• Основы дизайна: принципы, психология, насмотренность
• Работа в Figma и на iPad, стили, плагины
• Личный бренд, сторителлинг, мышление
• Типографика, композиция, цвет, сетки, UX
• Маркетинг: заработок, продажи
• Tilda: создание сайтов, анимации, доработки
• Финальный проект
• Библиотека: портфолио, клиенты, аналитика, 3D, графдизайн, мотивация, Figma-углубление

• Введение: что такое CSS-in-JS и зачем он нужен
• Глобальные стили: подключение токенов, ресетов
• Компоненты: кнопки, чекбоксы, формы, карточки
• Страницы: лейаут, хедер, футер, главная, каталог
• Темизация: светлая/тёмная тема, смена темы
• Альтернативы: другие библиотеки и сравнение подходов

• Знакомство с IndexedDB, создание базы, CRUD, библиотеки LocalForage и idb-keyval
• Запросы: поиск по ключу, индексы, транзакции, курсоры
• Миграция схем, синхронизация клиентов, постоянные/временные хранилища, iframe
• Dexie.js: API, биндинги с фреймворками, синхронизация с сервером
• Архитектура Local First: стратегии синхронизации, CouchDB/PouchDB, ревизии, конфликты, Mango и Map-Reduce

• Основы: переменные, типы данных, условия, циклы, функции, указатели
• Работа с файлами и исключениями
• ООП: классы, наследование, конструкторы
• MySQL: подключение, выборка, добавление, обновление и удаление данных
• Windows-программы: WinForms, калькулятор, браузер

• Как устроены СУБД и клиент-серверная архитектура
• Создание, изменение и удаление баз данных
• Основные SQL-операторы: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
• Формирование корректных запросов
• Анализ логов СУБД, выявление медленных и некорректных запросов
• Основы SQL-инъекций: проведение и защита
• Работа с интерфейсами Console и PHPMyAdmin
• MyISAM и InnoDB: сравнение движков
• Логгирование и анализ SQL-запросов

• Проблемы, которые решает Zod
• Описание типов, схемы из схем (pick, omit)
• Встроенная и кастомная валидация, обработка ошибок
• Пре- и постпроцессинг, трансформации и значения по умолчанию
• Работа с дженериками и вывод типа входных данных
• Примеры: валидация env, localStorage, query, форм, ответов сервера
• Оптимизация: удаление Zod из бандла
• Повторение и закрепление навыков

• Что такое базы данных и зачем они нужны
• Проектирование и моделирование БД
• Структура и компоненты БД
• Обзор СУБД и их функций
• Основы SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
• Применение SQL на практике для работы с данными

• Создание React-компонентов с использованием JSX
• Добавление интерактивности
• Роутинг и переходы между страницами
• CSS-in-JS и Styled-components
• Настройка и сборка Storybook
• Работа в окружении React для передачи компонентов фронтендерам

• Введение в промптграмминг и дорожная карта
• Основы: работа с GitHub, API, библиотеками и фреймворками
• Практика: создание проектов, выбор tech stack, поиск и исправление ошибок
• Основы веб-разработки
• Полезные сервисы и инструменты для ИИ-программиста
• Промпты для изучения языков
• Советы, трюки и видео-уроки по работе с Cursor, OpenAPI и GitHub

• Виртуальное окружение и его роль в проектах
• Основные свойства современных IDE
• PyCharm: возможности промышленной IDE
• VSCode: настройка с помощью плагинов
• Spyder: IDE для анализа данных
• Работа с проектами, рефакторинг, git, тесты, профилирование

• Введение, настройка окружения и проекта
• Основы чат-ботов и AIOgram
• Создание структуры, конфигураций и модулей проекта
• Разработка логики для администратора (категории, товары, карточки)
• Каталог и корзина для пользователя
• Полный цикл обработки заказов
• Система вопросов и ответов
• Развёртывание проекта на Render и GitHub

• Как ИИ может помочь в архитектурной работе
• Применение LLM для анализа архитектурных решений
• Работа с архитектурными схемами через LLM
• Генерация и обновление архитектурной документации
• Практика с инструментом Llama (локальный запуск)

• Зачем нужно тестирование и как оно влияет на стиль кода
• Принципы хорошей архитектуры через призму тестов
• Подходы к проектированию, которые облегчают тестирование
• Написание юнит-тестов с Jest на реальных примерах
• Тестирование асинхронного кода
• Мокаем зависимости и управляем окружением
• Пошаговый рефакторинг с тестами
• Таймкоды и исходники в репозитории для самостоятельной практики

• Установка PgAdmin4 и подготовка БД
• Импорт и исследование данных
• ABC-анализ в SQL: теория, задание, код и проверка в Excel
• XYZ-анализ: теория, задание, код и проверка в Excel
• Объединение ABC и XYZ результатов
• Создание представлений и итогового запроса
• Выводы по анализу
• Бонус: разбор SQL-кейсов из Альфа-Банка, Тинькофф и Amazon

• Настройка VS Code под себя: темы, шрифты, конфигурации
• Эффективное использование горячих клавиш
• Установка и использование полезных расширений
• Работа с встроенным терминалом
• Интеграция с Git: коммиты, ветки, история
• Отладка кода прямо в редакторе
• Запуск и управление проектами в разных языках
• Автоматизация задач: скрипты, настройки, команды
• Советы по ускорению повседневной работы
• Обзор интерфейса и скрытых возможностей редактора

• Какие профессии в IT не требуют знаний программирования
• Чем занимаются специалисты на таких позициях
• Сколько можно зарабатывать и где искать работу
• Как войти в IT с нуля через альтернативные роли
• Какие навыки важны и как их прокачать
• Ошибки новичков и как их избежать
• Пошаговый план старта карьеры без кода

🟠Как устроен курс
🟠Особенности работы с временными рядами
🟠Материалы первого вебинара
🟠Рассказ эксперта о криптовалютах
🟠Машинное обучение для прогнозирования временных рядов
🟠Фреймворки для работы с временными рядами в Python
🟠Материалы третьего вебинара
🟠Адаптивный подход
🟠Улучшения классических экспоненциальных моделей
🟠Платформа Kaggle
🟠Подведение итогов

🟠Поймете взаимосвязь между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением
🟠Узнаете обо всех компонентах, из которых состоит искусственная нейронная сеть
🟠Узнаете обо всех этапах обучения искусственных нейронных сетей
🟠Получите представление об оптимизации, градиентном спуске и обратном распространении ошибки.
🟠Поймете, как обнаружить проблемы в процессе обучения сети
🟠Изучите методы улучшения обучения сети
🟠Разберетесь в различных категориях обучения: контролируемое, неконтролируемое, полуконтролируемое
🟠Узнайте, как работать с данными изображений и проводить их предварительную обработку
🟠Получите представление обо всех компонентах сверточной нейронной сети (CNN)
🟠Узнаете, как именно свертки работают с данными изображений для выявления закономерностей
🟠Поймете проблемы, которые могут возникнуть при обучении CNN, и возможные пути их решения
🟠Узнаете, как работает трансферное обучение для передачи знаний, полученных одной сетью, другой.

🟠Базовые настройки
🟠Наполнение
🟠Дизайн
🟠СЕО настройки и оптимизация
🟠Функционал
🟠Защита