მზადაა
OOP და არქიტექტურა
ოთხი საყრდენი, SOLID, ოცივე კლასიკური დიზაინ-პატერნი გაშვებადი TypeScript და Python ნიმუშებით, და არქიტექტურები, რომლებშიც ისინი იზრდება. ~55 წთ.
დასტის გახსნა →
ბიბლიოთეკა · მკაფიო, პრაქტიკული საინჟინრო გაკვეთილები
The Guide Deck.
მზარდი კრებული მოკლე, პრეზენტაციისთვის მზა გაკვეთილებისა — თემები ახსნილია ისე, როგორც გუნდს აუხსნიდით. თითოეული დამოუკიდებელი სლაიდების დასტაა.
48თემა
მზადაა
სისტემების დიზაინი
მასშტაბირება ერთი მანქანიდან მრავალამდე: დატვირთვის ბალანსირება, ქეშირება, რიგები, მონაცემების დანაწილება და კომპრომისები, რომლებიც ყოველ „დამოკიდებულია“-ს უკან დგას.
დასტის გახსნა →
მზადაა
ტესტირება და TDD
იუნიტ-, ინტეგრაციული და ბოლოდან ბოლომდე ტესტები, ტესტების პირამიდა, ტესტებით მართული განვითარება და ტესტები, რომლებიც ბაგებს იჭერენ და არა აცემენტებენ.
დასტის გახსნა →
მზადაა
HTTP მოთხოვნის მეთოდები
GET/POST/PUT/PATCH/DELETE, იდემპოტენტურობა და უსაფრთხოება, სტატუს-კოდები და REST-ის კონვენციები პრაქტიკაში.
დასტის გახსნა →
მზადაა
მონაცემთა ბაზები და SQL
ცხრილები, გასაღებები და კავშირები, SQL, რომელსაც რეალურად წერთ, ინდექსები და შეკითხვის გეგმები, ტრანზაქციები და ნორმალიზაცია დენორმალიზაციის წინააღმდეგ.
დასტის გახსნა →
მზადაა
ETL & ELT პაიპლაინები
ამოღება / გარდაქმნა / ტვირთვა, პარტია vs სტრიმინგი, იდემპოტენტური პაიპლაინები და სად ცვლის ELT თამაშის წესებს.
დასტის გახსნა →
მზადაა
Linux და შელი
შელი, ფაილური სისტემა და უფლებები, პროცესები, პაიპები და ყოველდღიური ბრძანებები, რომლებიც სისწრაფეს გმატებთ.
დასტის გახსნა →
მზადაა
დეველოპერული ინსტრუმენტები
Git-ის ვორქფლოუები, CI/CD, ბილდის ინსტრუმენტები და დებაგინგის/პროფილირების ნაკრები, რომელიც სწრაფ გუნდებს ნელებისგან განასხვავებს.
დასტის გახსნა →
მზადაა
Docker და კონტეინერები
იმიჯები vs კონტეინერები, Dockerfile-ები, ვოლუმები და ქსელები, Compose და როგორ ვიფიქროთ შრეებით.
დასტის გახსნა →
მზადაა
მანქანური სწავლების საფუძვლები
კლასიკური ML მარტივი ენით: მასწავლებლით და მასწავლებლის გარეშე სწავლება, ძირითადი ალგორითმები, ოვერფიტინგი — და ML-ის გულწრფელი დადებითი და უარყოფითი მხარეები ჩვეულებრივ წესებთან შედარებით.
დასტის გახსნა →
მზადაა
ღრმა სწავლება
როგორ სწავლობენ ნეირონული ქსელები — შრეები, აქტივაციები, backprop და CNN/RNN/ტრანსფორმერების ოჯახები, რომლებზეც თანამედროვე AI დგას.
დასტის გახსნა →
მზადაა
MLOps და მოდელის დეპლოი
მიიყვანეთ მოდელი პროდაქშენამდე და შეინარჩუნეთ ჯანსაღი: წვრთნის პაიპლაინები, სერვინგი, მონიტორინგი, დრიფტი და ნიშნების საცავები.
დასტის გახსნა →
მზადაა
აპლიკაციების შექმნა LLM-ებით
პრომპტინგი, სტრუქტურირებული გამოსავალი, სტრიმინგი, ინსტრუმენტების გამოძახება და შეფასებები — საფუძველი იმისთვის, რომ LLM-ებით რეალური ფუნქციონალი გამოუშვათ.
დასტის გახსნა →
მზადაა
RAG და ვექტორული ძებნა
ემბედინგები, ჩანკინგი, მოძიება და რერანკინგი — მიეცით LLM-ს თქვენი მონაცემები ხელახლა წვრთნის გარეშე.
დასტის გახსნა →
მზადაა
AI აგენტები
აგენტის ციკლი, ინსტრუმენტების გამოძახება და მრავალნაბიჯიანი ორკესტრირება — და როდის სჯობს აგენტი უბრალო პრომპტს.
დასტის გახსნა →
მზადაა
MCP
ღია სტანდარტი, რომელიც აგენტებსა და IDE-ებს თქვენს ინსტრუმენტებთან და მონაცემებთან აერთებს — ჰოსტი, კლიენტი, სერვერი და პრიმიტივები.
დასტის გახსნა →
მზადაა
ავთენტიფიკაცია და ავტორიზაცია
ვინ ხართ და რის უფლება გაქვთ — პაროლების ჰეშირება, სესიები vs JWT, OAuth 2.0 / OIDC და RBAC.
დასტის გახსნა →
მზადაა
ვებ უსაფრთხოება
შემტევის აზროვნება და OWASP-ის ძირითადი რისკები — ინექცია, XSS, CSRF, წვდომის კონტროლის დარღვევა, SSRF და საიდუმლოები.
დასტის გახსნა →
მზადაა
ქსელები
პაკეტის მოგზაურობა — IP და TCP/UDP, DNS, TLS/HTTPS, HTTP/2-3 და დატვირთვის ბალანსერები, პროქსები და CDN-ები.
დასტის გახსნა →
მზადაა
Kubernetes
ერთი კონტეინერიდან თვითგანკურნებად კლასტერამდე — Pod-ები, Deployment-ები, Service-ები, კონფიგურაცია და საცავი, მასშტაბირება და Helm.
დასტის გახსნა →
მზადაა
დაკვირვებადობა და მონიტორინგი
მეტრიკები, ლოგები და ტრეისები — ოქროს სიგნალები, განაწილებული ტრეისინგი, გაფრთხილებები SLO-ზე და OpenTelemetry-ის სტეკი.
დასტის გახსნა →
მზადაა
შეტყობინებების რიგები და ნაკადები
რიგები vs გამეორებადი ლოგები — Kafka-ს თემები/დანაწილებები/ოფსეტები, მიწოდების სემანტიკა და როდის ღირს ნაკადებზე გადასვლა.
დასტის გახსნა →
მზადაა
მონაცემთა საწყობი
საწყობი vs ტბა vs ლეიკჰაუსი, განზომილებრივი მოდელირება (ვარსკვლავური სქემა) და თანამედროვე მონაცემთა სტეკი ანალიტიკისთვის.
დასტის გახსნა →
მზადაა
დიაგრამები და მოდელირება
გადმოეცით დიზაინი ვიზუალურად — C4, UML sequence დიაგრამები, BPMN და ERD-ები, და როდის მივმართოთ თითოეულს.
დასტის გახსნა →
მზადაა
აჯაილი და მიწოდება
როგორ აწვდიან გუნდები პროდუქტს სინამდვილეში — სკრამი vs კანბანი, ცერემონიები, შეფასება და ისეთი ტიკეტების წერა, რომლებიც დროს არ ფლანგავს.
დასტის გახსნა →
მზადაა
მოწინავე სისტემური დიზაინი
ნაწილი 2: თანმიმდევრულობა და კონსენსუსი, განაწილებული ტრანზაქციები, გეო-განაწილება, სიხშირის ლიმიტი და საიმედოობის პატერნები.
დასტის გახსნა →
მზადაა
გაღრმავებული SQL
ნაწილი 2: ფანჯრის ფუნქციები, CTE და რეკურსია, შეკითხვის გეგმების კითხვა, ინდექსების სტრატეგია და ღრმად MVCC/ლოკირება.
დასტის გახსნა →
მზადაა
გაღრმავებული Kubernetes
ნაწილი 2: control plane და შეთანხმების ციკლი, ოპერატორები/CRD-ები, ქსელის შიდა მექანიკა, RBAC/უსაფრთხოება და სერვის-მეში.
დასტის გახსნა →
მზადაა
მოწინავე ტესტირება
ნაწილი 2: თვისებაზე დაფუძნებული, კონტრაქტული და მუტაციური ტესტირება, ტესტების არქიტექტურა და ასინქრონულის, დროისა და გარე სერვისების ტესტირება.
დასტის გახსნა →
მზადაა
არქიტექტურული პატერნები და სტილები
მონოლითი → მიკროსერვისები, BFF პატერნი, API გეითვეები, event-driven / CQRS, სერვერლესი და strangler-fig მიგრაცია.
დასტის გახსნა →
მზადაა
მოდულური და მიკროფრონტენდული არქიტექტურა
მოდულების საზღვრები → მონორეპო vs პოლირეპო → მიკროფრონტენდები და Module Federation — და როდის იმარჯვებს მოდულური მონოლითი.
დასტის გახსნა →
მზადაა
TypeScript
ტიპები როგორც დამცავი მოაჯირი: სტრუქტურული ტიპიზაცია, იუნიონები და დავიწროება, ჯენერიკები და ის utility ტიპები, რომლებიც დიდი კოდის ბაზების უსაფრთხოდ შეცვლას შესაძლებელს ხდის.
დასტის გახსნა →
მზადაა
თანამედროვე React
კომპონენტები, ჰუკები და მონაცემთა ნაკადი სწორად — პლუს სერვერული კომპონენტები, Suspense და პატერნები, რომლებიც UI-ს სწრაფად და პროგნოზირებადად ინარჩუნებს.
დასტის გახსნა →
მზადაა
რენდერინგის სტრატეგიები
CSR, SSR, SSG, ISR და სტრიმინგი — რას უშვრება თითოეული წარმადობას, SEO-სა და ღირებულებას, და როგორ ავირჩიოთ თითო როუტისთვის.
დასტის გახსნა →
მზადაა
მდგომარეობის მართვა
ლოკალური vs სერვერის მდგომარეობა და როდის მივმართოთ Context-ს, Zustand/Redux-ს ან მონაცემების წამომღებ ქეშს, როგორიცაა TanStack Query.
დასტის გახსნა →
მზადაა
API დიზაინი
REST vs GraphQL vs gRPC, რესურსების მოდელირება, ვერსიონირება, პაგინაცია, შეცდომები და იდემპოტენტურობა — ისეთი API-ების დიზაინი, რომელთა გამოყენებაც სასიამოვნოა.
დასტის გახსნა →
მზადაა
ფუნქციური პროგრამირება
სუფთა ფუნქციები, უცვლელობა, კომპოზიცია და მაღალი რიგის ფუნქციები — OOP-ის პარადიგმული თანამგზავრი, ყოველდღიურ კოდში.
დასტის გახსნა →
მზადაა
ქეშირება და CDN
სად დააქეშიროთ, რა დააქეშიროთ და როგორ გააუქმოთ ქეში — HTTP ქეშირება, CDN-ები, Redis და სტრატეგიები, რომლებიც მოძველებულ მონაცემებს გვაცილებს.
დასტის გახსნა →
მზადაა
Domain-Driven Design — დომენზე ორიენტირებული დიზაინი
შემოსაზღვრული კონტექსტები, აგრეგატები, საერთო ენა და event storming — რთული დომენების მოდელირება ისე, რომ კოდი ბიზნესს დაემთხვეს.
დასტის გახსნა →
მზადაა
Git და ვერსიების კონტროლი
როგორ მუშაობს Git სინამდვილეში — კომიტები, ბრენჩები, მერჯი vs რებეისი, სამუშაო პროცესები და როგორ აღადგინოთ ყველაფერი, როცა საქმე ცუდად წავა.
დასტის გახსნა →
მზადაა
ღრუბლის საფუძვლები
გამოთვლა, საცავი, ქსელი და საერთო პასუხისმგებლობის მოდელი AWS-ში, GCP-სა და Azure-ში — და ის, თუ როგორ მუშაობს ღრუბლის ფასწარმოქმნა სინამდვილეში.
დასტის გახსნა →
მზადაა
Infrastructure as Code — ინფრასტრუქტურა კოდად
დეკლარაციული ინფრასტრუქტურა Terraform/OpenTofu-სა და Pulumi-ს საშუალებით — state, მოდულები, დრიფტი და უსაფრთხო plan-and-apply ვორქფლოუ.
დასტის გახსნა →
მზადაა
პრომპტ-ინჟინერია
სანდო პრომპტინგი: მკაფიო ინსტრუქციები, few-shot მაგალითები, სტრუქტურირებული გამოსავალი, chain-of-thought და როგორ ვიაროთ იტერაციები შეფასებებით.
დასტის გახსნა →
მზადაა
LLM შეფასებები და LLMOps
LLM-ის ხარისხის გაზომვა: საშეფასებო ნაკრების აგება, LLM როგორც მსაჯი, ოფლაინ და ონლაინ მეტრიკები, რეგრესიის ტესტირება და დაკვირვებადობა პროდაქშენში.
დასტის გახსნა →
მზადაა
ფაინთიუნინგი და მოდელის ადაპტაცია
როდის ჯობია ფაინთიუნინგი, როდის RAG და როდის პრომპტი: supervised fine-tuning, LoRA/PEFT, მონაცემების მომზადება და შედეგის შეფასება.
დასტის გახსნა →
მზადაა
მართული AI პლატფორმები
სად გაუშვათ AI: AWS Bedrock, Google Vertex AI, Azure AI Foundry და SageMaker, მოდელების გეითვეები, პლუს ჰოსტირებული (Claude/GPT/Gemini) და ლოკალური/ღია (Llama/Mistral) მოდელების კომპრომისები.
დასტის გახსნა →
მზადაა
AI ვორქფლოუების ავტომატიზაცია
აწყვეთ AI-ავტომატიზაციები მცირე კოდით ან საერთოდ უკოდოდ — n8n, Zapier, Make და AI-native ბილდერები Flowise, LangFlow და Dify — და მიხვდით, როდის დგება ნამდვილ კოდზე გადასვლის დრო.
დასტის გახსნა →
მზადაა
WebSockets და რეალური დრო
push პოლინგის ნაცვლად: WebSocket-ის handshake და ფრეიმები, კავშირის სასიცოცხლო ციკლი (heartbeat, ხელახლა დაკავშირება), pub/sub და presence, მასშტაბირება Redis-ის ბექფლეინით და ის, როდის ჯობია სამაგიეროდ SSE/long-polling/WebRTC — რეალურ ინსტრუმენტებთან ერთად (ნატიური ws, Socket.IO, Ably, Pusher, Supabase Realtime, Centrifugo).
დასტის გახსნა →