В программе будут рассмотрены инструменты и фреймворки, которые используют свой DSL для декларативных конфигураций, либо как легковесный инструмент для написания кода. А также основные Groovy-фреймворки, работа с Gradle и Jenkins.
В рамках курса слушатели познакомятся с:
Groovy-конфигурациями для Spring;
Spoke и Geb фреймворки для тестирования;
Groovy-фреймворками для бэкенд-разработки: Grails, Micronaut;
Jenkins и настройкой пайплайнов;
JMeter и Groovy.
На какие позиции вы сможете претендовать?
DevOps Engineer, QA, Java/Groovy Backend Develope
Где, в каких проектах требуются такие специалисты?
Автоматизация CI/CD пайплайнов
Продвинутое нагрузочное тестирование с JMete
Написание автотестов/интеграционных тестов для Java/Groovy-проектов
Песочницы для запуска пользовательских скриптов
Проекты с гибкой конфигурацией
Для кого этот курс
Курс предназначен прежде всего для Java-разработчиков с опытом работы от 1 года, но также обеспечивает развитие в области бэкенд-разработки/тестирования на Groovy для следующих специалистов:
DevOps инженеров, которые хотят научиться более гибко настраивать CI/CD пайплайны в Jenkins/Gitlab и изучить систему сборки проектов Gradle;
QA-инженеров с опытом написания автотестов и скриптов на одном из языков разработки (Java, Python, JavaScript), желающие изучить фреймворки написания модульных и автотестов с Groovy, а также гибкую настройку тестовых планов в JMeter с использованием jsr223 (Groovy).
программистов с опытом работы на других языках от 2-х лет, знакомых с синтаксисом веб-приложений.
Чему вы научитесь?
Язык Groovy:
познакомитесь с синтаксисом языка Groovy;
применять Groovy-скрипты;
использовать статическую и динамическую типизацию кода;
использовать средства языка для работы с БД, текстовыми форматами данных json/xml/yaml, работать с http-запросами.
Системы сборки:
конфигурировать сборку в Gradle;
создавать многомодульные проекты в Gradle;
настраивать и кастомизировать шаги сборки в Gradle;
писать свои плагины для Gradle;
конфигурировать пайплайны сборки в Jenkins, писать свою функциональность для пайлплайнов на Groovy.
Работа с фреймворками:
конфигурировать Spring-приложения с помощью Groovy;
применять Groovy-фреймворки: Grails, Micronaut, GORM для разработки бэкенд-приложений.
Создание DSL:
проектировать DSL;
использовать AST-трансформацию и GDSL.
Тестирование приложений:
создавать тест-кейсы для модульного и интеграционного тестирования с помощью фреймворка Spock;
реализовывать автотесты с фреймворком Geb;
создавать и проектировать планы нагрузочного тестирования с помощью JMeter, расширять функциональность JMeter с помощью jsr223-скриптов.
Дополнительно на курсе вы:
изучите встроенные инструменты в Groovy для работы с данными (json/xml/db/rest);
изучите популярные бэкенд-фреймворки из Groovy-экосистемы;
подготовитесь к техническому собеседованию на позицию Groovy-разработчика.
Курс по Data Science хороший, можно брать
В целом курс по Data Science очень хорош. Структура курса достаточно полная. Раскрыты основные темы - от азов со структурой нейрона, градиентного спуска и функций активации (с детальным рассмотрением, как они влияют на сеть и почему так выглядят, с доказательствами из статистики) до NLP, Computer Vision и Transformers. Отдельное спасибо хочется сказать преподавателю Ивану Мордовцу. Каждая лекция с ним - это отдельное удовольствие. (А большинство лекций ведет именно он.) С Иваном любой материал становится понятен, довольно часто происходят инсайты. Также Иван принимает домашку и помогает с выпускным проектом, от чего работа над этими заданиями становится в 10 раз приятнее.Также большинство преподавателей ведут лекции на достойном уровне, материал всегда хороший, преподаватели отвечают на все вопросы. Также весь преподавательский состав - практикующие дата саентисты, так что они знают о чем говорят.Из минусов - лекции часто переносились, но там не менее были прочитаны все.
Плюсы: Содержание курса, хорошие преподаватели, быстрая обратная связь по любым проблемам