Перейти к содержимому



perevalov

Регистрация: 03 янв 2018
Off Активность: июл 29 2024 13:52

#351874 [Нетология + Рамблер] Профессия: менеджер по продукту - Product Manager (2018)

Написано НЛО на 21 Ноябрь 2018 - 07:38

Название: Профессия: менеджер по продукту - Product Manager (2018)

Автор: Нетология + Рамблер


social_474.png

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СТОИМОСТЬ БОЛЕЕ 90000 РУПИЙ

 

 

 

 

Профессия продакт-менеджера находится на стыке технологий, бизнеса и дизайна. Продакт не кодит, не рисует интерфейсы, не продает, но должен руководить этими процессами и объединять команду общей идеей для получения результата. 
 
Основательный 5-месячный курс от Нетологии прокачает во всех направлениях данной профессии. Вместе с опытными экспертами вы изучите такие темы как:
 
• Менеджмент в IT
• Как придумать продукт: аналитика и исследования
• Управление финансами. Экономика и монетизация
• Продуктовая аналитика
• Построение эффективного пользовательского опыта (UI/UX)
 
Осваивайте перспективную профессию и создавайте новые продукты высокого качества!

 


Anonymous poster hash: 93a9f...488



Скачать:


  • 32


#693260 [Slurm, Леонид Крутовский] Python-разработчик (2022)

Написано НЛО на 16 Август 2023 - 11:50

Название: Python-разработчик (2022)

Автор: Slurm, Леонид Крутовский



Описание:
КОМПЛЕКТ КУРСОВ

  1. Python-разработчик
  2. Базовое администрирование Linux-серверов (7 академ. ч теории и 40 академ. ч практики):
  3. Git для начинающих (3 академ. ч) и 67 практических заданий (32 академ. ч)
  4. Docker: from zero to hero (15 академ. ч. теории и 88 академ. ч. практики):

Вы научитесь
  • Работать с изменениями кода проекта с помощью Git и GitHub
  • Решать задачи на Python и разрабатывать сайты при помощи фреймворка Django
  • Применять принципы клиент-серверного взаимодействия и работать с базами данных
  • Работать с API сторонних сервисов и проводить Unit-тестирования
К концу курса вы создадите 3 проекта для портфолио: чат-бот, аналог to-do-list и редактор сплайнов. Они помогут выделиться на фоне других джунов при поиске первой работы.
Автор курса Леонид Крутовский
  • Senior software engineer
  • Backend разработчик на Python в нескольких стартапах
  • Software architect
  • Опыт использования C\C++ Rust Java Python
  • Занимается менторством разработчиков
Программа:
1. Подготовка окружения
2. Основы
3. Язык программирования Python
4. Тестирование
5. Взаимодействие с ОС
6. Десктоп
7. Десктоп PyGame
8. Базы данных
9. Пишем бота
10. WEB-основы
11. Django
12. Курс «Git для начинающих»
13. Курс «Базовое администрирование Linux-серверов»
14. Курс «Docker: from zero to hero»
Нажмите для раскрытия...

Спойлер: ПОЛНАЯ ПРОГРАММА
Цель: настроенный Git, знание альтернатив и понимание основных терминов
Теория (0,8 академ. ч):
  • Создание аккаунта и настройка Github.
  • Настройка SSH.
  • Базовые знания про память и процессор.
  • Рассказ про компиляторы и интерпретаторы.
Практика (1 академ. ч):
  • Создать новый репозиторий.
  • Описать в READ.ME его цель.
  • Запушить на Github.
  • Сделать настройки видимости репозитория.
Цель: полностью настроенная инфраструктура (управление зависимостями, управление версиями, виртуальные среды).
Теория (0,7 академ. ч):
  • Первые программы из IDE или из файла.
  • IDE: Visual Studio Code, преимущества и настройка, альтернативы.
  • PyCharm — Idea.
  • PEP8.
  • linter стандарты кода.
Практика (14 академ. ч):
  • Скачать с Github проект.
  • Сделать VE через PIPENV.
  • Установить зависимости и запустить.
  • Воспользоваться Poetry вместо PIPENV, использовать внутри IDE.
  • Автоматическая проверка линтерами.
Цель: научиться писать простейшие программы, решать элементарные задачи, правильно применять типы данных.
Теория (1,6 академ. ч):
  • Переменные и встроенные типы.
  • Структуры данных.
  • Строки и форматирование.
  • Словари и множества.
  • Comprehensions, lambda, filter, map, collections.
Практика (12 академ. ч):
  • Модифицировать примеры.
  • Работа с библиотеками: подключить, задействовать функции.
  • Рекурсивный обход словарей и обход графов сложные фильтрации, вложенные сomprehensions.
  • Валидатор скобок.
Цель: разобраться в терминах, научиться писать юнит-тесты и полностью покрывать тестами свои решения.
Теория (0,6 академ. ч):
  • Основы тестирования: unittest, pytest, сoverage.
Практика (14 академ. ч):
  • Покрыть тестами предыдущие задания, которые запушены на Github, и проверить через Coverage.
  • Настроить Github actions на тесты и Coverage.
Цель: разобраться в стандартных вопросах и общих принципах работы с сетью.
Теория (1,5 академ. ч):
  • Что такое ОС, процесс и поток, GIL, Linux\POSIX, файловая система.
  • Работа с сетью в ОС.
Практика (14 академ. ч):
  • Повторить и модифицировать примеры использования.
  • Работа с генератором случайных строк в файл.
  • Чтение файла, сортировка строк, написание файла.
  • Ускорение генератора строк с помощью multiprocessing.
Цель: разобраться в стандартных вопросах, научиться пользоваться наследованием и написать простейшую программу на Qt.
Теория (3,4 академ. ч):
  • Основы ООП: наследование, полиорфизм, MRO.
  • ООП в Python.
  • PyQt widgets.
  • Обзор технологии QML: сравнение с JavaScript, обсуждение MVC, разделения frontend и backend.
Практика (20 академ. ч):
  • Повторить и модифицировать примеры использования.
  • Написать простейшее приложение в 6-10 элементов.
  • Переписать предыдущий пример с widgets на QML.
Цель: научиться использовать pygame и закрепить предыдущие знания.
Теория (0,7 академ. ч):
  • Поиск примеров на Github.
  • Запуск, демонстрация без разбора кода.
Практика (3 академ. ч):
  • Расширить функциональность того, что написали.
  • Написать меню с кнопками и своим курсором.
Цель: разобраться, что такое SQL, какие бывают типы хранилищ и инструменты.
Теория (0,9 академ. ч):
  • Основы SQL.
  • Виды хранилищ и баз данных.
  • Обзор самых популярных инструментов.
  • ORM общие сведения, CRUD.
  • Active Record vs Data Mapper.
Практика (2 академ. ч):
  • Доработать код из урока.
  • Соединить результат практики из этого модуля и из урока про работу с сетью.
Цель: разобраться, как работают боты и что такое API.
Теория (0,5 академ. ч):
  • Что такое API, читаем документацию.
  • Качаем библиотеку, пробуем простой пример.
  • Пишем своего простого бота, типа запрос с Ютуба или из Википедии.
Практика (15 академ. ч):
  • Соединить результат предыдущей практики с ботом.
  • Написать своего бота с кнопками в Telegram.
Цель: разобраться, как пишутся сайты и веб-сервисы, какие есть протоколы и инструменты проектирования API.
Теория (0,8 академ. ч):
  • Что такое web и с чем его едят.
  • Место Python в web, обзор фреймворков.
  • Как проектировать: ApiFirst, стили проектирования, OpenAPI.
  • SOAP, RPC.
Практика (6 академ. ч):
  • Работа над итоговым проектом.
Цель: научиться писать бэкенд на Django.
Теория (0,9 академ. ч):
  • Основы Django: подключение БД, настройка Hello World.
  • Проектируем API для бэкенда.
  • Подключаем DRF.
  • Создаем контроллер для постов.
Практика (15 академ. ч):
  • Написать контроллер для комментариев и тесты для контроллеров.
  • Дописать систему диалогов (ответов) в комментариях.
  • Добавить авторизацию.
Необходимый минимум теории (3 академ. ч) и 67 практических заданий (32 академ. ч):
  • Философия командной разработки.
  • Популярные хостинги разработки ПО.
  • Основы Git.
  • Практики использования Git в командах.
  • Личная конфигурация Git для удобной работы.
Знания и навыки, которые необходимы, чтобы научиться обращаться с операционной системой Linux (7 академ. ч теории и 40 академ. ч практики):
  • Введение.
  • Как подключиться к серверу по SSH.
  • Основы работы с ОС (права, команды). Как работать с сервером. Как копировать файлы, папки.
  • Разбор системных служб. Как функционирует Linux.
  • Основы работы сети.
  • Как установить необходимое ПО на сервер.
  • Как вручную развернуть свой сайт.
  • Виртуализация, виртуальные машины и их особенности.
  • Возможные проблемы сервера, их диагностика и методы устранения.
  • Оптимизация сервера.
  • Основное о Docker-контейнеризации.
  • Работа с Git.
Максимум практических знаний о Docker. От основ до запуска приложения в Docker и работы с образами на продвинутом уровне (15 академ. ч. теории и 88 академ. ч. практики):
  • Введение в Docker.
  • Основные команды и абстракции Docker. CLI. Общая схема работы Docker.
  • Docker и хранение данных.
  • Docker-compose файл.
  • Docker и CI/CD.
  • Сеть в Docker.
  • Docker под капотом.
  • Особенности использования Docker с различными языками программирования, в том числе с компилируемыми языками.
  • Логирование и мониторинг Docker контейнеров.
  • Продвинутая работа с образами. Настройка собственного Registry.
  • Безопасность в Docker.
  • Аналоги Docker.
  • Оркестрация Docker. Kubernetes, Docker SWARM. Различия, фичи, для чего оно нужно.


Скачать:


  • 2


×

Зарегистрируйся моментально!