Складчина: новые складчины на курсы и тренинги | страница 11

​

Погрузитесь в продвинутый Computer Vision: от сложностей и корнер-кейсов в «обычных» задачах до мультимодальных моделей и дизайна CV-систем

Курс подойдёт CV-инженерам всех грейдов

• Junior - узнаете теорию и закрепите на практике
• Middle - систематизируете знания и закроете пробелы
• Senior - подсмотрите на практики других команд

Программа
Лекция каждую неделю. После каждой темы — домашнее задание с фидбеком от лектора. Раз в 4−5 недель — Q&A-сессия для разбора вопросов и перерыв на каникулы.

01. Подготовка данных
Разберём основные источники открытых данных: научимся находить и курировать датасеты. Обсудим инструменты для inhouse-разметки и формирование ТЗ, а также внедрение авторазметки
Основные темы:
Data-Centric AI — новый фокус в машинном обучении
Где все берут данные? Как собирать данные из интернета: веб-скрапинг
Разметка данных и инструменты для аннотации (Label Studio, CVAT)
Когда данных нет — создаём сами: синтетические данные и диффузионные модели

02. Получение качественных данных
Научимся не просто собирать данные, а проектировать процесс их получения и поддерживать качество на всех этапах — от сбора до инференса
Основные темы:
Активное обучение для эффективного использования разметки
Оценка и улучшение качества разметки: перекрёстная проверка, foundation-модели
Мониторинг данных в продакшене и обнаружение сдвигов распределения
Как проектировать сбор данных под задачу: сенсоры, триггеры, хранение

03. Секреты успешных архитектур
Разберём устройство современных нейросетей: от свёрточных блоков до трансформеров и адаптивных голов
Основные темы:
Адаптация больших моделей: LoRA, ControlNet, IP-Adapter
Эволюция архитектур: от ResNet к EfficientNet и Vision Transformers
Почему BatchNorm не всегда работает и какие есть альтернативы
Структура нейросети: feature extractor, neck, head

04. Обучение метрики и быстрый векторный поиск
Научимся обучать модели, которые создают осмысленные векторные представления, и эффективно искать по ним в больших базах
Основные темы:
Оценка качества: Precision@K, Recall@K, Closed vs Open set
Быстрый поиск: FAISS, Navigable Small Worlds, хэширование
Angular Loss и ArcFace для улучшения качества эмбеддингов
Metric Learning: обучение расстояний через contrastive и triplet loss

05. Мультимодальные модели
Познакомимся с моделями, объединяющими зрение и язык: от CLIP до современных VLM и retrieval-систем
Основные темы:
Выбор размерности эмбеддингов: Matryoshka Representation Learning
Как обучать мультимодальные модели на парах «изображение–текст»
Принцип работы CLIP и его модификаций (SigLIP, BLIP)

06. Детекция объектов
Разберём эволюцию детекторов: от якорных моделей до трансформеров и openset-подходов
Основные темы:
Openset-детекция с помощью foundation-моделей (Florence, GLEE)
DETR и гибридные архитектуры на основе трансформеров
Anchor-free подходы: CenterNet, YOLO11
One-stage vs two-stage детекторы: SSD, RetinaNet, Faster R-CNN

07. Сегментация
Изучим методы сегментации: от классических U-Net до современных foundation-моделей и работы с высоким разрешением
Основные темы:
Foundation-модели: Segment Anything (SAM) и промптинг
Работа с high-res изображениями и проблемными масками
Архитектуры: U-Net, Mask R-CNN, Mask2Former
Типы сегментации: семантическая, instance, panoptic

08. Optical Character Recognition (OCR)
Разберём современные подходы к распознаванию текста: от классических пайплайнов до мультимодальных VLM
Основные темы:
Выбор стратегии OCR в зависимости от задачи и данных
Современные VLM для OCR: PaliGemma, Qwen-VL, DocVLM
OCR-пайплайн: детекция + распознавание (FAST, CRNN, CTC)

09. Поиск ошибок и интерпретируемость моделей
Научимся отлаживать обучение, находить аномалии и понимать, почему модель принимает те или иные решения
Основные темы:
Интерпретация через attention, Grad-CAM, LIME, ProtoNets
Мониторинг активаций и выходов модели в продакшене
Поиск аномалий: Normalizing Flows, contrastive подходы
Диагностика проблем обучения: NaN, переобучение, плато

10. Self-supervised Learning
Освоим методы обучения без разметки: от pretext-задач до современных SSL-алгоритмов вроде BYOL
Основные темы:
Практические рекомендации: аугментации, batch size, linear evaluation
BYOL: архитектура, EMA, projector/predictor
Pretext-задачи: восстановление, контекст, инвариантность
Зачем нужен SSL и когда он лучше transfer learning

11. Работа с видео
Изучим особенности видеоданных и архитектуры для их обработки: от 3D-CNN до VideoMAE и трансформеров
Основные темы:
Fusion-стратегии для учёта времени
Foundation-модели для видео и их дообучение
Архитектуры: 3D CNN, R(2+1)D, ViViT, VideoMAE
Структура видео: кодеки, FPS, битрейт, I/P-кадры

12. Задачи на видео
Погрузимся в прикладные задачи: трекинг, action recognition и multimodal-анализ
Основные темы:
Трекинг: SORT, Kalman Filter, матчинг, Re-ID
Метрики качества: HOTA, DetA, AssA
Action Recognition: от кадров до позы и аудио

13. Дизайн ML-систем
Научимся проектировать ML-решения как продукты: от формулировки проблемы до выбора метрик и гипотез
Основные темы:
Построение дерева гипотез и метрик для принятия решений
Функциональные и нефункциональные требования к системе
Различие между проектом и продуктом в ML

​

Чем занимаются Fullstack-разработчики

Знания fullstack-разработчика позволяют работать над созданием веб-сервисов на всех этапах. Он принимает участие как в разработке визуальной части сайта — фронтенда, так и в реализации серверной — бэкенда
Благодаря курсу менее, чем за полтора года вы научитесь создавать веб-приложения с нуля: верстать страницы в HTML и CSS, оживлять их с помощью JavaScript, разрабатывать клиентскую часть на React и собирать весь бэкенд с помощью Node.js

Кому подойдёт этот курс:

• Новичку, который хочет стать востребованным IT-специалистом
  Научитесь создавать сайты и веб-приложения с нуля, верстать страницы в HTML и CSS, выучите язык сценариев — JavaScript. К концу программы в вашем портфолио будет 6 проектов и высокий шанс получить работу по специальности fullstack-разработчик. А наставники курса помогут на каждом из этапов
• IT-специалисту, решившему сменить профиль
  Выучите язык JavaScript и овладейте версткой сайтов — пусть эти знания откроют перед вами двери в новые, интересные и высокооплачиваемые проекты. А наличие опыта в программировании позволит быстрее освоить fullstack-разработку и стать более востребованным специалистом
• Fullstack-разработчику для актуализации компетенций
  Работая над курсом, мы внимательно изучали рынок, поэтому программа содержит в себе самые актуальные материалы о создании сайтов и верстке веб-страниц. Знания и навыки, которые мы даем, позволят взять максимум пользы от обучения даже человеку с релевантным бэкграундом

За 16 месяцев обучения вы научитесь:

• Понимать архитектуру веб-приложений и создавать их с нуля
• Пользоваться библиотекой React
• Дополнять сайты интерактивными элементами с помощью JavaScript
• Создавать интерфейсы с CSS
• Верстать страницы в HTML
• Запускать сайты и веб-приложения
• Тестировать веб-сервисы и устранять ошибки
• Работать с DOM и Git, с технологиями AJAX и с базами данных
• Использовать CMS и фреймворки

Будьте уверены — вы получите именно те инструменты и знания, которые позволят вам стать востребованным специалистом и найти работу
Мы регулярно мониторим, какие компетенции fullstack-разработчиков востребованы на рынке и строим соответствующую программу курса
Материалы были обновлены 27 февраля 2025 года

Программа:

• Основы вёрстки и позиционирования
• Основы программирования
• Профессиональный JavaScript
• Асинхронное программирование и сетевые запросы
• Разработка браузерных приложений
• Разработка React-приложений
• Разработка на Fastify
• Дополнительные курсы
• Вебинары

​

Программа:

Что важно знать заранее
Для успешного прохождения курса вам нужно умение программировать на PHP, знание основ ООП и базовое знакомство с протоколом HTTP

1. Laravel

Шаблонизатор Blade и макеты конфигурация приложения консоль Tinker ORM формы CRUD

• Hello World
  Знакомство с Laravel. Установка, настройка и запуск первого Laravel-сайта.
• Запрос-Ответ
  Создание маршрутов, обработчиков и шаблонов.
• Шаблонизатор Blade
  Знакомство с шаблонизатором Blade и его возможностями.
• Макеты (Layout)
  Выделение общих частей шаблонов.
• CRUD
  Реализация операций создания, чтения, обновления и удаления данных.
• Ресурсная маршрутизация
  Автоматизация создания маршрутов и контроллеров для типичного CRUD.

Проект: Менеджер задач

Вы разработаете систему управления задачами (Task Manager) на базе Laravel, аналогичную Redmine. Проект включает создание сущностей с использованием ORM, проектирование моделей и их отображение в базе данных, что позволяет работать с связанными наборами объектов. Для автоматизации CRUD-операций будет применяться ресурсный роутинг, а также библиотека для ускоренной генерации форм и обработки ошибок.

2. Eloquent (ORM)

• Настройка ORM
  Настройка и конфигурация Eloquent
  
• Проектирование схемы БД
  Проектирование структуры базы данных и миграции
  
• Массовое присвоение
  Использование массового присвоения атрибутов
  
• Связи
  Определение и использование связей между моделями
  
• Запросы с использованием Query Builder
  Использование Query Builder для работы с базой данных
  
• Скоупы
  Перепользование запросов в моделях, локальные и динамические скоупы

​

Описание:
Воркшоп для системных аналитиков, специалистов, которые занимаются проектированием и интеграцией сервисов, и начинающих архитекторам решений. Уровень подготовки: Middle.

Вы научитесь:
Осознанно подходить к проектированию решений:

• Генерировать и видеть разные варианты решений.
• Анализировать эффекты от реализации решений.
• Качественно выбирать и обосновывать решения.

Транслировать аргументацию и мотивацию решений в текстовом и графическом виде:

• Структурировать архитектурные решения с помощью ADR.
• Визуализировать архитектурные решения в Architecture Decision Canvas.

Что получите:

• Узнаете цели использования ADR как подхода и документации.
• Изучите методологию формирования ADR.
• Познакомитесь с критериями качества и уровнями зрелости ADR.
• Изучите подходы к организации процессов принятия архитектурных решений.

Автор и ведущий:
Максим Шаломович. ИТ-архитектор. Работал в ИТ в разных ролях с 2007 года на позициях проектировщика, аналитика и технического писателя. Последние годы работает в ролях технического архитектора и архитектора решений в крупных корпоративных и государственных проектных инициативах.

​

Воркшоп по повышению зарплаты для айтишников

У нас есть большая основная программа — длинная, практическая и дорогая. Там мы доводим навык переговоров до совершенства и ведём до результата: повышения дохода или нового оффера.
Но такой формат подходит не всем:

кому-то сложно выделить время, кому-то — сразу вложить крупную сумму, а кто-то не готов покупать большой продукт.

Поэтому мы запускаем короткий и точечный воркшоп на 1 день:

— быстро (всего 1 день)

— недорого (2 990 рублей)

— конкретный прикладной результат

На воркшопе вы узнаете, какие стратегии повышения зарплаты без смены работы реально работают. Потренируетесь вести переговоры вживую и поймёте, как уверенно заходить в разговор с руководителем.

После обучения у вас будет готовый инструмент, чтобы уже сейчас начать разговор о повышении и составить понятный план роста дохода.

Если формат вам подходит, залетайте по ссылке на оплату:

​

Этот курс подойдет:

• Новичку, который хочет получить IT-профессию
  Освойте HTML и CSS, научитесь работать с базами данных и популярным фреймворком Laravel. К концу обучения в вашем портфолио будет четыре проекта, что позволит вам взять в работу первый заказ. В случае возникновения трудностей на помощь всегда придут наставники курса.
• IT-специалисту, решившему сменить профиль
  Расширьте спектр навыков и получите возможность работать над новыми проектами. А прошлый профессиональный опыт сделает путь к новой специальности проще — обучение будет даваться вам легче, чем другим будущим PHP-разработчикам.
• PHP-разработчику для актуализации знаний
  Мы внимательно изучаем рынок и регулярно обновляем программу курса, чтобы даже человек с релевантным опыт получал от обучения максимум пользы. Вся информация, представленная на платформе Хекслет, полностью отвечает требованиям рынка и компаний-соискателей.

Программа:

Основы программирования

• Изучите основы программирования: типы данных, условные конструкции, циклы и функции
• Прокачайте алгоритмическое мышление и реализуйте самостоятельно функции сортировки
• Правильно настройте операционную систему для разработки, научитесь пользоваться командной строкой
• Установите Git, редактор кода VS Code
• Наполните свое портфолио на GitHub первыми программами

Курсы:

1. Основы PHP
2. PHP. Массивы
3. Жизнь программиста
4. Основы командной строки
5. Введение в Git
6. PHP. Настройка окружения
7. Ключевые аспекты веб-разработки на PHP

Профессиональный PHP

• Научитесь писать production-ready код
• Освойте принципы объектно-ориентированного и функционального программирования
• Начните писать модульный код, который легко расширять и поддерживать
• Ускорьтесь с помощью автоматизированного тестирования своего кода
• Настройте непрерывную интеграцию и опубликуйте свой первый пакет в npm

Курсы:

1. PHP: Ассоциативные массивы
2. PHP: Функции
3. PHP: Автоматическое тестирование
4. PHP: Абстракция с помощью данных
5. PHP: Деревья
6. Непрерывная интеграция (CI)

Создание сайтов

• Разрабатывайте сайты, используя архитектуру MVC
• Изучите микрофреймворк Slim, разберитесь с HTTP и принципами работы веб-серверов
• Разберитесь с роутингом и шаблонизаторами
• Создайте базу данных и выполняйте SQL запросы из PHP кода
• Деплойте код на сервер
• Обеспечивайте безопасное выполнение кода предотвращая SQL-инъекции и XSS-атаки

Курсы:

1. Трудоустройство
2. PHP: Введение в ООП
3. PHP: Объектно-ориентированный дизайн
4. Введение в интернет
5. Основы современной верстки
6. Основы верстки контента
7. Протокол HTTP
8. Основы SQL
9. SQL: Join
10. Проектирование баз данных
11. PHP PDO: Работа с базой данных
12. Веб-разработка на PHP
13. Регулярные выражения (Regexp)
14. PHP: Продвинутое тестирование

Разработка на Laravel

• Создавайте комплексные сервисы с помощью Laravel 8
• Используйте ORM для создания моделей и их отображения на базу данных
• Накатывайте миграции для эволюции базы данных
• Создайте базу данных и выполняйте SQL запросы из PHP кода
• Реализуйте аутентификацию и авторизацию
• Запускайте REPL для быстрого управления приложением и автоматизированные тесты для повышения качества кода и гарантии его работоспособности

Курсы:

1. Трудоустройство для разработчиков
2. PHP: Разработка на Laravel
3. PHP: Eloquent (ORM)
4. PHP: Полиморфизм
5. PHP: Погружаясь в классы
6. HTTP API

Дополнительные материалы

• Настройка окружения (менеджер версий asdf, ubuntu on windows)
• Эффективная отладка кода (дебагер, подходы)
• Поиск технической информации
• Организация задач с помощью Kanban-доски (Trello)
• Алгоритмы и структуры данных (прокачка на CodeBattle, грокаем алгоритмы)
• Эффективная работа (горячие клавиши, организация рабочего пространства, слепая печать)
• Функциональное программирование (чистота, побочные эффекты)
• Устройство языков (Парсинг, AST, работа интерпретатора/компилятора, порядок вычислений, типизация)
• Устройство операционных систем (администрирование, процессы, память, файловая система)
• Подключение к обучению подкастов, книг и онлайн-мероприятий, вовлечение в локальные комьюнити, ведение своего блога, помощь другим в сообществе Хекслета и обсуждениях
• Командная работа в Git
• REST API, Очереди, Background Jobs
• Пробные собеседования
• Разворачивание и деплой (makefile, docker, хостинг, ansible, webpack, terraform)
• Продуктовая разработка (Цель, Lean Startup: Time To Market, MVP, A/B тесты)
• Инженерная культура

Бонусный курс: Основы ИИ

• Введение в ИИ
• Основы LLM
• Промпт-инжиниринг
• Применение ИИ в реальном мире
• Применение ИИ в кодинге
• Применение ИИ в анализе данных
• Глубокое исследование (deep research)
• ИИ-агенты

​

Проектирование AI‑решений для бизнеса

Для кого этот курс?

• Архитекторы ПО и систем
• Senior‑разработчики и Тимлиды, желающие перейти в роли архитекторов AI
• ML-инженеры, MLOps‑инженеры и Data-инженеры
• Инфраструктурные инженеры / SRE

Необходимые знания

• Базовые знания Python
• Понимание основных ML‑понятий (тренировка/валидация моделей, переобучение, метрики качества)
• Базовые знания системной архитектуры и сетей
• Опыт работы с Git и понимание CI/CD

Что даст вам этот курс?

• Умение проектировать AI‑системы: от требований и PoC до Production
• Выбор и внедрение архитектурных паттернов: RAG, AI‑агенты, multi‑agent systems
• Проектирование MLOps‑конвейеров, CI/CD и IaC для AI‑решений
• Создание HLD и LLD (C4 Model и детализация компонентов)
• Расчет ресурсов и оптимизация инференса LLM (sizing, latency, cost)
• Проектирование интеграций и архитектуры данных для AI (ETL, векторные БД)
• Обеспечение качества GenAI‑компонентов: тестирование, валидация, мониторинг
• Управление стоимостью (FinOps) и принятие стратегических решений по архитектуре

Программа

Стратегический фундамент и планирование проекта
Цель: Сформировать у студентов системное видение роли архитектора в бизнес-процессах. Научить анализировать проектные ограничения (контракт, требования), выявлять риски и планировать проект как последовательность этапов, поставляющих измеримую ценность
Тема 1: Пресейл, контракты и работа с требованиями: закладываем фундамент проекта
Тема 2: Проектирование и оценка: от требований к плану, рискам и смете
Тема 3: Стратегия поставки ценности: от PoC до Production

Проектирование и документирование архитектуры
Цель: Дать студентам полный набор инструментов для создания, документирования и верификации архитектуры AI-решений на всех уровнях детализации
Тема 1: Высокоуровневое проектирование (HLD) с использованием C4 Model
Тема 2: Низкоуровневое проектирование (LLD): компоненты и взаимодействия
Тема 3: Архитектурные паттерны: RAG и его продвинутые вариации
Тема 4: Архитектурные паттерны: AI-агенты и Multi-Agent Systems
Тема 5: Документирование решений: Architecture Decision Records (ADR)
Тема 6: Верификация архитектуры и "CTO Challenge"

Качество, интеграции и безопасность
Цель: Научить студентов встраивать в архитектуру механизмы обеспечения качества, надежности и безопасности на всех этапах жизненного цикла
Тема 1: Архитектурный надзор и управление техническим долгом
Тема 2: Проектирование интеграций: от классики до AI-стандартов
Тема 3: Архитектура данных для AI-систем
Тема 4: Оценка качества и тестирование GenAI-компонентов
Тема 5: Security by Design: архитектура для защиты AI-систем
Тема 6: Архитектура наблюдаемости (Observability)

Инфраструктура
Дать системные знания по планированию, автоматизации развертывания и поддержке надежной и отказоустойчивой инфраструктуры для AI-систем.
Тема 1: Расчет ресурсов (Sizing) для приложений и данных
Тема 2: Расчет ресурсов и оптимизация инференса LLM
Тема 3: Инфраструктура как код (IaC) и CI/CD
Тема 4: Архитектура MLOps-конвейеров
Тема 5: Стратегии развертывания и вывода в Production
Тема 6: Архитектура высокой доступности (HA) и восстановления (DR)

Продвинутые архитектурные паттерны
Цель: Изучить передовые архитектурные подходы, позволяющие решать сложные задачи масштабирования, real-time обработки, безопасности и работы в гибридных средах.
Тема 1: Serverless vs. Kubernetes для AI-ворклоадов
Тема 2: Событийно-ориентированная архитектура (EDA) для AI
Тема 3: Архитектура для High-Load и Low-Latency инференса
Тема 4: Гибридная и мультиоблачная архитектура для AI
Тема 5: Архитектура для Multi-tenancy в AI SaaS
Тема 6: Federated Learning и Privacy-Preserving архитектура

Стратегия, лидерство и экономика
Цель: Развить у студентов стратегическое мышление, экономическую ответственность и лидерские качества, необходимые для перехода на высшие архитектурные роли.
Тема 1: FinOps: архитектура, управляемая стоимостью
Тема 2: Технологический радар и эволюция архитектуры
Тема 3: Ethical AI by Design и архитектура для Governance
Тема 4: API как продукт: проектирование и управление

Проектная работа
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели: Дмитрий Фомин, Андрей Носов, Николай Степанов, Денис Лавров,
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

​

Курс подходит для любого уровня подготовки:

• Новичкам в программировании
  Для тех, кто никогда не писал код или только начинает осваивать язык C#. Вы шаг за шагом научитесь создавать торговых роботов с нуля под руководством опытного наставника.
• Трейдерам и алготрейдерам
  Подойдёт для трейдеров, которые хотят автоматизировать свои торговые стратегии и улучшить результаты. Вы получите рабочие алгоритмы для MOEX, США и Crypto, освоите арбитраж, price channel и кластерный анализ.
• Опытным программистам
  Курс даст возможность опытным разработчикам быстро войти в алготрейдинг, углубить знания C# и создать собственный коннектор для интеграции своих проектов с биржами MOEX, США и Crypto.

Что будет в обучении:

5 месяцев глубокого погружения в алготрейдинг под личным руководством Сергея Усанова, ведущего разработчика проп-компании Live Investing.

Вы изучите язык программирования C#, освоите создание торговых роботов на платформе OsEngine, научитесь использовать WPF и архитектурный подход MVVM. В процессе обучения напишете 4 полноценных торговых робота для фронтраннинга, кластерного анализа, стратегии price channel и робот по объёмному развороту. Также разработаете универсальный API-коннектор для рынка MOEX, США и криптобирж.

Получите навыки для разработки проектов топ-уровня:

1. Программировать торговых роботов любой сложности для бирж MOEX, USA и Crypto.
2. Самостоятельно разрабатывать коннекторы для торговли на биржах MOEX, USA и Crypto.
3. Создавать высокоскоростные сервисы для профессионального трейдинга и анализа данных.
4. Разрабатывать десктопные и мобильные приложения под операционные системы Windows и Linux.
5. Создавать продвинутую и наглядную графику любой степени сложности для торговых терминалов и приложений.
6. Писать и внедрять собственный софт для автоматизации торговых стратегий и повышения прибыли.

Программа:

Модуль 1. Основы C# для трейдера

• Установим рабочую среду для программирования (Visual Studio)
• Поймёте, из чего состоит программа и как она «думает»
• Научимся создавать простые программы, управлять данными и логикой
• Разберёмся, как строятся окна и интерфейсы (кнопки, графики и т.д.)
• Поработаем с файлами, ошибками, циклами и условиями
• Освоим Git и GitHub для сохранения и обмена проектами
• Напишем свою первую программу — тестер стратегий управления капиталом
• Познакомимся с TSLab и тестированием стратегий

Результат прохождения модуля 1

• Вы напишете первую рабочую программу на C#, разберётесь в логике её работы и научитесь создавать интерфейс. Познакомитесь с платформой TSLab и сможете проверять свои идеи на практике.
• На выходе: первый работающий проект на C# + база для перехода к роботам

Модуль 2. Создаём первых рабочих роботов в OsEngine

• Установим и настроим OsEngine
• Разберёмся в устройстве платформы
• Научимся тестировать стратегии и оптимизировать параметры
• Напишем четырёх роботов: по объёмному развороту, индикаторного, фронтраннера, по кластерному анализу
• Поработаем с управлением капиталом: риск и объём

Результат прохождения модуля 2

• Вы освоите архитектуру OsEngine, научитесь тестировать стратегии и создадите четырёх полноценных роботов. Получите инструменты контроля рисков.
• На выходе: четыре торговых робота + понимание управления капиталом

Модуль 3. Как работают биржи изнутри — интерфейсы и обработка заявок

• Подключаем темы для десктопных приложений
• Разбираем устройство коннекторов OsEngine
• Подключаем биржевые коннекторы
• Работаем с «сухими» биржевыми данными
• Пишем окно выбора инструмента
• Собираем обезличенные сделки и свечи
• Учим бота отправлять заявки и учитывать позиции

Результат прохождения модуля 3

• Вы научитесь создавать интерфейсы, работать с коннекторами и биржевыми данными. Освоите расчёт позиций и управление сделками.
• На выходе: система подключения и обработки торговых данных

Модуль 4. Архитектура и автоматизация: превращаем код в систему

• Освоим архитектуру чистого кода
• Освоим хостирование WPF-приложений
• Настроим логирование (Serilog)
• Напишем Telegram-бота для управления и уведомлений
• Подключим графику для анализа (ScottPlot)
• Познакомимся с асинхронным программированием

Результат прохождения модуля 4

• Вы выйдете на архитектурный уровень разработки, научитесь разделять логику и интерфейс, создавать Telegram-ботов и графики.
• На выходе: фреймворк для проектов + Telegram-бот для управления роботами и получения сигналов

Модуль 5. Пишем свой коннектор под любую биржу

• Разберём архитектуру API и принципы контроллеров
• Создадим универсальную структуру подключения к бирже
• Напишем сервисы заявок, сделок, счёта, инструментов и свечей
• Реализуем коннектор к Alor Open API и подключим QuikSharp
• Научимся адаптировать всё под другие биржи

Результат прохождения модуля 5

• Вы создадите универсальный коннектор, разберётесь в API-библиотеках и потоках данных.
• На выходе: универсальный коннектор к MOEX и криптобиржам

Конечный результат:

• Напишете четыре учебных и одного личного торгового робота на C#
• Освоите архитектуру, интерфейсы, API и торговые стратегии
• Создадите систему автоматической торговли и подключите её к биржам
• Получите поддержку и разбор от эксперта с опытом более 10 лет

Автор Сергей Усанов

• Главный разработчик проп компании Live Investing.
• Владелец компании Robot - QLUA.
• Разработчик скальперского привода Lisa, роботизированного терминала для торговли опционами Delta Pro
• Специализация: C#, Python, Lua, алготрединг, торговля опционами.
• В рынке 10 лет опыта в написании роботов, тестировании стратегий и их оптимизации. Есть чёткое понимание работы биржи, терминала Квик, исполнения сделок, нюансов поведения в различных рыночных ситуациях.

​

Изучаем самые актуальные технологии и архитектуры, связанные с LLM и трансформерными моделями, которые стали стандартом в области работы с текстом. Генеративные LLM, такие как ChatGPT и GPT4 позволяют решать огромное множество задач на высоком уровне. На рынке IT есть потребность в специалистах, которые владеют технологиями работы с этими моделями на уровне архитектуры и умеют адаптировать их для своих бизнес-задач.

Для кого этот курс
Этот курс для тех, кто хочет за минимальный срок на высоком уровне освоить самые продвинутые методы LLM и сразу начать применять их на практике.

• Практикующие DS специалисты, которые хотят получить углубленные знания по трансформерным моделям и научиться работать с LLM на высоком уровне;
• Выпускники курсов Machine Learning. Professional, Machine Learning. Advanced, NLP / Natural Language Processing, которые хотят освоить самые передовые методы работы с LLM;
• ИТ-специалисты, которым на работе приходиться работать с текстовыми данными и внедрять методы работы с трансформерными моделями и LLM.

Необходимые знания

• Базовая высшая математика: умение работать с матрицами и векторами, базовое знание математической статистики, теории вероятности и мат. анализа;
• Методы классического ML, умение работать с классическими ML моделями;
• Основы Deep Learning, базовое представление о pytorch;
• Программирование на Python для машинного обучения.

Что даст вам этот курс
Вы научитесь
Работать с LLM (большими языковыми моделями) на высоком уровне;
Самым передовым методам работы с LLM и трансформерными моделями;
Применять самые продвинутые архитектуры и адаптировать их под широкий круг бизнес-задач;
Дообучать языковые модели под свои задачи;
Поднимать модели в телеграм-боте.

Программа

Базовые понятия трансформерных моделей
В данном модуле вы познакомитесь с фундаментальным понятием NLP и трансформерных моделей. Рассмотрите архитектуру трансформера, механизм внимания и применение трансформеров в задачах машинного перевода и языкового моделирования.
Тема 1: Задача языкового моделирования и понятие языковой модели
Тема 2: Архитектура трансформер и задача машинного перевода // ДЗ
Тема 3: BERT и другие трансформерные энкодеры // ДЗ
Тема 4: GPT и другие декодерные модели для генерации текста
Тема 5: Seq2seq модели. Дообучение трансформеров на практическом примере // ДЗ
Тема 6: Методы за ChatGPT + Q&A сессия

Новая эра LLM: базовые методы
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектуры
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗ
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингу
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗ
Тема 5: Мультиязычные трансформеры
Тема 6: Работа с длинным контекстом
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Продвинутые методы работы с LLM
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектуры
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗ
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингу
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗ
Тема 5: Мультиязычные трансформеры
Тема 6: Работа с длинным контекстом
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Доп. главы работы с LLM
В данном модуле вы узнаете о дополнительных аспектах работы с LLM, которые выходят за рамки стандартной программы.
Тема 1: Оценка LLM
Тема 2: Распределенное обучение
Тема 3: Практическое занятие: интеграция LLM в тг-бота // ДЗ
Тема 4: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Трансформеры для других модальностей
В данном модуле вы ознакомитесь с применением трансформеров в мультимодальных задачах.
Тема 1: Мультимодальные и Vision трансформеры
Тема 2: Практическое занятие по работе с мультимодальными моделями
Тема 3: Введение в AI агентов // ДЗ
Тема 4: Трансформеры для временных рядов
Тема 5: Трансформеры для табличных данных
Тема 6: Q&A сессия и дискуссионный клуб
Тема 7: Собеседование. Как подготовиться и что нужно знать

Проектная работа
Проектный модуль, во время которого студенты выполняют финальную работу на основе методов, изученных на курсе.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Мария Тихонова, Алексей Клочков, Раиль Сулейманов, Александр Брут-Бруляко, Дмитрий Гайнуллин, Андрей Носов, Никита Овчинников

​

Комплексное руководство по созданию, управлению и развитию AI/ML-продуктов

Для кого этот курс?

• Продакт-менеджеров, желающих получить или углубить знания в области AI/ML для управления AI-продуктами и понять технические аспекты
• Руководителей и менеджеров по развитию (Product Owners, CPO, CTO), которые хотят получить знания по интеграции AI‑технологий в бизнес-процессы
• Технических специалистов (Data Scientists, ML-инженеров, архитекторов), стремящихся расширить знания о бизнес-аспектах и управлении жизненным циклом AI‑продуктов

Необходимые знания
Общее представление о том, что такое машинное обучение и нейронные сети
Понимание концепций продуктового менеджмента и жизненного цикла продукта

Что даст вам этот курс?

• Знание особенностей жизненного цикла AI‑продукта от идеи до поддержки
• Понимание архитектурных решений и инфраструктуры для AI‑решений
• Умение разрабатывать product‑спецификации для AI‑фич
• Способность разрабатывать стратегии внедрения AI‑технологий
• Освоение методов оценки бизнес-ценности и рисков
• Навыки работы с метриками качества, A/B-тестированием и оценкой offline
• Оценка ROI и бизнес-метрик для принятия решений

Программа

Продуктовые и бизнес-основы управления ИИ-продуктом
В этом модуле вы разберёте, где и как ИИ даёт измеримую бизнес-ценность: карта процессов и юзкейсов в B2C/B2B. Вы научитесь формулировать цель AI-инициативы, определять объём работ и проверять реализуемость PoC/MVP. Зафиксируете критерии успеха и ключевые метрики. Рассмотрите основные риски (правовые, этические, продуктовые) и правила их контроля. Итог: приоритизированная гипотеза с понятным «зачем» и «как померить».
Тема 1: Вводный урок. Польза от ИИ // ДЗ
Тема 2: Определение объёма работ и оценка реализуемости
Тема 3: Риски и комплаенс

Технические основы для PM
В этом модуле вы получите PM-доступное понимание «что под капотом» продукта: жизненный цикл ML, LLM/embeddings/RAG/fine-tuning и типовые архитектурные паттерны. Вы разберёте инфраструктуру и MLOps на уровне блок-схем: окружение, CI/CD-модели, мониторинг и стоимость. Научитесь выбирать стек под задачу и говорить с разработкой на одном языке, не погружаясь в программирование. Итог: черновик архитектуры и список требований к данным/сервисам.
Тема 1: Жизненный цикл ML без кода
Тема 2: Стек генеративного ИИ
Тема 3: Архитектурные паттерны // ДЗ
Тема 4: Инфраструктура и MLOps
Тема 5: Метрики качества. A/B-тесты. Офлайн-оценка // ДЗ

Производство. Запуск. Рост
В этом модуле вы переведёте идею в прод: оформите product-spec для AI-фичи, распределите роли, спроектируете UX для GenAI (включая fallback-сценарии). Вы подготовите данных, фокусируясь на их безопасности и приватности, чек-лист запуска (go-live), мониторинг и план отката. После релиза настроите model-ops: наблюдение за дрейфом, переобучение, A/B-эксперименты и связь метрик модели с бизнес-KPI и ROI. А также изучите российские кейсы внедрений и типичные подводные камни. Итог: готовый план вывода и масштабирования AI-функции.
Тема 1: Продуктовая спецификация для ИИ-функции // ДЗ
Тема 2: Работа с командой
Тема 3: UX для генеративного ИИ
Тема 4: Инжиниринг безопасности и приватности // ДЗ
Тема 5: Чек-лист запуска (Go-Live) // ДЗ
Тема 6: Поддержка после запуска / управление моделями (Model Ops)
Тема 7: Бизнес-метрики и обзор ROI
Тема 8: Кейсы российского рынка

Капстоун-спринт
Модуль посвящён практической подготовке индивидуальной AI‑инициативы к запуску. Вы проведёте бизнес‑ и системный анализ: формализуете цели, ограничения и требования (BRD/SRS), построите карты AS‑IS/TO‑BE и матрицу трассируемости. Далее вы спроектируете быстрый PoC как инструмент доказательства ценности: зададите baseline, метрики качества и бизнес‑эффекта, критерии go/kill, сроки 7–14 дней и бюджет. Итог: комплект артефактов, достаточный для согласования пилота с C‑suite или инвестором.
Тема 1: ИИ как инструмент бизнес‑ и системного анализа
Тема 2: Быстрый PoC, как новая норма

ИИ для личной эффективности
Данный модуль - это практикум про личную эффективность: библиотека промптов, приёмы Code Interpreter, Text-to-SQL и другие готовые сценарии без кода. Вы разберёте командные шаблоны (Jira-AI, Mixpanel Spark, Craftful и др.) и то, как быстро внедрить их в процесс. Итог: набор «рецептов» для экономии времени вам и команде.
Тема 1: Автоматизация работы PM: библиотека промптов, Code Interpreter, Text-to-SQL
Тема 2: Командные шаблоны: автоборды Jira, запросы Mixpanel Spark, инсайты Craftful

Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Проект – это самая интересная часть обучения. Вы будете разрабатывать его на основе полученных на курсе навыков и компетенций. В процессе работы над проектом можно получить консультацию преподавателей.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проектная работа
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Дмитрий Шоржин, Сергей Ветров, Игорь Зуриев, Андрей Иванов,

​

Из чего состоит работа архитектора 1С?:

• Быть техническим лидером — уметь преодолевать проблемы, задавать вопросы и составлять планы решения. Использовать технологии, помогающие в решении задач.
• Проектировать бизнес-процессы — понимать, как запускать и улучшать их, исправлять неактуальные схемы.
• Проектировать интеграции — участвовать в тестировании и обеспечивать устойчивость сквозных процессов.
• Управлять требованиями — ставить требования к коду, интеграциям и процессам и следить за их выполнением.
• Внедрять практики CI/CD — управлять релизами и поставками новых версий, автоматизировать рутину команды.
• Внедрять авто-тесты — контролировать качество системы и выявлять ошибки до переноса в продуктив.

Этапы обучения на курсе:

• Проектирование архитектуры, сервисов и процессов системы — знакомство с BPMN, C4, Sequence и Archimate.
• Работа с Git и Onescript — выгрузка артефактов, синхронизация, работа с Pull Request-ами.
• Автотестирование — дымовые, юнит- и сценарные тесты на VanessaADD и VanessaAutomation.
• Jenkins и SonarQube — настройка пайплайнов CI/CD, автоматизация тестирования, анализ кода.
• Проектирование интеграций с RMQ — создание библиотеки RabbitMQ и работа с очередями сообщений.
• Мониторинг 1С и производительности — настройка Sentry, ClickHouse, анализ технологического журнала.

Преимущества курса «Архитектура и DevOps в 1С»:

• Практический опыт — работа с реальными кейсами и лучшими практиками крупных компаний.
• Глубокое понимание трендов — актуальные технологии и подходы в разработке на 1С.
• Домашние задания и менторство — обратная связь и отработка навыков.
• Карьерные перспективы — инструменты и знания для профессионального роста.

Цели курса:

• Выбрать тему для сквозного примера — основа для выполнения всех домашних заданий.
• Разобраться в построении корпоративной архитектуры — описание систем, процессов и потоков данных.
• Освоить паттерны тестирования, DevOps и мониторинга — уменьшение ошибок и повышение эффективности.
• Научиться работать с асинхронной интеграцией — оптимизация интеграционных потоков и повышение производительности.

​

В чате зрители предложили следующей темой рассмотреть мониторинг и всё, что с этим связано. Тема довольно-таки интересная и полезная. Так что её и возьмём.

Исследуем полезные инструменты для сбора ошибок, логов и метрик для мониторинга рабочего стека в Docker Swarm и Kubernetes. Настроим все необходимые агрегации и уведомления.

Буду ждать всех в эфире в декабре.

​

Добро пожаловать в первый профессиональный курс по созданию современного коммерческого сайта на WordPress. Мы от А до Я изучим все возможности WordPress CMS, разработаем проект с уникальным дизайном из Figma, а также, создадим на его основе интернет-магазин с использованием WooCommerce.

Программа:

Теоретическая часть:

• Знакомство с системой
• Сетки, адаптивность, стили, шрифты
• Создание шаблонов и паттернов
• Работа с плагинами

Практическая часть

• Создание многостраничного сайта
• Создание интенрет-магазина
• Настройка и прием платежей

Материалы

• Исходник дизайна в Figma
• Готовый сайт на WordPress
• Изображения, шрифты и референ

​

О курсе:
Интенсивный онлайн-курс, на котором вы освоите мощный инструмент для обработки информации — язык структурированных запросов SQL. Узнаете, что такое реляционные базы данных, научитесь создавать их в СУБД PostgreSQL. Сможете писать команды, извлекать с их помощью нужные сведения, чтобы впоследствии использовать их для анализа и визуализации данных.

Преподаватель-эксперт расскажет, как применять изучаемый язык программирования для решения маркетинговых задач.

За 1 месяц вы научитесь создавать базы данных и изучите язык запросов SQL. Вы сможете самостоятельно получать, обрабатывать и анализировать данные, управлять базами данных в СУБД PostgreSQL, а также применять SQL для решения бизнес - задач.

Программа будет полезна слушателям, которым необходимо структурировать данные и быстро превращать их в информацию:
1. Системным и HR-аналитикам
Научитесь создавать базы данных и быстро извлекать нужную информацию с помощью SQL-запросов и работы с СУБД
2. Менеджерам и линейным руководителям, product-менеджерам
Повысите эффективность компании, освоите data-driven подход, сможете выгружать данные без помощи программистов
3. Маркетологам
Поймете, как экономить время при настройке маркетинговых систем и быстро получать нужные данные, находить общий язык с IT-специалистами, анализировать продажи и поведение пользователей
4. Начинающим тестировщикам
Чтобы грамотно давать обратную связь разработчикам и автоматизировать тестирование

После прохождения курса Вы:
1. Быстро превращать данные в информацию
Создавать запросы на языке SQL, использовать его для поиска сведений и управлять ими в СУБД PostgreSQL
2. Оптимизировать управление процессом или продуктом
Определять метрики и показатели, анализировать данные и опираться на итоги, принимая управленческие решения
3. Убедительно представлять результаты своей работы
Готовить данные для таблиц и графиков Excel, визуализировать их
4. Стать востребованным специалистом
По аналитике интеллектуальных информационных систем

Программа:

Модуль 1 - Базы данных и их назначение для решения бизнес-задач
Узнаете, чем отличаются современные СУБД от электронных таблиц, в чем преимущества реляционных баз данных и научитесь работать с ними.

• Понятия базы данных и системы управления ими, применение для решения аналитических задач в бизнесе;
• Преимущества БД по сравнению с разнородными и разноформатными таблицами;
• Знакомство с СУБД PostgreSQL;
• Анализ и фильтрация при работе с одной таблицей. Знакомство с операторами WHERE, использованием математических функций, функций даты и времени, логических операторов LIKE, IN, BETWEEN.

Практическое занятие. Написание первого простого запроса SQL к базе данных.
Модуль 2 - Язык SQL. Простые запросы
Рассмотрите назначение, синтаксис и семантику, то есть правила и основные конструкции Structured Query Language.

• Отношения между таблицами. Понятие первичного и внешнего ключа в реляционных БД;
• Создание SQL запросов, связывающих несколько таблиц. Агрегирующие функции GROUP BY, ORDER BY, HAVING.

Практическое занятие. Создание SQL запросов с использованием различных функций.
Модуль 3 - Запросы SQL к нескольким таблицами, отношения между таблицами

• Изучите многотабличные запросы и сможете объединять таблицы разными способами для оптимизации рабочих процессов.

Модуль 4 - Запросы с ключевыми словами

• Поймете, как работать с командами и структурированными запросами с помощью слов-ключей, чтобы управлять таблицами, обрабатывать и получать нужную информацию.

Модуль 5 - Агрегатные функции

• Рассмотрите агрегирующие процедуры Structured Query Language и научитесь рассчитывать результирующие значения, приводить длинный набор строк к единой сумме.

Модуль 6 - Администрирование СУБД PostgreSQL
Расширите знания о назначении опенсорсной реляционной системе управления БД. На практике поймете, как использовать программу и управлять сведениями в базах.

• Нормализация данных для проектирования БД. Переход от неструктурированного набора данных к связанным таблицам. Работа с ER-диаграммами;
• Основы администрирования СУБД PostgreSQL. Создание и модификация таблиц (CREATE TABLE, DROP TABLE, и т.д.). Подзапросы и временные таблицы в SQL.

Практическое занятие. Создание собственной базы данных в СУБД и модификация таблиц.
Модуль 7 - Оконные функции и сводные таблицы
Исследуете категории команд и декларативные операторы, с помощью которых можно вносить правки в таблицы и многое другое.

• Работа с оконными функциями OVER, LAG, LEAD, RANK, row_number, добавление партиций;
• Подготовка данных для Excel. Сводные таблицы и графики. Объединение данных по шкале времени. Оператор CASE.

Практическое занятие. Работа с оконными функциями, подготовка данных для сводных таблиц.
Модуль 8 - Хранимые компоненты в BI-инструментах
Освоите SQL для визуализации в BI-инструментах, чтобы проводить аналитические исследования бизнеса, оценивать поведение потребителей вашего продукта, продаж, а также достигать маркетинговых и других целей.

• Формулировка бизнес-задачи (кейс);
• Выбор инструментов для реализации. Составление плана решения задачи. Анализ решения;
• Визуализация ресурсами Business intelligence.

Практическое занятие. Постановка собственных проектных задач и их реализация с использованием изученных инструментов.
Модуль 9 - Итоговый проект

• Подготовите и защитите собственный итоговый проект.

​

О курсе:
Ознакомление с материалами курса «Продвинутый SQL: хранимые компоненты баз данных» позволит повысить уровень профессиональных компетенций, а также обеспечить эффективную адаптацию к стремительно меняющимся условиям. Программа направлена на формирование у слушателей практических навыков использования продвинутых возможностей SQL, включая хранимые компоненты баз данных, для решения сложных задач в области управления данными. Полученные знания будут способствовать устойчивому развитию и повышению конкурентоспособности на рынке труда, открывая перспективы для профессионального роста и устойчивого карьерного развития в области анализа и управления данными.

За время обучения вы освоите SQL и научитесь работать с базами данных в PostgreSQL, приобретя навыки анализа и управления данными в асинхронном формате.

Курс будет полезен для:
1. Разработчиков баз данных и приложений
Работающих с базами данных для создания более эффективных и масштабируемых решений
2. Аналитиков данных и специалистов по бизнес-аналитике
Для более эффективного анализа и интерпретации данных, а также для принятия обоснованных бизнес-решений
3. Начинающих системных администраторов
Отвечающих за поддержку и развитие информационных систем организации, для оптимизации работы баз данных и повышения эффективности ИТ-инфраструктуры
4. Продакт-менеджеров и руководителей
Желающих получать и визуализировать данные без помощи разработчиков, что повысит эффективность принятия решений и ускорить достижение бизнес-целей
5. Студентов и аспирантов
Изучающих базы данных и SQL, для получения практических навыков и усиления своей конкурентоспособности на рынке труда
После прохождения курса Вы:
1. Эффективно использовать продвинутые возможности SQL для управления базами данных и решения сложных бизнес-задач
Создавать хранимые компоненты в различных СУБД
2. Создавать и использовать хранимые компоненты баз данных, такие как хранимые процедуры, функции, представления и триггеры
Создавать различные виды триггеров для обеспечения целостности данных
3. Оптимизировать процессы работы с данными с помощью хранимых процедур и функций, что позволит улучшить производительность и снизить нагрузку на базу данных
И организовывать нелинейный доступ к данным и их обработки
4. Применять триггеры и курсоры для реализации сложной логики работы с данными, что позволит автоматизировать многие задачи и улучшить целостность данных
Управлять доступом к данным для разных категорий пользователей
5. Разрабатывать более сложные и эффективные запросы с помощью продвинутых возможностей SQL, таких как подзапросы, соединения и агрегатные функции
6. Улучшать безопасность и целостность данных с помощью использования триггеров, ограничений и других механизмов базы данных

Программа:

Модуль 1 - Процедурные диалекты SQL
Научитесь отличать хранимые компоненты от базовых таблиц, а также определять по СУБД перечень доступных хранимых компонентов:

• понятия процедурного диалекта SQL
• общее понятие хранимого компонента в рамках процедурного диалекта SQL, его отличия от базовых таблиц БД и хранимого компонента в SQL
• классификация хранимых компонентов зависимости от используемых СУБД (PostgreSQL, MS SQL Server, Oracle SQL - опционально)

Модуль 2 - Представления (View) в SQL в различных СУБД
Сможете создавать представления различных видов с помощью инструментов различных СУБД и языка SQL, а также проводить анализ изменяемости представления и определять допустымые способы работы с представлением по итогам проведенного анализа.

• понятие представлений
• классификация представлений
• критерии изменяемости представлений
• работа с представлениями разных видов

Модуль 3 - Правила (Rule) в SQL в различных СУБД
Научитесь создавать правила для ранее созданных представлений, вносить изменения в неизменяемые представления с помощью правил. Узнаете, почему механизм правил скоро устареет для большинства СУБД.

• правила в различных СУБД как инструмент изменяемости представлений
• механизм создания правил на представления в терминах языка SQL в различных СУБД
• возможности правил по трансформации неизменяемых представлений в изменяемые

Модуль 4 - Хранимые процедуры и функции как универсальный инструмент определения пользовательского поведения в языке SQL
Научитесь создавать собственные хранимые процедуры и функции в различных СУБД и использовать доступные системные инструменты (переменные, условия, циклы, запросы) в рамках данных хранимых компонентов.

• хранимые процедуры и функции как универсальный инструмент определения пользовательского поведения в языке SQL
• использование переменных, условных и циклических конструкций для управления ходом обработки хранимой процедуры/функции
• отличия в создании данных хранимых компонентов в зависимости от используемой СУБД
• механизмы работы с переменными и условными конструкциями и циклами в хранимых процедурах/функциях

Модуль 5 - Курсоры в хранимых процедурах/функциях SQL
Научитесь создавать различные виды курсоров (анонимный, преднастроенный) и использовать их для произвольного доступа к результатам запросов Select. Сможете заменять курсоры на эквивалентные циклы с переменной типа RECORD и анализировать эффективность такой замены.

• курсоры в хранимых процедурах/функциях SQL
• особый тип данных RECORD
• эквивалентность циклов и курсоров

Модуль 6 - Триггеры в языке SQL
Научитесь создавать триггеры на различные стандартные операции SQL к ранее созданным представлениям и изучите возможности триггеров в различных СУБД и их отличия от правил.

• триггеры в языке SQL
• классификация триггеров по способу обработки и моменту выполнения. Триггерная функция/процедуры как особый вид хранимой функции/процедуры
• сходства и отличия между правилами и триггерами