• Что такое ETL?
• Принцип работы
• Зачем это нужно маркетологу?
• Куда загружать данные? (про облачные хранилища Google BigQuery и ClickHouse)
• Как визуализировать данные? (про инструменты визуализации Google Data Studio и Yandex DataLens)

• Выстраивать feedback loops для автономной работы агента
• Планировать разработку через PRD и multi-phase планы
• Использовать Tracer Bullets для валидации архитектуры
• Настраивать Ralph Loop в HITL и AFK режимах
• Управлять контекстным окном и оптимизировать токены
• Настраивать Rules и модульные CLAUDE.md, избегать context poisoning
• Создавать и запускать subagents параллельно
• Писать собственный MCP-сервер на TypeScript
• Программно запускать агентов через Agent SDK
• Интегрировать агентов в CI/CD пайплайн
• Проектировать кодовую базу под работу AI-агентов
• Создавать UI-макеты и дизайн-системы с помощью AI (Pencil, Claude Design)
• Вёрстывать интерфейс по макету через MCP
• Работать в Claude Desktop: коннекторы, Cowork, code-сессии, встроенный браузер
• Внедрять Claude Code в существующий проект

• Стартаперам и предпринимателям
  Научитесь быстро проверять гипотезы, запускать MVP и мини-приложения и не зависеть от разработки или подрядчиков. Запустите свой продукт быстро и с минимальными затратами
• ИТ-специалистам, маркетологам, фрилансерам
  Научитесь создавать лендинги с обработкой лидов, автоматизации, ботов и сервисов под свои задачи. Кратно увеличите свою продуктивность с помощью ИИ
• Тем, кто уже пробовал вайбкодинг
  Систематизируете свою работу с ИИ, научитесь отлаживать и улучшать свой код. Перейдете от хаотичных экспериментов к стабильной разработке через AI
• Новичкам, которые хотят попробовать себя в создании продуктов без знаний программирования
  Пошагово освоите вайб-кодинг, научитесь собирать продукты от идеи до запуска. Создадите свои первые AI-проекты и поймете, как развиваться дальше

Освоите профессиональные инструменты для вайбкодинга:

• Claude Code
  Научитесь работать с AI-агентом как с полноценным напарником: быстро разбираться в больших проектах, генерировать код, вносить изменения и ускорять разработку в 2–5 раз
• Opencode
  Освоите современную AI-среду разработки и сможете удобно управлять агентами, контекстом и кодовой базой в одном рабочем процессе.
• Git и Github
  Перестанете бояться Git: научитесь безопасно работать с ветками, откатывать изменения, управлять историей проекта и использовать AI без риска сломать кодовую базу.
• API и базы данных Supabase
  Сможете быстро создавать backend для AI-приложений: подключать базы данных, авторизацию, API и хранение данных без сложной инфраструктуры.
• Skills, hooks и автоматизация
  Научитесь создавать собственные AI-скиллы, автоматизировать рутинные задачи и превращать AI-агентов в повторяемую систему работы

Программа:
4 воршкопа с практикой, программа актуализирована в апреле 2026 года

1. Введение в вайб-кодинг
Разберём, что такое вайбкодинг и почему разработка больше не сводится только к написанию кода руками
Вы поймёте:
— какие задачи уже можно делать без программиста
— где AI реально помогает, а где нужен разработчик
— чем отличаются чат, IDE-плагины и терминальные агенты
— как ставить задачи AI на естественном языке
Результат:
Научитесь формулировать задачи для ИИ на естественном языке так, чтобы получать предсказуемый и полезный результат — без долгих попыток и хаотичных правок

2. Как работают большие языковые модели (LLM) и агенты
Простыми словами разберём, что происходит под капотом: модели, reasoning (рассуждение), токены, провайдеры и агентный цикл
Вы научитесь:
— отличать обычный чат от AI-агента
— понимать разницу между Claude Opus, Sonnet и Haiku
— выбирать модель под задачу и бюджет
— считать примерную стоимость работы в токенах
— понимать цикл агента: план → действие → проверка → исправление
Результат:
Разберётесь в агентном цикле и сможете управлять поведением ИИ, получая предсказуемый и качественный результат, а не случайные ответы

3. Экосистема Claude и Claude Code
Познакомимся с инструментами Claude и разберём, почему Claude Code стал одним из ключевых инструментов вайбкодинга
Разберёте:
— Claude.ai, Artifacts, Claude Code и другие инструменты
— когда работать в браузере, а когда в терминале
— как Claude получает доступ к файлам и командам
— что такое Tools, Dispatch и агентная работа с проектом
— как запускать первые задачи в Claude Code
Результат:
На практике научитесь запускать задачи в Claude Code и получать результат в рамках реального проекта — от первой команды до работающего кода

4. Базовая веб-разработка для вайбкодера
Без глубокого погружения в программирование разберём базовые понятия, чтобы вы понимали, что именно создаёт ИИ
Вы поймёте:
— как устроены сайты и веб-приложения
— что такое клиент, сервер, HTTP и хостинг
— зачем нужны HTML, CSS, jаvascript и React
— что такое JSON, YAML и XML
— как читать структуру проекта и не теряться в файлах
Результат:
Будете читать структуру проекта, понимать файлы конфигурации (JSON, YAML, XML) и уверенно навигироваться в коде, чтобы корректировать, дорабатывать и развивать решения вместе с AI

5. GitHub, версии и публикация проекта
Научимся сохранять проект, откатывать неудачные изменения и публиковать результат в интернете
Вы научитесь:
— работать с Git и GitHub на базовом уровне
— создавать репозитории и коммиты
— понимать, зачем нужен контроль версий
— публиковать сайт через GitHub Pages
— использовать Netlify, Vercel и другие варианты деплоя
— выстраивать процесс: задача → код → коммит → публикация
Результат:

• Сможете сохранять изменения, откатываться к стабильным версиям и уверенно работать с Git и GitHub на базовом уровне.
• Поймёте, как устроен контроль версий, и будете использовать его в ежедневной работе

6. Рабочий процесс с Claude Code
Соберём понятный workflow, в котором Claude Code работает не как «чатик», а как полноценный исполнитель внутри проекта
Вы освоите:
— подключение Claude Code к репозиторию
— постановку задач агенту
— работу с файлами проекта
— проверку результата
— автоматические действия через GitHub Workflow
— цикл разработки: промпт → код → проверка → деплой
Результат:

• Сможете подключить Claude Code к репозиторию, ставить задачи агенту и управлять его работой в рамках реального проекта. Научитесь работать с файлами, проверять результат и быстро вносить изменения без хаотичных правок
• В результате вы выстраиваете полный цикл разработки: от формулировки задачи и генерации кода до проверки и деплоя — и можете стабильно доводить идеи до рабочего продукта
• Контекст инжиниринг: как получать качественный результат

7. Научимся управлять контекстом, чтобы AI лучше понимал проект, задачи и ваши требования
Разберёте:
— чем контекст отличается от промпта
— как контекст влияет на качество генерации
— как использовать системные инструкции
— что такое CLAUDE.md
— как работает режим планирования
— как делегировать задачи субагентам
Результат:

• Сможете управлять контекстом так, чтобы ИИ понимал проект, ограничения и задачи с первого раза. Научитесь отличать промпт от контекста и использовать системные инструкции для стабильной работы
• Разберётесь, как выстраивать планирование, делегировать задачи субагентам и задавать структуру работы через CLAUDE.md — в результате ИИ будет работать как управляемая система

8. Интеграции, API и базы данных (Supabase, Firebase)
Научимся подключать внешние сервисы и создавать приложения, которые работают с данными
Вы поймёте:
— что такое API и API-ключи
— как читать документацию API
— как безопасно хранить ключи в .env
— что такое MCP и зачем он нужен
— как использовать Supabase и Firebase
— как добавлять, читать и обновлять данные в приложении
Результат:

• Сможете подключать внешние сервисы через API, читать документацию и интегрировать нужную функциональность в свой проект. Научитесь безопасно работать с ключами и конфигурацией, не рискуя доступами
• Разберётесь с базами данных (Supabase, Firebase) и сможете реализовать базовую логику приложения: добавление, чтение и обновление данных — от простой формы до работающего сервиса

9. Скиллы, хуки и автоматизация
Разберём продвинутые возможности Claude Code: как обучать агента повторяющимся задачам и запускать автоматизации
Вы научитесь:
— использовать готовые скиллы Claude
— создавать собственные скиллы под свои задачи
— настраивать хуки до и после действий агента
— запускать агента по расписанию через cron и GitHub Actions
— автоматизировать отчёты, проверки, мониторинг и рутинные процессы
Результат:

• Сможете обучать агента под свои задачи, создавать собственные скиллы и настраивать поведение через хуки. Научитесь запускать автоматические сценарии по расписанию и выстраивать процессы без ручного участия
• В результате вы автоматизируете рутину — отчёты, проверки, мониторинг — и освобождаете время для задач, которые действительно требуют вашего участия

10. Безопасность при работе с ИИ-агентами
Отдельно разберём риски: галлюцинации, опасные действия агента, утечки ключей и prompt injection (промпт-инъекция)
Вы узнаете:
— какие ошибки чаще всего допускают AI-агенты
— как не дать агенту удалить или сломать важные данные
— что такое prompt injection
— как защищать AI-приложения
— как хранить ключи и доступы
— зачем нужен принцип минимальных прав и Row Level Security
Результат:

• Сможете распознавать типичные ошибки агентов и предотвращать критические действия — от удаления данных до некорректных изменений в проекте. Поймёте, как работают prompt injection и другие уязвимости, сможете учитывать их в работе
• Научитесь правильно хранить ключи и доступы, применять принцип минимальных прав и базовые механизмы защиты (включая Row Level Security), чтобы ваши проекты оставались устойчивыми и безопасными

Продажник:

• Python-разработчикам, которые хотят выйти на middle+/senior-уровень и глубже понимать язык.
• Выпускникам базовых курсов Python, готовым перейти к архитектуре, highload и промышленной разработке.
• Backend- и web-разработчикам, которые используют Django, FastAPI, REST API, SQLAlchemy и базы данных.
• Data Science и ML-инженерам, которым важно лучше понимать Python-экосистему, производительность и model serving.
• Разработчикам на других языках, которые хотят освоить Python на продвинутом уровне и применять его в реальных проектах.

• объектно-ориентированное программирование на продвинутом уровне;
• метаклассы, дескрипторы и динамическое поведение объектов;
• type hints и статическая типизация в Python-проектах;
• байткод, интерпретатор и особенности выполнения кода;
• управление памятью, сборка мусора и ограничения GIL.

• модульное, интеграционное и функциональное тестирование;
• pytest, фикстуры, моки и организация тестовой инфраструктуры;
• SOLID, паттерны проектирования и рефакторинг;
• DDD и проектирование бизнес-логики;
• Clean Architecture и разделение ответственности;
• Event-Driven Architecture и микросервисы.

• Django и работа с ORM;
• проектирование REST API и API-first подход;
• FastAPI для высокопроизводительных веб-сервисов;
• SQLAlchemy и взаимодействие с базами данных;
• транзакции, индексы, репликация и шардирование;
• GraphQL, RPC и интеграция сервисов;
• аутентификация, авторизация и защита веб-приложений.

• обработка и анализ данных с NumPy и Pandas;
• визуализация данных с Matplotlib и Seaborn;
• работа в Jupyter Notebook;
• основы ML Engineering и обучение моделей;
• PyTorch, TensorFlow и Hugging Face;
• LLM, inference и model serving;
• хранение, обработка и подготовка больших данных.

• профилирование и оптимизация Python-кода;
• многопоточность, процессы и межпроцессное взаимодействие;
• асинхронное программирование и asyncio;
• event loop и устройство async/await;
• ускорение критических участков с помощью C, Cython, PyPy и FFI;
• подходы к разработке highload-приложений на Python.

• сравнение Python и Go в backend-разработке;
• основы синтаксиса и стандартной библиотеки Go;
• горутины, каналы и конкурентное выполнение;
• планировщик Go и особенности производительности.

• Понимание внутреннего устройства Python и особенностей выполнения кода.
• Навыки проектирования архитектуры сложных backend-систем.
• Умение писать тестируемый, поддерживаемый и расширяемый код.
• Опыт работы с Django, FastAPI, REST API, SQLAlchemy и базами данных.
• Понимание асинхронного программирования, многопоточности и highload-подходов.
• Навыки оптимизации производительности Python-приложений.
• Знакомство с инструментами Data Science, ML Engineering, LLM и Big Data.
• Понимание микросервисной архитектуры, DDD, Clean Architecture и Event-Driven Architecture.

1. Пикинг и ранняя остановка при последовательном тестировании
2. Групповое последовательное тестирование
3. CUPED - метод увеличения статистической мощности A/B-тестов
4. Выбросы (outliers), разбалансировка (leverage) и влиятельные наблюдения (influential observations)
5. Квантильная регрессия в каузальном анализе
6. Полное руководство по сравнению распределений
7. Байесовский бутстреп
8. Онлайн-регрессия
9. Метамодели
10. Теорема Фриша-Во-Ловелла
11. Двойное несмещ. ML (часть 2)
12. Двойное несмещ. ML (часть 1)
13. Анализ смещения из-за опущенной переменной
14. Синт. контроль

• На основе реального тестового задания на позицию Junior Django Developer, будет создан сайт по поиску маршрутов. Сайт будет создан на основе Django 3.1

• Базовые знания Python и html

• Для начинающих разработчиков на Python, кому интересно как создавать сайты на основе Django

• Абсолютные новички в программировании (в курсе специально рассматриваются вводные нюансы).
• Желающие улучшить свои знания и навыки по работе с Python.
• Практикующие программисты, изучающие Python в дополнение/переквалификация к языку(-ам) программирования которые знают (скучные для Вас лекции можно пропустить).

• Введение, FAQ и организационные моменты курса
• Установка Python и доп. софта, основы терминала, начало работы с Python
• Основы python | Уровень Beginner
• Основы Python | Уровень Beginner "Who Could"
• Практика | Работа с файловой системой, процессами | Уровень Beginner "Who Could"
• Поток выполнения, stack, функции, модули, пакеты | Уровень Advanced Beginner
• Объектно-ориентированное программирование в Python | Уровень Intermediate
• Работа с файлами, PIPE, fd, handle, байты, кодировки | Уровень Intermediate
• Хеш, хеш функции, хеш-таблицы set, dict | Уровень Intermediate
• Исключения (работа с ошибками) | Уровень Intermediate
• Опять Терминал | Переменные окружения, shell скрипты | Уровень Intermediate
• Пакетный менеджер pip в python, Виртуальное окружение | Уровень Intermediate
• Работа с Сетью Интернет, API, http, TCP/IP, сокеты | Уровень Intermediate

• Навыки программирования НЕ требуются, курс рассчитан как для абсолютных новичков (нюансы специально объясняются), так и для тех, кто имеет опыт или знают другой язык.
• Наличие компьютера с любой операционной системой (Windows, Linux, Mac).

1. Основные понятия
2. Знакомство со статистикой (тестирование гипотез, p-значение, доверительный интервал), часть 1
3. Знакомство со статистикой (тестирование гипотез, p-значение, доверительный интервал), часть 2
4. Введение в графовые каузальные модели
5. Виды смещений
6. Смещение, вызванное опущенной переменной, и как здесь помогает линейная регрессия
7. Плохие и хорошие контрольные переменные, часть 1
8. Плохие и хорошие контрольные переменные, часть 2
9. Инструментальные переменные, часть 1
10. Инструментальные переменные, часть 2
11. Разность разностей
12. Матчинг

• И при этом вы можете:
• Тратить минимум собственных сил на подготовку и объяснения
• Быстро и объективно проверять знания ученика
• Наладить дисциплину на своих уроках

• 10 минут. Проверка домашнего задания. Используются готовые тесты из этого проекта.
• 10–15 минут. Изучение нового материала. Используются видеоуроки из этого проекта.

• Экономите 20-25 минут на уроке
• Получаете интерес учащихся и дисциплину
• Делаете объяснения максимально наглядными и понятными
• Имеете возможность работать творчески и разнообразить свои уроки

• 35 видеоуроков
• 19 тестов
• 35 презентаций

• Ориентирован на учебники К.Ю. Полякова и Е.А. Ерёмина.
• Сочетается с любыми УМК и программами.

• 01 Введение в яз. пр-я Python. Его история. Первый запуск раб. среды.mp4
• 02 Стр-ра программы на яз. Python. Опер. и перем. Типы данных.mp4
• 03 Ввод и вывод данных в программах на языке Python.mp4
• 04 Линейные алгоритмы обработки целочисленных данных.mp4
• 05 Линейные алгоритмы обработки вещественных чисел.mp4
• 06 Разветвляющиеся алг-мы. Логический тип данных. Инстр-я ветвления.mp4
• 07 Разветвляющиеся алгоритмы. Сложные условия. Каскадные ветвления.mp4
• 08 Циклические алгоритмы. Цикл с предусловием.mp4
• 09 Циклические алгоритмы. Цикл с постусловием. Инстр-и упр-я циклом.mp4
• 10 Циклические алгоритмы. Цикл с параметром.mp4
• 11 Сложные циклические алгоритмы. Вложенные циклы.mp4
• 12 Этапы решения зад. на компьютере. Последоват. констр-е алг-ма.mp4
• 13 Функции.mp4
• 14 Применение функций при решении задач.mp4
• 15 Рекурсия.mp4
• 16 Списки.mp4
• 17 Обработка списков. Лин. поиск. Доб-е и удал-е эл-тов. Коп-е списков.mp4
• 18 Обработка списков. Двоичный поиск и сортировка.mp4
• 19 Символьные строки.mp4
• 20 Матрицы.mp4
• 21 Обработка исключений.mp4
• 22 Работа с файлами.mp4
• 23 Концепция ООП. Объекты и классы.mp4
• 24 Программирование объектной модели.mp4
• 25 Принципы ООП. Инкапсуляция.mp4
• 26 Принципы ООП. Наследование и полиморфизм.mp4
• 27 Основы графического интерфейса.mp4
• 28 Создание приложения с использованием виджетов.mp4
• 29 Создание граф. интерфейса без исп-я программы-визуализатора.mp4
• 30 Управление макетом графического интерфейса. Блочный макет.mp4
• 31 Управление макетом графического интерфейса. Сеточный макет.mp4
• 32 Рисование на форме.mp4
• 33 Модель обработки данных в приложении с графическим интерфейсом.mp4
• 34 Представление в приложении с графическим интерфейсом.mp4
• 35 Создание собственного виджета.mp4

• 01 Введение в яз. пр-я Python. Его история. Первый запуск раб. среды.pptx
• 02 Стр-ра программы на яз. Python. Опер. и перем. Типы данных.pptx
• 03 Ввод и вывод данных в программах на языке Python.pptx
• 04 Линейные алгоритмы обработки целочисленных данных.pptx
• 05 Линейные алгоритмы обработки вещественных чисел.pptx
• 06 Разветвляющиеся алг-мы. Логический тип данных. Инстр-я ветвления.pptx
• 07 Разветвляющиеся алгоритмы. Сложные условия. Каскадные ветвления.pptx
• 08 Циклические алгоритмы. Цикл с предусловием.pptx
• 09 Циклические алгоритмы. Цикл с постусловием. Инстр-и упр-я циклом.pptx
• 10 Циклические алгоритмы. Цикл с параметром.pptx
• 11 Сложные циклические алгоритмы. Вложенные циклы.pptx
• 12 Этапы решения зад. на компьютере. Последоват. констр-е алг-ма.pptx
• 13 Функции.pptx
• 14 Применение функций при решении задач.pptx
• 15 Рекурсия.pptx
• 16 Списки.pptx
• 17 Обработка списков. Лин. поиск. Доб-е и удал-е эл-тов. Коп-е списков.pptx
• 18 Обработка списков. Двоичный поиск и сортировка.pptx
• 19 Символьные строки.pptx
• 20 Матрицы.pptx
• 21 Обработка исключений.pptx
• 22 Работа с файлами.pptx
• 23 Концепция ООП. Объекты и классы.pptx
• 24 Программирование объектной модели.pptx
• 25 Принципы ООП. Инкапсуляция.pptx
• 26 Принципы ООП. Наследование и полиморфизм.pptx
• 27 Основы графического интерфейса.pptx
• 28 Создание приложения с использованием виджетов.pptx
• 29 Создание граф. интерфейса без исп-я программы-визуализатора.pptx
• 30 Управление макетом графического интерфейса. Блочный макет.pptx
• 31 Управление макетом графического интерфейса. Сеточный макет.pptx
• 32 Рисование на форме.pptx
• 33 Модель обработки данных в приложении с графическим интерфейсом.pptx
• 34 Представление в приложении с графическим интерфейсом.pptx
• 35 Создание собственного виджета.pptx

• 01-02 Тест. Введение в Python. Структура программы.mtf
• 03 Тест. Ввод и вывод данных в программах на языке Python.mtf
• 04-05 Тест. Линейные алгоритмы обработки числовых данных.mtf
• 06-07 Тест. Разветвляющиеся алгоритмы.mtf
• 08-09 Тест. Циклические алгоритмы. Циклы с предусловием и постусловием.mtf
• 10-11 Тест. Циклические алгоритмы. Циклы с параметром. Вложенные циклы.mtf
• 12-13 Тест. Последовательное конструирование алгоритма. Функции.mtf
• 14-15 Тест. Применение функций. Рекурсия.mtf
• 16 Тест. Списки.mtf
• 17-18 Тест. Обработка списков.mtf
• 19-20 Тест. Символьные строки и матрицы.mtf
• 21-22 Тест. Обработка исключений и работа с файлами.mtf
• 23-24 Тест. Концепция ООП. Программирование объектной модели.mtf
• 25-26 Тест. Принципы ООП.mtf
• 27-28 Тест. Основы граф. интерфейса. Созд-е прил-я с исп-ем виджетов.mtf
• 29 Тест. Созд-е граф. интерфейса без исп-я программы-визуализатора.mtf
• 30-31 Тест. Управление макетом графического интерфейса.mtf
• 32 Тест. Рисование на форме.mtf
• 33-34 Тест. Модель и представление.mtf

• 01-02 Тест. Введение в Python. Структура программы.docx
• 03 Тест. Ввод и вывод данных в программах на языке Python.docx
• 04-05 Тест. Линейные алгоритмы обработки числовых данных.docx
• 06-07 Тест. Разветвляющиеся алгоритмы.docx
• 08-09 Тест. Циклические алгоритмы. Циклы с предусловием и постусловием.docx
• 10-11 Тест. Циклические алгоритмы. Циклы с параметром. Вложенные циклы.docx
• 12-13 Тест. Последовательное конструирование алгоритма. Функции.docx
• 14-15 Тест. Применение функций. Рекурсия.docx
• 16 Тест. Списки.docx
• 17-18 Тест. Обработка списков.docx
• 19-20 Тест. Символьные строки и матрицы.docx
• 21-22 Тест. Обработка исключений и работа с файлами.docx
• 23-24 Тест. Концепция ООП. Программирование объектной модели.docx
• 25-26 Тест. Принципы ООП.docx
• 27-28 Тест. Основы граф. интерфейса. Созд-е прил-я с исп-ем виджетов.docx
• 29 Тест. Созд-е граф. интерфейса без исп-я программы-визуализатора.docx
• 30-31 Тест. Управление макетом графического интерфейса.docx
• 32 Тест. Рисование на форме.docx
• 33-34 Тест. Модель и представление.docx

• Памятка «Основы программирования на языке Python».pdf