​

Ты точно слышал про «дизайн-паттерны», но так и не понял, как их внедрять и зачем они нужны ?
Паттерны – это именно те фичи, которые облегчают жизнь кодеру, они решают конкретную проблему каждый раз новым путём.

Хочешь узнать как их применять, когда проектируешь приложения и не только?
Тогда не упусти шанс прокачать свои скиллы уже здесь и сейчас.

Проще говоря, ты сэкономишь своё время и силы, ведь паттерны это уже готовые решения, а тебе нужно будет лишь понять принцип их работы.

Но главное: ты не только поймешь как их использовать в реальном коде, но и когда следовать шаблону не стоит.

Бонусом мы затронем тему рефакторинга и антипаттернов.

Для кого этот курс?
Если ты уже кодер или только закончил IT-курсы на языке: Java, PHP, Python, Ruby, C#, C++ (любой ООП язык)
Не подойдет фанатам не ООП языков: Go, Java Script etc.

Спойлер: Содержание курса:

Всего в курсе будет рассмотрено 35 шаблонов. Для каждого из шаблонов предполагается видео-лекция и практическое задание.
Введение дизайн паттерны:

• OOP
• UML
• Понятие паттерна и история их создания

Шаблоны GRASP:

• Информационный эксперт (Information Expert)
• Создатель (Creator)
• Контроллер (Controller)
• Низкая связанность (Low Coupling)
• Высокое зацепление (High Cohesion)
• Полиморфизм (Polymorphism)
• Чистая выдумка (Pure Fabrication)
• Посредник (Indirection)
• Устойчивость к изменениям (Protected Variations)

Шаблоны GoF. Creational:

• Abstract Factory
• Builder
• Factory Method
• Object Pool
• Prototype
• Singleton

Structural:

• Adapter
• Bridge
• Composite
• Decorator
• Facade
• Flyweight
• Proxy

Behavioral:

• Chain of Responsibility
• Command
• Interpreter
• Iterator
• Mediator
• Memento
• Observer
• State
• Strategy
• Template method
• Visitor

Рефакторинг и антипаттерны

 

Освой Профессию‌ ‌Data‌ ‌Scientist‌ [SkillBox]
Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта.
После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.

Чему вы научитесь:
+ Программировать на Python
+ Визуализировать данные
+ Разрабатывать интерактивную инфографику
+ Работать с библиотеками и базами данных (Pandas, NumPy и Matplotlib, PostgreSQL, SQLite3, MongoDB)
+ Программировать на R
+ Применять нейронные сети для решения реальных задач
+ Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras
+ Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио

ПОРА ПРОФЕССИЮ МЕЧТЫ ПРЕВРАЩАТЬ В РЕАЛЬНОСТЬ! https://skladchik.biz/threads/skill...st-valentin-panovskij-aleksandr-panev.233342/