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: Продолжение описания

Преподаватель:



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]

10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети
10.pdf [15m 79k 128]
10.pptx [3m 599k 85]
Dockerfile [1k 644]
generated1.txt [10k 20]
rnn.ipynb [21k 931]
rnn_results.ipynb [21k 836]
wiki_utils.py [2k 522]
wikitext.zip [4m 480k 305]
zoom_1_8858_493ab2.mp4 [178m 51k 29]
дз.txt [292]

11. Адаптивные методы градиентного спуска
11.pdf [3m 214k 474]
11.pptx [1m 407k 654]
Dockerfile [1k 454]
mnist_conv.ipynb [81k 634]
utils.py [2k 454]
zoom_0_8858_a74da0.mp4 [129m 928k 901]

12. Реализация на TensorFlow
chat.txt [5k 133]
test.csv [19m 221k 506]
tf_lstm.zip [335k 391]
tf_lstm_implementation.mp4 [284m 808k 567]
tf_lstm_implementation_31272_9fb1af.mp4 [297m 316k 270]
train.csv [57m 47k 694]

13. Реализация на Keras
13_40121_78f385.mp4 [90m 218k 168]
chat.txt [1k 270]
lang_data.csv [105k 350]
LSTM_Keras.ipynb [105k 776]

14. Введение в обучение с подкреплением
12.pdf [5m 516k 393]
12.pptx [2m 510k 262]
zoom_1_8858_e02cfc.mp4 [159m 33k 268]
дз.txt [173]
Ссылки.txt [72]

15. Вариационный автокодировщик
15.pdf [1m 237k 237]
15.pptx [26m 511k 253]
15_40121_2b2589.mp4 [88m 770k 947]
chat.txt [1k 102]
Vae_tf.ipynb [457k 644]
дз.txt [254]

16. Генеративные Состязательные Сети
16.pdf [34m 688k 647]
16.pptx [29m 676k 813]
fc_gan.gif [4m 783k 577]
mnist_fc_gan.ipynb [3m 4k 756]
utils.py [2k 593]
zoom_0_8858_f03450.mp4 [156m 120k 355]
дз.txt [193]

17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация
aaec.gif [77m 606k 749]
acs.molpharmaceut.8b00839.pdf [2m 461k 929]
Adversarial_auto_encodrers.pdf [8m 153k 839]
caae.gif [72m 308k 699]
caae_git_version.py [7k 72]
chat.txt [5k 93]
conditional_aae_and_friends_31272_b60b3f.mp4 [239m 57k 340]
Lample_et_al.___2017___Fader_Networks_Manipulating_Images_by_Sliding_Attributes.pdf [11m 570k 151]
mnist_fc_aae_c.ipynb [10k 995]
mnist_fc_caae.ipynb [11k 36]
utils_1.py [2k 889]
Zhang__Song__Qi___2017___Age_progressionregression_by_conditional_adversarial_autoencoder.pdf [2m 735k 962]
дз.txt [402]

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]

25. Metric-learning и обучение без примеров
25.mp4 [101m 728k 480]
chat.txt [1k 394]
face_recognition.ipynb [452k 571]
model.py [11k 929]
utils.py [6k 380]

26. Внимание в нейронных сетях
19.pdf [4m 240k 967]
19.pptx [11m 703k 582]
26.mp4 [206m 888k 851]
chat.txt [1k 295]

27. Обзор. Обнаружение и сегментация
27.mp4 [111m 851k 419]
chat.txt [198]
ObjectDetection.ipynb [3m 521k 153]

28. Нейронные сети для работы с графами
28.mp4 [156m 818k 557]
28.pdf [16m 559k 239]
28.pptx [4m 858k 617]

Складчина на весь курс (части 1-4)
Объем всего курса: 6,54Гб

​

Алгоритмы для разработчиков (2020) [Otus]

Что даст вам этот курс
Знание классических алгоритмов и структур данных — обязательное требование, которое предъявляют крупные IT-компании к претендентам на вакансию Middle Developer. Именно понимание принципов работы алгоритмов и структур данных позволяет повысить производительность программ и улучшить качество кода.

Поэтому для вас мы разработали уникальную авторскую программу от инженера-программиста из Лаборатории Касперского, которая поможет на профессиональном уровне:
— использовать готовые алгоритмы и структуры данных и грамотно создавать свои под конкретную задачу;
— владеть техникой вычисления сложности алгоритмов;
— применять в работе продвинутые структуры данных: хэш-таблицы, графы, деревья поиска и др.;
— решать алгебраические задачи и задачи динамического программирования.

Для кого этот курс?
Программа создана для Junior/Middle разработчиков, владеющих разными языками программирования. Откроет огромные перспективы для развития тем, кто застоялся на месте, и тем, кто хочет вырасти профессионально, избежав многих ошибок. И, конечно, курс просто жизненно необходим всем, кто прогулял или недостаточно серьёзно относился к занятиям по алгоритмам в вузе.

Спойлер: Продолжение описания

Программа курса
Введение в алгоритмы и структуры данных
Тема 1: Математика для разработчиков.
Тема 2: Введение в алгоритмы, RAM-модель. Порядок роста функций.
Тема 3: Базовые структуры данных: массив, динамический массив, список, стек, очередь, очередь с приоритетами.
Тема 4: Алгебраические алгоритмы: алгоритм Евклида, быстрое возведение в степень, решето Эратосфена, быстрое вычисление чисел Фибоначчи.
Тема 5: Шахматное программирование.

Сортировки
Тема 1: Сортировка вставками, сортировка Шелла, сортировка выбором, пузырьковая сортировка.
Тема 2: Пирамидальная сортировка (heap sort), tree sort.
Тема 3: Сортировка слиянием, timsort. Быстрая сортировка.
Тема 4: Сортировка за линейное время. Поиск порядковых статистик за линейное время.

Деревья
Тема 1: Двоичные деревья поиска, декартовы деревья, АВЛ-деревья.
Тема 2: Красно-черные деревья, расширяющиеся деревья, рандомизированные деревья.
Тема 3: B-деревья, B+-деревья. Деревья отрезков.

Хеш-таблицы
Тема 1: Таблицы с прямой адресацией. Хэш-таблицы, хэш-функции. Метод цепочек (chaining).
Тема 2: Хеш-функции. Стратегии поиска. Универсальное хеширование.
Тема 3: Универсальное и идеальное хэширование.

Графы
Тема 1: Поиск в ширину. Поиск в глубину, поиск компонент сильной связности. Алгоритм Косарайю.
Тема 2: Топологическая сортировка.
Тема 3: Минимальные остовные деревья. Алгоритмы Крускала и Прима.
Тема 4: Поиск кратчайшего пути в графе. Алгоритмы Дейкстры, Беллмана-Форда, Флойда-Уоршалла.
Тема 5: Алгоритмы Джонсона, А*, и способы решения задачи коммивояжера.
Тема 6: Heap manager, Garbage collector.

Алгоритмы на строках
Тема 1: Алгоритм Бойера-Мура.
Тема 2: Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта.
Тема 3: Алгоритм Ахо-Корасика.
Тема 4: Код Хаффмана, алгоритм Лемпела-Зива. Run-length encoding.
Тема 5: Шифрование данных, базовые принципы и алгоритмы.

Динамическое программирование
Тема 1: Кэширование.
Тема 2: Динамическое программирование: задачи динамического программирования.

Вероятностные алгоритмы и структуры данных
Тема 1: Фильтр Блума.
Тема 2: Алгоритмы MinHash, SimHash.
Тема 3: Алгоритмы HyperLogLog, Count-Min Sketch.

Численные методы оптимизации.
Тема 1: Поиск экстремума функции.
Тема 2: Нейронные сети. Алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation).

Содержание складчины (файлы и папки)
01 Комбинаторика
01.1 Вступление и система тестирования.mp4
01.2 Алгоритм поиска счастливых билетов.mp4
01.3 Рекурсивный алгоритм заливки области.mp4
kak reshat kombinatoriku.pdf
links.txt

ConsoleFiller
ConsoleFiller.sln

ConsoleFiller
App.config
ConsoleFiller.csproj
Paint.cs
Program.cs

bin

Debug
ConsoleFiller.exe
ConsoleFiller.exe.config
ConsoleFiller.pdb

obj

Debug
ConsoleFiller.csproj.FileListAbsolute.txt
ConsoleFiller.csprojAssemblyReference.cache
ConsoleFiller.exe
ConsoleFiller.pdb
DesignTimeResolveAssemblyReferencesInput.cache

TempPE

Properties
AssemblyInfo.cs

ConsoleTester
ConsoleTester.sln

ConsoleTester
App.config
ConsoleTester.csproj
ITask.cs
LuckyTickets.cs
Program.cs
StringLength.cs
Tester.cs

bin

Debug
ConsoleTester.exe
ConsoleTester.exe.config
ConsoleTester.pdb

obj

Debug
ConsoleTester.csproj.FileListAbsolute.txt
ConsoleTester.csprojAssemblyReference.cache
ConsoleTester.exe
ConsoleTester.pdb
DesignTimeResolveAssemblyReferencesInput.cache

TempPE

Properties
AssemblyInfo.cs

Счастливые_билеты

0.String
problem.txt
test.0.in
test.0.out
test.1.in
test.1.out
test.2.in
test.2.out
test.3.in
test.3.out
test.4.in
test.4.out

1.Tickets
problem.txt
test.0.in
test.0.out
test.1.in
test.1.out
test.2.in
test.2.out
test.3.in
test.3.out
test.4.in
test.4.out
test.5.in
test.5.out
test.6.in
test.6.out
test.7.in
test.7.out
test.8.in
test.8.out
test.9.in
test.9.out

02 Алгебраические алгоритмы
02 Алгебраические алгоритмы.pdf
02.1 Алгебраические алгоритмы НОД.mp4
02.2 Алгебраические алгоритмы Степень.mp4
02.3 Алгебраические алгоритмы Простые числа.mp4
02.4 Алгебраические алгоритмы Простые числа за лог н.mp4
02.5 Алгебраические алгоритмы Числа фибоначчи.mp4
links.txt
Сложность алгоритма Евклида НОД.png

03 Битовая арифметика
03.1 Битовая арифметика.mp4
03.2 Биты шахматного короля.mp4
links.txt

0.BITS

1 Bitboard - Король
1744.png
problem.txt
test.0.in
test.0.out
test.1.in
test.1.out
test.2.in
test.2.out
test.3.in
test.3.out
test.4.in
test.4.out
test.5.in
test.5.out
test.6.in
test.6.out
test.7.in
test.7.out
test.8.in
test.8.out
test.9.in
test.9.out

2 Bitboard - Конь
1745.png
problem.txt
test.0.in
test.0.out
test.1.in
test.1.out
test.2.in
test.2.out
test.3.in
test.3.out
test.4.in
test.4.out
test.5.in
test.5.out
test.6.in
test.6.out
test.7.in
test.7.out
test.8.in
test.8.out
test.9.in
test.9.out

3 Bitboard - FEN
problem.txt
test.0.in
test.0.out
test.1.in
test.1.out
test.2.in
test.2.out
test.3.in
test.3.out
test.4.in
test.4.out
test.5.in
test.5.out
test.6.in
test.6.out
test.7.in
test.7.out
test.8.in
test.8.out
test.9.in
test.9.out

4 Bitboard - Дальнобойщики
1746.png
problem.txt
test.0.in
test.0.out
test.1.in
test.1.out
test.2.in
test.2.out
test.3.in
test.3.out
test.4.in
test.4.out
test.5.in
test.5.out
test.6.in
test.6.out
test.7.in
test.7.out
test.8.in
test.8.out
test.9.in
test.9.out

04 Базовые структуры данных
04.1 Динамические массивы.mp4
04.2 Стек очередь приоритет.mp4
Базовые структуры данных.pdf

05 Простая сортировка
05.1 Простейшие алогритмы сортировки.mp4
05.2 Алгоритм сортировки Shell.mp4
links.txt
ShellSort.png
Простая сортировка.pdf

06 Пирамидальная сортировка
06.1 Пирамидальная сортировка теория.mp4
06.2 Пирамидальная сортировка практика и Сортировка на двоичном дереве поиска.mp4
links.txt

07 Быстрая и внешняя сортировка
07.1 QuickSort.mp4
07.2 MergeSort.mp4
links.txt

08 Линейная сортировка
08.1 Поиск линейной статистики за линейное время.mp4
08.2 Трилинейные сортировки.mp4
2019 11 28 QuickSelect.mp4
2019 11 28 Bucket Counting Radix Sorts.mp4
links.txt

09 Двоичные деревья поиска
09 Двоичные деревья декартовы деревья АВЛ деревья.pdf
09.1 Двоичные деревья поиска.mp4
09.2 АВЛ сбалансированное дерево.mp4
09.3 Декартово дерево поиска.mp4
links.txt
Декартово дерево. Операция Split.jpg

10 Красно-чёрные деревья
10 Красно-черные деревья и расширяющиеся деревья.pdf
10.1 Рандомизированные деревья.mp4
10.2 Красно чёрные деревья.mp4
libavl.pdf
links.txt

11 В-деревья отрезков
11 B деревья.pdf
11.1 B деревья.mp4
11.2 Деревья отрезков.mp4
links.txt
ДОП и друге деревья.docx

12 Таблицы с прямой адресацией. Хэш-таблицы, хэш-функции. Метод цепочек (chaining)
12.1 Хэш таблица и метод цепочек.mp4
12.2 Хэш таблица с открытой адресацией.mp4
hash_tables_intro.html

hash_tables_intro_files
jquery.min.js.Без названия
MathJax.js.Без названия
require.min.js.Без названия

lesson_1
chaining_1.png
collision_1.png
direct_addressing_2.png
hash_chains.png
hash_fn.png
hash_lazy.png
hash_open_addressing_clusters.png
hash_table_intro.png
hash_tables.py
hash_tables_intro.ipynb
open_address_1.png
search_in_an_array.png

13 Хеш-функции. Стратегии поиска. Универсальное хеширование
13.1 Функции хэширования через деление и умножение.mp4
hash_functions_universal_hashing.mp4
universal_hashing.html
universal_hashing_additional.html

lesson_2
multiplication_example.png
powers_of_two.png
universal_hashing.ipynb

universal_hashing_additional_files
jquery.min.js.Без названия
MathJax.js.Без названия
require.min.js.Без названия

universal_hashing_files
jquery.min.js.Без названия
MathJax.js.Без названия
require.min.js.Без названия

14 Универсальное и идеальное хэширование
perfect_hashing.pdf
perfect_hashing_hash_tables_implementation.html

lesson_3
perfect_hash_table.png
perfect_hashing_hash_tables_implementation.ipynb
robin_hood.png

perfect_hashing_hash_tables_implementation_files
jquery.min.js.Без названия
MathJax.js.Без названия
require.min.js.Без названия

15 Поиск в ширину. Поиск в глубину, поиск компонент сильной связности. Алгоритм Косарайю
15 Графы поиск в глубину и ширину компоненты связности Алгоритм Косарайю.pdf

16 Поиск и сортировка
16 Поиск и сортировка.pdf
16a Поиск вширь и вглубь.mp4
16b Поиск компонент сильной связности.mp4
16c Топологическая сортировка.mp4

17 Минимальное остовное дерево
17 Минимальное остовное дерево.pdf
17a Минимальное остовное дерево.mp4
17b Spanning Tree Protocol.mp4

18 HeapManager GarbageCollector
18 HeapManager GarbageCollector.mp4
HeapManager&GarbageCollector.html

Презентация
Alloc1.png
Alloc2.png
Alloc3.png
Buddy.png
Caches.png
CachesVariants.png
Context.png
FonNeumann.png
Gc.png
Hierarchy.png
Malloc.png
Memory.png
MemoryManagement.png
MemoryMap.png
StackAndHeap.png
VirtualMemory.png

19 Поиск кратчайшего пути в графе
19 Поиск кратчайшего пути в графе.pdf
19a Алгоритм Дейкстры.mp4
19b Алгоритмы Беллмана Форда и Флойда.mp4

20 Графы и пути в них
20 Графы и пути в них.pdf
20a Алгоритмы поиска кратчайшего Гамильтонова цикла.mp4
20b Алгоритм А звезда и Джонсона.mp4

21 Алгоритм Бойреа Мура
21a Алгоритм Бойреа Мура Хорспула.mp4
21b Алгоритм Бойреа Мура.mp4

22 Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта
22 Алгоритм КМП.mp4
Knuth_Morris_Pratt_lesson.html

kmp
compute_prefix.png
fa_example.png
fa_string.png
fa_table.png
fa_table_2.png
fa_table_2_transition.png
fa_table_transition.png
fa_three.png
kmp_pattern.png
Knuth_Morris_Pratt_lesson_2.ipynb
pattern_example.png

Knuth_Morris_Pratt_lesson_files
compute_prefix.html
custom.html
fa_example.html
fa_string.html
fa_table.html
fa_table_2.html
fa_table_2_transition.html
fa_table_transition.html
fa_three.html
jquery.js
kmp_pattern.html
MathJax.js
pattern_example.html
require.js

23 Алгоритм Ахо - Корасика
23 Ахо - Корасика.mp4

24 Код Хаффмана, алгоритм Лемпела-Зива. Run-length encoding
22a RLE.mp4
22b Huffman.mp4
22c LZ77.mp4
Алгоритмы сжатия данных.pptm

25 Шифрование данных, базовые принципы и алгоритмы
25a Термины шифрования.mp4
25b RSA и Ключевой обмен.mp4
Вебинар по шифрованию.pdf

26 Кэширование
Caching.mp4

Caching_files
jquery.min.js.Без названия
MathJax.js.Без названия
require.min.js.Без названия

27 Задачи динамического программирования
27a раз два горох.mp4
27b пятью восемь.mp4
27c елочка программиста.mp4
27d острова.mp4

28 Фильтр Блума
BloomFilter.mp4
BloomFilter.pdf

29 Алгоритмы MinHash, SimHash
29. MinHash SimHash.mp4
MinHash_SimHash.pdf
Pictures.zip

30 Алгоритмы HyperLogLog, Count-Min Sketch
30. HyperLogLog_CountMinSketch.mp4
Pictures.zip

31 Поиск экстремума функции
31 Поиск экстремума функции.mp4
linear_regression.zip

32 Нейронные сети. Алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation)
32 Нейронные сети.mp4
logistic_nn.zip

33 Выбор темы и организация проектной работы
33 Выбор темы проекта.mp4

34 Консультация по проектам и домашним заданиям
34 Консультация.mp4

35 Защита проектных работ
Pentamimo.mp4
Аллокатор.mp4
Олимпиадные задачи.mp4
Префиксное дерево.mp4

36 Итоговое занятие
36 Итоговое занятие.mp4

Объем: 17.6Гб.

​

Чему вы научитесь

• Благодаря знанию фреймворка Vue.js вы сможете оптимизировать свою работу и повысить качество проектов.
• Работать с объектами, массивами, циклами реактивности и компонентами.
• Использовать Webpack.
• Использовать Vuex для управления данными.
• Работать с системой управления версиями Git.
• Создавать сайты и одностраничные приложения на Vue.js.
• Интегрировать проект с API, чтобы в динамике получать и отправлять данные на сервер.
• Делать развертку проекта из NPM.
• Готовить проект для продакшна и публикации.

Спойлер: Программа

Основы Vue
Создание проекта
Каталог товаров
Пагинация и фильтрация
Страница товара
Корзина
Работа с API. Список товаров
Работа с API. Оформление заказа
Деплой

​

React JS 2020. С Нуля до Профессионала
Овладейте Frontend-разработкой на React JS

Основная часть курса включает 108 уроков общей продолжительностью 16 часов.

И это без учета бонусов, в которых содержится ВСЯ необходимая теоретическая база для овладения React.js с полного нуля (включая основы JavaScript)!
При правильном использовании инструкций и приемов из курса, вы на наглядных примерах с полного нуля научитесь создавать динамические, реактивные, полностью адаптивные SPA-приложения и веб-сайты на библиотеке React.js.

Фундаментальная теория
Изучив теоретический блок, вы получите исчерпывающую теорию по React, к которой сможете возвращаться при необходимости. Здесь собрано все, что только может понабиться при разработке с React.

Море практики
В практической части показано создание с нуля полностью рабочего современного приложения, основанного на самых передовых технологиях 2018 года. На основе этих составляющих можно создать приложение практически любого функционала.

Актуальная технология
По итогам курса вы создадите Serverless Single Page Application на material design с Firebase – один из главных трендов.

Примеры из реальной жизни
Вы получаете ценный личный опыт с практическими примерами из реальной жизни высокооплачиваемого Frontend-разработчика.

После прохождения курса вы сможете:

• Разрабатывать реальные приложения на стеке React
  В курсе шаг за шагом с полного нуля разрабатывается работающее SPA-приложение с сервером в виде Firebase. Компоненты и функционал приложения были выбраны таким образом, чтобы полностью покрыть разработку элементов любых сайтов и SPA под десктопы и мобильные девайсы.
  
• Разрабатывать мобильные приложения
  В React за разработку мобильных приложений отвечает платформа React Native. Код, который написан для создания сайта, может быть снова использован для создания мобильного приложения, что значительно сократит время на разработку, если вам нужно и мобильное приложение, и сайт.
  
• Участвовать в стартапах
  Множество интернет-стартапов связано с разработкой сервисов, агрегаторов и веб-приложений. И их владельцы хотят, чтобы их детище разрабатывалось на самых современных и передовых технологиях. Изучив курс, вы получаете возможность дополнительно хорошо заработать, участвуя разработчиком стартапа.
  
• Выполнять весь комплекс Frontend-разработки
  Вы сможете быстро разрабатывать веб- и мобильные приложения для «боевых условий» реальной жизни, под практически любые цели и задачи. Вы изучите, как грамотно разделять работу с базой данных и представлениями, тестировать и оптимизировать все части вашего приложения.

Спойлер: Продолжение описания

Итоговый результат:
В качестве наглядного примера SPA-приложения мы выбрали приложение для создания и прохождения тестов. Именно оно и разрабатывается в курсе
Приложение состоит из двух частей: общей и администраторской.
В администраторской части можно создавать тесты, для каждого из которых можно будет создавать вопросы и различные варианты ответов, а также указывать правильный вариант ответа.
В общей части приложения отображаются созданные тесты, в которых конечный пользователь сможет выбрать и пройти любой выбранный тест, ответив на вопросы.
Компоненты и функционал приложения были выбраны таким образом, чтобы полностью покрыть разработку элементов любых сайтов и SPA под десктопы и мобильные девайсы.
Результат является наглядным примером применения ВСЕХ актуальных технологий создания реактивных полностью адаптивных SPA и их взаимодействия. На основе этих составляющих можно создать приложение практически любого функционала.

Курс вам поможет, если вы:

• Начинающий Frontend-разработчик
  Вы нуждаетесь в пошаговом фундаментальном обучении с полного нуля и поддержке опытного наставника. Хотите сразу изучить и начать использовать современные технологии.
  
• Опытный Frontend-разработчик
  Для вас важно быть в тренде и пользоваться только актуальными и востребованными технологиями веб-разработки для достижения максимальных заработков.
  
• Фрилансер-практик
  Вы очень ограничены во времени и остро нуждаетесь в быстром овладении новой перспективной технологией для того, чтобы брать более дорогие заказы.
  
• Хотите устроиться в веб-студию
  Сейчас в сфере веб-разработки четко прослеживается тренд: все большую популярность набирают одностраничные приложения (англ. single page application, SPA). Причем этот тренд в ближайшие 3-5 лет будет только усиливаться. И если в вашем багаже знаний будет инструмент, с помощью которого такие приложения можно создавать, например, React, то вы будете выглядеть гораздо привлекательнее тех, кто владеет знаниями обычной верстки на HTML, CSS, JavaScript.
  
• Боитесь быстрого устаревания знаний
  JavaScript становится лидирующим языком Frontend-разработки. Сегодня едва не каждый день появляются новые JS-библиотеки и фреймворки. И изучив подобную библиотеку или фреймворк сегодня, уже завтра можно обнаружить, что они уже не востребованы и никому не нужны. React применяется уже более 5 лет и является самой популярной JS-библиотекой с поддержкой Facebook. Все это дает уверенность в том, что React будет актуален еще многие годы.
  
• Владеете другими JS-фреймворками
  Вы уже знаете, что для решения подавляющего большинства задач Frontend-разработки гораздо проще использовать готовый фреймворк. Но если под конкретную задачу он не подходит, то большая часть кода фреймворка не используется и просто излишне нагружает приложение. Если же вы владеете сразу несколькими инструментами, включая React, вы сможете подобрать наиболее оптимальный вариант для решения конкретной задачи.

React — обязательный инструмент для современного разработчика.

React — это библиотека JavaScript с открытым исходным кодом, которая используется для создания пользовательского интерфейса. Она была создана компанией Facebook и представлена разработчикам в 2013 году.
Это инструмент, который идеально подходит для разработки масштабируемых веб-приложений.
Еще больше он подходит для создания SPA-приложений (single page application) — приложений, использующих один HTML-шаблон для всех страниц приложения.
Концепция React построена на разделении пользовательского интерфейса на отдельные самодостаточные части — компоненты, которые довольно просто поддерживать и расширять. Вы даже можете создать отдельные компоненты, а потом использовать их в различных проектах, легко перенося их из одного проекта в другой.
Еще одной особенностью является использование JSX. JSX представляет собой комбинацию кода JavaScript и XML, и простой, интуитивно понятный способ для определения кода визуального интерфейса. Конечно, при работе с React не обязательно использовать JSX. При разработке можно использовать обычный JavaScript, но: JSX проще в написании; легче читается и упрощает обслуживание; запускается быстрее, чем такой же код на JavaScript.
Библиотека React изначально разработана для создания пользовательских интерфейсов и поэтому не включает некоторых инструментов традиционного JS-фреймворка. Это позволяет выбирать лишь необходимые библиотеки под конкретные задачи, существенно снижая нагрузку на приложение и сервер.
Библиотека не диктует требований к остальной части технологического стека, поэтому вы можете создавать новые функции в React без перезаписи существующего кода. React может также функционировать на сервере в виде NodeJS, а также создавать приложения для мобильных устройств с помощью React Native.

Для кого этот курс:

• Начинающие Frontend-разработчики
• Действующие Frontend-разработчики
• Фрилансеры-практики

​

Первая игра после 5 часов обучения
150 часов онлайн-обучения

Кому подойдет этот курс
Новичкам и геймерам
Вы увлеченно проводите вечера за играми, представляете себя на месте их создателей, но не знаете, с чего начать.

Программистам из других сфер
Ваша работа связана с разработкой, однако вы хотите сменить отрасль на более увлекательную и нуждаетесь в узкоспециальной практике.

Непрограммистам из GameDev-среды
Вы уже занимаетесь Game Development — написанием сюжетов или прорисовкой персонажей — но хотите повысить свою ценность в отрасли.

Преподаватели:
Михаил Овчинников
Докладчик крупнейших IT-конференций России
15 лет в программировании
10 лет в образовательных проектах
Методист Skillboх

Сергей Камянецкий
8 лет в разработке на C#
Победитель Microsoft Uniapps Challenge
Создал успешный стартап
it-start.pro в категории «Игры»
Автор курса Skillbox
«C#-разработчик с нуля»

Спойлер: Продолжение описания

Программа курса:
Курс состоит из четырех блоков. Первый блок посвящен освоению азов программирования на C#, а уже со второго блока вы начнете создавать свои первые игры.
Сразу после освоения азов вы начинаете сами программировать игры. После обучения вам уже есть, что показать на собеседовании.

Описание
#1 Введение в С#
Базовые возможности C#
понятие переменной, типы данных: ссылочные и значимые
форматированный вывод
преобразование типов данных
арифметические операции
логические операции
Управляющие конструкции: ветвление и циклы
логический оператор, тернарный оператор
оператор switch
оптимизация рутинных задач: циклы
цикл for
цикл while
цикл do-while
Массивы
одномерные массивы
основные методы работы с одномерными массивами
вложенные циклы, операторы break и continue
многомерные массивы
цикл foreach
Методы
разделение логики: использование методов
параметры методов, возвращение значений
перегрузка методов
понятие рекурсивной функции
Структуры и введение в ООП
объекты и классы
поля и константы
модификаторы доступа
статические поля и методы

#2 Основы создания игра на Unity
3D-графика реального времени
и возможности Unity

трехмерное пространство, камера
вершины, полигоны, объекты
текстуры, мэппинг, отражение, рефракция
динамическое освещение, тени
анимация
процесс рендеринга
постпроцессинг
шейдеры
системы частиц
современные API
Первые шаги в строении игр

установка Unity
интерфейс Unity
сцены, камеры, источники света
объекты на сцене, их свойства
простейшие материалы
Домашняя работа.
Двигаем объекты

скрипты, основы Unity API
использование Rigidbody: движение, вращение
настройка коллайдеров
соединение объектов, joint
домашняя работа
Текстурирование, шейдеры

режимы рендеринга
карты текстур
настройки материала
шейдеры
домашняя работа:
Озвучка

источники звука
настройки AudioSource
API проигрывания звука
AudioMixer
наложение эффектов
домашняя работа
Анимация

граф анимаций
создание анимации, таймлайн
реалистичность, анимационные кривые
контроллеры анимации
домашняя работа
Системы частиц

применение
создание и настройка системы частиц
компоненты
шейдеры
домашняя работа
Продвинутое программирование

жизненный цикл сцен и объектов
корутины и параллельное выполнение
система событий
инструменты отладки и логирования
Unit-тестирование
домашняя работа
Физический движок

основные виды коллайдеров
виды сочленений (joint)
физические материалы
симуляция тканей (cloth)
ragdoll-модели
обнаружение столкновений (collision detection)
отладка физики
домашняя работа
Пользовательский интерфейс

разметка элементов интерфейса
интерактивные элементы
анимация и эффекты
отладочный интерфейс
домашняя работа: создание GUI-меню

#3 Углубляемся в Unity
Адаптация под touch-screen
пользовательский ввод
touch-события
экранная клавиатуры
адаптация интерфейса
адаптация геймплея
Интеграция с мобильными устройствами
акселерометр и другие сенсоры
оптимизация производительности
сборка под мобильные устройства
Создаем свои шейдеры
вершинные шейдеры
шейдеры геометрии
фрагментные шейдеры
ShaderLab
Инструменты для создания игрового ландшафта
редактор ландшафта
редактор деревьев
трава и ветер
Timeline: Создаем кат-сцены
обзор инструмента
управление клипами
создание дорожек
настройки таймлайна
Постпроцессинг
сглаживание
отражения
размытие
HDR
прочие эффекты
ИИ в играх, поиск пути
управление навигацией и поиском пути

#4 Разработка полного цикла
Гейм-дизайн
дизайн игрового мира, сеттинга
дизайн игровых механик
системный дизайн
дизайн контента
создание сюжета, игровых текстов
левел-дизайн
Создание 3D моделей
базовые понятия
создание и редактирование объектов, вершин, граней, полигонов
полигональное моделирование
трансформации, объединение, вытягивание, булевые операции
модификаторы
кривые, меши, сплайны
типовые ошибки
Создание 3D моделей
скульптинг
ключевая анимация
экспорт в Unity
Создание текстур
инструменты графического редактора
создание тайловых текстур
создание карт
приемы создание реалистичных текстур
Применение текстур
материалы, карты
генерация текстур
запекание текстур
развертки
Создание звуковых эффектов и музыки
инструменты аудиоредактора
запись звуков
инструменты создания музыки
микширование

Содержание складчины (файлы и папки)
01 Основы работы в С#

1.1 Знакомство с платформой .net
1.1 Знакомство с платформой .net.mp4 [66m 859k 920]
1.1_Исходники.zip [20k 111]

1.2 Установка IDE и настройка рабочего места
1.2 Установка IDE и настройка рабочего места.mp4 [6m 288k 591]

1.3. Проект C и основные разделы консольного приложения, hello world. Комментарии и директивы
1.3. Проект C и основные разделы консольного приложения, hello world. Комментарии и директивы.mp4 [0]

1.4 Домашняя работа
1.4 Домашняя работа.mp4 [15m 544k 427]
Модуль 1 Домашнее Задание.zip [20k 111]

02 Базовые возможности C#

2.1 Понятие переменной, типы данных - ссылочные и значимые
2.1 Понятие переменной, типы данных - ссылочные и значимые.mp4 [0]
2.1_Исходники.zip [1m 102k 485]
Lesson_01.zip [71k 559]

2.2 Форматированный вывод
2.2 Форматированный вывод.mp4 [45m 228k 183]
Lesson_02.zip [171k 191]

2.3 Преобразование типов данных
2.3 Преобразование типов данных.mp4 [52m 584k 464]
Lesson_03.zip [114k 151]

2.4 Арифметические операции
2.4 Арифметические операции.mp4 [48m 148k 274]
Lesson_04.zip [140k 572]

2.5 Логические операции
2.5 Логические операции.mp4 [43m 673k 700]
Lesson_05.zip [148k 955]

2.6 Домашняя работа
2.6 Домашняя работа.mp4 [7m 225k 810]
Lesson_06.zip [15k 341]
SkillBoxCodeSource.sln [17k 260]

03 Управляющие конструкции - ветвление и циклы

3.1 Способы получения данных в приложении
3.1 Способы получения данных в приложении.mp4 [14m 748k 372]
Lesson_00.zip [58k 784]

3.2 Логический оператор
3.2 Логический оператор.mp4 [38m 671k 556]
Lesson_01.zip [149k 923]

3.3 Тернарный оператор
3.3 Тернарный оператор.mp4 [12m 695k 706]
Lesson_02.zip [72k 575]

3.4 Оператор выборки
3.4 Оператор выборки.mp4 [21m 251k 290]
Lesson_03.zip [56k 945]

3.5 Оптимизация рутинных задач - циклы
3.5 Оптимизация рутинных задач - циклы.mp4 [19m 807k 957]
Lesson_04.zip [143k 361]

3.6 Цикл for
3.6 Цикл for.mp4 [39m 641k 621]
Lesson_05.zip [196k 324]

3.7 Цикл while
3.7 Цикл while.mp4 [15m 225k 721]
Lesson_06.zip [175k 723]

3.8 Цикл do-while
3.8 Цикл do-while.mp4 [33m 582k 381]
Lesson_07.zip [197k 96]

3.9 Домашняя работа
3.9 Домашняя работа.mp4 [9m 379k 394]
Lesson_08.zip [16k 2]

04 Массивы

4.1 Одномерные массивы - инициализация, определения, использование, задание
4.1 Array.zip [28k 556]
4.1 ArrayExs.zip [30k 335]
4.1 Одномерные массивы - инициализация, определения, использование, задание.mp4 [0]

4.2 Основные методы работы с одномерными массивами
4.2 ArrayMethods.zip [26k 911]
4.2 ArrayMethodsEx.zip [28k 519]
4.2 Основные методы работы с одномерными массивами.mp4 [22m 599k 954]

4.3 Вложенные циклы, операторы break и continue
4.3 Loop.zip [24k 890]
4.3 Вложенные циклы, операторы break и continue.mp4 [37m 720k 464]

4.4 Двумерные массивы - использование, задание
4.4 Array2D.zip [27k 897]
4.4 Array2D_Demo.zip [26k 841]
4.4 Array2D_Exs.zip [26k 72]
4.4 Двумерные массивы - использование, задание.mp4 [30m 6k 804]

4.5 Многомерные массивы - использование, задание
4.5 MultiArray.zip [27k 886]
4.5 Многомерные массивы - использование, задание.mp4 [22m 723k 584]

4.6 Массив массивов
4.6 JaggedArray.zip [25k 633]
4.6 JaggedArrayExs.zip [26k 315]
4.6 Массив массивов.mp4 [17m 746k 423]

4.7 Цикл foreach
4.7 foreach.zip [28k 252]
4.7 Цикл foreach.mp4 [15m 887k 647]

4.8 Домашняя работа
4.8 Homework_Theme_04.zip [17k 723]
4.8 Домашняя работа.mp4 [18m 522k 877]

05 Методы

5.1 Разделение логики - использование методов
5.1 Разделение логики - использование методов.mp4 [25m 853k 385]

5.2 Параметры методов, модификаторы параметров, возвращение значений
5.2 Параметры методов, модификаторы параметров, возвращение значений.mp4 [0]

5.3 Перегрузка методов
5.3 Перегрузка методов.mp4 [29m 444k 697]

5.4 Понятие рекурсивной функции
5.4 Понятие рекурсивной функции.mp4 [38m 640k 118]

5.5 Домашняя работа
5.5 Домашняя работа.mp4 [9m 946k 575]

06 Структуры и введение в ООП
Исходники.zip [4m 40k 299]

6.1 Структуры - описание, использование
6.1 Структуры - описание, использование.mp4 [26m 34k 92]

6.2 Модификаторы доступа
6.2 Модификаторы доступа.mp4 [15m 829k 615]

6.3 Описание членов структуры - конструкторы
6.3 Описание членов структуры - конструкторы.mp4 [34m 258k 321]

6.4 Описание членов структуры - свойства
6.4 Описание членов структуры - свойства.mp4 [28m 959k 376]

6.5 Описание членов структуры - индексаторы
6.5 Описание членов структуры - индексаторы.mp4 [23m 235k 430]

6.6 Задача с использованием структур
6.6 Задача с использованием структур.mp4 [19m 7k 994]

6.7 Первый принцип ООП - Инкапсуляция
6.7 Первый принцип ООП - Инкапсуляция.mp4 [28m 171k 152]

6.8 Домашняя работа
6.8 Домашняя работа.mp4 [7m 699k 771]

07 3D-графика реального времени и возможности Unity

7.1 Краткая история развития 3D графики
7.1 Краткая история развития 3D графики.mp4 [45m 461k 477]

7.10 Системы частиц
7.10 Системы частиц.mp4 [67m 290k 529]

7.11 Современные API
7.11 Современные API.mp4 [23m 89k 102]

7.2 Трехмерное пространство, камера
7.2 Трехмерное пространство, камера.mp4 [28m 130k 359]

7.3 Вершины, Полигоны, Объекты
7.3 Вершины, Полигоны, Объекты.mp4 [21m 568k 664]

7.4 Текстуры, мэппинг, отражение, рефракция
7.4 Текстуры, мэппинг, отражение, рефракция.mp4 [24m 605k 29]

7.5 Динамическое освещение, тени
7.5 Динамическое освещение, тени.mp4 [20m 605k 528]

7.6 Анимация
7.6 Анимация.mp4 [30m 967k 349]

7.7 Процесс рендеринга
7.7 Процесс рендеринга.mp4 [25m 997k 58]

7.8 Постпроцессинг
7.8 Постпроцессинг.mp4 [16m 872k 185]

7.9 Шейдеры
7.9 Шейдеры.mp4 [37m 246k 543]

Вебинары с учениками
01 Идеальная домашняя работа, разбор примеров.mp4 [293m 384k 424]

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

Темы второго модуля:
1. Деревья решений
2. Ансамбли моделей
3. Градиентный бустинг
4. Обучение без учителя. K-means, EM алгоритм
5. Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan
6. Методы уменьшения размерности
7. Поиск аномалий в данных
8. Сбор данных

​

​

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)

​

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.

Скрытый текст. Открывается зарегистрированным пользователям.

​

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.)

​

Начало занятий
25 октября, 4 месяца.

Что даст вам этот курс​

Обычно математику в вузах преподают в отрыве от реальных задач, где она в дальнейшем будет применяться. Мы пошли по другому пути. Каждый модуль профессионального курса сбалансирован математической теорией и практическими примерами, которые взяты из реальных кейсов. Вы будете решать задачу регрессии, проводить АБ-тестирование, работать над рекомендательной системой, использовать метод опорных векторов.

Для кого этот курс?
Курс подойдет всем, кто хочет развиваться в сфере Data Science. Он поможет вам освоить весь необходимый математический аппарат для решения задач на позиции Middle/Senior Data Scientist.

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: Программа курса :

Длительность курса: 132 академических часа

Модуль 1 Линейная алгебра

1 Введение 1.
Математика в
DataScience
понимание, что быть успешным Datascientist без
знания математики, а главное без ее понимания,
невозможно.
План и структура этого курса.
Знакомство с преподавателем
Математика для Data
Science. Продвинутый
курс
Best Practice по изучению математического аппарата,
необходимого для успешной карьеры в Data Science

2 Введение 2.
Основные
термины и
определения
математического
анализа,
линейной
алгебры и
теории
вероятностей
— Базовые термины матанализа (предел,
непрерывность функции, дифференциал)
— Базовые термины линейной алгебры (вектор,
матрица, ее виды, ранг, определитель)
— Базовые термины теории вероятности
(определение вероятности, мат.ожидание,
дисперсия)
— Установка Python, предоставление рекомендаций
по интерпретатору
— Вычисление базовых задач на Python с помощью
стандартных пакетов
Домашние задания
1 Основы линейной алгебры, мат.анализа и
теории вероятности
Цель: Цель данной домашней работы - развить
практические навыки, полученных в ходе
первого и второго уроков.
Рекомендуется сначала пройти урок 1 и 2.

3 Матрицы.
Основные
понятия и
операции
ключевые определения, операция над матрицами,
определитель, обратная матрица, вычисления
собственных значений и собственных векторов,
квадратичные формы
Домашние задания
1 Посчитать собственные числа и
вектора.

4 Геометрическая
интерпретация в
линейной
алгебре
— Геометрическая интерпретация матричных
преобразований
— Правило Крамера
— Знакоопределенность матрицы. Матрица
Маркова. Жорданова форма

5 Матричные
разложения
— Разложение SVD и ALS
— Неотрицательные разложения
— Заполнения пропусков в матрицах
Домашние задания
1 Разложить матрицу в SVD.
Цель: Для матрицы A=[3 7] выполнить
сингулярное разложение в python с
использованием библиотеки numpy (функция
linalg.svd). Записать получившуюся матрицу
преобразования. [5 2]
1. Установить набор библиотек Anaconda for
Python 3.7: Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
2. Запустить графическую среду Ipython
Notebook (написав в терминале ipython
notebook, либо используя графический
интерфейс Anaconda)
3. Отразить код задания в Ipython Notebook
4. Прислать ссылку на репозиторий, в котором
будет выложен Ipython Notebook с решением
задачи

6 Матричные
производные
— Матричные производные
— Дифференциальные уравнения в матрицах

7 Применение
линейной
алгебры в Data
Science.
классификация данных с SVM и Logistic Regression
Домашние задания
1 Повторить вычисления с занятия в Python на
других данных.

8 Применение
линейной
алгебры в
Machine
Learning
обработка изображений и линейная алгебра

Модуль 2 Математический анализ
1 Теория множеств — Вероятностные пространства. Дискретное
пространство элементарных исходов
— Вероятность на числовой прямой и
плоскости. Правило сложения и умножения

2 Метрические
пространства
— Понятие метрического пространства.
— Определение нормированного
пространства, понятие нормы, отличие от
метрики, примеры нормированных
пространств.
— Норма в оптимизации
Домашние задания
1 Свойство метрики. Вычислить простые
операции над множеством.

3 Теория пределов — Определение Коши.
— Определение Пиано.
— Вычисление пределов функций.
— Асимптотические функции.
— Эквивалентные функции.
— Оценка сложности функции

4 Дифференцирование — Дифференцируемость функции в точке
Частные производные и дифференциалы
высших порядков
— Градиент. Матрица Гессе
Домашние задания
1 Вычисление производных и пределов
значений функции в бесконечности.

5 Оптимизация — Экстремумы функций многих переменных
— Определения точек локального и
глобального минимума. Необходимое и
достаточное условие экстремума для
выпуклых функций.
— Понятие стационарных точек и отличие в их
определении от точек экстремума

6 Минимизация и
Максимизация в
Регрессиях
— МНК
— ММП
Домашние задания
1 Максимизация функции с ограничениями.
Минимизация квадрата ошибки.

7 Интегрирование — Неопределенный интеграл. Определенный
интеграл
— Приложения определенного интеграла и
приближенные методы его вычисления
— Несобственные интегралы. Двойные
интегралы
— Приближенные методы интегрирования

8 Применение
Мат.анализа в ML
— Покоординатный спуск
— Градиентный спуск
— Адаптивные варианты градиентного спуска
— Ньютоновские методы, BFGS
Домашние задания
1 Поиск экстремума с
Python.

9 Применение
Мат.анализа в ML
— Линейная регрессия и разные подходы к
оптимизации (градиентный спуск, bounds, итд.)
— Нелинейная регрессия (реализация на
нейронных сетях) и разные подходы к
оптимизации
10 MidTerm проверочная работа.
В ходе занятия будет предоставляться от 2-х
до 5-ти минут на решение практической
задачи. По истечению отведенного времени
преподаватель решает задание на экране

Модуль 3 Теория вероятностей
1 Комбинаторика
и Основы
теории
вероятностей
— Принцип Дирихле. Перестановки. Размещения.
Сочетания.
— Опыт и его исходы. Пространство элементарных
событий. Вероятность события.
— Независимость событий. Условная вероятность.
Формулы сложения и умножения.
— Формулы полной вероятности и Байеса

2 Случайные
величины
— Случайная величина
— Дискретные и непрерывные случайные величины
— Закон распределения случайной величины и
способы его описания
Дискретные и непрерывные распределения
— Функция распределения и её свойства
— Распределение Бернулли
— Биномиальное распределение
— Моделирование на Python дискретное
распределение (для задачи МонтеКарло)
Домашние задания
1 Вычислить мат.ожидание, написав программный
код в Python.

3 Непрерывные
случайные
величины
— Основные законы распределения и их физический
смысл: биномиальное, пуассоновское,
экспоненциальное, равномерное, гауссовское
— Компьютерное моделирование различных
распределений

4 Теоремы — Случайные последовательности и сходимость
— Теорема Пуассона для схемы Бернулли
— Закон больших чисел (Чебышева, Бернулли,
Хинчина)
— ЦПТ Локальная, ЦПТ Линдеберга, ЦПТ Ляпунова
— Точечные оценки и их свойства
Домашние задания
1 Задачи на предыдущие темы курса:
максимизировать функцию. Отнормировать
относительно среднего. Вычислить количество
возможных повторений.

5 Точечное и
интервальное
оценивание
— Асимптотическая нормальность оценок
— Доверительные интервалы. Принцип построения
доверительных интервалов

6 Проверка
гипотез
— Проверка статистических гипотез. Формулировка
гипотез.
— Проверка гипотезы о законе распределения
выборки. Критерий согласия Пирсона.
— Проверка гипотезы о независимости двух
номинальных признаков. Критерий хи-квадрат

7 Проверка
гипотез. Часть 2
— Ошибки I и II рода, уровень значимости.
Статистический критерий. Построение
доверительной и критической областей. P-value
— Проверка гипотезы о вероятности успеха в схеме
Бернулли. Биномиальный критерий

8 Виды
зависимостей
— Виды зависимостей случайных величин:
функциональная, причинно-следственная,
статистическая, корреляционная. Различия и связь
между ними.
— Условные распределения

9 Регресии — Линейные, многомерные, логистические регрессии
— МНК, ММП, ММ
Домашние задания
1 Построить линейную регрессию в
Python.

10 Метод главных
компонент
— Определение главных компонент, их вычисление
— Понижение размерности и отбор признаков
— Применение в задачах регрессионного анализа

11 Моделирование
случайных
величин
— Random Walks, практические методы
— Вероятностный классификатор: Logistic
Regression, Random Forest, Gradient Boosting
— Вероятностные Нейронные Сети

12 Моделирование
случайных
величин.Часть 2
— Random Walks, практические методы
— Вероятностный классификатор: Logistic
Regression, Random Forest, Gradient Boosting
— Вероятностные Нейронные Сети
Домашние задания
1 Провести Монте-Карло симуляцию для
вычисления числа Пи.

Модуль - 4 Проектная работа
1 Консультация
по проекту
обсуждение кейса из практики
Домашние задания
1 Проектная
работа

2 Консультация
по проекту
обсуждение кейса из практики

3 Защита
дипломного
проекта
обсуждение кейса из практики

Спойлер: Автор:

Преподаватели

Петр Лукьянченко
Преподаватель ВШЭ по высшей математике

Имеет более десяти лет опыта преподавания математических дисциплин в НИУ ВШЭ. Готовил студентов к международным олимпиадам по математике, участвовал в подготовке команд для соревнований по программированию.

Работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics, принимал участие в формировании отдела бизнес-аналитики и анализа данных. Руководил проектами в госструктурах, отвечал за прогнозирование ключевых бизнес-KPI и структурирование данных большого объема. Управлял проектом по созданию математического комплекса алгоритмов 3D-картографии.

Около 3 лет работал Quantitative Research. Занимался анализом и прогнозированием временных рядов, участвовал в создании модели стохастической волатильности.

​

30 октября 2019. Длительность 4 месяца.
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.

Программа курса :
Длительность курса: 68 академических часов
Модуль 1 Математический анализ

1 Введение математика в Data Science. Цели и задачи
курса.

2 Теория пределов числовая последовательность.
Предел числовой последовательности.
Предельный переход в неравенствах.
Предел монотонной ограниченной последовательности.
Предел функции.
Математика для Data Science. Базовый курс
Изучите высшую математику для успешной карьеры в Data Science.

3 Теория пределов.
Часть II
определения и основные теоремы.
Основные теоремы о пределах.
Первый и второй замечательные пределы.
Сравнение бесконечно малых.
Эквивалентные бесконечно малые, основные теоремы и применение.

Спойлер: Продолжение описания

4 Непрерывность и Дифференцируемость функции непрерывность функции в точке.
Непрерывность функции в интервале и на промежутке.
Точки разрыва функции и их классификация.
Основные теоремы о непрерывных функциях.
Непрерывность элементарных функций.
Свойства функций, непрерывных на промежутке.

5 Первая производная определение и интерпретация производной.
Уравнение касательной к графику дифференцируемой функции.
Производная как абсолютная скорость изменений и эластичность как относительная скорость изменений.
Непрерывность дифференцируемых функций.
Производная и арифметические операции.
Производная композиции дифференцируемых функций.
Производная обратной функции.
Производные основных элементарных функций.

6 Вторая производная геометрический смысл второй производной.
Выпуклые функции.
Применение второй производной в задачах оптимизации.

7 Оптимизация функции
(одной переменной) точки возрастания, убывания, локального минимума и локального максимума числовой функции.
Интерпретации знака производной как признак точки возрастания или убывания.
Необходимое условие экстремума.

8 Теория Рядов понятие положительного, знакочередующегося и степенного рядов.
Область сходимости.
Простейшие свойства функциональных рядов.
Абсолютная и условная сходимость.

9 Теория Рядов. Часть II

10 Формула Тейлора формула Тейлора для многочлена.
Формула Тейлора для произвольной функции.

11 Неопределенное интегрирование определения и простейшие свойства.
Метод непосредственного интегрирования.
Метод интегрирования подстановкой.
Метод интегрирования по частям.

12 Определенное интегрирование понятие определенного интеграла.
Свойства определенного интеграла.
Понятие о рациональных функциях.
Интегрирование простейших рациональных дробей.
Интегрирование рациональных дробей.

13 Несобственные интегралы
понятие несобственных интегралов 1-го и 2-
го рода. Несобственные интегралы от
неотрицательных функций. Абсолютная
сходимость.
и. Дифференциалы высших порядка

Модуль 2 Линейная алгебра

1 Матрицы и элементарные операции
системы линейных уравнений. Определение
матрицы. Виды матриц. Сложение. Умножение.
Транспонирование.

2 Линейная зависимость
линейная зависимость строк (столбцов).
Основная лемма о линейной зависимости, база и ранг системы строк (столбцов).
Ранг матрицы.
Критерий совместности и определенности системы линейных уравнений в терминах рангов матриц.
Фундаментальная система решений однородной системы линейных уравнений.

3 Определитель определитель квадратной матрицы, его основные свойства.
Критерий равенства определителя нулю.
Формула разложения определителя матрицы по
строке (столбцу). Теорема Крамера о системах
линейных уравнений с квадратной матрицей

4 Обратная матрица определитель квадратной матрицы, его основные свойства.
Критерий равенства определителя нулю.
Формула разложения определителя матрицы по
строке (столбцу). Теорема Крамера о системах
линейных уравнений с квадратной матрицей.

5 СЛАУ критерий совместимости СЛАУ (теорема КронекераКапелли ).
Решение произвольных систем m
линейных уравнений с n неизвестными методом
Гаусса. Однородные САЛУ и их решение.

6 Векторная алгебра линейные векторные пространства.
Линейные преобразования.
Скалярное и векторное произведение векторов

7 Диагонализация матрицы собственные значения и собственные векторы

8 Диагонализация матрицы собственные значения и собственные векторы

9 MidTerm практическое занятие. Решение задач.

Модуль 3 Теория Вероятностей
1 Случайные события опыт и его исходы.
Пространство элементарных событий.
Вероятность события.
Независимость событий.
Условная вероятность.
Формулы сложения и умножения.
Формулы полной вероятности и Байеса.

2 Случайные величины случайная величина.
Дискретные и непрерывные
случайные величины. Закон распределения
случайной величины и способы его описания.
Моментные характеристики случайных величин.
Компьютерное моделирование необходимого
распределения.

3 Основные законы распределения
основные законы распределения и их физический
смысл: биномиальное, пуассоновское,
экспоненциальное, равномерное, гауссовское.

4 Основные законы распределения.
Часть II

5 Условные распределения
виды зависимостей случайных величин. Различия и
связь между ними. Условные распределения.

6 Точечные оценки и их свойства
точечные оценки и их свойства. Метод
максимального правдоподобия.

7 Выборочные характеристики.
Интервальные
оценки
выборочные характеристики (выборочное среднее,
выборочная дисперсия, выборочная функция
распределения, гистограмма, ядерные оценки
плотности) как оценки теоретических.
Доверительные интервалы. Принцип построения
доверительных интервалов

8 Проверка гипотез
проверка гипотезы о законе распределения
выборки. Критерий согласия Пирсона.
Проверка гипотезы о независимости двух
номинальных признаков. Критерий хи-квадрат.

9 Проверка гипотез. Часть II

10 Регрессии линейные, многомерные, логистические регрессии.
МНК, ММП, ММ.

11 Регрессии.
Часть II

Автор:
Преподаватель
Петр Лукьянченко
Преподаватель ВШЭ по высшей математике

Имеет более десяти лет опыта преподавания математических дисциплин в НИУ ВШЭ. Готовил студентов к международным олимпиадам по математике, участвовал в подготовке команд для соревнований по программированию.

Работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics, принимал участие в формировании отдела бизнес-аналитики и анализа данных. Руководил проектами в госструктурах, отвечал за прогнозирование ключевых бизнес-KPI и структурирование данных большого объема. Управлял проектом по созданию математического комплекса алгоритмов 3D-картографии.

Около 3 лет работал Quantitative Research. Занимался анализом и прогнозированием временных рядов, участвовал в создании модели стохастической волатильности.

​

GNU/Linux – популярная операционная система, лидирующая на рынке серверного оборудования, используемая также как встраиваемая ОС в промышленном и бытовом оборудовании и даже в качестве десктопного ПО. Компоненты GNU используются и в MAC OS X, не обошлось без влияния GNU/Linux и на Windows.
Знакомство с Linux необходимо системному администратору, тестировщику, веб-программисту, специалисту по информационной безопасности, любому разработчику, претендующему на статус middle и выше.

Данный курс разбирает базовые основы работы в Linux: основы работы в оболочке Linux, управление пользователями и правами файлов, регулярные выражения и написание скриптов в bash, работа с процессами и управление загрузкой и сервисами в Linux.
Понимание основ программирования, систем счисления (двоичная, восьмеричная, шестнадцатеричная системы счисления) и булевой логики

Чему Вы научитесь:

• Устанавливать и настраивать Ubuntu;
• Понимать архитектуру Linux и Unix-подобных систем;
• Работать в терминале (пригодится и тем, кто использует Mac);
• Работать с файлами, файловыми системами и устройствами в Linux;
• Администрировать Linux и другие Unix-подобные операционные системы;
• Понимать и писать регулярные выражения;
• Решать задачи автоматизации, писать скрипты и назначать задачи по расписанию;
• Настроить на базе Linux веб-сервер и защитить его с помощью iptables;
• Работать с git, использовать контейнеризацию Docker.

Спойлер: Программа курса:

Урок 1. Знакомство и установка
Знакомство с GNU/Linux. Что такое GNU, Linux и UNIX. Виртуализация. Установка Ubuntu в виртуальной машине. Базовые возможности работы в Linux

Урок 2. Работа в графическом и консольном режиме
Консольный и графический режим в Linux. Консольные команды. Создание и редактирование файлов.

Урок 3. Файлы и права доступа в Linux
Пользователи и права в Linux; работа с файлами; выполнение операций от имени суперпользователя.

Урок 4. Регулярные выражения
Регулярные выражения. Поиск. sed.

Урок 5. Программирование bash
Синтаксис. Команды. Переменные. Управляющие конструкции. Некоторые простые скрипты. Выполнение задач по расписанию с помощью cron.

Урок 6. Веб-сервисы
Сетевые возможности Linux. Веб-сервисы. Nginx, Apache2. Let’s encrypt. Сетевой фильтр netfilter и утилита iptables.

Урок 7. Введение в Git
Знакомство с Git.

Урок 8. SOA и введение в Docker
Монолитная и SOA-архитектура приложений. Введение в Docker

​

От основ программирования до построения программ с использованием ООП
Язык программирования Python — это мощный инструмент для создания программ самого разнообразного назначения, доступный даже для новичков. С его помощью можно решать задачи различных типов.

Курс “Python Basic” отлично подойдет как для опытных программистов, желающих познакомиться с новым инструментом разработки, так и для совсем начинающих. Мы пройдем путь от основ программирования(переменные, циклы, ветвления), до построения программ с использованием объектно ориентированного подхода.

На протяжении курса мы рассмотрим различные примеры применения языка для решения практических задач. Погрузимся в мир python и проникнемся его идеологией и философией.

Чему Вы научитесь:

• Использовать основные конструкции языка Python;
• Читать чужой код python и писать собственный, в соответствии со стандартами PEP-8 и практиками, прошедшими проверку временем;
• Использовать IDE и ее вспомогательные инструменты для проверки и отладки кода;
• Писать системные скрипты, для работы с файловой системой;
• Разрабатывать полноценные программы с использованием модульного и объектно ориентированного подхода;
• Понимать, как на самом деле устроен python и познаете его мощь и гибкость;

​

Формат: видео лекции (4 модуля по 3 видеолекции каждый).
Прохождение подготовительного курса даст:
- необходимые базовые знания для курса «Разработчик Java»;
- возможность поступить на курс «Разработчик Java» без вступительного тестирования;
- скидку на приобретение курса «Разработчик Java», равную стоимости подготовительного курса;
- приглашение в slack-чат курса «Разработчик Java».

Преподаватель
Виталий Чибриков
Генеральный директор «OTUS. Онлайн-образование»
Выпускник МФТИ 2004-го года по специальности «Инженер-математик». Профессиональный опыт: 12 лет программирования на Java, C++, C#, JavaScript, PHP, Python. Участник проектов различных уровней сложности: от стартапов на 3 человека/полгода до бизнес-приложений на 200 человек/4 года. 8 лет разработки серверов для клиентских игр на Java. Эксперт в разработке облачных приложений, автоматизации процессов разработки и тестирования.

Разрабатывал и запускал проекты MMORMGs: «Allods Online» и «Skyforge».Автор и преподаватель следующих курсов: «Углубленное программирование на Java» в Технопарке Mail.Ru Group, видеокурс «Разработка веб-сервиса на Java» на Stepik.org, курс «Java Programming» Harbour.Space University, Barcelona.

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

01 Язык Java

01 Базовые синтаксические конструкции и операторы в Java
M.01.01 Базовые синтаксические конструкции и операторы в Java.mp4 [574m 931k 630]
M.01.01 Презентация.pdf [209k 117]
Ссылки.txt [48]

Тест
1.1.png [45k 220]
1.2.png [39k 716]
1.3.png [28k 5]

02 Ссылочные типы данных и обработка ошибок
M.01.02 Презентация.pdf [198k 917]
M.01.02 Ссылочные типы данных и обработка ошибок.mp4 [328m 312k 417]

Тест
2.1.png [58k 858]
2.2.png [57k 910]

03 Работа массивами и строками
M.01.03 Презентация.pdf [250k 433]
M.01.03 Работа с массивами и строками.mp4 [361m 355k 932]

Тест
3.1.png [71k 769]
3.2.png [59k 149]

04 Вебинар по модулю 1
Вебинар по модулю 1.mp4 [164m 485k 110]

02 Проектирование и тестирование приложений

01 Объектно –ориентированное программирование в Java
M.02.01 Объектно–ориентированное программирование.mp4 [308m 397k 630]
M.02.01 Презентация.pdf [279k 275]

Тест
1.1.png [82k 661]
1.2.png [68k 524]
1.3.png [64k 757]
1.4.png [51k 100]

02 Концепции объектно –ориентированного проектирования
M.02.03 ООП.mp4 [249m 253k 34]
M.02.03 Презентация.pdf [357k 68]

Тест
2.1.png [65k 217]
2.2.png [67k 677]
2.3.png [65k 455]

03 Unit-тестирование
M.02.03 JUnit.mp4 [259m 3k 659]
M.02.03 Презентация.pdf [309k 593]

Тест
3.1.png [65k 326]
3.2.png [73k 889]

04 Вебинар по модулю 2
Вебинар по модулю 2.mp4 [227m 970k 62]

03 Платформа Java

01 Устройство платформы Java
M.03.01 Презентация.pdf [421k 76]
M.03.01 Устройство платформы Java.mp4 [326m 668k 769]

Тест
1.1.png [63k 315]
1.2.png [71k 594]
1.3.png [70k 482]

02 Сборка и упаковка Java-приложения
M.03.02 Презентация.pdf [300k 310]
M.03.02 Сборка и упаковка Java-приложения.mp4 [330m 288k 529]

Тест
2.1.png [70k 209]
2.2.png [74k 733]

03 Сборка мусора и отладка
M.03.03 Презентация.pdf [205k 7]
M.03.03 Сборка мусора и отладка.mp4 [337m 465k 888]

Тест
3.1.png [76k 81]
3.2.png [61k 832]

04 Вебинар по модулю 3
Вебинар по модулю 3.mp4 [434m 704k 305]

04 Стандартная библиотека

01 Классы-контейнеры
M.04.01 Коллекции часть#1.mp4 [450m 123k 533]
M.04.01 Коллекции часть#2.mp4 [217m 648k 5]
M.04.01 Презентация.pdf [1m 850k 594]

Тест
1.1.png [57k 607]
1.2.png [76k 777]

02 Исключения
M.04.02 Исключения.Дата и время.Генерация случайных чисел.mp4 [246m 519k 167]
M.04.02 Презентация.pdf [2m 776k 297]

Тест
2.1.png [65k 451]
2.2.png [62k 226]

03 Работа с файлами
M.04.03 Работа с файлами.mp4 [198m 546k 585]
M.04.03 Презентация.pdf [949k 174]

Тест
3.1.png [64k 820]
3.2.png [53k 356]

04 Вебинар по модулю 4
M4-293-03ed64.4-03-Maps.pdf [90k 408]
M4-293-2efd2a.4-05-io.pdf [123k 635]
M4-293-5b5bde.4-01-Generics.pdf [72k 790]
M4-293-aab645.4-02-Collections.pdf [97k 833]
M4-293-f736fb.4-04-Exceptions.pdf [168k 494]
Вебинар по модулю 4.mp4 [170m 844k 316]