Как создаются успешные продукты? Не всегда всё так красиво, как в рекламе 😯

Ты когда-нибудь задумывался, как на самом деле создаются продукты, которые захватывают рынок? Не хватает теории = нужен реальный опыт ❤️

На курсе «Product Manager IT-проектов» ты не просто научишься теории, а реально создашь продукт, который может стать твоим портфолио. И вот только несколько моментов, которые ты поймешь уже на старте:

❤️ Составишь финансовую модель для продукта и сделаешь CJM для реальных пользователей.
❤️ 15 домашних заданий, которые реально пригодятся на позиции Product Manager.
❤️ Проведешь CustDev-интервью с реальными пользователями — да, прямо в процессе обучения!
❤️ В финале тебя ждет реальное продуктовое интервью — без трюков, с реальными кейсами и требованиями.
❤️ Партнёрство с Avito: прояви себя — и они могут пригласить тебя.

Пройди тест и убедись - нам есть, чему тебя научить.

Только для подписчиков канала 🤫

❤️ Доступ к записи вебинара «Портрет продакт-менеджера в 2025 году» — получи дополнительные знания!
❤️ Промокод PM5 — чтобы попасть на курс по самой выгодной цене, успей подать заявку до 20 июня. После этого стоимость курса будет стандартной.

Хотите узнать больше и воспользоваться скидкой?
❤️ Переходи по ссылке: https://otus.pw/R5QT/

____
Проект выпускницы курса
В каких случаях не стоит становиться продакт-менеджером
Отзыв

Берём пример 🙂

#Otus_мемы #itmemes

Ты все еще думаешь, что в IT достаточно просто знать язык программирования?
Важно не только знать язык — важно понимать, как эти знания применить!

📆 18 июня — не трать время на пустые разговоры, давай разберемся, как всё работает на практике.
Записывайся по ссылкам ⬇️

🟣 Готов ли ты к следующему шагу в IT-карьере? Круглый стол с СОО, СТО и DevOps-лидом
Рассмотрим практический опыт от реальных СОО и СТО, разберем компетенции СОО, которые помогут понять слушателям готовы ли они к следующему шагу в карьерной лестнице.

🟣 Ты не тимлид, ты просто старший разработчик: разберем где проходит граница
Тимлид - это менеджер. И оценивают его как менеджера, а не как инженера. Поэтому поговорим о том, как перестроиться в эту сторону.

🟣 Реверс инжиниринг пакетных инсталляторов в Windows
В результате вебинара вы получите базовые навыки анализа пакетных инсталляторов и понимание их защитных механизмов.

🟣 Observability в LLM: как анализировать поведение моделей с помощью Langfuse
Вы поймёте, как устроены execution traces, как использовать их для отладки и анализа LLM-приложений, и почему observability — это не опция, а обязательный компонент зрелой AI-системы.

Хотите научиться уверенно тестировать API и запускать автоматизированные проверки с нуля?

Приходите 19 июня в 20:00 на бесплатный вебинар и разберите пошагово, как использовать Postman и JavaScript для автоматизации тестирования!

Итог — вы:
✔️ Освоите автоматизацию в Postman
✔️ Научитесь работать с переменными и скриптами
✔️ Поймёте лучшие практики API-тестирования

Сделайте уверенный шаг в автоматизацию API.
📎 Регистрация

Урок приурочен к старту курса "JavaScript QA Engineer", на котором вы научитесь организовывать комплексное автоматизированное тестирование веб-приложений.

🥀Отзыв выпускника
🌷Вступительный тест

Никто не обещал, что будет легко.

🔔 Сегодня, 19 июня — не будем тратить время на пустые слова.
– Только живые примеры
– Только хардкорные задачки
– Только реальные навыки.

Записывайся по ссылкам:

〰️ JPQL: как писать запросы, которые не сломают Hibernate
Узнайте, как писать JPQL-запросы, которые ускорят Hibernate в 5 раз, избегая критических ошибок, тормозящих 80% проектов!

〰️ Инструменты ИИ для системного аналитика: автоматизируем рутину и улучшаем эффективность
Обзор топ-3 инструментов генеративного ИИ для СА: как их адаптировать под задачи анализа требований, документирования и визуализации данных. Лайфхаки и подводные камни.

〰️ Разделяй и абстрагируй: как создавать понятный С++ код
Составим список советов "на каждый день" по улучшению кодовой базы вашего проекта.

〰️ Grafana — продвинутое использование
На вебинаре вы узнаете, как выйти за рамки базовых панелей и построить гибкую, автоматизированную и эффективную систему визуализации данных под любые задачи.

〰️ Смарт-процессы. Выделение смежных процессов и рабочих мест
На уроке рассмотрим: создание и настройку смарт-процессов. Возможности связи с другими элементами и сценарии использования смарт-процессов.

〰️ Использование ИИ Архитектором 1С
На открытом уроке участники узнают, как интегрировать ИИ в свою работу — от анализа архитектурных схем до генерации понятной документации.
Вы получите готовые промты и алгоритмы для автоматизации документирования.

〰️ SQL: Расширяем понимание индексов в PostgreSQL и MS SQL Server
В результате вы сможете лучше ориентироваться в возможностях индексирования в PostgreSQL и MS SQL Server и повысить эффективность работы с БД за счёт грамотного выбора индексации.

〰️ Как создать героя и злодея, которых запомнят надолго
На вебинаре рассмотрим психотипы, и как с ними работать в игре, как на их основе построить характер персонажа и его окружение.

〰️ Postman + JavaScript: быстрый старт в автоматизированном тестировании
Сделайте уверенный шаг в автоматизацию API!

Почему стандартные дашборды в Grafana — это прошлый век?

Если вы как и многие используете Grafana для базовых панелей мониторинга, то вы наверняка сталкивались с ограничениями стандартных настроек. Системы наблюдения могут дать больше, и мы покажем, как это сделать!

📌 19 июня в 20:00 на вебинаре «Grafana — продвинутое использование»
___
Задача, которую мы решаем в этом вебинаре, прямо связана с тем, о чём мы уже говорили в нескольких статьях:

Grafana Stack: закрываем все современные потребности Observability
В этой статье мы поговорим о том, как можно реализовать observability с помощью сервисов стека Grafana.

Деплоим Grafana Dashboard через ArgoCD
В статье подробно рассмотрим подход Monitoring as Code (MaC), который позволяет управлять мониторингом с помощью конфигурационных файлов, обеспечивая гибкость и надёжность.

Kubernetes Observability: Prometheus and Grafana
Узнаем, как установить Prometheus и Grafana, настроить источник данных Prometheus для Grafana и панель инструментов.

Алерты Grafana в виде кода: Начните работу с Terraform и Grafana Alerting
Присоединяйтесь к нам для знакомства с новой функциональностью провайдера Terraform для Grafana Alerting.

🙂 Бонус: Новым студентам дарим welcome-скидку в размере 3000₽ в виде бонусных баллов на любые курсы.

✉️ Регистрируйтесь и готовьте вопросы эксперту.

Ты готов стать настоящим лидером в IT?

🔥 Прокачай свои навыки с курсами по управлению в июле (промокоды вы найдете в статье)

Пора вывести свои навыки управления проектами и архитектурой на новый уровень.
В июле мы запускаем три мощных курса для тех, кто хочет стать главным связующим звеном между бизнесом и разработкой.

🙂 В этом лонгриде мы расскажем, для кого предназначены наши курсы, почему они важны для вашего профессионального роста и что конкретно вы получите, чтобы стать более уверенным и эффективным руководителем, способным взять на себя ответственность за команды, проекты и решения на высшем уровне.

До встречи на занятиях.

Полезные материалы по MLOps

MLOps — это не только про модели, но и про масштабирование, автоматизацию и эффективное внедрение в продакшн. ➕ промокод на обучение MLOPS_5

Собрали мощную подборку — пригодится каждому, кто хочет развивать нженерные навыки в ML.

📘 Рекомендуемые книги

«Engineering MLOps» — Эммануэль Радж
Получите полное представление о MLOps, конвейерах CI/CD, создании решений на основе машинного обучения, разработке микросервисов, а также о развертывании и мониторинге моделей в различных средах с использованием популярных инструментов.

«Building Machine Learning Powered Applications» — Эмануэль Амейсен
Книга учит необходимым навыкам проектирования, разработки и развертывания приложений на основе машинного обучения.

«Practical MLOps» — Ноа Гифт и Альфредо Деза.
Книга даёт базовые знания о различных инструментах и методах разработки машинного обучения, а также учит применять полученные знания в реальной производственной среде.

«Building Machine Learning Pipelines» — Ханнес Хапке и Кэтрин Нельсон
Книга объясняет, как использовать TensorFlow, Apache Beam, Kubeflow и другие инструменты для построения эффективных конвейеров машинного обучения.

«Introducing MLOps» — Марк Тревейл
В книге представлены ключевые концепции MLOps, которые помогут специалистам по данным и инженерам приложений не только операционализировать модели ML для управления реальными изменениями в бизнесе, но и поддерживать и улучшать эти модели с течением времени.

📎 Электронные ресурсы

MLPops — откройте для себя инструменты ML и MLOps.
ml-ops.org — ресурс, содержащий статьи о лучших практиках MLOps, руководства и стандарты.
MLflow — позволяет отслеживать эксперименты, упаковывать модели в переносимый формат и вести реестр версий.
DataRobot — платформа для MLOps-инженеров, предоставляет инструменты для подготовки данных, выбора моделей, их обучения и развёртывания.

📱 Рекомендуемые видео

Основы Terraform в Yandex Cloud – автоматизируем облачную инфраструктуру
Хотите быстро и без ошибок развертывать облачную инфраструктуру? Освойте Terraform и научитесь управлять Yandex Cloud с помощью кода.

MLFlow и переобучение ML-моделей
Познакомимся с MLFlow, рассмотрим, как данный инструмент позволяет сохранять результаты и артефакты моделей; лучшие варианты для отправки в Prod / Staging среду.

MLFlow - версионирование экспериментов
Вы узнаете, как реализовать развернуть и настроить MLFlow локально и в облачной среде, как добавить в свой код логирование параметров экспериментов и как сохранить ваши обученные модели в реестр моделей для их дальнейшего переиспользования на основе полученных метрик.

Проводим эксперименты в ClearML
Познакомимся, каким образом работает ClearML, и как в пару строчек кода можно запустить эксперименты и удобно сравнить их через интерфейс.

Разрабатываем pipeline в ClearML и удаленный запуск на сервер
Разобьем сложный python код на части, превратим его в pipeline - и само обучение запустим на удаленной машине (все настройки проведем с 0).

AutoML и подбор гипер-параметров
Посл занятия поймете основные целеполагание и основные принципы работы AutoML, способы подбора гиперпарамеров, их плюсы и минусы и получат базовые навыки работы с инструментами для автоматизации подбора моделей и гиперпараметров.

Автоматизация ML-экспериментов с помощью GitLab CI/CD и CML - выводим разработку моделей на новый уровень!
Узнаете, как создать непрерывный цикл разработки и обучения ML-моделей.

📌 Сохраняйте, чтобы не потерять и делитесь с коллегами — пригодится каждому, кто хочет развиваться в инженерии.

Застрял в своей профессии и не знаешь, как сделать следующий шаг?

Мы знаем, как тебе помочь — OTUS дарит скидку 20% на все курсы осени 🍁

❤️ Ты освоишь навыки, которые помогут тебе продвинуться в карьере или кардинально сменить профессию.
❤️ Ты получишь практический опыт на реальных кейсах, а не просто общую теорию.
❤️ Опытные эксперты из российских и зарубежных IT-компаний(Лаборатория Касперского, Авито, Mail.ru Group, Сбербанк, OZON и др)
❤️ Мы не предлагаем предзаписанные уроки - только живые сессии с возможностью задавать вопросы и получать прямую обратную связь.
❤️ Методики обучения — это не просто набор знаний. Для каждой программы курса разработаны методики, соответствующие актуальным требованиям отрасли. Преподаватели используют свои глубокие знания и практические навыки, чтобы студенты получали актуальные и эффективные инструменты для работы.

Важно не просто получить диплом, а реальный результат, который можно сразу применить.

Время строить карьеру, а не ждать чуда — скидка действует до конца июня ⏰

Группы уже формируются — успей записаться!

Еженедельный дайджест

👉 Познакомься с магией IT героев — узнай, какой персонаж из фэнтези IT подойдёт тебе.

🎦 Записи трансляций вебинаров недели — специально для тех, кто пропустил их в будни!

❤️Всем, кто хочет развивать инженерные навыки в ML — собрали мощную подборку полезных материалов

❤️Не знаешь, как предотвратить кибератаки? Тогда ты просто не в теме — подборка статей

🎦 ИИ заменит тестировщиков? Или это очередной миф? — запись курсового вебинара

❤️Как создаются успешные продукты? — полезные материалы для курса «Product Manager IT-проектов»

👉 Встречайте: поколение Z в IT

❤️Почему стандартные дашборды в Grafana — это прошлый век? — подборка статей

💜 Реальные карьерные успехи выпускников курса «Алгоритмы»

👩‍💻 3 ключевых курса по управлению в IT

🔔 Раннее бронирование - скидка на курсы осени

Хороших выходных ❤️

Готовы прокачать свои навыки?

💬 OTUS приготовил серию бесплатных вебинаров по программированию последней недели июня.

Никакой воды — только практичные знания и крутые спикеры!
Регистрируйтесь по ссылкам ⬇️

🔵 Два подхода DDD: Rich Model vs Anemic Model — 24 июня в 20:00
Разберем, чем анемичная модель (Anemic Model) отличается от богатой (Rich Model), рассмотрим, когда что выбрать. Оценим преимущества и недостатки каждой из моделей.

🔵 Юнитесты на Java: как новичку поймать баги за 5 Секунд? — 24 июня в 20:00
Создадите свой первый тест на Java, поймёте, как тестировать методы с исключениями, и начнёте писать код, которым можно гордиться.

🔵 Юнит тесты для многопоточного кода — 25 июня в 20:00
Сможете писать стабильные unit-тесты для многопоточного кода, выявлять гонки и дедлоки, а также эмулировать задержки для надёжного тестирования.

🔵 Продвинутые методы архивации: LZ77/78 — 25 июня в 20:00
Завершающее практическое занятие для тех, кто хочет освоить продвинутые алгоритмы и увидеть их применение в реальном проекте.​​​​​​​​​​​​​​​​

🔵 Spring Boot Actuator: основы мониторинга и управления приложением — 25 июня в 20:00
Вы разберётесь в базовых функциях Spring Boot Actuator и поймёте, как начать использовать его для небольших приложений.

🔵 Основы аннотаций типов в Python — 26 июня в 20:00
В результате вебинара вы поймете, зачем нужны аннотации типов, научитесь их использовать в своих проектах и узнаете, как применять статическую типизацию для повышения надежности кода. Так вы сможете писать более безопасный и поддерживаемый код.

Бесплатные уроки от OTUS 🦉

Запишитесь на бесплатные онлайн-уроки от настоящих мастеров своего дела — практиков, которые не просто передадут вам ценные знания, но и помогут разгадать все магические заклинания, которые возникают на вашем пути.

✌️ 23 июня (понедельник)

Обновления Windows: что должен знать администратор?

Технологии продвинутого Data Science: что под капотом?

✌️ 24 июня (вторник)

Как учиться Linux: пошаговый план для будущего администратора

Почему не отслеживать метрики в IT-компании - плохая идея?

✌️ 25 июня (среда)

Юнитесты на Java: как новичку поймать баги за 5 Секунд?

Продвинутые методы архивации: LZ77/78

Spring Boot Actuator: основы мониторинга и управления приложением

✌️ 26 июня (четверг)

Основы аннотаций типов в Python

🔮 Все вебинары и магические события ждут вас в нашем календаре мероприятий.

Ты уже нашел своего персонажа в IT?

#анонс

Что нового?

2025 год принес важные обновления в мир компьютерного зрения. Одним из самых ярких трендов стали модели Anything (SAM) и SAM2. Эти технологии переворачивают стандартные подходы к сегментации изображений и видео, делая процесс более доступным, быстрым и точным.
SAM позволяет сегментировать объекты с минимальными подсказками и даже на данных, которых она не видела раньше.
В сочетании с инструментами вроде YOLO этот подход открывает новые горизонты для разработки и исследований.

Если вы хотите узнать, как модели без CNN могут переродить компьютерное зрение, рекомендую вернуться к нашему материалу — "Swin Transformer V1 и V2 — лучшие модели компьютерного зрения не на основе CNN".

🔗 Прочитать статью

В нём мы подробно описали, как Swin Transformer меняет правила игры, внося фундаментальные изменения в то, как мы обучаем и используем нейросети для компьютерного зрения.

Но что это значит для вас ❓

Если вы до сих пор работаете с базовыми моделями компьютерного зрения, самое время обновить свои знания и освоить новые подходы. Преподаватели курсов OTUS по компьютерному зрению внимательно следят за последними трендами и готовы научить вас применять эти модели на практике.

Компьютерное зрение
Компьютерное зрение. Advanced