Структуры данных Python: списки, словари, множества
Когда использовать list, dict, set и tuple — разбор с примерами и задачами на каждую структуру.
Python, JavaScript, SQL, Git, алгоритмы — практические уроки для тех, кто хочет научиться программировать с нуля или прокачать уже имеющиеся навыки.
Практические материалы по языкам и инструментам
Когда использовать list, dict, set и tuple — разбор с примерами и задачами на каждую структуру.
Почему JS асинхронный, как работает event loop и как писать читаемый асинхронный код.
ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD — оконные функции с реальными примерами аналитических запросов.
Всё, что нужно знать о Git для работы в команде: ветки, merge, rebase, конфликты и GitHub.
Сравнение алгоритмов сортировки по сложности, реализация на Python и когда что применять.
SOLID, DRY, KISS — не просто аббревиатуры, а практические принципы написания поддерживаемого кода.
Техники Git, которые отличают джуниора от мидла — интерактивный rebase, bisect и история коммитов.
Обход в ширину и глубину, алгоритм Дейкстры — теория и реализация с задачами.
Синтаксис regex, группы захвата, lookahead/lookbehind — и модуль re в Python на практике.
От синтаксиса до алгоритмов и структур данных — полный путь в Python.
НачатьОсновы JS, DOM, async, современный синтаксис ES6+.
НачатьОт SELECT до оконных функций и оптимизации запросов.
НачатьВерсионирование, ветки, pull request — работа в команде.
НачатьСортировки, деревья, графы и подготовка к техническому интервью.
НачатьПринципы написания читаемого и поддерживаемого кода.
Начать