Запрет складчины

​

React JS 2020. С Нуля до Профессионала
Овладейте Frontend-разработкой на React JS

Основная часть курса включает 108 уроков общей продолжительностью 16 часов.

И это без учета бонусов, в которых содержится ВСЯ необходимая теоретическая база для овладения React.js с полного нуля (включая основы JavaScript)!
При правильном использовании инструкций и приемов из курса, вы на наглядных примерах с полного нуля научитесь создавать динамические, реактивные, полностью адаптивные SPA-приложения и веб-сайты на библиотеке React.js.

Фундаментальная теория
Изучив теоретический блок, вы получите исчерпывающую теорию по React, к которой сможете возвращаться при необходимости. Здесь собрано все, что только может понабиться при разработке с React.

Море практики
В практической части показано создание с нуля полностью рабочего современного приложения, основанного на самых передовых технологиях 2018 года. На основе этих составляющих можно создать приложение практически любого функционала.

Актуальная технология
По итогам курса вы создадите Serverless Single Page Application на material design с Firebase – один из главных трендов.

Примеры из реальной жизни
Вы получаете ценный личный опыт с практическими примерами из реальной жизни высокооплачиваемого Frontend-разработчика.

После прохождения курса вы сможете:

• Разрабатывать реальные приложения на стеке React
  В курсе шаг за шагом с полного нуля разрабатывается работающее SPA-приложение с сервером в виде Firebase. Компоненты и функционал приложения были выбраны таким образом, чтобы полностью покрыть разработку элементов любых сайтов и SPA под десктопы и мобильные девайсы.
  
• Разрабатывать мобильные приложения
  В React за разработку мобильных приложений отвечает платформа React Native. Код, который написан для создания сайта, может быть снова использован для создания мобильного приложения, что значительно сократит время на разработку, если вам нужно и мобильное приложение, и сайт.
  
• Участвовать в стартапах
  Множество интернет-стартапов связано с разработкой сервисов, агрегаторов и веб-приложений. И их владельцы хотят, чтобы их детище разрабатывалось на самых современных и передовых технологиях. Изучив курс, вы получаете возможность дополнительно хорошо заработать, участвуя разработчиком стартапа.
  
• Выполнять весь комплекс Frontend-разработки
  Вы сможете быстро разрабатывать веб- и мобильные приложения для «боевых условий» реальной жизни, под практически любые цели и задачи. Вы изучите, как грамотно разделять работу с базой данных и представлениями, тестировать и оптимизировать все части вашего приложения.

Спойлер: Продолжение описания

Итоговый результат:
В качестве наглядного примера SPA-приложения мы выбрали приложение для создания и прохождения тестов. Именно оно и разрабатывается в курсе
Приложение состоит из двух частей: общей и администраторской.
В администраторской части можно создавать тесты, для каждого из которых можно будет создавать вопросы и различные варианты ответов, а также указывать правильный вариант ответа.
В общей части приложения отображаются созданные тесты, в которых конечный пользователь сможет выбрать и пройти любой выбранный тест, ответив на вопросы.
Компоненты и функционал приложения были выбраны таким образом, чтобы полностью покрыть разработку элементов любых сайтов и SPA под десктопы и мобильные девайсы.
Результат является наглядным примером применения ВСЕХ актуальных технологий создания реактивных полностью адаптивных SPA и их взаимодействия. На основе этих составляющих можно создать приложение практически любого функционала.

Курс вам поможет, если вы:

• Начинающий Frontend-разработчик
  Вы нуждаетесь в пошаговом фундаментальном обучении с полного нуля и поддержке опытного наставника. Хотите сразу изучить и начать использовать современные технологии.
  
• Опытный Frontend-разработчик
  Для вас важно быть в тренде и пользоваться только актуальными и востребованными технологиями веб-разработки для достижения максимальных заработков.
  
• Фрилансер-практик
  Вы очень ограничены во времени и остро нуждаетесь в быстром овладении новой перспективной технологией для того, чтобы брать более дорогие заказы.
  
• Хотите устроиться в веб-студию
  Сейчас в сфере веб-разработки четко прослеживается тренд: все большую популярность набирают одностраничные приложения (англ. single page application, SPA). Причем этот тренд в ближайшие 3-5 лет будет только усиливаться. И если в вашем багаже знаний будет инструмент, с помощью которого такие приложения можно создавать, например, React, то вы будете выглядеть гораздо привлекательнее тех, кто владеет знаниями обычной верстки на HTML, CSS, JavaScript.
  
• Боитесь быстрого устаревания знаний
  JavaScript становится лидирующим языком Frontend-разработки. Сегодня едва не каждый день появляются новые JS-библиотеки и фреймворки. И изучив подобную библиотеку или фреймворк сегодня, уже завтра можно обнаружить, что они уже не востребованы и никому не нужны. React применяется уже более 5 лет и является самой популярной JS-библиотекой с поддержкой Facebook. Все это дает уверенность в том, что React будет актуален еще многие годы.
  
• Владеете другими JS-фреймворками
  Вы уже знаете, что для решения подавляющего большинства задач Frontend-разработки гораздо проще использовать готовый фреймворк. Но если под конкретную задачу он не подходит, то большая часть кода фреймворка не используется и просто излишне нагружает приложение. Если же вы владеете сразу несколькими инструментами, включая React, вы сможете подобрать наиболее оптимальный вариант для решения конкретной задачи.

React — обязательный инструмент для современного разработчика.

React — это библиотека JavaScript с открытым исходным кодом, которая используется для создания пользовательского интерфейса. Она была создана компанией Facebook и представлена разработчикам в 2013 году.
Это инструмент, который идеально подходит для разработки масштабируемых веб-приложений.
Еще больше он подходит для создания SPA-приложений (single page application) — приложений, использующих один HTML-шаблон для всех страниц приложения.
Концепция React построена на разделении пользовательского интерфейса на отдельные самодостаточные части — компоненты, которые довольно просто поддерживать и расширять. Вы даже можете создать отдельные компоненты, а потом использовать их в различных проектах, легко перенося их из одного проекта в другой.
Еще одной особенностью является использование JSX. JSX представляет собой комбинацию кода JavaScript и XML, и простой, интуитивно понятный способ для определения кода визуального интерфейса. Конечно, при работе с React не обязательно использовать JSX. При разработке можно использовать обычный JavaScript, но: JSX проще в написании; легче читается и упрощает обслуживание; запускается быстрее, чем такой же код на JavaScript.
Библиотека React изначально разработана для создания пользовательских интерфейсов и поэтому не включает некоторых инструментов традиционного JS-фреймворка. Это позволяет выбирать лишь необходимые библиотеки под конкретные задачи, существенно снижая нагрузку на приложение и сервер.
Библиотека не диктует требований к остальной части технологического стека, поэтому вы можете создавать новые функции в React без перезаписи существующего кода. React может также функционировать на сервере в виде NodeJS, а также создавать приложения для мобильных устройств с помощью React Native.

Для кого этот курс:

• Начинающие Frontend-разработчики
• Действующие Frontend-разработчики
• Фрилансеры-практики

​

Первая игра после 5 часов обучения
150 часов онлайн-обучения

Кому подойдет этот курс
Новичкам и геймерам
Вы увлеченно проводите вечера за играми, представляете себя на месте их создателей, но не знаете, с чего начать.

Программистам из других сфер
Ваша работа связана с разработкой, однако вы хотите сменить отрасль на более увлекательную и нуждаетесь в узкоспециальной практике.

Непрограммистам из GameDev-среды
Вы уже занимаетесь Game Development — написанием сюжетов или прорисовкой персонажей — но хотите повысить свою ценность в отрасли.

Преподаватели:
Михаил Овчинников
Докладчик крупнейших IT-конференций России
15 лет в программировании
10 лет в образовательных проектах
Методист Skillboх

Сергей Камянецкий
8 лет в разработке на C#
Победитель Microsoft Uniapps Challenge
Создал успешный стартап
it-start.pro в категории «Игры»
Автор курса Skillbox
«C#-разработчик с нуля»

Спойлер: Продолжение описания

Программа курса:
Курс состоит из четырех блоков. Первый блок посвящен освоению азов программирования на C#, а уже со второго блока вы начнете создавать свои первые игры.
Сразу после освоения азов вы начинаете сами программировать игры. После обучения вам уже есть, что показать на собеседовании.

Описание
#1 Введение в С#
Базовые возможности C#
понятие переменной, типы данных: ссылочные и значимые
форматированный вывод
преобразование типов данных
арифметические операции
логические операции
Управляющие конструкции: ветвление и циклы
логический оператор, тернарный оператор
оператор switch
оптимизация рутинных задач: циклы
цикл for
цикл while
цикл do-while
Массивы
одномерные массивы
основные методы работы с одномерными массивами
вложенные циклы, операторы break и continue
многомерные массивы
цикл foreach
Методы
разделение логики: использование методов
параметры методов, возвращение значений
перегрузка методов
понятие рекурсивной функции
Структуры и введение в ООП
объекты и классы
поля и константы
модификаторы доступа
статические поля и методы

#2 Основы создания игра на Unity
3D-графика реального времени
и возможности Unity

трехмерное пространство, камера
вершины, полигоны, объекты
текстуры, мэппинг, отражение, рефракция
динамическое освещение, тени
анимация
процесс рендеринга
постпроцессинг
шейдеры
системы частиц
современные API
Первые шаги в строении игр

установка Unity
интерфейс Unity
сцены, камеры, источники света
объекты на сцене, их свойства
простейшие материалы
Домашняя работа.
Двигаем объекты

скрипты, основы Unity API
использование Rigidbody: движение, вращение
настройка коллайдеров
соединение объектов, joint
домашняя работа
Текстурирование, шейдеры

режимы рендеринга
карты текстур
настройки материала
шейдеры
домашняя работа:
Озвучка

источники звука
настройки AudioSource
API проигрывания звука
AudioMixer
наложение эффектов
домашняя работа
Анимация

граф анимаций
создание анимации, таймлайн
реалистичность, анимационные кривые
контроллеры анимации
домашняя работа
Системы частиц

применение
создание и настройка системы частиц
компоненты
шейдеры
домашняя работа
Продвинутое программирование

жизненный цикл сцен и объектов
корутины и параллельное выполнение
система событий
инструменты отладки и логирования
Unit-тестирование
домашняя работа
Физический движок

основные виды коллайдеров
виды сочленений (joint)
физические материалы
симуляция тканей (cloth)
ragdoll-модели
обнаружение столкновений (collision detection)
отладка физики
домашняя работа
Пользовательский интерфейс

разметка элементов интерфейса
интерактивные элементы
анимация и эффекты
отладочный интерфейс
домашняя работа: создание GUI-меню

#3 Углубляемся в Unity
Адаптация под touch-screen
пользовательский ввод
touch-события
экранная клавиатуры
адаптация интерфейса
адаптация геймплея
Интеграция с мобильными устройствами
акселерометр и другие сенсоры
оптимизация производительности
сборка под мобильные устройства
Создаем свои шейдеры
вершинные шейдеры
шейдеры геометрии
фрагментные шейдеры
ShaderLab
Инструменты для создания игрового ландшафта
редактор ландшафта
редактор деревьев
трава и ветер
Timeline: Создаем кат-сцены
обзор инструмента
управление клипами
создание дорожек
настройки таймлайна
Постпроцессинг
сглаживание
отражения
размытие
HDR
прочие эффекты
ИИ в играх, поиск пути
управление навигацией и поиском пути

#4 Разработка полного цикла
Гейм-дизайн
дизайн игрового мира, сеттинга
дизайн игровых механик
системный дизайн
дизайн контента
создание сюжета, игровых текстов
левел-дизайн
Создание 3D моделей
базовые понятия
создание и редактирование объектов, вершин, граней, полигонов
полигональное моделирование
трансформации, объединение, вытягивание, булевые операции
модификаторы
кривые, меши, сплайны
типовые ошибки
Создание 3D моделей
скульптинг
ключевая анимация
экспорт в Unity
Создание текстур
инструменты графического редактора
создание тайловых текстур
создание карт
приемы создание реалистичных текстур
Применение текстур
материалы, карты
генерация текстур
запекание текстур
развертки
Создание звуковых эффектов и музыки
инструменты аудиоредактора
запись звуков
инструменты создания музыки
микширование

Содержание складчины (файлы и папки)
01 Основы работы в С#

1.1 Знакомство с платформой .net
1.1 Знакомство с платформой .net.mp4 [66m 859k 920]
1.1_Исходники.zip [20k 111]

1.2 Установка IDE и настройка рабочего места
1.2 Установка IDE и настройка рабочего места.mp4 [6m 288k 591]

1.3. Проект C и основные разделы консольного приложения, hello world. Комментарии и директивы
1.3. Проект C и основные разделы консольного приложения, hello world. Комментарии и директивы.mp4 [0]

1.4 Домашняя работа
1.4 Домашняя работа.mp4 [15m 544k 427]
Модуль 1 Домашнее Задание.zip [20k 111]

02 Базовые возможности C#

2.1 Понятие переменной, типы данных - ссылочные и значимые
2.1 Понятие переменной, типы данных - ссылочные и значимые.mp4 [0]
2.1_Исходники.zip [1m 102k 485]
Lesson_01.zip [71k 559]

2.2 Форматированный вывод
2.2 Форматированный вывод.mp4 [45m 228k 183]
Lesson_02.zip [171k 191]

2.3 Преобразование типов данных
2.3 Преобразование типов данных.mp4 [52m 584k 464]
Lesson_03.zip [114k 151]

2.4 Арифметические операции
2.4 Арифметические операции.mp4 [48m 148k 274]
Lesson_04.zip [140k 572]

2.5 Логические операции
2.5 Логические операции.mp4 [43m 673k 700]
Lesson_05.zip [148k 955]

2.6 Домашняя работа
2.6 Домашняя работа.mp4 [7m 225k 810]
Lesson_06.zip [15k 341]
SkillBoxCodeSource.sln [17k 260]

03 Управляющие конструкции - ветвление и циклы

3.1 Способы получения данных в приложении
3.1 Способы получения данных в приложении.mp4 [14m 748k 372]
Lesson_00.zip [58k 784]

3.2 Логический оператор
3.2 Логический оператор.mp4 [38m 671k 556]
Lesson_01.zip [149k 923]

3.3 Тернарный оператор
3.3 Тернарный оператор.mp4 [12m 695k 706]
Lesson_02.zip [72k 575]

3.4 Оператор выборки
3.4 Оператор выборки.mp4 [21m 251k 290]
Lesson_03.zip [56k 945]

3.5 Оптимизация рутинных задач - циклы
3.5 Оптимизация рутинных задач - циклы.mp4 [19m 807k 957]
Lesson_04.zip [143k 361]

3.6 Цикл for
3.6 Цикл for.mp4 [39m 641k 621]
Lesson_05.zip [196k 324]

3.7 Цикл while
3.7 Цикл while.mp4 [15m 225k 721]
Lesson_06.zip [175k 723]

3.8 Цикл do-while
3.8 Цикл do-while.mp4 [33m 582k 381]
Lesson_07.zip [197k 96]

3.9 Домашняя работа
3.9 Домашняя работа.mp4 [9m 379k 394]
Lesson_08.zip [16k 2]

04 Массивы

4.1 Одномерные массивы - инициализация, определения, использование, задание
4.1 Array.zip [28k 556]
4.1 ArrayExs.zip [30k 335]
4.1 Одномерные массивы - инициализация, определения, использование, задание.mp4 [0]

4.2 Основные методы работы с одномерными массивами
4.2 ArrayMethods.zip [26k 911]
4.2 ArrayMethodsEx.zip [28k 519]
4.2 Основные методы работы с одномерными массивами.mp4 [22m 599k 954]

4.3 Вложенные циклы, операторы break и continue
4.3 Loop.zip [24k 890]
4.3 Вложенные циклы, операторы break и continue.mp4 [37m 720k 464]

4.4 Двумерные массивы - использование, задание
4.4 Array2D.zip [27k 897]
4.4 Array2D_Demo.zip [26k 841]
4.4 Array2D_Exs.zip [26k 72]
4.4 Двумерные массивы - использование, задание.mp4 [30m 6k 804]

4.5 Многомерные массивы - использование, задание
4.5 MultiArray.zip [27k 886]
4.5 Многомерные массивы - использование, задание.mp4 [22m 723k 584]

4.6 Массив массивов
4.6 JaggedArray.zip [25k 633]
4.6 JaggedArrayExs.zip [26k 315]
4.6 Массив массивов.mp4 [17m 746k 423]

4.7 Цикл foreach
4.7 foreach.zip [28k 252]
4.7 Цикл foreach.mp4 [15m 887k 647]

4.8 Домашняя работа
4.8 Homework_Theme_04.zip [17k 723]
4.8 Домашняя работа.mp4 [18m 522k 877]

05 Методы

5.1 Разделение логики - использование методов
5.1 Разделение логики - использование методов.mp4 [25m 853k 385]

5.2 Параметры методов, модификаторы параметров, возвращение значений
5.2 Параметры методов, модификаторы параметров, возвращение значений.mp4 [0]

5.3 Перегрузка методов
5.3 Перегрузка методов.mp4 [29m 444k 697]

5.4 Понятие рекурсивной функции
5.4 Понятие рекурсивной функции.mp4 [38m 640k 118]

5.5 Домашняя работа
5.5 Домашняя работа.mp4 [9m 946k 575]

06 Структуры и введение в ООП
Исходники.zip [4m 40k 299]

6.1 Структуры - описание, использование
6.1 Структуры - описание, использование.mp4 [26m 34k 92]

6.2 Модификаторы доступа
6.2 Модификаторы доступа.mp4 [15m 829k 615]

6.3 Описание членов структуры - конструкторы
6.3 Описание членов структуры - конструкторы.mp4 [34m 258k 321]

6.4 Описание членов структуры - свойства
6.4 Описание членов структуры - свойства.mp4 [28m 959k 376]

6.5 Описание членов структуры - индексаторы
6.5 Описание членов структуры - индексаторы.mp4 [23m 235k 430]

6.6 Задача с использованием структур
6.6 Задача с использованием структур.mp4 [19m 7k 994]

6.7 Первый принцип ООП - Инкапсуляция
6.7 Первый принцип ООП - Инкапсуляция.mp4 [28m 171k 152]

6.8 Домашняя работа
6.8 Домашняя работа.mp4 [7m 699k 771]

07 3D-графика реального времени и возможности Unity

7.1 Краткая история развития 3D графики
7.1 Краткая история развития 3D графики.mp4 [45m 461k 477]

7.10 Системы частиц
7.10 Системы частиц.mp4 [67m 290k 529]

7.11 Современные API
7.11 Современные API.mp4 [23m 89k 102]

7.2 Трехмерное пространство, камера
7.2 Трехмерное пространство, камера.mp4 [28m 130k 359]

7.3 Вершины, Полигоны, Объекты
7.3 Вершины, Полигоны, Объекты.mp4 [21m 568k 664]

7.4 Текстуры, мэппинг, отражение, рефракция
7.4 Текстуры, мэппинг, отражение, рефракция.mp4 [24m 605k 29]

7.5 Динамическое освещение, тени
7.5 Динамическое освещение, тени.mp4 [20m 605k 528]

7.6 Анимация
7.6 Анимация.mp4 [30m 967k 349]

7.7 Процесс рендеринга
7.7 Процесс рендеринга.mp4 [25m 997k 58]

7.8 Постпроцессинг
7.8 Постпроцессинг.mp4 [16m 872k 185]

7.9 Шейдеры
7.9 Шейдеры.mp4 [37m 246k 543]

Вебинары с учениками
01 Идеальная домашняя работа, разбор примеров.mp4 [293m 384k 424]

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
​

Темы второго модуля:
1. Деревья решений
2. Ансамбли моделей
3. Градиентный бустинг
4. Обучение без учителя. K-means, EM алгоритм
5. Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan
6. Методы уменьшения размерности
7. Поиск аномалий в данных
8. Сбор данных

​

​

Что даст вам этот курс

• Знание архитектур нейронных сетей, их видов и особенностей;
• Освоение методов обучения нейронных сетей;
• Умение оперировать данными, проектировать свою сеть и реализовывать её на Python с помощью фреймворка pyTorch;
• Понимание, как эффективно решать задачи анализа данных, используя глубокое машинное обучение.

Самый современный материал про машинное обучение
Программа подготовлена признанным экспертом по машинному обучению

Нейронные сети — как дети: их можно научить чему угодно. Но нужно помнить и о трудностях, сопровождающих каждого родителя: неправильные методы обучения, недостаток хороших примеров или несоответствие архитектуры ребёнка поставленным задачам могут привести к непредсказуемым результатам.

Минимальные знания

• Знание линейной алгебры, начала анализа и теории вероятностей.
• Владение языком программирования Python на уровне Junior (знать программирование на Python на базовом уровне необходимо, так как модели машины реализуются на Python).

Процесс обучения

Образовательный процесс на курсе "Нейронные сети на Python" проходит в формате вебинаров (онлайн). Слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволят применить на практике полученные во время вебинаров знания. По каждому домашнему заданию преподаватель даёт развернутый фидбек. При написании кода используется Python.
Преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой, т. е. слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по материалам лекций и домашних заданий.

Спойлер: Преподаватель:

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

20. Обзор. Другие состязательные сети
20.mp4 [103m 897k 199]
20.pdf [52m 458k 550]
20.pptx [13m 447k 98]

21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях
21.mp4 [168m 51k 327]
21.pdf [10m 435k 686]
21.pptx [3m 152k 931]

22. Современные сверточные сети. Обзор
22.mp4 [110m 802k 176]
22.pdf [10m 908k 309]
22.pptx [2m 998k 17]

23. Современные сверточные сети. Практика
23.mp4 [98m 825k 914]
chat.txt [660]
CNN_practice.ipynb [13m 851k 415]
дз.txt [208]

24. Глубокие рекуррентные сети
24.mp4 [183m 117k 705]
gumbel.zip [5k 806]
rec.pdf [533k 731]
rec_ppt.pptx [1m 64k 603]

25. Metric-learning и обучение без примеров
25.mp4 [101m 728k 480]
chat.txt [1k 394]
face_recognition.ipynb [452k 571]
model.py [11k 929]
utils.py [6k 380]

26. Внимание в нейронных сетях
19.pdf [4m 240k 967]
19.pptx [11m 703k 582]
26.mp4 [206m 888k 851]
chat.txt [1k 295]

27. Обзор. Обнаружение и сегментация
27.mp4 [111m 851k 419]
chat.txt [198]
ObjectDetection.ipynb [3m 521k 153]

28. Нейронные сети для работы с графами
28.mp4 [156m 818k 557]
28.pdf [16m 559k 239]
28.pptx [4m 858k 617]

Спойлер: Складчины на другие части

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

Спойлер: Складчина на весь курс

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Что даст вам этот курс

• Знание архитектур нейронных сетей, их видов и особенностей;
• Освоение методов обучения нейронных сетей;
• Умение оперировать данными, проектировать свою сеть и реализовывать её на Python с помощью фреймворка pyTorch;
• Понимание, как эффективно решать задачи анализа данных, используя глубокое машинное обучение.

Самый современный материал про машинное обучение
Программа подготовлена признанным экспертом по машинному обучению

Нейронные сети — как дети: их можно научить чему угодно. Но нужно помнить и о трудностях, сопровождающих каждого родителя: неправильные методы обучения, недостаток хороших примеров или несоответствие архитектуры ребёнка поставленным задачам могут привести к непредсказуемым результатам.

Минимальные знания

• Знание линейной алгебры, начала анализа и теории вероятностей.
• Владение языком программирования Python на уровне Junior (знать программирование на Python на базовом уровне необходимо, так как модели машины реализуются на Python).

Процесс обучения

Образовательный процесс на курсе "Нейронные сети на Python" проходит в формате вебинаров (онлайн). Слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволят применить на практике полученные во время вебинаров знания. По каждому домашнему заданию преподаватель даёт развернутый фидбек. При написании кода используется Python.
Преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой, т. е. слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по материалам лекций и домашних заданий.

Спойлер: Преподаватель:

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

18. Глубокое обучение с подкреплением
18.pdf [6m 569k 425]
18.pptx [22m 625k 256]
video.mp4 [115m 360k 468]
Домашка_по_RL.txt [390]
Ссылки.txt [346]

19. Domain Adaptation
14_8858.pdf [5m 751k 933]
15_239.pdf [5m 670k 840]
1702.05464.pdf [1m 767k 31]
chat.txt [4k 770]
mnist_fc_ada.ipynb [478k 913]
utils.py [2k 889]
video.mp4 [199m 79k 806]
Wang__Deng___Unknown___Deep_Visual_Domain_Adaptation_A_Survey.pdf [2m 699k 306]

20. Обзор. Другие состязательные сети
20.pdf [52m 458k 550]
20.pptx [13m 447k 98]
video.mp4 [103m 897k 199]

21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях
21.pdf [10m 435k 686]
21.pptx [3m 152k 931]
video.mp4 [168m 51k 327]

22. Современные сверточные сети. Обзор
22.pdf [10m 908k 309]
22.pptx [2m 998k 17]
video.mp4 [110m 802k 176]

23. Современные сверточные сети. Практика
chat.txt [660]
CNN_practice.ipynb [13m 851k 415]
video.mp4 [98m 825k 914]
дз.txt [208]

24. Глубокие рекуррентные сети
gumbel.zip [5k 806]
rec.pdf [533k 731]
rec_ppt.pptx [1m 64k 603]
video.mp4 [183m 117k 705]

Спойлер: Складчины на другие части

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

Спойлер: Складчина на весь курс

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Что даст вам этот курс

• Знание архитектур нейронных сетей, их видов и особенностей;
• Освоение методов обучения нейронных сетей;
• Умение оперировать данными, проектировать свою сеть и реализовывать её на Python с помощью фреймворка pyTorch;
• Понимание, как эффективно решать задачи анализа данных, используя глубокое машинное обучение.

Самый современный материал про машинное обучение
Программа подготовлена признанным экспертом по машинному обучению

Нейронные сети — как дети: их можно научить чему угодно. Но нужно помнить и о трудностях, сопровождающих каждого родителя: неправильные методы обучения, недостаток хороших примеров или несоответствие архитектуры ребёнка поставленным задачам могут привести к непредсказуемым результатам.

Минимальные знания

• Знание линейной алгебры, начала анализа и теории вероятностей.
• Владение языком программирования Python на уровне Junior (знать программирование на Python на базовом уровне необходимо, так как модели машины реализуются на Python).

Процесс обучения

Образовательный процесс на курсе "Нейронные сети на Python" проходит в формате вебинаров (онлайн). Слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволят применить на практике полученные во время вебинаров знания. По каждому домашнему заданию преподаватель даёт развернутый фидбек. При написании кода используется Python.
Преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой, т. е. слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по материалам лекций и домашних заданий.

Спойлер: Преподаватель:

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

01. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей
1.pdf [14m 939k 279]
1.pptx [43m 232k 319]
dataset.ipynb [3k 429]
Dockerfile [1k 677]
homework.ipynb [733]
pytorch.ipynb [2k 8]
salt.py [121]
utils.py [1k 106]
video.mp4 [198m 391k 336]
дз.txt [403]

02. Теоретические основы обучения нейронных сетей
2.pdf [2m 462k 405]
2.pptx [1m 725k 217]
Dockerfile [1k 539]
log_reg.ipynb [4k 276]
video.mp4 [142m 344k 134]
дз.txt [243]

03. Первая нейронная сеть
3.pdf [1m 221k 740]
3.pptx [1m 431k 409]
DLE-2018-11-Lesson 3.mp4 [374m 480k 281]
MNIST_MLP.ipynb [49k 96]
video.mp4 [109m 6k 203]

04. Keras
4.pdf [5m 699k 661]
4.pptx [5m 614k 971]
MNIST_MLP_KERAS.ipynb [6k 719]
video.mp4 [102m 992k 393]
дз.txt [701]

05. TensorFlow
chat.txt [9k 606]
Otus.zip [858k 590]
tensorflow.ipynb [73k 791]
video.mp4 [291m 653k 835]

06. Переобучение и регуляризация нейронных сетей
6.pdf [4m 346k 948]
6.pptx [1m 346k 946]
Dockerfile [1k 617]
mnist_mlp.ipynb [6k 523]
utils.py [2k 454]
video.mp4 [144m 526k 188]
дз.txt [272]
Ссылки.txt [32]

07. Взрыв и затухание градиентов
chat.txt [10k 722]
Dockerfile [1k 357]
gradient_decay.zip [228m 826k 774]
gradient_slides.pdf [11m 110k 838]
mnist_mlp_6.ipynb [118k 455]
mnist_mlp_keras.ipynb [32k 629]
utils.py [2k 454]
video.mp4 [243m 525k 870]
Ссылки.txt [92]

08. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики
8.pdf [1m 782k 558]
8.pptx [1m 454k 445]
chat.txt [14k 684]
Dockerfile [1k 357]
sparse_ae.ipynb [306k 31]
sparse_ae_relu.ipynb [261k 111]
utils.py [2k 454]
video.mp4 [147m 618k 308]
дз.txt [339]

09. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети
chat.txt [9k 250]
conv_nets.pdf [1m 206k 294]
conv_nets.pptx [10m 887k 131]
conv_nets_mp4.zip [194m 562k 830]
Dockerfile [1k 358]
mnist_conv.ipynb [10k 631]
utils.py [2k 454]
video.mp4 [204m 448k 478]
дз.txt [316]

Спойлер: Складчины на другие части

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

Спойлер: Складчина на весь курс

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Что даст вам этот курс

Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.

Спойлер: Складчины на другие части

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Что даст вам этот курс

Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.

Спойлер: Складчина состоит из файлов и папок

20 Неоднородные СЛАУ
Неоднородные СЛАУ.mp4 [99m 773k 481]

Домашнее задание
ДЗ.txt [96]

21 Векторная алгебра
Векторная алгебра.mp4 [254m 1k 619]

Домашнее задание
Vector_spaces___Homework.pdf [26k 781]

Материалы
Vector_spaces_v_02.pdf [1m 257k 551]

22 Диагонализация матрицы. Часть 1
Диагонализация матрицы. Часть 1.mp4 [95m 517k 13]

Домашнее задание
ДЗ.txt [103]

23 Диагонализация матрицы. Часть 2
Диагонализация матрицы. Часть 2.mp4 [110m 719k 619]

Материалы
занятие.pdf [1m 837k 260]

24 MidTerm
MidTerm.mp4 [823m 498k 688]

Домашнее задание
ДЗ.txt [98]

25 Случайные события
Случайные события.mp4 [161m 336k 634]

Материалы
Случаи_ные_события.pdf [816k 897]

26 Случайные величины
Случайные величины.mp4 [191m 683k 671]

Домашнее задание
ДЗ.txt [864]

Материалы
Занятие_26___Случайные_величины___картинки_вместо_формул.pptx [2m 408k 125]

27 Основные законы распределения. Часть I
Основные законы распределения. Часть I.mp4 [134m 534k 792]

Материалы
Distributions.ipynb [1m 89k 905]

28 Основные законы распределения. Часть II
Основные законы распределения. Часть II.mp4 [175m 839k 962]

Домашнее задание
ДЗ.txt [290]

Материалы
Занятие_28___Законы_распределения._Виды_зависимостей_без_формул.pptx [1m 618k 144]

Спойлер: Складчины на другие части

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Что даст вам этот курс

Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

01. Введение
Введение.mp4 [124m 455k 823]

Материалы
OTUS_Math_DS_B_Введение_1.pdf [3m 397k 511]

02. Теория пределов. Часть I
Теория пределов. Часть I.mp4 [185m 696k 799]

Материалы
OTUS_Basic_Math_DS_Теория_пределов__1.pdf [2m 176k 202]

03. Теория пределов. Часть II
Теория пределов. Часть II.mp4 [168m 421k 480]

Домашнее задание
OTUS_Math_Basic_ДЗ_1_Пределы.pdf [90k 894]

Материалы
Теория_пределов_часть_2.pdf [753k 216]
Теория_пределов_часть_2.pptx [5m 241k 40]

04. Непрерывность и дифференцируемость функции
Непрерывность и дифференцируемость функции.mp4 [111m 14k 542]

Материалы
OTUS_Basic_Math_DS_Непрерывность.pdf [1m 631k 135]

05. Первая производная
Первая производная.mp4 [164m 1k 106]

Домашнее задание
ДЗ_производная.pdf [82k 899]

Материалы
Более подробное изложение.pdf [1m 303k 524]
Производная.pdf [948k 120]
Производная.pptx [8m 445k 674]

06. Вторая производная
Вторая производная.mp4 [122m 680k 367]

Материалы
OTUS_Basic_Math_DS_Вторая_производная.pdf [2m 330k 847]

07. Оптимизация функции (одной переменной)
Оптимизация функции (одной переменной).mp4 [208m 991k 504]

Домашнее задание
ДЗ_экстремумы.pdf [59k 294]

Материалы
Оптимизация_функции_одной_переменной.pdf [858k 655]

08. Теория рядов. Часть I
Теория рядов. Часть I.mp4 [95m 59k 464]

Материалы
OTUS_Basic_Math_DS_Теория_рядов_1.pdf [1m 140k 661]

09. Теория рядов. Часть II
Теория рядов. Часть II.mp4 [172m 640k 512]

Домашнее задание
ДЗ_ряды.pdf [84k 441]

Материалы
Ряды.pdf [831k 198]

10. Бонусное занятие практика решения задач
Бонусное занятие - практика решения задач.mp4 [111m 303k 323]

11. Формула Тейлора
Формула Тейлора.mp4 [111m 753k 515]

Объем: 1,49Гб.

Спойлер: Складчины на другие части

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

На курсе мы:
- детально разберем самые базовые команды в Linux
- узнаем историю создания операционных систем в целом и Linux в частности
- выясним, что такое ядро операционной системы и системные вызовы
- познакомимся с зомби, сиротами и демонами
- разберем некоторые особенности файловой системы ext4

Программа курса
Модуль 1. Введение
Введение
Операционная система - общие сведения
после это урока, студент будет знать, что такое операционная система, ядро, кольца защиты процессора.

1.1 Для чего нужна ОС?
Что такое компьютер, какие у него цели, почему с ОС удобнее чем без нее.

1.2 Первая ОС . История Multics.

1.3 MS-DOS
Особенности первой ОС для персональных компьютеров.

1.4 Ядро ОС
Что такое программные прерывания, что такое ядро, почему ядро это отдельная часть ОС.

1.5 Кольца защиты и современные ОС
Процессор 80286, особенности адресации памяти, кольца защиты, почему без колец защиты невозможно создать стабильную ОС.

Спойлер: Продолжение описания

UNIX
после этого урока, студент будет знать, как и где появилась ОС UNIX, какие виды этой ОС бывают, узнают принципы по которым разрабатывалась ос Linux.

2.1 История создания
Компания AT&T, компьютер PDP, 1 января 1970 года.

2.2 Философия (всё есть файлы)
"Пишите программы, которые делают что-то одно и делают это хорошо.
Пишите программы, которые бы работали вместе.
Пишите программы, которые бы поддерживали текстовые потоки, поскольку это универсальный интерфейс»."

2.3 Стандарт POSIX
набор стандартов, описывающих интерфейсы между операционной системой и прикладной программой.

2.4 Варианты UNIX
"UNIX, Solaris, AIX, HP-UX, BSD.

Модуль 2.
Структура Linux и команды.

3.1 Структура каталогов
Перечень каталогов, какие будут наиболее часто использоваться.

3.4 Как устанавливается ПО в Linux
исходники, пакеты, репозитории

3.5 Версии Linux
Основные версии Linux и их отличия.

3.6 Сложности на пути изучения Linux
Сложные команды, много параметров, огромные конфиги.

Простейшие команды в Linux
после это урока, студент будет уметь создавать, удалять, копировать, перемещать файлы и каталоги.


4.1 ls - Посмотреть список файлов в каталоге.
4.2 touch - Создать файл.
4.3 mkdir - Создать директорию.
4.4 cd - Сменить текущую директорию
4.5 rm - Удалить файл.
4.6 rmdir - Удалить директорию.
4.7 cp - Копировать файл или директорию.
4.8 mv - Переместить файл или директорию.
4.9 type и 4.10 whereis -"Узнать внутренняя или внешняя команда.
Где находится бинарый файл, переменная PATH."

4.11 who - Кто сейчас работает на сервере.
4.12 man - Страница руководства.

Пользователи в Linux
после этого урока, студент будет знать где хранятся данные о пользователях в Linux.

5.1 Идентификация пользователя (UID)
Как Linux "узнаёт" пользователей

5.2 root и все остальные
Типы пользователей в Linux

5.3 /etc/passwd
Где хранятся данные о пользователе

5.4 /etc/group
Где храняться данные о группах

5.5 /etc/shadow
Где храняться хеши паролей

5.6 Права на файлы в Linux
Виды прав достапу для файлов в Linux

5.7 chmod
Как сменить права для файла

5.8 Файловые системы и inode
Индексный дескриптор файла

5.9 Для чего нужны каталоги
Где хранится имя файла

5.10 HardLink и SoftLink
Жесткие и символические ссылки в Linux

Работа с файлами
после этого урока, студент будет уметь выводить данные файла на экран, просматривать часть файла, применять фильтр для поиска нужной строки в файле

6.1 grep
Фильтр.

6.2 head
Посмотреть начало файла.

6.3 tail
Посмотреть конец фала.

6.4 more и less
Посмотреть файл.

Модуль 3. Потоки, логические команды, процессы, сеть

Работа с потоками STDIN, STDOUT, STDERR
после этого урока,студент будет понимать, что такое стандартные потоки и как их перенаправлять в нужные места.

7 Работа с потоками
Стандартные потоки данных программ

7.1 Перенаправление в файл
"echo test > test"

7.2 Порядок выполнения команды в bash
Как bash “раскручивает” конструкции с >

7.3 Перенаправление в STDIN другой команды
command1 | command2

7.4 tee
Если нам нужно видеть вывод и одновременно перенаправить его в файл

7.5 потоки и указатели
2>&1, 2>&1 1> /dev/null
И, ИЛИ, НЕ ИМЕЕТ ЗНАЧЕНИЯ
после этого урока, студент будет уметь выстраивать логические условия для выполнения команд.

8.1 Код возврата
0 - все хорошо, не 0 - ошибка

8.2 &&
Логическое И

8.3 ||
Логическое ИЛИ.

8.4 ;
Логическое НЕ ВАЖНО.
Монтирование
после этого урока, студент будет понимать что такое монтирование и будет иметь базовые знания о файловых системах Linux.

9.1 где мои диски?
Каталог /dev.

9.2 Монтирование
Практика работы с командой mount
Установка ПО
после этого урока, студент будет уметь устанавливать новое ПО из репозиториев и искать ПО.

Пакеты и репозитории. Какая программа работает с репозиторием. yum search.

10.1, 10.2, 10.3 rpm и yum
10.4 список файлов в пакете
10.5 Поиск пакета по файлу
10.6 список установленных пакетов
Процессы в Linux
после этого урока, студент будет понимать что такое процесс и программа, познакомится с системными вызовами для создания процесса.

11.1 жизненный цикл процесса
"fork(), exec(), exit()."

11.2 PID, PPID
Родитель и потомок.

11.3 владелец процесса
Доступ до процесса.

11.4 демон
Что такое процесс демон.

11.5 kill
Сигналы межпроцессного взаимодействия.

11.6.1 top - Load Average
Знакомство с утилитой top.

11.6.2 top - Cpu (sy, us, ni, id, wa, hi, si, st)
Знакомство с утилитой top.

11.7.1 ps -efl
Что представляет собой запущенный процесс - бинарный файл, параметры....

11.7.2 работа в консоли
Практика: процессы, конфиги, параметры...
Сеть
после обучения студент будет знать как увидеть IP адрес сервера, “шлюз”, dns сервер.

12.1 ip a
Показать сетевые интерфейсы и адреса на них.

12.2 ip r
Показать маршруты.

12.3 /etc/resolv.conf
Где хранится информация о dns сервере.

12.4 ss -tnlp
Какие порты слушает сервер.
Системы инициализации
после обучения студент будет знать как загружается Linux и что такое система инициализации.

13.1 MBR, GRUB, Kernel
Порядок загрузки ОС Linux

13.2 SysV, upstart, systemd
Знакомство с системами инициализации

​

Разработчик C#. Часть 1/5 [OTUS]

Что даст вам этот курс
За 5 месяцев мы последовательно рассмотрим особенности языка C# на уровне начинающего Senior / крепкого Midlle. Подробно изучим внутренние механизмы и устройство языка, CLR (LINQ, многопоточность, асинхронность, рефлексия, сериализация). Научимся разворачивать различные конструкции и представлять их в промежуточном языке (IL). Поработаем с SQL и NoSQL базами данных, кэшированием, Unit-тестами, CI/CD и другими сложными и полезными инструментами профессиональных разработчиков C#.

Must have практики
В процессе обучения рассмотрим паттерны проектирования Банды Четырёх, шаблоны корпоративных приложений Фаулера, принципы SOLID, DRY, YAGNI и другие. А в последнем модуле затронем темы для повышения вашей ценности как специалиста: методологии (Waterfall, Kanban и пр.), подходы (TDD, DDD и пр.) и профессиональный инструментарий программиста (LinqPad, Fiddler и пр.).

Программа разработана специально для C# Developers, которые хотят:
прокачать технические навыки и получить целостное понимание .NET Framework и языка C#;
с лёгкостью отвечать на вопросы на собеседованиях;
научиться работать в Scrum-команде и на практике понять эффективность Agile-подходов.

Спойлер: Программа курса

1 C#
Знакомство,рассказ о формате Scrum, краткий обзор курса
Обзор типов и структур данных
Операции и операторы
Методы, их перегрузка, расширения
Классы как воплощение принципов ООП
Интерфейсы и их особенности
Коллекция коллекций
50 оттенков LINQ
Работа со строками и регулярные выражения

2 С# Advanced
Reflection and Attributes
Как устроена Сериализация?
Исключения и нюансы работы с ними
Что есть в C# для работы с SQL и NoSQL базами данных?
Работа с методами как с переменными (delegates, events)
Дженерики, их реализация и ограничения
Сборщик мусора, деструкторы и финализаторы, Disposable Pattern
Дополнительны евозможности языка: от директив препроцессора до указателей
Что полезного в новых версиях C#?

3 Многопоточность и паттерны проектирования
В чём отличие процесса, потока и домена?
Примитивные и гибридные конструкции синхронизации потоков
Внутрипроцессное взаимодействие
Межпроцессное взаимодействие
Магические слова async / await
Порождающие паттерны проектирования
Структурные паттерны проектирования
Поведенческие паттерны проектирования

4 Клиент-серверная архитектура и микросервисы
Архитектура проекта
Авторизация и аутентификация
WCF, ASMX, Web Api, REST
Волшебство кэширования
Паттерны корпоративных приложений
Насколько твёрдые SOLID принципы?
В поисках лучшего брокера сообщений
CI/CD, Windows-сервисы и консольные приложения

5 Процессы и подходы
Waterfall, Scrum, Kanban, DDD, TDD
Unit, Sandbox, Blackbox, Whitebox, Integration tests
Типы проектов,которые можно реализовать на C#
Рефакторинг, Реинжиниринг, Ренейминг
Логирование, ведение документации и иные BestPractices
Инструментарий программиста

6 Проектная работа
Выбор проекта
Консультация по выбранному проекту
Защита проектных работ

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

01_Знакомство, рассказ о формате Scrum, краткий обзор курса
01.mp4 [491m 573k 247]
Домашнее задание.txt [756]

02_Операторы и методы, их перегрузка и расширения
02_1.mp4 [299m 343k 216]
02_2.mp4 [224m 787k 587]
All_Operators_by_precendence-19350-d4181d.pptx [768k 778]
ДЗ.txt [1k 525]
Ссылки.txt [254]

03_Классы как воплощение принципов ООП
03.mp4 [381m 795k 42]
3_Классы_как_воплощение_принципов_ООП.pptx [9m 796k 993]

04_Интерфейсы и их особенности
04.mp4 [336m 863k 986]
Interfaces.pptx [267k 505]
ДЗ.txt [694]
Ссылки.txt [903]

05_Особенности встроенных коллекций
05.mp4 [292m 713k 281]
2019_11_18_Стандартные_коллекции.pdf [2m 684k 68]

06_50 оттенков LINQ
06.mp4 [202m 631k 90]
LINQ.pptx [236k 540]
ДЗ.txt [2k 311]
Ссылки.txt [103]

07_Строки и регулярные выражения
07_1.mp4 [233m 109k 816]
07_2.mp4 [17m 533k 478]
07_3.mp4 [146m 274k 70]
ДЗ.txt [936]
Ссылки.txt [392]
Строки_и_регулярные_выражения.pptx [129k 672]

Объем: 2.45ГБ.

​

Сегодня разработка архитектуры программного обеспечения является одним из главных навыков специалиста для создания масштабируемых и отказоустойчивых приложений.

Для кого этот курс:
Программа создана специально для разработчиков, Team Lead и администраторов, которые хотят научиться разрабатывать архитектуру программного обеспечения и
сложных распределенных и отказоустойчивых систем.

Фишки курса
В процессе обучения рассматриваются и типичные и не типичные проблемы в проектировании архитектуры ПО. Преподаватели поделятся лучшими практиками и решениями этих проблем. В программу входит много полезной теории, и вся она будет обязательно закрепляться практикой в рамках самостоятельной работы и онлайн-вебинаров.

После курса вы научитесь:
1. планировать архитектуру и создавать масштабируемые, fault-tolerant приложения
2. решать нетривиальные задачи, в рамках распределенных и децентрализованных систем
3. поймете, как решать проблемы в текущей, заложенной архитектуре
4. изучите классические паттерны проектирования (шардирование, репликация, и т.д.)

​

Данная книга посвящена тому, как на языке JavaScript создавать хороший код для фронтенда (и не только). В книге последовательно затронуты все аспекты производства JavaScript-кода: от выбора архитектуры и конструирования кода до покрытия модульными тестами, отладки, интеграционного тестирования, сборки и непрерывной поставки вашего кода. Рассматриваются как общие моменты - постановка процесса разработки, событийно-ориентированная архитектура JavaScript-приложений, техника непрерывной интеграции, так и предельно конкретные вопросы - как и какие инструменты (фреймворки) использовать для той или иной задачи, что конкретное нужно делать в том или ином случае, какие ошибки встречаются. Попутно в книге рассмотрено применение большого количества инструментов. Существенное внимание уделено автоматизации на всех этапах создания и поставки JavaScript-кода.

Книга написана доступным языком и представляет несомненный интерес для всех, кто занимается или планирует заняться программированием на JavaScript, хочет повысить качество своего JavaScript-кода, добиться высокой эффективности в создании качественного кода фронтенда.

Книга будет полезна как начинающим, так и опытным JavaScript-разработчикам.

Издательство: Наука и Техника, 2020 г
Страниц: 320

​

Лекций - 98
Общее время - 13:09:55
Язык - Русский

Чему вы научитесь

• Создавать мобильные приложения под iOS и Android на языке JavaScript
• Создадите несколько приложений в течении курса
• React Native на практике
• Получите много опыта и Best Practices в React

Спойлер: Программа курса:

– Введение и подготовка

• Про данный курс
• Как работает React Native
• Создание первого проекта
• Запуск на мобильном телефоне
• Настройка Android
• Настройка iOS
• Среда разработки

– Основы

• Планирование приложения
• Создание и обзор приложения
• Как работают стили
• Выравнивание элементов
• Взаимодействие компонентов
• Работа с документацией
• Добавление формы
• Создание стейта
• Вывод списка элементов
• Обработка формы
• Вывод сообщения с ошибкой
• Параметры клавиатуры
• Добавление скролла
• Рендеринг списка
• Добавление событий

– Работа с компонентами

• Планирование функционала
• Добавление разных экранов
• Переключение экранов
• Стилизация кнопок
• Создание констант для темы
• Компонент карточки
• Окно confirm
• Создание модального окна
• Изменение и сохранение элементов
• Работа с картинками

– Элементы Expo и стили

• Загрузка шрифтов
• Подключение шрифтов
• Переиспользуемые компоненты текста
• Добавление иконок
• Использование иконок
• Управление клавиатурой
• Определение платформы
• Адаптивные стили
• Адаптация ориентации экрана

– Управление состоянием c Context

• Что будем делать
• Создание контекста
• Рефакторинг приложения
• Создание редюсера
• Рефакторинг редюсера
• Создание состояния экрана
• Изменение экрана
• Рефакторинг приложения
• Завершение

– Работа с сервером

• Настройка Firebase
• Подготовка приложения
• Создание нового элемента
• Загрузка данных с сервера
• Индикатор загрузки
• Обработка ошибок
• Обновление элементов
• Удаление элементов
• Рефакторинг и создание класса Http

– Навигация (Новое Приложение)

• Планирование
• Создание приложения
• Создание экранов
• Настройка навигации
• Переключение экранов
• Стилизация навигации
• Стилизация отдельного скрина
• Компонент отображения поста
• Параметры навигации
• Стилизация страницы поста
• Добавление иконок в шапку
• Динамические иконки в шапке
• Нижняя навигация
• Отображение избранного
• Адаптация меню под андроид
• Рефакторинг кода
• Добавление левого меню
• Завершение навигации
• Стилистика для меню
• Завершение

– Redux

• Как работает Redux
• Настройка Redux
• Получение данных
• Добавление в избранное
• Удаление данных
• Создание нового элемента

– Нативные компоненты

• Введение и установка
• Добавление фото
• Завершение формы
• Подготовка приложения
• Подключение базы данных
• Получение данных из базы
• Файлы и создание записи
• Обновление и удаление
• Завершение приложения

– Подготовка и деплой

• Настройка приложения
• Обновления приложения
• Подготовка в билду
• Билд и деплой

Требования

• Уверенное владение JavaScript + EcmaScript 6
• Базовое понимание React JS
• Знаний по Java или Swift НЕ нужно! Только JavaScript

Описание

• Вы научитесь создавать крутые мобильные приложения для Android и iOS используя только JavaScript
• Из предварительных знаний только JavaScript и React
• В курсе содержится 11 блоков, 10 из которых - практические
• В рамках данного курса вы создадите 2 мобильных приложения, на которых изучите функционал React Native

В курсе так же рассматривается React, React Hooks, Context API, Redux и React Best Practices

Для кого этот курс:

• Веб-разработчики
• Разработчики мобильных приложений
• Фрилансеры
• Frontend разработчики (любой уровень)

​

Что даст вам этот курс

Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.