Новые складчины | страница 4

​

Онлайн-курс, посвященный изучению всех возможностей frontend-фреймворка Vue 3. Изучаем подробно все детали фреймворка Vue 3.

• 28 подробных уроков по каждой теме
• Интересные домашние задания и тестирования для проверки усвоения материала

На кого рассчитан курс:

• Frontend и Fullstack разработчикам
  В курсе подробно разбираются все возможности Vue 3 на примере компонентов реального продукта.
• Начинающим frontend-разработчикам
  Изучите один из лучших и гибких инструментов для разработки реактивного frontend в короткие сроки.
• Работникам веб-студий
  Повышайте свою ценность в глазах команды и работодателя.
• Владельцам веб-студий
  Повышайте навыки и профессионализм своих своих сотрудников. Инвестируйте в обучение своей команды.

Какие знания необходимы для комфортного прохождения курса?

• Базовые навыки работы с bash-совместимым терминалом
• Базовые знания JavaScript
• Базовые навыки работы со средой разработки (WebStorm, PhpStorm, VSCode и прочие)
• Наличие времени на обучение не менее 5-6 часов в неделю

В рамках курса мы подробно разберем все возможности фреймворка VueJS 3 на примерах реальных компонентов интерфейса будущей CRM системы.

Программа курса:

• Введение и теория
• Создание проекта, установка необходимых пакетов и файлов
• Установка Vue и настройка сборщика Vite
• Подготовка исходников от CRM
• Корневой компонент App. SFC. Простая интерполяция. Options API и Composition API
• Сравнение Composition API и Options API.
• Жизненный цикл компонента
• События и методы. Слушатели событий. Модификаторы событий
• Vue devtools. Инструменты разработчика
• Cтилизация
• Отрисовка в цикле. Директива v-for
• Отрисовка по условию
• Двустороннее связывание и v-model
• Модификаторы v-model
• Именованные v-model
• Компоненты. Создаем небольшую библиотеку компонентов.
• Глобальная регистрация компонента
• Атрибуты style и class. Динамическая привязка классов и стилей.
• Props. Передача данных в компонент
• Событийный способ обмена данными между дочерним и родительским компонентом
• Двустороннее связывание в компонентах
• Ключи KEY в цикле
• Слоты и их применение
• Работа с сервером. Получение данных. Fetch API
• Индикатор загрузки данных
• Сортировка элементов в списке
• Наблюдаемые WATCH и вычисляемые COMPUTED свойства
• Анимации переходов. Transition и TransitionGroup
• Поиск элементов в списке. Фильтрация
• Пагинация. Постраничный вывод
• Динамическая загрузка данных при скроллинге. Native Intersection API
• Refs. Доступ к DOM элементу
• VUE-ROUTER. Установка и пример использования.
• Динамическая навигация
• Директивы и события директив. Создаем собственные директивы.
• Composables. Переиспользуемый функционал в рамках Composition API
• Готовые use-модули. Библиотека VueUse
• Vuex/Pinia. Глобальное состояние приложения

​

Для кого этот курс:

• Освоили базу и хотите двигаться дальше
  На курсе не будет ничего про промпты, LLM, "как установить курсор", "можно ли 1С-ный код генерировать". Курс ориентирован на уже освоивших базу.
• Хотите внедрить Workflow себе в компанию
  На курсе рассмотрим уже некоторые практики коллективной разработки, а так же некоторый фреймворк которому можно научить команду для промышленной разработки с ИИ.
• Хотите полностью решать задачи только с вайбкодингом
  Курс уже не рассматривает кейсы - "написать промпт в чат". Используем IDE, пишем спеицификации, решаем задачи полностью с ИИ. Без ручного вмешательства или с минимальным участием.
• Хотите решать комплексные сложные задачи
  Задачи вроде "напиши сортировку пузырьком" не совсем для этого курса. Будем учиться решать сложные задачи с множеством элементов и фич, вплоть до разработки полноценной подсистемы.

Программа курса:

• Введение в SDD
  Зачем нужны спецификации, краткий обзор существующих подходов и объясню выбор текущей логиии
• Cursor memory bank (реализация на commands)
  Если конечно не вернутся Custom modes. Всё таки фреймворк стал достаточно популярным, поэтому мы его рассмотрим
• Spek-Kit
  Пожалуй самый популярный Spec Driven фреймворк на данный момент. Можно использовать в различных агентах
• OpenSpec
  Фреймворк №2 по популярности, но не по ценности. Мне лично нравится даже больше чем spek-kit.
• Kiro
  Рассмотрим Amazon Kiro и поучимся его использовать на реальных задачах. У Kiro есть свой spec-driven фреймворк по сути.
• Claude code (субагенты)
  Рассмотрим сценарий использования субагентов в Claude Code
• Разработка собственного MCP сервера
  Для именно продвинутого вайбкодинга это крайне важно. Сможете сами сделать себе MCP под свои задачи, потому что никто не в силах покрыть все потребности которые могут встретиться в процессе.
• Трюки использования MCP серверов для вайбкодинга
  Templates MCP - добавление своих правил
  Графовый MCP по метаданным - работа с незнакомой конфигурацией
• Продвинутая работа с Cursor
  Использование фонового выполнения
  Использование комманд
  Использование множественных Project Rules

Что вы получите от этого курса:

• Научитесь SDD
  Не просто вайбкодить, а вести полноценную разработку множества фич в крупном проекте
• Научитесь сами разрабатывать MCP серверы
  Это на самом деле крайне важно для эффективной работы в дальнейшем. MCP поставляют контекст вашим моделям по их требованию. Ну и да - для разработки слушателям курса будет открыт код (с моим объяснением) некоторых из текущих MCP серверов
• Освоите боле продвинутые варианты использования MCP
  Не все из них разработаны по принципу "запустил и работает". Некоторые нужно настраивать и изучать.
• Освоите продвинутые приёмы разработки в Cursor
  Фоновое выполнение кода, команды, Project rules и другое

​

Почему этот курс нужен вам прямо сейчас?
Языковые модели меняют подход к разработке. Те, кто освоит работу с LLM сегодня, получат конкурентное преимущество на годы вперед.

• Практика на своих задачах
  Не абстрактные примеры, а реальные рабочие задачи 1С-разработчика.
  Применяйте знания сразу в работе.
• Фундаментальные навыки
  Фокус на базовых принципах работы с моделями, которые останутся актуальными, когда инструменты поменяются.
• Модульное обучение
  Структурированные видео-уроки с четкими целями. Прошли тему — сразу применили. Без многочасовых марафонов.

Для кого этот курс:

• 1С-разработчики
  Хотите повысить эффективность работы и конкурировать с командами по скорости и качеству, используя современные ИИ-инструменты.
• Начинающие с AI
  Хотите сэкономить месяцы самостоятельного изучения и сразу получить понятную карту действий и готовый набор инструментов для старта.
• Опыт с AI в других стеках
  Уже увидели преимущество ИИ-подхода к разработке в других стеках и хотите адаптировать этот опыт под специфику 1С-разработки.
• Тимлиды и техлиды
  Хотите системно внедрить ИИ-практики, чтобы повысить продуктивность всей команды, а не только отдельных энтузиастов.

Что вы получите после курса:

• Уверенная работа с LLM
  Понимание принципов работы языковых моделей и навык формулирования запросов для получения нужного результата с первого раза
• Понимание как устроены ИИ-сервисы
  Различение типов сервисов (OpenAI vs OpenRouter vs Cursor), знание моделей оплаты (подписка vs API), понимание когда какой вариант выгоднее и удобнее
• Настроенный AI-стек для разработки
  Практические навыки разработки в AI-first IDE (Cursor) и работы с CLI-агентами (Claude Code). Понимание как работает каждый тип инструментов
• Эффективная работа с чатами
  Применение чатов для быстрого погружения в новые темы, анализа проблемных ситуаций, обсуждения технических изменений и мозгового штурма решений
• Контекст-инжиниринг с MCP
  Практические навыки автоматизации сбора и подготовки контекста для AI. Настройка MCP-серверов для получения метаданных и данных баз 1С
• Разработка своих AI-инструментов
  Навык создания собственных MCP-серверов под задачи проекта. Разработаете свой инструмент для автоматизации конкретной рабочей задачи с помощью AI

Программа курса:

9 модулей от базовых основ до создания собственных AI-инструментов

• Модуль 1 Введение в языковые модели
  Разбираемся, что такое LLM и как они работают. Изучаем основные понятия и сразу пробуем решать первые практические задачи по 1С в чатах с нейросетями.
• Модуль 2 Основные инструменты
  Обзор, установка и настройка ключевых инструментов: Cursor, Claude Code, Cline. Готовим рабочее окружение для AI-разработки.
• Модуль 3 Организация рабочего процесса
  Разбираем структуру файлов конфигурации 1С и настраиваем Git. Выстраиваем эффективную схему работы в связке «Конфигуратор + AI-редактор».
• Модуль 4 Промпт-инжиниринг
  Анатомия эффективного промпта и работа с шаблонами. Использование мета-промптинга для быстрой подготовки качественных инструкций для моделей под любые задачи 1С-разработки.
• Модуль 5 Контекст-инжиниринг и MCP-серверы
  Контекст-инжиниринг как основа работы с LLM. Учимся формировать контекст вручную и автоматизируем этот процесс с помощью MCP-серверов, подключая инструменты разработки напрямую к базе 1С.
• Модуль 6 AI-Driven Development в 1С
  Внедряем ИИ в каждый этап жизненного цикла задачи: анализ требований, проектирование архитектуры, планирование и реализация. Учимся думать как постановщик задач, а не как исполнитель.
• Модуль 7 Продвинутые техники
  Работа с фоновыми агентами и субагентами. Стратегии отладки с помощью языковых моделей и практика решения нетривиальных задач, выходящих за рамки обычного кодинга (например, Конвертация данных + MCP).
• Модуль 8 Разработка MCP-инструментов
  Создаем собственные инструменты на базе MCP и функционал с использованием LLM под свои специфические задачи.
• Модуль 9 Куда двигаться дальше
  Дополнительные ресурсы, сообщества, передовые практики. План развития после завершения курса.

Формат обучения:

• Короткие видео
  Видеоуроки по 5-10 минут со скринкастами и презентациями. Только суть и практика — легко найти нужный фрагмент.
• Практические задания
  Двойная польза от домашек: выполняйте задания прямо на своих рабочих проектах — учитесь и закрываете реальные задачи одновременно.
• Поддержка в чате
  Общий чат с автором и другими студентами: обмен опытом и прямая связь с автором для решения вопросов по курсу.
• Доступ к материалам
  Материалы и обновления доступны навсегда: проходите курс в удобном ритме и освежайте знания по мере появления новых задач.

Владимир Харин — 1С-разработчик с 20+ годами опыта, эксперт по применению AI в разработке. Работал во франчайзи, инхаус-командах и как предприниматель, совмещая роли разработчика, аналитика и руководителя. С первых дней использует LLM в разработке, создал opensource-проекты 1c_mcp и 1c_formatter, ведёт канал «Просто Про 1С».

Тариф Базовый

• Все видеоуроки курса
• Практические задания
• Доступ к материалам

​

Изучите архитектуру и принципы работы брокеров и очередей за максимально короткий срок, даже не обладая опытом работы в хайлоад-проектах

О курсе

• Погрузиться в «мир брокерев и очередей» за максимально короткий срок, даже не обладая опытом работы в хайлоад-проектах
• Изучить асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства и гарантии
• Получить практику использования очередей на Python или Golang
• Изучить и сравнить Kafka/Rabbit/NATS/Redis:
• Архитектуру проектов, и чем они отличаются
• На что нужно смотреть при использовании очереди
• Как правильно конфигурировать системы очередей

Ваши цели в обучении

• Получить навыки проектирования с использованием самых «топовых» систем очередей: Kafka и NATS
• Получить фундамент компетенций архитектора сложных, высоконагруженных информационных систем
• Получить навыки масштабирования и обеспечения надежности систем, использующих очереди
• Получить навыки сравнения и выбора систем очередей под конкретную задачу

Программа обучения
Встречи: 2.5 недели (2 встречи в неделю)
Живые лекции и живые демо с ведущим, Владимиром Перепелицей. Ведется запись, ссылка выкладывается в чат. С первого же занятия мы выдаем доступ к настроенной инфраструктуре для выполнения практических заданий + можно забрать докер-образ. Все встречи начинаются в 17:00 МСК (GMT+3), проходят в Zoom. Ссылка на Zoom-митинг «запинена» в чате.

Занятие 1
Вводная теория по очередям. Для чего нужны очереди и где они применяются. Подходы в использовании очередей. Основные системы очередей (брокеры и сервисы) их плюсы и минусы. Алгоритмическая составляющая очередей. Как достигнуть exactly once? Топологические схемы систем очередей. Золотые правила мониторинга очередей

Занятие 2, 3
Apache Kafka. Архитектура Apache Kafka. Основные понятия, свойства и принципы Потоковая обработка с помощью Kafka Streams. Сценарии применения. Практика. Пошаговый запуск Kafka в различной конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью. Разбор основных настроек кластера и на что они влияют. Базовая реализация клиентов на Python и Go

Занятие 4
Достижение консистентности между БД и очередью. Transactional Outbox. Deduplication key. Практика: Реализация “сценария оплаты” между двумя БД (postgresql) с использованием очереди

Занятие 5
Обзор архитектуры NATS. Ключевые подходы и компоненты (pub/sub, req/res, streaming). Кластеризация (кластер, суперкластер, федерация, edge). Практика: запуск суперкластера и разбор сценариев.

Автор курса: Владимир Перепелица
Эксперт по большим проектам, очередям и TarantoolРегулярный спикер и член ПК конференций HighloadСоздатель S3 в VK Cloud

Старт следующего потока: 8-го апреля 2025 года.
Вторник, четверг (17-00 мск).

Стоимость курса: 50000 руб.

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

​

Научим работать с конструкторами, редакторами и механизмами платформы 1С:Предприятие. В теории и на практике рассмотрим все нюансы работы на платформе. Подготовим к сдаче экзамена 1С:Профессионал. Программа обучения

Модуль 1. Обзор решения

• Общие принципы и основы платформы 1С:Предприятие

• Основные сведения об объектах конфигурации

Модуль 2. Редакторы и инструменты общие

• HTML-редактор
• Редактор графической схемы
• Редактор географической схемы
• Редактор табличных документов
• Редакторы текстов

• Встроенный калькулятор и календарь
• Палитра свойств
• Окно «Табло»
• Дополнительные возможности

Модуль 3. Редакторы и инструменты режима разработки

• Глобальный поиск и замена
• Синтаксис-помощник
• Редактор картинок
• Окно «Конфигурация»
• Окно редактирования объекта конфигурации

• Окно «Дополнительно»
• Редакторы командного интерфейса
• Редактор обычных форм
• Редактор управляемых форм

Модуль 4. Конструкторы

• Конструктор форм
• Конструктор форматной строки
• Конструктор строк на разных языках
• Конструктор шаблонов текста
• Локализация конфигураций
• Конструктор печати
• Конструктор макета

• Конструктор схемы компоновки данных
• Конструктор движений
• Конструктор ввода на основании
• Конструктор агрегатов
• Конструктор запроса
• Конструктор ограничений доступа

Модуль 5. Технология разработки

• Отладка клиентского приложения
• Окно «Выражение»
• Стек вызовов
• Замер производительности
• Окно «Табло»
• Шаблоны текста
• Глобальный поиск и замена
• Локализация конфигураций

• Синтакс-помощник
• Групповая разработка
• Механизм расширения конфигурации
• Мобильная платформа
• Обновление конфигурации базы данных
• Поставка конфигурации
• Поддержка

Модуль 6. Объектная модель прикладного решения

• Основы встроенного языка
• Виды программных модулей
• Обработчики событий
• Подписки на событие
• Справочники

• Документы
• Регистры сведений
• Механизм объектных и управляемых блокировок
• Анализ данных и прогнозирование

Модуль 7. Табличная модель прикладного решения

• Конструктор запроса

• Настройка ограничений

Модуль 8. Механизмы интеграции и обмена данными

• Универсальные механизмы обмена данными
• Распределенные информационные базы
• XML-сериализация
• Работа с Xbase
• Работа с Automation Client/Server
• Внешние компоненты

• Работа с электронной почтой
• Работа с элементами ActiveX
• HTML
• Web-сервисы
• Работа с различными форматами данных

Модуль 9. Система взаимодействия

• Интерактивное взаимодействие

• Не интерактивное взаимодействие

Модуль 10. Интерфейсные механизмы

• Редактор формы
• Общие сведения
• Параметры формы
• Команды формы
• Реквизиты формы
• Динамический список

• Планировщик
• Диаграммы
• Элементы формы
• Командный интерфейс формы
• Начальная страница
• Настройка форм в режиме исполнения

Модуль 11. Механизмы построения отчетности

• Общие сведения о компоновке данных
• Подготовка данных для отчета
• Наборы данных
• Связи наборов данных
• Вычисляемые поля

• Поля ресурсов
• Параметры
• Внешний вид отчета
• Макеты
• Настройки

Модуль 12. Механизмы оперативного учета

• Общие сведения о регистрах накопления
• Агрегаты оборотных регистров накопления
• Итоги регистра накопления

• Оперативный режим проведения
• Последовательность документов

Модуль 13. Объекты и механизмы бухгалтерского учета

• Планы счетов
• Создание плана счетов

• Аналитический учет
• Регистры бухгалтерии

Модуль 14. Механизмы сложных периодических расчетов

• Планы видов расчета
• Регистры расчета

• Сторно запись
• Механизм вытеснения

Спойлер: Об авторе курса:

Об авторе курса: Сергей Ваганов
Эксперт в области конфигурирования
1С:Предприятие

Преподаватель со стажем более 15 лет

Имеет высшую квалификационную категорию

Имеет соответствующие сертификаты от фирмы 1С

Сертифицированный преподаватель Центра сертифицированного обучения

Имеет диплом IT-MBA, сертификаты ITIL4

Преподавал разработку бизнес-процессов на платформе 1C:Предприятие, администрирование и защиту баз данных и другие предметы

В 2017 году занял 3 место в конкурсе «Преподаватель года 2017» в Алтайском крае

Автор книги «1С:Профессионал по платформе: к экзамену готов»

Рецензент курса: Станислав Митичкин

Рецензент курса «Разработчик 1С с нуля до профессионала»

Автор первой книги по 1Сv8 «Разработка в системе 1С:Предприятие 8»

Рецензент учебных курсов 1С УЦ №3

Основатель «Волшебного форума» для специалистов 1С

Автор первой редакции вопросов к тесту «1С:Профессионал» по платформе 1Сv8

Автор мастер-классов и семинаров

Более 20 лет опыта в области 1С

Методист, системный аналитик

​

Кому подойдет курс:

• разработчик
• аналитик
• devops
• тестировщик
• системный администратор

Обучение подойдет специалистам, кто использует Python для работы.
Чтобы получить максимум от курса, тебе нужно знать основы Python: уметь писать функции и объявлять переменные.

Знакомая ситуация?

1. Умею писать классы, но не понимаю, как это применяется в реальной разработке
2. Теряюсь на вопросах об абстрактных классах, SOLID и генераторах
3. Есть база по ООП, но не чувствую, что использую максимум возможностей языка
4. Когда читаю код других разработчиков, с трудом разбираюсь, как всё устроено
5. Я не уверен, правильно ли я пишу код в ООП-стиле. Хочу разобраться!
6. Толком не понимаю, как используется SOLID на практике

95% вопросов по ООП ты закроешь на этом курсе:

• Научишься проектировать чистый, поддерживаемый код с опорой на SOLID и архитектурные приёмы
• Освоишь ключевые принципы ООП на Python: наследование, композиция, инкапсуляция, полиморфизм, интерфейсы, абстрактные классы, Protocol и многое другое
• Подготовишься к техническим собеседованиям — на них регулярно спрашивают про ООП: контекстные менеджеры, SOLID и наследование
• Сможешь объяснять архитектурные решения на ревью и интервью — с позиции зрелого специалиста
• Сможешь применять лучшие практики в написании ООП-style кода

Программа:

Модуль 1. Зачем нужен ООП

• Введение в ООП: что такое и зачем нужно
• Ключевые понятия: класс, объект, атрибут, метод
• Экземпляр класса

Модуль 2. Атрибуты и методы

• Атрибуты экземпляра класса и инициализатор
• Методы экземпляра класса

Модуль 3. Наследование

• Наследование классов
• Расширение классов-наследников
• Как применяют наследование в веб-разработке

Модуль 4. Полиморфизм

• Полиморфизм в Python
• Полиморфизм в Python классах
• Чем нам удобен полиморфизм в веб-разработке

Модуль 5. Классовые и статические методы

• Метод класса
• Метод класса как новый инициализатор
• Статический метод

Модуль 6. Магические методы: Основы

• Знакомство с магическими методами
• Магические методы для сокращения количества кода
• Магические методы сравнения
• Магические методы управления доступом

Модуль 7. Инкапсуляция, геттеры/сеттеры, property

• Инкапсуляция
• Защищенное свойство
• Частное свойство
• Декоратор
• Удобство кэширования с помощью property

Модуль 8. Абстрактные классы и интерфейсы

• Абстрактный класс
• Библиотека abc
• Интерфейсы как способ задать структуру
• Protocol
• Наследование протокола

Модуль 9. Расширение классов и super()

• Обращение к родительской реализации
• Обращение к любому родительскому методу
• Множественное наследование
• Обращение к родительским методам при множественном наследовании

Модуль 10. Проект по основам ООП

• Научитесь читать и записывать данные на диск и разнесёте проект по модулям
• Опишете модель заметок и категорий и свяжете объекты между собой
• Примените наследование, включая множественное, и корректно вызовете родительские методы
• Закрепите работу с абстрактными классами и протоколами
• Результат модуля: Реализуете приложение для создания, изменения и поиска заметок и закрепите полученные знания

Модуль 11. Магические методы: Продвинутые темы

• Конструктор в Python - магический метод __new__ - где применяется
• Порядок вызова __new__ и __init__
• Создание экземпляра нужного типа
• Singleton: экземпляр-одиночка
• Callback Protocol
• Гибкая совместимость с протоколом

Модуль 12. Dataclass

• Введение в dataclasses
• Изменение поведения dataclass
• Значения по умолчанию в dataclass

Модуль 13. Итераторы и контекстные менеджеры

• Итераторы
• Создание своего итератора
• Создание итератора в одном классе
• Контекстный менеджер
• Генератор как контекстный менеджер

Модуль 14. Принципы SOLID

• Принципы SOLID с примерами использования

Модуль 15. Проект: SOLID и продвинутое ООП

• Спроектируете объектную модель книг с применением наследования и аннотаций типов
• Реализуете сервисный слой с ленивой загрузкой, сериализацией и разделением ответственности
• Построите абстрактный базовый сервис как интерфейс для CRUD-операций
• Реализуете абстракцию хранилища данных и её JSON-вариант, соблюдая Single Responsibility Principle
• Структурируете проект по слоям: модель → хранилище → сервис → менеджер
• Реализуете систему команд через паттерн Action, включая базовый Action и ActionResult
• Примените принципы SOLID в архитектуре менеджера и всей системы
• Результат модуля: Соберёте CLI-систему управления книгами с полноценной слоистой архитектурой, абстрактными базовыми классами, паттернами, сервисным слоем, хранилищами и корректным применением SOLID

​

Преимущества работы с Vue:

• Легко освоить
  Простой синтаксис, идеален как первый фреймворк.
• Гибкая архитектура
  Можно внедрять по частям или строить SPA с нуля.
• Поддержка сообщества
  Развитая документация, плагины и активные разработчики по всему миру.
• Высокая производительность
• Быстрый рендер, маленький бандл, сборка через Vite.

Вам подходит обучение, если вы:

• Хотите быстро стартовать в профессии
  Vue прост в изучении, а это значит, что вы сможете приступить к поиску работы гораздо быстрее.
• Готовы откликаться на большее число вакансий
  С Vue вы расширяете объем доступных вакансий на 40%, если знаете React, и 200% — если кодите на Angular.
• Планируете увеличить свой доход и расширить навыки до fullstack
  Вы — бекендер и хотите быстро освоить навык, с которым сможете самостоятельно вести проекты от начала и до конца.

Программа:.

1. Vue 3.

Освоите Vue.js с нуля: разберетесь в компонентах, реактивности, работе с формами и маршрутизацией. Научитесь взаимодействовать с API и управлять состоянием с помощью Pinia, а также освоите базовые принципы архитектуры современных SPA. Модуль сочетает теорию и мини-проекты для практического закрепления навыков.

• Введение
• Компоненты
• Композиция компонентов
• Формы
• Запросы к API
• Маршрутизация
• State management — Pinia
• Эпилог

2. Мастер-класс "Виджет погоды на Vue".

Наглядно увидите преимущества использования Vue по сравнению с чистым JavaScript.

• Виджет погоды — вводный мастер-класс во второй неделе обучения, где вы шаг за шагом создадите интерактивное приложение на Vue. Мы разберём, как те же задачи решаются на чистом JavaScript, и увидим, почему с Vue это быстрее, проще и чище.
• Подойдёт и тем, кто уже работал с другими фреймворками — вы сможете сравнить подходы и оценить преимущества.

3. Практика на Vue.

Примените полученные знания на практике, разработав полноценное приложение — блог с авторизацией, комментариями, поиском и управлением данными. Пройдёте весь путь от макета до запуска готового production-проекта с фронтендом и бэкендом, развернутыми на сервере.

• Введение
• Начало работ
• Вход и регистрация
• Страница пользователя
• Статьи и комментарии
• Главная страница
• Страницы ошибок. Финальные доработки.
• Задание #1. Итоговый проект Блог

4. Backend

Узнаете, что такое Backend глубже. Освоите полной цикл создания сайта — Fullstack на JavaScript. Еще один огромный плюс в копилку ваших умений и преимуществ.

• Введение
• Знакомство с backend
• Основы
• Дополнительно. Стандартные модули - Первая неделя
• Web-сервер - Вторая неделя
• Дополнительные задания недели - Вторая неделя
• Базы данных - Вторая неделя
• Вход и регистрация - Вторая неделя
• Docker - Третья неделя
• Практика - Третья неделя
• Итог - Третья неделя

​

Погрузитесь в продвинутый Computer Vision: от сложностей и корнер-кейсов в «обычных» задачах до мультимодальных моделей и дизайна CV-систем

Курс подойдёт CV-инженерам всех грейдов

• Junior - узнаете теорию и закрепите на практике
• Middle - систематизируете знания и закроете пробелы
• Senior - подсмотрите на практики других команд

Программа
Лекция каждую неделю. После каждой темы — домашнее задание с фидбеком от лектора. Раз в 4−5 недель — Q&A-сессия для разбора вопросов и перерыв на каникулы.

01. Подготовка данных
Разберём основные источники открытых данных: научимся находить и курировать датасеты. Обсудим инструменты для inhouse-разметки и формирование ТЗ, а также внедрение авторазметки
Основные темы:
Data-Centric AI — новый фокус в машинном обучении
Где все берут данные? Как собирать данные из интернета: веб-скрапинг
Разметка данных и инструменты для аннотации (Label Studio, CVAT)
Когда данных нет — создаём сами: синтетические данные и диффузионные модели

02. Получение качественных данных
Научимся не просто собирать данные, а проектировать процесс их получения и поддерживать качество на всех этапах — от сбора до инференса
Основные темы:
Активное обучение для эффективного использования разметки
Оценка и улучшение качества разметки: перекрёстная проверка, foundation-модели
Мониторинг данных в продакшене и обнаружение сдвигов распределения
Как проектировать сбор данных под задачу: сенсоры, триггеры, хранение

03. Секреты успешных архитектур
Разберём устройство современных нейросетей: от свёрточных блоков до трансформеров и адаптивных голов
Основные темы:
Адаптация больших моделей: LoRA, ControlNet, IP-Adapter
Эволюция архитектур: от ResNet к EfficientNet и Vision Transformers
Почему BatchNorm не всегда работает и какие есть альтернативы
Структура нейросети: feature extractor, neck, head

04. Обучение метрики и быстрый векторный поиск
Научимся обучать модели, которые создают осмысленные векторные представления, и эффективно искать по ним в больших базах
Основные темы:
Оценка качества: Precision@K, Recall@K, Closed vs Open set
Быстрый поиск: FAISS, Navigable Small Worlds, хэширование
Angular Loss и ArcFace для улучшения качества эмбеддингов
Metric Learning: обучение расстояний через contrastive и triplet loss

05. Мультимодальные модели
Познакомимся с моделями, объединяющими зрение и язык: от CLIP до современных VLM и retrieval-систем
Основные темы:
Выбор размерности эмбеддингов: Matryoshka Representation Learning
Как обучать мультимодальные модели на парах «изображение–текст»
Принцип работы CLIP и его модификаций (SigLIP, BLIP)

06. Детекция объектов
Разберём эволюцию детекторов: от якорных моделей до трансформеров и openset-подходов
Основные темы:
Openset-детекция с помощью foundation-моделей (Florence, GLEE)
DETR и гибридные архитектуры на основе трансформеров
Anchor-free подходы: CenterNet, YOLO11
One-stage vs two-stage детекторы: SSD, RetinaNet, Faster R-CNN

07. Сегментация
Изучим методы сегментации: от классических U-Net до современных foundation-моделей и работы с высоким разрешением
Основные темы:
Foundation-модели: Segment Anything (SAM) и промптинг
Работа с high-res изображениями и проблемными масками
Архитектуры: U-Net, Mask R-CNN, Mask2Former
Типы сегментации: семантическая, instance, panoptic

08. Optical Character Recognition (OCR)
Разберём современные подходы к распознаванию текста: от классических пайплайнов до мультимодальных VLM
Основные темы:
Выбор стратегии OCR в зависимости от задачи и данных
Современные VLM для OCR: PaliGemma, Qwen-VL, DocVLM
OCR-пайплайн: детекция + распознавание (FAST, CRNN, CTC)

09. Поиск ошибок и интерпретируемость моделей
Научимся отлаживать обучение, находить аномалии и понимать, почему модель принимает те или иные решения
Основные темы:
Интерпретация через attention, Grad-CAM, LIME, ProtoNets
Мониторинг активаций и выходов модели в продакшене
Поиск аномалий: Normalizing Flows, contrastive подходы
Диагностика проблем обучения: NaN, переобучение, плато

10. Self-supervised Learning
Освоим методы обучения без разметки: от pretext-задач до современных SSL-алгоритмов вроде BYOL
Основные темы:
Практические рекомендации: аугментации, batch size, linear evaluation
BYOL: архитектура, EMA, projector/predictor
Pretext-задачи: восстановление, контекст, инвариантность
Зачем нужен SSL и когда он лучше transfer learning

11. Работа с видео
Изучим особенности видеоданных и архитектуры для их обработки: от 3D-CNN до VideoMAE и трансформеров
Основные темы:
Fusion-стратегии для учёта времени
Foundation-модели для видео и их дообучение
Архитектуры: 3D CNN, R(2+1)D, ViViT, VideoMAE
Структура видео: кодеки, FPS, битрейт, I/P-кадры

12. Задачи на видео
Погрузимся в прикладные задачи: трекинг, action recognition и multimodal-анализ
Основные темы:
Трекинг: SORT, Kalman Filter, матчинг, Re-ID
Метрики качества: HOTA, DetA, AssA
Action Recognition: от кадров до позы и аудио

13. Дизайн ML-систем
Научимся проектировать ML-решения как продукты: от формулировки проблемы до выбора метрик и гипотез
Основные темы:
Построение дерева гипотез и метрик для принятия решений
Функциональные и нефункциональные требования к системе
Различие между проектом и продуктом в ML

​

Чем занимаются Fullstack-разработчики

Знания fullstack-разработчика позволяют работать над созданием веб-сервисов на всех этапах. Он принимает участие как в разработке визуальной части сайта — фронтенда, так и в реализации серверной — бэкенда
Благодаря курсу менее, чем за полтора года вы научитесь создавать веб-приложения с нуля: верстать страницы в HTML и CSS, оживлять их с помощью JavaScript, разрабатывать клиентскую часть на React и собирать весь бэкенд с помощью Node.js

Кому подойдёт этот курс:

• Новичку, который хочет стать востребованным IT-специалистом
  Научитесь создавать сайты и веб-приложения с нуля, верстать страницы в HTML и CSS, выучите язык сценариев — JavaScript. К концу программы в вашем портфолио будет 6 проектов и высокий шанс получить работу по специальности fullstack-разработчик. А наставники курса помогут на каждом из этапов
• IT-специалисту, решившему сменить профиль
  Выучите язык JavaScript и овладейте версткой сайтов — пусть эти знания откроют перед вами двери в новые, интересные и высокооплачиваемые проекты. А наличие опыта в программировании позволит быстрее освоить fullstack-разработку и стать более востребованным специалистом
• Fullstack-разработчику для актуализации компетенций
  Работая над курсом, мы внимательно изучали рынок, поэтому программа содержит в себе самые актуальные материалы о создании сайтов и верстке веб-страниц. Знания и навыки, которые мы даем, позволят взять максимум пользы от обучения даже человеку с релевантным бэкграундом

За 16 месяцев обучения вы научитесь:

• Понимать архитектуру веб-приложений и создавать их с нуля
• Пользоваться библиотекой React
• Дополнять сайты интерактивными элементами с помощью JavaScript
• Создавать интерфейсы с CSS
• Верстать страницы в HTML
• Запускать сайты и веб-приложения
• Тестировать веб-сервисы и устранять ошибки
• Работать с DOM и Git, с технологиями AJAX и с базами данных
• Использовать CMS и фреймворки

Будьте уверены — вы получите именно те инструменты и знания, которые позволят вам стать востребованным специалистом и найти работу
Мы регулярно мониторим, какие компетенции fullstack-разработчиков востребованы на рынке и строим соответствующую программу курса
Материалы были обновлены 27 февраля 2025 года

Программа:

• Основы вёрстки и позиционирования
• Основы программирования
• Профессиональный JavaScript
• Асинхронное программирование и сетевые запросы
• Разработка браузерных приложений
• Разработка React-приложений
• Разработка на Fastify
• Дополнительные курсы
• Вебинары

​

Программа:

Что важно знать заранее
Для успешного прохождения курса вам нужно умение программировать на PHP, знание основ ООП и базовое знакомство с протоколом HTTP

1. Laravel

Шаблонизатор Blade и макеты конфигурация приложения консоль Tinker ORM формы CRUD

• Hello World
  Знакомство с Laravel. Установка, настройка и запуск первого Laravel-сайта.
• Запрос-Ответ
  Создание маршрутов, обработчиков и шаблонов.
• Шаблонизатор Blade
  Знакомство с шаблонизатором Blade и его возможностями.
• Макеты (Layout)
  Выделение общих частей шаблонов.
• CRUD
  Реализация операций создания, чтения, обновления и удаления данных.
• Ресурсная маршрутизация
  Автоматизация создания маршрутов и контроллеров для типичного CRUD.

Проект: Менеджер задач

Вы разработаете систему управления задачами (Task Manager) на базе Laravel, аналогичную Redmine. Проект включает создание сущностей с использованием ORM, проектирование моделей и их отображение в базе данных, что позволяет работать с связанными наборами объектов. Для автоматизации CRUD-операций будет применяться ресурсный роутинг, а также библиотека для ускоренной генерации форм и обработки ошибок.

2. Eloquent (ORM)

• Настройка ORM
  Настройка и конфигурация Eloquent
  
• Проектирование схемы БД
  Проектирование структуры базы данных и миграции
  
• Массовое присвоение
  Использование массового присвоения атрибутов
  
• Связи
  Определение и использование связей между моделями
  
• Запросы с использованием Query Builder
  Использование Query Builder для работы с базой данных
  
• Скоупы
  Перепользование запросов в моделях, локальные и динамические скоупы

​

Подготовься к собеседованиям по всему циклу найма и получи свой первый оффер на 200к+ или подними текущую зарплату на 30−50%, если уже работаешь.

Что будет внутри курса?

• Как написать резюме, которое даст максимум приглашений на собесы
• Как правильно откликаться на вакансии, чтобы попадать на собеседования
• Как научиться решать гошные и алгоритмические задачи с реальных собеседований
• Как сделать самопрезентацию и говорить компаниям то, что они хотят услышать
• Что рассказывать про свои достижения, факапы, конфликты и сложные задачи
• Что делать, если уже побывал на собесах во всех компаниях и их список закончился
• Как вести себя на финалке и торговаться за оффер без риска его потерять

По итогу, ты пройдёшь полный цикл: от «я не знаю, с чего начать» до «я получил несколько офферов и выбираю между компаниями».

По итогу курса ты:
— попадешь в комьюнити единомышленников, в котором будут разбираться резюме участников чата
— соберёшь резюме с нормальными достижениями и ключевиками и начнешь стабильно получать приглашения
— разберёшь рабочие стратегии поиска, пробивание ботов, повторные заходы и способы вытаскивать собесы даже после отказов
— научишься уверенно презентовать свой опыт, отвечать на вопросы про мотивацию, бэкграунд, факапы и обсуждать деньги без риска потерять оффер
— разберёшь гошные темы, которые любят спрашивать: что выведет программа, как это исправить, как отревьюить кривой код, как писать корректный конкаренси-код
— научишься решать задачи с реальных собесов: слайсы, мапы, строки, интерфейсы, горутины, асинхронные паттерны
— разберёшь популярные алгоритмические задачи с собесов: мапы, два указателя, sliding window
— поймёшь, как проходить финальный этап, какие вопросы задавать, как торговаться за условия и доводить процесс до оффера и выхода на работу

Кому подойдет курс?
Если чувствуешь, что рынок стал жёстким, конкурентов больше, отклики слабые и собесы не двигаются — курс точно тебе подойдёт. Он для новичков, свитчеров, джунов и ребят с опытом, которые хотят поднять вилку выше и стать заметнее в условиях кризиса найма.
Здесь ты прокачаешь всё сразу: резюме, отклики, самопрезентацию и софты, а также техничку — гошные задачи, алгоритмы и разбор того, что реально спрашивают на интервью.

Я не гошник, мне подойдёт курс?
Курс создаётся для гошников, но если ты с другого языка или даже другой специальности в IT — модули по резюме, откликам и самопрезентации будут для тебя полезны.
Как работает резюме в эпоху нейронайма, как обходить ботов, как нормально отвечать на софтовые вопросы — всё это подходит для любого направления.

Подойдёт ли курс, если я совсем новичок и у меня нет опыта?
Да, курс закрывает весь путь новичка: что писать в резюме, как правильно откликаться, как вести себя на собесах, какие технические вопросы и задачи тебе попадутся и как на них отвечать.
Как итог, ты получишь готовый роадмап, который поможет тебе получить первый оффер.

Я уже везде засветил резюме, уверен, что больше не позовут на собесы, если ли смысл идти на курс?
Да, на курсе мы разберём разные стратегии поиска работы, которые позволяют снова выйти к рекрутерам, даже если ты уже засветился на HH и прошёлся по крупным компаниям.

Стартуем 5 Декабря.

Будет два тарифа:
Тариф «Как попасть на собес» — 20 тысяч
Сюда входит работа над резюме, откликами, стратегиями поиска, общением с рекрутерами и тем, как добиваться приглашений на интервью.

​

Описание:
Воркшоп для системных аналитиков, специалистов, которые занимаются проектированием и интеграцией сервисов, и начинающих архитекторам решений. Уровень подготовки: Middle.

Вы научитесь:
Осознанно подходить к проектированию решений:

• Генерировать и видеть разные варианты решений.
• Анализировать эффекты от реализации решений.
• Качественно выбирать и обосновывать решения.

Транслировать аргументацию и мотивацию решений в текстовом и графическом виде:

• Структурировать архитектурные решения с помощью ADR.
• Визуализировать архитектурные решения в Architecture Decision Canvas.

Что получите:

• Узнаете цели использования ADR как подхода и документации.
• Изучите методологию формирования ADR.
• Познакомитесь с критериями качества и уровнями зрелости ADR.
• Изучите подходы к организации процессов принятия архитектурных решений.

Автор и ведущий:
Максим Шаломович. ИТ-архитектор. Работал в ИТ в разных ролях с 2007 года на позициях проектировщика, аналитика и технического писателя. Последние годы работает в ролях технического архитектора и архитектора решений в крупных корпоративных и государственных проектных инициативах.

​

Воркшоп по повышению зарплаты для айтишников

У нас есть большая основная программа — длинная, практическая и дорогая. Там мы доводим навык переговоров до совершенства и ведём до результата: повышения дохода или нового оффера.
Но такой формат подходит не всем:

кому-то сложно выделить время, кому-то — сразу вложить крупную сумму, а кто-то не готов покупать большой продукт.

Поэтому мы запускаем короткий и точечный воркшоп на 1 день:

— быстро (всего 1 день)

— недорого (2 990 рублей)

— конкретный прикладной результат

На воркшопе вы узнаете, какие стратегии повышения зарплаты без смены работы реально работают. Потренируетесь вести переговоры вживую и поймёте, как уверенно заходить в разговор с руководителем.

После обучения у вас будет готовый инструмент, чтобы уже сейчас начать разговор о повышении и составить понятный план роста дохода.

Если формат вам подходит, залетайте по ссылке на оплату:

​

Этот курс подойдет:

• Новичку, который хочет получить IT-профессию
  Освойте HTML и CSS, научитесь работать с базами данных и популярным фреймворком Laravel. К концу обучения в вашем портфолио будет четыре проекта, что позволит вам взять в работу первый заказ. В случае возникновения трудностей на помощь всегда придут наставники курса.
• IT-специалисту, решившему сменить профиль
  Расширьте спектр навыков и получите возможность работать над новыми проектами. А прошлый профессиональный опыт сделает путь к новой специальности проще — обучение будет даваться вам легче, чем другим будущим PHP-разработчикам.
• PHP-разработчику для актуализации знаний
  Мы внимательно изучаем рынок и регулярно обновляем программу курса, чтобы даже человек с релевантным опыт получал от обучения максимум пользы. Вся информация, представленная на платформе Хекслет, полностью отвечает требованиям рынка и компаний-соискателей.

Программа:

Основы программирования

• Изучите основы программирования: типы данных, условные конструкции, циклы и функции
• Прокачайте алгоритмическое мышление и реализуйте самостоятельно функции сортировки
• Правильно настройте операционную систему для разработки, научитесь пользоваться командной строкой
• Установите Git, редактор кода VS Code
• Наполните свое портфолио на GitHub первыми программами

Курсы:

1. Основы PHP
2. PHP. Массивы
3. Жизнь программиста
4. Основы командной строки
5. Введение в Git
6. PHP. Настройка окружения
7. Ключевые аспекты веб-разработки на PHP

Профессиональный PHP

• Научитесь писать production-ready код
• Освойте принципы объектно-ориентированного и функционального программирования
• Начните писать модульный код, который легко расширять и поддерживать
• Ускорьтесь с помощью автоматизированного тестирования своего кода
• Настройте непрерывную интеграцию и опубликуйте свой первый пакет в npm

Курсы:

1. PHP: Ассоциативные массивы
2. PHP: Функции
3. PHP: Автоматическое тестирование
4. PHP: Абстракция с помощью данных
5. PHP: Деревья
6. Непрерывная интеграция (CI)

Создание сайтов

• Разрабатывайте сайты, используя архитектуру MVC
• Изучите микрофреймворк Slim, разберитесь с HTTP и принципами работы веб-серверов
• Разберитесь с роутингом и шаблонизаторами
• Создайте базу данных и выполняйте SQL запросы из PHP кода
• Деплойте код на сервер
• Обеспечивайте безопасное выполнение кода предотвращая SQL-инъекции и XSS-атаки

Курсы:

1. Трудоустройство
2. PHP: Введение в ООП
3. PHP: Объектно-ориентированный дизайн
4. Введение в интернет
5. Основы современной верстки
6. Основы верстки контента
7. Протокол HTTP
8. Основы SQL
9. SQL: Join
10. Проектирование баз данных
11. PHP PDO: Работа с базой данных
12. Веб-разработка на PHP
13. Регулярные выражения (Regexp)
14. PHP: Продвинутое тестирование

Разработка на Laravel

• Создавайте комплексные сервисы с помощью Laravel 8
• Используйте ORM для создания моделей и их отображения на базу данных
• Накатывайте миграции для эволюции базы данных
• Создайте базу данных и выполняйте SQL запросы из PHP кода
• Реализуйте аутентификацию и авторизацию
• Запускайте REPL для быстрого управления приложением и автоматизированные тесты для повышения качества кода и гарантии его работоспособности

Курсы:

1. Трудоустройство для разработчиков
2. PHP: Разработка на Laravel
3. PHP: Eloquent (ORM)
4. PHP: Полиморфизм
5. PHP: Погружаясь в классы
6. HTTP API

Дополнительные материалы

• Настройка окружения (менеджер версий asdf, ubuntu on windows)
• Эффективная отладка кода (дебагер, подходы)
• Поиск технической информации
• Организация задач с помощью Kanban-доски (Trello)
• Алгоритмы и структуры данных (прокачка на CodeBattle, грокаем алгоритмы)
• Эффективная работа (горячие клавиши, организация рабочего пространства, слепая печать)
• Функциональное программирование (чистота, побочные эффекты)
• Устройство языков (Парсинг, AST, работа интерпретатора/компилятора, порядок вычислений, типизация)
• Устройство операционных систем (администрирование, процессы, память, файловая система)
• Подключение к обучению подкастов, книг и онлайн-мероприятий, вовлечение в локальные комьюнити, ведение своего блога, помощь другим в сообществе Хекслета и обсуждениях
• Командная работа в Git
• REST API, Очереди, Background Jobs
• Пробные собеседования
• Разворачивание и деплой (makefile, docker, хостинг, ansible, webpack, terraform)
• Продуктовая разработка (Цель, Lean Startup: Time To Market, MVP, A/B тесты)
• Инженерная культура

Бонусный курс: Основы ИИ

• Введение в ИИ
• Основы LLM
• Промпт-инжиниринг
• Применение ИИ в реальном мире
• Применение ИИ в кодинге
• Применение ИИ в анализе данных
• Глубокое исследование (deep research)
• ИИ-агенты

​

Проектирование AI‑решений для бизнеса

Для кого этот курс?

• Архитекторы ПО и систем
• Senior‑разработчики и Тимлиды, желающие перейти в роли архитекторов AI
• ML-инженеры, MLOps‑инженеры и Data-инженеры
• Инфраструктурные инженеры / SRE

Необходимые знания

• Базовые знания Python
• Понимание основных ML‑понятий (тренировка/валидация моделей, переобучение, метрики качества)
• Базовые знания системной архитектуры и сетей
• Опыт работы с Git и понимание CI/CD

Что даст вам этот курс?

• Умение проектировать AI‑системы: от требований и PoC до Production
• Выбор и внедрение архитектурных паттернов: RAG, AI‑агенты, multi‑agent systems
• Проектирование MLOps‑конвейеров, CI/CD и IaC для AI‑решений
• Создание HLD и LLD (C4 Model и детализация компонентов)
• Расчет ресурсов и оптимизация инференса LLM (sizing, latency, cost)
• Проектирование интеграций и архитектуры данных для AI (ETL, векторные БД)
• Обеспечение качества GenAI‑компонентов: тестирование, валидация, мониторинг
• Управление стоимостью (FinOps) и принятие стратегических решений по архитектуре

Программа

Стратегический фундамент и планирование проекта
Цель: Сформировать у студентов системное видение роли архитектора в бизнес-процессах. Научить анализировать проектные ограничения (контракт, требования), выявлять риски и планировать проект как последовательность этапов, поставляющих измеримую ценность
Тема 1: Пресейл, контракты и работа с требованиями: закладываем фундамент проекта
Тема 2: Проектирование и оценка: от требований к плану, рискам и смете
Тема 3: Стратегия поставки ценности: от PoC до Production

Проектирование и документирование архитектуры
Цель: Дать студентам полный набор инструментов для создания, документирования и верификации архитектуры AI-решений на всех уровнях детализации
Тема 1: Высокоуровневое проектирование (HLD) с использованием C4 Model
Тема 2: Низкоуровневое проектирование (LLD): компоненты и взаимодействия
Тема 3: Архитектурные паттерны: RAG и его продвинутые вариации
Тема 4: Архитектурные паттерны: AI-агенты и Multi-Agent Systems
Тема 5: Документирование решений: Architecture Decision Records (ADR)
Тема 6: Верификация архитектуры и "CTO Challenge"

Качество, интеграции и безопасность
Цель: Научить студентов встраивать в архитектуру механизмы обеспечения качества, надежности и безопасности на всех этапах жизненного цикла
Тема 1: Архитектурный надзор и управление техническим долгом
Тема 2: Проектирование интеграций: от классики до AI-стандартов
Тема 3: Архитектура данных для AI-систем
Тема 4: Оценка качества и тестирование GenAI-компонентов
Тема 5: Security by Design: архитектура для защиты AI-систем
Тема 6: Архитектура наблюдаемости (Observability)

Инфраструктура
Дать системные знания по планированию, автоматизации развертывания и поддержке надежной и отказоустойчивой инфраструктуры для AI-систем.
Тема 1: Расчет ресурсов (Sizing) для приложений и данных
Тема 2: Расчет ресурсов и оптимизация инференса LLM
Тема 3: Инфраструктура как код (IaC) и CI/CD
Тема 4: Архитектура MLOps-конвейеров
Тема 5: Стратегии развертывания и вывода в Production
Тема 6: Архитектура высокой доступности (HA) и восстановления (DR)

Продвинутые архитектурные паттерны
Цель: Изучить передовые архитектурные подходы, позволяющие решать сложные задачи масштабирования, real-time обработки, безопасности и работы в гибридных средах.
Тема 1: Serverless vs. Kubernetes для AI-ворклоадов
Тема 2: Событийно-ориентированная архитектура (EDA) для AI
Тема 3: Архитектура для High-Load и Low-Latency инференса
Тема 4: Гибридная и мультиоблачная архитектура для AI
Тема 5: Архитектура для Multi-tenancy в AI SaaS
Тема 6: Federated Learning и Privacy-Preserving архитектура

Стратегия, лидерство и экономика
Цель: Развить у студентов стратегическое мышление, экономическую ответственность и лидерские качества, необходимые для перехода на высшие архитектурные роли.
Тема 1: FinOps: архитектура, управляемая стоимостью
Тема 2: Технологический радар и эволюция архитектуры
Тема 3: Ethical AI by Design и архитектура для Governance
Тема 4: API как продукт: проектирование и управление

Проектная работа
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели: Дмитрий Фомин, Андрей Носов, Николай Степанов, Денис Лавров,
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания