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:

1. Основы DL: архитектуры нейросетей, обучение моделей, оптимизация.
2. Computer Vision: свёрточные сети (CNN), распознавание объектов, сегментация изображений.
3. NLP: RNN, трансформеры, BERT, генерация текста.
4. Обработка аудио: спектрограммы, распознавание речи.
5. 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

1. Еженедельные модули: лекции + практика.
2. Тесты для самопроверки.
3. 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.

Курс "Алгоритмы и структуры данных" от HTML Academy предлагает системное освоение фундаментальных знаний для разработчиков. Он подходит как начинающим, так и опытным специалистам, стремящимся углубить понимание принципов эффективного программирования. Обучение проходит онлайн в самостоятельном режиме с возможностью старта в любое время.

Целевая аудитория:
Курс будет полезен фронтенд- и бэкенд-разработчикам, инженерам полного цикла и тем, кто готовится к собеседованиям в IT-компании. Особенно ценен он для специалистов, работающих с большими объемами данных и сложной бизнес-логикой.

Получаемые навыки:

• Анализ сложности алгоритмов (Big O)
• Оптимизация производительности кода
• Выбор структур данных под конкретные задачи
• Решение типовых проблем: обход деревьев, фильтрация дубликатов, парсинг данных
• Реализация алгоритмов сортировки, поиска и хеширования
• Улучшение архитектуры проектов

Требуемый уровень подготовки:
Базовое знание JavaScript. Опыт коммерческой разработки приветствуется, но не обязателен.

Практическая составляющая:
Каждый модуль содержит:

• Кейсы с разбором реальных задач (например, алгоритм подбора ревьюеров)
• Практические задания с автопроверкой
• Эталонные решения для сравнения с собственным кодом
• Тесты для закрепления материала

Обратная связь:
Проверка ДЗ осуществляется автоматизированной системой. Дополнительная поддержка доступна через комьюнити — закрытое сообщество студентов, авторов курса и опытных разработчиков. Прямая связь с преподавателем не предусмотрена.

Формат и структура:
Обучение разбито на модули с постепенным усложнением. Каждый раздел включает:

1. Теоретические материалы
2. Примеры применения знаний
3. Практические задачи
4. Итоговое тестирование
   Доступ к материалам сохраняется навсегда.

Карьерные перспективы:
После завершения курса вы сможете претендовать на позиции:

• Middle Frontend/Backend Developer
• Data Processing Engineer
• Solutions Architect

Изучаемые концепции:
Программа охватывает: массивы, связные списки, стеки, очереди, хеш-таблицы, деревья (бинарные, AVL, красно-черные), графы, алгоритмы сортировки (быстрая, слиянием) и поиска.

Программа курса:

1. Основы анализа сложности алгоритмов
2. Линейные структуры данных
3. Древовидные структуры
4. Алгоритмы поиска и сортировки
5. Графы и алгоритмы их обхода
6. Прикладное применение в реальных проектах

Трудоустройство и заработок:
Курс не гарантирует трудоустройство, но существенно повышает шансы на успешное собеседование. При наличии практического опыта применение навыков возможно сразу после завершения обучения. Скорость выхода на доход зависит от исходного уровня и рынка труда.

Документ об окончании:
Выдается электронный сертификат HTML Academy при условии выполнения всех заданий.

Дополнительные возможности:
Курс доступен в составе пакетов:

• "Золотой" (TypeScript + Анимации)
• "Мастхэв для фронтендера" (Сети + Регулярные выражения)
• "Computer science" (Паттерны + Веб-безопасность)
• "Работа с данными" (TypeScript + Сетевые протоколы)

Обучение фокусируется на решении прикладных задач — от оптимизации работы с 100 000+ записей до проектирования систем уведомлений. Это инвестиция в профессиональное развитие, позволяющая создавать эффективные, легко масштабируемые решения.

Курс "Apache Spark Developer" от образовательной платформы Otus предназначен для подготовки специалистов в области распределенных вычислений. Этот пятимесячный онлайн-программ обучает работе с фреймворком Apache Spark – ключевым инструментом для обработки больших данных. Обучение проводит Дмитрий Панченко, действующий Senior Data Engineer с практическим опытом реализации проектов в крупных компаниях.

Курс будет полезен разработчикам, аналитикам данных и инженерам, которые хотят освоить современные методы обработки больших данных. Он идеально подходит профессионалам, стремящимся перейти в область Data Engineering или углубить существующие навыки работы с распределенными системами.

В ходе обучения вы освоите ключевые навыки: разработку приложений на Spark, оптимизацию производительности, работу с различными модулями фреймворка (Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX), а также управление инфраструктурой кластеров. Вы научитесь настраивать мониторинг через Spark UI, диагностировать узкие места в приложениях и применять DevOps-практики при работе с распределенными системами.

Для комфортного прохождения курса требуется знание Python или Scala, понимание основ SQL и базовые навыки работы в Linux. Опыт работы с распределенными системами приветствуется, но не является обязательным.

Практическая составляющая – основа обучения. Студенты выполняют домашние задания после каждого модуля и работают над реальными проектами. Это позволяет закрепить теорию на практике и сформировать портфолио. Все задания проверяются преподавателем и кураторами с детальными комментариями. Обратная связь предоставляется через Slack, где можно оперативно задавать вопросы и обсуждать сложные моменты.

Формат обучения полностью онлайн: еженедельные вебинары с возможностью просмотра записей, практические задания с автопроверкой и ручной оценкой экспертов. Дополнительные материалы и Q&A сессии помогают глубже разобраться в темах. Программа включает 16 модулей, охватывающих архитектуру Spark, работу с RDD и DataFrame, стриминг данных, машинное обучение в MLlib, графовые вычисления, оптимизацию приложений и управление кластерами через YARN/Kubernetes.

После успешного завершения курса выпускники смогут претендовать на позиции Data Engineer, Spark Developer или Big Data Engineer в компаниях, работающих с большими объемами данных. В процессе обучения вы освоите не только сам Apache Spark, но и сопутствующие инструменты: HDFS для распределенного хранения, Kafka для потоковой передачи данных, системы управления кластерами (YARN, Kubernetes) и Spark UI для мониторинга.

Программа курса включает все этапы работы с данными: от настройки окружения и базовых операций до сложных трансформаций и развертывания приложений в production. Особое внимание уделяется оптимизации – вы научитесь анализировать планы выполнения запросов, управлять распределением ресурсов и устранять узкие места в производительности.

Обучение проходит в формате последовательного изучения модулей. Каждая тема подкрепляется практическими заданиями, а финальные модули посвящены комплексным проектам. Такой подход позволяет систематизировать знания и отработать навыки на реальных кейсах. По окончании выдается удостоверение о повышении квалификации, подтверждающее освоение профессиональных компетенций.

Хотя курс не гарантирует прямое трудоустройство, он включает карьерные консультации, которые помогают выпускникам подготовиться к поиску работы. Сформированное во время обучения портфолио проектов и глубокое понимание Spark значительно повышают конкурентоспособность на рынке труда.