Мидл Java-разработчик [Яндекс Практикум] [1/6 часть]

[Kors]

**Мидл Java-разработчик в Яндекс Практикуме**

Курс подойдёт вам, если:
- Знаете Java Core и принципы объектно-ориентированного программирования
- Пишете код на Java больше 1 года или на других языках больше 3 лет
- Понимаете основные структуры данных и алгоритмов
- Работали с базами данных и знакомы с веб-разработкой

За 6 месяцев вы научитесь:
- Работать с Docker, Apache Kafka, ClickHouse, Kubernetes, Spring Framework
- Писать интеграционные и unit-тесты с использованием Spring Boot, TestContainers, Junit, Mockito
- Составлять аналитические запросы и работать с базами данных в Spring Data
- Понимать разницу между SQL и NoSQL-решениями
- Разрабатывать модульную и микросервисную архитектуру приложений
- Проектировать архитектуру приложений

Технологии, которые сможете применять в работе:
- Virtual Threads
- Records
- Sealed Types
- Pattern Matching
- SOLID
- YAGNI
- Spring Core, Boot, Web MVC / Flux, Modulith, Data JPA / R2DBC, Security, Cloud
- JUnit, Mockito
- Project Reactor
- Apache Kafka, ClickHouse, GRPC
- Kubernetes, Helm

**Программа:**

*Современный Java и основы Spring:*
- Изучение нововведений в Java
- Функциональный подход к программированию
- Работа с многопоточными приложениями
- Паттерны и принципы проектирования
- Основы Spring Framework

*Проект 1:*
Разработка программы для создания локального каталога музыки и работа с виртуальными потоками.

*Проект 2:*
Создание приложения для обработки CSV-файлов и формирования отчётов с использованием Maven, Spring Framework, JDBC и PostgreSQL.

*Из монолита в микросервисы:*
- Создание MVP с Spring Boot, Spring Data JPA и Spring Security
- Преобразование в модульное приложение с Spring Modulith
- Работа с аутентификацией и авторизацией по спецификации OAuth 2.0 и OpenId Connect
- Преобразование в микросервисы с помощью Spring Cloud
- Проект 3: разработка приложения для продажи и доставки товаров.

*Создание приложения для обработки больших данных:*
- Реактивное программирование
- Обработка больших потоков данных с помощью Kafka
- Аналитические запросы в ClickHouse
- Развертывание приложений на локальном Kubernetes-кластере с помощью Helm
- Проект 4: разработка сервисов для обработки больших данных.

Более подробная программа будет скорректирована.

[Ссылка на источник](#)

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться