ОПИСАНИЕ:

Воркшоп для Ruby и Rails разработчиков, которые хотят значительно сократить время ожидания выполнения тестов на CI и/или локально и тем самым ускорить цикл обратной связи при разработке, минимизировать задержку между публикацией изменений и их выкаткой, а также снизить расходы на CI-инфраструктуру.

Что будет:

• Подходы
  На воркшопе рассмотрим разные подходы для профилирования и оптимизации тестов, следующие принципу «максимум выгоды при минимуме изменений» (ведь никто не будет переписывать тесты или менять архитектуру приложения лишь для того, чтобы ускорить тесты).
• Инструменты
  Освоим такие общие инструменты для профилирования Ruby-приложений как Stackprof и Vernier, а также подробно познакомимся со специализированным пакетом TestProf.
• Навыки
  Полученные навыки вы сразу же сможете применить на своих проектах. И не удивляйтесь, если всего за несколько часов вы сможете ускорить ваши тесты в несколько раз!

Программа воркшопа

День 1. Проблема медленных тестов. Профилирование тестов как обычного Ruby-кода

На старте обсудим, почему медленные тесты влияют на процесс разработки. Рассмотрим различные способы ускорения тестов, не требующие профилирования и оптимизаций кода тестов.

Затем попробуем стандартные способы поиска узких мест в Ruby-коде для оптимизации тестов. Узнаем, какие классы проблем в тестах они способны диагностировать и как эти проблемы устранять.

В результаты вы:

• узнаете об альтернативных, внешних (не требующих профилирования и рефакторинга) способах ускорения тестов и их ограничениях;
• попробуете на практике такие инструменты профилирования, как StackProf, RubyProf, Vernier;
• научитесь читать флеймграфы;
• узнаете о типичных проблемах конфигурации тестов, которые значительно влияют на скорость выполнения.

День 2. Подробное знакомство с TestProf. Профилирование фабрик

Познакомитесь с инструментами профилирования, входящими в TestProf, которые позволяют сузить область рефакторинга тестов для минимизации отношения трудозатрат к полученному ускорению:

• научитесь выделять медленные типы с помощью TagProf;
• сможете оценивать влияние определённых методов или событий в коде на скорость выполнения с помощью EventProf;
• разберетесь как профилировать использование фабрик с помощью FactoryProf.

В результате вы:
сможете определить небольшой набор тестов, оптимизация которых, с одной стороны, даст значительный прирост скорости, а с другой — позволит сформировать набор техник рефакторинга, специфичный для приложения.

День 3. Оптимизация тестов с помощью переиспользования данных. Автоматизация профилирования и рефакторинга

В завершающей части мы перейдём к оптимизации конкретных файлов и познакомимся с инструментами TestProf для переиспользования данных в тестах:

• before_all / let_it_be для переиспользования данных в рамках контекста RSpec (локальные фикстуры);
• AnyFixture для глобальных программно генерируемых фикстур.

В результате вы:
сформируете подходы к рефакторингу тестов, характерных для своего проекта, которые смогут быть применены к тестовым файлам для достижения желаемого ускорения.

В завершение обсудим возможности автоматизации, предоставляемые TestProf, в частности TestProf Autopilot.

Автор
Владимир Дементьев
разработчик в Злых марсианах, автор TestProf, контрибьютор в Rails, лауреат Ruby Hero Russia 2017

• RoR-разработчик с 15-ти летним стажем.
• Разработчик в EvilMartians
• Кроме RoR, знает и применяет Erlang, Python, ActionScript, С++, Java
• Коммитер в Rails, aвтор гемов AnyCable и LiteCable
• Регулярно выступает на международных Ruby-конференциях на одной сцене с DHH и Матцем

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь

• Овладение основами DDD: Учащиеся научатся применять концепции и принципы Domain Driven Design, создавая архитектуру, подходящую именно их компании.
• Разработка моделей предметной области: Курс научит студентов создавать точные модели, которые отражают сложности и нюансы бизнес-процессов.
• Ограниченные контексты: Студенты научатся выделять и управлять ограниченными контекстами, в частности для эффективного выделения микросервисов.
• Проектирование агрегатов: Курс обучит, как конструировать агрегаты, обеспечивающие консистентность и транзакционную безопасность.

Материалы курса
4 разделов • 23 лекций • Общая продолжительность 1 ч 42 мин

• Основные концепции DDD: Domain, subdomain, ubiquitous language, bounded context.
• Концепт сущности (Entity) в DDD. Идентификаторы сущностей и генерация ID.
• Концепт объекта-значения (Value object) в DDD. Отличия Value object от Entity.
• Концепт агрегата (Aggregate) в DDD.

Спойлер: Содержание подробно:
1.Основные концепции DDD: Domain, subdomain, ubiquitous language, bounded context.

• Введение
• Предметная область (Domain)
• Повсеместный язык (Ubiquitous language)
• Ограниченный контекст (Bounded context)
• Как поддомены согласуются с ограниченными контекстами

2.Концепт сущности (Entity) в DDD. Идентификаторы сущностей и генерация ID.

• Что такое сущности (Entity)
• Entity identity. Понятие идентичности сущностей
• Application generated id. Генерация ID на стороне приложения
• Persistent mechanism assigns identity. СУБД герерирует ID
• Timing of ID generation. Ранняя и поздняя генерация ID

3.Концепт объекта-значения (Value object) в DDD. Отличия Value object от Entity.

• Value objects VS Entity. Разница сущностей и объектов-значений
• Объекты значения (Value objects)

4.Концепт агрегата (Aggregate) в DDD.

• Введение в агрегаты (Aggregates)
• Update unit. Агрегат как единица обновления.
• Инварианты. Агрегаты как транзакционная граница
• Реализация агрегата с атомарными операциями
• Изоляция транзакций и уровни изоляции
• Оптимистичные блокировки
• Можно ли реализовать агрегат с помощью другой СУБД
• Вопросы формирования агрегата и выбора его размера
• Size matters. Почему мы не хотим делать агрегаты слишком большими?
• Виды согласованности – строгая и конечная (eventual consistency)
• Выбираем размеры наших агрегатов.

Требования:
Минимальный опыт в разработке – знакомство с каким-либо языком программирования, базовое понимание ООП, основы баз данных.

Этот курс по Domain Driven Design (DDD) предназначен для разработчиков любого уровня подготовки, архитекторов и проектных менеджеров, стремящихся глубоко понять и применять принципы DDD для создания четких и эффективных программных решений. В ходе обучения вы освоите методы моделирования предметной области, что позволит вам разрабатывать программное обеспечение, идеально отражающее бизнес-потребности.
Курс погружает вас в основы создания универсального языка, облегчающего коммуникацию внутри команды и между заинтересованными сторонами. Вы узнаете, как определять ограниченные контексты, что помогает организовать систему таким образом, чтобы минимизировать зависимости и упростить поддержку. Методика выделения ограниченных контекстов является одной из наиболее эффективных и обоснованных при разделении системы на микросервисы.
Особое внимание уделяется разработке агрегатов как единиц изменения, обеспечивающих консистентность и транзакционную безопасность данных. Реальные примеры позволят вам научиться создавать структурированные, устойчивые к изменениям модели, способствующие эффективной и надежной работе приложений.
В курсе обсуждаются вопросы транзакционности, реализации атомарных обновлений агрегатов. Разбираются термины ACID с фокусом на понятия атомарности и изоляции транзакций. Приводятся примеры аномалий, возникающих в слабо-изолированных транзакциях. Кроме классической реализации транзакций СУБД, рассказывается о технике оптимистичной блокировки и возможностях ее применения для атомарного обновления агрегатов.
Завершив курс, вы не только глубже поймете, как строить программы, соответствующие сложным бизнес-требованиям, но и сможете уверенно руководить разработкой сложных систем, применяя на практике лучшие методы DDD.

Для кого этот курс:

• Младшие специалисты и студенты, ищущие углубленные знания в области разработки ПО, которые хотят выделиться на рынке труда, получив компетенции в современных методологиях проектирования.
• Профессионалы, имеющие опыт в разработке программного обеспечения и желающие улучшить свои навыки в проектировании архитектуры приложений, заинтересованые в изучении DDD для создания более чистого, модульного и масштабируемого кода.
• Эксперты, стремящиеся глубже понять принципы проектирования и управления сложными системами, чтобы повысить качество архитектурных решений в своих организациях.
• Руководители разработки, заинтересованные в методиках и подходах, которые помогают улучшить координацию и понимание между членами команды, особенно в мультидисциплинарных и распределенных командах.

Автор: Андрей Суховицкий. На данном ресурсе были уже темы с данным автором по RabbitMQ и Event Sourcing.
Язык – русский

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь

• Разрабатывать простые программы для автоматизации повседневных задач.
• Сравнивать данные и принимать решения на основе условий.
• Строить логические выражения для обработки данных и управления процессами.
• Применять математические операции для решения вычислительных задач.
• Разрабатывать программы, реагирующие на различные условия и вводимые данные.
• Разрабатывать алгоритмы, включающие вложенные условия для решения сложных задач.

О курсе:
Этот курс предназначен для тех, кто хочет освоить программирование на Python с нуля и получить прочные базовые знания, необходимые для дальнейшего развития в сфере IT. Основная цель курса — научить вас эффективно использовать Python для решения различных задач, начиная от автоматизации рутинных процессов до разработки более сложных программ.

Почему стоит выбрать этот курс?
Этот курс идеально подходит для начинающих, так как он последовательно и доступно объясняет все ключевые аспекты программирования на Python. Вы получите практические навыки, которые сможете сразу применять в реальных проектах. Курс включает множество примеров и заданий, которые помогут вам закрепить полученные знания.

Что вы приобретёте?
После успешного освоения курса вы сможете уверенно писать программы на Python, решать повседневные задачи с помощью автоматизации, а также применять математические и логические выражения для анализа данных и принятия решений.

Особенности курса:

• Пошаговое обучение с акцентом на практику.
• Обширный набор примеров и заданий для самостоятельной работы.
• Удобный формат обучения, который позволяет учиться в своем темпе.

Что нужно будет делать?
Вам предстоит пройти через серию уроков и практических заданий, охватывающих основные темы Python, такие как работа с переменными, строки, операторы, условные конструкции и многое другое. Каждая тема сопровождается практическими задачами, которые помогут вам лучше понять материал и приобрести навыки программирования.

Для кого этот курс:
1. Начинающие программисты: Этот курс предназначен для тех, кто делает свои первые шаги в программировании и хочет освоить один из самых популярных языков — Python. Если вы всегда мечтали научиться писать код, но не знали, с чего начать, этот курс станет идеальной отправной точкой.

2. Студенты и учащиеся: Курс будет полезен студентам технических специальностей, которым требуется понимание основ программирования на Python для успешной учебы. Знание Python откроет перед вами множество возможностей для участия в проектах и выполнения курсовых и дипломных работ.

3. Специалисты смежных профессий: Аналитики, инженеры, учёные и другие специалисты, не занимающиеся программированием на постоянной основе, могут столкнуться с задачами, которые требуют автоматизации или анализа данных. Этот курс поможет вам освоить Python для решения таких задач.

4. Самоучки и энтузиасты: Если вы уже пытались изучать программирование самостоятельно, но столкнулись с трудностями или пробелами в знаниях, этот курс поможет структурировать и дополнить ваши знания, довести их до уверенного уровня.

5. Профессионалы, стремящиеся к переквалификации: Если вы работаете в другой сфере и хотите перейти в IT, этот курс станет вашим первым шагом к освоению новой профессии. Python является универсальным инструментом, который востребован во многих областях, от веб-разработки до анализа данных и машинного обучения.

Жизненные ситуации, когда возникает потребность в изучении Python:

– Вы хотите автоматизировать рутинные задачи на работе или в быту. Например, создание отчетов, обработка больших объемов данных или написание скриптов для выполнения повторяющихся действий.
– Ваша работа или учеба требуют знаний программирования. Если вам нужно решать задачи, связанные с обработкой данных, моделированием или созданием программных решений, знание Python станет для вас огромным преимуществом.

Начальные требования:
– Базовые навыки работы с компьютером: Вы должны уметь уверенно работать с операционной системой (Windows, macOS или Linux), устанавливать программы, пользоваться текстовым редактором и управлять файлами и папками.
– Логическое мышление: Программирование требует способности к логическому и структурированному мышлению. Если у вас есть базовые навыки решения логических задач, это поможет вам быстрее освоить программирование на Python.

Что не требуется:
– Предыдущий опыт программирования: Этот курс рассчитан на новичков, поэтому не предполагает наличия опыта в программировании. Все концепции будут объясняться с нуля.
– Знание сложных математических формул: Для прохождения курса достаточно базовых школьных знаний математики. Мы будем использовать простые арифметические операции и базовые функции.

Соблюдение этих начальных требований поможет вам комфортно освоить курс и получить максимальную пользу от обучения.

Преподаватель.
Hayk Inants. В год я обучаю около 1500 студентов по всему миру через свои авторские курсы по Python, JavaScript, SQL и другие. Более 100 реальных отзывов со средней оценкой 4,8 из 5,00! Мой опыт преподавания включает работу в ведущих образовательных учреждениях и платформах онлайн-обучения, таких, как Berlin Technological Academy, MTS, Sber, Coursera ну и конечно Stepik.

Программа

Введение в Python

1. Что такое Python
2. Установка и настройка Python
3. Ввод и вывод данных
4. Работа с переменными

Базовые типы данных и преобразование

1. Базовые типы данных и их преобразование
2. Строки и операции со строками
3. Комментарии в коде

Операторы и выражения

1. Арифметические операторы
2. Операторы присвоения с операцией
3. Библиотека math и её функции

Условные конструкции

1. if, elif, else и операторы сравнения
2. Логические операторы
3. Вложенные условные конструкции
4. Тернарные операторы
5. Подведем итоги

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Спринт 10
1) Django Rest Framework
– Что вас ждёт в этом спринте
– REST API: Проектирование
– Инструментарий для тестирования API
– Преобразование форматов. Сериализаторы
– Учебный проект Kittygram
– View-функции API
– View-классы API
– Вьюсеты и роутеры
– Сериализаторы для связанных моделей
– Сериализаторы: дополнительные настройки
– Регулярные выражения
– Вьюсеты. Расширенные возможности
– Аутентификация по токену. JWT + Djoser
– Kittygram 2: новые возможности

2) Проект спринта: CRUD для Yatube

3) Управление своими ресурсами
– Тайм-менеджмент
– Energy-менеджмент

Спринт 11
1) Права, лимиты запросов и фильтрация ответов в DRF
– Что вас ждёт в этом спринте
– Проверка прав: Permissions
– Throttling: ограничение количества запросов
– Не все котики сразу: пагинация в API
– Фильтрация, сортировка и поиск

2) Взаимодействие фронтенда и бэкенда
– Фотографии для котиков
– Multi Page Application vs Single Page Application
– Документация для API
– SPA для Kittygram
– CORS и политика единого источника
– Обзор проекта Kittygram

3) Проект спринта: API для Yatube

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

СПРИНТ 8
1) Что вас ждёт в этом спринте

2) Тестирование
– Зачем программисту тестирование?
– Что тестировать и как писать тесты?
– Ключевое слово assert

3) Библиотека unittest
– Библиотека unittest
– Метод subTest, параметризация тестов
– Фикстуры

4) Unittest в Django
– Unittest в Django
– Unittest в Django: дополнительные инструменты
– Unittest в Django: тестирование маршрутов
– Unittest в Django: тестирование контента
– Unittest в Django: тестирование логики

5) Библиотека pytest
– Библиотека pytest. Выборочный запуск тестов
– Запуск упавших тестов. Кеш pytest
– Отладка тестов
– Маркеры pytest: пропуск тестов, ожидаемое падение и параметризация
– Фикстуры в pytest
– Файл конфигураций

6) Pytest для Django
– Плагин pytest-django
– Тестирование маршрутов
– Тестирование контента
– Тестирование логики приложения

7) Финальный проект спринта: Vice Versa

8) Анализ и решение проблем:
– Не всё так плохо
– Нетворкинг: персональная сеть взаимопомощи

API: интерфейс взаимодействия программ

СПРИНТ 9
1) Что такое API
– Что вас ждёт в этом спринте
– Что такое API. Форматы обмена данными
– Взаимодействие программ по сети
– API First. Архитектура REST
– REST: ресурсы, эндпоинты и HTTP-методы
– Исследование запросов
– Механизмы авторизации, протокол OAuth 2.0

2) Работа с внешними API
– KittyBot для Telegram
– Client API в Telegram
– Bot API в Telegram
– KittyBot. Отправка сообщения из кода
– Обработка входящих сообщений. Сообщения-команды
– Всё о чате и пользователе: объект update
– Кнопки вместо текстового ввода
– Отправка изображений. А где взять котиков?
– Код-ревью KittyBot: хранение секретов
– Код-ревью KittyBot: обработка исключений
– Код-ревью KittyBot: переиспользование функций
– KittyBot: журнал ошибок
– API сервиса Практикум.Домашка

3) Финальный проект спринта: Бот-ассистент

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

СПРИНТ 12
1) Итоговый проект курса
– Что вас ждёт в этом спринте
– Как работать в команде
– Групповая работа. Git и GitHub
– Кросс-ревью

2) Проект спринта: Yamdb
Алгоритмы и структуры данных

СПРИНТ 13
1) О курсе
– Что такое алгоритмы и структуры данных
– Как устроен Яндекс.Контест

2) Введение в алгоритмы
– Что вас ждёт в этом спринте
– 700 собачек в секунду
– Ускорение скользящего среднего
– Алгоритм для фитнес-тренажёра
– Эффективные алгоритмы решения задачи 2-SUM
– Линейный поиск
– Бинарный поиск
– Сложность алгоритма
– Как оценивать время исполнения
– Как решать алгоритмические задачи. Часть 1
– Как решать алгоритмические задачи. Часть 2
– Как тестировать свою программу
– Ввод-вывод
– Оптимизация ввода и вывода
– Поиск простых чисел
– Задачи

3) Задание спринта: введение в алгоритмы

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

СПРИНТ 14

1) Основные структуры данных
– Что вас ждёт в этом спринте
– Оперативная память и представление данных
– Пространственная сложность алгоритма
– Массивы постоянного размера
– Сложность вставки и удаления в динамических массивах
– Реаллокация в динамических массивах
– Связные списки
– Операции со связным списком
– Структура данных стек
– Структуры данных: очередь и дек
– Структура данных очередь. Реализация
– Стек вызовов
– Рекурсия. Переполнение стека вызовов

2) Задание спринта: основные структуры данных

СПРИНТ 15

1) Рекурсия и сортировки
– Что вас ждёт в этом спринте
– Введение. Примеры задач на рекурсию
– Рекурсивный и базовый случаи
– Реализация бинарного поиска с помощью рекурсии
– Разбор задач. Рекурсивный перебор вариантов
– Алгоритмы сортировки. Знакомство

2) Рекурсия и сортировки: продолжение
– Выбор алгоритма сортировки
– Сортировка вставками
– Сортировка по ключу
– Сравнение элементов
– Сортировка слиянием
– Реализация сортировки слиянием. Характеристики алгоритма
– Быстрая сортировка
– Сложность быстрой сортировки
– Сортировка подсчётом

3) Задание спринта: рекурсия и сортировки

Бонусные уроки:

1) Хеш-функции:
– Абстракция отображения
– Что такое хеш-таблица и хеш-функция
– Выбор размера хеш-таблицы и вычисление номера корзины
– Свойства хеш-функций
– Коллизии. Метод цепочек
– Коллизии. Метод открытой адресации
– Построение хеш-функций для строк
– Поисковый индекс
– Резюме

2) Деревья:
– Деревья. Вступление
– Двоичные деревья поиска
– Обход дерева
– Двоичные деревья поиска. Вставка
– Двоичные деревья поиска. Удаление
– Сбалансированные деревья поиска.
3) Деревья: продолжение
– Балансировка АВЛ-дерева
– Приоритетная очередь
– Приоритетная очередь. Вставка и удаление
– Куча. Пирамидальная сортировка. Алгоритм и его сложность
– Резюме

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Изучаем Pandas на финансовых данных [stepik] [Сергей Спирёв]
В курсе мы будем учиться работать с библиотекой Pandas, используя при этом различные финансовые и экономические данные.
Тем самым, параллельно с изучением самой библиотеки, вы также сможете узнать для себя и что-то новое из мира экономики и финансов.

Чему вы научитесь:

• Загружать/выгружать данные из широко распространенных форматов хранения финансовых данных (Excel-файлы, CSV-файлы).
• Работать с датой и временем.
• Проводить предобработку данных: добавлять, чистить, удалять, преобразовывать данные.
• Агрегировать, группировать данные, делать сводные таблицы.
• Визуализировать данные. Строить графики разного вида.

О курсе:
Курс содержит много разнообразных задач и тестов, благодаря которым усвоение теоретического материала проходит более качественно.

Для кого этот курс:
Данный курс предназначен для широкого круга учащихся.

Начальные требования:
Начальный уровень знаний языка программирования Python.

Программа курса:

• Структура данных Series
• Структура данных Series (продолжение 1)
• Структура данных Series (продолжение 2)
• Структура данных DataFrame
• Структура данных DataFrame (продолжение)
• Доступ к данным
• loc
• iloc
• Методы filter, isin, where, query
• Статистики и арифметические операции
• Задачи на статистики
• Удаление данных
• Пропуски и дубликаты
• Сортировка
• Методы value_counts, unique, nunique
• Методы apply, applymap, map
• Временные ряды
• Временные ряды (продолжение 1)
• Временные ряды (продолжение 2)
• Временные ряды (продолжение 3)
• Чтение данных read_csv()
• Запись данных to_csv()
• Чтение данных read_excel()
• Запись данных to_excel()
• Метод plot()
• Метод plot(). Тесты
• merge
• concat
• Иерархическое индексирование
• groupby()
• pivot_table()

Автор: Сергей Спирёв.
Имею двадцатилетний опыт работы в банковской, страховой и лизинговой сферах, где занимался финансовым анализом, моделированием, управлением активами.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Осваиваем Pandas: введение в анализ данных [Stepik] [Александр Сидоров]
В этом курсе, который является первой частью большого курса по Pandas вы изучите основы работы с Pandas: Series, DataFrame, научитесь использовать срезы, фильтрацию, математические, статистические функции, сможете уверенно импортировать данные из различных форматов, баз данных, онлайн источников посредством API. Будете решать большое количество практических задачи и укреплять навыки анализа данных. Первая часть большого курса по Pandas.

Чему вы научитесь:

• После прохождения курса вы приобретете следующие навыки:
• Понимание основных структур данных в Pandas – Series и DataFrame.
• Умение создавать, индексировать и манипулировать данными в Series и DataFrame.
• Навыки выполнения различных операций, включая срезы, фильтрацию и арифметические операции, над данными в Pandas.
• Знание методов агрегирования и преобразования данных, включая сортировку и применение статистических функций.
• Умение загружать данные из различных источников в Pandas, включая файлы различных форматов и базы данных.
• Применение математических, статистических и пользовательских функций к данным в Pandas.
• Решение практических задач по анализу данных с использованием Pandas.
• Подготовка данных для дальнейшего анализа и визуализации.
• Уверенное владение основами Pandas и готовность к изучению более сложных тем в дальнейшем.
• Эти навыки позволят студентам эффективно работать с данными, проводить анализ, манипуляции с помощью библиотеки Pandas, а также подготовят их к более продвинутым аспектам анализа данных.

Цель курса – предоставить учащимся знания и навыки, необходимые для эффективного использования библиотеки Pandas в анализе данных.
Участники курса научатся работать с основными структурами данных, проводить базовые операции с данными, использовать фильтрацию агрегирование, а также загружать и обрабатывать данные из различных источников. В результате участники курса смогут эффективно применять Pandas для решения задач анализа данных в своей профессиональной деятельности и исследованиях.

Александр Сидоров.
Специалист по физике конденсированного состояния.
Получил степень кандидата физико-математических наук в 2004 году.
Преподаёт физические дисциплины и дисциплины, связанные с моделированием физических процессов.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Полный курс по алгоритмическому программированию и структурам данным.
В курсе разбираются фундаментальные вопросы, такие как оценка сложности алгоритмов и анализ скорости работы встроенных методов и функций, так и прикладные аспекты: объем практики и теории сбалансирован. Курс нацелен на учеников старших классов школ, студентов и взрослых и помогает закрыть все задачи, связанные с изучением алгоритмов. Курс ведется на языке Python, но подойдет, если вы пишете код на другом языке (C/С++, JS и т.д.)

Чему вы научитесь:
1. Научитесь быстрее писать чистый код
2. Освоите алгоритмы и структуры данных с нуля
3. Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям и олимпиадам
4. Решите 70+ практических задач
5. Сможете учиться в своем темпе и в любое удобное время

О курсе:
Этот курс является финальной частью блока из трех курсов по программированию. Основная цель данного курса – изучение всех основ алгоритмического программирования и формирование у учащегося правильного подхода по изучению алгоритмов.

Программа курса:
Модуль 1- Вступление

• Рекомендации по прохождению курса

Модуль 2 – Оценка сложности алгоритмов

• Оценка сложности алгоритмов. Теория.
• Задачи на оценку сложности алгоритмов.

Модуль 3 – Поиск и сортировка

• Линейный поиск. Бинарный (Двоичный) поиск. ОсновноеДемо-доступ
• Переборные алгоритмы
• Бин поиск по ответу
• Действительный двоичный поиск.
• Сортировки.

Модуль 4- Жадные алгоритмы

• Теория
• Задачи

Модуль 5 – Динамическое программирование

• Теория (ч. 1)
• Одномерная динамика
• Теория (ч. 2)
• Двумерная динамика
• Теория. Задача о рюкзаке (ч. 3)
• Теория. НОП. НВП (ч. 4)
• Теория. Ленивая динамика. Рекурсия (ч. 5)
• Практика. Задача о Рюкзаке.
• Практика. НОП. НВП.
• Избранные задачи

Модуль 6 – Метод двух указателей

• Теория
• Практика

Модуль 7 – Битовые операции

• Теория
• Практика

Модуль 8 – Графы

• Теория (ч. 1)
• Практика (ч. 1)
• DFS (теория)
• BFS (теория)
• Алгоритм Дейкстры (теория)
• Практика (ч. 2)
• Практика (ч. 3)
• Избранные задачи

Модуль 9 – Деревья

• Теория
• Практика (ч. 1)

Модуль 10 – Арифметика и числовые алгоритмы

• Делимость. Простота. Факторизация.
• Алгоритм Евклида. НОД. НОК.
• Практика (ч. 1)
• Практика (ч. 2)

Модуль 11 – Геометрия

• Вступление
• Вектор. Прямая.
• Окружность.
• Многоугольники. Выпуклая оболочка.
• Практика (ч. 1)

Модуль 12 – Дополнительные структуры

• Stack (Стэк)
• Queue (очередь)
• Dequeue (двухсторонняя очередь)
• LinkedList (Связный список)
• Heap (куча)

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь:
1. Изучите расширенный спектр структур языка программирования Python
2. Решите большой объем алгоритмических задач разных уровней сложности
3. Получите базу для последующей подготовки, в том числе для ЕГЭ / ОГЭ

О курсе:
В текущем курсе будут разобраны все необходимые темы для продолжения в алгоритмическом программировании на Python.

1. Многомерные списки
2. Множества
3. Словари
4. ООП
5. Очередь (queue)
6. Стэк (Stack)
7. Heap (куча)
8. Dequeue
9. в стадии разработки

Для кого этот курс:
1. Этот курс предназначен для обучающихся любых возрастов продолжающего уровня.
2. Курс подойдет для подготовки к ЕГЭ и ОГЭ, а также к любым другим экзаменам, где предполагается использование языка программирования Python.
3. Курс будет актуален в том числе тем, кто готовится к алгоритмическим собеседованиям.

Содержание

Модуль 1 – Вступление

• От автора

Модуль 2 – Как учиться по курсу?

• Инструкция

Модуль 3 – Двумерные списки

• Теория
• Задачи на генераторы (ч. 1)
• Задачи на генераторы (ч. 2)
• Практика (ч. 1)
• Практика (ч. 2)

Модуль 4 – Множества (set)

• Теория
• Практика

Модуль 5- Словари (Dict)

• Теория
• Практика (ч. 1)
• Практика (ч. 2)

Модуль 6 – ООП

• Теория
• Практика (ч. 1)

Модуль 7 – Функции (продвинутые)

• Lambda-функции, map, filter, reduce
• *args и $p65e0759c3d33ekwargs
• Практика (ч. 1)

Модуль 8 – Полезные библиотеки и функции

• itertools
• fnmatch
• time
• collections
• random

Модуль 9 – Финал

• Что дальше?

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Ср 08 Фев 20:00
Вводное занятие. Сразу к практике!
1. Практика. Пишем первый автотест: Java / Gradle / JUnit5 / Selenide
2. Изучаем готовый проект с инфраструктурой: Github / Jenkins / Allure Report / Allure TestOps / Selenoid / Телеграм-бот

Дополнительное занятие. Профессионально работаем с IntelliJ IDEA Юрий Артамонов (JetBrains)

1. Основы
2. Git and Github
3. Docker
4. Базы данных
5. HTTP Client
6. Selenium
7. BDD Support

Git. Github. Погружаемся. Дмитрий Тучс
1. Еще раз повторим основы Git & Github
2. Основы ветвления, pull requests

Чт 17 Фев 20:00
Погружаемся в инструментарий и библиотеки. Станислав Васенков и Дмитрий Тучс.
1. Теория: Gradle, JUnit5, Selenide
2. Практика. Работаем с тренажером demoqa.com
3. Рассмотрим подробнее возможности Selenide и CSS/Xpath-селекторы

Selenide #1. Занятие в записи. Алексей Виноградов
0. DOM для начинающих (запись)
1. Лайвкодинг – простые тесты для GitHub
2. Лайвкодинг – GitHub с решением некоторых типичных проблем
3. Основные функции библиотеки Selenide (справочник-шпаргалка)

Вт 21 Фев 20:00 Дополнительное занятие. Selenide #1. Алексей Виноградов
Ответы на вопросы

Дополнительное занятие. Selenide IDE – и такое бывает
Не путать с Selenium IDE, но его тоже рассмотрим
(Занятие в помощь начинающему автоматизатору, как достучаться до первых сложных элементов)
1. Установим Selenium IDE, сделаем экспорт в Java-код
2. Установим Selenide IDE
3. Сравним оба варианта

Пт 24 Фев 20:00 5. Основы Java. Дмитрий Тучс.
1. Src – main
2. Класс с точки зрения файлов
3. Класс с точки зрения Java
4. Class Fields – переменные (в чем разница)
5. Примитивные типы данных
6. Литералы
7. Операторы
8. Управляющие конструкции
9. Метод как описание поведения
10. Создание объектов и вызов методов

Вт 28 Фев 20:00 6. Продолжаем разрабатывать автотесты. PageObjects. Станислав Васенков.
1. Добавляем в код PageObjects
2. Изучаем подходы – степовой, сценарный, dsl
3. Добавляем PageComponents

Пт 03 Мар 20:00 7. Продолжаем разрабатывать автотесты. Генерация тестовых данных. Станислав Васенков.
1. Генерим рандомные значения, используя встроенные библиотеки
2. Используем JavaFaker

Вт 07 Мар 20:00 Дополнительное занятие. Основы Java. Часть II. Дмитрий Тучс
*Внимание! Занятие содержит задание без проверки!

Пт 10 Мар 20:00 8. JUnit 5. Дмитрий Тучс
1. Аннотация @TEST
2. Что из себя представляют аннотации в Java
3. Пишем свою простейшую реализацию JUnit5
4. @Disabled , @DisplayName
5. Тест кейс – что такое и из чего состоит
6. Параметризованные тесты:
– концепция
– sources (дата-провайдеры)
– нэйминг

9. Allure Reports. Артём Ерошенко. Занятие в записи
1. Практика. Подключение Allure Reports и настройка отчетности о прохождении автотестов
2. Практика. Построение более информативной отчетности c вложениями:
– прикладываем скриншоты, файлы, логи и другие вложения в отчет
3. Теория. Обзор возможностей Allure Reports

Вт 14 Мар 20:00 Дополнительное занятие. Основы Java. Часть III. Практика. Дмитрий Тучс
*Внимание! Занятие содержит задание без проверки!

Пт 17 Мар 20:00 10. Работаем с файлами. Дмитрий Тучс
1. Как скачать и прочитать файл
2. Проверяем контент в .txt, .pdf, .xls/.xlsx, .doc/.docx, .zip

Вт 21 Мар 20:00 11. Jenkins. Создаем первую задачу. Станислав Васенков.
1. Практика. Создаем задачу (Job), связываем с репозиторием в Github, запускаем тесты удаленно.
2. Теория. Основы Jenkins.
3. Теория. Основы CI/CD.

Пт 24 Мар 20:00 12. Управляем параметрами в коде и в Jenkins. Станислав Васенков.
1. Передаем параметры в код из командной строки
2. Прячем приватные данные с библиотекой Owner
3. Передаем параметры из Jenkins

Вт 28 Мар 20:00 13. Telegram-бот. Отправляем уведомления о результатах прохождении автотестов. Станислав Васенков.
1. Практика. Пишем Telegram-бота
2. Практика. Постобработка сборки. Настраиваем отправку уведомлений в Jenkins
3. Теория. Обзор возможностей Telegram API

Пт 31 Мар 20:00 14. Учимся быстро разрабатывать готовые проекты для тестовых заданий. Станислав Васенков.
Набиваем руку небольшими проектами.
1. Находим интересную нам вакансию (hh.ru / linkedin / @qa_jobs)
2. Делаем небольшой проект:
– разрабатываем 5-10 простых автотестов на сайт из вакансии
– создаем задачу в Jenkins
– прячем секретные данные с owner
– настраиваем Allure-отчет, добавляем вложения:
– снимки экрана
– логи браузера
– видеозапись теста
– настраиваем уведомления в Telegram / Slack

По мере прохождения курса добавим сюда:
– автотесты на API
– тест-план Allure TestOps – с ручными и автоматизированными тестами
– интеграцию с Jira
3. Отправляем наш проект HR c сопроводительным письмом

Вт 11 Апр 20:00 15. Selenoid. Роман Орлов
1. Практика. Добавляем контейнеризацию к задаче в Jenkins
2. Теория. Основы Docker. Selenoid

Пт 14 Апр 20:00 16. Selenide #2. Алексей Виноградов
1. Практика:
– пишем автотесты на Selenide
– тестируем виджеты
2. Теория:
– закрепление знаний, полученных на практике
– Java
– JUnit5

Вт 18 Апр 20:00 17.REST API. Пишем автотесты с Rest-assured. Станислав Васенков.
1. Практика. Пишем тесты на REST API при помощи библиотеки Rest-assured
2. Теория. Основы HTTP-протокола, типы запросов, коды ответов

18. Библиотека Owner. Занятие в записи. Артём Ерошенко
1. Правильно организуем хранение свойств (properties) в проекте с библиотекой Owner
2. Прячем секретные данные в Jenkins

Пт 21 Апр 20:00 19. REST API. Модели. Спецификации. Станислав Васенков.
1. Убираем тело запроса и ответ в модели
2. Добавляем спецификации

Вт 25 Апр 20:00 20. REST API. Декомпозируем UI-тесты. Подключаем отчетность
1. Превращаем UI-взаимодействия в API-запросы
Больше возможностей REST-assured
2. Подключаем Allure-listener
3. Добавляем шаблоны для более красивого отчета

Дополнительное занятие. REST API / Groovy. Алексей Кузнецов
– Groovy для ассертов и основы языка
– Немного магии Java
– Спецификации
– Шаблоны для Allure

Дополнительное занятие. REST API. Закрепляющее занятие. Дмитрий Тучс
1. Swagger
2. API с другой стороны (backend на spring boot)
3. Интеграция backend со Swagger
4. Контроллеры, возвращающие списки объектов
5. Практика
*Внимание! Занятие содержит задание без проверки!

Дополнительное занятие. SOAP API. Дмитрий Тучс
*Внимание! Занятие содержит задание без проверки!

Пт 28 Апр 20:00 21. Мобильная автоматизация #1. Разрабатываем автотесты с Browserstack
1. Практика. Учимся пользоваться инспектором в Browserstack, разрабатываем первые автотесты на iOS / Android с Selenide
2. Практика. Browserstack-API. Забираем логи, видео
3. Теория. Основы тестирования мобильных приложений

Вт 02 Май 20:00 22. Мобильная автоматизация #2. Разрабатываем автотесты с эмулятором Android-устройства и на своем телефоне
1. Настраиваем рабочее место:
– Appium
– Android Studio
– Настраиваем переменные среды
2. Эмулируем Android устройство
3. Подключаем свой телефон
4. Практика. Разрабатываем автотесты с Appium
5. Теория. Основы Appium

[BONUS] Запускаем тесты на школьном Selenoid – Android

23. Allure TestOps. Артем Ерошенко. Занятие в записи
1. Знакомство с системой.
2. Заведение тест-кейсов.
3. Создание первого тест-плана.
_____________________________
1. Интеграции с Jenkins и Jira
2. Объединение ручных тестов и автотестов в единый тест-план
3. Метрики, графики, углубленное изучение платформы
4. Администрирование
5. Обзор решений и внедренных проектов

Пт 05 Май 20:00 24. Дипломный проект
Набиваем руку небольшими проектами.
1. Находим интересную нам вакансию (hh.ru / Linkedin / @qa_jobs)
2. Делаем небольшой проект – разрабатываем 5-10 простых автотестов на сайт из вакансии, добавляем джобу в дженкинсе с аллюр-отчетом
Добавляем сюда Selenoid, Allure TestOps, Jira, Telegram notifications
3. Отправляем наш проект HR c сопроводительным письмом

Пт 12 Май 20:00 25. Переезд на собственную инфраструктуру с ресурсов школы. Егор Иванов (выпускник первого потока)
Настроим тестовый стенд локально. Точно также стенд настраивается на любом VPS, например в DigitalOcean.com
1. Рассмотрим базовые команды Linux, которые понадобятся
2. Доступ к удаленному серверу через ssh Ubuntu
2.1 Доступ к Ubuntu через ssh при помощи публичного RSA ключа
3. На виртуальной машине установим:
– Java
– Docker
– Docker-compose
4. Создадим конфиг для Docker Compose
5. Поднимаем Selenoid + Selenoid UI
5.1 Проверяем, как это работает
6. Поднимаем Jenkins
6.1 Первичные настройки Jenkins
6.2 Проверка работоспособности
Задание необязательное. Доступ к инфраструктуре школы останется после окончания обучения.

ОПИСАНИЕ:

Воркшоп по проектированию архитектуры информационных систем для системных аналитиков, которые хотят познакомиться с популярными паттернами проектирования микросервисной архитектуры и научиться их визуализировать в диаграммах нотации С4

Задания практического воркшопа

• Выбрать кейс
• Выбрать подходящую архитектуру для своей системы
• Выбрать подходящие БД
• В случае микросервисной системы выбрать стиль взаимодействия микросервисов и подходящие паттерны проектирования
• Описать архитектуру своей ИС в виде набора диаграмм модели С4 (3 первых уровня)
• Аргументированно представить свое решение

Кейсы воркшопа

• Банк
• Служба доставки
• Туроператор
• Служба такси

Воркшоп 8 часов с 22 июня 2024 год
2 дня (сб, вс)

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

The Ultimate Fullstack Next.JS 14 Course
Научитесь создавать полнофункциональный сайт электронной коммерции с помощью передовых технологий!

Курс на английском языке!

Нажмите для раскрытия…

Оригинал
Tech stack:

• Next.js 14,2
• Next-Auth V5
• Drizzle ORM
• Postgresql
• Zustand
• Algolia
• Framer Motion
• NeonDB
• Resend
• React Hook Form
• Shad/CN
• Stripe Elements

This course covers:

‍ Build a full-stack e-commerce app from scratch, mastering React and Next.js

Implement AI-powered search with Algolia for lightning-fast results

️ Create accessible, visually stunning designs using shad/cn

Add captivating animations with FramerMotion for enhanced user experience

Streamline image management with Uploadthing for seamless storage and retrieval

Develop a fully managed backend with PostgreSQL and Drizzle for products, users, and reviews

Master form creation with React Hook Form for intuitive user input Efficiently manage client and server state using Zustand and React Query Utilize serverless functions and PostgreSQL with Drizzle for fast queries and scalability

Integrate Stripe for secure and reliable payment processing

Deploy your application with confidence, learning domain setup and production best practices By the end of this course, you’ll have the skills and knowledge to create feature-rich, full-stack e-commerce applications that stand out in today’s competitive market.

Нажмите для раскрытия…

Технологический стек:

• Next.js 14,2
• Next-Auth V5
• Drizzle ORM
• Postgresql
• Zustand
• Algolia
• Framer Motion
• NeonDB
• Resend
• React Hook Form
• Shad/CN
• Элементы Stripe

Этот курс охватывает:

• ‍Создайте полнофункциональное приложение для электронной коммерции с нуля, освоив React и Next.js.
• Реализуйте поиск на основе искусственного интеллекта с помощью Algolia для получения молниеносных результатов
• ️ Создавайте доступные, визуально ошеломляющие дизайны с помощью shad/cn
• Добавьте захватывающую анимацию с помощью FramerMotion для улучшения пользовательского опыта
• Ускорьте управление изображениями с помощью Uploadthing для удобного хранения и поиска.
• Создайте полностью управляемый бэкэнд с PostgreSQL и Drizzle для продуктов, пользователей и отзывов
• Мастерство создания форм с помощью React Hook Form для интуитивного ввода данных пользователем.
• Эффективное управление состоянием клиента и сервера с помощью Zustand и React Query
• Используйте бессерверные функции и PostgreSQL с Drizzle для быстрых запросов и масштабируемости
• Интегрируйте Stripe для безопасной и надежной обработки платежей
• Развертывание приложения с уверенностью, изучение настройки домена и лучших практик производства К концу этого курса у вас будут навыки и знания для создания многофункциональных, полнофункциональных приложений электронной коммерции, которые выделяются на современном конкурентном рынке.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ: