Новые складчины | страница 8

​

О курсе:

• Обучим нагрузочному тестированию и научим проверять, как системы ведут себя под реальной нагрузкой.
• Освоите полный цикл нагрузочного тестирования: от проектирования сценариев и метрик до запуска тестов и анализа результатов.
• Практика проходит прямо на занятиях: вы будете работать в командах и решите **20+ реальных задач** по нагрузочному тестированию.

Почему нагрузочное тестирование — критический навык для QA

• Компании ищут QA-инженеров, которые умеют работать с производительностью продукта, понимать архитектуру систем и находить причины деградации под нагрузкой.
• >60% инцидентов в продакшене связаны с деградацией производительности и проблемами под нагрузкой.
• Каждый 2-й продукт работает стабильно до первой пиковой нагрузки — релиза, акции или роста пользователей.
• 40-50% — разница в доходе между QA с навыками нагрузочного тестирования и без них.

Средняя зарплата:

• Middle QA: 220 000 ₽
• Senior QA: 300 000 ₽

Что вы создадите на курсе:
За время курса вы не просто решите отдельные задания, а соберёте набор практических проектов и кейсов, которые показывают, что вы умеете работать с нагрузочным тестированием в реальных условиях.

Набор нагрузочных сценариев под реальный продукт

• Вы научитесь проектировать и реализовывать нагрузочные сценарии под реальные пользовательские и бизнес-кейсы: пиковая нагрузка, рост пользователей, длительная нагрузка. Это основа любой работы Load / Performance QA.

Проект по нагрузочному тестированию API и backend

• Проведёте нагрузочное тестирование backend-сервиса и API: настроите сценарии, поработаете с авторизацией, параметрами запросов и асинхронными операциями, проанализируете поведение системы под нагрузкой.

Набор кейсов по поиску bottleneck'ов

• На практике разберёте **20+ реальных кейсов**: где и почему система тормозит, как отличить проблему кода от инфраструктуры, и какие метрики на это указывают. Кейсы решаются в командах по 3-5 человек с распределением ролей.

Отчёт по нагрузочному тестированию для команды и бизнеса

• Научитесь готовить понятные отчёты: что тестировали, какие проблемы нашли, почему они возникли и что с этим делать. Именно такие отчёты ждут разработчики, тимлиды и менеджеры.

End-to-End performance-проект

• В финале вы выполните полный цикл нагрузочного тестирования одной системы: от анализа архитектуры и постановки целей — до запуска тестов, анализа результатов и защиты решений. Это готовый performance-кейс, который можно:
  • показать на собеседовании,
  • использовать в портфолио,
  • применять в текущей работе.

Программа курса:
Модуль 1. Основы нагрузочного тестирования
Модуль 2. Архитектура систем и точки нагрузки
Модуль 3. Метрики и цели тестирования
Модуль 4. Проектирование сценариев нагрузки
Модуль 5. Реализация нагрузочных сценариев и инструментов
Модуль 6. Нагрузочное тестирование backend и API
Модуль 7. Мониторинг и анализ результатов
Модуль 8. Отчёты и коммуникация
Модуль 9. Финальный проект — End-to-End Performance-кейс

Кому подойдёт курс:

Ручные тестировщики

• Если ты проверяешь фичи, но на проде всё падает под нагрузкой и ты не понимаешь почему, этот курс научит находить реальные причины.

Junior-автоматизаторы

• Если автотесты проходят, а система тормозит при росте пользователей, курс даст понимание backend, метрик и поведения системы под нагрузкой.

Универсалы

• Если в продукте проблемы на релизах и пиковых нагрузках, а нагрузочное тестирование либо отсутствует, либо формальное, ты научишься делать его осознанно и по делу.

Длительность: 2,5 месяца
Формат: Вебинары, симуляция рабочих задач, командная работа, база знаний

​

Навыки

• User / Job story
• HTTP и RESTful
• UML
• ER-диаграммы
• Swagger и Postman
• Use case
• Figma
• Таск-трекеры
• СУБД PostgreSQL

Зарплата растет вместе с вами
За последние два года спрос на «системных аналитиков» вырос больше, чем в 2 раза. Сильнее всего нехватка у компаний из финансового сектора, интеграторов, ритейла и телекома. После окончания курса вы получите необходимую базу, чтобы в короткий срок перейти из позиции младшего специалиста на следующий уровень в карьере.

Что именно вы будете делать, когда станете системным аналитиком:
- Собирать требования к программному продукту, обеспечивать их полноту и непротиворечивость
- Разрабатывать прототипы пользовательских интерфейсов
- Проектировать программные интерфейсы (API)
- Помогать команде разработки реализовывать требования к ПО

Программа:

• Вводный курс
• Понимание профессии системного аналитика
• Разработка требований

• Проект. Спецификация требований ко второму релизу Chatty
• SQL для аналитиков

• Моделирование данных
• Моделирование данных и работа с БД

• Моделирование процессов
• Пользовательские интерфейсы

• Agile-практики
• Бэклог приложения для сети клиник «Вита»

• Архитектура системы
• Программные интерфейсы

• Процесс проектирования AP
• Реализация системы

Материал в виде HTML и Видео вебинаров

​

Разбор задач уровня LeetCode Easy/Medium. Каждая задача разобрана на пяти языках программирования: Python, Kotlin, C++, C# и PHP.

Чему вы научитесь

• Распознавать типовые алгоритмические задачи и выбирать подходящий паттерн решения
• Решать задачи алгоритмической секции за ограниченное время без перебора в лоб
• Оценивать временную сложность решений
• Корректно работать с граничными случаями и не допускать типичных ошибок
• Пошагово объяснять ход решения
• Уверенно писать interview-friendly код

О курсе

Алгоритмическая секция — обязательная часть технических собеседований и одна из самых сложных для кандидатов. Именно она чаще всего становится источником стресса и неуверенности.

Этот курс предназначен для системной подготовки к алгоритмическим интервью. Он фокусируется не на академической теории, а на том, что действительно требуется на собеседованиях: типовых задачах, повторяющихся паттернах и понятных, interview-friendly решениях.

Цель курса — восстановить и выстроить алгоритмическое мышление, научиться узнавать распространенные шаблоны задач и уверенно применять их на практике.

Автор — программист с 20-летним опытом, победитель всероссийской олимпиады по программированию в составе университетской команды.

В текущей версии курс включает разбор 33 задач, в том числе по темам:

• хэш-таблицы (3 задачи)
• строки (4 задачи)
• связные списки (4 задачи)
• стек (1 задача)
• два указателя (5 задач)
• скользящее окно (1 задача)
• бинарный поиск (3 задачи)
• поиск в глубину (DFS) (1 задача)
• бэктрекинг (1 задача)
• жадный алгоритм (4 задачи)
• динамическое программирование (3 задачи)

Все задачи соответствуют формату технических интервью уровня LeetCode Easy / Medium.
Каждая задача разобрана на пяти языках программирования: Python, Kotlin, C++, C# и PHP.
Курс активно развивается: новые разборы задач добавляются регулярно. Все обновления доступны без доплат. По мере наполнения цена курса будет повышаться.

Для кого этот курс
Для тех, кому предстоит собеседование по алгоритмам Для тех, кто придумывает решение задачи только на следующий день после собеседования

Начальные требования

• базовое владение одним из языков программирования (Python, Kotlin, C++, C# или PHP) на уровне чтения и написания простых функций
• представление об асимптотической сложности алгоритмов и нотации Big O

​

Овладей искусством разработки Android-приложений и стань современным синьором!
5 огромных глав, разбитых по направлениям, которые прокачают ваши навыки Android-разработки
12 лет опыта разработки, которые я полностью вложил в этот курс

Видео-курс вам подходит, если:

• Вы писали Android-приложения
  У вас есть одно или несколько простых андроид-приложений, возможно пет-проекты. Важно, что у вас есть опыт создания приложений и вы знакомы с понятиями класс, функция и так далее
• Вам не хватает технической базы знаний
  Глава 1 "Современный Android"" поможет закрыть пробелы в базовых технических знаниях. В том числе, на примерах истории технического развития ОС Android
• Вы хотите стать синьором
  Главы 2-4 направлен на развитие "синьорного" мышления. В них подробно разобраны архитектура, навигация, работа с зависимостями, UI и многое другое
• Вы застряли на одной позиции
  Глава 5 "Современное лидерство" поможет понять почему вам не повышают зарплату или грейд и что с этим делать. Бонусом я расскажу как зарабатывать действительно большие деньги на программировании и вы сможете ответить на вопрос точно ли вам это нужно

Программа

1. Современный Android
2. Современная архитектура
3. Современная сборка
4. Современный UI
5. Современное лидерство

​

Пошаговый backend-курс: от первых серверов и API до работы с базами данных, безопасностью и деплоем

• Понимать архитектуру backend-приложений.
• Создавать API на Node.js и Express.
• Работать с REST и HTTP.
• Использовать middleware и router.
• Реализовывать CRUD-операции.
• Работать с MongoDB и SQL.
• Проектировать схемы данных.
• Обеспечивать безопасность backend-приложений.
• Реализовывать аутентификацию и авторизацию.
• Готовить сервер к продакшену и деплою.

Требования

• Специальных знаний бэкенда не требуется — мы пройдем путь от первого console.log до работающего сервера.
• Базовые знания JavaScript (переменные, функции, объекты).

Описание
Этот курс — полноценный путь в backend-разработку на Node.js с нуля.


Мы начинаем с фундаментальных основ:
– как работает backend и client–server модель
– что такое сервер и API
– где выполняется код и как обрабатываются запросы

Далее шаг за шагом переходим к практике:
– Node.js и Express
– Middleware и обработка ошибок
– REST и REST API (PATCH vs PUT)
– Postman и работа с API
– Express Router и архитектура серверного приложения

Затем углубляемся в работу с данными:
– CRUD-операции
– MongoDB и SQL (MariaDB / MySQL)
– коллекции, таблицы, ObjectID
– ODM и ORM (Mongoose)
– связи между документами
– пагинация и сложные запросы
– сидинг и мок-данные

Отдельный большой блок посвящён безопасности:
– валидация и санитация данных
– кодировки и HTML entities
– аутентификация и авторизация
– хэширование и шифрование
– JWT и защита пользователей
– основы атак (DDoS, Rainbow tables)
– загрузка файлов и multipart-запросы

Также мы рассматриваем:
– environment variables и конфигурацию
– деплой backend-приложений
– хостинг и что важно учитывать
– Docker
– регулярные выражения
– работу с внешними API (GitHub, Weather API)

Frontend в рамках курса не изучается. Он используется только как вспомогательный инструмент для демонстрации работы backend-приложений. Курс ориентирован на новичков и разработчиков, которые хотят получить системное понимание backend-разработки и прочную базу для дальнейшего профессионального роста.

Полный курс backend-разработки на Node.js с нуля.
Серверы, API, базы данных, безопасность и деплой — без frontend-фокуса, но с реальными примерами и практикой.

Для кого этот курс:

• Начинающие backend-разработчики.
• JavaScript-разработчики.
• Frontend-разработчики, желающие перейти в backend.
• Все, кто хочет понять backend системно, а не кусками.

​

Практический набор действий для разработчиков, которые хотят профессионально освоить Go и получить работу. От базового синтаксиса до production-ready кода, включая подготовку к собеседованиям и обязательные персональные и групповые созвоны для развития soft skills.

Чему вы научитесь:

• Разрабатывать API-сервисы и микросервисы на Go, применяя идиоматичные паттерны языка
• Проектировать архитектуру приложений с использованием чистой архитектуры
• Профессионально обрабатывать ошибки, работать с файлами, JSON, временем и базами данных
• Применять конкурентные паттерны: горутины, каналы, синхронизацию через mutex и context
• Уверенно проходить технические собеседования на позицию Go-разработчика, демонстрируя знание архитектурных решений

О курсе:

Это не пересказ справочника по Go — это структурированный путь от базовых концепций до production-ready кода с реальными техническими заданиями. Вы последовательно освоите язык через скринкасты с live-coding, решите десятки задач и выполните практические ТЗ, которые формируют портфолио. Курс включает модули по работе с файлами, JSON, архитектуре приложений, построению REST API, базам данных, конкурентности и микросервисам

Ключевая особенность — обязательные персональные встречи и созвоны, где вы прокачаете soft skills: научитесь презентовать код, аргументировать технические решения и проходить код-ревью. Финальный блок — подготовка к собеседованиям: разбор реальных вопросов, составление резюме и чеклист знаний для выхода на рынок труда.

Для кого этот курс:

• Разработчики с опытом на других языках (C#, Java, Python, JavaScript), которые хотят освоить Go для backend-разработки
• Программисты, понимающие базовые концепции (циклы, функции, типы данных), готовые углубиться в идиоматичный Go
• Специалисты, которые устали от теоретических курсов и хотят практический опыт с реальными проектами и code review
• Те, кто нацелен на трудоустройство и готов к персональным встречам для отработки коммуникационных навыков

Что вы получаете:

• Практические навыки разработки на Go, востребованные на рынке: API, микросервисы, работа с БД и конкурентностью
• Портфолио из выполненных технических заданий: система управления библиотекой, REST API, микросервисные приложения
• Обязательную прокачку soft skills через персональные встречи: учитесь объяснять код, отвечать на технические вопросы, проходить код-ревью
• Подготовку к собеседованиям с чеклистом знаний и разбором реальных вопросов работодателей
• Сертификат о прохождении и уверенность для выхода на позицию Go-разработчика

Программа:

• Первые шаги
• Настройка окружения
• Базовые типы и переменные
• Выражения и константы
• Типы и пользовательский ввод
• Память, указатели и продвинутый ввод данных
• Принятие решений: условия и логика
• Повторение
• Массивы
• Слайсы
• Строки
• Применение строк и срезов
• Коллекции (map и set)
• Функции
• Критические ситуации
• Про время
• Про файлы и директории
• Структуры
• Про JSON
• Композиция — не наследование
• Интерфейсы
• Практический проект: CRUD-приложение с персистентностью
• Параллелизм и конкурентность
• Не SOLID
• Жизнь без ООП
• Управление зависимостями
• RESTful API: обзор фундаментальных концепций
• SQL и СУБД: SQLite, введение в теорию хранения данных
• Полноценный REST API с JWT-аутентификацией
• Что нас ждёт на собеседовании
• Окончание

​

Полное освоение Make и n8n

• Освоение платформы n8n
• Освоение платформы Make
• Создание автоматизаций для бизнеса и блога
• Создание контент-завода для социальных сетей
• Знакомство с платформой17:03
• Создание телеграм-бота с нейросетью в Make29:09
• Автопостинг в телеграм21:54
• Оптимизация автопостинга в телеграм29:47
• Работа с Google Таблицами: часть 1 (подключение сервисов)14:22
  
• Работа с Google Таблицами: часть 2 (анализ целевой аудитории)6:47
  
• Работа с Google Таблицами: часть 3 (анализ конкурентов)17:52
  
• Работа с Google Таблицами: часть 4. Анализ сайта конкурентов25:09
  
• API ключи от OpenAI4:29
  
• Создание ИИ-ассистента55:53
  
• Автопостинг Threads39:00
  
• Генерация изображений в Leonardo\Midjourney5:03
  
• Подключение ИИ-ассистента5:15
  
• Отдел контроля качества (работа с телефонией)34:16
• Знакомство с платформой1:22:03
• Создание телеграм-бота модератора в n8n1:41:36
• Полный гайд по Airtable1:32:14
• Контент-завод: анализ Reels1:18:52
• Контент-завод: загрузка Reels конкурентов40:21
• Контент-завод: транскрибация роликов39:25
• База для рассылки email1:49:45
• Создание персональной презентации для клиента42:13
• Обзорный урок: AI-агенты2:03:47
• Как добавить AI-агента на сайт компании в N8N2:02:14
• Распознавание файлов JPEG31:08
• Настройка автоответа в WhatsApp с n8n34:39
• Типы памяти, векторная база данных1:49:25
• Телеграм-бот для поиска вирусных Reels56:16
• BackUp автоматизаций в N8N27:38
• Создание сайта на Wordpres в N8N1:32:28
• GPT's и ассистенты в OpenAI33:03
• Автоматизация создания схем в N8N41:21
• Обслуживание сервера в N8N50:48
• MCP-серверы: что это и как работать в n8n39:28
• Лайфхаки по работе с N8N44:15
• Парсинг в телеграм1:00:41
• Рерайт и постинг в телеграм22:32
• YouTube Scraper34:27
• Траснкрибация видео YouTube 35:05
• Автопостинг в соц.сети: часть 145:22
• Автопотсинг в соц.сети: часть 21:02:20
• Нейроописание: часть 129:14
• Нейроописание: часть 21:13:29
• Нейроописание: часть 353:03
• Нейроописание: часть 436:35
• Как упростить сценарии, нода SUBWORKFLOW23:08
• Создание телеграм-бота с NanoBanana15:26
• Подключение к Google30:22
• Создание промпт-генератора в N8N30:25
• Переезд на другой сервер в N8N17:29
• Как создать UGC блогера и сделать видео с вашим продуктом Lovable+N8N46:46
• Навыки программирования и знание кода не требуются

Курс по автоматизациям и ИИ — это готовое практическое обучение для тех, кто хочет научиться создавать и внедрять автоматизации для бизнеса, ведения блога, маркетинга и контента.

В курсе вы пошагово освоите работу с Make и n8n: от базовых сценариев до сложных связок с использованием нейросетей. Обучение построено по принципу нарастающей сложности — сначала простые автоматизации в Make, затем масштабируемые системы для реальных задач в n8n.

Курс построен на «гоночном» подходе из дата-аналитики: быстрые гипотезы, короткие итерации, тестирование в реальных условиях . Я не учу делать «впрок и на всякий случай» — вы сразу работаете с тем, что даёт результат.


Вы научитесь автоматизировать контент-процессы, автопостинг, аналитику, работу с таблицами, мессенджерами, CRM и AI-агентами. Все решения показаны на практических примерах и применимы как для собственных проектов, так и для работы с клиентами.

Курс подходит как новичкам в автоматизациях, которые хотят войти в эту сферу без перегруза, так и специалистам с опытом, которым нужны более сложные и профессиональные связки. Кроме того, курс будет актуален маркетологам, предпринимателям, сотрудникам найма, которые хотят освоить навык автоматизирования задач и рутинных процессов для выхода из операционки, а также для приобретения востребованного навыка. Материалы доступны в формате готовых уроков, конспектов и блюпринтов (готовая связка в формате json) которые можно проходить в удобном темпе и сохранять себе.

• Маркетологи
• Предприниматели
• Сотрудники найма
• Фрилансеры

​

Добро пожаловать на курс по языку программирования Python!

Это не обычный курс по python, в котором выкладка только по сухим правилам языка, я добавил в этот курс большое количество информации по Computer Science, терминалу и не только, чтоб абсолютные новички могли полностью все понять и научиться именно программировать, а уже бывалые программисты заполнить пробелы или вспомнить подзабытое. Акцент курса не только на изучение python, а научиться именно программировать, что по моему является главным. Чем бы человек ни занимался, он должен уметь применять знания.

Этот курс по Python полностью моя авторская разработка, а не перевод/пересказ или что-то подобное. Его структура отражает мое видение этапов и последовательности информации как это нужно изучать.

Поэтому, этот курс по python рассчитан как для тех, кто никогда раньше не занимался программированием, так и для программистов кто хочет изучить python как дополнительный язык.

Для кого этот курс:

• Абсолютные новички в программировании (в курсе специально рассматриваются вводные нюансы).
• Желающие улучшить свои знания и навыки по работе с Python.
• Практикующие программисты, изучающие Python в дополнение/переквалификация к языку(-ам) программирования которые знают (скучные для Вас лекции можно пропустить).

Материалы курса:
13 разделов • 312 лекций • Общая продолжительность 91 ч 17 мин

• Введение, FAQ и организационные моменты курса
• Установка Python и доп. софта, основы терминала, начало работы с Python
• Основы python | Уровень Beginner
• Основы Python | Уровень Beginner "Who Could"
• Практика | Работа с файловой системой, процессами | Уровень Beginner "Who Could"
• Поток выполнения, stack, функции, модули, пакеты | Уровень Advanced Beginner
• Объектно-ориентированное программирование в Python | Уровень Intermediate
• Работа с файлами, PIPE, fd, handle, байты, кодировки | Уровень Intermediate
• Хеш, хеш функции, хеш-таблицы set, dict | Уровень Intermediate
• Исключения (работа с ошибками) | Уровень Intermediate
• Опять Терминал | Переменные окружения, shell скрипты | Уровень Intermediate
• Пакетный менеджер pip в python, Виртуальное окружение | Уровень Intermediate
• Работа с Сетью Интернет, API, http, TCP/IP, сокеты | Уровень Intermediate

Требования:

• Навыки программирования НЕ требуются, курс рассчитан как для абсолютных новичков (нюансы специально объясняются), так и для тех, кто имеет опыт или знают другой язык.
• Наличие компьютера с любой операционной системой (Windows, Linux, Mac).

​

Глядя на архитектуру, возникают вопросы:

1. Упал один микросервис, а за ним вся система. Как разорвать цепочку
2. БД легла от всплеска запросов. Как правильно использовать кэш, чтобы оптимизировать хранение данных
3. В момент дежурства упала система. Как найти быстро найти причину, и какие действия предпринять для ее устранения без помощи старших коллег
4. Как правильно кэшировать данные, чтобы не получить тонны устаревшей информации при инвалидации кеша или падении Redis
5. Как написать повторную обработку сообщений, которая гарантированно не сломает систему
6. Как правильно использовать retry, чтобы он за минуты при нагрузке не положил прод

Чтобы решить задачу: Вместе c Senior из Ozon Tech поочередно рассмотришь все проблемы в коде, к каждой разберешь теорию и сразу напишешь best practice решение, как в BigTech

6 недель систематизированно изучаем применение паттернов отказоустойчивости. Попадешь в смоделированную ecom-компанию: микросервисная архитектура с десятками типичных проблем в коде. Поочередно разберешь каждую, получишь необходимую теорию и уже со второго занятия начнешь писать код

В результате освоишь hard’ы, без которых сложно вырасти до Senior’а

1. Научишься изолировать упавший сервис с помощью Circuit Breaker, а также писать Graceful Degradation и Fallback, чтобы один баг не ронял всю систему
2. Сможешь контролировать перегруз БД через Rate Limiter, «склейку» дублирующихся запросов через Single Flight и балансировку Nginx
3. Научишь систему заранее оповещать о предстоящих инцидентах, а если он уже случился — сможешь быстро их находить и решать
4. Реализуешь многоуровневое кеширование с LRU/LFU-вытеснением и настроишь Redis так, чтобы данные в кеше были всегда актуальны
5. Научишься внедрять идемпотентность и писать повторную обработку сообщений с outbox-паттерном и ручным управлением offset’ами в Kafka
6. Сможешь писать Retry, который не создает «шторм» запросов, и делает систему стабильной под нагрузкой

Курс подойдет для junior/middle Golang-разработчиков, которые хотят вырасти в грейде.
Программа состоит на 80% из практики, поэтому нужно знать язык и иметь базовые навыки работы с Kafka и Redis.

Программа:

• Неделя 1. Ключевые проблемы и принципы отказоустойчивости
• Неделя 2. Обработка ошибок и временные сбои
• Неделя 3. Контроль нагрузки и балансировка
• Неделя 4. Асинхронная коммуникация и очереди
• Неделя 5. Эффекты слоя кеширования при построении высокодоступных систем
• Неделя 6. Обнаружение отказа и методы реагирования\

Спойлер: Программа

Неделя 1. Ключевые проблемы и принципы отказоустойчивости

Особенности распределенных информационных систем:

• Отказоустойчивость & Надежность
• Каскадные сбои
• CAP-теорема (Consistency, Availability, Partition Tolerance)
• Классификация проблем и типы частичных отказов

Метрики надежности с примерами:

• SLA (Service Level Agreement)
• SLO (Service Level Objective)
• SLI (Service Level Indicator)
• Что такое «99,9%» доступности и для чего это нужно?

Влияние отказов на целостность данных:

• Понятие целостности и угрозы ее потери
• Идемпотентность
• Split-brain & Failover
• Кворумная запись/чтение
• Разберем:
• что такое WAL и зачем он нужен Postgres
• почему важен replica factor > 1 в Kafka
• Как ЮKassa обрабатывает дубликаты платежей

BigTech-инциденты и как их можно было избежать:

• GitHub — как все упало на сутки
• AWS us-east-1 — как пострадали сотни онлайн-сервисов по всему миру
• Facebook, Instagram, WhatsApp — как отказ системы обрушил цену акции и привел к потере $6 млрд
• GitLab — как легла БД и удалился пользовательский код
• Случаи из личной практики в production

Результат недели:

• понимаешь суть и последствия отказоустойчивости, как свойства системы
• можешь выделить 2 из 3 свойств CAP-теоремы для выбранной системы
• магические девятки в метриках надежности теперь прозрачны и понятны

Неделя 2. Обработка ошибок и временные сбои

Функционал работает идеально, и вроде бы всё хорошо. Но что происходит, когда база данных на секунду «ложится»? Или сторонний API начинает отвечать с задержкой в 30 секунд? А если сеть между микросервисами ненадолго пропадает?
В реальном мире такие инциденты неизбежны. И правильная реакция на них — барьер между грейдом middle и senior

Повторная попытка:

• умный retry
• грамотный выбор backoff + jitter
• idempotent requests
• hedging запросов

Контроль выполнения:

• timeout, когда дольше уже нельзя
• установка deadline
• cancel propagation при прерывании пути запроса

Защита системы от каскадных сбоев:

• circuit breaker для спасения от отказов частей системы
• graceful degradation, когда отказ все же произошел
• fallback по возможности

На практике:

• внедрим circuit breaker между сервисами
• обеспечим graceful degradation
• применим fallback
• выставим timeout'ы на синхронные вызовы
• реализуем idempotent retry

Домашняя работа:

• Ты на дежурстве, алерты стучатся в дверь, а пользователи недовольны работой системы. Задача — самостоятельно найти инцидент, выбрать нужный паттерн и реализовать его


Результат:

• умеешь справляться с ошибками и временными сбоями
• глубоко понимаешь суть каждого паттерна и сценария его применения
• умеешь применять это на практике в реальном проекте

Неделя 3. Контроль нагрузки и балансировка

Что делать, если внезапный всплеск трафика, медленный запрос к базе или сбой в соседнем микросервисе роняет прод? В этом модуле учимся делать сервисы стабильными при любой нагрузке

Изоляция ресурсов:

• планирование ресурсов
• подход bulkhead
• процессная изоляция
• физическая изоляция

Контроль нагрузки:

• глубокое погружение в rate limiting
• single flight как фильтр
• backpressure / load shedding

Распределение нагрузки:

• клиентская / серверная
• алгоритмы балансировки
• стратегии деплоя и откат
• upstream
• active / passive health checks
• nginx

На практике:

• настроим балансировку на nginx
• посмотрим на различные алгоритмы балансировки в действии
• применим rate limiter и изучим его вдоль и поперек
• разберем подкапотную магию single flight и применим его как щит

Домашнее задание:

• QA во время стресс-тестов выявил деградацию системы. Найди инцидент, выбери нужный паттерн и реализуй его


Результат:

• умеешь защищать свои и чужие сервисы в условиях непредусмотренных нагрузок
• понимаешь, как все работает изнутри, и умеешь выделять общие паттерны применения подходов в реальных системах
• разбираешься в подходах к распределению нагрузки

Неделя 4. Асинхронная коммуникация и очереди

Ты уверен(-а), что твои сообщения доходят? Что заказ не создастся дважды, а платеж не обработается несколько раз?
В этом модуле учимся строить асинхронный отказоустойчивый конвеер — гарантированно доставлять сообщения, легко отрабатывать сбои и бесшовно масштабироваться под нагрузку


Очереди и брокеры сообщений:

• особенности работы с технологиями (Rabbit, Kafka)
• буфферизация и выравнивание нагрузки
• гарантии доставки сообщений
• масштабирование при нагрузке
• распределенные транзакции
• SAGA vs 2PC

Грамотная запись:

• подтверждение от брокера
• умные retry
• идемпотентность
• outbox как лекарство от бед

Грамотное чтение:

• offsets и восстановление
• manual vs auto commit
• как обработать дубликаты, будто их нет
• inbox для чайников
• dead letter queue

На практике:

• как сообщения теряют события без нашего ведома, и как это исправить
• применим outbox pattern
• настроим механизм идемпотентности
• научимся писать DLQ (Dead Letter Queue)
• разберем подходы к реагированию на нештатные ситуации

Результат:

• понимаешь, на что обращать внимание при проектировании асинхронного взаимодействия
• не теряешь сообщения и умеешь справляться с дубликатами
• умеешь писать паттернами inbox/outbox
• умеешь применять DLQ и работать с ним
• знаешь критически важные метрики и умеешь за нами наблюдать

Неделя 5. Эффекты слоя кеширования при построении высокодоступных систем

Добавили кэш, чтобы ускорить систему, а получили лавину запросов к базе в момент его протухания? Пользователи видят устаревшие данные и жалуются? В этом модуле изучаем best practices по использованию кеша

Stale Data (протухшие данные):

• время жизни объектов (ttl)
• активная инвалидация
• событийная инвалидация

Data consistency (согласованность данных):

• write-thorugh
• управление ttl
• блокировки и версионирование
• Compare and swap (check and set)
• репликация в зоопарке инструментов кеширования

Thundering Herd (грозовая стая):

• signle flight
• фоновая актуализация
• soft ttl и мертвые данные

Cache avalanche (лавина кеша):

• random ttl & jitter
• многоуровневое кеширование
• проактивное обновление
• лимитирование ресурсов на источник данных

Стратегии вытеснения:

• LRU / LFU / MRU / FIFO / Random

На практике:

• реализуем кеширование с грамотной стратегией вытеснения
• разберем все проблемы с внедрением кеш-слоя и изучим подходы к их решению
• посмотрим на конфигурацию redis и выберем самые оптимальные параметры
• разберем best practices по эксплуатации кеша
• изучим перечень метрик для мониторинга

Результат:

• понимаешь, как кеш слой может помочь при высоких нагрузках
• знаешь, какие гарантии отказоустойчивости и проблемы он может принести
• обладаешь необходимыми знаниями для грамотного построения кеш-слоя под любой тип нагрузки системы

Неделя 6. Обнаружение отказа и методы реагирования

Тушишь один инцидент, а на смену приходит следующий. Пользователи видят ошибки раньше, чем срабатывают алерты. Классика

В этом модуле научим систему предупреждать об отказах до удара по пользователю. Узнаешь, как быстро найти и локализовать сбой в синхронных вызовах или в лаге асинхронных очередей, и что делать, когда автоматика уже не справляется

Инциденты для всех:

• централизация разбора нештатных ситуаций
• важность ключевых бизнес метрик
• кто такой координатор?
• при чем тут обслуживание инфраструктуры и почему важно уведомлять о планируемых работах
• что делать, если автоматика не помогла?
• как наказать виновных?

Особенности синхронного взаимодействия:

• следим за response time & response codes
• контролируем утилизацию ресурсов
• не забываем про наблюдаемость соседей и внешних инструментов
• важность подробного логгирования
• алерты и их влияние на скорость устранения инцидентов

Асинхронное взаимодействие:

• метрики обработки топиков (скорость, время, имеющийся лаг на партициях)
• наблюдаемость состояния consumer-групп
• методы борьбы с лагом в неожиданные моменты
• алерты, как средство оперативного реагирования на проблемы с топиками
• ручные манипуляции с оффсетами и консьюмер группами.

Результат:

• умеешь находить инциденты и отказы и бороться с ними, как это делают в BigTech
• знаешь, на что обращать внимание в первую очередь при возникновении нештатной ситуации
• знаешь, как локализовать отказ при синхронном и асинхронном взаимодействии
• умеешь устранять последствия, инцидент все же произошел

​

Прокачайся в IT с Laboratory 3.0

Подойдет тем, кто
устал от теории и жаждет практики
уже освоил базу, но не уверен в следующем шаге
ищет гибкую программу, которую можно совмещать с учёбой или работой
хочет получить опыт командной работы и поддержку ментора
ищет не просто обучение, а карьерный лифт в IT

Направление: Системный бизнес аналитик

Этапы работы и фиксация бизнес-требований, документация, нотации моделирования, описание вариантов и сценариев использования, базы данных и SQL-запросы, интеграции с внешними системами.
Vision and Scope document, IDEF0, UML, BPMN, SQL, Postman API Platform

Программа:

Модуль 1. Введение в бизнес-анализ
1. Кто такой БА?
2. SDLC
3. Инструменты БА

Модуль 2. Требования и работа с ними
1. Что это?
2. Стейкхолдеры
3. Техники выявления требований

Модуль 3. Документирование требований
1. Основы и виды
2. Введение в Use Cases
3. Завершение Use Case

Модуль 4. Моделирование бизнес-процессов
1. Что такое BPMN
2. Взаимодействие участников
3. Продвинутые элементы BPMN

Модуль 5. Основы UX/UI для аналитика
1. Введение в UX/UI и основы проектирования
2. Элементы интерфейса и Прототипирование
3. Разметка событий для продуктовой аналитики

Модуль 6. Интеграции и взаимодействие систем
1. Введение в интеграции и API
2. Глубокое погружение в REST API
3. Взаимодействие Frontend и Backend
4. Документирование и тестирование API (Swagger и Postman)
5. Проектирование сложных интеграций и Sequence Diagram
6. Знакомство с SOAP

Модуль 7. Основы баз данных и работа с данными
1. Проектирование реляционных баз данных
2. Создание структуры БД и наполнение данными
3. Извлечение данных из БД с помощью SQL

Модуль 8. Архитектура программного обеспечения
1. Монолит vs. Микросервисы
2. Паттерны определения микросервисов
3. Взаимодействие микросервисов и модель C4

Модуль 9. Применение ИИ в работе аналитика
1. "Второй пилот" аналитика, его возможности и риски
2. Практика ИИ для требований и коммуникации
3. Продвинутые и технические кейсы использования ИИ

Модуль 10. Подготовка к собеседованию
1. Как описать свои навыки в Резюме
2. Как проходить собеседование: этапы, вопросы и ответы

К каждом модулю практика в PDF файлах
Доп материалы:
Разработка требований к программному обеспечению - Microsoft
BABOK - Руководство к своду знаний по бизнес анализу

​

Тема сезона: «AI-агенты в разработке»
AI перестал быть экспериментальной технологией, теперь это полноценный инструмент в работе команд разработки.

В этом сезоне разбираем практическое использование AI-агентов и ассистентов в разработке: где они реально ускоряют работу, а где ломают процессы и требуют человеческой экспертизы. Говорим не про «попробовали промпт», а про встраивание AI в ежедневные инженерные задачи.

В программе реальные кейсы из команд разработки:
- ускорение code review без потери качества;
- валидация ADR и RFC с помощью AI и снижение нагрузки на архитектурные комитеты;
- поддержка и обновление технической документации на основе кода;
- автоматизация базовых QA-задач и работа с тестами;
- использование AI при разборе инцидентов и первичном анализе продакшен-логов;
- композиция и оркестрация AI-агентов для сложных инженерных задач.

Сезон для тех, кто хочет меньше магии и хайпа и больше рабочих решений, которые можно унести в команду и применять в продакшене.

​

На курсе вы сможете:

• Понять, как работает внутри самая популярная открытая СУБД PostgreSQL
• Изучить архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов
• Получить практику EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE, различных трюков оптимизации БД
  Используя свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – БЕСПЛАТНО предоставляется на время обучения
• Разобраться в деталях, как работают современные СУБД
  Какие есть архитектурные особенности у СУБД в целом и у PostgreSQL в частности
  Что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие аббревиатуры из мира СУБД

Программа обучения:

Встречи: 5 недель + 1 резерв (QA) + собственный настроенный PG-сервер в подарок + 45 дней практики

Живые лекции и живые демо с автором курса, Николаем Ихалайненом. Первая, вводная встреча (архитектура СУБД) - совместная, Николая Ихалайнена с основателем devhands, Алексеем Рыбаком. Ведётся запись, ссылка выкладывается в чат. С первого же занятия мы выдаем доступ к настроенной инфраструктуре для выполнения практических заданий. Все встречи начинаются в 18:00 МСК (GMT+3), проходят в Zoom. Ссылка на Zoom-митинг «запинена» в чате.

Занятие 1. Введение в архитектуру СУБД

• Совместная встреча (Николай Ихалайнен, Алексей Рыбак).
• Знакомство с основными концепциями СУБД через наивную попытку спроектировать СУБД самостоятельно (повторять не рекомендуется).
• Постановка задачи: семейный финансовый трекер. Консольная утилита -> сервер с PPC-моделью. Файл данных. Поиск и индексный файл. Вторичные индексы. Транзакции и ACID. Изоляция, фантомные чтения. Многоверсионность (MVCC). Undo/Redo сегменты. Концепция Write-Ahead логов (WAL). Особенности ОС и железа: буферизация и отложенная синхронизация. Кеш блоков и страниц, LRU. Многопользовательская серверная архитектура, особенности PPC-модели. Блокировки. Дополнительные таблицы и отчёты: группировки, джойны, планы выполнения. Финальная схема решения и обсуждение.

Занятие 2. Архитектура хранения данных и запросы по одной таблице

• Темы: Метрики производительности запросов. Структура хранения строк таблицы, Heap. Хранение BLOB/CLOB, TOAST. Индексы, B-tree, Hash, GIN.Простые сканы, параллельное выполнение, EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE. Одноколоночные индексы стоимость выборки из индекса. Полное сканирование индекса, постраничный вывод Late Row Lookups.
• Практика: Время исполнения запроса и ресурсы. Как PG хранит наши данные (записи в страницах HEAP и B-tree, заголовки страниц). План исполнения запросов с индексами и без. Селективность. Оптимизация полного сканирования для постраничного вывода.
• Сбор данных и анализ графиков

Занятие 3. Сложные индексы по нескольким колонкам и запросы с фильтрации по нескольким условиям

• Темы: Многоколоночные индексы. Дублирующие индексы, игнорирование индекса, подсказки оптимизатору. Повышение эффективности индексов, неключевые поля, отфильтрованные, вычисляемые поля. Слияние индексов. Сортировка с помощью индексов. Оптимизация структуры БД, нормализация/денормализация. Виды JOIN: Nested Loop, Merge, Hash. CTE: Predicate Pushdown. Коррелированные подзапросы, агрегирующие функции
• Практика: Оптимизация запросов с несколькими условиями фильтрации. Подбор оптимального состава индекса и порядка следования столбцов. Использование слияния нескольких индексов. Поиск и удаление неиспользуемых индексов. Получаем рекомендации по новым индексам: pg_qualstats и hypopg. Делаем индексы и запросы, которые работают только с индексом. Уменьшаем размер индекса фильтрацией. Генерируемые столбцы и индексы над ними. Индексы для сортировки ORDER BY. Сравнение различных методов Слияний. Оптимизация коррелированных подзапросов

Занятие 4. Строгая типизация данных для хранимых объектов и обработка данных на стороне сервера

• Темы: Типы данных. Использование JSON/BSON. Процедуры, выполнение обработки данных на стороне сервера. Роли и права доступа к объектам сервера. Типичные проблемы производительности PostgreSQL. (was: при миграции с других СУБД).
• Практика: Сравнение полной выборки строки и только колонок без TOAST. Использование JSON с GIN, B-tree и HASH индексами. Процедуры, выполнение обработки данных на стороне сервера

Занятие 5. Консистентное изменение БД, блокировки и восстановление после сбоев

• Темы: Снимок состояния БД. ACID: Atomicity, Атомарность. Уровни изоляции. Исследование блокировок. Взаимные блокировки. Write Ahead Log, восстановление после сбоев, aciD. Резервное копирование (backup), репликация.
• Практика: Поведение уровней изоляции на примерах, блокировки строк, сбои сериализации транзакций. Смотрим LWLock, почему база тормозит "внутри". Дампим Write Ahead Log, ищем таймлайны.

Старт следующего потока 24-го апреля 2025 года

Цена 50000 руб.

​

Ошибки — неотъемлемая часть любой разработки. Мы все их совершаем: в коде, решениях, коммуникациях. Но что, если перестать воспринимать их как провалы, а начать как точки роста?

В шестом сезоне Podlodka Soft Skills Crew:

• поговорим, почему мы боимся ошибок и как научиться извлекать из них пользу;
• соберем истории провалов (или успехов?) от разработчиков и тимлидов;
• посмотрим на нейропсихологию и разберем, как вообще мы устроены, что так переживаем про ошибки;
• составим фрейморки разруливания ситуаций, где ощущали себя плохо от оплошности;
• затронем тему командных ошибок.

Вы получите доступ к приватному YouTube-плейлисту, который состоит из следующих видео:

• Зарядка "Тело не обманешь" / Александра Лебедева
• Доклад "Чистый код мышления: как когнитивные искажения портят нам жизнь и как починить "баги"" / Ксения Ильянович
• Доклад "Баги в голове, которые мешают расти" / Никита Ульшин
• Зарядка "Заряд смелости" / Александра Лебедева
• Доклад "Ошибки, которые можно, и ошибки, которые нельзя" / Станислав Тагиев
• Воркшоп "Мастерство развивающей обратной связи" / Роман Галимов
• Зарядка "Алхимия стыда" / Юлия Аравина
• Доклад "Факап, который мог стоить сотни миллионов: как ошибка в одну строку кода стала топливом для роста команды" / Георгий Рыпалов
• Рулетка кейсов "Fail night: Я ошибся и мир не рухнул." / Юлия Федотова, Алёна Боголюбова, Артем Иванов, Ульяна Беляева, Сергей Чадулин
• Зарядка "Гибкая устойчивость: как не ломаться под тяжестью чужих ошибок" / Юлия Аравина
• Доклад "Ошибайся — позорься до конца" / Вера Стёксова
• Воркшоп "Как решиться на изменения, если боишься ошибиться?" / Ольга Чадулина
• Зарядка "Мягкость к себе" / Юлия Аравина
• Доклад "Правда ли нужно каждую ошибку пережить и забыть? Или какие-то можно и нужно себе оставить?" / Анастасия Калашникова
• Игра " Поле ошибок: Ваш опыт — главный козырь." / Владимир Матвеев, Иван Чернов, Артем Арюткин, Мария Кулькова

​

Чему вы научитесь:

• Разрабатывать архитектуру отказоустойчивого backend-сервиса на Go, готового к работе в production-среде.
• Настраивать полноценный CI/CD-пайплайн для автоматического тестирования, сборки и развертывания приложения.
• Внедрять и использовать key-value хранилище (Redis) и брокер сообщений (RabbitMQ) для решения задач кэширования и асинхронной обработки.
• Строить систему наблюдения за сервисом (Observability), настраивая сбор метрик, дашборды и алерты с помощью стека Prometheus и Grafana.
• Осуществлять деплой всего стека приложения (сервис, БД, кэш, мониторинг) с использованием контейнеров и оркестраторов.
• Конструировать простой фронтенд-интерфейс с помощью LLM для взаимодействия с вашим API и интегрировать его в общую систему.

Курс «Go: путь до Senior-разработчика» - это интенсивная практика для разработчиков, которые хотят вывести свои навыки на промышленный уровень.

Цель курса - научить вас не просто писать код на Go, а создавать, развертывать и поддерживать готовые к работе в продакшене сервисы. Вы соберёте все компоненты современного бэкенда в единый, работающий проект.

Почему этот курс? Потому что здесь нет изолированных примеров. Каждая новая технология (Docker, RabbitMQ, Prometheus) интегрируется в общий проект, показывая, как они работают вместе в реальной жизни. Вас ждут задания по настройке, деплою и отладке, а итогом станет полноценное приложение в вашем портфолио, которое впечатлит любого технического рекрутера.

Для кого этот курс:

• Backend-разработчики на Go (уровень Junior+), которые хотят вырасти до Middle/Senior и понимать полный цикл жизни сервиса.
• Программисты на других языках (Python, Java), переходящие на Go и желающие сразу освоить экосистему профессиональной разработки.
• Разработчики, которые устали от учебных примеров и хотят создать что-то комплексное, с чем можно пойти на собеседование.
• Те, кто хочет освоить современный стек инструментов (Docker, Kubernetes, RabbitMQ, Grafana) в контексте реального Go-приложения.

Начальные требования

• Уверенное владение основами Go (срезы, структуры, методы, интерфейсы, горутины, каналы).
• Базовое понимание SQL и принципов работы сетевых протоколов (HTTP).
• Опыт работы с Git и командной строкой.
• Желательно (но не обязательно): начальный опыт работы с Docker (запуск контейнеров).

Программа:

Профессиональный старт: окружение, архитектура и качество кода

1. Go в 2026: Toolchain, версии и управление зависимостям
2. Профессиональное рабочее окружение и автоматизация
3. Архитектура проекта: от папок к чистой архитектуре
4. Управление зависимостями и конфигурацией
5. Качество кода: тестирование, бенчмарки и race detector

Работа с данными: проектирование, производительность и observabi

1. Паттерн Repository и работа с pgx
2. Проектирование и управление миграциями
3. Продвинутый SQL в Go: транзакции, изоляция, deadlocks
4. Кэширование стратегий: от Cache-Aside до Write-Through
5. Оптимизация и наблюдаемость: индексы, EXPLAIN, метрики

Брокеры сообщений и конкурентные паттерны

1. Введение в асинхронную архитектуру: когда и зачем нужны брокеры
2. Надежная доставка: подтверждения, повторные отправки и dead lett
3. Конкурентные воркеры и шаблоны обработки в Go
4. Наблюдаемость асинхронных процессов: трассировка и метрики
5. Интеграция событий в бизнес-логику: Event-Driven Design

Микросервисы, gRPC и сетевое взаимодействие

1. Эволюция архитектуры: от модульного монолита к микросервисам
2. gRPC и Protocol Buffers: быстрая и типобезопасная связь
3. Дизайн API, интерцепторы и безопасность
4. Наблюдаемость в распределённой системе: трассировка и метрики
5. Документирование и контрактное тестирование API

Контейнеризация, оркестрация и облачный деплой

1. Профессиональная контейнеризация Go-приложений
2. Оркестрация для локальной разработки: Docker Compose
3. Основы Kubernetes и декларативный подход
4. Деплой stateful-приложения в Kubernetes
5. Сетевая инфраструктура и Ingress
6. Production-практики и CI/CD для Kubernetes

Observability, безопасность и финальный проект

1. Продвинутый мониторинг: пользовательские метрики и бизнес-логика
2. Централизованное управление логами и трейсам в распределённой с
3. Безопасность и аудит в production
4. Производительность и оптимизация: профилирование в продакшене
5. Финальный проект: комплексный кейс и защита

​

Станьте специалистом, который проектирует системы сбора и обработки больших массивов данных. Получите диплом о профессиональной переподготовке МФТИ

Обучение проводится совместно с основной магистратурой Алгоритмы и технологии программирования.
- среда обучения приближенная к реальной работе
- преподаватели и студенты занимают топовые позиции в крупных IT-компаниях
Вас ждут сложные задачи, интенсивная самостоятельная работа.
Выбрав программу профессиональной переподготовки, Вы присоединяетесь к группе и проходите обучение вместе с основной магистратурой.

Кому подойдет профессия разработчик Big Data

• Разработчик
  сможете совершенствовать навыки программирования, расширить и получить новые знания в desktop, web разработки, а также в работе с большими данными.
• Аналитик
  сможете проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, визуализировать данные и отчеты на основе больших массивов информации.
• Data engineer
  курсы помогут увеличить свой рабочий арсенал прикладных знаний в работе с данными.
• Data scientist
  получите знания по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных. Изучите модели машинного обучения в применении к большим данным.

Программа Разработчик Big Data
Чтобы получить Профессию Разработчик Big Data, подтвержденную Дипломом о профессиональной переподготовке МФТИ установленного образца, необходимо пройти обучение на трех самостоятельных курсах

Курс Хранение и обработка больших объёмов данных
Старт: февраль 2026 года

Распределённые файловые системы (GFS, HDFS)
Её составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения. Чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: Web, shell, Java.

Парадигма MapReduce
Основная идея, формальное описание. Обзор реализаций. Виды и классификация многопроцессорных вычислительных систем. Hadoop. Схема его работы, роли серверов в Hadoop-кластере. API для работы с Hadoop (Native Java API vs. Streaming), примеры. MapReduce, продолжение. Типы Join'ов и их реализации в парадигме MR. Паттерны проектирования MR (pairs, stripes, составные ключи).

Управление ресурсами Hadoop-кластера. YARN
Hadoop MRv1 vs. YARN. Нововведения в последних версиях Hadoop. Планировщик задач в YARN. Apache Slide.
SQL over BigData: Apache Drill, Cloudera Impala, Presto, Hive
SQL over BigData: Apache Drill, Cloudera Impala, Presto, Hive. Повторение SQL. HiveQL vs. SQL. Виды таблиц в Hive, типы данных, трансляция Hive-запросов в MapReduce-задачи. Аналитические функции в Hive. Расширения Hive: Streaming, User defined functions. Оптимизация запросов в Hive.

Технологии обработки данных в распределенной оперативной памяти. Apache Spark
Spark RDD vs Spark Dataframes
Spark SQL
Spark GraphFrames

Обработка данных в реальном времени. Kafka, Spark Streaming
Распределённая очередь Apache Kafka. Kafka streams.

BigData NoSQL, Key-value базы данных
HBase. NoSQL подходы к реализации распределенных баз данных, key-value хранилища. Основные компоненты BigTable-подобных систем и их назначение, отличие от реляционных БД. Чтение, запись и хранение данных в HBase. Minor- и major-компактификация. Надёжность и отказоустойчивость в HBase. Cassandra. Основные особенности. Чтение и запись данных. Отказоустойчивость.
Примеры применения HBase и Cassandra.
Отличие архитектуры HBase от Сassandra.

Курс технологии программирования и операционные системы
Старт: сентябрь 2026 года

Семейство ОС Unix. Современные инструменты для работы в консоли
Семейство ОС Unix, основные дистрибутивы и их отличия. Основные командные интерпретаторы, их отличия. Утилита sed, язык awk. Использование Python как заменителя shell. Jupyter Notebook. Терминальные мультиплексоры, автоматизация работы с ними.

Системы контроля версий
Системы контроля версий в современных проектах. Разновидности VСS. Git и работа с ним. Работа над проектами в команде. Автоматизация работы с Git.

Контейнеризация и виртуализация
Что это такое? Чем отличаются? Современные платформы и работа с ними. Автоматизация работы с виртуальными окружениями.

Непрерывная интеграция
Методология гибкой разработки. Непрерывная интеграция (continuous integration) и её этапы. Основные инструменты CI и их связь с VCS.

Оркестрация контейнеров. Kubernetes
Основные задачи и концепции. Модель безопасности и контроллеры задач. Архитектура, компоненты. Хранение данных. Взаимодействие по сети. CI/CD в Kubernetes.

Курс Машинное обучение на больших объёмах данных
Старт: сентябрь 2026 | сентябрь 2027 года

Рекомендательные системы
Рекомендательные сервисы в продакшене.
Метрики и базовые подходы
Классические алгоритмы.
Нейросетевые рекомендеры.
Нерешенные проблемы и новые направлени.
Рекомендации и Reinforcement Learning.

Анализ эпидемиологических графов
Foundations & Preliminaries
Characterization of common graph types
Notable results
Advanced topics

Большие языковые модели
Обучение LLM
Длинный контекст + позиционное кодирование. Архитектурные модификации Transformer

Преподаватели программы
- Олег Николаевич Ивченко
Разработчик системы HJudge - системы автоматизированного тестирования Hadoop-приложений, системный администратор инфраструктуры больших данных в группе Яндекс-CERN, преподаватель курсов по обработке больших данных в МФТИ, ВШЭ, ШАД, Harbour.Space
- Николай Анохин
Программист-исследователь VK, специалист в области машинного обучения и обработки больших данных
- Мурат Апишев
Руководитель направления RnD в сфере NLU/NLP компании Just AI, старший преподаватель МФТИ, лектор онлайн-курсов "Нетология"
- Никита Честнов
Аспирант. Преподаватель курсов Практикум Python и Технологии программирования и операционных систем,
Deep learning исследователь