Новые складчины | страница 13

​

Вы научитесь устанавливать свою собственную SAP систему в популярных облачных сервисах. Использовать её для ABAP и FIORI разработки, а также BASIS-администрирования.

О курсе
Этот курс с очень значительной практической частью, если Вам интересны только слова поверх слайдов, наверное, это будет не лучший выбор!!
Вы научитесь устанавливать свою собственную SAP систему в популярных облачных сервисах, узнаете о том как использовать её:

• Для изучения ABAP-разработки.
• Для изучения FIORI-разработки.
• Для изучения BASIS-администрирования.
• а также разберём дальнейшую кривую обучения по каждому из этих модулей.

Update 2024 года. Поменялся docker контейнер - abaplessons -> abap-platform-trial
В свою очередь это привело к тому, что поменялись требования к виртуальной машине, а также изменились команды загрузки и запуска Docker-контейнера.

Наши преподаватели. Роман Горбенко. Сертифицирован SAP и Linux Foundation. Автор цикла популярных статей по теме SAP BASIS, SAP EWM, SAP ATTP

Программа курса
Об Авторе
1.Об Авторе

О Курсе
1.О Курсе

Что мы будем устанавливать?
1.SAP в компании X
2.Платформа SAP NetWeaver в деталях

Где мы будем устанавливать SAP NetWeaver?
1.Варианты установки SAP NetWeaver Developer Edition
2.Docker и DockerHub
3.Практическое занятие. Регистрация в Docker / DockerHub
4.Практическое занятие. Получение SAP Universal ID

Облачные сервисы
1.Облачные сервисы в мире
2.Облачные сервисы в странах СНГ
3.Практическое занятие. Регистрация в MCS
4.Практическое занятие. Регистрация в Yandex.Cloud

Чем мы будем устанавливать SAP NetWeaver?
1.Обзор необходимых программ
2.Практическое занятие. Установка необходимых программ. Часть 1

Процесс установки
1.Практическое занятие. Установка SAP NetWeaver в MCS
2.Практическое занятие. Установка SAP NetWeaver в Yandex.Cloud
3.Практическое занятие. Первичная настройка и первый вход

Что можно изучить в SAP NetWeaver Developer Edition?
1.Большая картина в обучении SAP NetWeaver
2.Манданты и SID
3.Транзакции
4.Ландшафт и транспортная система
5.S-учётная запись
6.Ноты и Support Launchpad

SAP ABAP
1.Большая картина в изучении ABAP
2.Пространство имён. Z-код
3.Инструменты для ABAP разработки
4.Практическое занятие. Установка необходимых программ. Часть 2
5.Демо контент “Flight Agency”
6.ABAP ALV-отчёты
7.Практическое занятие. Пишем простой ABAP ALV-отчёт
8.ABAP отладчик
9.Практическое занятие. Работаем с ABAP отладчиком
10.ABAP RESTful Application Programming Model (RAP)
11.Практическое занятие. Создаём простой ABAP CDS View
12.Продолжение обучения. Курсы и сертификация по ABAP

SAP FIORI
1.Большая картина в изучении SAP FIORI
2.Инструменты для FIORI-разработки
3.Практическое занятие. Visual Studio Code для FIORI
4.SAP Fiori Launchpad (FLP)
5.Практическое занятие. Настраиваем SAP Fiori Launchpad (FLP)
6.Продолжение обучения. Курсы и сертификация по SAP Fiori

SAP BASIS
1.Большая картина в изучении SAP BASIS
2.Концепция полномочий в SAP NetWeaver
3.Практическое занятие. Создание роли, трассировка полномочий
4.Мониторинг в SAP NetWeaver
5.Практическое занятие. Читаем системные журналы
6.Профиль инстанции в SAP NetWeaver
7.Практическое занятие. Изменение параметров профиля и перезапуcк
8.BASIS-задачи в SAP HANA
9.Практическое занятие. Подключение к SAP HANA в IDE Eclipse
10.Продолжение обучения. Курсы и сертификация по SAP BASIS

​

Что будет на курсе?

• Выдача материалов. В начале курса предоставим свёрстанную страницу без анимаций на чистом HTMl и CSS. На его основе будем заниматься оживлением сайта.

• Теоретическая часть. В каждом уроке будет теоретический блок, чтобы Вы познакомились со всеми тонкостями GSAP: от подключения до нюансов работы с каждым типом анимации.

• Практическая часть. Поэтапно с нуля оживите каждый блок на сайте, используя популярную библиотеку GSAP. Пополните своё портфолио новой работой!

Программа:

19.05.2025 День 1 | Простая анимация появления
20.05.2025 День 2 | Scroll-анимации с ScrollTrigger
21.05.2025 День 3 | Анимация изображений и параллакс
22.05.2025 День 4 | Таймлайны и комплексные сцены
23.05.2025 День 5 | Анимация карточек и списка
24.05.2025 День 6 | Анимация форм и кнопок
25.05.2025 День 7 | Сборка проекта

Бонусы:

Мы подготовили для вас бонусные материалы, чтобы сделать это обучение максимально полезным и продуктивным. Урок в подарок для IT Гайд «Что можно анимировать на сайте — чек-лист по разделам» Видео «5 частых ошибок при работе с GSAP и как их избежать» Видео «Как опубликовать сайт на GitHub Pages»

Формат уроков
Уроки заранее записаны и смонтированы так, чтобы не тратить ваше драгоценное время и получать только качественную информацию без воды.

Длительность уроков
В среднем уроки длятся 15-25 минут, в зависимости от темы. Обучение нацелено на практику, мы мало разбираем теорию, но можем разобрать сложные моменты в учебном чате.
Домашние задания
Домашнее задание дается после каждого урока. Выполнение обязательно, потому что оно напрямую влияет на итоговый результат курса.
Время открытия уроков
Уроки открываются каждый день в 06:00 по мск каждый будний день. Они доступны месяц, но на учебной платформе можно приобрести опцию «Вечный Доступ» в любой момент.


Тариф «Самостоятельный»

Доступ к видео и материалам курса на 1 месяц
Доступ к учебному чату Telegram Сертификат об окончании обучения
Гайд «Что можно анимировать на сайте — чек-лист по разделам»
Видео «5 частых ошибок при работе с GSAP и как их избежать»
Видео «Как опубликовать сайт на GitHub Pages»

​

Помогу тебе с нуля устроится в IT компанию с зарплатой от 100 тысяч рублей. Проведу тебя за ручку от начала до оффера на позицию QA

Что входит в тариф:
Теория, практика, все материалы курса

Продажник:

​

BI аналитика/Data engineer экспресс-курс
Отличная возможность освоить передовую IT-профессию DE/BI за 5.5 часов видео-лекций. Только необходимые знания. Самостоятельный финальный full data pipeline проект от извлечения данных до визуализации. Самый передовой стек технологий - Docker + Airflow + ClickHouse + DataLens + Superset

Чему вы научитесь

• Установка DataLens, Superset, ClickHouse и других инструментов с помощью Docker
• Частично затронем администрирование ClickHouse
• Изучим DataLens
• Изучим Superset
• Разработаем реальный дашборд (отчёт)
• Разработаем миниатюрное DWH (хранилище данных)
• Изучим наилучшие практики составления отчётов
• Разберём подводные камни, поймём, как и почему делать нужно/не нужно
• Изучим Apache Airflow
• Научимся парсить источники данных
• Организуем ETL-процесс и full data pipeline (от извлечения данных до дашборда)

Программа курса

Введение

1. Знакомство с BI/инжинирингом данных, структурой курса

Осваиваем Docker, устанавливаем необходимое

1. Знакомство с Docker
2. Установка Docker
3. Установка DataLens
4. Установка ClickHouse

DataLens от подключения до дашборда

1. Быстрый старт
2. Тест "Быстрый старт"
3. Настраиваем ClickHouse
4. Тест "Настраиваем ClickHouse"
5. Взаимодействие ClickHouse и DataLens
6. Тест "Взаимодействие ClickHouse и DataLens"
7. Тест "Исследование данных"

Витрина данных. Слои данных. ETL, ELT. DWH по Кимбаллу

1. Витрина данных
2. Слои данных. ETL/ELT
3. DWH по Кимбаллу
4. Тест по модулю

Финальный отчёт DataLens

1. Динамика бизнеса
2. Рейтинг магазинов
3. Продажи по территории. drill-down
4. Подведение итогов

Apache Superset

1. Установка Apache Superset
2. Быстрый старт
3. Тест "Быстрый старт"
4. Отличительные особенности Superset (RBAC, RLS, DML, Cache)

Apache Airflow

1. Установка Apache Airflow
2. Быстрый старт

Full data pipeline

1. от и до

Заключение

1. Итоги

​

Невероятный игровой движок, который используется в играх, кино, рекламе, и огромном количестве медиа.

Этот 8-недельный онлайн-курс по Unreal Engine 5 идеально подходит для начинающих левел-артистов и творцов, которые хотят освоить движок с нуля без погружения в сложную техническую документацию.

Через создание уютного интерьера и живописного экстерьера «Домика на Берегу Горной Реки» вы научитесь работать с освещением, ландшафтом, ассетами, камерой и анимацией, а также создадите интерактивный проект и красивый видеоролик.

Еженедельные Zoom-сессии с обратной связью, поддержкой и домашними заданиями помогут закрепить навыки, а по итогу вы получите:

• портфолио из высококачественных рендеров
• готовый видеопролет
• уверенное владение базовыми инструментами UE5 для игр, визуализации или кинематографии

Автор курса - Давид Загер
Технический художник на Unreal Engine, Руководитель 6/88 Studio
Практикующий 3D-художник и преподаватель с опытом работы в Unreal Engine, визуализации и игровой индустрии. Автор методик, сочетающих художественный подход с технической практикой, чтобы обучение было понятным и результативным даже для новичков.

​

За 4 месяца погрузитесь в продвинутый системный анализ, чтобы выйти на уверенный middle+

Поможем профессионально вырасти тем, у кого есть опыт в системной аналитике или смежном IT‑направлении
Системным аналитикам junior и junior+
Освоите продвинутые инструменты и повысите квалификацию, чтобы аргументировать свои ожидания по должности и зарплате
Системным аналитикам middle
Структурируете знания и подкрепите хардскилы, чтобы побороть синдром самозванца и не бояться сложных задач
Аналитикам данных, бизнес‑аналитикам, QA, разработчикам, архитекторам ПО и другим IT‑специалистам
Получите актуальные и востребованные навыки, чтобы сменить работу или расширить компетенции

Отточите новые навыки на практике
Сделаете 5 учебных проектов + пройдёте промежуточные тестирования
Закрепите пройденный материал и проконтролируете свой прогресс
В итоговом проекте поработаете в условиях, близких к реальным
Это подготовит вас к настоящим задачам: вас ждёт размытое ТЗ и строгий ревьюер в роли заказчика

Программа 2025 года
Курс рассчитан на 4 месяца, нагрузка — 10 часов в неделю

0. Входной тест и введение. Бесплатно
Познакомитесь с форматом обучения и пройдёте тест — это поможет понять, подходит ли вам курс
Входной тест
Это курс для специалистов с опытом, поэтому вначале вам предстоит пройти тестирование. Так вы сможете убедиться, что курс будет оптимален по сложности.
Введение
Больше узнаете о курсе: формате занятий, программе, работе над проектами и сдаче их на проверку. Это поможет вам спланировать своё время и ресурсы.

1. Программная архитектура системы
Программная архитектура системы
Измерения архитектуры. Характеристики архитектуры. Логические компоненты. Логическая и физическая архитектуры. Связность логических компонентов. Стили архитектуры. Архитектурные решения.
Выявите и задокументируете характеристики архитектуры приложения и его логические компоненты

2. Стили архитектуры
Стили архитектуры
Клиент-серверная архитектура. Монолитные и распределённые стили. Многослойная архитектура. Модульный монолит. Архитектура, основанная на сервисах. Событийно ориентированная архитектура. Сервис‑ориентированная архитектура.
Микросервисная архитектура
Domain‑Driven Design (DDD). Метод Event Storming. Микрофронтенды. Хореография и оркестрация. Транзакции и саги. Масштабный куб. Переход на микросервисы.
Выберете стиль архитектуры на основе характеристик. Спроектируете и задокументируете её, а затем обоснуете принятые решения

3. Системная интеграция
Моделирование API
Стили интеграции. Принципы проектирования Web API. Процесс разработки Web API. Подход API‑First. Процесс моделирования API. Профиль API. Диаграмма последовательности (UML Sequence Diagram).
Проектирование REST API
Стиль REST API. HTTP. Стили представления данных. Процесс проектирования REST API. OpenAPI Specification. Swagger. Postman.
Проектирование RPC, Query‑Based, Async APIs
Протокол gRPC. Процесс проектирования RPC API. OData. GraphQL. SOAP API. Основы обмена сообщениями. Стили Async API. Процесс проектирования Async API. Async API Specification. Выбор стиля API. Apache Kafka.
Продвинутое проектирование API
Улучшение удобства использования API. Улучшение документирования API. Стратегии версионирования API. Защита API. Топологии API‑Gateway. Управление идентификацией и доступом.

4. Оформление результатов проектирования
Документирование и оформление
Стандарты описания программной архитектуры системы. Презентация результатов проектирования.

Итоговый проект
В финальном проекте вы примените все полученные знания и умения. Теперь всё как в реальной жизни: размытое ТЗ, самостоятельная работа и придирчивый ревьюер в роли заказчика. Готовый проект сможете добавить в своё портфолио.

Авторы курса — системные аналитики из Яндекса и других крупных компаний
- Анна Казаченко
Отвечает за профессиональное развитие 100+ системных аналитиков в крупном банке. 12+ лет опыта, 5 из них — на руководящих позициях. Программный эксперт и автор образовательных программ.
- Полина Решетникова
Старший системный аналитик в Райффайзен Банке. Комьюнити‑лид, автор образовательных программ для аналитиков. Больше 7 лет в IT.
- Александр Гусев
Руководитель команды системных аналитиков в Яндекс Облаке. Больше 10 лет в IT, 6 из них — в роли системного аналитика. До Облака занимался автоматизацией в финтехе и логистике.
- Екатерина Герасимова
Ведущий системный аналитик в ATOM, эксперт в холдинге Т1. Отвечает за проектирование API, архитектуры и баз данных. Автор курсов по системному анализу.
- Валерия Илларионова
Руководитель группы разработки кредитных продуктов в Райффайзен Банке. Занимается системным анализом больше 10 лет. Работала с CAT‑системами, МИС, IoT‑платформами и финтехом.

​

Все объяснено на человеческом языке, шаг за шагом. Framer похож на Figma, только с кнопкой «опубликовать». Минимум кликов — максимум результата.

Курс "Кухня Framer" с нуля до готового сайта. Как Figma, только с кнопкой “опубликовать”
Хочешь делать сайты, а не бороться с интерфейсом? Framer — твой путь. Этот курс объяснит, как из дизайна сделать живой сайт, без кода, боли и гуглинга «куда делся отступ». За 6.5 часов — от Figma до финального сайта."

Для кого эта программа
Если вы дизайнер, маркетолог, предприниматель или просто хотите научиться создавать современные сайты без кода — этот курс для вас.

Что вы получите

• Освоите Framer — мощный no-code инструмент для создания сайтов.
• Научитесь создавать адаптивные сайты с анимацией и интерактивными элементами.
• Поймете, как использовать AI для генерации дизайна и контента.
• Изучите работу с CMS, SEO и интеграциями.
• Получите навыки, востребованные на рынке.

Программа курса

• Модуль №1. Создадите полноценный макет сайта: от первого экрана до карточки товара. Учимся работать с автолэйаутами, структурировать блоки, оформлять меню, футер и форму заявки
• Модуль №2. Полный обзор интерфейса и логики Framer. Разберем рабочие зоны, страницы, настройки и начнем верстку
• Модуль 3. Верстка страниц и блоков. Собираем сайт блок за блоком. Фактически повторяем макет из Figma, но уже в реальности
• Модуль 4. Настройки и адаптив. Делаем сайт удобным на всех экранах, добавляем интерактив, настраиваем меню и состояние компонентов
• Модуль 5. Анимации. Оживляем сайт. Работаем со всеми популярными эффектами: от простых до "вау"

После прохождения курса:

• Разберешься с автолайаутами и адаптивностью в Figma
• Перенесёшь макет во Framer и сверстаешь сайт с нуля
• Научишься анимировать блоки и делать плавные переходы между страницами
• Поймешь, как адаптировать сайт под любые устройства
• Соберешь полноценный многостраничный сайт с карточками и интерактивом
• Готовность к самостоятельному созданию и развитию веб-проектов на основе Framer

​

Полный курс создания сайта c помощью искусственного интеллекта

Знаешь, что отличает мечту от цели?
Первый шаг.
Создание сайта — не просто "страничка в интернете". Это твой цифровой фундамент, который сегодня станет визиткой, а завтра — масштабным бизнесом. Ты даже не представляешь, какие двери откроются, когда на другом конце экрана о тебе узнают тысячи людей.

Решение, которое я предлагаю
Подробный видеокурс на выделенной платформе с вечным доступом, официальные PRO инструменты для создания сайта, 3500 готовых секций-блоков и готовые сайты для 40+ ниш бизнеса

• 11+ часов контента
  Пошаговые видео скринкасты - повторяй за мной и учись
• 25+ разобранных тем
  От выбора хостинга до защиты от взлома и работы с ИИ
• PRO инструменты
  Лучшая тема для wordpress и лучший пейджбилдер в твоем распоряжении
• Вечный доступ
  Основная программа, новые темы и обновления курса всегда под рукой

Преимущества
Более 12 лет моего личного опыта. Простые, но мощные инструменты для создания сайта, привлечение ИИ и пожизненный доступ к материалам.

• Пройдем весь путь
  От идеи, через простую техническую реализацию до первого посетителя
• Лучшие инструменты
  Универсальная платная тема Astra и лучший в мире платный пейджбилдер Elementor
• Используем ИИ
  Автогенерация текстов, изображений и структуры сайта
• 3500 готовых секций
  Библиотека блоков для любого бизнеса и идей, для неограниченного использования
• 3 в 1
  Обучающие материалы, помощь куратора и профессиональные инструменты
• Обучающая платформа
  Личный кабинет с трекингом прогресса

Вот некоторые темы курса
От идеи до технической реализации по - шагам
Каким должен быть сайт? Карта сайта Sitemap, Выбор шрифтов, Покупка домена, Верстка сайта в elementor, Активация Elementor PRO
Flexbox контейнеры, Установка wordpress, Выбор палитры сайта, SSL, deepseek, Создание pop-up, Создание поддоменов, Анимация элементов
Настройка мобильной версии, Сниппет поисковой выдачи, Установка плагинов, Работа с прототипом, Сборка из готовых блоков
Мультиязычность сайта, SEO, Яндекс Метрика, Яндекс Вебмастер

​

Python ХАКИ: Автоматизируй всё и забудь про рутину!

Скрипты, которые сэкономят сотни часов!
Авторассылки, парсинг, поиск, отчёты, файлы – делай за 5 секунд вместо часов!

Чему вы научитесь:

• Как автоматизировать рассылку писем без сервисов и подписок.
• Как переименовывать тысячи файлов за секунды с помощью Python.
• Как парсить сайты и вытягивать любые данные в пару строк кода.
• Как находить информацию в документах, даже без точного названия.
• Как добавлять водяные знаки на изображения без графических редакторов.
• Как распознавать речь и превращать аудиофайлы в текст за секунды.
• Как быстро составлять финансовые отчёты и работать с таблицами.
• Как писать Python-скрипты, которые реально экономят время и деньги.

Python-хаки, которые сэкономят тебе сотни часов!

Ты до сих пор вручную переименовываешь файлы, рассылаешь письма и копируешь данные из таблиц? Тогда этот курс изменит твоё представление о работе навсегда! Python способен автоматизировать 90% рутинных задач, и я покажу, как превратить его в твоего персонального помощника.

Вы сможете:

Автоматизировать массовую рассылку писем – забудь про платные сервисы и сложные настройки.
Мгновенно переименовывать сотни и тысячи файлов, экономя часы работы.
Находить нужную информацию в документах, даже если не знаешь их точное название.
Парсить сайты и вытягивать оттуда любые данные – прокачай скиллы в веб-автоматизации!
Добавлять водяные знаки на фото и защищать свой контент без сторонних программ.
Распознавать речь и превращать аудиофайлы в текст за секунды.
Генерировать финансовые отчёты, работая с данными, не тратя время на Excel.

Почему этот курс?

Максимум практики – минимум воды! Каждая лекция = готовый рабочий скрипт.
Лайфхаки, которые реально работают, а не «советы» из учебников.
Подойдёт даже новичкам! Всё объясняется простыми словами, без сложного кода.
Этот курс окупится в первые же дни! Ведь ты начнёшь экономить своё время сразу.

Для кого этот курс:

• Для тех, кто хочет избавиться от рутинных задач и автоматизировать работу.
• Для фрилансеров и предпринимателей, которые хотят оптимизировать бизнес-процессы.
• Для новичков в программировании, которым нужен быстрый и полезный результат.
• Для опытных разработчиков, желающих расширить арсенал инструментов Python.
• Для сотрудников, работающих с большими объёмами данных и файлов.
• Для всех, кто хочет экономить время и использовать Python для реальных задач.

Хватит терять время на рутину – научись автоматизировать её и освободись для более важных дел! Присоединяйся прямо сейчас!

Продажник

​

Через 2 месяца вы сможете

• Работать на Deep Learning фреймворке PyTorch
• Строить нейросети самостоятельно, находить в них неполадки и устранять
• Обучать нейросети эффективно и с высоким качеством
• Подготавливать данные для подачи на нейросети
• Объяснять принципы и элементы, на которых строятся нейросетевые решения

Спойлер: Программа обучения:

Программа обучения

1 практическая работа・2 недели
Фундаментальные основы Deep Learning

• PyTorch
• MLP

Введение в нейросети
Узнаете, зачем нужны нейросети, какие ключевые отличия глубокого обучения от классического машинного обучения. Рассмотрите основные компоненты нейросети: нейрон, полносвязные слои (Fully Connected Layers), понятие весов и смещений (weights & biases), перцептрон.
Построение полносвязной нейросети (MLP)
Поймёте, как соединяются слои и происходит forward pass, распространение входных данных, и вычисление выходного сигнала.
Функции ошибок и градиентный спуск
Разберёте, что такое функция потерь и зачем она нужна, какие бывают популярные функции ошибок: MSE, MAE для регрессии, Cross-Entropy Loss для классификации, варианты градиентного спуска (Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent (SGD), Mini-Batch SGD).
Обратное распространение ошибки (Backpropagation)
Научитесь пересчитывать градиенты, строить производную функцию ошибки по весам и решать проблему исчезающего градиента.
Оптимизаторы: как ускорить и улучшить обучение
Узнаете про SGD, его улучшенные версии Adam, RMSprop, Adagrad и их особенности. Выберете подходящий метод оптимизации.
Функции активации
Узнаете, зачем нужны функции активации и какие из них популярные: Sigmoid, Tanh, ReLU и его вариации (Leaky ReLU, Parametric ReLU), Swish и GELU.
Обучение нейросети: основные проблемы и их решения
Поймёте, чем вызвано переобучение (Overfitting): Dropout, Batch Normalization, Data Augmentation; недообучение (Underfitting). Узнаете, почему модель не учится. Повысите сложность модели, подберёте архитектуру. Выясните, почему происходит взрыв и затухание градиентов, и изучите методы борьбы с этим: Gradient Clipping, нормализацию данных.
Введение в PyTorch и построение нейросети
Сравните PyTorch с TensorFlow и поймёте их ключевые различия. Рассмотрите основные сущности PyTorch: Tensor, Dataset, DataLoader, Neural Networks (torch.nn).
Реализуете полносвязную нейросеть (MLP) с нуля на PyTorch и обучите её на простом датасете
3
1 практическая работа・2 недели
Рекуррентные нейронные сети (RNN): от основ к трансформерам

• PyTorch
• RNN & LSTM
• Attention
• Transformers

Работа с последовательными данными
Узнаете, чем последовательности отличаются от обычных данных, а также изучите спектрограммы и аудио.
Простые RNN: теория и проблемы
Поймёте, как работает RNN и как происходит обучение RNN с использованием Backpropagation Through Time (BPTT). Рассмотрите проблему исчезающего и взрывающегося градиента.
Способы борьбы с проблемами обучения RNN
Изучите такие способы, как Gradient Clipping, использование нормализации, замена RNN на более устойчивые архитектуры.
GRU и LSTM: решение проблем RNN
Узнаете, как работают элементы памяти в GRU и LSTM и в чём между ними разница.
Bidirectional RNN: когда важен контекст с обеих сторон
Разберёте двунаправленные RNN и их применение.
Attention и трансформеры: конец эпохи RNN
Узнаете, почему Attention стал прорывом, разберёте архитектуру трансформеров и поймёте, почему трансформеры заменили RNN.
Реализуете RNN/LSTM с нуля на PyTorch и обучите модель на последовательных данных
4
1 практическая работа・2 недели
Свёрточные нейронные сети (CNN): от основ до продвинутых методов

• PyTorch
• CNN

Полносвязные сети для изображений и их ограничения
Узнаете, почему полносвязные сети неэффективны для изображений, какое необходимо количество параметров и что такое проблема вычислительной сложности.
Основы свёрточных сетей
Разберёте, что такое свёртка, рассмотрите принцип работы свёрточных фильтров, гиперпараметры свёртки: размер фильтра, пэддинг, страйд.
Пулинг и его виды
Узнаете, как пулинг уменьшает размерность данных и ускоряет обучение. Max Pooling vs Average Pooling.
Популярные архитектуры CNN
Рассмотрите популярные архитектуры CNN: LeNet — первая свёрточная сеть; AlexNet — революция в компьютерном зрении; VGG — простота и глубина; ResNet — почему остаточные связи изменили всё; EfficientNet — масштабирование сетей.
Методы улучшения качества CNN
Изучите аугментацию данных: зачем и как применять Dropout, Batch Normalization, Skip Сonnections и DenseNet
Transfer Learning: как дообучить предобученную модель?
Feature Extraction vs Fine-Tuning. Разберёте работу с предобученными моделями.
Построите собственную CNN на PyTorch, обучите модель на MNIST, дообучите предобученную модель на новых данных
5
1 проект・2 недели
Предобработка данных для моделей глубокого обучения (NLP, CV и Audio Analysis)

• PyTorch
• NLP
• CV

Предобработка текстов для NLP
Научитесь делать токенизацию, удалять стоп-слова, применять фильтрацию, лемматизацию и стемминг, представлять текст, выполнять векторизацию.
Предобработка изображений для CV
Научитесь изменять размер и масштаб изображений, выполнять их нормализацию, стандартизацию и аргументацию. Поймёте, как применять трансформации, подготавливать изображения для подачи в модель: преобразовывать их в тензоры, использовать генераторы данных в PyTorch, Dataset для создания кастомных классов.
Предобработка аудиоданных
Научитесь преобразовывать аудио в спектрограммы и классифицировать эмоции в аудиозаписях с использованием трансформеров (CNN).
Подготовите данные и подадите их на предобученные модели. Выберете метрики, функцию потерь и оптимизатор, проведёте обучение
+4 модуля・+4 проекта・+2 месяца
Специализация «Компьютерное обучение»
Сможете создавать и обучать модели нейронных сетей для автоматического анализа и интерпретации визуальной информации из окружающего мира, чтобы обучить системы распознавать объекты, извлекать данные и принимать решения на основе изображений и видео
Ещё 4 модуля
Детекция объектов, сегментация изображений, работа с видеопотоком, генерация изображений
Ещё 4 проекта
Загрузка предобученной модели и её тестирование на изображениях, развёртывание модели для анализа видеопотока в реальном времени
Реализуете собственный генеративный проект
+4 модуля・+4 проекта・+2 месяца
Специализация «Обработка естественного языка»
Освоите различные языковые модели, изучите самые продвинутые методы LLM и сразу начнёте применять их на практике
Ещё 4 модуля
Механизм многоглавного внимания и архитектура BERT, машинный перевод и модели Seq2Seq, извлечение именованных сущностей (NER), большие языковые модели (LLM)
Ещё 4 проекта
Использование BERT для решения задачи NLP, реализация машинного перевода с применением трансформеров, построение модели NER
Примените LLM в реальном времени: для генерации отчётов, документации и автоматизации общения с пользователями

​

За курс спроектируете 6 сложных архитектур
Поддержка сложных бизнес‑процессов
Спроектируете Saga с оркестрацией, настроите BPMN‑движок и его взаимодействие с другими сервисами
Хореография и потоковая обработка данных
Примените Event Sourcing, Kafka Streams и CQRS
Микросервисы вместо монолита
Декомпозируете монолит по DDD, примените Feature Toggles, продумаете parallel run
Приложение для обработки больших объёмов данных
Построите конвейер пакетной обработки, займётесь сбором телеметрии и облачной инфраструктурой
Высоконагруженное приложение
Создадите композиционный API, проработаете балансировку нагрузки, настроите service mesh
Realtime-приложение для взаимодействия пользователей
Примените WebSockets, настроите синхронизацию экземпляров сервиса, поработаете с анализом телеметрии

Освоите продвинутые инструменты, которые используют при проектировании и реализации микросервисных систем
SAGA
WebSockets
Change Data Capture
Event Sourcing
CQRS
Transactional Outbox
API Gateway
Kubernetes
Domain-Driven Design
Пакетная обработка
Оркестрация
Хореография
Distributed Scheduling
Композиция АРІ
Apache Kafka
Декомпозиция монолита
Event-Driven Architecture

Программа
Разработка микросервисных приложений для сложных бизнес‑процессов
Разработка микросервисных приложений под event‑driven‑архитектуру
Декомпозиция монолитной системы на микросервисы
Разработка микросервисных приложений под высокую нагрузку
Разработка микросервисных приложений для масштабируемых пакетных вычислений
Проектирование приложения для совместной работы пользователей

​

Файл с проработанными ответами на 150 популярных вопросов из собеседований для аналитиков.
Готовьтесь и получайте офферы в крутые компании

Ольга Пономарёва
Автор курсов, Старший системный аналитик

В течение нескольких лет я проводила собеседования и проходила их сама. За это время собрала топ-150 самых задаваемых вопросов по теории.
На все эти вопросы команда System Analyst подготовила проработанные ответы, где все только самое важное, без воды, понятным языком и много-много примеров. Все ответы были проверенными опытными аналитиками

​

Обучение, которое познакомит тебя с миром автоматизаций разного уровня от alexcroiss (Лёха Круасанов)

Почему стоит идти ко мне?

• Фокус на практике: ты сразу будешь делать,
а не просто смотреть уроки.
• Поддержка сообщества: не останешься один, в чате всегда помогут.
• Шаблоны и лайфхаки: быстрый старт без боли.
• Наставничество: помощь на любом этапе.

Автоматизация – это не разовый инструмент, а ключ к постоянному потоку клиентов
Разобравшись в ИИ и автоматизациях сейчас, ты создаешь не разовую услугу, а продукт с бесконечным LTV
ИИ и автоматизации — это про долгосрочный спрос и постоянный поток клиентов

Люди не просто покупают один раз — они будут возвращаться, чтобы:

• Донастроить. Что-то сломалось — ты уже в контексте, быстрее найдёшь и починишь.
• Улучшить. Бизнес меняется. Клиенту проще вернуться к тебе, чем искать кого-то заново.
• Масштабировать. Бизнес растёт, нагрузка растёт — нужны новые сценарии и интеграции.

Спрос на ИИ автоматизации только растет.

Программа
Блок 1. Введение в Make.com
Блок 2. Введение в Salebot
Блок 3. Основы создания сценариев в Make
Блок 4. Логика и переменные в Salebot
Блок 5. Telegram в Make
Блок 6. Рассылки в Salebot
Блок 7. Интеграция Make с Google
Блок 8. Работа с таблицами в Salebot
Блок 9. Instagram и Pinterest в Make
Блок 10. Instagram в Salebot
Блок 11. ChatGPT в Make
Блок 12. AI-ассистент в Salebot
Блок 13. Работа с OpenAI
Блок 14. GPT-схемы в Salebot
Блок 15. Финалочка (Salebot)
Блок 16. Твоё позиционирование
Блок 17. Продажи
Блок 18. Финансы и договоры

​

Курс "Автоматизация тестирования c Java и TestNG" познакомит инженеров по тестированию и java qa automation с возможностями тестового фреймворка TestNG. Начнём с основной аннотации Test. Рассмотрим какие есть возможности по параметризации тестов. Познакомимся с assert методами. Напишем базовую версию testng.xml. Рассмотрим способы автоматизации тестирования с обработкой исключений и многопоточного запуска автоматических тестов.

Чему вы научитесь

• Познакомитесь с основными возможностями TestNG.
• Получите практический опыт написания автоматизированных тестов на Java.
• Научитесь писать параметризованные автотесты.
• Узнаете основные аннотации TestNG.

О курсе
Окончив данный курс вы научитесь писать автотесты используя все возможности тестового фреймворка TestNG. Вам стоит выбрать этот курс, потому, что он содержит не только теоретическую информацию, но и даст вам возможность практиковать полученные знания на реальных примерах с использованием языка программирования Java.
Курс содержит лекции в видео и текстовом формате. Тесты для проверки полученных знаний.
В курсе рассматриваются все основные возможности TestNG:
Структура testng.xml
Параметризация тестов
Assert методы для проверки результатов
Работа с исключениями
Таймауты для тестов

Для кого этот курс
Этот курс подойдёт ручным тестировщикам по и quality assurance специалистам, которые хотят развиваться дальше в техническом плане и научится писать автотесты. Он также подойдёт начинающим специалистам по автоматизации тестирования, которые уже знают как писать автотесты, но хотят узнать больше про использование TestNG.

Как проходит обучение
Обучение организовано в виде видео уроков. К каждому видео уроку прилагается конспект и примеры кода. В конце урока, для лучшего закрепления материала, есть небольшие практические задания. К курсу прилагается небольшой демо проект, на котором можно будет попрактиковаться в написании автотестов. В курсе есть обратная связь с преподавателем, на случай если у вас появятся вопросы по материалам курса.

Программа курса

1. Автоматизация тестирования с TestNG
Введение
Что такое TestNG
Test. Основные атрибуты
Практика. Первый автотест

2. Зависимости между тестами
Введение
Группы тестов и зависимости между тестами. Аннотации dependsOnXX
Практика. Автотесты с зависимостями.

3. Структура testng.xml
Введение
Структура testng.xml
Практика. Базовый вариант testng.xml

4. Параметризация автотестов
Введение
Параметризация тестов с помощью @Parameters
Практика. Автоматическое тестирование с параметрами
Провайдеры данных в TestNG
Практика. Добавляем провайдеры данных

5. @BeforeXX и @AfterXX. Аннотации жизненного цикла
Введение
Аннотации жизненного цикла теста
Практика. Аннотации жизненного цикла теста.
Практика. Наследование аннотаций жизненного цикла
Автоматизированное тестирование с @BeforeGroups и @AfterGroups.

6. Asserts в TestNG
Введение в ассерты. assertEquals() и assertNotEquals()
Проверка логических условий c assertTrue(...) и assertFalse(...)
Проверка на null. Методы assertNull(...) и assertNotNull(...)
Методы assertSame(...) и assertNotSame(...)

7. Обработка исключений
Введение
Автоматизированное тестирование и обработка исключений
Практика. Автотесты с обработкой исключений

​

React — JavaScript-библиотека для создания интерфейсов
React используют для разработки пользовательских интерфейсов во многих известных компаниях: Netflix, BBC, Сбербанк, Яндекс.
По статистике загрузок, React выбирают чаще остальных веб-фреймворков.

Кому подойдёт курс React:

• Начинающим JavaScript-разработчикам
  Освоите один из самых популярных фреймворков и сможете работать над более интересными задачами

• Опытным разработчикам
  Расширите профессиональные навыки и повысите свою ценность на рынке труда

Что вы получите в результате обучения:

Уверенный пользователь React

• 
  Ключевые навыки
  
• Работа с библиотекой React
  
• Инициализация приложений
• Обработка событий и передача состояния компонентов React
• Владение самым современным API: Hooks и Context API
• Реализация методов жизненного цикла компонентов
• Работа с контролируемыми и неконтролируемыми компонентами
• Работа с дочерними компонентами, объединение компонентов для создания более сложных
• Реализация постраничной навигации React-приложений
• Работа с пакетами Redux Toolkit, Redux Observable и Redux Saga

Инструменты, которые вы освоите:

React
Простая и удобная JavaScript-библиотека для создания пользовательских интерфейсов. React предоставляет виртуальный DOM API для взаимодействия между кодом и реальным DOM. В основе лежит использование компонентов — частей пользовательского интерфейса, содержащих в себе разметку и функциональность.

React Router
Стандартная библиотека маршрутизации (routing) в React.

Redux
Библиотека для JavaScript с открытым исходным кодом, предназначенная для управления состоянием приложения.

Component Lifecycle
React вызывает методы жизненного цикла для оповещения компонента о том, что что-то происходит.

SPA
Приложение или сайт, использующий единственный HTML-документ как оболочку для всех страниц и организующий взаимодействие с пользователем через динамически подгружаемые HTML, CSS, JavaScript, обычно посредством AJAX.

JSX
Расширение синтаксиса стандартного JavaScript. Позволяет писать очень похожий на HTML код прямо в JavaScript-коде, упрощая создание React-компонентов и улучшая читаемость кода. Перед выполнением JSX преобразуется в JavaScript.

Redux Toolkit
Пакет, который облегчает работу с Redux. Его цель — упростить типичные случаи использования Redux

Context API
Позволяет единожды объявить состояние, а затем использовать эти данные в каждой части приложения, где это необходимо

Redux Observable
Промежуточное ПО, которое позволяет работать с асинхронными действиями

Hooks
Функции, которые позволяют использовать React без классов

Redux Saga
Библиотека для асинхронного взаимодействия хранилища Redux с внешними ресурсами

Вас ждут задачи, которые можно добавить в портфолио.
За время обучения вы выполните 37 практических задач.

Примеры задач:

• Создадите навигационное меню для сайта и презентуете товары в разных форматах
• Сверстаете блоки с новостными постами и настроите автоматическое форматирование дат публикаций
• Создадите календарь с текущей датой и мировые часы, которые тикают и ходят стрелкой по циферблату
• Сверстаете портфолио с разбивкой по категориям и поработаете над агрегацией данных для таблиц

Программа обучения:

2,5 месяца
Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований
13 часов теории, 76 часов практики

• Программа повышения квалификации
• Вы можете изучать теорию и выполнять домашние задания в удобное для вас время
• Доступ открыт в течение 1 года
• Видеолекции, тесты, квизы, презентации и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Компоненты

Вы познакомитесь с компонентным подходом, который позволяет создавать сложные интерфейсы на основе композиции простых блоков. Научитесь обрабатывать события и работать с внутренним состоянием компонентов, а также приобретёте опыт работы с формами.

4 часа теории
12 часов практики

• Компоненты
• События и состояние
• Props
• Формы

Продвинутые техники, одностраничные приложения

Научитесь организовывать сложные интерфейсы, используя композицию компонентов, интегрируетесь с REST API, глубже изучите работу на основе современных подходов — хуков и Context API, а также научитесь организовывать постраничную навигацию с помощью React Router.

5 часов теории
15 часов практики

• Композиция компонентов
• Жизненный цикл и работа с HTTP
• Higher-order component (HOC)
• Hooks, Context API
• React Router

Redux — управление состоянием

Познакомитесь с управлением глобальным состоянием приложения — одним из ключевых навыков разработки сложных приложений. Начнёте с простых инструментов: библиотеки Redux, лежащей в основе всего, и Redux Thunk для организации простых побочных эффектов, а завершите продвинутыми инструментами: Redux Observable и Redux Saga.

3 часа теории
9 часов практики

• Redux и Redux Thunk
• Redux Observable
• Redux Saga

Git — система контроля версий

За три занятия вы научитесь работать с системой Git и с сервисом GitHub, сможете публиковать свои домашние работы и уже в процессе обучения сформируете первое портфолио — работодатели часто просят показать примеры вашего кода на GitHub.

5 часов теории
15 часов практики

• Предназначение системы контроля версий
• Основные операции: фиксация и откат изменений, поиск, история
• Работа с сервисом GitHub
• Ветки, слияние веток и разрешение конфликтов
• Командная работа

Бонус
Английский язык для начинающих разработчиков

Начнёте быстрее понимать техническую лексику, код и терминологию в вашем направлении. Сможете ориентироваться в профессиональном англоязычном контенте. Узнаете, как техническому специалисту подготовиться к собеседованию. Получите примеры прохождения интервью для разных специальностей.

5 часов теории
13 часов практики

• Чтение технической документации
• Языки программирования. Составление отчётов об ошибках
• QA-тестирование
• Слова из технической сферы, которые часто произносят неправильно
• Навык просмотра англоязычного видеоконтента
• Самопрезентация. Elevator Pitch
• Прохождение собеседований
• Высококлассное резюме и сопроводительное письмо
• Email-переписка
• Общение в технических чатах
• Как вести звонки и встречи
• Как учить лексику
• Как учить грамматику