Новые складчины | страница 6

​

Курс «Инженер по тестированию»

Это 4-месячный курс для тех, кто хочет освоить профессию QA-инженера с нуля. Программа построена так, чтобы вы двигались от базовой теории к сложной практике, включая автоматизацию и подготовку к реальной работе.

Программа по спринтам:

• 
  
  
  • Спринт #1: Клиент-серверная архитектура, HTTP
  • Спринт #2: Тестирование веб-приложений. REST, JSON и Devtools
  • Спринт #3: Тестирование бекенда, API. Практика с Postman и автотестами на JavaScript
  • Спринт #4: Теория. Виды тестирования. Техники тест дизайна
  • Спринт #5: Практика создания детального чек-листа в Miro
  • Спринт #6: Тест-документация: баг-репорт, тест-кейс. Практика с TMS
  • Спринт #7: HTML, CSS, TCPIP.
  • Спринт #8: SQL. Agile, Scrum и Kanban. Роли в команде

В складчине только обучающие материалы, без доступа к домашкам в Яндекс Трекере

​

Курс «Инженер по тестированию»

Это 4-месячный курс для тех, кто хочет освоить профессию QA-инженера с нуля. Программа построена так, чтобы вы двигались от базовой теории к сложной практике, включая автоматизацию и подготовку к реальной работе.

Содержание курса по блокам:

• Основы тестирования: Вы изучите клиент-серверную архитектуру, виды и техники тестирования, научитесь работать с веб-приложениями, документацией (баг-репорты, тест-кейсы) и базами данных SQL.
• Инструменты и технологии: Курс охватывает работу с такими инструментами, как Postman для тестирования API, TMS (например, Test IT), снифферы типа Charles, а также основы HTML, CSS, JS, Git и Linux.
• Автоматизация тестирования: Большая часть курса посвящена автотестам. Вы получите практические навыки с Cypress JS, Jmeter, а также создадите автотесты на Python с использованием Pytest, Requests, Selenium и Allure.
• Мобильные приложения и CI/CD: Вы научитесь тестировать мобильные приложения и познакомитесь с жизненным циклом разработки ПО и принципами CI/CD.
• Карьера и стажировка: В финальной части курса вас ждет подготовка к собеседованиям и составление сильного резюме

Программа

• Спринт #1: Клиент-серверная архитектура, HTTP
• Спринт #2: Тестирование веб-приложений. REST, JSON и Devtools
• Спринт #3: Тестирование бекенда, API. Практика с Postman и автотестами на JavaScript
• Спринт #4: Теория. Виды тестирования. Техники тест дизайна
• Спринт #5: Практика создания детального чек-листа в Miro
• Спринт #6: Тест-документация: баг-репорт, тест-кейс. Практика с TMS
• Спринт #7: HTML, CSS, TCPIP.
• Спринт #8: SQL. Agile, Scrum и Kanban. Роли в команде
• Спринт #9: Git, Linux консоль
• Спринт #10: Жизненный цикл разработки ПО, CI/CD
• Спринт #11: Тестирование мобилок. Запуск эмулятора.
• Спринт #12: База по автотестам Cypress JS. TDD BDD, Cucumber и Gherkin
• Спринт #13: База по автотестам Python + Pytest + Requests
• Спринт #14: База по автотестам Python + Selenium + Allure.
• Спринт #15: Этапы собеседования. Трудоустройству . Популярные вопросы от HR
• Спринт #16: Составляем резюме. Что влияет на получение оффера

В складчине только обучающие материалы, без доступа к домашкам в Яндекс Трекере

​

Комплексный практический курс по Three.js

Включает:+ Основы Three.js от А до Я
+ Подготовка 3D-моделей в Blender
+ Работа с 3D-моделями в Three.js
+ Работа с материалами и текстурами
+ Управление камерой и ракурсами
+ Раздел по работе с освещением и тенями
+ Постобработка и эффекты (Post-Processing)
+ Интерактивность и UI (триггеры, прогрессивная загрузка)
+ Адаптивность и производительность
+ Готовый пример и все исходники
+ Разбор частых ошибок и их решения

Консультации:
Только покупатели курса имеют возможность получать
консультации в любое время и по любому вопросу.

​

Набор инструментов программиста и специалиста 1С для всех конфигураций на управляемых формах. В состав входят инструменты: Консоль запросов, Консоль СКД, Консоль кода, Редактор
объекта, Анализ прав доступа, Метаданные, Поиск ссылок, Сравнение объектов, Все функции, Подписки на события и др. Редактор запросов и кода с раскраской и контекстной подсказкой. Доработанный конструктор запросов тонкого клиента. Продукт хорошо оптимизирован и обладает самым широким функционалом среди всех инструментов, представленных на рынке.

Infostart Toolkit – это набор полезных инструментов для программистов - разработчиков конфигураций 1С 8.3 и специалистов по внедрению. Поставляется в виде расширения, в состав которого входит набор взаимосвязанных помощников. Решение ориентировано на работу в тонком клиенте. Реализован режим отказа от модальности и синхронных вызовов.

Состав инструментов для разработки на управляемых формах 1С:

Консоль запросов
Консоль кода
Анализ прав доступа
Консоль СКД
Редактор объекта и кода
Метаданные
Поиск ссылок
Доработанный конструктор запросов тонкого клиента
Глобальное меню
Подписки на события
Сравнение объектов
Регламентные и фоновые задания

Расширение не меняет структуру метаданных и существующие объекты конфигурации, а только добавляет новые модули и обработки. Это позволяет использовать инструменты в РИБ и не влияет на обновление основной конфигурации. Само расширение также без проблем отключается или удаляется (при желании) через обработку-установщик.

Требования и совместимость
Режим запуска: управляемое приложение, версия платформы 1С:Предприятие 8.3.10 и выше, режим совместимости: 8.3.10 и выше, язык: русский или английский.
Рекомендуется платформа 8.3.15 и выше, Библиотека стандартных подсистем (БСП) 2.4 и выше.

Поддерживается работа с английскими конфигурациями WE: ERP, Drive и другие. Для конфигураций с БСП в большинстве длительных операций используется фоновое выполнение.

Версия Версия PROF

​

Онлайн-курс для разработчиков, знакомых с Java и Spring

Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели.
А это значит безопасно. И почти бесплатно.
Опытный инженер-практик покажет, как подойти к созданию приложений с локальными LLM-моделями не по учебнику, а по-взрослому: с пониманием архитектуры, принципов взаимодействия и маленькими трюками, которые сделают работу с AI не только эффективной, но и приятной.
Во время прохождения курса вы получите рекомендации по настройке инструментов, выбору архитектурных решений и улучшению качества взаимодействия с моделью.

Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели. А это значит безопасно. И почти бесплатно.
Курс включает техники, которые вы вряд ли встретите в других материалах по Spring AI:

• Кастомные retrieval-стратегии, чтобы запросы были умнее, а ответы точнее
• Оптимизация промптов для слабых моделей
• Настройка баланса между историей диалога и знаниями из RAG
• И, наконец, RAG, который действительно помогает, а не просто добавлен, «потому что сегодня так принято»

Программа курса
Теория не ради галочки. Все сразу закрепляется в коде, шаг за шагом: от запуска локальной модели до настройки кастомного RAG.
Диалог с моделью: создаем микросервис, который работает с локальной LLM и хранит историю переписки для полноценного общения
«И ты, RAG»: учимся готовить данные, резать их на чанки и подключать к модели
Оптимизация качества (выжмем из локальной модели то, что облаку и не снилось): пишем кастомный Advisor, внедряем Query Extensions, retrieval-стратегии и ранкеры — улучшаем ответы без увеличения мощности модели

​

Этот курс погружает учащихся в важнейшие аспекты кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров с применением библиотеки Scikit-learn.

Начнём с изучения базовых методов оценки моделей, используя функции cross_val_score и cross_validate, чтобы получать более точную оценку производительности модели путем использования кросс-валидации.

Важной составляющей курса станет изучение различных стратегий кросс-валидации, таких как LeaveOneOut, ShuffleSplit и GroupKFold, каждая из которых подходит для определенных типов задач и данных.

Курс также охватывает анализ кривых обучения с использованием функции learning_curve, что поможет понять, как объем данных влияет на производительность модели.

Уделяется внимание и кривым валидации через функцию validation_curve, которая демонстрирует, как изменение гиперпараметров отражается на качестве модели.

Изучение функции permutation_test_score позволит оценивать значимость моделей с использованием перестановочных тестов.

Также рассматривается техника прогнозирования с кросс-валидацией через cross_val_predict, что окажется полезным для визуализации результатов.

Наконец, познакомимся с методами оптимизации гиперпараметров, используя GridSearchCV и RandomizedSearchCV, что позволит автоматизировать процесс поиска наилучших гиперпараметров для моделей.

Начальные требования
Курс для тех, кто уже сделал первые шаги в изучении машинного обучения, но, столкнувшись с вопросами кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров, ощутил необходимость более глубокого понимания этих ключевых аспектов.

Программа курса
Перекрёстная проверка

1. Введение
2. cross_val_score()
3. cross_validate()
4. LeaveOneOut
5. ShuffleSplit, StratifiedShuffleSplit
6. GroupKFold
7. TimeSeriesSplit
8. learning_curve()
9. validation_curve()
10. permutation_test_score()
11. cross_val_predict()

Методы оптимизации гиперпараметров

1. GridSearchCV
2. RandomizedSearchCV

​

Знакомо? Постоянный стресс, бессонные ночи у графиков, упущенные возможности и эмоциональные решения. А теперь представьте: ваш торговый робот четко следует стратегии 24/7, пока вы занимаетесь действительно важными делами.

Три уровня автоматизации:

• Боты-сигналов — находят сигналы на всех рынках 24/7
• Торговые роботы — сами открывают и закрывают сделки
• ИИ-системы — предсказывают движения цены

Подключение к реальным счетам:

• Российский рынок: Quik, Finam API, Московская биржа, Interactive Brokers, MT5, T-bank (Tinkoff)
• Форекс: MT5 (любые брокеры)
• Криптовалюты: Binance, Bybit, Kraken, OKX и др.

Изучите современные технологии:

• Python для финансовых рынков с нуля
• Машинное обучение для прогнозирования цены
• Автоматическую оптимизацию стратегий
• Профессиональный бэктестинг

Создадите рабочие системы:

• Сигнальные боты для мессенджеров Telegram и MAX
• Торговые роботы для автоматических сделок
• ИИ-модели для анализа рынка
• Системы управления рисками

Получите в комплекте:

• 60+ готовых стратегий для всех рынков
• Готовые модели машинного обучения
• Диплом «Специалист в области инновационных финансовых технологий» (гос. образца)
• Доступ к материалам всех потоков + 1 месяц в сообществе «VesperfinCode: Поддержка»
• VFCodeGPT — персональный ИИ-помощник 24/7

Важно: это серьезная программа для тех, кто готов учиться. Мы не продаем иллюзии быстрого заработка.

Программа:

• Модуль 1: Python Старт
  Создаете ботов, которые находят ваши сетапы на всех рынках и шлют готовые сигналы в Telegram. Вы спите — боты ищут возможности.
• Модуль 2: Торговый робот
  Программируете робота, который сам торгует по вашей стратегии. Учитесь оптимизировать параметры и подбирать лучшие настройки для максимальной прибыли.
• Модуль 3: Машинное обучение
  Обучаете искусственный интеллект предсказывать движения цены по историческим данным. ИИ находит скрытые закономерности, которые не видит человек.

​

Добрый день! Меня зовут Сергей Спирёв, и я являюсь автором данного курса.

Когда я только начинал свой путь в изучении машинного обучения, тема метрик качества была для меня какой-то «головоломной». Вроде бы и нет в ней какого-то совсем уж сложного математического аппарата, но когда в неё углубляешься, то в голове каша и винегрет из понятий, формул, терминов. А когда её ещё и преподносят в академической форме, то тут уж совсем тоска зелёная.

Но тема метрик качества является одной из основополагающих в машинном обучении. Это фундамент, на котором строится всё машинное обучение с точки зрения применимости и полезности моделей на практике. И хорошо разбираться в этом вопросе – это важный момент.

Как понять, ваша модель «умная» или «глупая»? Понять это можно, только посмотрев на её ошибки и оценки качества. Хорошо, посмотрели на оценки качества – результат получился супер. Отлично! Но подходит ли та метрика качества, которую вы применили к вашей модели, или она не учитывает важные особенности ваших данных?

На эти вопросы специалист по машинному обучению должен уметь отвечать.

Скажу также, что по своей натуре я не являюсь теоретиком. Я предпочитаю, когда теория соединяется с практикой. Через практику я могу понять больше, чем из сухих формул.

Этот же подход я применяю в подготовке обучающего материала. Я не теоретизирую много, стараюсь не углубляться туда, куда не нужно углубляться с точки зрения здравого смысла и практической применимости. А также пытаюсь сложные понятия перевести на простой человеческий язык.

Материала, предоставленного в курсе будет достаточно, чтобы приобрести надёжную базу, на которую впоследствии вы можете наслаивать новые знания в такой интересной области, какой является машинное обучение.

Для кого этот курс
Курс для тех, кто уже делает первые шаги в изучении машинного обучения, но желает глубже изучить вопросы оценки качества моделей с использованием инструментов библиотеки Scikit-learn.

​

Получите актуальные навыки вайбкодинга за 2 недели
Вайбкодинг — будущее разработки, и мы поможем вам освоить этот навык одним из первых

• Вы сможете запустить стартап в одиночку
  Реализуете любые идеи, MVP за выходные без привлечения команды разработчиков
• Увеличите доход
  Обойдёте конкурентов, предлагая клиентам полный цикл разработки с нуля до релиза
• Автоматизируете рутину
  Освободите силы для творчества и креатива вместо того, чтобы перекладывать JSON'ы
• Обретёте массу знаний
  Помимо навыков вайбкодинга вы получите базу по фронтенду, бэкенду, тестированию и безопасности

Только полезные знания.
Обучение происходит на реальных проектах, которые решают проблемы клиентов

• Обучение полному циклу разработки
  Вы научитесь не только созданию фронтенда, но также проектированию REST API и разработке бэкенда
• От простого к сложному понятным языком
  Мы начнём с базовых навыков и постепенно перейдём к созданию полноценных веб-приложений с бэкендом. Мы даём всю необходимую базу — поймёт даже новичок
• Современные технологии
  Вы получите навык интеграции нейросетей в своё приложение, а также получите опыт работы с самыми актуальными технологиями
• Фокус на практике, а не теории
  Никакой «воды» — только актуальные техники, которые можно применить сразу после просмотра урока

Программа

• Начало работы с Cursor Al
• Настройка Cursor
• Вёрстка лендинга
• Продвинутая работа с Cursor
• Git и GitHub для вайбкодинга
• Введение в базовый бэкенд
• Разработка бэкенда сервиса нейросчетчика калорий

​

Делать аналитику - это навык. И его нужно качать, если вы:

• Аналитик. Основная ценность вашей работы - не в табличках и коде, а в ценных выводах.
• Продакт. Чтобы развивать продукт, необходимо видеть неочевидное в цифрах и конверсиях.
• Менеджер. Управлять командами и проектами возможно только за счет выверенных действий, подкрепленных цифрами.
• Предприниматель. Аналитика снижает энтропию и повышает эффективность действий, что выражается в деньгах.

После прохождения тренинга вы научитесь:

• Строить деревья метрик и находить рычаги роста
• Читать отчеты и видеть не просто цифры, а ценные выводы
• Считать когорты всеми возможными способами
• Делать реверс-инжиниринг и моделировать будущее
• Анализировать клиентов, товары, маркетинг и другие бизнес-сущности
• Строить юнит-экономику и находить узкие места в продукте
• Превращать дашборды и таблички в рабочие инструменты
• Регистрировать и искоренять типичные ошибки при проведении аналитики
• Строить правильные объяснительные конструкции и причинно-следственные связи
• Видеть полную картинку бизнеса без погружения в него — только на основании цифр

Программа

• 1 неделя. Дерево метрик и иерархия метрик.
• 2 неделя. Аналитика товаров и ассортиментной матрицы.
• 3 неделя. Как выстроить эффективную систему отчетности и дашбордов в компании.
• 4 неделя. Юнит-экономика.
• 5 неделя. Когортный анализ
• 6 неделя. Реверс-инжиниринг
• 7 и 8 недели. Бонусные занятия и воркшопы.

​

На вебинаре мы поговорим про историю возникновение микросервисов, начиная от самого "первобытного" этапа разработки приложений, где существовали только монолиты с огромной кодовой базой.

Мы затронем (и постараемся как следует разобрать) такие темы как:
- Вертикальное и горизонтальное масштабирование
- Load balancers
- Service registry & service discovery
- Аутентификация & авторизация
- Logging & Metrics
- Проблемы "монолитов"
- Работа с базами данных в микросервисах
- Механизмы общения между сервисами (sync & async)
- Самые распространенные паттерны микросервисов и зачем они нужны (Transactional outbox, Strangler application, API Gateway, Distributed tracing, Saga, etc)
- И многое другое

​

Курс по подготовке к техническому собеседованию на Golang-разработчика, грейд middle/middle+/senior Включает в себя необходимую теорию, стратегии ответов на сложные вопросы, и разбор часто встречающихся практических задач.
С помощью этого курса вы сможете за короткий срок подготовиться к сложным техническим собеседованиям.

Для кого этот курс

• Курс в первую очередь для тех, кто хочет перейти на Go с другого языка и не потерять при этом грейд, а в каких-то случаях даже поднять грейд при переходе.
• Так же курс подойдет и для действующих Go-разработчиков, которые хотят увеличить свой доход за счет смены работы.

Начальные требования
- Начальные знания языка Go
- Базовые знания в Computer Science
- Начальные знания о базах данных

Программа курса

• О курсе
• Работа с памятью в Go
• Платформа Go
• Планировщик и горутины
• Практика по конкурентности в Go
• Базы данных для собеседований
• Очереди сообщений. Apache Kafka
• Linux и сети
• Проектирование распределенных систем (System Design)
• Дополнительные материалы

Что вы получаете

• Навыки и знания, необходимые для успешного прохождения собеседований и получения офферов на большие суммы
• Неограниченный по времени доступ к информации
• Чат с поддержкой от автора курса

Наш преподаватель: Skill Issue

В курс входят
51 урок
10часов 39минут видео
2 теста

​

О курсе
курс по FastAPI: от основ API до создания веб-сервисов
API — это основа современных цифровых сервисов. Если вы хотите понять, как работают веб-приложения, взаимодействуют серверы и клиенты, и научиться создавать свои API с нуля, то этот курс для вас!
Мы начнем с основ API и веб-сервисов, разберем HTTP-протокол, запросы, методы и коды состояния, после чего шаг за шагом освоим FastAPI — один из самых быстрых и удобных фреймворков для Python.

Чему вы научитесь

• Работать с API
• изучите протоколы http/https
• http запросы
• Валидировать данные через Pydantic
• Основы работы с FastAPI
• Писать микросервисы
• Основные сетевые протоколы TCP UDP

Для кого этот курс

• Начинающим разработчикам, которые хотят понять, как работают API
• Python-разработчикам, желающим освоить FastAPI
• Всем, кто хочет создавать быстрые и удобные API-сервисы

Программа курса:

Введение в API и основы веб-сервисов

1. Определение API: назначение и примеры использования
2. Обзор типов API (REST, GraphQL, SOAP)
3. Принципы работы веб-сервисов
4. Сравнение синхронных и асинхронных подходов
5. Роль API в современных приложениях

Основы протокола HTTP

1. Структура HTTP-запроса и ответа
2. Основные HTTP-методы: GET, POST, PUT, DELETE
3. Значение HTTP-заголовков
4. Объяснение кодов состояния HTTP
5. Примеры взаимодействия клиента и сервера

Знакомство с FastAPI

1. Что такое FastAPI и его преимущества
2. Установка и настройка окружения (виртуальное окружение, pip)
3. Обзор документации и ресурсов сообщества
4. Сравнение FastAPI с другими фреймворками
5. Запуск первого приложения

Маршрутизация и работа с запросами

1. Создание маршрутов в FastAPI
2. Работа с параметрами пути (Path parameters)
3. Передача параметров через URL (Query parameters)
4. Обработка различных HTTP-методов в маршрутах
5. Основы работы с динамическими маршрутами

Валидация данных с помощью Pydantic

1. Знакомство с библиотекой Pydantic
2. Создание моделей данных для запросов
3. Валидация входящих данных
4. Обработка ошибок валидации
5. Примеры использования базовых валидаторов
6. Расширение моделей для типизации данных

Формирование ответов и обработка ошибок

1. Настройка формата JSON-ответов
2. Создание моделей ответов с Pydantic
3. Обработка исключений с использованием FastAPI
4. Выбор корректных HTTP-кодов при ошибках
5. Логирование ошибок для отладки
6. Рекомендации по улучшению юзабилити API

Документация и тестирование API

1. Автоматическая генерация документации (Swagger UI)
2. Обзор ReDoc и его возможности
3. Настройка метаданных для документации
4. Тестирование API через браузер
5. Использование Postman для ручного тестирования

Основы работы с зависимостями в FastAPI

1. Принцип инъекции зависимостей в FastAPI
2. Создание простых зависимостей
3. Применение зависимостей в маршрутах
4. Управление временем жизни зависимостей

​

Обучение торговли опционами с прогнозами и без, а не просто про них рассказывать, (плюс торговля по Фибоначчи).
Вы научитесь четко определять цели и по ним работать, отрабатывать любой прогноз.

День настал.
Ждать больше нечего — время действовать. Смотри ссылку выше

Ты хотел понять, как работают опционы?
Хотел освоить Фибоначчи — не по скринам, а в реальных сделках?
Это не курс. Это — боевое погружение в рынок. Сразу.

Мы не чат с “сигналами”.
Никто не сидит, тупо ожидая указаний.
Мы работаем в Zoom — вживую, вместе, на графиках:
анализируем рынок
обсуждаем сделки
входим в позиции и учимся думать как трейдер, а не как лудомант

Что ты получишь:

• Полную структуру по опционам: страйки, вола, греки, риск
• Настоящую торговлю по Фибоначчи
• Поддержку и разбор твоих сделок
• Команду, а не «наблюдателей»
• Доступ сразу после оплаты

я буду досконально и последовательно ОБУЧАТЬ торговле опционами с прогнозами и без, а не просто про них рассказывать, (плюс торговля по Фибоначчи).
Вы научитесь четко определять цели и по ним работать, отрабатывать любой прогноз.

я буду терпеливо и подробно отвечать на все ваши вопросы по прогнозам, покажу как реально торгует крупный игрок с очень большим пулом, покажу как работает маркетос в опционах и на фьючерсах.

я буду гораздо более полно и ЕЖЕДНЕВНО рассказывать - что именно я делаю ИМЕННО сейчас, какие связки торгую, ПОЧЕМУ я делаю именно так или иначе.

я буду подробно рассказывать и показывать свои ОПЦИОННЫЕ конструкции, которыми я оптимизирую торговлю по прогнозам и без них, как сокращаю риски и как повышаю доходность.

я буду минимум два раза в неделю (а-то и чаще) проводить ВИДЕО-эфиры с ответами на ваши вопросы, в том числе с возможностью прямого общения.

И, наконец, я буду показывать СТРИМЫ СО СВОЕЙ ОН-ЛАЙН ТОРГОВЛЕЙ на протяжении нескольких ЧАСОВ подряд (Российский рынок, Америка, крипта).
Покажу как разгонять счета и/или стать управляющим

До встречи в мире денег
Быстрая оплата = быстрый вход в рынок
Никаких «потом». Всё начинается сейчас.

Чем раньше зайдёшь — тем быстрее начнёшь зарабатывать.

Вход в сообщество — только для тех, кто готов к трансформации.
Остальные пусть продолжают сливать в тени.


Автор Евгений Питерский, Лучший опционный трейдер в 2021г., 3 место в ЛЧИ на срочном рынке в 2021г., 5-е место в мире в 2023 г. с капиталом от 1 000 000 $

​

Для чего применяется проектное управление?
1. Повышение эффективности проектных работ
2. Управление рисками и возможностями
3. Улучшение взаимодействия проектных команд
4. Совершенствование управления проектными бюджетами
5. И другие положительные эффекты применения проектного управления

Проект - уникальный процесс, состоящий из ряда согласованных и контролируемых мероприятий, направленных на достижение цели проекта.
Для целей исполнения проекта утверждаются сроки начала и завершения каждого элемента плана проекта, связи объектов плана, бюджет проекта (плановые расходы, доходы проекта, план движения денежных средств проекта, согласованные ресурсные планы (трудоемкость, материалоемкость). Обозначаются контрольные вехи проекта.

Программа

• 1. Основы теории управления проектной деятельностью
• 2. Показатели и параметризация проектов
• 3. Укрупненный план проекта
• 4. Укрупненное планирование доходной части проекта
• 5. Детализация плана проекта
• 6. Планирование объёмов и поставок проекта
• 7. Ресурсное планирование проекта
• 8. Формирование БДР проекта
• 9. Формирование БДДС
• 10. Контроль выполнения и прогноз