Запрет складчины

​

Что даст вам этот курс

• Знание архитектур нейронных сетей, их видов и особенностей;
• Освоение методов обучения нейронных сетей;
• Умение оперировать данными, проектировать свою сеть и реализовывать её на Python с помощью фреймворка pyTorch;
• Понимание, как эффективно решать задачи анализа данных, используя глубокое машинное обучение.

Самый современный материал про машинное обучение
Программа подготовлена признанным экспертом по машинному обучению

Нейронные сети — как дети: их можно научить чему угодно. Но нужно помнить и о трудностях, сопровождающих каждого родителя: неправильные методы обучения, недостаток хороших примеров или несоответствие архитектуры ребёнка поставленным задачам могут привести к непредсказуемым результатам.

Минимальные знания

• Знание линейной алгебры, начала анализа и теории вероятностей.
• Владение языком программирования Python на уровне Junior (знать программирование на Python на базовом уровне необходимо, так как модели машины реализуются на Python).

Процесс обучения

Образовательный процесс на курсе "Нейронные сети на Python" проходит в формате вебинаров (онлайн). Слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволят применить на практике полученные во время вебинаров знания. По каждому домашнему заданию преподаватель даёт развернутый фидбек. При написании кода используется Python.
Преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой, т. е. слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по материалам лекций и домашних заданий.

Спойлер: Преподаватель:

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

18. Глубокое обучение с подкреплением
18.pdf [6m 569k 425]
18.pptx [22m 625k 256]
video.mp4 [115m 360k 468]
Домашка_по_RL.txt [390]
Ссылки.txt [346]

19. Domain Adaptation
14_8858.pdf [5m 751k 933]
15_239.pdf [5m 670k 840]
1702.05464.pdf [1m 767k 31]
chat.txt [4k 770]
mnist_fc_ada.ipynb [478k 913]
utils.py [2k 889]
video.mp4 [199m 79k 806]
Wang__Deng___Unknown___Deep_Visual_Domain_Adaptation_A_Survey.pdf [2m 699k 306]

20. Обзор. Другие состязательные сети
20.pdf [52m 458k 550]
20.pptx [13m 447k 98]
video.mp4 [103m 897k 199]

21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях
21.pdf [10m 435k 686]
21.pptx [3m 152k 931]
video.mp4 [168m 51k 327]

22. Современные сверточные сети. Обзор
22.pdf [10m 908k 309]
22.pptx [2m 998k 17]
video.mp4 [110m 802k 176]

23. Современные сверточные сети. Практика
chat.txt [660]
CNN_practice.ipynb [13m 851k 415]
video.mp4 [98m 825k 914]
дз.txt [208]

24. Глубокие рекуррентные сети
gumbel.zip [5k 806]
rec.pdf [533k 731]
rec_ppt.pptx [1m 64k 603]
video.mp4 [183m 117k 705]

Спойлер: Складчины на другие части

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

Спойлер: Складчина на весь курс

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

​

Что даст вам этот курс

• Знание архитектур нейронных сетей, их видов и особенностей;
• Освоение методов обучения нейронных сетей;
• Умение оперировать данными, проектировать свою сеть и реализовывать её на Python с помощью фреймворка pyTorch;
• Понимание, как эффективно решать задачи анализа данных, используя глубокое машинное обучение.

Самый современный материал про машинное обучение
Программа подготовлена признанным экспертом по машинному обучению

Нейронные сети — как дети: их можно научить чему угодно. Но нужно помнить и о трудностях, сопровождающих каждого родителя: неправильные методы обучения, недостаток хороших примеров или несоответствие архитектуры ребёнка поставленным задачам могут привести к непредсказуемым результатам.

Минимальные знания

• Знание линейной алгебры, начала анализа и теории вероятностей.
• Владение языком программирования Python на уровне Junior (знать программирование на Python на базовом уровне необходимо, так как модели машины реализуются на Python).

Процесс обучения

Образовательный процесс на курсе "Нейронные сети на Python" проходит в формате вебинаров (онлайн). Слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволят применить на практике полученные во время вебинаров знания. По каждому домашнему заданию преподаватель даёт развернутый фидбек. При написании кода используется Python.
Преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой, т. е. слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по материалам лекций и домашних заданий.

Спойлер: Преподаватель:

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

01. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей
1.pdf [14m 939k 279]
1.pptx [43m 232k 319]
dataset.ipynb [3k 429]
Dockerfile [1k 677]
homework.ipynb [733]
pytorch.ipynb [2k 8]
salt.py [121]
utils.py [1k 106]
video.mp4 [198m 391k 336]
дз.txt [403]

02. Теоретические основы обучения нейронных сетей
2.pdf [2m 462k 405]
2.pptx [1m 725k 217]
Dockerfile [1k 539]
log_reg.ipynb [4k 276]
video.mp4 [142m 344k 134]
дз.txt [243]

03. Первая нейронная сеть
3.pdf [1m 221k 740]
3.pptx [1m 431k 409]
DLE-2018-11-Lesson 3.mp4 [374m 480k 281]
MNIST_MLP.ipynb [49k 96]
video.mp4 [109m 6k 203]

04. Keras
4.pdf [5m 699k 661]
4.pptx [5m 614k 971]
MNIST_MLP_KERAS.ipynb [6k 719]
video.mp4 [102m 992k 393]
дз.txt [701]

05. TensorFlow
chat.txt [9k 606]
Otus.zip [858k 590]
tensorflow.ipynb [73k 791]
video.mp4 [291m 653k 835]

06. Переобучение и регуляризация нейронных сетей
6.pdf [4m 346k 948]
6.pptx [1m 346k 946]
Dockerfile [1k 617]
mnist_mlp.ipynb [6k 523]
utils.py [2k 454]
video.mp4 [144m 526k 188]
дз.txt [272]
Ссылки.txt [32]

07. Взрыв и затухание градиентов
chat.txt [10k 722]
Dockerfile [1k 357]
gradient_decay.zip [228m 826k 774]
gradient_slides.pdf [11m 110k 838]
mnist_mlp_6.ipynb [118k 455]
mnist_mlp_keras.ipynb [32k 629]
utils.py [2k 454]
video.mp4 [243m 525k 870]
Ссылки.txt [92]

08. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики
8.pdf [1m 782k 558]
8.pptx [1m 454k 445]
chat.txt [14k 684]
Dockerfile [1k 357]
sparse_ae.ipynb [306k 31]
sparse_ae_relu.ipynb [261k 111]
utils.py [2k 454]
video.mp4 [147m 618k 308]
дз.txt [339]

09. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети
chat.txt [9k 250]
conv_nets.pdf [1m 206k 294]
conv_nets.pptx [10m 887k 131]
conv_nets_mp4.zip [194m 562k 830]
Dockerfile [1k 358]
mnist_conv.ipynb [10k 631]
utils.py [2k 454]
video.mp4 [204m 448k 478]
дз.txt [316]

Спойлер: Складчины на другие части

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

Спойлер: Складчина на весь курс

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

​

Что даст вам этот курс

Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.

Спойлер: Складчины на другие части

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

​

Что даст вам этот курс

Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.

Спойлер: Складчина состоит из файлов и папок

20 Неоднородные СЛАУ
Неоднородные СЛАУ.mp4 [99m 773k 481]

Домашнее задание
ДЗ.txt [96]

21 Векторная алгебра
Векторная алгебра.mp4 [254m 1k 619]

Домашнее задание
Vector_spaces___Homework.pdf [26k 781]

Материалы
Vector_spaces_v_02.pdf [1m 257k 551]

22 Диагонализация матрицы. Часть 1
Диагонализация матрицы. Часть 1.mp4 [95m 517k 13]

Домашнее задание
ДЗ.txt [103]

23 Диагонализация матрицы. Часть 2
Диагонализация матрицы. Часть 2.mp4 [110m 719k 619]

Материалы
занятие.pdf [1m 837k 260]

24 MidTerm
MidTerm.mp4 [823m 498k 688]

Домашнее задание
ДЗ.txt [98]

25 Случайные события
Случайные события.mp4 [161m 336k 634]

Материалы
Случаи_ные_события.pdf [816k 897]

26 Случайные величины
Случайные величины.mp4 [191m 683k 671]

Домашнее задание
ДЗ.txt [864]

Материалы
Занятие_26___Случайные_величины___картинки_вместо_формул.pptx [2m 408k 125]

27 Основные законы распределения. Часть I
Основные законы распределения. Часть I.mp4 [134m 534k 792]

Материалы
Distributions.ipynb [1m 89k 905]

28 Основные законы распределения. Часть II
Основные законы распределения. Часть II.mp4 [175m 839k 962]

Домашнее задание
ДЗ.txt [290]

Материалы
Занятие_28___Законы_распределения._Виды_зависимостей_без_формул.pptx [1m 618k 144]

Спойлер: Складчины на другие части

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

​

Что даст вам этот курс

Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

01. Введение
Введение.mp4 [124m 455k 823]

Материалы
OTUS_Math_DS_B_Введение_1.pdf [3m 397k 511]

02. Теория пределов. Часть I
Теория пределов. Часть I.mp4 [185m 696k 799]

Материалы
OTUS_Basic_Math_DS_Теория_пределов__1.pdf [2m 176k 202]

03. Теория пределов. Часть II
Теория пределов. Часть II.mp4 [168m 421k 480]

Домашнее задание
OTUS_Math_Basic_ДЗ_1_Пределы.pdf [90k 894]

Материалы
Теория_пределов_часть_2.pdf [753k 216]
Теория_пределов_часть_2.pptx [5m 241k 40]

04. Непрерывность и дифференцируемость функции
Непрерывность и дифференцируемость функции.mp4 [111m 14k 542]

Материалы
OTUS_Basic_Math_DS_Непрерывность.pdf [1m 631k 135]

05. Первая производная
Первая производная.mp4 [164m 1k 106]

Домашнее задание
ДЗ_производная.pdf [82k 899]

Материалы
Более подробное изложение.pdf [1m 303k 524]
Производная.pdf [948k 120]
Производная.pptx [8m 445k 674]

06. Вторая производная
Вторая производная.mp4 [122m 680k 367]

Материалы
OTUS_Basic_Math_DS_Вторая_производная.pdf [2m 330k 847]

07. Оптимизация функции (одной переменной)
Оптимизация функции (одной переменной).mp4 [208m 991k 504]

Домашнее задание
ДЗ_экстремумы.pdf [59k 294]

Материалы
Оптимизация_функции_одной_переменной.pdf [858k 655]

08. Теория рядов. Часть I
Теория рядов. Часть I.mp4 [95m 59k 464]

Материалы
OTUS_Basic_Math_DS_Теория_рядов_1.pdf [1m 140k 661]

09. Теория рядов. Часть II
Теория рядов. Часть II.mp4 [172m 640k 512]

Домашнее задание
ДЗ_ряды.pdf [84k 441]

Материалы
Ряды.pdf [831k 198]

10. Бонусное занятие практика решения задач
Бонусное занятие - практика решения задач.mp4 [111m 303k 323]

11. Формула Тейлора
Формула Тейлора.mp4 [111m 753k 515]

Объем: 1,49Гб.

Спойлер: Складчины на другие части

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

​

На курсе мы:
- детально разберем самые базовые команды в Linux
- узнаем историю создания операционных систем в целом и Linux в частности
- выясним, что такое ядро операционной системы и системные вызовы
- познакомимся с зомби, сиротами и демонами
- разберем некоторые особенности файловой системы ext4

Программа курса
Модуль 1. Введение
Введение
Операционная система - общие сведения
после это урока, студент будет знать, что такое операционная система, ядро, кольца защиты процессора.

1.1 Для чего нужна ОС?
Что такое компьютер, какие у него цели, почему с ОС удобнее чем без нее.

1.2 Первая ОС . История Multics.

1.3 MS-DOS
Особенности первой ОС для персональных компьютеров.

1.4 Ядро ОС
Что такое программные прерывания, что такое ядро, почему ядро это отдельная часть ОС.

1.5 Кольца защиты и современные ОС
Процессор 80286, особенности адресации памяти, кольца защиты, почему без колец защиты невозможно создать стабильную ОС.

Спойлер: Продолжение описания

UNIX
после этого урока, студент будет знать, как и где появилась ОС UNIX, какие виды этой ОС бывают, узнают принципы по которым разрабатывалась ос Linux.

2.1 История создания
Компания AT&T, компьютер PDP, 1 января 1970 года.

2.2 Философия (всё есть файлы)
"Пишите программы, которые делают что-то одно и делают это хорошо.
Пишите программы, которые бы работали вместе.
Пишите программы, которые бы поддерживали текстовые потоки, поскольку это универсальный интерфейс»."

2.3 Стандарт POSIX
набор стандартов, описывающих интерфейсы между операционной системой и прикладной программой.

2.4 Варианты UNIX
"UNIX, Solaris, AIX, HP-UX, BSD.

Модуль 2.
Структура Linux и команды.

3.1 Структура каталогов
Перечень каталогов, какие будут наиболее часто использоваться.

3.4 Как устанавливается ПО в Linux
исходники, пакеты, репозитории

3.5 Версии Linux
Основные версии Linux и их отличия.

3.6 Сложности на пути изучения Linux
Сложные команды, много параметров, огромные конфиги.

Простейшие команды в Linux
после это урока, студент будет уметь создавать, удалять, копировать, перемещать файлы и каталоги.


4.1 ls - Посмотреть список файлов в каталоге.
4.2 touch - Создать файл.
4.3 mkdir - Создать директорию.
4.4 cd - Сменить текущую директорию
4.5 rm - Удалить файл.
4.6 rmdir - Удалить директорию.
4.7 cp - Копировать файл или директорию.
4.8 mv - Переместить файл или директорию.
4.9 type и 4.10 whereis -"Узнать внутренняя или внешняя команда.
Где находится бинарый файл, переменная PATH."

4.11 who - Кто сейчас работает на сервере.
4.12 man - Страница руководства.

Пользователи в Linux
после этого урока, студент будет знать где хранятся данные о пользователях в Linux.

5.1 Идентификация пользователя (UID)
Как Linux "узнаёт" пользователей

5.2 root и все остальные
Типы пользователей в Linux

5.3 /etc/passwd
Где хранятся данные о пользователе

5.4 /etc/group
Где храняться данные о группах

5.5 /etc/shadow
Где храняться хеши паролей

5.6 Права на файлы в Linux
Виды прав достапу для файлов в Linux

5.7 chmod
Как сменить права для файла

5.8 Файловые системы и inode
Индексный дескриптор файла

5.9 Для чего нужны каталоги
Где хранится имя файла

5.10 HardLink и SoftLink
Жесткие и символические ссылки в Linux

Работа с файлами
после этого урока, студент будет уметь выводить данные файла на экран, просматривать часть файла, применять фильтр для поиска нужной строки в файле

6.1 grep
Фильтр.

6.2 head
Посмотреть начало файла.

6.3 tail
Посмотреть конец фала.

6.4 more и less
Посмотреть файл.

Модуль 3. Потоки, логические команды, процессы, сеть

Работа с потоками STDIN, STDOUT, STDERR
после этого урока,студент будет понимать, что такое стандартные потоки и как их перенаправлять в нужные места.

7 Работа с потоками
Стандартные потоки данных программ

7.1 Перенаправление в файл
"echo test > test"

7.2 Порядок выполнения команды в bash
Как bash “раскручивает” конструкции с >

7.3 Перенаправление в STDIN другой команды
command1 | command2

7.4 tee
Если нам нужно видеть вывод и одновременно перенаправить его в файл

7.5 потоки и указатели
2>&1, 2>&1 1> /dev/null
И, ИЛИ, НЕ ИМЕЕТ ЗНАЧЕНИЯ
после этого урока, студент будет уметь выстраивать логические условия для выполнения команд.

8.1 Код возврата
0 - все хорошо, не 0 - ошибка

8.2 &&
Логическое И

8.3 ||
Логическое ИЛИ.

8.4 ;
Логическое НЕ ВАЖНО.
Монтирование
после этого урока, студент будет понимать что такое монтирование и будет иметь базовые знания о файловых системах Linux.

9.1 где мои диски?
Каталог /dev.

9.2 Монтирование
Практика работы с командой mount
Установка ПО
после этого урока, студент будет уметь устанавливать новое ПО из репозиториев и искать ПО.

Пакеты и репозитории. Какая программа работает с репозиторием. yum search.

10.1, 10.2, 10.3 rpm и yum
10.4 список файлов в пакете
10.5 Поиск пакета по файлу
10.6 список установленных пакетов
Процессы в Linux
после этого урока, студент будет понимать что такое процесс и программа, познакомится с системными вызовами для создания процесса.

11.1 жизненный цикл процесса
"fork(), exec(), exit()."

11.2 PID, PPID
Родитель и потомок.

11.3 владелец процесса
Доступ до процесса.

11.4 демон
Что такое процесс демон.

11.5 kill
Сигналы межпроцессного взаимодействия.

11.6.1 top - Load Average
Знакомство с утилитой top.

11.6.2 top - Cpu (sy, us, ni, id, wa, hi, si, st)
Знакомство с утилитой top.

11.7.1 ps -efl
Что представляет собой запущенный процесс - бинарный файл, параметры....

11.7.2 работа в консоли
Практика: процессы, конфиги, параметры...
Сеть
после обучения студент будет знать как увидеть IP адрес сервера, “шлюз”, dns сервер.

12.1 ip a
Показать сетевые интерфейсы и адреса на них.

12.2 ip r
Показать маршруты.

12.3 /etc/resolv.conf
Где хранится информация о dns сервере.

12.4 ss -tnlp
Какие порты слушает сервер.
Системы инициализации
после обучения студент будет знать как загружается Linux и что такое система инициализации.

13.1 MBR, GRUB, Kernel
Порядок загрузки ОС Linux

13.2 SysV, upstart, systemd
Знакомство с системами инициализации

​

Разработчик C#. Часть 1/5 [OTUS]

Что даст вам этот курс
За 5 месяцев мы последовательно рассмотрим особенности языка C# на уровне начинающего Senior / крепкого Midlle. Подробно изучим внутренние механизмы и устройство языка, CLR (LINQ, многопоточность, асинхронность, рефлексия, сериализация). Научимся разворачивать различные конструкции и представлять их в промежуточном языке (IL). Поработаем с SQL и NoSQL базами данных, кэшированием, Unit-тестами, CI/CD и другими сложными и полезными инструментами профессиональных разработчиков C#.

Must have практики
В процессе обучения рассмотрим паттерны проектирования Банды Четырёх, шаблоны корпоративных приложений Фаулера, принципы SOLID, DRY, YAGNI и другие. А в последнем модуле затронем темы для повышения вашей ценности как специалиста: методологии (Waterfall, Kanban и пр.), подходы (TDD, DDD и пр.) и профессиональный инструментарий программиста (LinqPad, Fiddler и пр.).

Программа разработана специально для C# Developers, которые хотят:
прокачать технические навыки и получить целостное понимание .NET Framework и языка C#;
с лёгкостью отвечать на вопросы на собеседованиях;
научиться работать в Scrum-команде и на практике понять эффективность Agile-подходов.

Спойлер: Программа курса

1 C#
Знакомство,рассказ о формате Scrum, краткий обзор курса
Обзор типов и структур данных
Операции и операторы
Методы, их перегрузка, расширения
Классы как воплощение принципов ООП
Интерфейсы и их особенности
Коллекция коллекций
50 оттенков LINQ
Работа со строками и регулярные выражения

2 С# Advanced
Reflection and Attributes
Как устроена Сериализация?
Исключения и нюансы работы с ними
Что есть в C# для работы с SQL и NoSQL базами данных?
Работа с методами как с переменными (delegates, events)
Дженерики, их реализация и ограничения
Сборщик мусора, деструкторы и финализаторы, Disposable Pattern
Дополнительны евозможности языка: от директив препроцессора до указателей
Что полезного в новых версиях C#?

3 Многопоточность и паттерны проектирования
В чём отличие процесса, потока и домена?
Примитивные и гибридные конструкции синхронизации потоков
Внутрипроцессное взаимодействие
Межпроцессное взаимодействие
Магические слова async / await
Порождающие паттерны проектирования
Структурные паттерны проектирования
Поведенческие паттерны проектирования

4 Клиент-серверная архитектура и микросервисы
Архитектура проекта
Авторизация и аутентификация
WCF, ASMX, Web Api, REST
Волшебство кэширования
Паттерны корпоративных приложений
Насколько твёрдые SOLID принципы?
В поисках лучшего брокера сообщений
CI/CD, Windows-сервисы и консольные приложения

5 Процессы и подходы
Waterfall, Scrum, Kanban, DDD, TDD
Unit, Sandbox, Blackbox, Whitebox, Integration tests
Типы проектов,которые можно реализовать на C#
Рефакторинг, Реинжиниринг, Ренейминг
Логирование, ведение документации и иные BestPractices
Инструментарий программиста

6 Проектная работа
Выбор проекта
Консультация по выбранному проекту
Защита проектных работ

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

01_Знакомство, рассказ о формате Scrum, краткий обзор курса
01.mp4 [491m 573k 247]
Домашнее задание.txt [756]

02_Операторы и методы, их перегрузка и расширения
02_1.mp4 [299m 343k 216]
02_2.mp4 [224m 787k 587]
All_Operators_by_precendence-19350-d4181d.pptx [768k 778]
ДЗ.txt [1k 525]
Ссылки.txt [254]

03_Классы как воплощение принципов ООП
03.mp4 [381m 795k 42]
3_Классы_как_воплощение_принципов_ООП.pptx [9m 796k 993]

04_Интерфейсы и их особенности
04.mp4 [336m 863k 986]
Interfaces.pptx [267k 505]
ДЗ.txt [694]
Ссылки.txt [903]

05_Особенности встроенных коллекций
05.mp4 [292m 713k 281]
2019_11_18_Стандартные_коллекции.pdf [2m 684k 68]

06_50 оттенков LINQ
06.mp4 [202m 631k 90]
LINQ.pptx [236k 540]
ДЗ.txt [2k 311]
Ссылки.txt [103]

07_Строки и регулярные выражения
07_1.mp4 [233m 109k 816]
07_2.mp4 [17m 533k 478]
07_3.mp4 [146m 274k 70]
ДЗ.txt [936]
Ссылки.txt [392]
Строки_и_регулярные_выражения.pptx [129k 672]

Объем: 2.45ГБ.

​

Сегодня разработка архитектуры программного обеспечения является одним из главных навыков специалиста для создания масштабируемых и отказоустойчивых приложений.

Для кого этот курс:
Программа создана специально для разработчиков, Team Lead и администраторов, которые хотят научиться разрабатывать архитектуру программного обеспечения и
сложных распределенных и отказоустойчивых систем.

Фишки курса
В процессе обучения рассматриваются и типичные и не типичные проблемы в проектировании архитектуры ПО. Преподаватели поделятся лучшими практиками и решениями этих проблем. В программу входит много полезной теории, и вся она будет обязательно закрепляться практикой в рамках самостоятельной работы и онлайн-вебинаров.

После курса вы научитесь:
1. планировать архитектуру и создавать масштабируемые, fault-tolerant приложения
2. решать нетривиальные задачи, в рамках распределенных и децентрализованных систем
3. поймете, как решать проблемы в текущей, заложенной архитектуре
4. изучите классические паттерны проектирования (шардирование, репликация, и т.д.)

​

Данная книга посвящена тому, как на языке JavaScript создавать хороший код для фронтенда (и не только). В книге последовательно затронуты все аспекты производства JavaScript-кода: от выбора архитектуры и конструирования кода до покрытия модульными тестами, отладки, интеграционного тестирования, сборки и непрерывной поставки вашего кода. Рассматриваются как общие моменты - постановка процесса разработки, событийно-ориентированная архитектура JavaScript-приложений, техника непрерывной интеграции, так и предельно конкретные вопросы - как и какие инструменты (фреймворки) использовать для той или иной задачи, что конкретное нужно делать в том или ином случае, какие ошибки встречаются. Попутно в книге рассмотрено применение большого количества инструментов. Существенное внимание уделено автоматизации на всех этапах создания и поставки JavaScript-кода.

Книга написана доступным языком и представляет несомненный интерес для всех, кто занимается или планирует заняться программированием на JavaScript, хочет повысить качество своего JavaScript-кода, добиться высокой эффективности в создании качественного кода фронтенда.

Книга будет полезна как начинающим, так и опытным JavaScript-разработчикам.

Издательство: Наука и Техника, 2020 г
Страниц: 320

​

Лекций - 98
Общее время - 13:09:55
Язык - Русский

Чему вы научитесь

• Создавать мобильные приложения под iOS и Android на языке JavaScript
• Создадите несколько приложений в течении курса
• React Native на практике
• Получите много опыта и Best Practices в React

Спойлер: Программа курса:

– Введение и подготовка

• Про данный курс
• Как работает React Native
• Создание первого проекта
• Запуск на мобильном телефоне
• Настройка Android
• Настройка iOS
• Среда разработки

– Основы

• Планирование приложения
• Создание и обзор приложения
• Как работают стили
• Выравнивание элементов
• Взаимодействие компонентов
• Работа с документацией
• Добавление формы
• Создание стейта
• Вывод списка элементов
• Обработка формы
• Вывод сообщения с ошибкой
• Параметры клавиатуры
• Добавление скролла
• Рендеринг списка
• Добавление событий

– Работа с компонентами

• Планирование функционала
• Добавление разных экранов
• Переключение экранов
• Стилизация кнопок
• Создание констант для темы
• Компонент карточки
• Окно confirm
• Создание модального окна
• Изменение и сохранение элементов
• Работа с картинками

– Элементы Expo и стили

• Загрузка шрифтов
• Подключение шрифтов
• Переиспользуемые компоненты текста
• Добавление иконок
• Использование иконок
• Управление клавиатурой
• Определение платформы
• Адаптивные стили
• Адаптация ориентации экрана

– Управление состоянием c Context

• Что будем делать
• Создание контекста
• Рефакторинг приложения
• Создание редюсера
• Рефакторинг редюсера
• Создание состояния экрана
• Изменение экрана
• Рефакторинг приложения
• Завершение

– Работа с сервером

• Настройка Firebase
• Подготовка приложения
• Создание нового элемента
• Загрузка данных с сервера
• Индикатор загрузки
• Обработка ошибок
• Обновление элементов
• Удаление элементов
• Рефакторинг и создание класса Http

– Навигация (Новое Приложение)

• Планирование
• Создание приложения
• Создание экранов
• Настройка навигации
• Переключение экранов
• Стилизация навигации
• Стилизация отдельного скрина
• Компонент отображения поста
• Параметры навигации
• Стилизация страницы поста
• Добавление иконок в шапку
• Динамические иконки в шапке
• Нижняя навигация
• Отображение избранного
• Адаптация меню под андроид
• Рефакторинг кода
• Добавление левого меню
• Завершение навигации
• Стилистика для меню
• Завершение

– Redux

• Как работает Redux
• Настройка Redux
• Получение данных
• Добавление в избранное
• Удаление данных
• Создание нового элемента

– Нативные компоненты

• Введение и установка
• Добавление фото
• Завершение формы
• Подготовка приложения
• Подключение базы данных
• Получение данных из базы
• Файлы и создание записи
• Обновление и удаление
• Завершение приложения

– Подготовка и деплой

• Настройка приложения
• Обновления приложения
• Подготовка в билду
• Билд и деплой

Требования

• Уверенное владение JavaScript + EcmaScript 6
• Базовое понимание React JS
• Знаний по Java или Swift НЕ нужно! Только JavaScript

Описание

• Вы научитесь создавать крутые мобильные приложения для Android и iOS используя только JavaScript
• Из предварительных знаний только JavaScript и React
• В курсе содержится 11 блоков, 10 из которых - практические
• В рамках данного курса вы создадите 2 мобильных приложения, на которых изучите функционал React Native

В курсе так же рассматривается React, React Hooks, Context API, Redux и React Best Practices

Для кого этот курс:

• Веб-разработчики
• Разработчики мобильных приложений
• Фрилансеры
• Frontend разработчики (любой уровень)

​

Что даст вам этот курс

Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.

​

Полный курс по работе с базой данных PostgreSQL
Курс включает в себя все инструменты, которые могут пригодиться как разработчику, так и администратору: управление доступом, резервное копирование, репликация, журналирование, работа со статистикой, способы масштабирование, а также работа PostgreSQL в облаках (AWS, GCP, Azure) и в Kebernetes

Курс обеспечивает глубокое погружение в PostgreSQL, чтобы проектировать базы данных так, чтобы впоследствии не приходилось тушить пожары в результате не оптимально заложенных основ.

Цель курса — научить слушателя эффективно работать с PostgreSQL:

В результате обучения выпускники смогут уверенно работать с PostgreSQL, создавать оптимальные запросы и разбираться с некорректными, работать с индексами, оптимизировать, профилировать и обновлять базы данных.

1. Получите навыки которые позволят работать в качестве PostgreSQL DBA - устанавливать, настраивать, поддерживать и развивать БД под управлением PostgreSQL;
2. Научитесь работать с PostgreSQL в различных средах - на базе собственной физической и виртуальной инфраструктуры, в кластере Kubernetes, в публичном облаке (AWS, GCP,Яндекс, Azure)

Для кого:

• для администраторов Linux, которые хотят овладеть или улучшить навыки PostgreSQL DBA;
• для администраторов MySQL/MS SQL/Oracle Server, которые хотят овладеть навыками PostgreSQL DBA;
• для DevOps/SRE, которые хотят улучшить навыки работы с PostgreSQL и научиться новым способам работы с СУБД - Kubernetes, облака

На курсе вы:

• научитесь проектировать базы данных и создавать оптимальную структуру их хранения;
• освоите синтаксис и особенности работы в PostgreSQL;
• сможете оптимизировать медленные запросы.

Преподаватели:
Валерий Безруков
Алексей Цыкунов
Кристина Кучерова

​

Этот курс позволит вам овладеть базовым набором знаний и навыков, необходимых для старта карьеры разработчика на С++ и подготовки к основному курсу «Разработчик С++». По окончанию курса слушатели смогут пройти входной тест курса «Разработчик C++» и получить доступ к обучению. Слушатели смогут самостоятельно разрабатывать программы на языке C++.

Материалы курса представляют собой предварительно записанные в студии лекции с теоретической частью и наглядной практической работой. После каждой темы вам будет предложен тест для проверки усвоенного материала.

Введение в язык C++.
Тема 1.1. Что такое современный C++.
Тема 1.2. Базовый синтаксис языка C++.
Тема 1.3. Такие разные функции. Модульность.

Классы и алгоритмы.
Тема 2.1. Структуры и классы.
Тема 2.2. Полиморфизм и все-все-все.
Тема 2.3. Шаблоны классов и функций.

Стандартная библиотека и полезные алгоритмы.
Тема 3.1. Общий обзор стандартной библиотеки.
Тема 3.2. Подробнее о контейнерах и вводе-выводе.
Тема 3.3. Алгоритмы, которые лучше знать лучше.

Обо всём на свете, но больше всё-таки о C++.
Тема 4.1. Зачем в процессоре более одного ядра или разговор о многопоточности.
Тема 4.2. Исключения есть всегда и C++ не исключение.
Тема 4.3. Модель клиент-сервер и разбор реализации.

При успешном прохождении курса вы получите приглашение в Slack сообщество и возможность приобрести со скидкой основной курс «Разработчик С++» без прохождения вступительного теста (при 80 % и более правильных ответов на тесты подготовительного курса).

[Otus]с минимальными знаниями программирования, которые хотят начать свою карьеру в разработке на языке С++.

Курс поможет выработать базовые навыки разработки программного обеспечения на языке C++, сборки проектов в различном окружении, решения часто встречающихся при разработке проблем.

Данный курс позволит вам овладеть базовым набором знаний и навыков, необходимых для старта карьеры разработчика на С++ и подготовки к основному курсу «Разработчик С++».
По окончанию курса слушатели смогут пройти входной тест курса "Разработчик C++" и получить доступ к обучению.
Слушатели смогут самостоятельно разрабатывать программы на языке C++.

Материалы курса представляют собой предварительно записанные в студии лекции с теоретической частью и наглядной практической работой. После каждой темы вам будет предложен тест для проверки усвоенного материала.

Курс состоит из 4 модулей, в рамках которых рассмотрены следующие темы:

Введение в язык C++.
Тема 1.1. Что такое современный C++.
Тема 1.2. Базовый синтаксис языка C++.
Тема 1.3. Такие разные функции. Модульность.

Классы и алгоритмы.
Тема 2.1. Структуры и классы.
Тема 2.2. Полиморфизм и все-все-все.
Тема 2.3. Шаблоны классов и функций.

Стандартная библиотека и полезные алгоритмы.
Тема 3.1. Общий обзор стандартной библиотеки.
Тема 3.2. Подробнее о контейнерах и вводе-выводе.
Тема 3.3. Алгоритмы, которые лучше знать лучше.

Обо всём на свете, но больше всё-таки о C++.
Тема 4.1. Зачем в процессоре более одного ядра или разговор о многопоточности.
Тема 4.2. Исключения есть всегда и C++ не исключение.
Тема 4.3. Модель клиент-сервер и разбор реализации.

При успешном прохождении курса вы получите приглашение в Slack сообщество и возможность приобрести со скидкой основной курс «Разработчик С++» без прохождения вступительного теста (при 80 % и более правильных ответов на тесты подготовительного курса).

Курс разработан для людей, с минимальными знаниями программирования, которые хотят начать свою карьеру в разработке на языке С++.

Курс поможет выработать базовые навыки разработки программного обеспечения на языке C++, сборки проектов в различном окружении, решения часто встречающихся при разработке проблем.

​

Что даст вам этот курс:
Курс рассчитан на Android-разработчиков с опытом работы от 1 года, со знанием Java или Kotlin.

Вы научитесь:

• Глубоко разбираться в Android SDK. Разница между junior- и senior-разработчиками в том, что первый может реализовать какую-то фичу, а второй может объяснить, что скрывается за каждой строкой кода этой фичи, найти потенциальные проблемные места и оптимизировать их. Вы узнаете, что происходит внутри классов и методов Android SDK, сможете заметно ускорить свое приложение, выбрать оптимальный алгоритм шифрования для вашего приложения, и организовать безопасное хранилище секретных данных.
• Организовывать инфраструктуру. Разворачивать системы continuous integration и continuous delivery, выстраивать git flow, поднимать Docker-контейнеры и Jenkins внутри них. Научитесь внедрять и настраивать линтеры и чекстайлы для проверки качества кода. Сможете писать свои Gradle таски и плагины для автоматизации и оптимизации процессов сборки и тестирования.
• Проектировать архитектуру приложения. Вы узнаете сильные и слабые места паттернов и архитектурных решений, научитесь правильно выбирать архитектурный паттерн для вашего приложения. Освоите GoF, MV* шаблоны для Android и принципы Clean Architecture. Научитесь проектировать мультимодульную архитектуру и проводить рефакторинг legacy кода.
• Тестировать приложения. Недостаточно просто уметь писать тесты. Важно приучиться писать надежный и протестированный код, интеграционные тесты и UI-тесты. Рассмотрим популярные фреймворки для тестирования и подходы к написанию тестов.
• Использовать современные библиотеки и фреймворки На профессиональном уровне освоите Dagger 2 и RxJava 2, сможете правильно организовывать DI в приложении с использованием Dagger 2, писать собственные операторы в RxJava и т.д.Глубокое погружение в промышленную Android-разработку
  Весь курс построен на языке Kotlin
  Много практики и живого общения с преподавателями
  Глубокое изучение Gradle, Dagger 2, RxJava 2, а также процесса тестирования Android-приложений
  Выстраивание инфраструктуры «с нуля»
  Проектирование архитектуры приложений

Необходимые знания:

• Опыт разработки под Android от 1 года
• Знание Java Core или Kotlin
• Знакомство с системой контроля версий git
• Знакомство с популярными фреймворками: Dagger, RxJava, Android architecture components
• Опыт работы с сетью и хранилищами данных в Android
• Понимание принципов RESTful API

3 Architecture

1 Design patterns
GoF паттерны, publisher/ subscriber, LRU etc. После этого занятия вы научитесь применять на практике часто используемые паттерны проектирования из GoF, паттерны многопоточного взаимодействия и синхронизации, кеширования и т.п.

2 MV* patterns in Android
Архитектурные паттерны: MVP/ MVVM/MVI. После занятия вы сможете подбирать нужный архитектурный проект и собирать проект на основе данной архитектуры.

3 Clean Architecture
После занятия вы сможете выстраивать архитектуру в соответствии с принципами Clean Architecture сформулированными Бобом Мартином.

4 Android Architecture
Components LifecycleOwner, LiveData, Room, Paging, ViewModel. После занятия вы сможете применять AAC в своих приложениях, адаптировать их под конкретно выбранную архитектуру.

5 Dagger 2
Dagger2, Dagger2 Android Injector. Вы сможете правильно организовывать DI в приложении, используя Dagger2.

6 RxJava 2
После занятия вы научитесь применять “недооцененные” операторы, писать собственные операторы, узнаете как работают шедулеры.

7 Multimodule project
Dagger2, Gradle modules. После этого занятия вы научитесь проектировать мультимодульную архитектуру приложения.

8 Code smells + refactoring
После этого занятия вы научитесь находить плохие архитектурные решения, строить roadmap и проводить рефакторинг.