Подборка лучших курсов по теме Курсы оптимизации баз данных
System Design
Подготовка backend/fullstack-разработчиков к проектированию масштабируемых систем и сложным интервью.
63 200 ₽
Deep Learning Engineer
Четырёхмесячный курс для освоения глубокого обучения: практика на PyTorch/TensorFlow, создание нейросетей для текста, изображений и аудио. Подготовка к роли Junior Deep Learning Engineer.
92 000 ₽
Курс System Design от Karpov.Courses готовит специалистов IT-сферы к проектированию сложных программных систем и прохождению интервью в крупных технологических компаниях. Он фокусируется на построении масштабируемых, надежных и эффективных архитектур.
Кому подходит курс Программа создана для действующих IT-специалистов: backend- и fullstack-разработчиков, инженеров данных, аналитиков больших данных, тимлидов и архитекторов. Она будет полезна тем, кто хочет перейти на позиции, требующие глубокого понимания проектирования систем, или подготовиться к сложным техническим собеседованиям в FAANG-компаниях и их аналогах.
Необходимый уровень подготовки Для успешного обучения требуется опыт коммерческой разработки от 1 года. Слушатель должен уверенно владеть одним из языков программирования (Python, Java, Go и др.), понимать основы алгоритмов, структур данных, сетевых взаимодействий (протоколы HTTP, TCP/IP) и баз данных (реляционные и NoSQL). Знание Docker и Kubernetes приветствуется.
Приобретаемые навыки Курс дает комплексные умения:
- Проектирование высоконагруженных систем с учетом масштабируемости, отказоустойчивости и задержек.
- Выбор оптимальных технологий (базы данных, кэши, брокеры сообщений) под конкретные задачи.
- Расчет ресурсов (память, CPU, сеть) для сервисов.
- Анализ trade-offs между разными архитектурными решениями.
- Эффективная коммуникация идей на технических интервью.
- Работа с шаблонами проектирования распределенных систем.
Программа и изучаемые технологии Программа охватывает ключевые аспекты системного дизайна:
- Основные концепции: балансировка нагрузки, репликация, шардирование.
- Работа с базами данных (SQL, NoSQL, NewSQL) и кэшами (Redis, Memcached).
- Очереди сообщений (Kafka, RabbitMQ).
- Построение API (REST, gRPC).
- Микросервисная архитектура и event-driven design.
- Кейсы реальных систем: проектирование аналогов Twitter, Uber, Booking.com.
- Подготовка к вопросам на собеседованиях.
Формат обучения и практика Обучение проходит онлайн и включает:
- Видеолекции с теорией и разбором кейсов.
- Практические задания на проектирование систем с описанием требований и ограничений.
- Решение задач в формате реальных интервью.
- Интерактивные вебинары для ответов на вопросы.
- Доступ к Slack-чату для обсуждений.
Практика составляет основу курса. Каждое задание моделирует проектирование системы под конкретный сценарий: от выбора технологий до проработки компонентов и оценки производительности.
Проверка работ и обратная связь Домашние задания проверяются опытными ревьюерами — действующими архитекторами и senior-разработчиками. Они дают детальную обратную связь: оценивают корректность архитектурных решений, указывают на ошибки и предлагают оптимизации. Разборы проходят в формате, приближенном к реальному интервью.
Перспективы после обучения Выпускники смогут претендовать на позиции:
- Системного/Data/Cloud архитектора.
- Senior Backend/Fullstack Developer.
- Tech Lead.
- Инженера по работе с большими данными.
Трудоустройство и заработок Курс не предусматривает гарантированного трудоустройства, но целенаправленно готовит к собеседованиям в компаниях уровня Tinkoff, Yandex, Ozon, а также международных корпораций. Навыки system design критически важны для позиций с зарплатой от 300 000 RUB и выше. Скорость выхода на новый доход зависит от исходного опыта: подготовленные слушатели могут пройти интервью через 1-2 месяца после завершения курса.
Документ об окончании Выпускники получают электронный сертификат Karpov.Courses, подтверждающий успешное освоение программы. Документ содержит ссылку на верификацию.
Процесс обучения Курс длится несколько недель. Каждую неделю открывается новый модуль с лекциями и заданиями. Обучение гибкое: материалы доступны 24/7, сроки сдачи ДЗ определяет студент. Поддержка включает регулярные вебинары и общение в Slack с преподавателями и сокурсниками. Все учебные материалы остаются доступны бессрочно после завершения курса.
Курс «Deep Learning Engineer» от Karpov.Courses — это четырёхмесячная программа для тех, кто хочет освоить фундамент глубокого обучения и работать с нейросетями. Он готовит к продвинутым направлениям: NLP (обработка естественного языка), Computer Vision (анализ изображений) и обработку аудио, давая универсальные навыки для мультидоменных задач.
Кому подойдёт курс
Программа рассчитана на:
- Data Scientist’ов, желающих углубиться в нейросети;
- Инженеров, планирующих внедрять deep learning в продукты;
- Аналитиков, стремящихся решать сложные задачи через DL;
- Выпускников технических вузов, нацеленных на работу в AI.
Необходимая подготовка
Для старта нужны:
- Уверенный Python (ООП, NumPy, Pandas);
- Базовое понимание ML (линейная регрессия, классификация);
- Знакомство с линейной алгеброй и теорией вероятностей.
Программа и изучаемые технологии
За 4 месяца вы освоите:
- Основы DL: архитектуры нейросетей, обучение моделей, оптимизация.
- Computer Vision: свёрточные сети (CNN), распознавание объектов, сегментация изображений.
- NLP: RNN, трансформеры, BERT, генерация текста.
- Обработка аудио: спектрограммы, распознавание речи.
- Инструменты: PyTorch, TensorFlow, библиотеки для работы с данными.
Практика и обратная связь
70% времени — решение реальных задач:
- Работа с датасетами (изображения, текст, аудио);
- Обучение и развёртывание моделей;
- Реализация проектов из CV и NLP.
Домашние задания проверяются автоматически и ревьюерами с детальным фидбеком. Вопросы можно задавать кураторам в Slack 24/7.
Формат обучения
- Видеолекции с теорией и примерами кода.
- Практические задания в Jupyter Notebook.
- Живые вебинары для разбора сложных тем.
- Проектная работа в финале курса.
Результаты и карьера
После курса вы сможете претендовать на роли:
- Junior Deep Learning Engineer;
- Data Scientist (Computer Vision/NLP);
- AI Researcher.
Документ: выдаётся сертификат об окончании (электронный + бумажный по запросу).
Трудоустройство и заработок
- Карьерный центр: помощь с резюме и подготовка к собеседованиям.
- Партнёрские компании: доступ к вакансиям от работодателей-партнёров.
- Сроки: 80% выпускников находят работу в течение 3–6 месяцев. Зарплаты junior-специалистов начинаются от 90 000 ₽ в месяц.
Как проходит обучение
- Еженедельные модули: лекции + практика.
- Тесты для самопроверки.
- Финал: защита проекта (реальная задача из индустрии).
Весь материал доступен в личном кабинете пожизненно.
Курс даёт сбалансированную подготовку: от математических основ до внедрения моделей в продакшн. Акцент на практике позволяет сразу применять знания в работе.
