Курсы программистов, курсы обучения программированию

Программа переподготовки рассчитана на слушателей с высшим или средним профессиональным образованием. Обучение происходит в течение 9 месяцев по 4 академических часа три раза в неделю в нерабочее время. Учебная программа в количестве 500 часов включает 6 обязательных курсов. Программа предусматривает чтение лекций, выполнение практических работ в компьютерных классах и подготовку выпускной работы

Настоящий курс является продолжением курса «DEV-P10. Разработка Web-приложений с использованием PHP и MySQL».
Рассматривается объектный подход к построению сайтов, глубоко изучаются принципы построения запросов к базам данных. Значительное внимание в курсе уделяется применению приложений Microsoft Office для работы с web-серверами баз данных.

Курс предназначен для тех, кто уже умеет создавать web-сайты на языке HTML и хочет углубить свои познания в области web-программирования. Курс дает необходимые знания для успешной разработки интерактивного web-сайта, используя язык PHP и СУБД MySQL.

Данный курс направлении на изучение основ некоторых этапов создания сайта, а именно на приобретение навыков построении структуры страниц с помощью html-программирования, оформления страниц с помощью каскадных таблиц стилей css и на размещение сайта в сети интернет.
В рамках этого курса вы приобретете, знания и навыки, актуальные и сейчас, и в будущем - сможете создавать страницы и сайты в

На курсе рассматриваются вопросы работы с базами данных из Java-приложений на основе технологии JDBC, основы сетевого программирования, основы разработки веб-приложений и основы многопоточных приложений.

Курс направлен на изучение основных стандартных пакетов платформы Java, входящих в структуру состав платформы J2EE, в том числе пакетов AWT, Swing и Collection.

Курс по основам языка Java. В рамках курса основное внимание уделяется изучению классов, интерфейсов, стандартным операторам, операциям и типам данных.

Программа представляет собой интенсивный курс по основным подходам, методам и инструментам в области анализа данных и машинного обучения, применяемых в строительной отрасли.

На курсе вы получите практические навыки конфигурирования и программирования в 1С:Предприятие 8.

Вы узнаете, как устроиться на первую работу во фронтендена на вебинаре SaintCode Bootcamp.

Курс знакомит с концепцией объектно-ориентированного программирования - одной из наиболее популярных и востребованных рынком концепций разработки программного обеспечения. В курсе изучаются основы объектно-ориентированного программирования, поддержка ООП в рамках языка C++.

День открытых дверей проводится для желающих пройти обучение в рамках программ второго высшего образования (магистратура) или профессиональной переподготовки в области Дизайна, Программирования, Веб-разработки.

Цель курса: дать базовые знания и навыки работы с PHP и фреймворков Laravel/YII/Symfony. В процессе обучения на курсе вы освоите язык программирования PHP с нуля, а полученные на курсе знания примените на практике для создания веб-сайтов на PHP с использованием фреймворков.

После окончания курса вы научитесь: решать определенные задачи при помощи стандартных средств языка Python; выполнять простую обработка текста без регулярных выражений; создавать собственные классы; оценивать сложность алгоритма; работать с массивами данных; использовать NumPy; использовать важнейшие стандартные структуры данных; использовать модуль Matplotlib для визуализации данных; создавать

Приглашаем на курс "VIP: визуализация данных на языке Python".

Освоить базовые понятия и методы создания ML-продуктов от сбора данных до интеграции модели в продуктивную среду. Познакомиться с инструментами командной разработки (Git, MLFlow, DVC) и основами менеджмента ML-проектов.

2-хдневный курс обучения по NiFi позволит вам получить и систематизировать знания по использованию НайФай для машрутизации и преобразования распределенных потоков больших данных. Курс нацелен на вопросы использования возможностей Apache NiFi для построения гибкого потока обработки данных, включая программную обработку данных, работу со слабо-структурированными данными и использование локального

Машинное обучение (Machine Learning) – это раздел искусственного интеллекта, изучающий математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по точно заданной формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного

Процесс сбора и подготовки данных — один из самых трудоемких и сложных этапов в анализе больших объемов данных, который порой занимает до 80% всего времени. Использование статистических методик и современного программного обеспечения позволяет значительно сократить временные и финансовые затраты на данном этапе, и повысить эффективность и качество конечных результатов.

В теоретической части вы узнаете о наиболее важных API, архитектуре Kafka и внутренних принципах работы основных API Apache Kafka (Producer API, Consumer API, Streams API, Connect API), а также об особенностях реализации Apache Kafka и некоторых интересных концепциях, таких как exactly once semantics, компактируемых логах, Kafka DSL и др.