Содержание пакета (5 курсов)
1. Bash Linux + Git: от новичка до уверенного пользователя 4.80
Введение в курс
2 урока
1.
Приветствие
↗
2.
Работа с bash в Windows
↗
Введение в Bash
4 урока
1.
Что такое командная строка и зачем она нужна?
↗
2.
Основные команды
↗
3.
Перенаправление ввода\вывода
↗
4.
Задачи
↗
Работа с файлами и текстом
4 урока
1.
Чтение, создание и редактирование файлов
↗
2.
Потоковая обработка (grep, sed, awk)
↗
3.
Регулярные выражения
↗
4.
Задачи
↗
Скрипты Bash
5 уроков
1.
Написание первых скриптов
↗
2.
Переменные и аргументы
↗
3.
Условные конструкции (if, case)
↗
4.
Циклы (for, while, until)
↗
5.
Задачи
↗
Функции и массивы
4 урока
1.
Функции
↗
2.
Массивы
↗
3.
Ассоциативные массивы
↗
4.
Задачи
↗
Пишем скрипты
4 урока
1.
Фильтрация валентинок
↗
2.
Фильтрация валентинок 2
↗
3.
Фильтрация валентинок 3
↗
4.
Фильтрация валентинок 4
↗
Работа с процессами и задачами
3 урока
1.
Управление процессами (jobs, ps, kill, nohup)
↗
2.
Автоматизация задач (cron, at)
↗
3.
Задачи
↗
Работа с сетью и безопасностью
3 урока
1.
Основы сетевых команд (ping, netstat, curl, wget)
↗
2.
Разрешения файлов и управление пользователями
↗
3.
Практические кейсы
↗
Сложные скрипты
5 уроков
1.
Фильтрация валентинок 5
↗
2.
Фильтрация валентинок 6
↗
3.
Фильтрация валентинок 7
↗
4.
Фильтрация валентинок 8
↗
5.
Итоги курса
↗
Введение в Git
4 урока
1.
Что такое системы контроля версий (VCS) и зачем использовать Git
↗
2.
Установка и настройка Git
↗
3.
Основные команды Git: быстрый обзор
↗
4.
Задачи
↗
Работа с ветками и управление историей
4 урока
1.
Ветвление и слияние
↗
2.
Управление историей коммитов
↗
3.
Интерактивный ребейз и рефракторинг истории
↗
4.
Задачи
↗
Работа с удалёнными репозиториями
4 урока
1.
Основы работы с удалёнными репозиториями и GitHub
↗
2.
Совместная работа и Pull Requests
↗
3.
Автоматизация с GitHub Actions
↗
4.
Задачи
↗
Git и GitHub в различных IDE
4 урока
1.
Работа с Git в Visual Studio Code (VSCode)
↗
2.
Git в PyCharm и других IDE JetBrains
↗
3.
Работа с Git в Eclipse и Android Studio
↗
4.
Задачи
↗
Расширенные возможности Git
4 урока
1.
Git Hooks и автоматизация процессов
↗
2.
Работа с тегами и Git stash
↗
3.
Подмодули и работа с большими файлами
↗
4.
Задачи
↗
Стратегии ветвления и интеграция Git с другими сервисами
4 урока
1.
Стратегии ветвления в Git
↗
2.
Интеграция Git с CI/CD
↗
3.
Интеграция Git с таск-трекерами и другими сервисами
↗
4.
Задачи
↗
Оптимизация работы с Git и работа с комплексным репозиторимем
3 урока
1.
Создание и работа с комплексным репозиторием
↗
2.
Оптимизация работы с Git
↗
3.
Завершающий урок — Советы и лучшие практики работы с Git
↗
2. FastAPI начальный уровень 4.33
Введение в API и основы веб-сервисов
5 уроков
1.
Определение API: назначение и примеры использования
↗
2.
Обзор типов API (REST, GraphQL, SOAP)
↗
3.
Принципы работы веб-сервисов
↗
4.
Сравнение синхронных и асинхронных подходов
↗
5.
Роль API в современных приложениях
↗
Основы протокола HTTP
5 уроков
1.
Структура HTTP-запроса и ответа
↗
2.
Основные HTTP-методы: GET, POST, PUT, DELETE
↗
3.
Значение HTTP-заголовков
↗
4.
Объяснение кодов состояния HTTP
↗
5.
Примеры взаимодействия клиента и сервера
↗
Знакомство с FastAPI
5 уроков
1.
Что такое FastAPI и его преимущества
↗
2.
Установка и настройка окружения (виртуальное окружение, pip)
↗
3.
Обзор документации и ресурсов сообщества
↗
4.
Сравнение FastAPI с другими фреймворками
↗
5.
Запуск первого приложения
↗
Маршрутизация и работа с запросами
5 уроков
1.
Создание маршрутов в FastAPI
↗
2.
Работа с параметрами пути (Path parameters)
↗
3.
Передача параметров через URL (Query parameters)
↗
4.
Обработка различных HTTP-методов в маршрутах
↗
5.
Основы работы с динамическими маршрутами
↗
Валидация данных с помощью Pydantic
6 уроков
1.
Знакомство с библиотекой Pydantic
↗
2.
Создание моделей данных для запросов
↗
3.
Валидация входящих данных
↗
4.
Обработка ошибок валидации
↗
5.
Примеры использования базовых валидаторов
↗
6.
Расширение моделей для типизации данных
↗
Формирование ответов и обработка ошибок
6 уроков
1.
Настройка формата JSON-ответов
↗
2.
Создание моделей ответов с Pydantic
↗
3.
Обработка исключений с использованием FastAPI
↗
4.
Выбор корректных HTTP-кодов при ошибках
↗
5.
Логирование ошибок для отладки
↗
6.
Рекомендации по улучшению юзабилити API
↗
Документация и тестирование API
5 уроков
1.
Автоматическая генерация документации (Swagger UI)
↗
2.
Обзор ReDoc и его возможности
↗
3.
Настройка метаданных для документации
↗
4.
Тестирование API через браузер
↗
5.
Использование Postman для ручного тестирования
↗
Основы работы с зависимостями в FastAPI
4 урока
1.
Принцип инъекции зависимостей в FastAPI
↗
2.
Создание простых зависимостей
↗
3.
Применение зависимостей в маршрутах
↗
4.
Управление временем жизни зависимостей
↗
3. LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений 4.56
ChatGPT-бот в консоли
5 уроков
1.
Введение в большие языковые модели (LLM) и ChatGPT
↗
2.
Первые шаги – вызываем модель ChatGPT через API
↗
3.
Знакомство с LangChain – модели и простые цепочки
↗
4.
Создание консольного ChatGPT-бота
↗
5.
Обратная связь
↗
Prompt Engineering в LangChain
7 уроков
1.
Мастерство написания запросов – основы
↗
2.
Шаблоны сообщений и параметризация промптов в LangChain
↗
3.
Structured output: JSON/Pydantic, строгие схемы и валидация
↗
4.
PromptOps: версии промптов (YAML), флаги, A/B-эксперименты
↗
5.
Few-shot примеры – обучаем на лету через подсказки
↗
6.
Настройка тональности и персонажа AI
↗
7.
Оценка стиля: LLM-оценка + правила, отчёт style_eval.json
↗
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
9 уроков
1.
Что такое RAG и зачем оно нужно
↗
2.
Индексация документов – загрузка, разбиение, эмбеддинги
↗
3.
Подготовка данных для RAG
↗
4.
Параметры чанкинга
↗
5.
Архитектуры RAG в langchain
↗
6.
Метрики качества RAG
↗
7.
Гибридный поиск и реранк
↗
8.
Порог «не знаю»: конфиденс/правила отказа
↗
9.
Практика по модулю
↗
Интеграции и инструменты
6 уроков
1.
Подключение внешних инструментов – расширяем возможности LLM
↗
2.
Интеллектуальный ассистент с доступом к веб-поиску
↗
3.
Observability и стоимость: токены/рубли, p50/p95, алерты бюджета
↗
4.
Кэширование
↗
5.
Маршрутизация запросов
↗
6.
Практика по модулю
↗
Агенты и анализ данных
5 уроков
1.
Что такое агент в LangChain
↗
2.
Как агенты планируют сложные задачи (цепочки размышлений)
↗
3.
Учим агента запускать код (теория)
↗
4.
Учим агента запускать код (практика)
↗
5.
Практика по модулю
↗
LangGraph: устойчивые агенты и явные графы состояний
5 уроков
1.
Базовые понятия LangGraph
↗
2.
Агент-аналитик как граф действий
↗
3.
Маршрутизатор запросов как граф
↗
4.
Параллельный RAG+Web
↗
5.
Langsmith
↗
Деплой и интеграция
7 уроков
1.
Готовимся к продакшену – требования и подходы к деплою
↗
2.
Мульти-провайдер и стратегия моделей
↗
3.
API и стриминг
↗
4.
Тесты и безопасность
↗
5.
SLO/SLA и эксплуатация
↗
6.
CI/CD
↗
7.
Итоговый проект
↗
4. Python для профессионалов 5.00
Введение
1 урок
1.
Приветствие
↗
Итераторы и генераторы
6 уроков
1.
Итерации в Python: итерируемые объекты
↗
2.
Протокол итератора: функции iter() и next(), метод __next__
↗
3.
Создание пользовательских итераторов
↗
4.
Генераторы: функции-генераторы и ключевое слово yield
↗
5.
Генераторные выражения
↗
6.
Продвинутые возможности генераторов
↗
Декораторы
5 уроков
1.
Функции высшего порядка и области видимости
↗
2.
Зачем нужны декораторы: изменение поведения функций
↗
3.
Синтаксический сахар для декораторов: оператор @
↗
4.
Декораторы с параметрами
↗
5.
Декорирование методов и классов
↗
Менеджеры контекста
4 урока
1.
Оператор with и протокол менеджеров контекста
↗
2.
Использование встроенных менеджеров контекста (пример: файл)
↗
3.
Создание своего менеджера контекста
↗
4.
Библиотека contextlib: упрощение создания менеджеров контекста
↗
Асинхронное программирование (async/await, asyncio)
5 уроков
1.
Конкурентность vs параллелизм: зачем нужна асинхронность
↗
2.
Основы async/await: определение и вызов корутин
↗
3.
Библиотека asyncio и цикл событий
↗
4.
Пример: асинхронная обработка веб-запросов
↗
5.
Асинхронные генераторы и менеджеры контекста
↗
Метапрограммирование
5 уроков
1.
Интроспекция и динамические возможности Python
↗
2.
Дескрипторы: управление доступом к атрибутам
↗
3.
Метаклассы: классы, создающие классы
↗
4.
Примеры использования метаклассов
↗
5.
Динамическое создание и модификация классов
↗
Стандартная библиотека
5 уроков
1.
Модуль functools: функции для функций
↗
2.
Модуль itertools
↗
3.
Модуль collections: расширенные контейнеры
↗
4.
Модуль concurrent.futures: простая параллельность
↗
5.
Другие полезные модули стандартной библиотеки
↗
Внутреннее устройство Python
3 урока
1.
CPython: интерпретатор и байткод
↗
2.
GIL: Глобальная блокировка интерпретатора
↗
3.
Сборка мусора в Python: подсчет ссылок и циклический GC
↗
Оптимизация и профилирование
4 урока
1.
Профилирование времени выполнения: cProfile и анализ результатов
↗
2.
Измерение времени отдельных операций: модуль timeit
↗
3.
Профилирование памяти: memory_profiler, tracemalloc
↗
4.
Приёмы оптимизации Python-кода
↗
Современные возможности языка (фичи Python 3.8+, актуальные PEP)
5 уроков
1.
Оператор присваивания в выражениях (PEP 572, Python 3.8)
↗
2.
Позиционные только параметры (PEP 570, Python 3.8)
↗
3.
Объединение словарей и улучшения Python 3.9
↗
4.
Структурное сопоставление (match/case, PEP 634, Python 3.10)
↗
5.
Новое в Python 3.11 и далее: оптимизация и другие PEP
↗
Заключение
2 урока
1.
Формочка для обратной связи
↗
2.
Заключение
↗
5. Vector DB & RAG Developer 5.00
Введение
1 урок
1.
Вводный урок
↗
Эмбеддинги и их природа
2 урока
1.
Введение в семантический поиск и эмбеддинги
↗
2.
Инструменты для работы с эмбеддингами
↗
Qdrant
4 урока
1.
Зачем нужны специальные векторные БД?
↗
2.
Qdrant: векторная база данных на Rust
↗
3.
Повседневная работа с Qdrant: поиск, удаление, обновление
↗
4.
Qdrant: дополнительные функции и кластеризация
↗
Weaviate
4 урока
1.
Weaviate: поиск с помощью графа знаний
↗
2.
Быстрый старт с встроенным GraphQL Playground
↗
3.
Работа с Weavite в Python
↗
4.
Weaviate: граф знаний, GraphQL и мультимодальный поиск
↗
FAISS
5 уроков
1.
FAISS: библиотека быстрого поиска соседей
↗
2.
FAISS: типы индексов, GPU и миллионы векторов
↗
3.
Повседневная работа с FAISS — синтаксис и лучшие практики
↗
4.
Проверка теории
↗
5.
Лабораторные
↗
Поиск по вектору: k-NN, фильтрация, гибридный поиск
3 урока
1.
Поиск k ближайших соседей
↗
2.
Фильтрация результатов поиска
↗
3.
Гибридный поиск (объединение семантики и ключевых слов)
↗
Реализация RAG-бота, мультимодальный поиск
6 уроков
1.
Что такое RAG и зачем оно нужно
↗
2.
Мультимодальный поиск (текст + изображение)
↗
3.
Индекс и мультивекторы
↗
4.
QueryInterface deep-dive
↗
5.
Гибридный поиск и реранк
↗
6.
Порог «не знаю»: конфиденс/правила отказа
↗
Метрики качества поиска: Recall@K
3 урока
1.
Классические метрики
↗
2.
Современные метрики
↗
3.
Как построить дашборд для мониторинга качества
↗
Работа с Git, CI/CD (GitHub Actions)
2 урока
1.
Основы системы контроля версий Git
↗
2.
Непрерывная интеграция и доставка: CI/CD с GitHub Actions
↗