В Яндекс.Практикум приходят учиться с разным уровнем подготовки. Среди студентов есть те, кто только начинает карьеру в IT, с нулевым опытом, так и те, кто уже работает в сфере, но хочет перейти с позиции джуниора на мидла.

Многие приходят с желанием сменить место работы: получить должность в определённой компании или просто найти то место, где будет комфортно. Чтобы достичь такой цели, нужно не только успешно закончить обучение, но и грамотно подготовиться к этапу собеседований.



Мы собрали несколько историй от выпускников Практикума, которые после курса «Мидл фронтенд-разработчик» устроились на работу мечты: кем они работали ранее, почему пошли на курс и что могут посоветовать разработчикам в поисках работы.

Им слово.

22 июня автор курса «Разработчик C++» в Яндекс.Практикуме Георгий Осипов провёл вебинар «Вычисляем на видеокартах. Технология OpenCL».



Мы подготовили для вас его текстовую версию, для удобства разбив её на смысловые блоки.

0. Зачем мы здесь собрались. Краткая история GPGPU.
1a. Как работает OpenCL.
1b. Пишем для OpenCL.
2. Алгоритмы в условиях массового параллелизма.
3. Сравнение технологий.

Мы обещали, что разберём написание полноценной программы уже в этой части, но материала оказалось слишком много, и мы разбили эту часть надвое. В первой половине расскажем про основные принципы, которые должен знать каждый OpenCL-разработчик, а во второй напишем программу.

Есть мнение, что для написания эффективного кода для GPU программист обязан понимать архитектуру видеокарты. И это мнение не чьё-нибудь там, а NVIDIA (см. Лекции NVIDIA по GPGPU). Не будем спорить и разберём базовые принципы работы видеокарты.

Привет! Меня зовут Константин Мохов, я тимлид, который однажды прошёл курс Практикума по аналитике данных, по большей части для собственного развития. Тема создания анимированных видео на Python заинтересовала меня позже, когда в телеграм-канале Алексея Макарова из Практикума появилось сообщение, что его команде нужна помощь с анимацией. Мне захотелось попробовать создать интересное и наглядное обучающее видео, раскрывающее одну из тем курса, например, гистограммы.

Я углубился в изучение вопроса и перечитал немало статей на тему создания анимации «как у 3Blue1Brown», которые в основном были либо переводами, либо копией оригинального туториала Гранта Сандерсона. Грант создал и выложил в открытый доступ специальную библиотеку на Python — Manim, которая предназначена для создания анимации. В роликах, запрограммированных с помощью Manim, он объясняет математические темы на своём YouTube-канале.

В этой статье я поделюсь личным опытом: рецептом создания объектов и анимаций. Вместе мы создадим обучающее видео о гистограммах. Вот как будет выглядеть итоговый вариант:

В июле 2020 года Яндекс.Практикум запустил курс для бэкенд-разработчиков, которые хотят улучшить свои навыки, а не учиться с нуля — «Мидл python-разработчик». Что происходит с выпускниками, когда они завершают обучение и получают диплом? Достаточно ли знаний, полученных на курсе, чтобы претендовать на позицию мидла?

Мы поговорили с выпускниками первых наборов, которые получили офферы практически сразу после защиты дипломных проектов, и выяснили, насколько сложно было учиться и что помогло быстро найти работу. А ещё спросили у тимлидов и эйчара нанимающей стороны, как они видят выпускников Практикума и насколько те готовы к реальным задачам.

22 июня автор курса «Разработчик C++» в Яндекс.Практикуме Георгий Осипов провёл вебинар «Вычисляем на видеокартах. Технология OpenCL».

Мы подготовили для вас его текстовую версию, для удобства разбив её на смысловые блоки.

• 0 (вводная часть). Зачем мы здесь собрались. Краткая история GPGPU.
• 1. Пишем для OpenCL.
• 2. Алгоритмы в условиях массового параллелизма.
• 3. Сравнение технологий.

Основная цель цикла — написать простую, но полноценную программу на OpenCL и объяснить базовые понятия. Программу на OpenCL напишем уже в следующей части цикла, понять которую можно, не читая вводную. Однако во вводной вы найдёте понятия и тезисы, важные при программировании с OpenCL.

Цикл будет полезен и тем, кто уже знаком с OpenCL: в нём мы поделимся некоторыми хаками и неочевидными наблюдениями из собственного опыта.

CPU — в помойку?

В статье будем рассматривать технологию GPGPU. Разберёмся, что значат все эти буквы. Начнем с последних трёх — GPU. Все знают аббревиатуру CPU — Central Processor Unit, или центральный процессор. А GPU — Graphic Processor Unit. Это графический процессор. Он предназначен для решения графических задач.

Но перед GPU есть ещё буквы GP. Они расшифровываются как General-Purpose. В аббревиатуре опускают словосочетание Computing on. Если собрать всё вместе, получится General-Purpose Computing on Graphic Processor Unit, что по-русски — вычисления общего назначения на графическом процессоре.



То есть процессор графический, но мы почему-то хотим вычислять на нём что-то, что вообще к графике никакого отношения не имеет. Например, прогноз погоды, майнинг биткоинов. Моя задача в ближайшее время — объяснить, зачем нужно на процессоре для графики обучать, например, нейросети.

Недавно в Яндекс.Практикуме прошёл вебинар «Как аргументировать свои решения и предложения». Его провёл Виктор Горбатов, автор и наставник курса «Критическое мышление: анализ информации, аргументация и принятие решений». Виктор рассказал о том, что такое убедительная аргументация, как создавать аргументы и выстраивать из них единую систему, которая поможет в переговорах, спорах и в жизни вообще.

---

Всем привет! Меня зовут Виктор Горбатов, я логик, тренер по аргументации и критическому мышлению. Окончил философский факультет МГУ по кафедре логики. Ещё я большой фанат популяризации логики и критического мышления, поэтому веду всевозможные популярные курсы и являюсь наставником курса по критическому мышлению в Яндекс.Практикуме.

Я расскажу о том, как логика помогает структурировать и повышать эффективность наших рассуждений, чтобы убедительнее донести свою идею до собеседника. Я поделюсь несколькими простыми инструментами, которые помогут повысить качество коммуникации с кем угодно, в первую очередь с коллегами, близкими и друзьями. Важно помнить, что эти практики будут хорошо работать только в том случае, если превратятся в навыки вашего мышления.

Сначала расскажу о микроструктуре аргументации — как устроен каждый отдельный аргумент. Затем перейду к макроструктуре аргументации и покажу несколько способов соединения аргументов между собой, немного расскажу об аргумент-картах. Ещё будет простая, но эффективная техника построения убеждающей речи, которую можно без труда использовать в повседневной жизни.

В начале ноября на ютуб-канале Яндекс.Практикума прошли дебаты «Микросервисы, Монолит и Зомби». Ведущие дебатов — наставник курса «Мидл Python-разработчик» Руслан Юлдашев и техлид курса Савва Демиденко — разобрали архитектуры двух систем, прошлись по реальным задачам и ошибкам из своей рабочей практики и по очереди защищали свои позиции.

Обсуждение растянулось на 100 минут, поэтому мы публикуем сокращённую текстовую расшифровку.



Этот материал будет полезен разработчикам, которые хотят научиться делать хорошо масштабируемые продукты и задумываются про архитектурные проблемы в разработке, а также для тех, кто принимает архитектурные решения в проектах.

Вы узнаете, как врачи регионов России не получали зарплату из-за микросервисов и сколько монолитов можно запустить, пока согласовывается интерфейс между сервисами.

5 августа Яндекс.Практикум вместе с дизайнером Юлией Миоцен проведёт вебинар в формате разговора «Должен ли дизайнер писать код?» Вебинар будет полезен разработчикам интерфейсов, дизайнерам, арт-директорам и всем, кому интересна тема взаимодействия дизайна с кодом.

Рано или поздно сервисы растут, а с большим RPS приходит Highload.

Что делать, когда ресурсов для вертикального масштабирования Redis уже нет, а данных меньше не становится? Как решить эту задачу без downtime и стоит ли её решать с помощью redis-cluster?

На воркшопе Redis Python based cluster Савва Демиденко и Илья Сильченков пробежались по теории алгоритмов консенсуса и попробовали в реальном времени показать, как можно решить проблему с данными, воспользовавшись sharding’ом, который уже входит в redis-cluster.


Воркшоп растянулся на два часа. Внутри этого поста — сокращённая расшифровка самых важных мыслей.

В предыдущем посте Савва Демиденко и Илья Сильченков обсудили теорию, поговорили, как и для чего используется Redis, выделили особенности распределённых систем, а также теоремы CAP и PACELC. Теперь узнаем, зачем нужен Dynamo, что делать, когда Redis больше одного, а также ответим на вопросы зрителей.

Рано или поздно сервисы растут, а с большим RPS приходит Highload.

Что делать, когда ресурсов для вертикального масштабирования Redis уже нет, а данных меньше не становится? Как решить эту задачу без downtime и стоит ли её решать с помощью redis-cluster?

На воркшопе Redis Python based cluster Савва Демиденко и Илья Сильченков пробежались по теории алгоритмов консенсуса и попробовали в реальном времени показать, как можно решить проблему с данными, воспользовавшись sharding’ом, который уже входит в redis-cluster.

Воркшоп растянулся на два часа. Внутри этого поста — сокращённая расшифровка самых важных мыслей.

Введение

Немного о тех, кто провёл воркшоп, и почему вообще его решили провести.

Савва Демиденко

Занимаюсь разработкой в Avito, делаю программу курса «Мидл Python-разработчик» от Яндекс.Практикума. Закончил Бауманку и Технопарк. Разрабатываю на Python и Golang. Люблю решать архитектурные задачи в веб-программировании.

Илья Сильченков

Тимлид в «Сбермаркете» и наставник на курсе «Мидл Python-разработчик». Успел побыть фронтендером и дата-инженером, но остановился на бэкенде. Сейчас пишу на Python и Go.

В рамках нашего курса в «Яндекс.Практикуме» в течение шести месяцев мы делаем онлайн-кинотеатр из множества микросервисов. Сначала пишем маленькую ETL из Elasticsearch и Flask, потом — админку и асинхронное API, авторизацию/аутентификацию и систему уведомлений. В том числе есть маленькая продуктовая задача — пиар в социальных сетях.

Продолжаем изучать Django Rest Framework с точки зрения новичка. Мы уже разобрали создание REST API для получения данных из БД, включая отдельную статью о работе сериалайзера.

В этой статье расскажу, как с помощью сериалайзера проверить поступившие данные для записи в БД. Валидация в DRF состоит из множества этапов с массой нюансов. Если при чтении покажется, что деталей очень много и картинка в голове начинает плыть, в конце статьи есть обобщающая таблица с кратким описанием последовательности всех проверок.

Привет! Меня зовут Ольга Ермолаева. Я работаю в тестировании с 2008 года. Сейчас руковожу департаментом качества в компании «Инттерра» и помогаю студентам на курсе для тестировщиков в Яндекс.Практикуме в качестве наставника.

Все, кто работает в IT-сфере, когда-то задавались вопросом, как найти первую работу. Ведь все работодатели требуют опыт, но никто не говорит, где его взять.

Начинающие программисты пишут свои pet-проекты, выкладывают на Github и добавляют ссылку в портфолио. Дизайнеры могут показать свою страницу на Behance или Dribble. Но что делать начинающим тестировщикам?

Можно пойти на платные курсы и приобрести учебный опыт, но его не всегда бывает достаточно для получения желаемой работы. Можно самому писать тестовую документацию, проводить тестирования, оформлять баги, но не факт, что итог будет приемлемого качества, потому что нет обратной связи.

В статье я поделюсь с вами одним из вариантов решения этой проблемы.

19 апреля автор курса «Алгоритмы для разработчиков» в Яндекс.Практикуме и разработчик в компании Joom Александра Воронцова провела открытый вебинар «Оптимизация на простых типах данных». У Аси за спиной 11 лет разработки, опыт олимпиадного программирования, а также работа в Яндексе с высоконагруженными проектами.

Мы подготовили расшифровку вебинара в двух частях. Первая часть — про строки и работу с ними, вторая — про числа.

Статья будет полезна разработчикам на Python и C/C++, которые хотят научиться трюкам для ускорения кода, а также программистам на других языках, которым интересны фишки, связанные с типами данных.

19 апреля автор курса «Алгоритмы для разработчиков» в Яндекс.Практикуме и разработчик в компании Joom Александра Воронцова провела открытый вебинар «Оптимизация на простых типах данных». У Аси за спиной 11 лет разработки, опыт олимпиадного программирования, а также работа в Яндексе с высоконагруженными проектами.

Мы подготовили расшифровку вебинара в двух частях. Первая часть — про строки и работу с ними, вторая — про числа.

Статья будет полезна разработчикам на Python и C/C++, которые хотят научиться трюкам для ускорения кода, а также программистам на других языках, которым интересны фишки, связанные с типами данных.

Привет, меня зовут Антон Субботин, я выпускник курса «Мидл фронтенд-разработчик» в Яндекс.Практикуме. Не так давно мы с наставником курса Захаром Овчаровым провели вебинар, посвящённый конечным автоматам и их практическому применению. Вебинар получился интересным, а потому по его следам я написал статью для Medium на английском языке. Также есть запись вебинара. Однако мы с Захаром решили сделать ещё кое-что: перевести на русский и немного расширить статью, чтобы вы могли никуда не ходить и прочитать её здесь, на Хабре. Разобрались с предысторией — теперь начнём погружение в мир конечных автоматов.



^{Конечный автомат с счастливым и грустным Васькой}

22 июня в 18.30 (Мск) Яндекс.Практикум проведет открытый вебинар «Вычисляем на видеокартах. Технология OpenCL». На вебинаре расскажем, как использовать видеокарту в качестве полноценного вычислительного устройства, мощности которого чаще всего простаивают.

Разберёмся, почему графические процессоры применимы не только к играм, но и к машинному обучению, обработке научных данных, криптовалюте, и напишем свою программу для видеокарты.

Для кого?

• Для программистов, которые хотят освоить новую технологию и кардинально улучшить производительность программ
• Для учёных, которым не хватает вычислительных мощностей для решения своих научных задач
• Для всех, кому интересно, почему видеокарты завоевали мир и в чём секрет успешного майнинга

В программе вебинара

В прошлой части мы в общих чертах рассмотрели, как устроен REST API на DRF при работе на чтение. Едва ли не самый сложный для понимания этап — сериализация. Вооружившись исходным кодом, полностью разберем этот этап — от приема набора записей из модели до их преобразования в список словарей.

Важный момент: мы говорим о работе сериалайзера только на чтение, то есть когда он отдаёт пользователю информацию из базы данных (БД) сайта. О работе на запись, когда данные поступают извне и их надо сохранить в БД, расскажем в следующей статье.

Код учебного проекта, который используется в этой статье, доступен в репозитории на Гитхабе.

Меня зовут Стас Гаранжа, я выпускник курса «Python-разработчик» в Яндекс.Практикуме. Я хочу помочь начинающим разработчикам, которые приступили к изучению Django Rest Framework (DRF) и хотят разобраться, как устроен этот фреймворк.

Я готовлю цикл статей, в которых расскажу о разных сторонах работы DRF. У меня пока нет значимого практического опыта для описания всех изюминок при работе с этим фреймворком, поэтому в основе статьи — исследование, обобщение и по возможности непротиворечивое изложение того, что у DRF под капотом.

В этой статье разберёмся, как сделать REST API на базе Django Rest Framework, чтобы получить по GET-запросу набор записей из базы данных (БД). Иными словами, рассмотрим, как DRF работает на чтение (о том, как с помощью него создавать, изменять и удалять записи в БД, поговорим в отдельной статье).

Общую схему решения этой задачи мы рассмотрим в первой части статьи. Вторая будет посвящена детальному разбору процесса сериализации данных.

17 июня Яндекс.Практикум проведёт открытый вебинар «Как аргументировать свои решения и предложения». На вебинаре расскажем, из каких элементов состоит убедительная аргументация, которая помогает лучше доносить ваши идеи до самой разной аудитории. Мы разберём несколько кейсов, потренируемся в создании собственных аргументов и попробуем объединить их в систему, которая поможет не сбиться и не растеряться на совещании или в споре.

Вебинар будет полезен для тех, кто хочет научиться более убедительно говорить и выстраивать разрозненные аргументы в стройную систему, а также для тех, кому нужно аргументировать свои решения и предложения в разговоре с коллегами, клиентами, партнёрами и друзьями.

25 февраля автор курса «Разработчик C++» в Яндекс.Практикуме Георгий Осипов рассказал о новом этапе языка C++ — Стандарте C++20. В лекции сделан обзор всех основных нововведений Стандарта, рассказывается, как их применять уже сейчас и чем они могут быть полезны.

При подготовке вебинара стояла цель сделать обзор всех ключевых возможностей C++20. Поэтому вебинар получился насыщенным. Он растянулся на почти 2,5 часа. Для вашего удобства текст мы разбили на шесть частей:

1. Модули и краткая история C++.
2. Операция «космический корабль».
3. Концепты.
4. Ranges.
5. Корутины.
6. Другие фичи ядра и стандартной библиотеки. Заключение.

Это шестая, заключительная часть. Она рассказывает о других нововведениях ядра и стандартной библиотеки, добавленных Стандартом C++20.

Другие фичи ядра

Я рассказал о самых значительных нововведениях Стандарта, но это только капля в море C++20. Перейдём к менее глобальным, но не менее интересным вещам. Подробно останавливаться на каждой не буду, потому что цель обзора — рассказать пусть не всё, но обо всём.