- BrainTools - https://www.braintools.ru -
Если система растёт, кодовая база усложняется, а привычные инструменты перестают справляться с новыми задачами — приходится разбираться глубже: как проектировать сервисы, ускорять разработку, строить надёжную инфраструктуру и внедрять ИИ без лишнего шума вокруг технологии. В этом дайджесте собрали 70 демо-уроков по ключевым направлениям ИТ: от Python, Go и C# до Kubernetes, Kafka, PostgreSQL, ML и ИИ-агентов.
Занятия проводят преподаватели-практики, которые разбирают подходы и инструменты из реальных проектов. Это возможность обсудить технические вопросы с экспертами, проверить свои знания на актуальных задачах и понять, какие технологии и форматы обучения [1] помогут двигаться дальше в профессии.
Программирование [2]
Архитектура [3]
Инфраструктура [4]
Тестирование [6]
Управление [9]
3 августа 20:00. Оживляем код: первые шаги в ООП на Python [10]
3 августа 20:00. Go: Управляем памятью как профи. Массивы, слайсы и мапы [11]
4 августа 20:00. Многозадачность в python. Асинхронность, процессы, потоки [12]
5 августа 20:00. Битва нативных платформ: Spring Boot 4, Quarkus, Micronaut, KMP, Go и Rust [13]
5 августа 20:00. Как AI меняет работу C#-разработчика [14]
10 августа 20:00. Ваш первый код на Go за один вечер [15]
11 августа 20:00. Работа с SQLAlchemy и alembic в FastAPI [16]
12 августа 20:00. Тайный язык общения чипов. Подключаем всё к ESP32 [17]
18 августа 20:00. Python asyncio: gather, wait, TaskGroup на практике [18]
18 августа 20:00. Горутины и каналы: базовые принципы параллелизма в Go [19]
19 августа 20:00. Kotlin-магия: строим предметно-ориентированные языки (DSL) от теории до JsonBuilder [20]
20 августа 20:00. Docker для python разработчика [21]
3 августа 20:00. Использование брокера сообщений Apache Kafka в распределенных очередях [22]
4 августа 20:00. Секреты межсервисных запросов: как сделать приложение быстрым и надёжным [23]
5 августа 20:00. Влияние нефункциональных требований на архитектуру [24]
6 августа 20:00. Пользовательские сценарии (Use Cases) на реальном примере: от бизнес-требования заказчика до формулирования задачи для разработчика [25]
12 августа 20:00. Паттерны отказоустойчивости и масштабируемости микросервисной архитектуры [26]
13 августа 20:00. Управление данными в MSA — дыра в бюджете или актив для ИИ-трансформации? [27]
18 августа 19:00. Строим идеальную бизнес-архитектуру [28]
18 августа 20:00. Архитектурные ошибки, которые совершают даже опытные C#-разработчики [29]
19 августа 20:00. Монолит или микросервисы? Руководство для архитекторов, которые ценят свои нервы [30]
20 августа 20:00. Аналитическая дженга: как проектировать и управлять изменениями системы с помощью BACCM, (4+1) и C4, чтобы архитектура не рассыпалась [31]
24 августа 20:00. Основные шаблоны проектирования в системном дизайне [32]
3 августа 20:00. Что такое модуль ядра. Как его написать, собрать, запустить [33]
4 августа 20:00. OpenTelemetry — наблюдаемость на блюдечке [34]
6 августа 18:00. Практика работы с Docker — ввод модели в эксплуатацию [35]
10 августа 20:00. Вход в ядро: системные вызовы и граница между user space и kernel space [36]
10 августа 20:00. Kubernetes + CI/CD + GitOps — делаем стабильный деплой без выхода из кластера [37]
13 августа 20:00. Принцип DRY в GitLab CI: как избавиться от дублирования и навести порядок в пайплайнах [38]
17 августа 20:00. Системы логирования: ELK, EFK или Graylog? [39]
18 августа 19:00. Готовим инфраструктуру к сбоям: отказоустойчивый кластер на базе VRRP и HAProxy [40]
20 августа 20:00. Средства защиты в ядре Linux [41]
24 августа 20:00. Защита от петель L2: что выбрать, если STP уже не устраивает [42]
3 августа 20:00. Какие результаты должен давать DevSecOps-проект бизнесу и команде [43]
18 августа 20:00. Безопасный релиз на практике: SAST, SCA, контейнеры и security gates [44]
4 августа 20:00. Как стать тестировщиком игр: первый шаг в GameDev [45]
13 августа 20:00. Минимум для старта: как провести свое первое нагрузочное тестирование [46]
20 августа 20:00. Как ускорить создание автотестов с помощью локальных ИИ-моделей [47]
24 августа 20:00. Тестирование игровых уровней: как находить ошибки, которые влияют на игровой опыт [48]
5 августа 20:00. Сделайте модель своей: дообучение LLM методом QLoRA без кода [49]
6 августа 20:00. Базовая структура ML: задачи, pipeline, метрики и функции потерь [50]
10 августа 18:00. Технологии продвинутого Data Science: что под капотом [51]
12 августа 20:00. ИИ-зрение в действии: как из данных с дороги получить карту мира [52]
17 августа 20:00. Создаем первого ИИ-агента за 90 минут: автоматизируем реальную рабочую задачу с Claude Code [53]
18 августа 19:00. AI-ассистент на ваших документах: почему он врёт и что с этим делать [54]
19 августа 20:00. Почему 90% ML-проектов не доходят до продакшена? Разбираем архитектуру настоящей ML-системы [55]
20 августа 20:00. ИИ против человеческих костылей: Эволюция детекторов от YOLO до real-time трансформеров [56]
24 августа 20:00. Современные модели прогнозирования – TimesNet, TimeGPT и новое поколение моделей временных рядов [57]
4 августа 20:00. Как аналитику работать с рисками [58]
4 августа 20:00. PostgreSQL как память ИИ-агентов: MVCC, очереди и партиции под нагрузкой [59]
11 августа 20:00. Практическое собеседование системного аналитика [60]
17 августа 20:00. Строим модель в нотации BPMN с помощью ИИ [61]
20 августа 19:00. Аналитика. Возможности BI-конструктора [62]
25 августа 20:00. Автовебинар: Cоздаём ИИ-ассистента для системного аналитика за 1 час [63]
4 августа 19:00. Будущее корпоративного архитектора: навыки, тренды, технологии [64]
5 августа 20:00. Оценка проекта: от интуитивных догадок к системному подходу [65]
5 августа 20:00. MVP глазами бизнес-аналитика: от идеи до первых функций [66]
11 августа 19:00. Модели организации разработки: продуктовые команды и архитектурное управление [67]
19 августа 20:00. Метрики Delivery Manager: что измерять, а что – пустая трата времени [68]
Автор: MaxRokatansky
Источник [69]
Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru
Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/33819
URLs in this post:
[1] обучения: http://www.braintools.ru/article/5125
[2] Программирование: #1
[3] Архитектура: #2
[4] Инфраструктура: #3
[5] Информационная безопасность: #4
[6] Тестирование: #5
[7] ML, Data Science, AI: #6
[8] Аналитика и анализ: #7
[9] Управление: #8
[10] Оживляем код: первые шаги в ООП на Python : https://otus.pw/z2jx/
[11] Go: Управляем памятью как профи. Массивы, слайсы и мапы: https://otus.pw/yJp8/
[12] Многозадачность в python. Асинхронность, процессы, потоки : https://otus.pw/l4Iem/
[13] Битва нативных платформ: Spring Boot 4, Quarkus, Micronaut, KMP, Go и Rust : https://otus.pw/To3Q/
[14] Как AI меняет работу C#-разработчика : https://otus.pw/oag9/
[15] Ваш первый код на Go за один вечер : https://otus.pw/sfgu/
[16] Работа с SQLAlchemy и alembic в FastAPI : https://otus.pw/zqlx9/
[17] Тайный язык общения чипов. Подключаем всё к ESP32 : https://otus.pw/MwbM/
[18] Python asyncio: gather, wait, TaskGroup на практике : https://otus.pw/ZG9z/
[19] Горутины и каналы: базовые принципы параллелизма в Go: https://otus.pw/l0h9c/
[20] Kotlin-магия: строим предметно-ориентированные языки (DSL) от теории до JsonBuilder: https://otus.pw/nQw6/
[21] Docker для python разработчика : https://otus.pw/a8YL/
[22] Использование брокера сообщений Apache Kafka в распределенных очередях : https://otus.pw/eaPn/
[23] Секреты межсервисных запросов: как сделать приложение быстрым и надёжным : https://otus.pw/rPiE/
[24] Влияние нефункциональных требований на архитектуру : https://otus.pw/LAs1h/
[25] Пользовательские сценарии (Use Cases) на реальном примере: от бизнес-требования заказчика до формулирования задачи для разработчика : https://otus.pw/7PZj/
[26] Паттерны отказоустойчивости и масштабируемости микросервисной архитектуры : https://otus.pw/9OYp/
[27] Управление данными в MSA — дыра в бюджете или актив для ИИ-трансформации? : https://otus.pw/5ihj/
[28] Строим идеальную бизнес-архитектуру : https://otus.pw/KIUZ/
[29] Архитектурные ошибки, которые совершают даже опытные C#-разработчики : https://otus.pw/vKuy/
[30] Монолит или микросервисы? Руководство для архитекторов, которые ценят свои нервы : https://otus.pw/SGdz/
[31] Аналитическая дженга: как проектировать и управлять изменениями системы с помощью BACCM, (4+1) и C4, чтобы архитектура не рассыпалась: https://otus.pw/9w8H/
[32] Основные шаблоны проектирования в системном дизайне : https://otus.pw/5sTNK/
[33] Что такое модуль ядра. Как его написать, собрать, запустить : https://otus.pw/eMNM/
[34] OpenTelemetry — наблюдаемость на блюдечке : https://otus.pw/mlyM/
[35] Практика работы с Docker — ввод модели в эксплуатацию : https://otus.pw/VAv0/
[36] Вход в ядро: системные вызовы и граница между user space и kernel space : https://otus.pw/oIPk/
[37] Kubernetes + CI/CD + GitOps — делаем стабильный деплой без выхода из кластера : https://otus.pw/QcX6/
[38] Принцип DRY в GitLab CI: как избавиться от дублирования и навести порядок в пайплайнах : https://otus.pw/8TCA/
[39] Системы логирования: ELK, EFK или Graylog? : https://otus.pw/vVkWP/
[40] Готовим инфраструктуру к сбоям: отказоустойчивый кластер на базе VRRP и HAProxy : https://otus.pw/FdwG/
[41] Средства защиты в ядре Linux : https://otus.pw/76kU/
[42] Защита от петель L2: что выбрать, если STP уже не устраивает : https://otus.pw/Klb1/
[43] Какие результаты должен давать DevSecOps-проект бизнесу и команде : https://otus.pw/Ma4T/
[44] Безопасный релиз на практике: SAST, SCA, контейнеры и security gates : https://otus.pw/o6hr/
[45] Как стать тестировщиком игр: первый шаг в GameDev : https://otus.pw/K7vr/
[46] Минимум для старта: как провести свое первое нагрузочное тестирование : https://otus.pw/goVE/
[47] Как ускорить создание автотестов с помощью локальных ИИ-моделей : https://otus.pw/9Mjk/
[48] Тестирование игровых уровней: как находить ошибки, которые влияют на игровой опыт : https://otus.pw/GT6v/
[49] Сделайте модель своей: дообучение LLM методом QLoRA без кода : https://otus.pw/sSnZe/
[50] Базовая структура ML: задачи, pipeline, метрики и функции потерь : https://otus.pw/OrNn/
[51] Технологии продвинутого Data Science: что под капотом: https://otus.pw/Nxmu/
[52] ИИ-зрение в действии: как из данных с дороги получить карту мира : https://otus.pw/bP5Y/
[53] Создаем первого ИИ-агента за 90 минут: автоматизируем реальную рабочую задачу с Claude Code : https://otus.pw/9oam/
[54] AI-ассистент на ваших документах: почему он врёт и что с этим делать: https://otus.pw/zY5Rx/
[55] Почему 90% ML-проектов не доходят до продакшена? Разбираем архитектуру настоящей ML-системы: https://otus.pw/rmST/
[56] ИИ против человеческих костылей: Эволюция детекторов от YOLO до real-time трансформеров: https://otus.pw/9X5Y/
[57] Современные модели прогнозирования – TimesNet, TimeGPT и новое поколение моделей временных рядов: https://otus.pw/h6IQS/
[58] Как аналитику работать с рисками: https://otus.pw/FUtV/
[59] PostgreSQL как память ИИ-агентов: MVCC, очереди и партиции под нагрузкой : https://otus.pw/Ha6g/
[60] Практическое собеседование системного аналитика : https://otus.pw/GHSI/
[61] Строим модель в нотации BPMN с помощью ИИ : https://otus.pw/XBUM/
[62] Аналитика. Возможности BI-конструктора : https://otus.pw/f6Hv/
[63] Автовебинар: Cоздаём ИИ-ассистента для системного аналитика за 1 час : https://otus.pw/osAB/
[64] Будущее корпоративного архитектора: навыки, тренды, технологии: https://otus.pw/a5zz/
[65] Оценка проекта: от интуитивных догадок к системному подходу : https://otus.pw/VbeQ/
[66] MVP глазами бизнес-аналитика: от идеи до первых функций: https://otus.pw/hR3h/
[67] Модели организации разработки: продуктовые команды и архитектурное управление : https://otus.pw/MNq3/
[68] Метрики Delivery Manager: что измерять, а что – пустая трата времени : https://otus.pw/MsvD/
[69] Источник: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1064982/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1064982
Нажмите здесь для печати.