения самозванца и с балансом между работой и личной жизнью. Для всех, кто внезапно стал тимлидом или присматривается к этой роли

Подойдет всем, кто:

• Внезапно стал лидом
  Уверенность в себе на уровне интерна, а в голове полный хаос — как управлять командой, что именно делать и как правильно
• Метит в лиды, но каждый раз себя отговаривает
  Ведь текущий лид работает 24/7, не пишет код и каждый день сходит с ума. Еще и отвечать за чужие косяки… Перспективы хорошие, но это ад, а не работа
• Целенаправленно идет в управление
  И нужно систематизированно вкатиться в роль без огромного стресса — подготовиться, сделать переход более мягким и понимать, что делать
• Давно руководит
  Но есть ощущение, что все делается по наитию — нескончаемый поток задач, выгорание где-то недалеко и непонимание, точно ли все делается правильно

Программа курса:
В программе — база для быстрого и уверенного старта1.5 месяца изучаем все, что ежедневно делает хороший TeamLead. И главное — как он это делает. Знания из каждого модуля можно сразу внедрять в рабочий процесс

Урок №1. Я стал тимлидом — что дальше?
Урок №2. Как не тонуть в задачах и созвонах и проводить синки, дейли, ретро
Урок №3. Как доносить мысли, чтобы тебя понимали
Урок №4. Как формируется команда и почему она «не едет»
Урок №5. Как выстроить микроклимат, который будут вспоминать после перехода в другие команды
Урок №6. Как нанимать и кому отказывать
Урок №7. Онбординг и оффбординг
Урок №8. Как правильно увольнять
Урок №9. Как разрешать конфликты в команде (воркшоп)
Урок №10. Как принимать решения без последствий для других и презентовать их стейкхолдерам
Урок №11. Ликбез по фреймворкам
Урок №12. Best practices по декомпозиции задач
Урок №13. Метрики разработки


В результате — порядок в голове вместо хаоса
1. Роль лида теперь понятна и предсказуема
2. Есть четкая граница между жизнью и работой
3. Нет ощущения, что ты джун, которого никто не будет слушать

Но лид — по-прежнему тяжелая роль
После курса ты не будешь лежать в кресле, и задачи не будут делать сами себя. Придется работать. Просто теперь это будет эффективно, системно, понятно и без ощущения, что ты — заложник и раб своей профессии

Преподает Александр Пряхин, TechLead в Авито Подработка
4+ года руководит кластером разработкиАвито
ex-CTO, 50+ человек и 5 командCityAds
ex-преподаватель факультета прикладной математики и физики

Тариф Стандарт
13 online-занятий 2 раза в неделю
Домашние задания и практики
Q&A-сессии с ответами на вопросы
Начинаем 16 марта

​

Осмысленные дашборды

Авторский тренинг по BI от Насти Кузнецовой для начинающих аналитиков: освойте полный цикл создания эффективных дашбордов, ориентированных на бизнес-цели и бизнес-логику.

Для кого
Аналитики и BI-специалисты уровня Junior и Middle

Даты и длительность
Старт 30 января, длительность курса — 9 недель

Формат
Онлайн-лекции и практические занятия, 7 домашек в BI-системах

Доступ к материалам
Записи занятий останутся на платформе и будут доступны вам в любое время

Этот тренинг — для вас, если вы...

Начинающий или опытный аналитик или BI-специалист
Знаете как минимум одну BI-систему на базовом уровне
Хотите прокачать навыки и создавать эффективные и полезные дашборды

На тренинге вы:

пройдёте весь путь от сбора требований до релиза и поддержки дашборда
начнёте создавать понятные и удобные решения, которые подсвечивают выводы на основе данных
научитесь проектировать дашборды, ориентированные на бизнес-цели
будете применять топовые фреймворки и полезные принципы на практике
прокачаете свои BI-навыки, укрепите свои позиции на рынке и сделаете шаг вперёд в карьере
пополните своё портфолио классными проектами

Чему вы научитесь в результате?
Стратегия и проектирование
Определение целей дашборда, формулирование ключевых вопросов для разных типов дашбордов, владение техниками сбора требований для разработки дашбордов

Дизайн и визуализация
Создание мокапов под различные цели и типы задач, корректный выбор типов графиков и построение без искажений, применение визуальных принципов, интеграция сторителлинга, использование UX-принципов

Внедрение и развитие дашбордов
Тестирование, публикация и поддержка дашбордов после релиза. Работа с обратной связью и итеративное улучшение продукта.

Спойлер: Программа курса

Модуль 1. Что делает дашборд хорошим

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• Что такое дашборд и его отличие от отчёта / ad-hoc запроса
• Типы дашбордов и особенности их построения
• Основные подходы к созданию понятных и полезных дашбордов
• Что делает дашборд хорошим
• Когда дашборд не нужен

Модуль 2. Сбор требований и контекст

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• С чего начинается дашборд?
• JTBD в BI: «работа, которую должен делать дашборд»
• Как собирать требования
• Фреймворки: Dashboard Canvas, 5 Whys
• Ошибки при проведении интервью
• Частые ошибки коммуникации с заказчиками
• Как корректно говорить «нет» неудачным идеям (soft skills для BI)
• Что делать после интервью

Модуль 3. Подготовка данных для дашбордов

В программе:
1 лекция

• Дашборд — зеркало данных
• С какими данными мы работаем в BI
• Мастер источники
• Проверка качества данных
• Особенности подготовки данных для BI
• Полезные фишки

Модуль 4. Макетирование и сторителлинг

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• Зачем прототипировать?
• Где и как это делать?
• От требований к макету
• Что обязательно включать в макет
• Макеты по типам дашбордов
• Всегда ли нужно прототипировать?

Модуль 5. Визуализация и честность данных

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• Зачем визуализировать данные?
• Визуальные атрибуты и формы
• Как выбрать график?
• Правила построения основных типов графиков
• Ошибки визуализации данных
• Принципы честной визуализации данных

Модуль 6. Визуальное форматирование и сторителлинг

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• Убираем визуальный шум
• Визуальная иерархия
• Выравнивание
• Визуальное восприятие – гештальт принципы
• Пустое пространство
• Как сфокусировать внимание
• Про цвет
• Добавляем сторителлинг

Модуль 7. Дизайн и UX дашбордов

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие, 1 домашнее задание

• Расположение элементов на дашборде
• Сторителлинг через метрики
• Паттерны сканирования и направление чтения
• Гештальт принципы
• Модульная верстка
• UX

Модуль 8. Разбор дашбордов по типам

В программе:
1 лекция, 1 практическое занятие

• Возвращаемся к типам дашбордов из Модуля 1
• Смотрим разные примеры под конкретные задачи
• Обсуждаем, что хорошо, что плохо в дизайне каждого типа

Модуль 9. Презентация, тестирование и внедрение дашбордов

В программе:
1 лекция, 1 домашнее задание

• Типы тестов
• Чеклист дашборда
• Презентация заказчику
• Документация
• Что делать после?

​

В свое время язык С (Си) стал первым языком, который применяется в разработке системного программного обеспечения. В наше время он остаётся языком, реализованным на максимальном количестве аппаратных платформ, и одним из самых популярных языков программирования, особенно в мире свободного программного обеспечения. Кроме этого, язык С (Си) является основой для таких языков программирования, как C++, C#, Java и Objective-C. Курс охватывает новейший стандарт языка С, а именно С23, появившийся в 2024 году.

Для кого это курс
Курс предназначен для тех, кто уже освоил основы программирования и баз данных, и хочет в дальнейшем профессионально заниматься созданием научных, офисных, а также сетевых приложений.

Соответствие профстандарту
Программа курса составлена с учетом требований профессионального стандарта «Программист», утв. приказом Министерства труда и социальной защиты РФ

Актуальные знания
Вы под руководством опытных экспертов на практике:

• Изучите основные понятия языка Си: лексемы и пробельные символы, типы данных, структуру программы.
• Научитесь использовать все операторы языка C, препроцессорные директивы, пользоваться библиотечными функциями.
• Освоите работу с массивами, структурами данных и с файлами.

Особое внимание обращается на получение теоретических знаний, как по самому языку Си, так и по методам разработки алгоритмов, выбора и проектирования структур данных, создания и тестирования программного обеспечения.

Бауманская подготовка
Особенность курса «Программирование на языке C (Си)» состоит в том, что все теоретические темы, разбираемые на занятиях, закрепляются составлением и отладкой программ, что позволяет на практике изучить все возможности языка программирования С (СИ).

Эксперты-практики
Курс «Программирование на языке C (Си)» ведут замечательные преподаватели, профессионалы своего дела. Все они успешно сочетают преподавание с практической работой.

Вы научитесь

• использовать все операторы языка C;
• использовать препроцессорные директивы;
• пользоваться библиотечными функциями;
• работать с массивами;
• писать функции;
• использовать классы памяти;
• применять адресную арифметику;
• работать со структурами данных;
• работать с файлами.

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.
Обучение по мировым стандартам позволяет нашим выпускникам работать в ведущих компаниях России и других стран. Они делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Спойлер: Программа курса:

Модуль 1. Введение в Си технологии (2 ак. ч.)

• Особенности языка программирования Си.
• Новости стандарта языка С23 (стандарт от 2024 г.).
• Использование интегрированной среды разработки (IDE).

Практика:

• Установка Компиляторов и IDE, настройка среды.
• Написание, компиляция и выполнение программы.

​

Модуль 2. Основы языка Си (4 ак. ч.)

• Языковые лексемы.
• Система типов языка Си.
• Диапазоны представляемых значений.
• Запись литералов на Си.
• Декларация переменных/объектов и их инициализация.
• Форматированный ввод-вывод данных.

Практика:

• Разбор основных форматов и управляющих символов при вводе-выводе данных.

​

Модуль 3. Операции языка Си (4 ак. ч.)

• Арифметические операции.
• Логические операции.
• Операции присваивания.
• Операции сравнения.
• Битовые, адресные и прочие операции.
• Приоритеты и ассоциативность операций.

Практика:

• Элементарные вычисления. Понятие переполнения.
• Манипуляции с битами. Битовые маски.

​

Модуль 4. Операторы (statements) (6 ак. ч.)

• Оператор-выражение и составной оператор.
• Метки.
• Управляющие операторы – goto, if-else, switch.
• Операторы цикла – while, do-while и for.
• Использование операторов break, continue, и return.

Практика:

• Создание простейшего калькулятора.
• Печать таблицы символов ASCII.
• Печать гистограммы.

​

Модуль 5. Препроцессор языка Си (4 ак. ч.)

• Правила оформления директив.
• Препроцессорные директивы #include, #define, #undef.
• Условная компиляция #if - #else - #endif.
• Операторы препроцессора.
• Макроопределения с параметрами.

Модуль 6. Массивы (4 ак. ч.)

• Декларация массивов и их размещение в памяти.
• Индексация и обращение к элементам массива.
• Массивы переменной длины (VLA).
• Инициализация массивов.
• Многомерные массивы.
• Алгоритмы суммирования, поиска и сортировки в одномерных массивах.

Практика:

• Вычисление минимального, максимального и среднего значения для заданного одномерного массива.

​

Модуль 7. Создание и вызов функций (6 ак. ч.)

• Определение функции.
• Best Practice при написании функций.
• Синтаксис определения и вызова функции.
• Аргументы, параметры и механизм передачи аргументов при вызове функций в Си.
• Прототип функции.
• Возвращение значения функцией.
• Рекурсия и функции с переменным числом аргументов.

Практика:

• Массив и передача его в функцию.
• Сортировка одномерного массива.

​

Модуль 8. Классы памяти (2 ак. ч.)

• Время жизни и область видимости объекта.
• Декларации на внутреннем и внешнем уровнях.
• Модификаторы – auto, register, static, extern.
• Динамическое распределение памяти.
• Определяемые типы typedef.

Модуль 9. Адресная арифметика (4 ак. ч.)

• Декларация указателей.
• Операции с указателями.
• Использование указателей как аргументов функции.
• Указатели на функции.
• Указатели и массивы.

Практика:

• Массив и передача его в функцию.
• Использование библиотечной функции sort.

​

Модуль 10. Строки в Си (3 ак. ч.)

• Особенности реализации строк в Си.
• Создание и инициализация строк.
• Изменяемые и неизменяемые строки.
• Библиотека string.h.

Практика:

• Вычисление длины строки.
• Реализация сложения двух строк.

​

Модуль 11. Работа с файловой системой (3 ак. ч.)

• Понятие потока – stream.
• Структура типа FILE.
• Открытие и закрытие файлов.
• Операции ввода-вывода.
• Указатель чтения-записи в файле.
• Последовательный и произвольный доступ.

Практика:

• Чтение/запись двоичных данных.
• Чтение текстового файла.

​

Модуль 12. Пользовательские типы данных (4 ак. ч.)

• Декларация структур.
• Инициализация и доступ к элементам структуры.
• Вложенные структуры и массивы структур.
• Битовые поля в структурах.
• Объединения и перечисления.

Практика:

• Чтение/запись битов с использованием структур и объединений.

​

Модуль 13. Итоговая работа (2 ак. ч.)

• Проектирование связанного списка.
• Реализация добавления и удаления элементов в список.

​

Чему вы научитесь

• Писать нагрузочные тесты на Python с использованием Locust.
• Создавать сложные сценарии нагрузки с использованием TaskSet, SequentialTaskSet, event hooks.
• Разрабатывать масштабируемые нагрузочные фреймворки с учётом архитектурных паттернов и лучших практик.
• Запускать нагрузочные тесты в CI/CD пайплайне.
• Поднимать микросервисные системы с помощью Docker Compose и использовать их в автотестах и нагрузке.
• Реализовывать mock-сервисы для HTTP с использованием FastAPI.
• Реализовывать mock-сервисы для gRPC с использованием grpcio.
• Проектировать гибкие, переиспользуемые HTTP/gRPC API-клиенты, применимые в нагрузке, сидинге и автотестах.
• Интерпретировать клиентские метрики: RPS, latency, response time, percentiles.
• Анализировать системные метрики: CPU, RAM, disk I/O, network.
• Работать с современными инструментами: Kafka UI, pgAdmin, Postman, MinIO (S3), Redis, Grafana, Docker, Docker Compose, GitLab CI, Postman, curl, grpcurl.
• Применять библиотеку HTTPX для написания HTTP-клиентов.
• Использовать Pydantic и Pydantic Settings для валидации данных и настройки проекта
• Применять Faker для генерации тестовых данных.
• Оценивать и формировать нагрузочные профили на основе реальных сценариев использования.
• Разрабатывать сценарии сидинга и собственный сидинг-билдер для подготовки базы перед нагрузочным тестом тестовых данных перед нагрузочнывм тестированием.
• Понимать и применять принципы микросервисной и монолитной архитектуры, различать их особенности и ограничения.
• Анализировать архитектурные особенности нагружаемой системы: понимать, что, зачем и как мы тестируем.
• Использовать Prometheus + cAdvisor для сбора и анализа метрик на уровне контейнеров и сервисов.
• Эффективно проходить собеседования: получить практические советы, применимые в реальной жизни.
• Работать с Git, публиковать и доводить до финала проект на GitHub, GitLab, что станет отличным дополнением к резюме.
• Закрепиться на позиции после устройства на работу и продолжать профессиональный рост.

Для кого этот курс
— Для QA-инженеров (ручных и автоматизаторов), которые хотят выйти за пределы функционального тестирования и научиться проверять производительность систем, строить нагрузочные сценарии и анализировать реальные метрики.
— Для QA Automation-инженеров, которые уже уверенно пишут автотесты, но хотят прокачать навыки работы с нагрузкой, HTTP/gRPC, сидингом и CI/CD.
— Для разработчиков, которые хотят лучше понимать, как их сервисы ведут себя под нагрузкой, как анализировать узкие места и проектировать системы с учётом масштабирования.
— Для DevOps и SRE-инженеров, которым важно понимать, как проводить нагрузочное тестирование до релиза, отслеживать системные метрики и автоматизировать проверку SLA.
— Для начинающих специалистов, которые планируют войти в IT через тестирование и хотят с самого старта формировать инженерное мышление и разбираться в архитектуре сложных систем.
— Для тех, кто ищет работу или готовится к собеседованиям на позиции QA/performance-инженера, и хочет иметь в портфолио не просто курс, а фундаментальный, практически ориентированный опыт.
— Для тех, кто уже проходил курсы по Locust, JMeter или k6, но чувствует, что не понимает, зачем и как всё это работает. Этот курс поможет выстроить системную картину и избавиться от подхода «просто запускаю нагрузку».
— Для инженеров, которым важно разбираться в микросервисной архитектуре, взаимодействии сервисов, очередях, базе данных, кешах, и понимать, что именно нагружается и как это влияет на систему в целом.

​

Глубокий курс о том, как поставлять логи, метрики, трейсы, делать информативные дашборды, быстро устранять инциденты и правильно интерпретировать данные

Вопросы, на которые ответит курс

• Как правильно строить дашборды, алерты и как интерпретировать данные на уровне Senior’ов и TeamLead'ов
• Как строить полезные метрики, которые не расходуют лишние ресурсы на хранение
• Как писать логи, в которых потом легко разобраться
• Как правильно оценить нагрузку для новой фичи или сервиса и уменьшить количество инцидентов
• Как найти причину инцидента за пару минут и всегда держать руку на пульсе
• Как с помощью Observability экономить деньги работодателю, показывать бизнес-метрики и повышать себе ЗП на perfomance review

За 2,5 месяца изучаем best practices, которые используют в BigTech
Глубоко изучишь основы и лучшие практики Observability: метрики, логи, трейсы и многое другое
Научишься инструментировать любые сервисы для достижения хорошего observability
Научишься эксплуатировать сервисы: настройка, масштабирование и оптимизация инфраструктуры для сбора метрик, настройка хранилищ и систем алертинга
Построишь эффективные и не перегруженные дашборды для мониторинга состояния системы и приложений
Научишься управлять стабильностью системы и предсказывать ее поведение
Изучишь все плюсы и минусы Prometheus, Grafana Loki, Jaeger и поймешь, что и когда нужно использовать

Программа курса

• Урок 1. Введение в Observability
• Урок 2. Метрики: основные концепции и работа с ними
• Урок 3. Хранилища метрик и их выбор
• Урок 4. Визуализация и управление метриками
• Урок 5. Логирование и структурированные логи
• Урок 6. Трейсинг
• Урок 7. Оптимизация наблюдаемости и оптимизация сервисов
• Урок 8. Управление алертингом
• Урок 9. Использование метрик для управления поведением приложения
• Урок 10. Observability как часть SRE — практики и проблемы эксплуатации
• Урок 11. Стратегии для больших систем

ПОТОК 2025 года

​

Это интенсив из 11 уроков, предназначенный для глубокого изучения работы с массивами и срезами в языке программирования Go, особенно в контексте собеседований. Курс предназначен для разработчиков на Go, стремящихся углубить свои знания о массивах и срезах, а также для тех, кто готовится к техническим собеседованиям и хочет уверенно решать соответствующие задачи.

Курс включает теоретические и практические занятия, охватывающие следующие темы:

• Устройство массивов и срезов.
• Нарезка и особенности итераций.
• Бесконечная итерация по срезу.
• Глубокое копирование срезов.
• Создание среза без инициализации.
• Возврат среза из функции.
• Пустые и нулевые срезы.
• Утечки памяти при работе со срезами.
• Опасные операции с массивами и срезами.

​

Данный курс поможет вам освоить ChatGPT и разобраться, как его можно применять в повседневной жизни. Вы узнаете, какие вопросы стоит задавать чату и как правильно формулировать «промты».

ChatGPT - это ваш виртуальный помощник, способный значительно облегчить вашу жизнь. Как и очень умный коллега, он всегда готов прийти на помощь: задайте любой вопрос и получите обстоятельный ответ. Вам не придется искать информацию среди множества статей - бот предоставит суть именно по вашему запросу, причем с примерами!

• На курсе вы научитесь использовать бесплатные аналоги ChatGPT, доступные в России. Мы выберем подходящий инструмент и выясним, в каких областях искусственный интеллект может быть полезен, а где ему доверять не стоит... По окончании курса вы:
• Овладеете знаниями о возможностях ИИ и сможете применять их в своей работе.
• Научитесь эффективно составлять промт (запрос к ИИ), который поможет вам получить необходимый ответ (бот не всегда сразу понимает, что требуется).
• Узнаете, какие вопросы можно задавать ИИ и в каких областях он особенно компетентен.
• С помощью ИИ сможете сделать что-то, что ранее не делали (например, установить свой собственный SQL-сервер).

​

Этот курс идеально подходит для тех, кто уже знаком с основами Linux и желает научиться автоматизировать повседневные задачи. Кроме того, он предоставляет возможность тем, кто ранее не занимался программированием, освоить основные подходы и принципы.

Мы изучим синтаксис Bash, переменные, циклы и массивы, чтобы вы могли писать скрипты любой степени сложности. Рассмотрим выполнение скриптов, коды выхода и функции.

Затем перейдём к более продвинутым аспектам, изучим работу с массивами, xargs, pipefail и углубимся в текстовые утилиты, такие как awk, grep и sed. Впоследствии мы применим полученные знания на практике для автоматизации развертывания проекта.


После прохождения курса вы сможете:

• Писать bash скрипты
• Использовать переменные
• Обрабатывать пользовательский ввод
• Работать с циклами
• Создавать функции
• Перенаправлять вывод
• Работать с массивами

​

Что я смогу после прохождения Симулятора:

• Быстро устроиться аналитиком
  Джуну сложно найти работу ‐ на одну вакансию претендует 400+ человек. После Симулятора вы будете выделяться среди конкурентов и быстро найдете работу.
  
• Получить выгодное предложение
  При трудоустройстве важно выгодно себя «продать», чтобы получить более высокую зарплату и более комфортные условия. В Симуляторе расскажем, как это сделать.
  
• Избавиться от страха
  Благодаря Симулятору неуверенность в себе на собеседовании пропадет ‐ после «тренировки» в безопасных условиях вы будете уверены в себе на все 100%.

Программа

Обучающие материалы
Задача этого блока - научить вас «продавать» себя на первых этапах, выделяться среди конкурентов и дойти до этапа технического интервью.

Здесь вас ждут подробные лекции и мастер-классы на самые разные темы, например:

• Как адекватно оценить свой грейд и уровень?
• Какие требования предъявляют к аналитикам в разных командах?
• На что сделать упор при подготовке к собеседованию, а что скорее всего не спросят на интервью?
• Какие этапы собеседования вас могут ждать?
• Как «продать» себя рекрутеру и упаковать свою учебу / предыдущий опыт работы?
• Как правильно писать резюме и сопроводительное письмо?
• Как провести первый звонок с рекрутером?
• Как отвечать на вопросы HR?
• Нужно ли задавать вопросы HR и какие, если нужно?
• Какие "красные флаги" выделяют рекрутеры?
• Многое другое

Задачи с реальных собеседований
Этот этап - первый этап подготовки к техническому собеседованию. Вам предстоит решить задачи с автоматизированной проверкой. Все задачи взяты с реальных собеседований на позицию аналитика в топовые компании, например: СБЕР, Авито, Ozon, Самокат и другие.

Разборы вопросов с технических собеседований
Проанализировав сотни собеседований, мы составили шорт-лист вопросов, которые по статистике чаще всего встречаются на технических собеседованиях. Вы сможете и проработать все эти вопросы самостоятельно, и ознакомиться с нашим вариантом ответа.

Разборы продуктовых кейсов
Последнее время на собеседованиях очень любят давать аналитикам продуктовые кейсы. Это отличный способ оценить кандидата - проверяется сразу и бизнес-мышление, и аналитические скиллы, и личностные качества в стрессовой ситуации.

В этом блоке вас ждет подборка таких продуктовых кейсов с подробным разбором. Не стоит их недооценивать - большинство из них «с изюминкой».

Банк тестовых заданий
Мы собрали тестовые задания из топовых компаний РФ и мира из разных индустрий - банки, ecom, FMCG, мобильные приложения, IT-гиганты и многие другие. Если вы прорешаете хотя бы часть из этих тестовых - вы уже будете подкованней большинства конкурентов.

Курс 2024 года

Тариф Продвинутый

1. Обучающие материалы
2. Задачи с реальных собеседований
3. Разборы вопросов с технических собеседований
4. Разборы продуктовых кейсов
5. Банк тестовых заданий из топ-компаний

​

Создавайте эффективные дашборды, которые решают бизнес-задачи.
Освойте Apache Superset и создавайте интерактивные дашборды с кастомными визуализациями, геоданными и продвинутыми фильтрами после курса обучения. Узнайте, как работать с большими объёмами данных и оптимизировать отчеты для бизнеса.
Прокачайте навык визуализации данных и превращайте аналитику в понятные решения.

Кому подойдёт этот курс:

• Аналитикам
  Хотите научиться создавать интерактивные дашборды, которые отвечают на ключевые бизнес-вопросы? Этот курс поможет вам освоить Superset, чтобы вы могли автоматизировать свою работу и продвигаться в карьере
  
  
• Инженерам данных
  Занимаетесь обработкой данных и подготовкой витрин? Курс научит вас создавать дашборды, которые идеально дополняют ваши решения и интегрировать их с вашей инфраструктурой

• Дата-сайентистам
  Ищете способ визуализировать результаты своих моделей и экспериментов? Знание Superset поможет вам представлять сложные данные, в понятной форме, что сделает ваши проекты еще более убедительными
  
  
• Менеджерам продуктов и проектов
  Хотите лучше понимать, как работают данные и как визуализация помогает принимать решения? Этот курс позволит вам научиться создавать простые дашборды самостоятельно и эффективно ставить задачи аналитикам

Чему научитесь:

• Создавать эффективную визуализацию
  Сможете строить дашборды, которые не только выглядят красиво, но и отвечают на важные бизнес-вопросы
  
  
• Оптимизировать работу с BIG Data
  Разберетесь, как настраивать запросы и использовать фильтры для быстрой работы с большими объемами данных

• Визуализировать географические данные
  Научитесь работать с картами, добавлять географические слои, визуализировать региональные данные и интегрировать их с другими источниками
  
  
• Работать с SQL для создания витрин
  На курсе вы получите навыки написания запросов, которые подготавливают данные для создания дашбордов, оптимизируя их для визуализации

• Интегрировать дашборды с инфраструктурой
  Освоите подключение внешних источников данных и настройку Superset для сложных бизнес-решений. В этом курсе мы будем работать с данными в PostgreSQL и ClickHouse
  
  
• Использовать продвинутые функции Superset
  Научитесь настраивать кастомные визуализации, использовать advanced фильтры и работать с временными данными

Программа

Неделя 1. Введение в SuperSet. Подключение данных и создание базовых графиков
На этом этапе вы познакомитесь с Apache Superset, узнаете в чем его преимущества и отличия от других инструментов, а также для каких задач подходит Superset. Подключите источники данных, создадите свои первые датасеты и построите базовые графики для анализа временных рядов

Неделя 2. Создание продвинутых графиков. Форматирование и фильтрация дашбордов
Освоите продвинутые графики, такие как heatmap и pivot table. Научитесь собирать их в интерактивный дашборд: добавите фильтры, настроите кросс-фильтрацию, визуализируете данные на карте и примените кастомное форматирование

Неделя 3. Создание продвинутых датасетов. Настройка доступов и ролей
Научитесь объединять данные из нескольких источников в одном дашборде. Узнаете, как создавать пользовательские роли и разрешения к ним, а также как разграничивать доступ к дашбордам и данным

Неделя 4. Автоматизация и кастомизация
На этом этапе вы научитесь кастомизировать внешний вид дашбордов с помощью CSS, настраивать автоматическое обновление данных и интегрировать Superset в бизнес-процессы через автоматические отчёты и алерты, а также как применять jinja-фильтры

Неделя 5. Финальный проект
Создадите полноценный аналитический дашборд на основе собственного набора данных с использованием всех изученных возможностей

​

Станьте профессиональным разработчиком игр на Unity. Применяйте лучшие архитектурные паттерны и технологии — от DOTS до Photon

Ключевые особенности курса

• Архитектура от А до Я
  Курс охватывает все основные и продвинутые архитектурные принципы, которые реально нужны для профессиональной разработки игр на Unity. Студенты освоят SOLID, GRASP, GoF-паттерны, MVP, Zenject, ECS, а также Unit-тестирование и TDD, чтобы создавать масштабируемые и поддерживаемые игровые системы
• Продвинутые паттерны ИИ
  Студенты освоят лучшие паттерны для создания сложного игрового ИИ, такие как: State Machine, Behaviour Tree, HTN, Utility AI, GOAP. Также курс учит разрабатывать командный ИИ, карты влияния, алгоритмы поиска пути, а также интегрировать агентов в полноценный проект
• Высокопроизводительная разработка на DOTS
  На курсе разбираются все ключевые аспекты работы с DOTS: принципы Data-Oriented Design, оптимизация с помощью Burst Compiler, использование многопоточности с помощью Job System, управление памятью через Native Collections и, конечно, построение ECS архитектуры. Дополнительно студенты научатся работать с Unity Physics и Hybrid Rendering
• Мультиплеер с выделенным сервером
  Курс включает продвинутые техники работы с Photon Fusion 2. Студенты научатся создавать игры с Dedicated Server архитектурой, использовать RPC, реплицироать данные, оптимизировать трафик, работать с экстраполяцией и интерполяцией объектов, а также создавать лобби, матчмейкинг и области интересов. Всё это интегрируется с архитектурой игры, включая Zenject и Atomic Framework
• Работа с графикой и шейдерами
  Особое внимание на курсе уделено созданию современного визуала в Unity. Вы освоите Shader Graph, Shader Lab, Render Features и Compute Shader, научитесь работать с Visual Effect Graph и запеканием света. После этого блока сможете разрабатывать и оптимизировать графику уровня AAA-игр

Эксклюзив курса
Отдельным модулем разберем Atomic —
авторский фреймворк для разработки игр на Unity и C#, построенный вокруг паттерна Entity-State-Behaviour и использующий атомарные структуры данных для организации состояния игровых систем.

Что даст этот курс?

Научитесь:
Писать чистый поддерживаемый код без MonoBehaviour
Внедрять зависимости с помощью Zenject
оперировать шаблонами GRASP и паттернами «Большой четверки»
Применять DOTS по максимуму
Реализовывать BehaviourYree, HTN-Planner, UtilityAI и GOAP в разработке ИИ
Разворачивать выделенный сервер на РБоФоп Еизтоп 2

Сможете:
Прототипировать механики на атомарном подходе
Оперировать MVх паттернами в разработке UI
Реализовать сохранение и загрузку данных с синхронизацией на сервере
Создавать многопоточные механики толп с помощью Job System и NativeCollections
Спроектировать командный ИИ
Интерполировать и экстраполировать снаряды в мультиплеере

Освоите:
Addressables для работы с локальными и удаленными ассетами
EventBus в пошаговых играх
Катсцены с помощью Timelines & Cinemachine 3
+ Архитектуру туториала без костылей
+ Работу с Unity локализацией и аудиосистемой FMOD
Шейдеры, постпроцессинг и Nisual-Effecy Graph

Программа курса

• Модуль I. Основы разработки ПО
• Модуль II. Архитектура проекта
• Модуль III. Атомарный подход
• Модуль IV. Интеллект персонажей
• Модуль V. Unity DOTS
• Модуль VI. Мультиплеер
• Модуль VII. Графика и шейдеры
• Модуль VIII. Проектная работа

​

Профессия: Тестировщик ПО — актуальная полная программа с практикой и поддержкой
Хотите освоить профессию тестировщика ПО или вывести свои навыки на новый уровень?
Эта программа создана для новичков и специалистов, которые хотят не просто изучить теорию, а погрузиться в реальные рабочие процессы и собрать портфолио для трудоустройства.
После прохождения программы вы сможете уверенно проходить собеседования на позиции Intern и Junior.

Для кого эта программа

• Те, кто еще не знает ничего про тестирование
• Начинающие специалисты
• Действующие специалисты, которые хотят освежить знания, готовятся к интервью или хотят прокачать отдельные навыки

Что вы получите

• 33 больших практических задания + десятки небольших задач по ходу обучения.
• 25 интерактивных тренажеров с автопроверкой.
• 45 интерактивных шпаргалок для запоминания.
• Более 400 интерактивных тестов с автопроверкой.
• Симулятор собеседования из 120 вопросов и ответов с ТГ-ботом.
• Теорию, соответствующую международной сертификации ISTQB.
• Рабочие рекомендации по трудоустройство
• Разбор резюме от автора
• Обновления и новые уроки (включая 40 часов свежих видео).

Чему вы научитесь

• Теория тестирования, синхронизированная с последней версией международной сертификации ISTQB
• Техники тест-дизайна на примерах и практике
• Проектирование тестовой документации (чек-листы, тест-кейсы, отчеты о дефекте)
• Системы управления документацией (Jira, Testrail, Youtrack, QASE)
• Тестирование веб-приложений (DevTools, Perfect Pixel, Figma)
• Тестирование мобильных приложений (Android Studio, Xcode, CharlesProxy, Fiddler, Proxyman)
• Работа с реляционными и нереляционными базами данных (MySQL/MongoDB)
• Тестирование API в Postman и Swagger
• Работа с git, GitHub и bash
• Основы CI/CD с примерами в Jenkins и GitHub Actions
• Создание портфолио в GitHub с результатами практических работ из курса
• Создание резюме с описанием вышеуказанных навыков
• Персональный разбор резюме
• Анализировать вакансии
• Создавать профиль в LinkedIn
• Писать сопроводительные письма, которые прочтут
• Понимать психологию рекрутера
• Разрабатывать собственную стратегию поиска работы
• Узнаете, что ожидает ваш на каждом этапе найма
• Где искать стажировки и первый опыт?
• Где искать информацию по зарплате?
• Проходить собеседования на специальном симуляторе с ТГ-ботом

Спойлер: Что внутри

​

Этот курс научит вас с нуля проектировать масштабируемые и отказоустойчивые системы. Пройдя этот курс вы сможете решать сложные технических задачи и станете востребованным специалистом для большинства крупных IT компаний. В Курсе раскроем секреты прохождения технических собеседований по System Design. Вы узнаете про формирование требований, расчет нагрузки и стоимости, выбор архитектуры, работу с разными типами БД, кэширование, шардирование, балансировку нагрузки, компромиссы, безопасность, мониторинг.

Чему вы научитесь

• Формировать качественные требования к системе и оценивать их приоритеты.
• Рассчитывать нагрузку, пропускную способность и стоимость инфраструктуры.
• Проектировать архитектуру системы с учетом масштабируемости и отказоустойчивости.
• Разбираться в клиент-серверных моделях, монолитах и микросервисах.
• Выбирать подходящие базы данных (SQL, NoSQL, key-value, документные, колоночные).
• Работать с транзакциями, понимать CAP-теорему и принципы ACID.
• Проектировать модульные системы с использованием брокеров, API Gateway, оркестрации и хореографии.
• Оптимизировать производительность через кэширование, балансировку нагрузки и шардирование.
• Обеспечивать безопасность системы (proxy, firewall, rate limiting).
• Встраивать в вашу систему модули для мониторинга и внешние подсистемы.
• Готовиться к собеседованиям и уверенно отвечать на сложные вопросы по System Design.
• Разбирать реальные кейсы проектирования.

​

Цель обучения:

• Освоить создание ИИ Агентов для любых типов задач.
• Научиться создавать продукты, которые можно продавать по подписке.

Варианты монетизации

• Свои проекты (Бизнес)
• Продукты по подписке
• Агентство
• Обучение

Что внутри:

• Изучение технического фундамента (интерфейс, выражения, условия, узлы, подключение интеграций)
• Практические задачи Телеграм (Телеграм боты, простые и сложные, меню, интеграция бота с ИИ, автоворонки)
• Практические задачи (ИИ Агенты под разные задачи)
• Идеи продукта (Формирование идей для собственных продуктов по подписке, уже существующие варианты)
• Практические задачи (Реализация одного из продуктов по подписке)

Спойлер: Программа:

Бесплатные уроки:
Установка n8n на хостинг Бегет (Важность https)
Подключение Chat GPT к n8n
Создание бота ТГ
Создание первого Агента ИИ
Подключение Агента к боту Телеграм

Основная программа:

№1 Основы
- Содержание
- Установка n8n локально
- Обновление n8n
- Интерфейс
- Основные узлы
- Выражения в n8n

№2 Интеграции и данные
- Работа с ChatGpt
- Работа с Китайскими аналогами
- Подключение n8n к приложениям Гугл
- Векторные базы данных. Создание. Наполнение
- Массовая обработка данных
- Реализация парсинга и обработки данных

№3 Боты и автоворонки
- Боты в Телеграм на n8n любой сложности
- Создание меню в боте
- Условия, Свитчи, маршрутизация по боту
- Инлайн клавиатура
- Обработка клавиатуры
- Работа с базами данных
- Автоворонки в Телеграм

№4 ИИ Агенты
- Введение
- Интеграция ИИ Агента в процессы автоматизации
- Пример первой стадии тестирования ИИ Агента
- 3 варианта обучений ИИ Агента
- Написание промптов для ИИ Агента
- Продвинутая память ИИ Агента
- Подключение WhatsApp API к ИИ Агенту (+шаблон)
- Подключение WhatsApp Facebook к ИИ Агенту
- Интеграция ИИ Агента с CRM системами
- Вебхуки для подключения любых приложений
- Создания приложений в Cursor и ИИ Агента в качестве Бекенда

№5 Продукт по подписке
- Идеи продукта по подписке
- Реализация продукта ИИ Агент подсчет калорий по фото (+шаблон) (10+ уроков)
- Варианты продвижения своих услуг и продуктов
- Подведение итогов

№6 Бонусный модуль
- ИИ в качестве помощника по n8n
- Работа Агента с большими базами MySQL
- Отправка ссылки с данными по Апи самим агентом
- Парсим идеи из Твиттер (+шаблон)
- Что использовать вместо глобальных переменных
- Смена моделей ИИ на лету
- Как публиковать ботом в канал
- Кнопка набора номера из телеграм бота
- Создание своего API для парсинга закрытых ТГ каналов (3 урока)
- Разбор бота Телеграм с поиском по сайтам и многоуровневым динамичным меню (3 урока)

№7 Ответы на вопросы
- Сюда буду записывать ответы и разборы частых вопросов по курсу

№8 Чаты и шаблоны
- Здесь будет описан доступ к чатам для участников обучения. Где можно будет задать вопрос друг другу, помочь, поделиться или скачать нужный шаблон

​

Backend-митап, организованный Balun.Courses (20 сентября 2025, Москва), представляет собой однодневное IT-событие, нацеленное на backend-разработчиков и инженеров. В программе предусмотрены выступления и практические сессии от специалистов компаний Яндекс, Ozon, EPAM:

• Многопоточное программирование и подводные камни модели памяти в Go (Игорь Панасюк, Яндекс).
• Архитектура микросервисов и инструменты для построения микросервисов на Go с нуля (Леонид Ченский, OzonTech).
• Разработка, структура и промпт-инжиниринг для LLM: лучшие практики и ошибки при написании промптов (Сергей Венецкий, ex-EPAM).
• Как пройти System Design интервью: взгляд с точки зрения интервьюера и кандидата, распространенные ошибки, этапы и рекомендации по подготовке (Владимир Балун, ex-Яндекс, ex-Ozon).

Мероприятие включает в себя нетворкинг, фуршет, сессию вопросов и ответов, подарки за лучшие вопросы и afterparty. Основное внимание уделяется обмену практическим опытом, анализу кода, примерам задач и советам по трудоустройству в крупных IT-компаниях.