60 бесплатных уроков сентября: от Golang и FastAPI до ML и Kubernetes

---

Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru

Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/18876

URLs in this post:

[1] Программирование: #1

[2] IT-Архитектура: #2

[3] IT-Инфраструктура: #3

[4] Информационная безопасность: #4

[5] Тестирование / QA: #5

[6] ML и Data Sciencе: #6

[7] Аналитика и анализ: #7

[8] Управление: #8

[9] Первый сайт за 60 минут: без ChatGPT и конструкторов: https://otus.pw/9JvH/

[10] Интерфейсы в Golang изнутри: https://otus.pw/64fq/

[11] Hello, Go! С нуля до первого кода за 1,5 часа: https://otus.pw/9FVtc/

[12] Основы FastAPI: https://otus.pw/1S3Zs/

[13] Поддержка идиомы RAII средствами стандартной библиотеки С++: https://otus.pw/L4no/

[14] Senior C# собеседование: Разбираем сложные вопросы по коду, алгоритмам, памяти и системному дизайну: https://otus.pw/ZHoM/

[15] Golang: Когда многопоточность работает против вас: https://otus.pw/zlnof/

[16] Как перестать бояться и уйти в бэкенд? Все про переход на Golang с фронта: https://otus.pw/UwYH/

[17] Практическое руководство по применению SOLID принципов: https://otus.pw/b1VG/

[18] Чем перемещение отличается от копирования в C++?: https://otus.pw/r1Pp/

[19] Место ClickHouse в System Design: https://otus.pw/VH3SR/

[20] Моделирование архитектуры в ArchiMate на основе Event Storming: https://otus.pw/IPGa/

[21] DWH, Data Lake и Data Lakehouse: архитектурные различия и практическое применение: https://otus.pw/iPbv/

[22] Архитектура сборщиков мусора: как найти компромисс между скоростью, памятью и паузами: https://otus.pw/GRuD/

[23] Service Mesh: как перестать беспокоиться и начать управлять микросервисами: https://otus.pw/aLrK/

[24] Архитектура развертывания GitLab: от тестовой среды до продакшна: https://otus.pw/0Xus/

[25] API Gateway и не только: шаги к идеальной архитектуре внешних API: https://otus.pw/5clf/

[26] Паттерны отказоустойчивости и масштабируемости микросервисной архитектуры: https://otus.pw/wkzX/

[27] CI/CD best practices: https://otus.pw/kaV3/

[28] PostgreSQL. Углубленный анализ производительности: https://otus.pw/jZgL/

[29] Мониторинг PostgreSQL в Zabbix: https://otus.pw/sKVP/

[30] Механизмы блокировок в PostgreSQL: https://otus.pw/zW30/

[31] Обеспечение безопасности в Kubernetes: https://otus.pw/VOHk/

[32] DevOps-команда мечты — супергерои или обычные люди?: https://otus.pw/AzGP/

[33] Создание отказоустойчивого кластера с VRRP и HAProxy: https://otus.pw/6sxF/

[34] GrafanaStack — закрываем все современные потребности Observability: https://otus.pw/XWUld/

[35] PostgreSQL & Docker: https://otus.pw/N8Gy/

[36] Введение в Crossplane: управление облачной инфраструктурой через Kubernetes: https://otus.pw/DCNs/

[37] Развертывание Spark кластера с помощью Terraform в облаке: https://otus.pw/81Mq/

[38] Как построить устойчивую репликацию в MySQL: https://otus.pw/2cOiV/

[39] Terraform: паттерны, антипаттерны и модульность: https://otus.pw/vxvh/

[40] IPv6: всё, что нужно знать сетевому инженеру: https://otus.pw/13Df/

[41] Обеспечение безопасности в Kubernetes: https://otus.pw/NqPf/

[42] Двойной фактор весны или введение в 2FA на базе Spring Security: https://otus.pw/zZrt/

[43] Фишинговая атака как старт инцидента. Реакция SOC-аналитика: https://otus.pw/U9te/

[44] Тестирование Spring приложений. Интеграционные тесты с контекстом. Тестирование слоя репозиториев и сервисов: https://otus.pw/CuW1/

[45] Java Generics в автоматизации тестирования: практическое применение в UI и API тестах: https://otus.pw/0ac4/

[46] Первый автотест: пишем на Java с JUnit и Selenium: https://otus.pw/8ebYY/

[47] Практические методы построения рекомендательных систем: https://otus.pw/hL6R/

[48] MLFlow — контроль над ML‑экспериментами: https://otus.pw/NeEE/

[49] Методы ансамблирования в ML, которые должен знать любой Data Scientist: https://otus.pw/A8CD/

[50] Что нового в Spark 4.0: https://otus.pw/HG0r/

[51] Вывод ML моделей в промышленную среду на примере онлайн-скоринга: https://otus.pw/C1y2/

[52] Машина времени: как рекуррентные сети учатся помнить прошлое: https://otus.pw/dn37/

[53] Как ускорить обработку данных в Apache Spark: проверенные техники и лайфхаки: https://otus.pw/3eqp/

[54] Serverless подход в MLOps для небольших ML-проектов: https://otus.pw/kwc5/

[55] Data Science — это проще, чем кажется!: https://otus.pw/lixN/

[56] Алгоритм классификации KNN — определим класс объекта по ближайшим соседям: https://otus.pw/szCI/

[57] Как сегментация через машинное обучение меняет подход к клиентам?: https://otus.pw/4Bib/

[58] Создание и обучение мини-LLaMA на PyTorch: Введение в LLM на практике: https://otus.pw/LHy2/

[59] Основные управленческие отчёты разделов конфигурации 1С:ERP: https://otus.pw/qKjR/

[60] SQL объединяет: как подружить таблицы между собой: https://otus.pw/fZCms/

[61] Анализ показателей бизнеса с помощью инструментов Битрикс24: https://otus.pw/COxM/

[62] Как смотреть на работу аналитика данных глазами заказчика: https://otus.pw/gKip/

[63] SQL против бардака в данных: поиск по шаблону и регулярные выражения: https://otus.pw/Wi9K/

[64] Как разбудить пассивных сотрудников и внедрить коллективную ответственность по стандартам PMP: https://otus.pw/SBvk/

[65] Продакт в эпоху AI: как не потерять работу и усилить себя: https://otus.pw/YpjI/

[66] KPI для Delivery Manager: как измерить то, чего не видно: https://otus.pw/Sjah/

[67] Как связаны цели бизнеса и бизнес-процессы: от стратегии к метрикам: https://otus.pw/6ow8/

[68] Как продакт-менеджеру найти метрику роста и свести Unit-экономику?: https://otus.pw/A8cS/

[69] Автоматизируй это! Какие процессы Delivery можно делегировать нейросетям: https://otus.pw/fJqE/

[70] Управление рисками: как подготовиться к непредсказуемому и выжить: https://otus.pw/O3Tt/

[71] Источник: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/941262/?utm_campaign=941262&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Нажмите здесь для печати.