Основы IT для непрограммистов

Начните понимать, о чем с вами говорят работодатели, заказчики и клиенты.
Онлайн-курс
Длительность
10 модулей с онлайн-занятиями
Практика и теория
Онлайн-уроки и задания на платформе
Поддержка
От куратора и преподавателя в течение всего обучения
О курсе
Сфера IT уже давно включает в себя специалистов по разным направлениям, которые куда шире, чем программирование.
Какими базовыми знаниями нужно обладать специалистам, реализующим IT-продукты? Какие сферы есть в IT и какую из них выбрать? Как не поддаться неверным стереотипам и улучшить навыки взаимодействия с IT-миром?
Обо всем на нашем курсе!
Познакомитесь с основными
терминами мира программирования
Поймете и опровергнете мифы
о программистах и мире IT
Подготовитесь к общению
со специалистами в сфере разработки
Кому подходит курс
Новичкам, которые хотят связать деятельность с IT
и всем, кому интересна сфера IT
Специалистам в сфере смм и маркетинга, взаимодействующих со сферой IT
Специалистам в сфере продаж, реализующим цифровые продукты
HR-специалистам в IT-компаниях и IT-рекрутерам
Бизнес- и системным аналитикам, работающим над проектами совместно с разработчиками
Специалистам по созданию образовательных курсов в сфере IT
Владельцам микро- и малого бизнеса
IT project-менеджерам
Автор курса
Наталья Кайда
Технический писатель, переводчик, энтузиаст Python. Живу в Тегеране, работаю в команде местной криптобиржи. В свободное время делюсь знаниями и опытом со всеми, кто разделяет мою страсть к ИТ и Python.
Программа курса
Введение
О чем этот курс и для кого он предназначен.
Модуль 1. Мифы и заблуждения о программировании
Предисловие: обсудим стереотипные представления о разработчиках.

1. Программисты печатают с космической скоростью и обладают сверхъестественной памятью.
Узнаем, чем разработчики занимаются на самом деле, и как им удается писать код, не запоминая наизусть все существующие конструкции языка программирования.
2. Программирование и математические способности.
Разберемся, насколько справедливо мнение о том, что программисту необходимо отличное знание математики, и есть ли отрасли разработки, где математика не нужна.
3. Программирование: врожденный дар или опыт.
Можно ли освоить программирование, не обладая выдающимся талантом, и какая мотивация для вхождения в ИТ является заведомо ошибочной.
4. Знание английского языка для программиста необязательно.
Выясним, чем может навредить пренебрежительное отношение к изучению английского, и какие преимущества дает хорошее знание языка.
5. После 5 лет учиться программированию уже поздно.
Миф о том, что к изучению программирования нужно приступать как можно раньше, заставляет многих людей думать, что их поезд уже ушел. Разберемся, насколько это соответствует действительности.
6. Почему программист не может починить принтер.
Должен ли разработчик уметь делать все, что хоть отдаленно относится к программированию и обслуживанию компьютерного оборудования? Расскажем об узкой специализации в ИТ.
7. Кодер, разработчик и программист: синонимы или разные ступени профессионализма?
Разберемся в профессиональной градации ИТ-специалистов и выясним, чем программисты отличаются от кодеров.

Тесты по модулю 1
Модуль 2. IT-профессии: какие есть и какую выбрать
Предисловие: узнаем, почему программистам нужно постоянно учиться и совершенствоваться.

1. Разработчики ПО: десктоп, мобильные, веб, облачные, геймдев.
Расскажем о профессиональной классификации в ИТ-индустрии и о том, какие типы программного обеспечения создаются в различных нишах.
2. Джуны, мидлы, сеньоры.
В ИТ-индустрии принято делить разработчиков не только по специализации, но и по уровню профессионального развития. Выясним, как распределяются обязанности джунов, мидлов и сеньоров.
3. Тимлиды, девопсы, архитекторы.
Узнаем, какие профессионалы составляют высшую касту ИТ-специалистов и чем именно они занимаются.
4. Перспективные профессии: дата-сайентисты, разработчики ИИ, этичные хакеры, блокчейн-разработчики.
Поговорим о нескольких интересных направлениях, на которые стоит обратить всем, кто только задумывается о начале карьеры в ИТ.
5. Как выбрать ИТ-направление для себя.
Приведем несколько полезных советов о том, как сделать оптимальный выбор на основе личных интересов, сильных сторон и навыков.
6. Можно ли войти в ИТ, если нет способностей к программированию.
В ИТ-компаниях всегда нужны специалисты, которые не задействованы в написании кода. Расскажем, как найти себе занятие по душе, если нет желания программировать.

Тесты по модулю 2
Модуль 3. Языки, фреймворки, библиотеки, базы данных и стеки
Предисловие: выясним, сколько языков программирования уже придумано.

1. Самые популярные и востребованные языки программирования.
Узнаем, какие из языков программирования сейчас пользуются повышенной популярностью и какие имеют все шансы на попадание в топ-10.
2. Чем языки программирования отличаются друг от друга.
Обсудим классификацию языков программирования в соответствии с критерием «человекопонятности» и покажем примеры простейшего кода.
3. Фреймворки и библиотеки.
Разберемся, что такое фреймворки и библиотеки, чем они отличаются друг от друга, и какие преимущества дают разработчику.
4. Базы данных.
Существует два основных типа баз данных – реляционные и нереляционные. Расскажем, чем они отличаются друг от друга, и почему ни одно веб-приложение не может обойтись без базы данных.
5. Платформы Kubernetes и Docker.
Для обслуживания огромного количества посетителей веб-приложениям необходима автоматическая система масштабирования. Узнаем, как для решения этой задачи применяют Kubernetes и Docker.
6. Стеки.
Термин «стек» имеет несколько значений и производных: расскажем, что означает фуллстек и почему переполненный стек – это плохо.
7. Нужно ли учить язык программирования непрограммисту и с какого начать.
Базовые навыки программирования пригодятся даже в том случае, если нет цели сделать карьеру в ИТ. Рассмотрим, какие языки стоит выучить.

Тесты по модулю 3
Модуль 4. Большие данные, ИИ, машинное обучение, нейронные сети
Предисловие: узнаем, почему Илон Маск не доверяет искусственному интеллекту.

1. Что такое большие данные и зачем их анализировать.
Расскажем, какие данные считаются большими, откуда они поступают, и где хранятся.
2. Цели анализа больших данных.
Анализ Big Data дает точные ответы на самые важные для бизнеса вопросы – узнаем, какие именно.
3. Искусственный интеллект и его технологии.
В отношении терминов, описывающих технологии ИИ, существует определенная путаница. Выясним, как эти технологии связаны между собой.
4. Способы обучения нейронных сетей.
Для практического применения нейронную сеть нужно обучить – расскажем, какие методы обучения существуют.
5. Как создать нейронную сеть самостоятельно.
Собственную нейронку можно создать по видео-туториалу. А еще можно обучить готовую под свои задачи.
6. Заблуждения и мифы об ИИ.
Могут ли нейронные сети оставить нас без работы? Возможна ли спонтанная эволюция ИИ? Ответим на эти и другие важные вопросы об искусственном интеллекте.

Тесты по модулю 4
Модуль 5. Шифрование, кодирование и хеширование данных. Информационная безопасность
Предисловие: выясним, что является важнейшим ресурсом современного бизнеса – и одной из приоритетных задач ИТ.

1. Разница между шифрованием, кодированием и хешированием.
Эти термины очень часто используются в качестве синонимов. Узнаем, насколько это верно с технической точки зрения.
2. Шифрование
Поговорим о самых распространенных методах шифрования информации, и о том, где эти методы применяются.
3. Хеширование
Расскажем о методе преобразования информации, который позволяет надежно защищать пароли и создавать цифровые подписи файлов.
4. Кодирование
Узнаем, для чего применяют кодирование, и покажем, как выглядит текст в различных кодировках.
5. Информационная безопасность
Обсудим распространенные виды киберпреступлений и главную причину появления новых типов криминальной активности в интернете.
6. Специалисты по информационной безопасности
Перечислим профессии, связанные с обеспечением кибербезопасности, и расскажем о классификации хакеров.

Тесты по модулю 5
Модуль 6. Компьютерные сети: виды, протоколы, адреса, клиенты и серверы
Предисловие: о чем пойдет речь в этом модуле.

1. Что такое компьютерная сеть.
Узнаем, какое оборудование входит в компьютерную сеть.
2. Виды сетей.
Поговорим о классификации сетей по масштабу и типу используемой технологии соединения устройств.
3. Провайдеры и точки обмена трафиком.
Для выхода в интернет пользователи подключаются к провайдеру. Расскажем, к чему подключаются провайдеры.
4. Адреса устройств в интернете.
Для общения в сети компьютеры используют различные адреса – покажем, как они выглядят.
5. DNS серверы.
Расскажем о сервисе, который преобразует числовые адреса, понятные только компьютеры, в доменные имена, привычные пользователям.
6. Протоколы и сетевые модели.
Обмен данными в интернете происходит по особым правилам – перечислим самые важные протоколы и сетевые модели.
7. Клиенты и серверы.
Во время взаимодействия в сети одни устройства выполняют роль клиентов, а другие – серверов. Разберемся, к какому типу относятся наши смартфоны и ноутбуки.
8. ПО для запуска сервера на локальном компьютере.
Захотелось установить Wordpress на свой ноутбук? Расскажем, какая программа для этого нужна.
9. Облачные серверы.
Крупные компании разворачивают свои приложения на серверах нового поколения – обсудим их преимущества.

Тесты по модулю 6
Модуль 7. Интернет вещей
Предисловие: узнаем, когда появился термин «интернет вещей» и что именно под ним подразумевается.

1. Какие «вещи» входят в IoT.
Перечислим устройства, которые составляют интернет вещей, и способы подключения к сети.
2. Технологии и протоколы IoT.
Расскажем, как к интернету подключаются устройства, не поддерживающие межсетевой протокол IP, и какую роль в этом играют шлюзы.
3. Возможности и преимущества интернета вещей.
Объем данных, поступающий от IoT – огромен. Рассмотрим, какую пользу бизнес может из них извлечь.
4. Недостатки и риски IoT.
У любой отличной технологии есть темная сторона – узнаем, какую опасность для владельца представляет постоянное подключение вещей к IoT.
5. Основные тренды и связь интернета вещей с другими технологиями.
IoT – один из основных столпов интернета будущего: расскажем, как он связан с метавселенной и смежными технологиями.

Тесты по модулю 7
Модуль 8. Алгоритмы, структуры данных, паттерны проектирования
Предисловие: расскажем, из чего состоит фундаментальная, общая для всех языков программирования основа разработки.

1. Алгоритмы
Обсудим концепцию алгоритма и приведем пример того, как знание нужного алгоритма упрощает решение сложной задачи.
2. Структуры данных
Для эффективного решения практических задач разработчикам необходимо отлично разбираться в структурах данных – расскажем об основных типах.
3. Шаблоны проектирования
Перечислим основные шаблоны и поговорим о том, как знание паттернов проектирование упрощает разработку сложных проектов.
4. Антипаттерны
Объясним, что в разработке называется «костылями» и «спагетти-кодом».

Тесты по модулю 8
Модуль 9. Блокчейн, децентрализованные приложения и Web3
Предисловие: узнаем о связи блокчейна с интернетом будущего.

1. Основные концепции блокчейна.
Расскажем о трех ключевых концепциях, на которых основан блокчейн – реестре, смарт-контрактах и криптографических методах.
2. Как работает блокчейн.
Разберемся с основными принципами работы блокчейна – записью транзакций, достижением консенсуса, связыванием блоков в цепь и предоставлением доступа к реестру.
3. Виды блокчейн-платформ.
Узнаем о классификации и особенностях различных блокчейнов.
4. Децентрализованные приложения.
На базе блокчейна разрабатывают веб-приложения нового типа – расскажем об их преимуществах по сравнению с обычными.
5. Новый этап эволюции интернета.
Поговорим о связи децентрализованных приложений с очередным витком развития интернета.

Тесты по модулю 9

Модуль 10. Технологии расширенной реальности и метавселенная
Предисловие: расскажем, почему начинающим разработчикам стоит обратить внимание на иммерсивные технологии.

1. XR и иммерсивные технологии
Выясним, что скрывается под собирательным термином XR, и какие технологии входят в понятие «расширенная реальность».
2. Метавселенная
Узнаем, как метавселенная выглядит сейчас и что ее ожидает в ближайшем будущем, а также рассмотрим связь метавселенной с интернетом вещей и искусственным интеллектом.
3. Технологический стек XR и метавселенной
Перечислим навыки, которые нужны программистам для создания XR-проектов и узнаем об отличиях XR-стека от других направлений разработки.

Тесты по модулю 10
Изучаете подготовительный материал
На платформе доступны видео-
и текстовые уроки и тесты
Коммуникация и обратная связь
Чтобы процесс обучения стал более интересным и комфортным, студенты получают от кураторов обратную связь.
Студенческое комьюнити
Возможность взаимодействовать с другими студентами, делиться опытом, получать бонусы для студентов Proglib.Academy
Стоимость курса
Вам понравится учиться у нас, или мы вернём деньги
Если вы решите, что обучение вам не подходит, мы оформим возврат денежных средств в течение 7 дней после старта обучения.
7 999 ₽
Осталось: 8 мест
Оплата сразу после регистрации.
Цена фиксированная при оплате онлайн единым платежом.
12 000 ₽
Если у вас остались вопросы, и вы не знаете, подходит ли курс лично вам, заполните форму, мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы.
Поможем с выбором
Отправляя заявку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Отзывы о наших курсах
Студенты
Преподаватели
Отличный курс по математике! Очень понятные и доходчивые объяснения от авторов. Прохождение помогло «восстановить» базовые знания школьной математики как раз такой и искал. Как итог смог решить экзаменационные примеры, которые перед прохождением
Михаил Шпильман
Отличный курс по математике! Очень понятные и доходчивые объяснения от авторов. Прохождение помогло «восстановить» базовые знания школьной математики как раз
Курс proglib academy очень понравился. Для меня ценно было то, что освещались фундаментальные темы по математике, которые я не проходил в университете. С точки зрения развития математической культуры, на мой взгляд, курс очень полезен. Понравились дополнительные занятия
Глеб Аксенов
Курс proglib academy очень понравился. Для меня ценно было то, что освещались фундаментальные темы по математике, которые я не проходил в университете.
С помощью курса proglib academy я хотел освежить знания и всегда иметь возможность вернуться к качественным заданиям и лекциям. Курс с этой задачей справился, так что благодарю!
Лев Аркашов
По наполнению курса, который я прохожу «Математика для Data Science Pro» нравится абсолютно все, разбираются все темы, в которые мне необходимо было погрузиться. Курс скорее для
По наполнению курса, который я прохожу «Математика для Data Science Pro» нравится абсолютно все, разбираются все темы, в которые мне необходимо было погрузиться. Курс скорее для продвинутых. Нравится подробный разбор доказательств, логичность изложения тем. Точно чувствую
Даниза Муссаева
Прохожу школьную математику в рамках курса «Математика для Data Science», в уроках очень подробно объясняются основы математики, что очень помогает более уверенно переходить к высшей математике, что является необходимым для Data Science. После каждого урока даётся задание, чтобы
Руслан Алиев
Прохожу школьную математику в рамках курса «Математика для Data Science», в уроках очень подробно объясняются основы математики, что очень помогает более
Прохожу курс по «Математике для Data Science». Преподаватели всегда помогают, куратор направляет. Благодарна за помощь, поддержку и понимание!
Алия Утегенова
Курс «Основы программирования на Python» интересный, видео лекции подробны и понятны новичку. Преподаватель Роман отличный наставник, заставляет думать, искать решения и информацию, лично для меня это важное качество. В общем, советую всем хотящим просто начать уже учить пайтон.
Илья (Пожелал остаться анонимным)
Курс «Основы программирования на Python» интересный, видео лекции подробны и понятны новичку. Преподаватель Роман отличный наставник, заставляет думать, искать решения и информацию, лично для меня это важное качество.
Подход к обучению команды proglib academy очень положительно сказывается на получении опыта, а так же позволяет оставлять в целости и сохранности творческие инструменты, скорее даже подкармливает их. Была налажена обратная связь, ученики могли свободно высказывать
Вениамин Жиленко
Подход к обучению команды proglib academy очень положительно сказывается на получении опыта, а так же позволяет оставлять в целости и сохранности творческие
С технической и организационной частью всё предельно адекватно при данном формате (онлайн). Хотелось бы, чтобы, конечно, все студенты были более вовлечены в процесс обучения, со стороны преподавателей делается все возможное, чтобы ученик был заинтересован в развитии
Дмитрий Емельянов
С технической и организационной частью всё предельно адекватно при данном формате (онлайн). Хотелось бы, чтобы, конечно, все студенты были более вовлечены в процесс
Студент курса «Математика для Data Science Pro»
По наполнению курса, который я прохожу нравится абсолютно все, разбираются все темы, в которые мне необходимо было погрузиться. Курс скорее для продвинутых. Нравится подробный разбор доказательств, логичность изложения тем. Точно чувствую больше уверенности в своих знаниях. В общем, очень хороший курс, то, что я хотела, и отдельное спасибо за возможность проходить в своём режиме, совмещая с работой и за обратную связь от преподавателей по домашнему заданию.
Даниза Муссаева
Студент курса «Введение в математику для Data Science»
Отличный курс по математике! Очень понятные и доходчивые объяснения от авторов. Прохождение помогло «восстановить» базовые знания школьной математики – как раз такой и искал. Как итог – смог решить экзаменационные примеры, которые перед прохождением курса ничего кроме страха не вызывали) Уже рекомендовал курс знакомому, у которого тоже «боязнь» математики и желание начать её осваивать).
Михаил Шпильман
Студент курса «Введение в математику для Data Science»
Курс proglib.academy очень понравился. Для меня ценно было то, что освещались фундаментальные темы по математике, которые я не проходил в университете. С точки зрения развития математической культуры, на мой взгляд, курс очень полезен. Понравились дополнительные занятия по ML, хорошо «разбавляют» занятия по чистой математике. Я сейчас взял перерыв, через месяц планирую продолжить. Здорово, что есть год, чтобы пройти курс.
Глеб Аксенов
Студент курса «Математика для Data Science Pro»
Прохожу школьную математику в рамках курса «Математика для Data Science», в уроках очень подробно объясняются основы математики, что очень помогает более уверенно переходить к высшей математике, что является необходимым для Data Science. После каждого урока даётся задание, чтобы закрепить полученный материал... Также можно задавать любые вопросы авторам курса по учебному материалу. Спасибо за курс!
Руслан Алиев


Преподаватель курса «Введение
в математику для анализа данных»
Подход к обучению команды proglib.academy очень положительно сказывается на получении опыта, а так же позволяет оставлять в целости и сохранности творческие инструменты, скорее даже подкармливает их. Была налажена обратная связь, ученики могли свободно высказывать своё мнение в течение всего курса, что так же иногда было полезным. Общение внутри самой команды было весьма тёплым и временами забавным, что способствовало снижению стресса во время работы и в целом было достаточно интересным. Курс по базовой математике для Data Science в результате оказался полезным) Опыт, который я получил считаю весьма ценным и до сих пор благодарен команде proglib.academy за него. Есть такое выражение – знание нескольких принципов освобождает от знания многих фактов, в момент ведения курса я достаточно остро это ощутил. Принципы либо заимствуются, либо выстраиваются с опытом. Думаю, команда proglib.academy создает очень ценные курсы, потенциал для этого есть, ребята и я вместе с ними совершали ошибки, но мы решались на них с целью изучить ремесло и извлечь уникальный опыт.
Вениамин Жиленко
Преподаватель курса «Математика для Data Science Pro»
С технической и организационной частью всё предельно адекватно при данном формате (онлайн). Хотелось бы, чтобы, конечно, все студенты были более вовлечены в процесс обучения, со стороны преподавателей делается все возможное, чтобы ученик был заинтересован в развитии и обучении.
Дмитрий Емельянов
О нас говорят
Вопросы-ответы
Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?
Всё зависит только от вас. В среднем наши студенты занимаются от трёх до пяти часов в неделю.
Я смогу общаться с преподавателями?
У вас будет куратор в Telegram-чате, а преподаватель лично прокомментирует домашние задания и даст полезные советы. Вы всегда сможете получить ответы на вопросы по теме урока. Так вы сможете перенять опыт, профессиональные знания и лайфхаки.
Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на мелкие ежемесячные платежи.