Разгони свой код до предела
Мы учим писать программы, которые работают быстрее конкурентов. Реальные навыки профилирования, оптимизации алгоритмов и архитектурных решений — без воды и теории ради теории.
Как мы учим находить узкие места
Начинаем с измерений, а не догадок. Покажем, как правильно профилировать приложения, где искать проблемы и какие инструменты реально помогают. Большинство курсов рассказывают про Big O — мы идём дальше и работаем с конкретными кейсами.
- Глубокий анализ узких мест через профилировщики и трейсинг
- Работа с реальными проектами на Python, Go, JavaScript
- Оптимизация не только кода, но и архитектуры
- Практика на задачах из высоконагруженных систем
Профилирование как основа работы
Оптимизация без измерений — это гадание на кофейной гуще. Научим читать отчёты профилировщиков, находить горячие точки и принимать решения на основе данных, а не интуиции.
CPU-профилирование
Разбираем flame graphs, понимаем call stacks, учимся выявлять функции, которые съедают процессорное время. Практикуемся на реальных примерах из production-систем.
Работа с памятью
Memory leaks, неэффективное использование структур данных, избыточные аллокации — учимся искать и устранять всё это через специализированные инструменты.
Анализ I/O операций
Дисковые операции, сетевые запросы, работа с базами данных — показываем, как находить и оптимизировать медленные взаимодействия с внешними системами.
Трейсинг распределённых систем
Современные приложения состоят из десятков микросервисов. Учим прослеживать запросы через всю инфраструктуру и находить bottlenecks в распределённой архитектуре.
Путь от теории к практике
Обучение построено так, чтобы каждая тема сразу отрабатывалась на практических задачах. Не просто слушаете лекции — пишете код, измеряете, оптимизируете и видите результат.
Фундамент
Основы алгоритмов, структуры данных, сложность операций. Повторяем то, что должен знать каждый, но с акцентом на производительность.
Инструменты измерения
Изучаем профилировщики, debuggers, системы мониторинга. Учимся правильно интерпретировать метрики и строить гипотезы.
Прикладная оптимизация
Работаем с конкретными задачами: ускоряем API, оптимизируем запросы к БД, улучшаем frontend-производительность.
Проектная работа
Финальный проект — оптимизация реального приложения от начала до конца с полным циклом измерений и улучшений.
Глубже в технологии
Недостаточно знать синтаксис языка — нужно понимать, как он работает под капотом. Event loop в JavaScript, garbage collector в Python, concurrency в Go — разбираем механизмы, которые влияют на производительность.
Студенты часто приходят с опытом разработки, но без понимания того, почему один код работает быстрее другого. Мы заполняем этот пробел.
Каждая технология имеет свои особенности. То, что работает в одном языке, может быть антипаттерном в другом. Поэтому программа адаптируется под ваш стек.
- Интерпретируемые языки: Python, JavaScript, Ruby
- Компилируемые языки: Go, Rust, C++
- JVM-платформа: Java, Kotlin, Scala
- Базы данных: SQL-оптимизация, индексы, query planning
