Сколько стоит курс «Qdrant: полный курс»?

Стоимость курса составляет 1743.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Qdrant: полный курс»?

Прохождение курса «Qdrant: полный курс» занимает примерно 2 часов.

Какой рейтинг у курса «Qdrant: полный курс»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 87 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 1 учеников получили сертификат (1.1% завершаемость).

Где можно пройти курс «Qdrant: полный курс»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/292147.

Курс на Stepik

Qdrant: полный курс ★ 0.000

Name: Qdrant: полный курс
Price: 1743.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по Qdrant для Python-разработчиков: embeddings, REST API, Python-клиент, гибридный поиск, multitenancy и production-деплой. Финал — VectorCatalog (FastAPI + Qdrant + Docker Compose). Только инженерия векторного поиска, применимая в проде.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	87
Сертификатов выдано	1
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	49
Количество квизов	444
Количество задач с кодом	84
Время прохождения курса	2 ч.	—
Стоимость курса	2 490 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	17 августа 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

8 разделов Уроки в курсе «Qdrant: полный курс»

49 уроков Тесты в курсе «Qdrant: полный курс»

444 теста Задачи в курсе «Qdrant: полный курс»

84 задачи Время прохождения курса «Qdrant: полный курс»

2 ч.

обн. 17 августа 2026

Введение и установка

7 уроков

1. О курсе ↗

2. Что такое embeddings (эмбеддинги)? ↗

3. Что такое Qdrant и зачем он нужен ↗

4. Установка: Docker и первый запуск ↗

5. Qdrant Web UI: визуальная отладка ↗

6. Конфигурация: persistence и ресурсы ↗

7. Qdrant Cloud vs Self-hosted ↗

HTTP API Qdrant — полное погружение

9 уроков

1. Коллекции: create, get, list, delete ↗

2. Настройка коллекции: optimizers и HNSW ↗

3. CRUD для points: upsert, retrieve, delete ↗

4. Векторный поиск: distance и параметры ↗

5. Фильтрация по payload ↗

6. WithPayload и WithVector ↗

7. Scroll API: обход больших коллекций ↗

8. Наглядный пример: простой поиск по документам ↗

9. Закрепление ↗

qdrant-client для Python

13 уроков

1. Установка и первый запуск клиента ↗

2. QdrantClient: конструктор и подключение ↗

3. Режимы клиента: sync, async, embedded ↗

4. Метод create_collection ↗

5. Структуры данных и CRUD точек ↗

6. Поиск ↗

7. Scroll ↗

8. Фильтры и payload-индексы ↗

9. Named vectors ↗

10. Groups: search_groups ↗

11. Snapshots ↗

12. Ошибки, логирование и отладка ↗

13. Закрепление ↗

Продвинутые возможности Qdrant

7 уроков

1. Архитектура мульти-векторных коллекций ↗

2. Sparse vectors и hybrid search ↗

3. Recommendation API ↗

4. Quantization ↗

5. Multitenancy через payload ↗

6. Aliases и миграция данных ↗

7. Закрепление ↗

Эксплуатация

3 урока

1. Production-деплой: Docker Compose ↗

2. Мониторинг и безопасность ↗

3. Backup-стратегии ↗

VectorCatalog — поиск и рекомендации товаров

6 уроков

1. Архитектура и окружение ↗

2. Коллекция и загрузка каталога ↗

3. FastAPI и витрина (Jinja2) ↗

4. Поиск: гибрид и фильтры ↗

5. Рекомендации ↗

6. Production: масштаб и деплой ↗

Глоссарий и закрепление по всему курсу

3 урока

1. Глоссарий курса ↗

2. Тесты ↗

3. Задачи ↗

Заключение

1 урок

1. Заключение ↗