Для кого этот курс?

• Для начинающих системных администраторов Linux
• Системных администраторов Windows
• Разработчиков
• Специалистов по тестированию
• Всех, кто интересуется темой администрирования и хочет войти в новую для себя специальность

Необходимые знания:

Программа подходит для начинающих. Для обучения потребуется: VirtualBox, Ubuntu

Что вам даст этот курс?

Курс обеспечит плавное погружение в администрирование Linux, чтобы вы смогли уверенно и эффективно настраивать сервера

После обучения вы:

• Будете понимать базовые понятия ОС Linux
• Изучите команды для работы в Bash
• Научитесь настраивать веб-серверы (apache, nginx) и MySQL-сервер
• Узнаете, как использовать инструменты в работе системного администратора: контейнеры Docker и система контроля версии Git
• Рассмотрите базовые понятия анализа сетевого траффика и правил фильтрации
• Рассмотрите системы мониторинга: Grafana, Prometheus

Что даст вам этот курс

Вы сможете:

• Обосновать выбор имплементации JVM. Изучить байткод, применить инструмент, меняющий байткод
• Выбрать нужный GC под задачу. Получить дамп памяти
• Анализировать heap работающего приложения. Найти утечку памяти. Ускорить загрузку приложения. Подключить агентов к JVM. Синхронизировать потоки с помощью объектов java.util.concurrent
• Профилировать приложения, искать "горячие" места. Использовать фреймворки на основе неблокирующих IO
• Использовать реактивный подход при обработке данных: Reactor
• Настроить интеграцию приложения с Prometheus. Настроить интеграцию Prometheus & Grafana. Реализовать дашборд в Grafana.
• Деплоить приложения в Kubernetes. Спроектировать модель метрик приложения: что, где и как фиксируем. Проработать модели логирования в сервисе. Обеспечить трассировку запросов
• Спроектировать REST API одного сервиса: набор методов и DTO к ним. Описать сервис с помощью OpenAPI, Swagger. Описать сообщения на Protobuf

Для кого этот курс?

Для начинающих C#-разработчиков, которые хотят развиваться в серверной разработке, создании приложений и микросервисов.

Необходимые знания:

• знание C# на уровне Junior или начинающего Middle
• опыт промышленной разработки от 1 года
• общее представление о .NET и CLR
• опыт работы в VisualStudio или Rider
• навыки работы с Git

Минимальные системные требования для комфортного прохождения курса:

Процессор: AMD или Intel, Dual Core CPU.

Оперативная память: 2 GB

Рекомендуемое свободное пространство на диске: 4 GB

Операционные системы:

Microsoft Windows:  Microsoft Windows 10, Microsoft Windows 8 RTM, Windows 7 SP1, Windows Server 2008 SP2, Windows Server 2008 R2 SP1 and Windows Server 2012.

Linux: Red Hat EL 7 x86_64, Red Hat EL 6 x86_64 Update 2, SUSE SLES 12 x86_64, SUSE SLES 11 x86_64.
MacOS 11.

Камера и микрофон для активного участия в вебинарах.

Что даст вам этот курс?

Вы сможете разрабатывать на C# сложные клиент-серверные приложения, используя паттерны проектирования и возможности CLR (многопоточность, асинхронность, рефлексия, сериализация) и LINQ.

Навыки, которые вы освоите, позволят претендовать на позиции уровня начинающего Senior / крепкого Middle. Вы узнаете во что разворачиваются различные конструкции и их представления в промежуточном языке (IL). Поработаете с SQL и NoSQL базами данных, кэшированием, Unit-тестами, CI/CD и другими сложными и полезными инструментами.

Узнаете must have практики, которые помогут упростить разработку и повысить качество кода/

Получите знания, которые повысят вашу ценность как специалиста: методологии (Waterfall, Kanban и пр.), подходы (TDD, DDD и пр.) и профессиональный инструментарий программиста (LinqPad, Fiddler и пр.)

Для кого этот курс?

• Для тестировщиков, которые хотят стать QA-лидами, тест-менеджерами, руководителями тестирования, но не имеют управленческих навыков
• Для действующих руководителей 
• Для middle- и senior-разработчиков
• Для системных аналитиков

Необходимые знания

Опыт в QA.
На курсе QA Lead нет базовых дисциплин для тестировщиков: например, тест-дизайна или способов тестирования приложений. 

Что даст вам этот курс?

Вы изучите методы управления командой тестировщиков. прокачаете технические и гибкие навыки. Поймёте, что такое бизнесовая или техническая составляющая продукта, научитесь стратегическому и финансовому планированию тестов, сможете объяснить целесообразность тестов, а также внедрять практики тестирования и умело распределять задачи в командах.

Во время обучения вы:

• сможете формировать команду с нуля: нанимать новых сотрудников и оценивать их эффективность
• научитесь выстраивать процесс тестирования: оценивать трудозатраты и планирование, ROI автоматизации и инфраструктуры тестирования
• научитесь строить процесс, исходя из подхода к разработке: проектный подход, Agile (Scrum, Kanban)
• сможете оценить эффективность тестовой модели
• сумеете создать систему для сбора метрик качества продукта
• научитесь баг-менеджменту
• поймёте, как оценить эффект от изменений

Зачем переходить в нагрузочное тестированиие?

• Сможете зарабатывать до 30% больше, чем функциональные тестировщики
• Расширите собственные возможности: освоите навыки разработчика, аналитика, архитектора, будете улучшать производительность вместе с продуктовой командой
• Получите востребованную в сфере QA специальность

Для кого этот курс?

• Для специалистов по ручному и автоматизированному тестированию: сможете увеличить доход и повысить собственную востребованность
• Для специалистов по нагрузочному тестированию: углубите и систематизируете знания
• Для разработчиков, прикладных и системных администраторов: сможете перейти в нагрузочное тестирование

Необходимые знания

• базовые знания в области тестирования
• базовые навыки программирования 
• понимание структуры html-страниц и принципов передачи данных по http-протоколу

Будет плюсом, если вы:

• знаете языки программирования, основанные на C / Java
• знаете аппаратная часть ПК и серверов
• работаете c командной строкой Linux
• знакомы с тем, как устроены многозвенная архитектура и серверы приложений 
• знаете, как устроена сетевая инфраструктура
• знакомы с БД и SQL

Что даст вам этот курс

Вы научитесь:

• писать скрипты в Performance Center, Jmeter, Gatling, k6.io
• настраивать CI / CD для нагрузочного тестирования
• мониторить различные метрики, когда проводите тестирование с помощью Grafana и других инструментов
• планировать нагрузочное тестирование для разных целей и случаев
• анализировать результаты и составлять информативные отчёты
• разбираться в методиках и отчётности: поймёте, какие разделы важны и для чего
• оценивать точность и качество тестирования, чтобы улучшать процессы и повышать достоверность результатов

Для кого этот курс?

Вам подойдет курс, если вы Администратор Linux, DevOps-инженер, разработчик и вам необходимо настроить мониторинг, логирование и трейсинг с помощью Prometheus, Grafana, ELK, Tempo.

Что даст вам этот курс?

Никакого хаоса и бессвязных метрик. После курса вы сможете правильно строить системы мониторинга и логирования, что позволит более точно понимать текущее состояние всех систем и быстрее реагировать на инциденты.

Вы научитесь:

• строить сложные эффективные системы мониторинга и логирования инфраструктуры и приложений
• следить за работой большого количества серверов и работать в связке c Prometheus, Grafana, ELK, etc.
• обеспечивать визуализацию метрик и настраивать оповещения о критически важных событиях
• Вы рассмотрите следующий стек технологий и инструментов: Prometheus, AlertManager, Grafana,  Thanos, VictoriaMetrics, Kube-prometheus-stack, ELK, EFK, Graylog2, Beats, Apache Kafka, Kibana, Loki, Tempo(Jaeger), Vector, Logstas

Для кого этот курс?

Для студентов профильных ВУЗов, программистов и специалистов Data Science, которые:

• Хотят научиться решать задачи в области Computer Vision
• Уже знакомы с Deep Learning и нейронными сетями, и хотят расширить свои знания
• И просто тем, кому нравится работать с визуальной информацией (изображения, фотографии, видео, 3д-сцены)

Необходимые знания:

• Базовое знакомство с Python
• Базовые знания линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск)
• Базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия)

Что даст вам этот курс?

Вы освоите современные техники, методы, подходы, архитектуры и алгоритмы в области Computer Vision и сможете решать индустриальные задачи, используя полученные навыки. По ходу курса вы будете создавать и обучать модели нейронных сетей для решения таких задач как:

• Классификация и сегментация изображений
• Детекция и отслеживание объектов на видео
• Обработки и анализа трехмерных сцен
• Распознавание лиц и людей по силуэту
• Генерация и реконструкция изображений
• Описание действий, происходящих на видео
• Оптимизация и ускорение работы нейросетей
• Развертывание моделей в продакшн

Вы также научитесь пользоваться современными фреймворками и библиотеками для работы с нейронными сетями и алгоритмами компьютерного зрения, такими как PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralitics, TensorRT,  ResNet и EfficientNet, до самых современных Vision Transformers, таких как MViT и другие.

Во время курса вы:

• Разберетесь в принципах работы и архитектурах нейронных сетей
• Научитесь работать с датасетами изображений и видео, а также применять различные техники аугментации данных
• Узнаете как детектировать объекты на изображениях и спутниковых снимках при помощи детекторов из семейства YOLO 
• Разберетесь как сегментировать изображения и медицинские снимки при помощи разных техник
• Узнаете как распознавать лица с высокой степенью точности
• Познакомитесь с методами отслеживания и трекинга объектов на видео
• Получите опыт в решении задач связанных с калибровкой камер и анализом геометрии сцены
• Попрактикуйтесь развертывать свою модель на сервере

Для кого этот курс?

• Разработчики на любом языке программировани. Вы сможете изучить основные паттерны проектирования и научиться применять их в сложных ситуациях.
• Если вы сами разрабатываете программные продукты, занимаетесь интеграцией или развитием существующих продуктов
  

Необходимые знания:

• Знание одного из языков программирования: C++, C#, Java, Kotlin, PHP или Python
• Знание принципов ООП

Что вам даст этот курс?

С одной стороны, разработка ПО — это процесс ведения разработки, тестирование, быстрая разработка и устранение дефектов.
С другой, это знание всех участвующих бизнес-процессов, умение описать архитектуру на разных уровнях представления, что необходимо для контроля архитектуры ПО на уровне большого предприятия.
С третьей, это внутренняя компоновка модулей разрабатываемого продукта, подразумевающая масштабируемость.

Всего этого можно достичь, используя шаблоны проектирования, которые изучим на этом курсе.

После курса вы будете:

1. Применять шаблоны проектирования в разработках
2. Будете понимать и применять SOLID принципы
3. Поймете, что такое рефакторинг и как писать чистый код
4. Знать современные процессы разработки программного обеспечения

Для кого этот курс?

Для разработчиков, программирующих на PHP (опыт от 1 года) или на любом другом ООП (опыт от 3-х лет), которые хотят развиваться в backend-направлении или стать fullstack-специалистом.

Если вы уже знакомы с PHP, то понимаете, что для него важно придерживаться парадигм программирования. На курсе вы узнаете, чем парадигмы ООП отличаются от функционального программирования, научитесь применять SOLID, DRY, KISS и стандарты PHP — PSR. Вы сможете оценить алгоритмическую сложность кода, работать с кодом с точки зрения анализа и будете понимать, почему решение работает медленно и как это поправить.

Вы освоите тестирование, доставку в продакшн, а также познакомитесь с SRE-практиками, которые позволяют определять, насколько стабилен сайт, как повысить его стабильность и сделать отказоустойчивым

Необходимые знания

• Опыт разработки на PHP от одного года или опыт разработки на другом языке от 3 лет (приветствуются любые языки ООП)
  
• Опыт работы с системой версионирования Git
  
• Знание основных принципов ООП, опыт работы с базами данных и понимание основ веб-разработки облегчат прохождение курса для программиста, но не являются обязательными

Что вам даст этот курс?

Вы сможете грамотно решать на PHP разнообразные задачи бэкенда Middle+ уровня. Подготовка проходит на реальных продуктовых задачах, после которых вы будете четко понимать, чем эффективные решения отличаются от плохого кода.

В последние годы работодатели отдают предпочтение PHP-разработчикам, которые не только пишут чистый код, но и умеют работать с инфраструктурой, в команде. Поэтому программа курса глубоко погружается в экосистему PHP:

• Инфраструктура — Docker, виртуальные машины, облака, сетевое взаимодействие, обеспечение безопасности приложения, Composer, управление зависимостями, очереди и построение асинхронного взаимодействия.
• Хранилище — PostgreSQL, MySQL, NoSQL (Clickhouse, ElasticSearch) и взаимодействие PHP с различными типами хранилищ.
• Тестирование — не только unit-тесты, но и покрытие тестами всех слоёв приложения