Алгоритмы в продакшн: скорость, память, деньги

Курс по алгоритмам для тех, кому важна скорость работы кода и расход ресурсов. Разбираем структуры данных через метрики: latency, память, стоимость запроса. Bloom filters, Top-K на потоках, кеши, rate limiting. Практика в Docker с бенчмарками и отчётами в цифрах. Финальный проект: сервис с p95 latency ≤100ms.
Средний уровень
Сертификат Stepik

Чему вы научитесь

  • Мерить производительность кода: профилировать узкие места, находить где тормозит, оценивать улучшения в миллисекундах
  • Выбирать структуры данных под задачу: понимать когда массив быстрее словаря, когда Bloom filter экономит память
  • Работать с потоками данных: обрабатывать миллионы событий без утечек памяти, находить Top-K элементов
  • Защищать сервисы от перегрузок: настраивать кеши, лимиты запросов, graceful degradation
  • Считать стоимость решений: переводить оптимизации в рубли (сколько сэкономили на железе)
  • Настраивать мониторинг: метрики в Prometheus, дашборды в Grafana

О курсе

Курс про алгоритмы которые нужны в реальной работе, а не только для решения задачек на LeetCode.

Обычно алгоритмы учат так: вот binary search, вот его сложность O(log n), вот код. Всё, дальше сами. Но это не отвечает на вопросы которые возникают в работе:

- Ваш сервис тормозит на поиске — что быстрее: heap, hash-table или отсортировать массив?
- Нужен Top-100 элементов из миллионов событий в стриме — какой алгоритм не съест всю память?
- Под нагрузкой всё падает — где добавить кеш, где rate limiting, где circuit breaker?
- Профайлер показал узкое место — как понять что именно оптимизировать и насколько это поможет?

Курс отвечает на эти вопросы через практику. Берём задачу, пробуем несколько подходов, мерим latency и память, смотрим что быстрее, считаем экономию в рублях.

Разбираем не только классику (сортировки, деревья, графы), но и то что реально используется в production:
- Вероятностные структуры (Bloom filter, Count-Min Sketch, HyperLogLog) — когда точность не критична, но память ограничена
- Top-K алгоритмы для потоков (Misra-Gries, Space-Saving) — как находить популярные элементы без сохранения всего
- Политики кешей (LRU, LFU, TinyLFU) — какая даёт лучший hit rate на вашем трафике
- Rate limiting (token bucket, leaky bucket) — как не упасть под нагрузкой

Каждый модуль построен одинаково: теория (коротко, без воды) → реализация на Python → бенчмарк с профилировщиками → отчёт "было/стало" в миллисекундах и рублях.

Весь код запускается в Docker, все метрики идут в Prometheus/Grafana. Финальный проект — сервис который обрабатывает запросы с p95 latency ≤100ms, с полным мониторингом и отчётом сколько сэкономили на железе.

Курс не про "напиши quicksort с нуля". Курс про "у тебя есть проблема со скоростью/памятью, вот как её решить и посчитать выгоду".

Для кого этот курс

Курс для программистов которые хотят понимать алгоритмы через практику, а не только теорию: - Готовитесь к собеседованиям — курс даст понимание КАК и ПОЧЕМУ работают алгоритмы, не только "выучи шаблон". Поможет на системных интервью где спрашивают про production. - Backend/Fullstack разработчики — API тормозит, нужно оптимизировать узкие места - Data-инженеры — обработка больших объёмов, важна скорость пайплайнов - ML-инженеры — модели в production, нужен быстрый inference и обработка стримов - Студенты/джуны — знаете теорию, хотите понять как это применяется в реальной работе Курс даст и теорию (O-нотация, корректность) и практику (бенчмарки, метрики, production). Если готовитесь к собесам — получите глубокое понимание, которое поможет объяснять решения, а не только писать код.

Начальные требования

Обязательно:
- Python на базовом уровне — циклы, функции, списки, словари. Если решали задачки на Stepik/Codeforces - достаточно.

Желательно (научим по ходу):
- Умение запускать команды в терминале
- Базовое понимание Docker

НЕ нужно:
- Глубокое знание алгоритмов или математики
- Опыт с production системами
- Знание других языков программирования

Наши преподаватели

Аватар пользователя

Как проходит обучение

Типичная структура урока:

1. Теория — короткое объяснение концепции без воды (5-10 минут чтения)

2. Реализация — пишем код на Python, разбираем как работает (10-15 минут)

3. Бенчмарк — запускаем тесты производительности, смотрим цифры latency/памяти (5-10 минут)

4. Практика — интегрируем в Docker окружение, смотрим метрики в Grafana (15-20 минут)

5. Отчёт — заполняете табличку "было/стало", считаете улучшения Весь код и окружение предоставляются. Вы скачиваете, запускаете, экспериментируете. В конце модуля — практическое задание с автопроверкой и тестовые задачи.

Программа курса

загружаем...
Certificate

Сертификат

Сертификат Stepik

Что вы получаете

  • Понимание когда какую структуру данных использовать в реальных задачах, а не только в теории
  • Навык профилирования кода и поиска узких мест которые тормозят программу
  • Умение оптимизировать под конкретные метрики: latency, память, стоимость запроса
  • Опыт работы с вероятностными структурами: Bloom filter, Count-Min Sketch, HyperLogLog
  • Навык обработки потоков данных: Top-K алгоритмы без утечек памяти
  • Понимание когда добавлять кеш, rate limiting, circuit breaker чтобы сервис не падал под нагрузкой
  • Умение настраивать мониторинг: Prometheus для метрик, Grafana для дашбордов
  • Финальный проект в портфолио: сервис с p95 latency ≤100ms, Docker окружение, отчёт с цифрами
  • Способность переводить технические улучшения в бизнес-метрики (экономия в рублях на железе)

Сколько стоит обучение

Price: 3 990 ₽
Как оплатить курс в рассрочку?
Как оплатить от компании?
Вы попробовали и поняли, что вам сейчас не подходит этот курс? Ничего страшного, мы вернём вам деньги в течение 30-ти дней после покупки.

Часто задаваемые вопросы

Как оплатить курс в рассрочку?
Как оплатить от компании?

Расскажите о курсе друзьям

Price: 3 990 ₽