Яндекс Практикум. Программирование и анализ данных

Продолжаем рассказывать о высшем образовании в онлайн‑магистратуре Яндекса. В карточках постарались собрать ответы на главные вопросы, которые волнуют абитуриентов. Чтобы узнать больше о программах обучения и получить гайд для подготовки к вступительным, переходите по ссылке. Там же сможете оставить заявку на консультацию, если останутся вопросы. ➡️ Узнать больше об онлайн-магистратуре

Новый курс «Мидл системный аналитик» Запустили курс по продвинутому системному анализу — для тех, кто хочет повысить квалификацию и освоить актуальные технологии и инструменты. Курс подойдёт тем, кто уже работает в системной аналитике или смежном IT-направлении: например, в QA, разработке или бизнес-аналитике. Вы прокачаете навыки системного анализа и проектирования систем, сфокусировавшись на двух основных направлениях: разработка программной архитектуры системы и системные интеграции. За 4 месяца вы научитесь: 🔸Выявлять характеристики архитектуры и выбирать подходящий ситуации стиль; 🔸Разрабатывать логическую архитектуру системы; 🔸Составлять архитектурные диаграммы в D​r​a​w​.​i​o и Structurizr; 🔸Разделять монолитные приложения на микросервисы; 🔸Моделировать API и выбирать подходящий ситуации стиль; 🔸Проектировать REST API и Async API; 🔸Работать с API, используя Swagger и Postman; 🔸Документировать архитектурные решения в соответствии с международными стандартами; 🔸Презентовать результаты и защищать свои решения. Ближайший старт — 26 июня. Чтобы понять, подходит ли вам курс, начните учиться бесплатно и пройдите входной тест.

Подборка полезных ресурсов для ML-инженера Рассказываем, какие русскоязычные курсы, учебники и сообщества помогут ML-инженеру развиваться в профессии или даже войти в неё с нуля. Онлайн-учебник по машинному обучению от Школы анализа данных — учебник для тех, кто не боится математики и хочет разобраться в технологиях ML. Вы изучите классическую теорию и тонкости реализации алгоритмов, пройдя путь от основ машинного обучения до тем, которые поднимаются в свежих научных статьях. Прикладная математика для машинного обучения — онлайн-курс от преподавателей МГУ для желающих подтянуть математику. Программа последовательно разбирает методы, на которых строится машинное обучение и модели нейронных сетей. Подходит начинающим ML-инженерам без математического бэкграунда. Машинное обучение в биологии — машинное обучение используется в самых разных областях — от банковской сферы до прогнозирования заболеваний. Этот курс поможет применить уже имеющиеся знания ML-инжиниринга в биологии и отработать навыки на реальных задачах. Машинное обучение в физике — ещё один курс-погружение в специфическую область — в этой программе акцент сделан на решение задач, возникающих при работе с данными в физике, с учётом их характерных свойств и особенностей. Машинное обучение. Портфолио реальных проектов — книга, в которой собраны практические проекты, связанные с конкретными бизнес-задачами из разных индустрий. Помогает понять, в каких сценариях используется машинное обучение, и погрузиться в ключевые концепции через практику. Промт-инжиниринг для GenAI. Паттерны надежных запросов для качественных результатов — книга для тех, кто хочет научиться получать максимум от GPT и других LLM-моделей. Пригодится как в ML-инжиниринге, так и в решении профессиональных задач в других сферах. Сообщество ML-инженеров Open Data Science — крупнейшее сообщество в России. Вы сможете посещать мероприятия, искать вакансии в сфере, присоединяться к проектам и проходить курсы, а когда наберётесь опыта — участвовать в соревнованиях (часто с хорошими денежными призами). Сохраняйте, чтобы не потерять 🖤

Как выбрать профессию в IT? Собираем истории всех, кто готов поделиться опытом. В совместном проекте с Пикабу пикабушники, студенты и эксперты Практикума рассказывают, чем хороши их профессии. Если вы уже работаете в IT, расскажите, с чего всё началось, что вас вдохновляет в работе, не жалеете ли о выборе. А если только выбираете направление, читайте истории других — возможно, какая-то из них вам откликнется и поможет с выбором. Орфография и пунктуация авторов сохранены.

Программирование → Я попробовал программировать за компанию с другом, и мне неожиданно зашло. Я решил связать с этим жизнь, о чем не пожалел ни разу. У меня было мало ожиданий. Но были некие образы программиста. Откровением стало, что для того, чтобы достичь какого‑то высокого уровня, нужны софт скилы! Если задумались об этой профессии, попробуйте сделать пет‑проект. Если захватит — вам надо. Все иное подтянется. А без любви все тлен. Не идите в IT ради денег или спокойного места и не думайте, что профессия легка.

Тестирование → Я никогда не тянулись к программирования. И потому, когда в 2011 прошла собеседование на тестировщика ПО даже не представляла, что буду делать. Важным оставалось, что программировать не придётся. Да, по зп тестировщик проигрывает программисту, ну и пусть. Я люблю свою профессию за вдумчивость, копание, разбор и анализ. Необходимо разбираться в той области, где ты тестируешь. Я работала с банковским ПО и с программами для расчёта коммунальных платежей. Без основ нельзя поймать баги. Приходилось изучать и бухучёт, и законодательство, и основы работы у юр.фирм и многое многое другое. Но зато такое удовольствие и удовлетворение, когда ты ПОНИМАЕШЬ как это работает. Как должно быть. И как этот продукт увидит конечный пользователь. Вот за это и люблю свою профессию.

Аналитика → Data Science — увлекательная современная сфера, в которой рутину можно автоматизировать — из данных извлекать закономерности и обучать на них нейросети. Работать можно удаленно, а еще войти в интеллектуальное сообщество. Когда я прошел курс, сомнения «точно ли это мое» развеялись. Было неожиданным ощутить, что я айтишник. Нужно не бояться выходить из зоны комфорта, чтобы не пришлось потом жалеть о несделанном и думать: «А ведь это могла быть моя жизнь!». Так что советую освоить основы Python и SQL, а также повторить школьную математику, найти и пройти хороший практический курс и сделать пет‑проект. Да, в учебе будет много математики и алгоритмов, потом всю жизнь придется читать документацию и осваивать новые технологии, иногда на английском. Но есть большая ложка меда — код помогают писать нейросети!

👉 Читать все истории и поделиться своей

Напоминаем, на каких курсах начинается обучение в начале июня⬇️ Программирование 🟠 Разработчик C++ — длится 9 месяцев, начнётся 5 июня. 🟠 Python-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 5 июня. 🟠 Go-разработчик — длится 8 месяцев, начнётся 10 июня. 🟠 Java-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 10 июня. 🟠 Android-разработчик — длится 12 месяцев, начнётся 10 июня. 🟠 Фронтенд-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 10 июня. ➡️ Все курсы по программированию Анализ данных 🟠 Аналитик данных — длится 7 месяцев, начнётся 5 июня. 🟠 Бизнес-аналитик — длится 7,5 месяцев, начнётся 5 июня. 🟠 Системный аналитик — длится 9 месяцев, начнётся 5 июня. ➡️ Все курсы по анализу данных

Новые курсы для специалистов с опытом 19 июня стартуют первые потоки новых курсов для опытных специалистов. Рассказываем, кому они подойдут и чему вы научитесь к концу обучения. 📂 Инженер по глубокому обучению нейросетей Курс даёт фундаментальные знания и практику в области Deep Learning. Можно пройти только основы за 2 месяца или за 4 месяца освоить специализацию. Подойдёт специалистам, которые уже работали с данными, машинным обучением и Python. За 2 месяца вы научитесь: ▫️ Работать на DL‑фреймворке PyTorch; ▫️ Строить нейросети самостоятельно, находить в них неполадки и устранять; ▫️ Обучать нейросети эффективно и с высоким качеством; ▫️ Подготавливать данные для подачи на нейросети; ▫️ Объяснять принципы и элементы, на которых строятся нейросетевые решения. Если выберете углублённый курс, за 4 месяца освоите одну из специализаций: «Компьютерное зрение» или «Обработка естественного языка». 👉 Узнать о курсе подробнее 📂 MLOps для разработки и мониторинга моделей» Курс для специалистов в области Machine Learning и Data Science, которые хотят сделать продакшн ML‑моделей более быстрым и безопасным, инфраструктуру — настраиваемой и стабильной, а взаимодействие команд — слаженным и эффективным. За 5 месяцев вы научитесь: ▫️ Оценивать зрелость ML‑проекта при помощи фреймворка MLOps‑зрелости; ▫️ Разрабатывать MLOps‑архитектуру, адаптированную под конкретный кейс; ▫️ Автоматизировать жизненный цикл ML‑модели: предобработку данных, эксперименты, развёртывание и мониторинг; ▫️ Развёртывать ML‑модели в продакшене; ▫️ Выбирать подходящий способ деплоя в зависимости от бизнес‑требований; ▫️Обеспечивать надёжность и контроль качества моделей с помощью версионирования, тестирования, мониторинга данных и метрик; ▫️ Настраивать и поддерживать CI/CD‑процессы для ML, чтобы автоматизировать обновление и интеграцию моделей; ▫️ Работать в облачной среде и управлять ML‑инфраструктурой при помощи Yandex Cloud. 👉 Узнать о курсе подробнее и начать учиться бесплатно

Высшее образование в онлайн‑магистратуре Яндекса 🧑‍🎓 Вместе с экспертами ведущих технических вузов мы взяли всё лучшее от классического образования, перевели в онлайн, добавили практики и выкрутили актуальность на максимум. Рассказали в карточках, что такое очная онлайн-магистратура, какие есть программы и специализации, как устроено обучение и как поступить. Если хотите узнать больше о магистратуре и программах обучения, переходите по ссылке — обо всём расскажем. Там же вы найдёте гайды для подготовки к вступительным испытаниям. ➡️ Узнать больше об онлайн-магистратуре

Дайджест полезных материалов от Практикума и Кода Собрали подборку статей, которые помогут разобраться в базовых понятиях, сделать первые шаги в IT, спланировать карьеру, а также выбрать новую клавиатуру (тоже важная и полезная цель). Что такое баг и баг-репорт — чтобы к пользователям попадали нормально работающие приложения и сервисы, их предварительно проверяют тестировщики. Рассказываем, как именно это происходит и что вообще надо исправлять. Что такое алгоритмы и какими они бывают — объясняем, для чего нужны алгоритмы и кто их использует. Рассказываем о свойствах и видах алгоритмов, а также приводим примеры их работы. Что такое цифровой след и чем он опасен — разбираемся, какие следы мы оставляем в сети, кто и зачем их собирает, чем это грозит и как можно (если вообще можно) себя защитить. Где и сколько учиться на системного аналитика — рассказываем о вузах, колледжах и онлайн-курсах, где можно выучиться на системного аналитика. Также рассматриваем плюсы и минусы профессии и возможности роста. Как пройти собеседование: опыт аналитика Яндекс Лавки — выпускник курса по Data Science делится советами по подготовке, а также ссылками на тренажёры, курсы, полезные сайты и памятки. Самая сложная задача для школьников, которую никто не смог решить — пытаемся решить задачу для школьников начальных классов. Предлагаем попробовать и вам. Подборка для ML-инженера: как прокачаться джуниору — делимся бесплатными мини-курсами, учебниками, книгами и ресурсами, которые помогут вырасти в профессии или даже войти в неё с нуля. Регулярные выражения в Python — рассказываем про регулярные выражения в Python. Эта технология может сделать жизнь разработчика проще или, наоборот, усложнить. А результат уже зависит от мастерства программиста и ситуации. Как выбрать клавиатуру: для печати, для игр и просто для красоты — разбираем, как устроены виды клавиатур для компьютера и какую выбрать, если решили купить новую.

«Начать учиться бесплатно»: что внутри бесплатных частей наших курсов Первые уроки открыты для всех — начать учиться можно в любой момент, не нужно привязывать банковскую карточку, а прохождение бесплатной части ни к чему не обязывает. Рассказываем, что находится внутри и чем будет полезно для тех, кто планирует карьеру в IT. 💛 Погружение в основы Язык, на котором говорят IT-специалисты, может показаться непонятным, но многое станет яснее и интереснее, если разобраться с понятиями. Вы познакомитесь с главными терминами и узнаете, как работают простые команды. Для разработки этого будет мало, но страх неизвестности исчезнет. 💛 Описание профессий Вы понимаете, что хотите стать программистом, но каким именно? Первые уроки помогут сократить количество вариантов. Вы узнаете, какие задачи будете выполнять в работе, в каких сферах и компаниях работать, насколько трудно будет освоить направление и другие важные нюансы. 💛 Тренировка на задачах Уроки подразумевают до 15 часов теории и практики. Вы сразу начнёте изучать чужой и писать свой код — все задания будете решать в тренажёрах с автоматической проверкой. 💛 Отсылки и шутки Первые уроки влюбляют в программирование на «живых» задачах — вы будете создавать конвертеры валют, считать стоимость кошачьего корма и писать алгоритмы для выбора режима для стирки. Чтобы вы могли перевести дух и справиться с избытком информации, в курсах есть иллюстрации — информативные и забавные. 💛 Первые вызовы и ошибки Каждый программист сталкивается с задачами, которые не даются и заставляют сомневаться в себе. Всё это, пускай и в облегчённом виде, вы испытаете в вводных частях курсов. Мы не оставим вас наедине с трудностями: в курсе есть подсказки и служба поддержки, к которой можно обратиться за помощью. 💛 Помощь в принятии решения Первые уроки не стараются казаться лучше, чем основная часть обучения. Даже наоборот, дальше будет интереснее — добавятся спринты, дедлайны, проекты и встречи с наставниками. Бесплатные части помогут разобраться, подходит ли вам направление и насколько нравится подход Практикума. Окончательное решение остаётся за вами. ➡️ Перейти к списку курсов и начать учиться бесплатно

Что мы спрятали внутри курса по Python Почти в каждой главе курса «Python-разработчик» что-то скрыто: между строк кода, в названиях переменных, в формулировках заданий. Внутри десятки пасхалок: от забавных отсылок до сюжетной нити, которая развивается от модуля к модулю. В статье рассказали: ⏺О шпаргалках с секретом, чтобы студенты не халтурили; ⏺Степане Осечкине — персонаже, созданном назло редактору; ⏺Скрытом квесте внутри примеров кода и скриншотов; ⏺Фотографиях котиков и коллекции рецептов; ⏺Неслучайных последовательностях чисел; ⏺Отсылках к фильмам и сериалам внутри кода; ⏺И о других пасхалках. ▶️ Читать статью «Секреты, которых не замечают студенты: что мы спрятали внутри курса по Python»

Что такое хакатоны и зачем в них участвовать Хакатон — это мероприятие, где команды программистов, дизайнеров, аналитиков и других специалистов объединяются для решения конкретной задачи. За ограниченное время они создают прототип, программу или концепцию, а затем презентуют их жюри. Участие в хакатоне — это опыт, который трудно получить где-то ещё. За короткое время участник проживает мини-проект от идеи до прототипа, учится быстро принимать решения, работает в условиях стресса и дедлайна. Это отличный способ проверить себя. Зачем участвовать в хакатонах: ⭐️ Развитие навыков. Быстрая работа над проектом помогает прокачать технические и управленческие навыки. ⭐️ Обратная связь от менторов и жюри. Зачастую это опытные специалисты и инвесторы. ⭐️ Нетворкинг. Можно познакомиться с единомышленниками и потенциальными работодателями. ⭐️ Призовые фонды. Многие хакатоны предлагают денежные призы, гранты или возможность стажировки в IT-гигантах. ⭐️ Портфолио и карьера. Успешное выступление на хакатоне может стать дополнением к резюме. После окончания курсов наши студенты могут присоединиться к Мастерской. Это проект, где выпускники участвуют хакатонах, а также работают над задачами от настоящих заказчиков. Так они получают практический опыт и наполняют портфолио реальными проектами. ➡️ Узнать больше о Мастерской

Ответ на задачу из поста выше Очень здорово, что вы так активно предлагали свои варианты решений. Спасибо всем за комментарии! Давайте разберём задачу вместе. Есть два сценария: комиссия в 3 евро может прибавиться как в начале, так и в конце. По условию не очень понятно, в каком порядке это произойдёт, поэтому рассмотрим оба варианта. 1️⃣ Если комиссия снимается в конце, то расчёты такие: 400 евро × 1.005 = 402 евро Это с учётом комиссии банка. Прибавляем ещё 3 евро и получаем 405. Эту сумму умножаем на курс 101.4 и получаем 41067 рублей. 2️⃣ Если же комиссия банкомата посчитается первой: (400 + 3) × 1.005 × 101.4 = 41068.521 рублей. Кстати, иногда комиссия банкомата снимается отдельно от основной суммы — тогда тоже подойдёт калькуляция из этого случая. ➡️ В общем, если положить 41069 рублей, то точно хватит! Обновить знания по математике поможет бесплатный тренажёр «Основы математики для цифровых профессий». Карту привязывать не нужно, заниматься можно в любое удобное время, а неинтересные темы можно пропустить.

Математическая задача про рубли, евро и банковскую комиссию. Попробуете решить? Правильным решением поделимся в следующем посте. Боря приехал в Францию, ему надо снять 400 евро. У его банка 1 евро стоит 101.4 рубля. Боря знает, что при снятии в сторонних банкоматах (этот как раз такой) банк удерживает 0.5% от суммы. Плюсом к этому банкомат пишет, что за операцию будет комиссия в 3 евро. Сколько рублей Боре нужно положить на свой счёт, чтобы после конвертации и всех комиссий он получил 400 евро? Пишите свои варианты решений в комментарии ⬇️

Смотришь каналы, ни о чём не подозреваешь, а тут раз — и совместный розыгрыш журнала «Код» и команды Яндекс Практикума. Просто так :–) Условия простые: • Подписаться на Журнал «Код» и Яндекс Практикум. Программирование и анализ данных. • Поставить любую реакцию на этот пост. • Нажать кнопку «Участвовать». Призы полезные: сертификат на 5 000 рублей в Яндекс Маркет за первое место и два сертификата на 1 000 рублей за второе и третье места. Результаты: 28 мая в 14:00 по московскому времени бот случайным образом определит 3 победителей. Подробнее об условиях розыгрыша можно почитать тут. Ссылки на телеграм-профили победителей появятся под этим постом — мы с ними свяжемся, чтобы отдать призы. Участников: 3214 Призовых мест: 3 Дата розыгрыша: 14:00, 28.05.2025 MSK (завершён) Победители розыгрыша: 1. SG™ | утка - 39i4pe 2. Андрей А - 392kmu 3. Neksi - 37tiau

Дайджест ближайших мероприятий До конца мая проведём три вебинара для новичков в IT. Чтобы попасть на нужное событие, зарегистрируйтесь по ссылке. Если не сможете присоединиться онлайн, мы отправим вам запись. 1️⃣ Кто хочет стать программистом: как джунам подготовиться к собеседованию Поговорим о старте в профессии для джунов-программистов, работающих на Python: на реальных примерах разберём, как показать свои преимущества во время собеседования и как должно выглядеть хорошее резюме новичка. ➡ Бесплатно, 22 мая в 19:00 мск 2️⃣ Мастерская Практикума: как получить первые проекты в портфолио Расскажем, как устроена Мастерская: как в неё попасть, кто будет помогать с проектами, как формируются команды и проходит весь процесс работы. Объясним, какие типы задач бывают, как они впишутся в портфолио и помогут получить первый оффер. ➡ Бесплатно, 28 мая в 19:00 мск 3️⃣ Live-собеседования: чего ждут от новичков в аналитике Эксперты проведут два пробных собеседования с выпускниками — бизнес-аналитиками. Разберём типовые вопросы, ответы на них и заодно посмотрим резюме. Вы поймёте, как подготовиться к найму и найти первую работу. ➡ Бесплатно, 29 мая в 19:00 мск

Напоминаем, на каких курсах начинается обучение во второй половине мая⬇️ Программирование 🟠 Java-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 29 мая. 🟠 Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора — длится 9 месяцев, начнётся 29 мая. 🟠 Фронтенд-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 29 мая. 🟠 iOS-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 22 мая. 🟠 Python-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 22 мая. 🟠 Разработчик 1C — длится 6 месяцев, начнётся 22 мая. ➡️ Все курсы по программированию Анализ данных 🟠 1С-аналитик — длится 8 месяцев, начнётся 22 мая. 🟠 Аналитик данных — длится 7 месяцев, начнётся 22 мая. 🟠 Бизнес-аналитик — длится 7,5 месяцев, начнётся 22 мая. 🟠 Системный аналитик — длится 9 месяцев, начнётся 22 мая. ➡️ Все курсы по анализу данных

Новые тарифы на курсах по Kubernetes и архитектуре ПО На курсе «Эксплуатация и разработка в Kubernetes» появился тариф, подразумевающий самостоятельное обучение. Вы освоите тот же материал, который проходят на тарифе с сопровождением, но будете сами проверять свои проекты и смотреть воркшопы в записи. Ближайший старт — 26 июня. ⏺ 3 месяца учёбы, нагрузка ~15 часов в неделю, ⏺ 4 воркшопа в записи, 3 сессии Q&A, ⏺ 9 проектов без обратной связи от экспертов, ⏺ Телеграм‑канал с возможностью оставить вопрос эксперту. ➡ Узнать о курсе подробнее и начать учиться бесплатно На курсе «Архитектура программного обеспечения» добавили расширенный тариф. Вы изучите всё то же самое, что проходят на базовом курсе, при этом поработаете над более сложными проектами и разберёте вдвое больше кейсов. Ближайший старт — 22 мая. ⏺ 6 месяцев учёбы, нагрузка ~15 часов в неделю, ⏺ 8 воркшопов с экспертами, ⏺ 8 встреч кейс‑клуба для разбора рабочих ситуаций, ⏺ 11 проектных работ с более сложными заданиями, чем в базовом тарифе. ➡ Узнать о курсе подробнее и начать учиться бесплатно

Подборка полезных ресурсов по SQL Эксперты курса «Специалист по Data Science» собрали бесплатные ресурсы для тех, кто начинает изучать SQL или хочет систематизировать знания. В подборке много интерактивных материалов — курсы, тренажёры и задачники, чтобы сразу перейти к практике. «Практическое владение языком SQL», SQL-Ex — платформа с большим количеством задач по SQL разного уровня сложности. Встроенная система проверки поможет сразу увидеть ошибки и улучшить код. Есть возможность посмотреть ответы других участников. «Интерактивный тренажёр по SQL», Stepik — курс, построенный на практике: от простых выборок по одной таблице до сложных запросов с несколькими таблицами. Все задания выполняются и проверяются прямо на платформе. SQL Tutorial, SQLZoo — интерактивные уроки и практические задания с мгновенной проверкой. Подходит для новичков: задания начинаются с простых SELECT-запросов и постепенно усложняются. SQL Tutorial, W3Schools SQL — сайт для изучения SQL и других языков программирования с простыми и понятными объяснениями, пошаговыми уроками и встроенным редактором кода. Можно сразу тестировать запросы и видеть результат. Free SQL questions, LeetCode — подборка задач для практики и подготовки к собеседованиям. Задания охватывают разные темы: от базовых выборок до сложных JOIN и подзапросов. SQLBolt — уроки охватывают как базовые SELECT-запросы, так и создание и изменение таблиц. Каждый раздел включает объяснение концепции и упражнение с проверкой кода прямо на сайте. Сохраняйте, чтобы не потерять 🖤

Новый курс по микросервисной архитектуре для специалистов с опытом Запустили курс «Микросервисная архитектура» для опытных разработчиков, системных архитекторов и руководителей с техническим бэкграундом. Новичкам и специалистам без опыта решения архитектурных задач он не подойдёт. За 3 месяца вы систематизируете и углубите знания по проектированию и реализации масштабируемых и отказоустойчивых микросервисных систем. На учёбу нужно выделять 10–13 часов в неделю. После курса вы сможете: 🔸 Проектировать модели домена, реализовывать SAGA с применением оркестрации. 🔸 Настраивать отправку событий с применением Transactional Outbox и собирать данные телеметрии микросервиса. 🔸 Проектировать архитектуру с использованием хореографии, реализовывать потоковую обработку с Kafka Streams. 🔸 Настраивать конфигурацию HPA в Kubernetes, визуализировать данные телеметрии. 🔸 Декомпозировать монолит на микросервисы и сформировать команды разработки на основе Team Topologies для слаженного взаимодействия сотрудников. 🔸 Создавать полноценный API Gateway с аутентификацией и авторизацией запросов c применением паттерна композиции API. Настраивать балансировщик нагрузки. 🔸 Создавать DevOps-пайплайны, настраивать динамического масштабирование и применять управляемую конфигурацию. 🔸 Создавать конвейер пакетной обработки из нескольких микросервисов и настраивать работу по расписанию микросервиса с несколькими развернутыми экземплярами. 🔸 Разворачивать микросервисы в облаке, автоматизировать управление инфраструктурой и настраивать конфигурацию VPA в Kubernetes. 🔸 Проектировать архитектуру Real-Time приложения с использованием Event Sourcing и CQRS. 🔸 Реализовывать интеграцию на WebSockets. Синхронизировать экземпляры микросервиса при помощи Redis. 🔸 Писать Fitness Functions своими руками и реализовывать интеграционные тесты. Начните учиться бесплатно и пройдите бесплатный вступительный тест, чтобы понять, насколько курс будет вам полезен. Первый набор — 26 июня.

Что почитать: дайджест апреля Делимся подборкой статей, которые выходили в апреле. В этот раз много материалов для новичков: мы рассказывали об устройстве наших курсов, делились гайдами и инструментами, а также разобрались, где получить первый практический опыт и какие навыки нужны для старта в анализе данных. Первые вызовы и много шуток — рассказываем, что скрыто в бесплатных частях курсов и почему их стоит пройти, особенно если вы думаете о профессии в IT. Гайд для системного аналитика: завершение — объясняем, как правильно завершить проект. Это заключительная часть гайда для системного аналитика, посвящённого управлению требованиями на разных этапах проекта. Введение в мотивацию и стимулирование сотрудников — рассказываем о разнице между мотивацией и стимулированием и делимся инструментами. Это продолжение цикла статей для начинающих тимлидов. Как сделать приложение для Android самостоятельно — рассказываем, как разработать мобильное приложение в Android Studio без навыка программирования. Что такое хакатоны и зачем в них участвовать — объясняем, что такое хакатоны и как они проходят, а также зачем и как стать участником. Какой уровень владения Python нужен для анализа данных — рассказываем, какие знания языка требуются на разных этапах развития аналитика — от новичка до профессионала.