Xsolla Summer School 2018
Третья школа промышленной разработки Xsolla

13 — 27 августа
Запись в летнюю школу завершена!
Для студентов профильных ИТ-специальностей
старших курсов бакалавриата или магистратуры
ДЛЯ КОГО
Александр Сайфуранов

Xsolla верит, что новые технологии в программной разработке могут сделать сервисы компании лучше. Студенты — самые любознательные люди на свете, их критический ум готов воспринимать только важную информацию и работающие вещи.
В летней школе тренеры будут не только делиться своими знаниями и опытом, но и проводить дискуссии, чтобы услышать обратную связь. Мы ждем вас, чтобы общаться, вместе учиться и лучше узнавать вас, наших будущих коллег.
Директор по R&D
План работы летней школы
1
13 июня — 30 июля
Прием заявок, выполнение тестовых заданий претендентами
2
31 июля — 06 августа
Разбор заявок, проверка тестовых заданий.
Отбор 12 кандидатов на каждый поток
3
13 августа — 27 августа
Обучение в летней школе в офисе Xsolla.
Выполнение домашних заданий, консультации с тренерами. Работа над итоговым заданием
4
25 августа — 03 сентября
Оценка итоговых заданий.
Подбор и собеседование кандидатов на стажировку
Три параллельных потока школы
Программа Frontend-потока
Программа Backend-потока
Программа Machine Learning
Разработка SPA
1
JS на практике
Современные инструменты Front-end разработчика, NPM, Node.js, сборка проекта через Webpack
2
Web Сomponents
Рассмотрим новейшие подходы в разработке
3
Клиент-серверное взаимодействие
AJAX, REST, Server Side Events
4
Процессы разработки и эксплуатация приложения
Тестирование, CI/CD, жизненный цикл задачи
Разработка серверной части приложения
1
PHP 101
История и устройство языка, основные структуры данных, парадигмы, экосистема
2
PHP OOP
Типы отношений, реализация паттернов, unit-тесты
3
DATABASE
SQL и noSQL хранилища: выбор, проектирование структур, использование в приложении
4
REST API APP
Создание web-приложения: MVC, Rest, функциональные тесты
Реализация мини-проектов в машинном обучении
1
Знакомство с Python и Jupyter Notebook
2
ML 101
Основы математической статистики, задачи оптимизации для машинного обучения
3
Основные виды задач машинного обучения
Регрессия, классификация, кластеризация
4
Ансамбли деревьев решений и нейронные сети
Лучшие ученики смогут пройти стажировку и получат возможность начать профессиональный путь в Xsolla


Что потом?
Как это было в прошлом году
Зарегистрируйся
и получи тестовое задание
Поделись с друзьями!
Не идешь в летнюю школу сам — позови друга