Новые складчины | страница 2

​

Хотите начать карьеру в 1С, но не знаете, с чего начать?
Этот курс поможет выбрать направление развития, подготовить резюме, пройти собеседования и получить работу в экосистеме 1С. Практические задания, реальные кейсы и пошаговый план помогут быстрее достичь профессиональных целей

Чему вы научитесь

• Разбираться в основных профессиях и карьерных направлениях 1С.
• Выбирать подходящий карьерный трек в зависимости от своих целей и сильных сторон.
• Планировать профессиональное развитие на несколько лет вперед.
• Анализировать вакансии и понимать требования работодателей.
• Составлять конкурентоспособное резюме.
• Подготавливать ответы на типовые вопросы собеседований.
• Избегать распространенных карьерных ошибок.
• Оценивать предложения работодателей и принимать взвешенные решения.
• Понимать, какие навыки влияют на рост дохода и карьерное продвижение.

Этот курс поможет разобраться в профессиях экосистемы 1С, выбрать подходящее направление развития и подготовиться к успешному трудоустройству как для начинающих специалистов, так и специалистов с опытом.

Вы узнаете, какие карьерные треки существуют в 1С, чем отличаются программист, аналитик и консультант, какие навыки востребованы работодателями и как выстроить собственный план развития.

Курс охватывает весь путь специалиста: от выбора профессии и составления резюме до прохождения собеседований, оценки офферов и построения долгосрочной карьеры.

Материал основан на реальном опыте работы в индустрии 1С и анализе карьерных траекторий специалистов разного уровня.

К концу обучения вы будете понимать:

• какое направление в 1С подходит именно вам;
• какие навыки необходимо развивать для роста дохода и востребованности;
• как искать работу и проходить собеседования;
• как построить долгосрочную и успешную карьеру в экосистеме 1С.

Главный результат курса — не просто знания, а готовый план действий для развития карьеры и поиска работы в 1С.

Программа курса
1. Введение
2. Рынок 1С и карьерные возможности
3. Выбор карьерного пути
4. Где работать в 1С
5. Резюме и собеседование
6. Офферы и карьера

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

​

В основе курса лежит stepstat*ru - учебный сайт-тренажёр и одновременно живое веб-приложение, которое собирает данные о курсах Stepik. На протяжении курса вы будете работать с его API: получать карточки курсов, рейтинги, отзывы, промокоды, статистику, команды авторов, поисковые логи и другие данные.

Мы сделали курс максимально практическим. Теория здесь нужна не для галочки, а чтобы вы не тыкались в API вслепую. Квизы тоже будут, но без фанатизма: ровно столько, чтобы закрепить важные идеи и не дать теории улететь из головы сразу после прочтения.

Дальше в каждой теме вас ждёт несколько подводящих задач перед боевой практикой. Мы старались делать их не сухими "получите поле name из JSON", а разными по механике, сюжету и настроению. Где-то будет простая разминка, где-то мини-детектив, где-то задача в контексте популярных вселенных - чтобы обучение не превращалось в бесконечную таблицу с endpoint’ами.

А вишенка на торте - рейд-боссы курса: реальные практические задачи на парсинг stepstat.ru. Там уже всё по-взрослому: живые данные, настоящие ответы API, пагинация, фильтры, авторизация, обработка ошибок и ощущение, что ваш скрипт наконец-то делает что-то полезное, а не просто печатает "Hello, JSON".

В курсе есть:

• вводный модуль про API, REST и документацию;
• модуль по requests: установка, первый запрос, Response, коды ответов, заголовки, cookies;
• большой модуль по JSON: вложенные структуры, даты, деньги, ошибки .json(), нормализация, JSON/CSV, flatten;
• модуль про точную настройку запроса: query/path-параметры, пагинация, batch, rate limiting, сессии и адаптеры;
• модуль про авторизацию API: API Key, Bearer/JWT, Basic Auth, cookies, OAuth и хранение токенов;
• модуль про сжатие HTTP-ответов;
• модуль про прокси и ротацию(в разработке).

Чему вы научитесь:

• уверенно читать документацию API и понимать, какие эндпоинты, параметры и форматы ответов вам нужны;
• отправлять GET и POST запросы через requests, передавать params, headers, cookies и таймауты;
• работать с объектом Response: проверять статус-коды, заголовки, тело ответа и Content-Type;
• разбирать JSON-ответы, ходить по вложенным структурам и не падать на null, пустых списках и неожиданных типах;
• приводить данные API к нормальному виду: даты, цены, рейтинги, списки, вложенные поля;
• сохранять результат в JSON и CSV так, чтобы его можно было использовать дальше;
• строить запросы с query- и path-параметрами, проходить пагинацию, делать batch-запросы и учитывать rate limiting;
• использовать Session, ретраи и HTTP-адаптеры для более устойчивого парсинга;
• работать с API Key, Bearer Token, JWT, Basic Auth и cookie-сессиями;
• понимать, как работает сжатие HTTP-ответов: gzip, deflate, br, zstd;
• подключать прокси к requests, проверять их и понимать базовые стратегии ротации.

Спойлер: Программа курса:

Введение

• Введение
• Содержание
• Что такое API
• Как работает современный API
• Что такое RESTful API и чем он нам полезен
• Изучение документации /docs

Основы requests

• API на пальцах: что это и зачем
• Установка и импорт
• Сигнатура метода GET и POST
• Объект Response
• Коды ответов HTTP
• Точка входа в API
• Фильтруем выдачу
• Договариваемся с сервером
• Предъяви своё печенье

Работа с JSON-ответами API

• Введение
• Синтаксис JSON и маппинг типов
• Навигация по структуре JSON
• Типы данных API: даты, цены, числа и null
• response.json() и ошибки
• Нормализация ответа
• Сохраняем результат в JSON
• Сохраняем результат в CSV
• Flatten: расплющиваем вложенные структуры

Точная настройка запроса

• Query-параметры
• Path-параметры
• Комбинированные запросы
• Пагинация в API
• Batch-запросы
• Rate limiting - ограничение на количество запросов
• Работа с сессиями
• HTTP Адаптеры

Авторизация API

• Введение в авторизацию API
• Bearer, API key, Basic Auth
• API Key
• Bearer Token и JWT
• Basic Auth
• Cookie и сессии
• OAuth 2.0

Безопасное хранение ключей и токенов

• Сжатие HTTP-ответов.
• Введение: зачем сжатие и когда оно важно
• Зачем использовать сжатие?
• deflate базовый алгоритм
• gzip проверенная классика
• br современный выбор
• zstd новейший алгоритм
• Обратная сторона: CPU vs сеть
• Сравнение алгоритмов: когда что выбрать

Прокси

• Введение 2.0
• Введение
• Proxies
• Используем прокси
• Серверные прокси
• Резидентские прокси
• Мобильные прокси
• Стратегии ротации прокси

Это конец

• Куда дальше?

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

​

Интенсив для тебя, если ты хоть раз ловил себя на этой мысли

• На рынке слишком много джунов и сложно выделиться
• Кажется, что нейросети скоро заменят начинающих разработчиков
• Что мне говорить про свои навыки в ИИ, если я ничего не понимаю
• В резюме нечем удивить работодателя
• Я изучаю C#, но не понимаю, как сделать проект, который действительно заинтересует работодателя

Этот интенсив подходит:

- Для учеников курсов C#

- Для тех, кто готовится к собеседованиям

- Для junior-разработчиков

- Для разработчиков, которые боятся, что ИИ их заменит


ПРОГРАММА:

День 1

Подключаем нейросети к проекту. Ты узнаешь

• как работают LLM
• как подключать GigaChat через C#

Результат: твоя программа отвечает через ИИ.


День 2

Управляем моделью правильно. Ты изучишь:

• системные промпты
• структурированный вывод
• JSON-ответы
• Function Calling

Результат: Нейросеть начинает выдавать предсказуемые ответы для твоего приложения.


День 3

Создаём поиск по смыслу. Разберём:

• эмбеддинги
• векторный поиск
• хранение данных
• поиск релевантной информации

Результат: твой сервис находит нужную информацию внутри документов.


День 4

Собираем полноценный проект

• объединяем компоненты
• оформляем проект
• подготавливаем для GitHub
• поймёшь, как презентовать проект работодателю

Результат: готовый ИИ-помощник для документов.

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

​

После DLC вы сможете собрать и отладить полноценный пайплайн для realtime analytics: забрать изменения из Postgres через CDC, передать их в Kafka, посчитать метрики в ClickHouse и отдать их через API — а также диагностировать типовые поломки по лагу, свежести и контрактам данных.

Кому подойдет этот курс:
middle+ Data Engineer

Какие инструменты освоите:

• Debezium
• Kafka
• ClickHouse
• PostgreSQL
• FastAPI
• CDC
• Python
• Docker
• Monitoring
• Schema Evolution

Что вы сможете после DLC:

• Собрать полный процесс обработки realtime-данных
  Вы соберёте сквозной пайплайн от источника до API и сможете объяснить каждое звено: зачем оно нужно и как влияет на остальные.
• Проектировать метрики для freshness и SLA
  Вы научитесь определять, насколько свежи данные, и строить метрики, по которым видно, выполняется ли SLA по задержке и качеству.
• Дебажить инциденты в проде
  Дубли, пропущенные события, lag, schema drift, неверные данные — вы научитесь находить причину и восстанавливать пайплайн.

Программа:

• Неделя 1: Realtime mindset, локальный стенд, CDC
  Architecture kickoff
  Теория
  • Что такое realtime analytics в инженерном смысле: latency, freshness, SLA, throughput, correctness
  • Типовой prod: CDC → Kafka → OLAP → API
  • Где в realtime-пайплайнах возникают ошибки: источник, транспорт, схема, агрегация, serving, monitoring
  • Как диагностировать pipeline: lag, offsets, row counts, freshness timestamps, API latency
  Практика
  Поднять локальный docker-compose стенд с Postgres, Kafka, Debezium, ClickHouse, FastAPI. Проверить связь всех компонентов и научиться смотреть логи.
  CDC basics
  Теория
  • CDC: зачем он нужен и чем отличается от batch export
  • Debezium: snapshot и streaming
  • Семантики insert/update/delete в контексте потоковых данных
  • Event envelope, keys, ordering, tombstones
  • Эволюция схемы и контракт данных между источником и приёмником
• Неделя 2: Kafka ingestion, надежность событий
  Kafka refresher
  Теория
  • Topics, partitions, offsets, consumer groups
  • At-least-once delivery и практические последствия. Другие семантики и их сложности
  • Idempotency и дубли на уровне downstream
  • Backpressure, in-flight и lag: как возникают и как диагностируются
  • Контракты для событий: naming, versioning, required fields
  Практика
  Написать producer/consumer для тестовых событий. Смоделировать задержку consumer и увидеть lag. Добавить тестовые дубли и проверить, как downstream должен на них реагировать.
• Неделя 3: ClickHouse, ingestion, realtime-агрегации
  OLAP
  Теория
  • Почему для realtime analytics нужен быстрый OLAP
  • Kafka Engine / ingestion pattern в ClickHouse и как его настроить и мониторить
  • Raw events vs serving tables, materialized views и incremental aggregation
  • Replacing/Summing/AggregatingMergeTree: когда они нужны и где легко ошибиться
  • Freshness как часть модели данных
  Практика
  Подключить ClickHouse к Kafka events. Создать raw events table. Построить materialized views для бизнес-метрик. Посчитать метрики по time window, entity, status/event type. Добавить freshness timestamp.
• Неделя 4: FastAPI metric service и начало проекта
  API
  Теория
  • Зачем нужен API поверх OLAP, если есть дашборды
  • Metric endpoints: filters, grouping, time range, pagination/limits
  • Cache: где помогает, где вредит freshness
  • API-level freshness checks
  • Error semantics: когда отдавать stale response, warning или возвращать ошибку
  Практика
  Реализовать FastAPI service поверх ClickHouse. Добавить endpoints для нескольких метрик. Поддержать time range и group by. Добавить cache для тяжелого запроса. Добавить freshness check.
• Неделя 5: Ops drill и продолжение проекта
  Дебаг
  Теория
  • Как дебажить realtime pipeline: подход, системность, сигналы
  • Runbook для инцидента: симптом, blast radius, гипотеза, проверки, fix, prevention
  • Лаги: source lag, Kafka lag, ClickHouse ingestion lag, API freshness
  • Schema drift: что ломается и как увидеть раньше пользователя
  • Wrong numbers: как сверять source, raw layer, aggregates и API
  Практика
  Получить заранее сломанный pipeline. Найти причину lag. Найти schema drift и предложить совместимое исправление. Найти причину неправильной метрики. Написать incident note и recovery plan.
• Неделя 6: Проверка проекта, демо и защита
  Финальная подготовка
  Теория
  • Как объяснять инженерные решения: latency vs correctness, cost vs freshness, simplicity vs flexibility
  • Как презентовать pipeline на собеседовании или внутри команды
  • Финальный разбор типовых ошибок перед защитой
  Защита проектов
  Теория
  • Demo на тестовых событиях
  • Разбор одной поломки и диагностики
  • Вопросы по semantics, freshness, duplicates, schema drift

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

​

Generative AI Fun with ChatGPT & Suno: No Tech Skills Needed by Phil Johncock

Язык курса английский + орг сделает русскую аудиодорожку [авто]

Чему Вы научитесь:
Создадите свою первую песню AI, повысьте свою уверенность и посмотрите, насколько простым и увлекательным может быть творчество AI — даже без технических навыков!
Ускорите написание песен с помощью Voice-to-Text! Записывайте идеи естественным образом и превращайте произнесенные слова в креативные песни AI — никаких проблем с набором текста, только чистый поток!
Освоите использование нескольких устройств, повысите креативность с помощью облачного хранилища и обретёте уверенность, легко переключаясь между приложениями, веб-сайтами и инструментами!
Используете метод 5-STAR Plus для подсказок ChatGPT, создадите персонализированные, рифмованные тексты и с легкостью редактируйте их в содержательные, готовые к исполнению песни!
Создадите полноценные песни AI в Suno, выбирайте жанры, концовки и структуры и используйте профессиональные советы, чтобы сделать свою музыку более веселой, отточенной и уникальной!
Освоите творчество в AI, преодолеете страхи перед технологиями и откроете для себя интересные способы создания песен, историй и трибьютов, исследуя идеи из «Your AI Adventure»!

Материалы курса:

Спойлер

8 разделов • 29 лекций • Общая продолжительность 2 ч 22 мин
Введение
Модуль 1 — Ваша первая веселая песня Suno с использованием копирования и вставки
Модуль 2 - Голос в текст - Ваша первая веселая песня Suno с использованием голоса в текст
Module 3 - Device Harmony Is Like Riding a Bike
Модуль 4: Использование ChatGPT для создания текстов песен и многого другого!
Модуль 5: Использование аудио для создания песен
Модуль 6: Глубокое погружение в «ваше приключение ИИ»
Модуль 7: За музыкой: Превращение реальной жизни в песню с ChatGPT и Suno

Этот курс проведет вас от полного новичка в области ИИ до создания пользовательских трибьютов с уверенностью. Каждый модуль знакомит с простыми практическими навыками, которые вы сможете сразу же использовать, даже если вы новичок в области ИИ. Мы начнем с простого обзора ИИ и того, что делает генеративные инструменты, такие как ChatGPT и Suno, такими захватывающими для личного творчества. Никаких сложных терминов — просто простое введение, чтобы помочь вам почувствовать себя непринужденно. Мы покажем вам, как инструменты Voice-to-Text меняют правила игры в использовании генеративного ИИ.

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

​

Это практический курс по созданию Backend-системы на FastAPI. Вы разработаете полноценную образовательную платформу с Clean Architecture, JWT-аутентификацией, тестированием, очередями, Docker-runner для проверки кода и системой прогресса обучения. Курс ориентирован на разработчиков, которые хотят перейти от простых API к архитектурно сложным backend-проектам. Внимание, данный курс не содержит ни минуты видео!

Чему вы научитесь:

• Проектировать backend-приложения на FastAPI с использованием Clean Architecture
• Разделять систему на domain, application, infrastructure и delivery слои
• Реализовывать Use Cases, репозитории и Unit of Work
• Работать с SQLAlchemy, миграциями и persistence-слоем
• Создавать JWT-аутентификацию, роли и систему авторизации
• Писать unit, integration и end-to-end тесты
• Разрабатывать интерактивные системы тестирования и отслеживания прогресса
• Реализовывать платформу кодовых задач с автоматической проверкой решений
• Настраивать Docker-runner для безопасного исполнения пользовательского кода
• Работать с очередями, worker-процессами и брокерами сообщений
• Проектировать масштабируемую архитектуру образовательной платформы
• Оптимизировать производительность через индексы и кеширование

Код проекта, который создается в рамках курса, вы можете посмотреть на GitHub.

Чему научитесь:

Модуль 1. «MVP».

• Мы спроектируем и реализуем первую рабочую версию онлайн-школы на FastAPI с опорой на Clean Architecture.
• Разберем структуру проекта, разделим домен, application, persistence и delivery-слои, настроим конфигурацию, ошибки и инфраструктурную основу.
• Реализуем ключевые сущности Course, Module, Section, Lecture и User, добавим роли пользователей и базовую модель доступа.
• Построим read- и write-сценарии через Use Cases, оформим контракты слоев, подключим ORM, репозитории, Unit of Work и миграции базы данных.
• Вынесем функциональность в FastAPI-эндпоинты, оформим OpenAPI-документацию, реализуем JWT-аутентификацию, авторизацию и защиту маршрутов.
• В завершении раздела проведем практическое, unit, интеграционное и end-to-end тестирование проекта.

Модуль 2. «Интерактивное обучение: тесты, попытки, прогресс»

• Мы расширим MVP интерактивной частью и перейдем от простого контента к активному обучению.
• Реализуем роли для авторов, студентов и управляющих пользователей, добавим сущности Question, AnswerOption и QuestionAttempt.
• Научимся поддерживать одиночный и множественный выбор ответов, фиксировать попытки прохождения тестов, рассчитывать результаты, баллы и статусы.
• Построим авторские сценарии создания тестов и пользовательские сценарии прохождения, добавим прогресс обучения как часть доменной модели и обсудим учебную мотивацию через баллы.
• Реализуем persistence-слой интерактивного этапа, FastAPI-роуты, зависимости и схемы, после чего протестируем модуль вручную и с помощью автоматизированных тестов.

Модуль 3. «Кодовые задачи и Docker-runner»

• Мы добавим в платформу практические задания и систему автоматической проверки решений.
• Начнем с домена простых задач: реализуем сущность Task, попытки решений, историю отправок, правила проверки, роли, владельцев и доступы.
• Перейдем к кодовым задачам: создадим сущность CodeTask, сценарии отправки кода, application-слой проверки и жизненный цикл результата.
• Настроим очередь и worker для асинхронной обработки, разработаем Docker-runner для безопасного исполнения пользовательского кода и сохранения артефактов проверки.
• Отдельно рассмотрим безопасность, отказоустойчивость, внешний брокер, реальную очередь и поддержку разных языков программирования.
• В конце раздела подключим FastAPI-слой, обновим учебный прогресс и протестируем этап задач вручную и автоматически.

Модуль 4. «Платформенные сценарии вокруг обучения»

• Мы превратим проект в более полноценную образовательную платформу вокруг курсов, студентов и авторов.
• Реализуем жизненный цикл курса со статусами draft, published и archived, бизнес-сценарий публикации, каталог курсов и карточку курса.
• Добавим обложку, описание, сложность, теги, поиск и фильтрацию по темам, тегам и уровню сложности.
• Построим аналитику для студента и автора: завершение курса, баллы, слабые места, прохождение, сложные вопросы и задачи.
• Реализуем рейтинги, отзывы, комментарии, обсуждения под лекциями и историю активности студента.
• В завершении раздела оптимизируем чтение данных с помощью индексов и кеширования контента.

Программа:

MVP:

1. Обзор проекта, стека и маршрута разработки
2. Clean Architecture на практике
3. Структура проекта: каркас, пакеты, стандарты
4. Конфигурация и ошибки: фундамент production-подхода
5. Сущность Course как бизнес-ядро
6. Сущности Modules, Sections и структура курса
7. Сущность Lecture и учебный материал
8. Сущность User и роли: модель доступа
9. Read-сценарии: первые Use Cases
10. Write-сценарии: управление контентом через Use Cases
11. Контракты слоёв: интерфейсы, границы, ответственность
12. Persistence: ORM отдельно, домен отдельно
13. Репозитории: доступ к данным
14. Unit of Work: транзакции как часть архитектуры
15. Миграции базы данных и инфраструктура
16. FastAPI как слой доставки
17. Эндпоинты чтения
18. Эндпоинты управления
19. OpenAPI: документация, теги, схемы ошибок
20. Аутентификация: регистрация, логин, JWT
21. Авторизация: роли, доступы, защита маршрутов
22. Практическое тестирование проекта
23. Автоматизированное тестирование проекта (Unit тесты)
24. Интеграционное тестирование и End-to-End тесты
25. Домашнее задание

Интерактивное обучение: тесты, попытки, прогресс:

1. Точка входа во второй модуль: от контента к активности
2. Роли второго этапа: кто создает, кто проходит, кто управляет
3. Cущность Question
4. Сущность AnswerOption и варианты ответа
5. Формы ответа: одиночный и множественный выбор
6. Сущность QuestionAttempt и прохождение тестов
7. Результаты теста, баллы и статус
8. Авторские сценарии для тестов
9. Домашнее задание
10. Пользовательские сценарии прохождения
11. Прогресс обучения как новая часть домена
12. Баллы и учебная мотивация
13. Persistence интерактивного этапа: ORM, репозитории, UoW
14. FastAPI для интерактивного этапа: роуты, зависимости, схемы
15. Практическое тестирование интерактивного этапа
16. Автоматизированное тестирование тестового этапа
17. Домашнее задание

Кодовые задачи и Docker-runner:

1. Точка входа в этап задач
2. Сущность Task
3. Попытка решения и история отправок
4. Правила проверки простых задач
5. Роли, владелец и доступы в домене задач
6. Авторские сценарии простых задач
7. Пользовательские сценарии простых задач
8. Контракты и инфраструктурные границы
9. Persistence простых задач и развитие схемы
10. Кодовые задачи, сущность CodeTask
11. Отправка кода и жизненный цикл проверки
12. Авторские сценарии кодовых задач
13. Application-слой кодовых задач
14. Очередь и worker
15. Среда исполнения: Docker-runner и артефакты проверки
16. Безопасность и отказоустойчивость проверки кода
17. Прогресс кодовых задач и итоговая учебная модель
18. FastAPI и сценарии проверки задач
19. Практическое тестирование этапа задач
20. Внешний брокер и реальная очередь
21. Поддержка других языков программирования в задачах
22. Практическое тестирование этапа задач, ч.2
23. Автоматизированное тестирование этапа задач
24. Домашнее задание

Платформенные сценарии вокруг обучения:

1. Жизненный цикл курса: draft, published, archived
2. Бизнес-сценарий публикации курса
3. Каталог курсов и карточка курса
4. Обложка, описание, сложность и теги курса
5. Домашнее задание
6. Поиск по каталогу курсов
7. Фильтрация по темам, тегам и сложности
8. Профиль пользователя
9. Аналитика для студента: завершение, баллы, слабые места
10. Домашнее задание
11. Аналитика для автора: прохождение, сложные вопросы и задачи
12. Рейтинг и отзывы о курсе
13. Домашнее задание
14. История активности студента по платформе
15. Индексы, оптимизация чтения
16. Кеширование контента

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

​

Современный мир требует технических навыков с самого раннего возраста, но часто сухая теория лишь отбивает интерес к учебе. Этот образовательный продукт предлагает увлекательный способ погрузить ребенка в мир технологий через игру и интерактивные задания. Осваивая базовые алгоритмы, циклы и функции, ученик разовьет логическое мышление и научится самостоятельно решать нетривиальные задачи. Такой подход заложит прочный фундамент для будущего успешного развития в IT-сфере без скучных лекций и зубрежки.

Чему вы научитесь:
Понимать логику программирования в доступной и игровой форме.
Работать с циклами и повторителями на практике.
Создавать и применять базовые и сложные функции.
Решать алгоритмические задачи и головоломки.

Для кого этот курс:
Для родителей, которые хотят, чтобы ребенок всерьез увлекся программированием.
Для тех, кто пытается мягко заинтересовать ребенка полезными технологиями.
Для детей, которым нужно развить математическое и алгоритмическое мышление.

Программа курса:
Урок 1. План курса. Общие рекомендации.mp4
Урок 2. Знакомство с программой .mp4
Урок 3. Цикл. Теория .mp4
Урок 4. Цикл. Практика .mp4
Урок 5. Повторитель. Теория .
Урок 6. Повторитель. Практика.
Урок 7. Повторитель. Продолжение.
Урок 8. Функции. Теория.
Урок 9. Функции. Практика .
Урок 10. Функции. Продолжение .
Урок 11. Сложные функции.
Урок 12. Решаем сложные задачи
Урок 13. Головоломки.
Урок 14. Дополнительные материалы.

Кто такой Юрий Мануленко:
Профессиональный web-разработчик с профильным образованием техника-программиста. Успешно создает сайты для различных компаний и активно преподает информатику и основы программирования как детям, так и взрослым.

Почему стоит доверять автору:
Имеет профильное техническое образование в сфере IT.
Обладает ежедневным практическим опытом коммерческой веб-разработки.
Имеет большой опыт репетиторства, умеет объяснять сложные концепции простым языком.

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

​

Система, которая ведёт от нуля до работы с клиентами: дизайн, верстка, 3D и реальный коммерческий проект под ключ.

Курс "Кухня Umapalata. Профессия 360°". Освой профессию веб-дизайнера и no-code разработчика.
Полная система обучения, которая ведет тебя от первых шагов до работы с клиентами. Ты проходишь дизайн, Верстку, 3D, анимации и сборку сайта — и создаешь коммерческий проект под ключ

После завершения обучения ты:
Освоишь 4 ключевых инструмента: Webflow, Framer, Spline и Photoshop — не поверхностно, а через практику на реальных задачах.
Будешь создавать сайты под ключ без кода — от идеи до готового проекта.
Научишься делать 3D-сцены в Spline и использовать их в современных сайтах.
Будешь уверенно работать в Webflow и Framer, понимая логику верстки, а не просто повторяя действия.
Работать с нейросетями: генерировать идеи, тексты, визуал и ускорять работу.
Проходишь полный цикл работы с клиентом:от первого сообщения до сдачи проекта и оплаты.
Понимаешь, где искать заказы и как доводить их до результата, а не сливать на этапе правок.
Сделаешь портфолио с реальным проектом, за который не стыдно.
Что входит в профессию 360°
Все инструменты и навыки в одном месте.
Ты постепенно осваиваешь Webflow, Framer, Spline и Photoshop, создаешь проекты и собираешь реальное портфолио веб-дизайнера и no-code разработчика.

8 проф. проектов — доказательство твоих навыков
Все инструменты и навыки в одном месте. Ты постепенно осваиваешь Webflow, Framer, Spline и Photoshop, создаешь проекты и собираешь реальное портфолио веб-дизайнера и no-code разработчика.

53 Часов контента - Погружение во все направления: дизайн, верста, 3D, анимация,Ai, no-code
8 Полноценных сайтов в портфолио От макета в Figma до адаптированного сайта.
370 Видео-урока 80% — практика: реальные задачи, работы, интерактивы, разборы.

Программа

1. Модуль — Webflow
26 часов практики: не просто “куда нажать”, а как самому собирать сайты, за которые платят.
Практикум Webflow
Кухня Webflow
Мастер-класс №1
BankМастер-класс №2
GalleryМастер-класс №3
MountainМастер-класс №4
ResponsiveМастер-класс №5
Landing Page
6 бонусных практических видео
2. Модуль — Framer
9 часов практики: быстрые сайты + понимание ноукодов, потому что клиенты не выбирают один инструмент.
Практикум Framer
Кухня Framer
3. Модуль — Spline
8 часов практики: без Photoshop ты не разработчик — правки, обрезка, дорисовка и контроль всей графики на сайте.
Практикум Spline
Кухня Spline
4. Модуль — Photoshop
3D и интерактив: как добавить в сайт эффект, который сразу выделяет тебя среди остальных.
Кухня Photoshop
5. Модуль — Полный путь коммерческого проекта
От клиента до денег: реальный проект, где ты проходишь весь путь — без теории и симуляций.
О чем этот блок и зачем он вообще?Почему навыков недостаточно?
Финальный результат: оплаченный проект
Где реально есть деньги?
Где искать клиентов
Формула сильного захода. Примеры переписок
Что делать, если вам написали первыми?
Почему я не работаю по шаблонному брифу?
Как формируется коммерческое предложение
Пять пунктов договора, которые спасают разработчика
Подписание договора (пример через Вчасно)
С кем можно работать: ФОП, группы, ограниченияПример обученного AI на реальном проекте
Как создать AI-помощника под проект
Использование AI для коммерческого сайта
Какие AI реально нужны разработчику
Генерация изображений в (реальный кейс)
Google Gemini для генерации изображений
Recraft для графики сайта
Секреты Photoshop для веб-разработчика
Дизайн сайтаПодготовка дизайна к верстке
Стайл-гайд в Webflow: чтобы сайт не развалилсяГрадиент текста в Webflow
Первый экран: собираем главный блок
Второй блок: логика и сборка
Переводим формат всех изображений в WebP
Делаем сайт резиновым (Responsive)
Третий блок: детали, которые решают
Четвертый блок: работа с композицией
Пятый блок: как не перегрузить сайт
Шестой блок: финальная логика страницы
Подвал: недооцененный элемент сайта. КомпонентыМеню сайта: как не сделать колхозFAQ: блок, который влияет на решениеКомпоненты
Адаптив сайта — часть 1
Адаптив сайта — часть 2
Адаптив сайта — часть 3
Адаптив сайта — часть 4
Анимация на сайте — часть 1
Анимация на сайте — часть 2
Анимация на сайте — часть 3
Анимация на сайте — часть 4
Горизонтальный скролл блока на мобильном
Бегущая строка
Финальная проверка: что нельзя пропустить перед сдачей
SEO и настройки: чтобы сайт не был просто красивым
Что делать после сдачи проекта

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

​

В 1, 2 и 4 модулях авторы чек-листы назвали Справочные материалы.

Практический мини-курс по системной работе с Claude, ChatGPT и Gemini в ежедневной разработке.

• 19 уроков
  
• 4 модуля
  
• ~190 минут
  
• Формат: скринкасты с лайв-демонстрациями
  
• Сквозная тема: подсистема скидок/ценообразования через весь курс

AI в 1С как инструмент ускорения разработки
По теме AI много докладов и статей. Интерес высокий, кейсов становится больше. При этом не хватает пошагового обучения, которое показывает:

• Как создавать рабочие промпты для задач 1С
• Как работать с большими объёмами кода и данных
• Как снижать риск «галлюцинаций»
• Как встроить AI в процесс разработки

Из-за этого AI используют фрагментарно: для отдельных запросов или быстрых экспериментов. Курс формирует понятную систему работы и AI становится частью ежедневной разработки, ускоряя работу и сокращая ошибки.

Программа мини-курса

• Модуль 1: основы AI
  1.1. Как устроены LLM
  Токены, контекстное окно, температура, статистическое предсказание, почему нет памяти между сессиями.
  1.2 Возможности AI для 1С
  Как решается одна и та же задача с AI и без AI. Обзор разных типов: код, ТЗ, тесты, ревью и т.д.
  1.3 Выбор инструмента
  Критерии и обзор параметров и возможностей разных моделей, сравнение на одной задаче, советы по выбору.
  1.4 Способы работы с AI
  Передача контекста ИИ в разных интерфейсах работы, плюсы/минусы подходов.
  1.5 Анатомия промпта
  Промпт-инжиниринг для 1С, Структура промпта, обзор каждого компонента
• Модуль 2: AI для написания кода
  2.1 Генерация алгоритмов
  Алгоритм с нуля через AI: постановка задачи, итерации, доработка результата.
  2.2. Формы и интерфейс
  Генерация формы целиком: реквизиты, команды, обработчики, элементы управления.
  2.3. Рефакторинг
  Оптимизация легаси-кода и приведение к стандартам 1С на живом примере.
  2.4. Запросы и работа с данными
  Генерация и оптимизация запросов на языке запросов 1С.
  2.5. Интеграция с БСП
  Поиск нужных механизмов БСП, адаптация своего кода под библиотеку.
• Модуль 3: документация, тестирование, code review
  3.1. Документация
  4 вида: комментарии по ИТС, пакетная, пользовательская, аналитическая.
  3.2. Стратегия тестирования
  Дымовые тесты, тесты подсистемы, карта рисков, выходная карта для QA.
  3.3. Автоматизация тестов
  Генерация кода тестов для xUnitFor1C, YAxUnit, Vanessa ADD.
  3.4. Code Review с AI
  Три ракурса: стандарты/баги, производительность, безопасность. Полный цикл.
• Модуль 4: продвинутые техники
  4.1. Большой контекст
  Карта модуля, стратегии нарезки, суммаризация контекста, сессионная работа.
  4.2. Управление вниманием AI
  Семантическая разметка кода, AI-логирование, управление коммитами.
  4.3 Экономные режимы
  Сигнатуры вместо тел, diff вместо кода, запрет болтовни, диагноз перед кодом.
  4.4. Цепочки промптов
  Декомпозиция сложных задач. Сквозной пример: автоматическое ценообразование.
  4.5. Интеграция в рабочий процесс
  Live-прогон задачи от ТЗ до коммита. Матрица решений. Сборка AI-кита.
• Бонусы к курсу
  Библиотека из 50 промптов — все промпты из 18 уроков для копирования
  Чек-листы по каждой теме
  Шпаргалки: матрица решений, формат промпта, стратегии

После курса вы освоите

• Системный промпт-инжиниринг для 1С
• Работу с большими кодовыми базами
• Автоматизацию тестирования
• Проведение AI-code review
• Работу с БСП через AI
• Генерацию и оптимизацию кода

После курса вы сможете

• Генерировать алгоритмы с нуля
• Работать с большими данными без потери контекста
• Проводить code review с трёх ракурсов
• Автоматически создавать тесты
• Искать механизмы в БСП
• Быстро писать запросы
• Рефакторить легаси-код

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

​

Перейдите от ручных выгрузок — к надежным API-каналам обмена.

Научитесь настраивать двусторонний обмен данными, разрабатывать веб-сервисы и подключать внешние системы. Освойте XML, JSON, HTTP-протоколы и планы обмена для создания сложных интеграций.

О чем курс
Обмен данными — это важный механизм платформы «1С:Предприятие» для интеграции с внешним миром. Это основной инструмент, который превращает изолированную бухгалтерскую систему в центральный хаб бизнеса, автоматически обмениваясь информацией с сайтами, банками и другими программами.

Наш курс даст вам полное понимание всех каналов обмена — от работы с файлами Excel и XML до настройки API-интеграций через веб-сервисы и HTTP. Вы научитесь не только импортировать и экспортировать данные, но и проектировать надежные, автоматизированные схемы взаимодействия между различными системами, создавая целостное информационное пространство для компании.

Программа курса:

Введение. Обмен данными с помощью файлов различных форматов
Основные технологии, используемые при решении задач обмена
Работа с текстовыми файлами
Работа с DBF-файлами
Работа с ZIP-файлами

Обмен данными с помощью HTML-документов. Передача файлов
Работа с HTML-документами. Получение из HTML-документа необходимой информации
Использование электронной почты для передачи файлов
Использование протокола FTP
Использование протокола HTTP

COM- и OLE-технологии. Внешние источники данных
Работа с файлами Microsoft Office (на примере MS Excel и MS Word)
Доступ к информационной базе «1С:Предприятие» через COM-соединение
Доступ к информационной базе «1С:Предприятие» через OLE-соединение
Сравнение COM- и OLE-технологий
Создание внешнего источника данных (на примере MS Excel или MS Access)

XML-технологии
Основы языка XML
Базовые механизмы (низкоуровневая модель) для работы с XML-документами
Пространства имен XML
XML-сериализация. Простые и сложные типы данных
Объектная модель для работы с XML-документами
Смешанная модель для работы с XML-документами
Язык преобразования XML-документов (XSLT)

XML-схемы. Механизм XDTO. Работа с JSON
XML-схемы
XDTO-пакеты. Фабрика XDTO
Чтение и запись XML-данных с помощью XDTO
Импорт и экспорт XML-схем
Создание фабрики XDTO без изменения конфигурации
XML-сериализация с использованием XDTO
Обмен данными на основе JavaScript (JSON)

WEB-сервисы
Использование сторонних WEB-сервисов
Подключение WEB-сервиса по статической и динамической ссылке
Простой протокол доступа к объектам (SOAP). REST-системы
Разработка собственного WEB-сервиса
Установка WEB-сервера (на примере Apache). Публикация базы

HTTP-сервисы. Интеграция с приложениями
Использование сторонних HTTP-сервисов
Разработка собственного HTTP-сервиса
HTTP-методы
Взаимодействие с мессенджером MAX

Планы обмена
Создание и настройка плана обмена
Регистрация изменений. Инфраструктура сообщений
Односторонний и двухсторонний обмен
Универсальный обмен данными
Распределенные информационные базы

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

​

Что такое Тренажер?
Это 15 объёмных кейсов - как на реальной работе, только практика. Разные сферы и уровни: от маркетинга до транспортных технологий, от джуна до синьора.

Преподаватель проверит ваши решения и даст ценную обратную связь.

Зачем это нужно?
Чтобы построить крутую карьеру в аналитике, просто знать SQL и Python недостаточно.

Важно уметь решать реальные бизнес-задачи - и тренажёр закрывает как раз этот вопрос.

Что вы получите в итоге?
Вы прокачаете ключевые навыки без лишней теории, укрепите портфолио и сможете уверенно перейти на следующий уровень в карьере.


Этот тренажер - для вас, если вы...

Учитесь аналитике данных и хотите выделяться уже на старте
Получите уникальные кейсы для портфолио, примените свежие знания на практике и станете более востребованным кандидатом на рынке труда, чем ваши конкуренты

Аналитик данных с небольшим опытом и хотите расти в профессии
Попробуете себя в роли аналитика в разных сферах, расширите спектр своих компетенций и сможете двинуться дальше туда, где интересно

Опытный аналитик данных, хотите прокачать навыки и идти вперёд в карьере
Сможете поддержать свои навыки в тонусе, решите необычные кейсы из других сфер и усилите фундамент для дальнейшего карьерного роста

Блок 1. Кейсы из eCommerce (онлайн-торговля)

Начальный уровень (Junior)
• EDA заказов

Средний уровень (Middle)
• Когортный анализ
• Retention (удержание)

Продвинутый уровень (Senior)
• Оптимизация ассортимента

Блок 2. Кейсы из FinTech (финансовые услуги)

Начальный уровень (Junior)
• Анализ транзакций

Средний уровень (Middle)
• RFM-сегментация

Продвинутый уровень (Senior)
• Анализ аномалий

Блок 3. Кейсы из сферы маркетинга

Начальный уровень (Junior)
• Performance-отчёт

Средний уровень (Middle)
• Воронка конверсии

Продвинутый уровень (Senior)
• A/B тест креативов/каналов

Блок 4. Кейсы из RideTech (технологии транспорта и мобильности)

Начальный уровень (Junior)
• Анализ поездок

Средний уровень (Middle)
• Гео тепловая карта спроса

Продвинутый уровень (Senior)
• Создание дашборда

Блок 5. Кейсы из Streaming (стриминговые технологии)

Начальный уровень (Junior)
• Метрики вовлечения (engagement)

Средний уровень (Middle)
• Сессионный анализ

Продвинутый уровень (Senior)
• A/B тест новой фичи

Автор и преподаватель - Михаил Строганов

Продуктовый аналитик в Magnit OMNI
Более 5 лет опыта в аналитике данных
Реализовывал проекты в области автоматизации аналитической отчетности для рекламодателей приложения Магнит
Провел более 40 A/B тестов в разнообразных сетапах
Преподаватель курсов по анализу данных на площадках SkyPro, Hexlet, Университет Синергия
Автор статей в сфере анализа пользовательского опыта
Провел более 500 персональных консультаций и 100 групповых занятий

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

​

Что даст вам этот курс?

• Научитесь проектировать ИИ-агента как полноценную систему: разберете агентный цикл (ReAct), принципы контролируемого рассуждения и соберете базового агента
• Сможете выбирать и подключать модели под задачу: освоите подходы к роутингу, fallback/HA и базовые принципы выбора модели на основе ограничений и метрик
• Сможете интегрировать агента с инструментами и внешними системами: реализуете Function Calling и кастомные инструменты (API/SQL/SaaS), включая безопасную работу с токенами и доступами
• Освоите протоколы и real-time взаимодействие: примените MCP, WebSockets/Streaming и Realtime API; разберете связность и сценарии агент–агент (A2A)
• Научитесь строить память и RAG для агентных сценариев: реализуете управление контекстом, векторную/графовую память и гибридный поиск (Agentic RAG)
• Сможете оркестрировать одиночные и мультиагентные решения: освоите LangGraph, n8n, SDK и handoffs (передача управления между агентами), включая типовые ошибки и особенности мультиагентных систем
• Поймете, как довести агента до продакшена: внедрите оценку качества (evals) и наблюдаемость (observability), добавите guardrails (ограничители и защитные механизмы), лимиты стоимости, retries/circuit breakers и защиту от prompt injection/злоупотребления инструментами

Программа:

Фундамент агентных систем
При использовании LLM как простого инструмента генерации возникает ограничение в создании автономных, надежных и масштабируемых решений. Изучение архитектуры агентного мышления, инфраструктуры моделей и data-driven роутинга позволит проектировать полноценные ИИ-агенты для production-среды;
Тема 1: Архитектура агента
Тема 2: Инфраструктура агентов
Тема 3: Бенчмарки и data-driven роутинг: от теории к коду // ДЗ

Инструменты агента
Без подключения внешних инструментов, API и автоматизации ИИ-агент остается ограниченным в выполнении реальных бизнес-задач. Изучение function calling, agent skills и кастомных интеграций позволит разрабатывать функциональных агентов, способных взаимодействовать с корпоративными системами, сервисами и рабочими процессами.
Тема 1: Function Calling: как дать агенту руки
Тема 2: Продуктивность разработчика и Agent Skills
Тема 3: Кастомные инструменты и автоматизация // ДЗ

Протоколы и коммуникация агентных систем
При отсутствии стандартизированного подключения инструментов, контекста и каналов взаимодействия агентные системы становятся ограниченными, медленными и плохо масштабируются. Изучение протоколов подключения, real-time коммуникации и межагентного взаимодействия позволит проектировать гибкие, расширяемые и высокопроизводительные агентные платформы.
Тема 1: Model Context Protocol (MCP)
Тема 2: Real-time коммуникация
Тема 3: OpenAI Realtime API и A2A взаимодействие // ДЗ

Хранилище и контекст
Ответы агента становятся неточными, когда не хватает памяти, фактов и связей между данными. Освоение векторных баз, Agentic RAG и графовой памяти дает агенту управляемый доступ к знаниям и позволяет повысить точность решений, работать с долгосрочным контекстом в сложных предметных областях;
Тема 1: Векторная память и Agentic RAG
Тема 2: Графовая память и сложный контекст // ДЗ

Оркестрация и логика агентных систем
Без управляемой логики и оркестрации ИИ-агенты не справляются со сложными задачами, теряют контроль над процессом выполнения и не масштабируются. Изучение методов планирования, фреймворков и мультиагентных подходов позволит проектировать устойчивые и управляемые агентные системы для сложных сценариев;
Тема 1: Декомпозиция задач и самокоррекция
Тема 2: Агентные фреймворки: OpenAI и Anthropic SDK
Тема 3: Продвинутая оркестрация: LangGraph
Тема 4: Low-code оркестрация: n8n
Тема 5: Мультиагентные системы и Swarm // ДЗ

Оценка, наблюдаемость и безопасность ИИ-агента
Непонятно, действительно ли агент решает задачу или просто тратит токены и создает риски? Внедрение evals, observability и guardrails делает качество, стоимость и поведение агента измеримыми. Это позволяет контролировать надежность, безопасность и бюджет агентной системы в продакшене.
Тема 1: Оценка (Evals) и Observability
Тема 2: Безопасность и Guardrails // ДЗ

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

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

​

The Vibe Coding Bootcamp: Become an AI-Augmented Developer by Jacinto Wong

Язык английский + субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)

Чему вы научитесь:
Превратите свои идеи в реальные веб-приложения с помощью ИИ, даже если у вас никогда раньше не было реализованных проектов.
Научитесь управлять ИИ как технический руководитель, а не прописывать каждую строчку кода от руки.
Создавайте подсказки, которые превратят таких моделей, как ChatGPT, Gemini и Claude, в надежных партнеров по программированию.
Создавайте профессиональные фронтенд- и фулстек-проекты, которые произведут впечатление на работодателей.
Повысьте свой уровень навыков с помощью инструментов искусственного интеллекта и интегрированных сред разработки, таких как GitHub Copilot, Cursor и Zed.
Создайте портфолио, доказывающее вашу способность более эффективно и результативно использовать ИИ при разработке готовых к внедрению приложений.

Почему именно этот курс программирования от Vibe Coding?
Потому что этот курс разработан с нуля, чтобы превратить вас в профессионального разработчика, ориентированного на искусственный интеллект.
Вы получите практические навыки работы с широким спектром передовых инструментов, включая такие модели, как ChatGPT, Gemini и Claude, встроенные в редактор навигаторы, такие как GitHub Copilot, и полностью интегрированные семинары по искусственному интеллекту, такие как Cursor.
Помимо инструментов, вы освоите передовые профессиональные методы, такие как использование режима AI Agent Mode для решения сложных задач и протокола Model Context Protocol (MCP) для подключения вашего ИИ к реальным данным.
Но самое важное — вы не будете изучать «вайб-программирование» в традиционном смысле этого слова...
Вы не просто научитесь заставлять ИИ писать код; вы освоите правильный образ мышления и рабочий процесс для управления этими мощными партнерами в создании профессиональных проектов, что даст вам значительное преимущество в любой современной карьере в сфере технологий.
Этот курс переворачивает традиционную модель программирования с ног на голову. Вместо того чтобы писать строчка за строчкой, вы будете выступать в роли креативного директора, управляя передовыми инструментами искусственного интеллекта, чтобы воплотить ваши идеи в жизнь. Вы научитесь эффективно задавать вопросы, планировать как профессионал и использовать современные инструменты, такие как Copilot, Cursor и Gemini, для создания всего, от забавных игр до полнофункциональных приложений.
Каждый проект разработан для повышения ваших навыков и создания реальных проектов для портфолио, которыми вы сможете гордиться. В итоге у вас даже будет профессиональный сайт-портфолио, демонстрирующий ваши работы, и знания, необходимые для уверенного выступления на любом собеседовании.
Независимо от того, начинаете ли вы с нуля или хотите быстро повысить свою квалификацию, этот курс поможет вам создавать более эффективные решения и получить работу.

Vibe Coding — это хорошо или плохо?
Иногда словосочетание «вайб-кодирование» имеет негативный оттенок. И это вполне заслуженно.
Если делать это небрежно или неосторожно, это может привести к ужасным последствиям .
Так обстоит дело со многими мощными инструментами — их эффективность зависит от мастерства оператора.
Представьте себе новичка, пытающегося использовать телескоп Хаббл... даже несмотря на то, что он использует невероятно мощный инструмент, скорее всего, у него ничего не получится!
Если вы просто вставляете случайные подсказки в ИИ и принимаете любой полученный код, вы можете получить раздутые, хрупкие проекты, которые на самом деле не понимаете. Ошибки скрываются под слоями автоматически сгенерированной логики, страдает производительность, а небольшие изменения становятся пугающими, потому что вы никогда не уверены, что именно ИИ сделал «под капотом». В худшем случае вы получите портфолио, полное кода, который выглядит впечатляюще на первый взгляд, но разваливается при реальном использовании или на техническом собеседовании.
Но в руках человека, понимающего как принципы работы кода, так и особенности мышления искусственного интеллекта, Vibe Coding превращается в нечто совершенно иное...
Это превращается в мощное сотрудничество. Вы становитесь креативным директором. Именно вы определяете архитектуру, устанавливаете ограничения, проверяете решения и направляете ИИ к чистым, поддерживаемым решениям. Вы знаете, когда доверять его предложениям, а когда игнорировать их. Вы можете запросить у него несколько вариантов, переработать его вывод и подтолкнуть его к более эффективным шаблонам. При таком подходе Vibe Coding — это не упрощение навыков, а их множитель, позволяющий опытному разработчику быстрее выпускать более качественные проекты, исследовать больше идей и сосредоточиться на творческой и концептуальной сторонах создания программного обеспечения.

Что включает в себя этот курс программирования Vibe Coding?
Этот курс подробно рассматривает весь спектр инструментов, которые вы можете использовать для создания качественного кода, от различных моделей до различных интегрированных сред разработки (IDE). Но, возможно, что еще важнее, он учит вас образу мышления, необходимому для создания качественного кода .

Вот краткий обзор того, что конкретно охватывает этот курс:

Спойлер

1. Основы: Образ мышления и рабочий процесс. Этот начальный раздел закладывает необходимую основу для всего курса. Вы изучите основную философию Vibe Coding, перейдя от роли «программиста» к роли «креативного директора». Мы рассмотрим историю использования ИИ в разработке, типичные особенности современных инструментов ИИ и разработаем профессиональный рабочий процесс планирования, подсказок и доработки, который вы будете использовать для создания каждого проекта.
2. Инструментарий ИИ: оценка ваших помощников. Прежде чем руководить командой, необходимо знать её сильные стороны. В этом разделе вы познакомитесь с ведущими «архитекторами» ИИ, такими как ChatGPT, Gemini и Claude. Мы проведём для них стандартизированный проект-«испытание» и оценим их производительность по основанной на данных системе баллов, обучая вас важнейшему навыку оценки и выбора наилучшего инструмента ИИ для любой задачи.
3. Практический семинар: Настройка профессиональной среды. Это практический модуль по настройке, в рамках которого мы организуем для вас профессиональный семинар для разработчиков. Вы получите полное пошаговое руководство по установке и настройке всех необходимых инструментов на вашем локальном компьютере, включая терминал, Node.js/npm, Git/GitHub и стандартный в отрасли редактор кода Visual Studio Code, а также его ключевые расширения.
4. Лабораторные работы: Создание первых компонентов. Здесь мы переходим от теории к практике. Вы начнете создавать свои первые работы для портфолио с помощью серии увлекательных, самодостаточных проектов, таких как игра на реакцию и генератор комплиментов. Эти лабораторные работы призваны укрепить вашу уверенность и дать вам практический опыт использования различных инструментов ИИ для применения основного цикла Vibe Coding.
5. Освоение встроенных в редактор ИИ: Copilot, Cursor и Zed. В этом разделе мы подробно рассмотрим мощные категории «Навигатор» и «Мастерская» ИИ-помощников. Вы научитесь работать с инструментами, встроенными в редактор, такими как GitHub Copilot, встроенный в редактор ИИ редактор Cursor и его высокопроизводительная альтернатива Zed. Мы протестируем их на примере проекта Gauntlet, чтобы увидеть их уникальные преимущества для высокоскоростной разработки с учетом контекста.
6. Проекты повышенной сложности: Испытание портфолио. Это основная часть курса, где вы создадите самые масштабные проекты для своего портфолио. Вам предстоит решить ряд сложных многокомпонентных задач, включая карточную игру «Негодяй», полнофункциональный новостной ридер с прокси-сервером, интерактивный подкаст-плеер и приложение для рецептов, работающее в автономном режиме как прогрессивное веб-приложение (PWA).
7. Передовые методы: MCP и данные из реального мира. В этом продвинутом разделе вы узнаете, как превратить свой ИИ из простого генератора кода в настоящего агента. Мы рассмотрим протокол контекста модели (MCP), отраслевой стандарт, который позволяет вашему ИИ подключаться к реальным инструментам и данным. Вы будете создавать проекты, используя официальные серверы MCP от Vercel и GitHub, для создания динамических приложений, управляемых данными.
8. Путь опытного пользователя: модели ИИ с открытым исходным кодом. Для тех, кто хочет полного контроля и конфиденциальности, этот раздел знакомит с захватывающим миром запуска моделей ИИ с открытым исходным кодом локально на собственном компьютере. Вы узнаете об экосистеме открытого исходного кода, преимуществах и недостатках этого подхода, а также о том, как настроить такой инструмент, как Ollama, для обеспечения конфиденциальности и автономной работы вашего рабочего процесса с ИИ.
9. Завершающий этап: Создание профессионального портфолио. Это грандиозный финал вашего пути к созданию портфолио. Вы объедините все свои навыки и проекты в потрясающий, профессионально разработанный веб-сайт-портфолио. Мы будем использовать современный фреймворк, такой как Next.js, и редактор с поддержкой искусственного интеллекта, например Cursor, чтобы создать первоклассную витрину для ваших работ.
10. Ваша карьера разработчика, использующего ИИ. Заключительный раздел подготовит вас к вашей карьере. Вы узнаете, как эффективно представить свои передовые навыки разработки с использованием ИИ в резюме и на собеседованиях. Мы предложим проекты и дорожную карту для вашего дальнейшего обучения, гарантируя, что вы будете готовы преуспеть в качестве профессионального разработчика, использующего ИИ.

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

​

Мы с Вами разберём реальные уголовные дела против айтишников – и узнаем кто и за что уже получил срок?

• Разберемся с границами персональной ответственности за код.
• Изучим как работать с данными и какие в данной области риски.
• Узнаем какие риски несет в себе сфера фриланса и серых зарплат.
• Установим, где проходит грань между преступным и непреступным в сфере ИТ.
• Поймем, как работать с нелицензионным программным обеспечением.

Ты пишешь код, а не хочешь мотать срок?

Этот курс создан для работников ИТ-сферы с целью минимизировать их риски быть привлеченным к уголовной ответственности.
Данный курс уникален, поскольку смотрит на уголовную ответственности через призму деятельности ИТшников.
После данного курса вы будете ориентироваться в том, как минимизировать риски получить срок в тюрьме, работая в ИТ-сфере.

В данном курсе теоретический материал сопровождается обширным набором кейсов в сфере компьютерных преступлений, которые помогут усвоить теоретический материал.
Автор обладает уникальной экспертизой на стыке ИТ и уголовного права, поэтому подобных курсов в не найдете ни в одном другом месте.

Для кого этот курс:

• Разработчики – чтобы не попасть под статью за уязвимость в коде
• DevOps и админы – чтобы не ответить за утечку или DDoS.
• Тестировщики и аналитики – чтобы легально искать баги.
• Фрилансеры и стартаперы – как работать без риска сесть за неуплату налогов
• Любые ИТ-шники – чтоб разобраться с доступом и софтом без срока

Начальные требования

• Главное интерес к данной теме

Спойлер: Программа курса:

ИТ и уголовное право

1. Почему растут риски быть привлеченным к уголовной ответственности
2. Введение в уголовное право
3. Краткое руководство по интерпретации УК для ИТшников
4. Последствия привлечения к уголовной ответственности

Права доступа и все, что с ним связано

1. Почему с доступом надо быть осторожней
2. Пределы неправомерного доступа
3. Неправомерный доступ из мести
4. Неправомерный доступ ради безопасности (пентестинг)

Вредоносное программное обеспечение

1. Сложности в трактовке уголовного закона
2. Установка нелицензионного ПО — это преступление?

Работа с данными

1. Уголовка за сбор, слив, невыполнение требований
2. Торрент трэкеры

Публикация информации

1. Срок за опубликование и репост
2. Под особым контролем правоохранительных органов

Критическая информационная инфраструктура

1. Что такое КИИ
2. Как минимизировать риски?

Генеративные сети: LLM, генерация кода, картинок и видео

1. Генерация кода
2. Картинки и видео

Опасный фриланс

1. Опять налоги
2. За границей

Спойлер: Об авторе:

Роман Дремлюга

Автор книги "Преступность 4.0. Киберпреступность вчера сегодня завтра". Практикующий юрист 2008-2017 гг. Кандидат юрид. наук. (2008). Специалитет "Прикладная математика" (2003). Разработка ПО 2002-н.в. Руководитель ДВ центра ИИ ДВФУ (2022-н.в.).

Уникальный эксперт на стыке права и ИТ. Профессор, кандидат юридических наук и IT-специалист с нестандартной карьерой.

Юрист и руководитель: 15 лет в юриспруденции (практика + наука), Замдиректора Юрфака ДВФУ (2015–2022).

Айтишник с математическим бэкграундом: Окончил "Прикладную математику", Разрабатывал ПО в 2000-х и вернулся в IT в 2022

В настоящий момент также является Зам директора Института математики и компьютерных технологий Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) по развитию.

Пионер ИИ на Дальнем Востоке: Возглавляет ДВ-центр ИИ в ДВФУ,
Совмещает юридическую экспертизу с технологиями будущего.

Факт: Редкий специалист, который говорит на языках кода и законов одновременно.

Автор научного бестселлера: Преступность 4.0. Киберпреступность вчера, сегодня, завтра

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

​

Практический курс по разработке расширений 1С, используя Cursor, rules и skills.

Краткие преимущества:

• 7 практических уроков
• Реальные расширения 1С
• Rules и skills для Cursor
• Безопасная AI-разработка
• Разработка на конфигурации Демонстрационное приложение

Программа курса:
Урок 1. Установка Cursor и 1С Metadata Viewer
Урок 2. Основные настройки Cursor
Урок 3. Установка правил и skills
Урок 4. Создание структуры проекта
Урок 5. Разработка технического задания (промпта)
Урок 6. Проект 1. Разработка новой печатной формы
Урок 7. Проект 2. Внедрение договоров контрагентов

Пакет: Расширения в Cursor

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