Новые складчины | страница 22

​

Узнайте, как обучают глубокие нейросети
Освойте базовые и продвинутые инструменты глубинного обучения
После курса начните карьеру в перспективной сфере Deep Learning

Чем занимается Deep Learning Engineer:
Deep Learning, или глубинное обучение, предполагает создание и обучение нейронных сетей, которые работают подобно человеческому мозгу.
Они обучаются на огромных объемах данных и умеют сами выбирать нужные признаки данных, а потому способны действительно на многое, когда речь идет о распознавании объектов и человеческого языка, а также о синтезе визуального и аудиоконтента.

• Распознавание объектов. Глубинное обучение позволяет нейросетям легко распознавать лица, номерные знаки и другие объекты — в точности так же, как это показано в детективных фильмах.
• Распознавание речи. Глубинные модели способны преобразовывать речь в письменный текст — чтобы пользователю не нужно было, например, слушать голосовые сообщения.
• Рекомендательные системы. Нейросети всегда готовы подсказать, какой фильм посмотреть или что лучше купить.
• Анализ текстов. С помощью глубоких нейросетей можно переводить с одного языка на другой и получать ответы на любые вопросы — так, как это реализовано с Siri.

И это — далеко не все задачи, которые решают глубокие нейронные сети
На курсе «Deep Learning Engineer» вы научитесь их создавать и обучать

Кому подойдет курс:

• Новичок. Уже кое-что знаете о Python и ML и готовы начать карьеру в сфере обучения нейросетей
• ML-инженер. Имеете базу знаний в области математики и IT, работаете на должности ML-инженера или аналитика данных, но хотите чего-то большего — и в плане задач, и в плане зарплаты
• Другие Data Science специалисты. Хотите остаться в профессии аналитика данных или Data-инженера, но заинтересованы в более высокооплачиваемых и интересных задачах

Программа курса

- База DL
Обзор Deep learning
Построение нейросети и методы оптимизации
Продвинутые техники
Работа с картинками
NLP
Real life DL

- Трек NLP
Погружение в NLP
Классификация текста
Токенизация,
языковые модели
Продвинутые рекуррентные нейронные сети, сэмплирование токенов
Уменьшение размеров модели
BERT, GPT
Transfer learning
Prompt Engineering, Parameter-efficient, Fine-tunning
Seq2seq, Механизм внимания,
Трансформер
Работа с длинным контекстом и устройство больших моделей

- Трек Computer Vision: в разработке
- Трек Audio Analysis: в разработке

Авторы:
Нерсес Багиян. Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Алексей Биршерт. Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Александр Шабалин. Исследователь в Bayes Group. Преподаватель курса Start ML
Алексей Кожарин. Backend-разработчик в Яндекс. Диске

​

4-недельный курс по Developer Experience, после которого команде больше не придётся переделывать задачи по 100 раз и тратить бесконечные часы на настройку проекта или выяснение, кто за что отвечает

Кому поможет
В первую очередь — тимлидам и СТО. На курсе много говорим про менеджмент: настройку и изменение процессов в сторону продуктивности, выбор и внедрение в работу полезных инструментов и отказ от бесполезных.

Модуль 1
«Ищем корневую проблему и завоёвываем доверие программистов»
Проблема: Команда, ответственная за запуск медиа, явно буксует. Даже простые баги чинятся по 2 недели, а сложные задачи не делаются вообще.
Найм новых людей не помогает, а только ухудшает ситуацию. Вместо того, чтобы ускоряться, команда замедляется.

Решение: Чтобы понять, что у команды не так, Сергей собирает все проблемы на доску и обнаруживает, что корень проблем — Developer Experience.

Чтобы завоевать доверие бизнеса и команды, Сергей решает снять пару низко висящих фруктов — для начала чинит процесс фикса багов, которые сыпятся, но не резолвятся.

В поисках затыка Сергей раскладывает сценарий по фреймворку JTBD и находит несколько неочевидных моментов. Решив эти моменты, команда начинает чинить половину зависших багов вовремя.

«Инженерные процессы — CI\CD и онбординг»
Проблема: Людей всё ещё не хватает, а новые онбордятся бесконечно долго. Инженерные процессы хромают. Пытались решить это базой знаний, но она быстро протухает.

Решение: Сергей обнаруживает, что в команде плохо передаются знания: непонятно, куда и как писать код, как разворачивать проект и даже запускать тесты. CI\CD, который мог бы быть образцом разворачивания проекта, тоже не справляется.

Варианта два. Первый: чинить базу знаний. Второй: сделать так, чтобы база знаний была не нужна, — то есть специфические для компании инструменты заменить на общепринятые, которые люди знают ещё до прихода в компанию.

Сергей выбирает второй вариант, и время до первого коммита в main падает с бесконечности до двух недель, а специалисты освобождаются.

Модуль 2
«Куда утекает внимание»

Проблема: Простые задачи делаются быстро, но как только надо спокойно подумать — всё зависает. Разработчики заняты по горло и жутко устают.

Нормально едут только задачи с менеджером, который стоит над душой у разработчика, пока код не окажется на проде.


Решение: Гипотеза Сергея — команда тратит силы на муду (от японского — потери, не несущие ценности). Сергей чинит встречи, чтобы люди от них не уставали. Дейлики превращает из скучного ритуала в короткие полезные встречи на 15 минут. Учит команду справляться с конфликтами — чтобы не сраться по поводу архитектуры и линтеров.

«Выстраиваем работу с заказчиком»
Проблема: Бизнес не знает, чего хочет, зато знает, что разработка это уже просрала.

Программисты могут делать только задачи, где не надо общаться с бизнесом. Если по задаче нужно посоветоваться — она будет делаться вечно.

Решение: Сергей чинит взаимодействие с заказчиками — работу над задачами и планирование фичей. Точную оценку задач, которая никогда не попадает в реальность, заменяет на примерную оценку и Flex Scope. Перепридумывает синки с заказчиком, учит команду работать с рисками, чтобы лучше попадать в сроки и не подводить бизнес.

​

Чему вы научитесь:

• Как создать и настроить кластер MongoDB Atlas для эффективного хранения и управления данными в облачной среде, повышая удобство и безопасность приложений
• Как работать с MongoDB в контейнере Docker, чтобы создать гибкую и портативную среду разработки, позволяющую эффективно разворачивать базы данных
• Умение выполнять CRUD-операции с данными, включая создание, изменение, удаление и поиск документов, управляя данными в MongoDB на высоком уровне
• Как интегрировать MongoDB с приложениями на Node и Python, чтобы строить мощные системы, взаимодействующие с базой данных

Требования:

• Базовые знания программирования и понимание работы с API для взаимодействия с базой данных
• Основы работы с терминалом, базовые команды и умение управлять пакетами и зависимостями
• Желание освоить MongoDB и готовность к практике на реальных примерах и приложениях

Добро пожаловать на курс “MongoDB - Полный Курс по MongoDB”, который охватывает все необходимые знания и навыки для успешной работы с одной из самых популярных NoSQL баз данных. MongoDB – это гибкий и мощный инструмент, позволяющий эффективно управлять большими объемами данных. В ходе обучения вы научитесь разворачивать MongoDB-кластеры, работать с коллекциями и документами, использовать Docker для работы с контейнерами, интегрировать MongoDB с приложениями, созданными на Node.js и Python.

Курс состоит из множества практических занятий и теоретических блоков, которые помогут вам освоить MongoDB и научиться применять её возможности на практике. Мы начинаем с основ и постепенно переходим к более сложным темам. В результате прохождения курса вы будете готовы к созданию высокопроизводительных приложений на основе MongoDB, научитесь настраивать кластер и работать с данными.

Основные темы курса:

• Введение в MongoDB и NoSQL базы данных: Обзор преимуществ MongoDB и её отличий от реляционных баз данных.
• Работа с MongoDB Atlas: Создание и настройка облачного кластера, управление доступом и данными.
• Использование Docker для MongoDB: Разворачивание MongoDB в контейнере Docker для создания гибкой и портативной среды разработки.
• Работа с CRUD-операциями: Изучение основ добавления, изменения, удаления и поиска данных в коллекциях.
• Оптимизация и индексация: Создание индексов для повышения скорости поиска и обработки данных, работа с большими объёмами данных.
• Интеграция MongoDB с Node.js и Python: Создание приложений, которые взаимодействуют с базой данных MongoDB, выполнение запросов и операций на реальных примерах.
• Работа с Git и управление конфигурацией: Основы контроля версий для совместной работы и удобного управления проектом.
• Проект на Python: Создание полноценного приложения на Python для взаимодействия с MongoDB и выполнения операций.

Ключевые навыки, которые вы приобретете:

• Умение разрабатывать базы данных на MongoDB и использовать её возможности для хранения данных.
• Навыки настройки и управления кластерами MongoDB Atlas.
• Способность работать с MongoDB в контейнере Docker, настраивать окружение и загружать данные.
• Понимание процесса интеграции MongoDB с приложениями на Node.js и Python.

Для кого этот курс:

• Разработчиков и программистов, заинтересованных в изучении MongoDB для профессионального роста.
• Специалистов по данным и аналитиков, которые хотят освоить NoSQL и оптимизировать процессы работы с данными.
• Начинающих разработчиков, готовых к изучению современных технологий и созданию собственных приложений на базе MongoDB.

Для кого этот курс:

• Разработчики и программисты, желающие освоить работу с базами данных MongoDB в реальных проектах
• Специалисты по данным, стремящиеся расширить навыки работы с NoSQL и оптимизировать управление данными
• Новички и начинающие в бэкенд-разработке, стремящиеся получить опыт работы с популярной базой данных MongoDB

​

Чему вы научитесь

• Разработка программ на языке Java
• Синтаксис языка Java
• Основные конструкции - циклы и условия
• Объектно-ориентированное программирование
• Многопоточность
• JUnit-тестирование
• Collections Framework (подробный разбор)
• Generics
• Stream API
• Потоки ввода-вывода
• Подготовка к собеседованию

Для кого этот курс
Этот курс предназначен как для начинающих разработчиков, которые никогда не изучали языки программирования, так и для тех, кто уже знает основы Java и хочет углубить свои знания и подготовиться к собеседованию на должность Junior разработчика

Программа
1. Введение
2. Java ypoвень 1
3. Объектно-ориентированное программирование
4. Дополнительные материалы
5. Java ypoвень 2
6. Collections Framework
7. Generics
8. Многопоточность
9. Stream API
10. Потоки ввода и вывода
11. Java Core

​

Вы продолжите изучение инфраструктуры виртуализации предприятия на основе Proxmox VE, разберете продвинутые приемы.

Proxmox VE – система виртуализации с открытым исходным кодом, основанная на Debian GNU/Linux. Использует гипервизоры KVM и LXC. Позволяет запускать любые поддерживаемые KVM OS (Linux, BSD, Windows). Управление Proxmox VE доступно через вэб интерфейс или через интерфейс командной строки Linux.

Курс предназначен IT-специалистам малых и средних предприятий, которые желают получить знания и опыт работы с современными средствами виртуализации серверов на базе ПО с открытым кодом.

Вы научитесь
1. Настраивать кластер высокой доступности Proxmox VE;
2. Обеспечивать высокую доступность виртуальных машин и контейнеров;
3. Мониторить использование ресурсов;
4. Осуществлять миграцию виртуальных машин VMware/Hyper-v на Proxmox VE;

Модуль 1 - Высокая доступность виртуальной среды

• Введение в технологии высокой доступности.
• Требования для создания кластера.
• Создание и настройка кластера высокой доступности Proxmox VE Cluster.
• Настройка высокой доступности виртуальной машины и контейнеров.
• Проверка и мониторинг работы кластера Proxmox VE Cluster.

Модуль 2 - Настройка и управление системами хранения данных для VM

• Обзор дисковой подсистемы для хранения объектов виртуальной инфраструктуры.
• Подключение iSCSI хранилища.
• Подключение NFS хранилища.

Модуль 3 - Введение в программно-определяемую систему хранения данных Software-defined storage (SDS)

• Обзор технологии SDS.
• Установка и настройка Ceph.
• Добавление и удаление OSD.
• Введение в мониторинг Ceph.

Модуль 4 - Миграция виртуальной инфраструктуры VMware/Hyper-V на Proxmox VE

• Обзор способов миграции виртуальной инфраструктуры.
• Миграция виртуальной машины на платформу Proxmox VE.

Модуль 5 - Введение в мониторинг виртуальной инфраструктуры

• Обзор инструментов мониторинга.
• Мониторинг потребления ресурсов серверов (CPU, Memory, Network, Disk).

​

Вы научитесь внедрять и поддерживать в работоспособном состоянии инфраструктуру виртуализации предприятия на основе Proxmox VE.

Proxmox VE – система виртуализации с открытым исходным кодом, основанная на Debian GNU/Linux. Использует гипервизоры KVM и LXC. Позволяет запускать любые поддерживаемые KVM OS (Linux, BSD, Windows). Управление Proxmox VE доступно через веб-интерфейс или через интерфейс командной строки Linux.

Курс предназначен IT-специалистам малых и средних предприятий, которые желают получить знания и опыт работы с современными средствами виртуализации серверов на базе ПО с открытым кодом.

Вы научитесь:
1. Внедрять и конфигурировать гипервизор на основе решения Proxmox VE;
2. Настраивать и управлять инфраструктурой виртуализации при помощи вэб клиента;
3. Управлять настройками виртуальной сети;
4. Создавать и управлять виртуальными машинами, шаблонами, клонами и снимками (snapshot) виртуальных машин;
5. Управлять и устанавливать обновления;
6. управлять доступом к виртуальной инфраструктуре

Модуль 1 - Введение в виртуализацию. Обзор решений виртуализации на базе Линукс

Модуль 2 - Установка и настройка Proxmox VE

• Требования к оборудованию.
• Установка Proxmox VE.
• Знакомство с Веб интерфейсом (GUI).
• Установка и управление обновлениями.

Модуль 3 - Виртуальные машины и контейнеры

• Создание виртуальной машины (Windows & Linux).
• Параметры и настройки виртуальной машины.
• Создание и управление контейнерами (LXC).
• Снимки, клонирование и шаблоны виртуальных машин.
• Управление поведением VM/CT startup and shutdown.
• Резервное копирование и репликация виртуальных машин и контейнеров.

Модуль 4 - Виртуальная сеть

• Сетевые концепции и управление.
• Настройка виртуальной сети.

Модуль 5 - Аутентификация и контроль доступа

• Настройка брандмауэра Proxmox VE Firewall.
• Настройка профилей безопасности.
• Администрирование пользователей.
• Взаимодействие с Microsoft AD.
• Управление разрешениями и привилегиями.

​

Курс по языку программирования Rust предназначен для тех, кто хочет изучить все преимущества этого языка. Для начала обучения вам не нужны знания программирования, так как материал очень хорошо преподнесен и у вас не возникнет сложностей с освоением

Чему вы научитесь:

После прохождения вы освоите следующие элементы языка программирования:

• переменные
• типы данных
• различные методы
• арифметические операторы
• условные операторы
• все виды циклов
• работать с функцией и рекурсией
• указатели
• тестирование
• работа со строками
• массивы, срезы, кортежи
• карты(map)
• стек
• куча
• очередь
• и методы сортировки, бинарного поиска, а также другие различные алгоритмы

О курсе
Этот курс идеально подойдет для тех кто имеет начальные навыки программирования или их вовсе нет. Весь материал преподнесен очень понятным языком и без воды. В самом курсе вы освоите базу программирования, а именно: переменные, основные структуры данных, арифметические операции, методы, функции, поймете рекурсию и многое чего другого.

В курс входят

• 37 уроков
• 24 теста
• 49 интерактивных задач

Программа

Введение

• Структура курса
• что такое Rust
• Установка
• Hello, Cargo!
• Hello, World!

Базовые понятия

• переменные
• константы
• Типы данных
• Методы для ввода, вывода(stdin, stdout)
• Операторы
• Преобразование типов данных
• Комментарии

Общие концепции

• Условные операторы if, else
• Оператор match
• Цикл for
• Цикл while, loop
• Зачет

Функции

• Работа с функцией
• Рекурсия
• Указатели и заимствование
• Тестирование
• Работа со строками
• Зачет по 4 модулю

Структуры данных

• Массивы
• Срезы, кортежи
• Векторы
• Двумерные массивы
• Map
• Зачет по 6 модулю

Стандартная библиотека и алгоритмы

• Макросы
• Сортировка пузырьком, вставками
• Бинарный поиск
• Стэк
• Куча
• Очередь
• Зачет по 7 модулю

​

Курс "Запросы в 1С: Углубленное изучение языка запросов" создан для специалистов, стремящихся освоить продвинутые аспекты работы с запросами в 1С. В ходе обучения участники познакомятся с тонкостями синтаксиса, методами оптимизации запросов. Курс включает практические задания и реальные примеры, которые помогут углубить понимание языка запросов и эффективно применять его для анализа и обработки данных. Таким образом, вы сможете значительно улучшить свои навыки и повысить свою профессиональную квалификацию.

Цель курса:

• Изучить базовые понятия и синтаксис языка запросов 1С, включая структуру запросов и основные операторы.
• Научиться самостоятельно создавать запросы для извлечения необходимых данных из базы данных 1С.
• Изучить методы оптимизации запросов для повышения их производительности и эффективности выполнения.
• Научиться применять язык запросов, решая практические задачи и тесты.
• Научиться использовать инструменты (консоли запросов) для создания и отладки запросов в 1С, что поможет более эффективно разрабатывать и тестировать свои решения.
• Изучить возможности использования временных таблиц для упрощения и улучшения структуры запросов.
• Научиться создавать сложные запросы, включая вложенные запросы и соединения, для получения различной информации из базы данных.

​

Кто такой тестировщик?
Это человек, который проверяет, как работает программа, сайт или приложение. Он старается как можно раньше найти всевозможные ошибки в работе продукта, ведь чем быстрее найден недочет, тем дешевле его исправить. В своей работе тестировщик использует разные инструменты: тест-кейсы, unit-тесты, ручное тестирование и т.д.

Этот курс для вас, если вы хотите

• Иметь уверенность в завтрашнем дне. Без тестировщика не обходится ни одна IT-компания. Поэтому ваши навыки будут всегда востребованы и оплачены по достоинству
• Работать в свободном графике из любого часового пояса. Тестировщики могут работать удаленно или в офисе
• Легко и быстро освоить новую профессию. Всего 1,5 месяца обучения. Для тех, кто любит технологии
• Получать высокий доход. Заработок будет расти вместе с опытом. Хорошим специалистам готовы платить большие деньги

Программа
0. Визитка
Модуль 1. Повышение компьтерной грамотности
Модуль 2. Принципы и техники тестирования
Модуль 3. Тестирование веб-приложений
Модуль 4. Тестирование клиент-серверного взаимодействия
Модуль 5. Статический анализ и инспекции
Модуль 6. Архитектура в разработке программного обеспечения и базы данных
Модуль 7. Тестирование мобильных приложений
Модуль 8. Автоматическое тестирование веб приложений
Записи зумов

​

Универсальный виртуальный офис для работы одной или нескольких команд в Buildin.

Здесь собраны самые эффективные, проверенные и распространенные техники управления проектами, задачами и базой знаний для бизнеса.

Классический онлайн офис в Buildin сделает ваши бизнес-процессы прозрачными, управляемыми и системными.

Создавайте проекты и:

• декомпозируйте их на задачи и подзадачи
• назначайте исполнителей и проверяющих
• добавляйте документы и информацию в базу знаний
• отслеживайте дедлайны
• наблюдайте за прогрессом на доске команды.

Весь ваш бизнес как на ладони.

Свой дашборд для каждого отдела/подразделения/команды с:

• доской всех задач отдела
• доской задач отдела по исполнителям
• доской подзадач отдела
• календарем дедлайнов задач и подзадач отдела
• бэклогом задач отдела
• проектами отдела в работе
• доской всех проектов отдела
• базой знаний отдела
• доской объявлений для сотрудников отдела

Количество отделов/команд не ограничено!

Внутри:
Личный кабинет для каждого сотрудника с:

• доской задач сотрудника
• доской подзадач сотрудника
• календарем дедлайнов задач и подзадач сотрудника
• списком задач и подзадач на проверке сотрудником
• добавленными сотрудником в "избранное" записями из базы знаний
• доской объявлений для сотрудника

Количество сотрудников не ограничено!
Общие доски с обзором работы по всем отделам и сотрудникам
...и это далеко не все.

Не нужно тратить сотню тысяч на заказную разработку Buildin-пространства или тратить месяцы и нервы на самостоятельную сборку сложной системы - получите все условия для продуктивной работы вашей команды уже сегодня!

​

Spring Security – это самый популярный фреймворк для аутентификации пользователей и ограничения доступа в Enterprise приложении. В данном курсе рассматриваются механизмы аутентификации и авторизации (и их практическое применение).

На курсе рассматриваются:

1. Теоретические основы задачи ограничения доступа к Enterprise приложению.
2. Абстракции Spring Security.
3. Настройка конфигурации Spring Security на практике.
4. Применение Spring Security для ограничения доступа к различным частям приложения.

Данный курс содержит множество заданий, включая интерактивные упражнения.

После прохождения курса выдается удостоверение о повышении квалификации государственного образца

Цели:

• научиться решать различные задачи аутентификации;
• научиться управлять доступом в Enterprise приложении с помощью Spring Security.

Целевая аудитория:

• Java разработчики с опытом работы от года (требуется опыт в Spring + Spring Boot)

Предварительная подготовка:

• Опыт работы с Java SE >= 8
• Опыт работы со Spring Framework и Spring Boot или пройденный JVA-010 Владение каркасом разработки Spring Framework 5.

Разбираемые темы:

• 1. Введение в Spring Security – 2 ч. (теория – 1 ч. 30 мин., практика – 30 мин.)
  Задачи безопасности
  Идентификация, аутентификация, авторизация
  Примеры конфигурации Spring Security
  Лабораторная работа «Обзор применения Spring Security» (30 мин.)
  Возможности Spring Security
• 2. Аутентификация – 12 ч. (теория – 8 ч. 40 мин., практика – 3 ч. 20 мин.)
  HTTP Basic аутентификация
  Лабораторная работа «Настройка HTTP Basic аутентификации» (30 мин.)
  Deny-by-Default/Allow-by-Default
  Основные абстракции Spring Security
  Лабораторная работа «Добавление хранилища пользователей» (40 мин.)
  Интеграция с Web, аутентификация в Web-приложении
  Servlets API, DelegatingFilterProxy, FilterChain, фильтры Spring Security
  Form-based аутентификация
  Токены vs. Session Key
  CORS, CSRF, CSRF-токен, XSS
  Лабораторная работа «Логин-форма» (50 мин.)
  Anonymous аутентификация
  Лабораторная работа «Добавление анонимной аутентификации» (30 мин.)
  Remember-Me аутентификация
  Persistent tokens
  Hash-based tokens
  JWT
  Лабораторная работа «Hash-based токены» (20 мин.)
  X509 аутентификация
  Лабораторная работа «Аутентификация с помощью X509 сертификатов» (30 мин.)
• 3. Авторизация – 4 ч. (теория – 2 ч. 30 мин., практика – 1 ч. 30 мин.)
  Абстракции авторизации Spring Security
  Авторизация на основе URL
  Авторизация на основе вызовов методов
  @secured, @Pre/POST-аннотации
  Domain Objects Security (ACL)
  Лабораторная работа «ACL и авторизация на основе методов» (1 ч. 30 мин.)
• 4. OAuth 2.0 – 2 ч. (теория – 2 ч.)
  OAuth 2.0 роли
  Access- и Refresh-токены
  Grant Type: Authorization Code
  Grant Type: Password
  Grant Type: Client credentials
  Grant Type: Implicit
  Домашнее задание
• Итого: теория – 14,7 ч. (73%), практика – 5,3 ч. (27%)

​

Макеты в СКД - путь к профессиональным отчетам
Мастер-класс "Макеты в СКД" полное погружение
Мастер-класс по макетам СКД сделает вашу работу с СКД в 1С более продуктивной и понятной!

Мастер-класс для программистов 1С, уже знакомых с основами СКД, которые хотят углубить свои навыки и продвинуться на новый уровень

Мастер-класс "Макеты в СКД" – это ваше руководство к эффективному созданию отчетов в 1С с использованием макетов. После изучения мастер-класса вы научитесь работать с предопределенными макетами СКД: полей, группировок, ресурсов и заголовков группировок.

• Получите знания, как работать с макетами в СКД
• Научитесь разрабатывать собственные макеты в СКД
• Улучшите свою квалификацию по разработке отчетов на СКД

Описание уроков
Урок 1. Общие сведения
Изучим базовые принципы и основные моменты работы с макетами в СКД, что даст хорошее понимание их возможностей.
Результат: полное понимание основ работы с макетами в СКД

Урок 2. Пример работы с макетом поля
Реализуем отчет на СКД с использованием предопределенного макета поля, подробно разбирая каждый шаг.
Результат: углубление знаний по работе с макетом поля

Урок 3. Работа с макетом группировки и макетом заголовка группировки.
Создадим отчет с применением макета группировки и заголовка группировки, объясним тонкости их использования.
Результат: получение знаний по работе с макетами группировки и заголовка группировки

Урок 4. Работа с макетом ресурсов
Реализуем кросс-отчет с применением макета ресурсов, детально изучив возможности работы с ресурсами.
Результат: на примере увидите особенности работы с макетом ресурсов

Урок 5. Работы с макетом группировки с иерархией
Создадим отчет с иерархическим выводом группировок, рассмотрим важные аспекты работы с макетом группировки с иерархией.
Результат: окунетесь в тонкости работы с иерархическим макетом группировки

​

GraphQL приходит на смену REST API, исправляя его недостатки. Эта технология набирает обороты и уже активно используется в крупных системах, о ней говорят на конференциях, её активно внедряют в свои продукты. Поэтому тестировщику становится важно понимать, что это такое, как вызывать GraphQL API, и как его тестировать. Именно этому мы и будем учиться на курсе. Я подробно расскажу и покажу на примерах, как писать запросы, как составляется схема, как можно автоматизировать рутину (в Postman-е), а вы закрепите пройденный материал домашними заданиями. Готовьтесь к тому, что практики будет много!

Работать будем с инструментами:

• Apollo
• Postman

Входной порог! Я предполагаю, что вы уже умеете тестировать: знаете про классы эквивалентности и граничные значения. То есть базовыми знаниями тестирования владеете. Подробнее см в блоке «Вопросы и ответы»

Спойлер: Темы курса:

1. Введение в GraphQL API

1. Что такое GraphQL API и как его вызывать (учимся «накликивать» запрос)
2. Структура запроса в GraphQL
3. Что такое JSON (формат ответа от сервера)
4. Чтение данных — запросы с типом query
5. Изменение данных — запросы с типом mutation
6. Подписки — запросы с типом subscription
7. Использование variables (переменных) в запросе

2. Schema и как по ней составлять запрос
Все запросы составляются по схеме, поэтому её нужно уметь читать. Этому и будем учиться:

1. Схема GraphQL
2. Какие данные мы можем получить в ответе GraphQL API
3. Типы данных в схеме:
   1. Scalar
   2. Object
   3. Input
   4. Enum
   5. Union
   6. Interface
4. Массивы и обязательные поля
5. Комментарии
6. Типы запросов:
   1. Query
   2. Mutation
7. Как написать схему
8. Изменения, вносимые в схему — на что влияют
9. Инструменты вызова GraphQL:
   1. Apollo
   2. Postman
   3. GraphQL-playground
   4. Другие инструменты

3. Тестирование GraphQL API

1. GraphQL API vs REST API — чем отличаются
2. Тестируем запрос в GrahpQL API
3. Тестирование ролевой модели и доступов
4. Тестируем параметры
5. Тестируем заголовки
6. Тестируем ответ
7. Разные виды тестирования — как влияют на тесты

4. Автоматизация на уровне Postman

1. Выбор инструмента для автоматизации (проблемы Apollo)
2. Сохранение тестов
3. Создание и запуск тестовых коллекций
4. Переменные и окружения — для чего нужны и как используются
5. Как передать рандомные значения
6. Как запустить один запрос несколько раз
7. Как загрузить тестовые данные из файла
8. Как написать первый автотест в Postman
9. JSON — как достать данные из:
   1. простого массива
   2. простого объекта
   3. дерева объектов
10. Переиспользование переменных

Внимание: у нас не курс по программированию, мы не будем писать грамотный и качественный код. Я рассказываю только основы, которые помогают взять пример из Постмана и доработать под свои нужды.

​

Charles Proxy — перехватчик трафика, который помогает отслеживать, записывать и анализировать сетевые запросы. А ещё перехватывать запрос и менять его под себя. Или ответ. Начиная от параметров в URL и заканчивая телом сообщения. Именно этому мы и будем учиться на курсе: использовать функции инструмента по максимуму.

За две недели курса вы научитесь:

• Устанавливать Breakpoint для перехвата запроса
• Перезаписывать запрос / ответ без остановки (Rewrite)
• Изменять заголовки — добавлять новые, редактировать или удалять существующие
• Изменять тело запроса / ответа
• Изменять параметры, прописываемые в URL
• Анализировать «что пошло не так», когда функция почему-то не сработала
• Менять скорость соединения для проверки отклика на «плохом» интернете
• Подменять DNS и переадресовывать запросы

Важно: в курсе рассматривается работа с веб-приложениями и API-запросами, отправляемыми через Postman. Мобильные приложения на курсе не рассматриваются.

Спойлер: Программа тренинга:

Введение

• Что такое Charles Proxy
• Термины и определения
• Установка и настройка инструмента

Переадресация

• Как вместо сайта 1 открыть сайт 2
• Как открыть нужный сайт, когда DNS ещё не настроен

Подмена данных в запросе и ответе

• Подмена данных в запросе
• Подмена данных в ответе
• Изменение тела, заголовков, параметров URL
• Изменение статус-кода

Снижение скорости запроса

• Зачем нужно снижение скорости
• Как его сделать

Перехват данных из Postman

• Настройка Postman для перехвата
• Перехват API-запросов

Breakpoint

• Как установить Breakpoint
• Как с его помощью подменить запрос / ответ
• Ловим через Breakpoint трафик в вебе / Postman-е, изучаем ответ

Функции Charles

Какие функции будут разобраны в курсе:
Breakpoint
Throttling
Map Local
DNS Spoofing Tool
Repeat
Validate
Rewrite:

• Add Query Param
• Modify Query Param
• Remove Query Param
• Add Header
• Modify Header
• Remove Header

Остальные обзорно.

​

На этом вебинаре вы:

• Узнаете, почему Playwright быстро набирает популярность на мировом рынке тестирования
• Настроите с нуля окружение на Node.js и TypeScript для автоматизации тестов
• Разберётесь в особенностях RESTful API на примере реального API
• Изучите основы взаимодействия Playwright с API
• Создадите расширяемый тестовый фреймворк, который станет отличным дополнением вашего портфолио и поможет в реальных рабочих проектах
• Реализуете валидацию схем и научитесь запускать тесты параллельно
• Настроите отчеты в Playwright и интегрируете отчеты Allure
• Освоите генерацию тестовых данных для полноценных проверок
• Настроите автозапуск тестов в Docker и их интеграцию в CI/CD с GitHub Actions
• Настроите публикацию отчётов с GitHub Actions на GitHub Pages

Технологический стек: TypeScript, Playwright, Allure, Docker, GitHub Actions

Кому будет полезен вебинар:

• Новичкам в автоматизации тестирования, которые хотят научиться быстро и эффективно создавать тесты для API
• Тем, кто ищет альтернативу библиотеке Axios для тестирования API на TypeScript
• Тем, кто хочет за два занятия вместе с нами подготовить и залить к себе на Github рабочий фреймворк, который сразу можно будет начать применять на работе
• Тем, кто хочет освоить один из самых динамично развивающихся фреймворков на рынке и подготовиться к собеседованиям

Спойлер: Программа вебинара:

1. Настройка проекта
Установка и настройка Node.js
Конфигурация TypeScript для работы с тестами
Обзор и выбор подходящей IDE для автоматизации
Установка Playwright и знакомство с его возможностями
2. Основы тестирования API
Навигация по API и работа с запросами
Написание первых HTTP-запросов с Playwright
Валидация статусов ответов и содержимого тел запросов
Работа с тестовыми данными для гибкости тестов
3. Продвинутая автоматизация
Параллельное выполнение тестов для ускорения
Построение целостного, масштабируемого фреймворка
Использование фикстур для настройки и повторного использования
Настройка переменных окружения с Dotenv
4. Отчеты и анализ
Генерация отчетов встроенными средствами Playwright
Интеграция с Allure для детализированных отчетов
Автоматическая публикация отчетов на GitHub Pages
5. Настройка CI/CD
Создание репозитория и проекта на GitHub
Настройка GitHub Actions для автоматического запуска тестов
Конфигурация Docker для запуска тестов в контейнерах
Автоматизация запуска тестов по событиям и расписанию
6. Почему Playwright?
Популярность и рост фреймворка в разных странах
Сравнение с другими инструментами, такими как Axios

Это третий из четырех запланированных вебинаров из серии "Строим автоматизацию тестирования на TypeScript".

Тариф Хочу все:
Получить материалы всех предыдущих вебинаров и записаться на этот.

Предыдущие вебинары:

Основы TypeScript для тестировщиков

Вебинар продолжительностью 2 часа, на котором мы успели:

• Поговорить об отличии TypeScript как от JavaScript, так и от других языков программирования
• Настроить с нуля проект на TypeScript
• Обсудить основы TypeScript и написать несколько простых программ
• Посмотреть на типы данных и дженерики
• Изучить основы ООП на примере этого языка программирования, узнать основные отличия от Java и Python
• Поработать с обработкой ошибок
• Понять как устроена асинхронность, как правильно применять async/await и что такое Promise
• Решить несколько алгоритмических задачек на TypeScript, которые часто встречаются на собеседованиях

Основы TypeScript для тестировщиков

Вебинар продолжительностью 2 часа, на котором мы успели:

• Поговорить об отличии TypeScript как от JavaScript, так и от других языков программирования
• Настроить с нуля проект на TypeScript
• Обсудить основы TypeScript и написать несколько простых программ
• Посмотреть на типы данных и дженерики
• Изучить основы ООП на примере этого языка программирования, узнать основные отличия от Java и Python
• Поработать с обработкой ошибок
• Понять как устроена асинхронность, как правильно применять async/await и что такое Promise
• Решить несколько алгоритмических задачек на TypeScript, которые часто встречаются на собеседованиях