Вы разберетесь в информационных технологиях пройдя поэтапный путь по разработке собственного проекта от сбора требований и проектирования архитектуры до сборки пайплайна развертывания вашего решения в среде контейнеризации
Курс преподаватель
Доступ ко всем модулям курса на 1 год
₽59,000
1 год доступа
Доступ ко всем материалам для самостоятельного прохождения на 1 год.
Доступ к 1 модулю на 4 месяца
₽8,000
1 месяц доступа
Предоставляется доступ к 1 модулю (по выбору Пользователя) сроком на 4 месяца
Модуль 1. Функциональные и нефункциональные требования
1.1 ФТТ: что система должна делать (функции, сценарии)
1.2 НФТ: производительность, доступность, безопасность, масштабируемость
1.3. Как НФТ влияют на стоимость и архитектуру
1.4 Типичные ошибки: смешивание ФТТ и НФТ, забытые НФТ
1.5 Шаблон требований для вашего проекта
Модуль 2. Виды приложений и архитектур
2.1 Архитектура приложений: монолит, микросервисы, слоистая, событийно-ориентированная, клиент-серверная
2.2 Монолитная архитектура: плюсы, минусы, когда выбирать
2.3 Микросервисная архитектура: цена владения, когда нужна
2.4 Serverless и FaaS: что скрывается за маркетингом
2.5 Контейнеризация (Docker) и оркестрация (Kubernetes)
2.6 Webhook vs Polling: как получать данные от внешних систем
Модуль 3. Интеграционная архитектура
3.1 Синхронная интеграция: HTTP/REST, GraphQL, gRPC
3.2 Асинхронная интеграция: очереди сообщений (RabbitMQ, Kafka)
3.3 Файловые обмены: SFTP, S3, сообщения с файлами
3.4 Сравнение форматов: размер, скорость, читаемость, поддержка языками
3.5 Протоколы поверх данных: Protocol Buffers (protobuf), MessagePack
3.6 Точки отказа в интеграциях: как их находить и страховать
Модуль 4. Технологический стек
4.1 Языки программирования: Python, Go, Node.js, Java — когда что выбирать
4.2 Frontend (клиентская часть): React, Vue, Angular — сравнение
4.3 Backend (серверная часть): Python, Java, PHP, Ruby, Node.js — сравнение
4.4 Базы данных: сравнение и выбор
4.5 Очереди и стриминг: RabbitMQ, Kafka
4.6 Инфраструктурные инструменты: Docker, Kubernetes, Terraform
Модуль 5. Архитектура данных
5.1 Реляционные БД: PostgreSQL, MySQL — структура, индексы
5.2 JSON формат: человекочитаемый, везде поддерживается
5.3 NoSQL: MongoDB, Redis — когда нужны, когда нет
5.4 XML формат: многословный, схемы (XSD), пространства имён
5.5 AVRO формат: бинарный, схема в самом файле, для Kafka и Big Data
5.6 Data Warehouse vs Data Lake vs Operational DB
5.7 Миграции данных: риски и планирование
5.8 Бэкапы и восстановление: RPO, RTO
Модуль 6. Выбор инфраструктуры
6.1 On-premise vs Cloud vs Hybrid
6.2 Облачные провайдеры: Yandex & VK Cloud, VDS
6.3 Модели потребления: IaaS, PaaS, SaaS
6.4 Как читать счета за облако и находить неоптимальные траты
6.5 Выбор региона и требования к географии данных
Модуль 7. Разработка для PM
7.1. Алгоритмическое мышление: переменные, условия, циклы
7.2. Языки программирования: компилируемые vs интерпретируемые
7.3. Чтение кода: как понять, что делает функция
7.4 API и библиотеки: как код вызывает внешние сервисы
7.5 Отладка и логи: как читать ошибки
Модуль 8. Программирование с GPT моделью (вайб кодинг)
8.1 Как работают LLM: токенизация, инференс, контекстное окно
8.2 Промпт-инжиниринг: как составлять запросы для качественных ответов
8.3 Интеграция с GPT: OpenAI API, YandexGPT, локальные модели
8.4 Ограничения: галлюцинации, конфиденциальность, токсичность
8.5 Когда GPT реально полезен: суммаризация, RAG, классификация
Модуль 9. DevOps и DevSecOps
9.1 DevOps: культура, CI/CD, автоматизация
9.2 DevSecOps: безопасность как часть пайплайна (SAST, DAST)
9.3 Минимальный CI/CD пайплайн: линтер → тесты → сборка → деплой
9.4 SAST vs DAST: статический и динамический анализ безопасности
9.5 Когда нужен DevSecOps, а когда достаточно DevOps
Модуль 10. Масштабирование информационных систем
10.1 Виды масштабирования: вертикальное, горизонтальное, географическое
10.2 Масштабирование баз данных: репликация, шардирование
10.3 Балансировка нагрузки (Load Balancing)
10.4 Кэширование: Redis, Memcached, CDN
10.5 Асинхронная обработка: очереди сообщений
Модуль 11. Поддержка информационных систем
11.1 Мониторинг и алертинг: Prometheus, Grafana, логи
11.2 Реакция на инциденты: классификация, SLA, эскалация
11.3 Работа с техдолгом: что входит, как планировать
11.4 Обновление зависимостей и security-патчи
11.5 Оценка поддержки: формула «баг-фикс за 1 час» — миф или реальность
Итоговый проект
В этом разделе нет уроков.