Я – Дата Инженер | Евгений Виндюков

Lakehouse для аналитиков и инженеров данных

Приглашаем изучить популярный подход построения хранилищ данных Data Lakehouse c разделенным Compute и Storage на основе Iceberg и Trino. 

В программе курса:
• Современная архитектура аналитических систем от DWH и Data Lake до Lakehouse с разделением Compute и Storage на базе Apache Iceberg и Trino. 
• Iceberg: управление файлами, снимками, каталогами, схемами изменений и очисткой. 
• Практическое использование Iceberg Catalog, работа с кластером Trino (на Kubernetes), подключение данных на S3 и выполнение SQL/ Python-запросов.
• Работа с Iceberg+Trinо на больших масштабах: сложные запросы к датасету TPC-DS (2.8 млрд строк), интеграция с DBT, Apache Airflow, оценка производительность систем. 
• Построение пайплайнов, инструменты  для корректной поддержки, обновления и масштабирования Lakehouse-инфраструктуры на уровне предприятия. 

Кто мы: R&D-центр Devhands, наш канал.

Автор курса — Алексей Белозерский, CDO в inSales (Сбер 2B),
ex: VK Tech, М.Видео, Эльдорадо

🗓 Старт курса: 27 августа

Изучить программу и записаться можно здесь.

Ждём вас!

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzquZf5с8

Антон Чигур отчитывает Джуна Дата Инженера!

https://youtube.com/shorts/t5zUcI0_EVk?is=B2v211CnYhwm68EO

Кто не видел, срочно смотреть - этот шедевр потихоньку набирает свои просмотры уже!

Набор на BootCamp Сентябрь ОТКРЫТ!

ВОСЬМОЙ ПОТОК стартует уже 1 сентября!
Успей записаться через @bootcampych_bot и жми Хочу на BootCamp

Для тех, кто не знает, что такое BootCamp DE. Мы сделали супер интенсив за 2 месяца в DE.
Это буквально копия вашей будущей работы.

Представьте, что вы приходите на новое место работы, и увольняющийся коллега передаёт вам дела. У него есть две недели, чтобы показать, что и как делать. Вы буквально впитываете всё как губка, потому что потом спрашивать будет не у кого.

Так вот именно эту идею мы и вложили в Bootcamp!
За короткое время вы погружаетесь в работу инженера данных, осваиваете современный стек и получаете навыки прохождения собеседований и составления резюме.

Мы реально вычеркнули большую часть бесполезной теории. Упор исключительно на практику.
Чтобы вы пришли на работу и сказали: "Мы это уже делали"

🔴 Уже в это воскресенье 2 августа 14:00 МСК делаем СТРИМ, где покажем, как сейчас выглядит BootCamp и что нового мы туда внесли!

А пока можете посмотреть ▶️ видео с прошлого потока

ссылка на СТРИМ - https://telemost.yandex.ru/live/afa760a8b2b349369d0290a40cb0c984

Ближайший старт потока — 1 сентября
Переходите в наш бот @bootcampych_bot и жми Хочу на BootCamp

Кол-во мест ограничено!

Не знаешь AWS — не получишь оффер!

Два дня назад в Тбилиси (Грузия) я пообщался с тимлидом DE из одной компании. Название не скажу. Это не банк. Сокращенная аббревиатура звучит как «Телевизор» на английском.

ИХ стек и стек на рынке РФ — это параллельные вселенные. Буквально, вы разговариваете на разных языках. Из общего у нас только Airflow. Дальше идут Glue, Glue Catalog, Redshift, Athena, Lambda и еще ряд сервисов, о которых я СЛЫШАЛ, но ДО СИХ ПОР НЕ ЗНАЮ! (это просто позор).

Конечно, под капотом это те же Spark, Greenplum и ClickHouse. Но знающие люди скажут, что я ЦКАТИНА такая и все неверно написал. Но кто, если не я, напишет вам понятным и доступным языком об этой душной теме?

Я спросил, как они нанимают.
Вы должны знать либо AWS, либо Azure, либо аналоги. Дальше можно будет уже вкатиться в процессы. Приоритет отдают тем кандидатам, которые могут привнести свою допэкспертизу в команду. Например, вы копали в своей карьере то, как работает Spark или Airflow (ну, прямо сильно копали), и можете закрыть какие-то пробелы в команде — тогда, может быть, возьмут.

Тут релокация в Тбилиси и ОФИС. Ну, либо гибрид. Компания вас перевезет. Ищут на LinkedIn, HH. Нанимают и из РФ соответственно... короче, если вы говорите на языке команды. Но не все соглашаются, потому что все хотят ВАЛЮТНУЮ УДАЛЕНКУ.

Хотя тут, возможно, играет большой фактор зарплаты. Например, а если вам предложат +1 млн долларов? Ладно... Короче, я думаю, насыпать денег — тоже может помочь завлечь.

Что еще? Я спросил, а где учить? Roadmap? Bootcamp?
Мне сказали, только курсы AWS внутри. Причем с сертификатом или без — это на твое усмотрение. Какие-то компании просят сертификат. Какой-то доступный ресурс, чтобы более-менее понятно было объяснено, я не услышал. Ну, возможно, Amazon действительно хорошо и так преподносят. Но для меня пока это все еще на уровне, когда я только начинал учить DE.

Есть идея зайти и на этот стек и познакомить вас с ним. Но сейчас все выглядит как огромное кол-во инструментов, у которых есть тысячи аналогов, и на тему выбора которых могут спорить в ТРУШНЫХ чатах DE-шников.

Вообще, иногда смотришь на все эти инструменты и кажется, что это инопланетные технологии, о которых должны знать только избранные. А обычные люди пусть страдают сами! Не гоже дело! Мы страдали и ты страдай!

▶️ Не становись Дата Инженером, пока не посмотришь это видео!

https://youtu.be/H2afgcadVHg
https://youtu.be/H2afgcadVHg
https://youtu.be/H2afgcadVHg

Рассказываю, ЗАЧЕМ ТАК МНОГО ИНСТРУМЕНТОВ для этого Дата Инженера! АСТАНАВИТЕСЬ!
По факту раскидывал вам примеры использования на завайбкоженом сервисе — ссылка в описании к видосу.

Кстати если будут вопросы или пожелания — пишите в лс. Или если есть вопросы и хочется видео на определенную тему, тоже пишите!

Типичные вопросы с собесов на Дата Инженера Часть 2

Hadoop | Spark | DWH

https://youtu.be/BWSXh1Ussms
https://youtu.be/BWSXh1Ussms
https://youtu.be/BWSXh1Ussms

Кстати, мы уже набираем поток на BootCamp сентябрь
Запись на поток

Базовый минимум для VS CODE

Если у тебя нет этих расширений, то нам не о чем с тобой разговаривать. Это так на Патриках мне сказали, однажды, когда я убирал улицу от мусора. Еще и пять тысяч кинули в лицо из гелика.. Это был самый неоднозначный день в моей жизни.

Ближе к делу. Есть VSCode. Программа, где программисты-душнилы пишут свой никому ненужный код. Либо вайбокодят и делают вид, что работают.
Хочу поделиться самыми основными плагинами для этой програмы, которые помогают мне ПО СЕЙ ДЕНЬ БЫТЬ почти программистом.

Сразу скажу: я не собирал сюда 150 расширений, которые показывают погоду, настроение разработчика и фазу Луны во время деплоя. Только то, чем реально пользуюсь.

Black Formatter
Чтобы код не выглядел как будто его писали во время высадки в Камбодже.
Автоматически делает аккуратным. Пишете код ногами, сохраняете файл — Black его форматирует.

Можно включить форматирование при каждом сохранении:

"[python]": {
  "editor.defaultFormatter": "ms-python.black-formatter",
  "editor.formatOnSave": true
}

Flake8
Если Black молча исправляет форматирование, то Flake8 ходит за вами и говорит:

«Вообще-то здесь импорт не используется».
«Вообще-то переменная не определена».
«Вообще-то строка слишком длинная».
«Вообще-то ваш код нарушает правила».

То есть Flake8 — это линтер. Он анализирует код и показывает потенциальные ошибки, подозрительные места и нарушения стиля.
Открываете Python-файл — расширение автоматически запускает проверку.

DBCode
Чтобы не переключаться постоянно на DBeaver или DataGrip

DBCode превращает VS Code практически в программу для баз данных.
Можно подключиться к PostgreSQL, ClickHouse, MySQL, SQLite, MongoDB и ещё огромному количеству баз, открыть таблицы, посмотреть колонки, написать SQL-запрос и сразу увидеть результат.

По ощущениям — DBeaver встроили прямо в редактор. Очень удобно, когда одновременно пишете Python, SQL и смотрите данные.

Parquet-viewer
Чтобы посмотреть файл формата Parquet. Если что, паркет нельзя открыть и посмотреть содержимое.
Это вам не CSV или TXT. Там внутри из коробки будет нечеловекочитаемая ерунда.

Dracula Theme
Это просто тёмная тема. Там есть розовый цвет, поэтому если вы мощный мужик — это для вас.

Codex
Это coding agent от OpenAI, встроенный в VS Code.

Главное отличие от обычного ЧатаГПТ: ему не нужно вручную отправлять каждый файл по отдельности. Он может работать с репозиторием, находить нужные файлы, разбираться в связях между модулями, объяснять незнакомый код и вносить изменения.

Например, можно попросить:

- рассказать, как устроен новый репозиторий;
- найти, откуда запускается конкретный процесс;
- объяснить непонятный файл;
- добавить проверку;
- исправить ошибку;
- написать тесты;
- поменять логику сразу в нескольких связанных файлах;
- проверить изменения.

Особенно полезно, когда открываете чужой проект, видите 300 папок и понимаете, что сегодня можно было просто не просыпаться.
Но есть нюанс. Работает только, если вы не в РФ. А как быть не в РФ, но при этом в РФ — думаю все понимают.

Но кодекс правда у меня платный. Я плачу по 20 долларов в месяц на подписку GPT Plus. И я в восторге.

Если есть какие-то ваши находки, делитесь, че еще удобное можно использовать?

Подтверди скилл в Yandex Cloud со скидкой 50% 🚀

Коллеги, у нас всего пара недель, чтобы закрыть вопрос с сертификацией на льготных условиях.

До 25 сентября включительно действует скидка полцены на два экзамена от Yandex Cloud. Для дата-инженеров — самое то, чтобы официально зафиксировать свой уровень и получить весомый плюс к резюме.

Что предлагают:

1️⃣ Yandex Cloud Certified Data Engineer
База для тех, кто уже плотно работает с облачной платформой. Экзамен покрывает всё основное: загрузка и приём данных, ETL/ELT-процессы, оркестрация, мониторинг и безопасность. Хороший способ систематизировать знания и подтвердить их на практике.

2️⃣ Yandex Cloud Certified Lakehouse Data Engineer
Для тех, кто ушёл глубже и работает с архитектурой Lakehouse. Тут уже спрашивают про проектирование решений, трансформацию данных и построение пайплайнов в этой парадигме. Продвинутый уровень для серьёзных проектов.

Как проходит экзамен?
Онлайн-тестирование с прокторингом — запись на камеру, контроль нарушений. Всё прозрачно и без вариантов "списать".

📌 Успей зарегистрироваться до 25 сентября 2026:
Ссылка

Ссылка

Потом цена вернётся к обычной, так что не тяните. Удачи на экзамене! 💪

Типичные вопросы на собесе на Дата Инженера

Выпустил ролик про вопросы на собесах. Далеко не весь пулл, но постарался объяснить свои ответы.
Вопросы брал из нашего Roadmap.

Внутри вопросы по SQL, Python, Spark и Airflow

▶️ Смотреть на Youtube

Кстати, у нас открыта запись на следующий поток BootCamp (Сентябрь 2026)
@bootcampych_bot

Учить инженерию данных по курсам и роликам — это как собирать пазл без картинки на коробке: детали вроде бы есть, а как они складываются вместе — не всегда понятно

karpovꓸcourses сделали тест-квест, который эту картинку как раз и показывает: вы сами, шаг за шагом, собираете дата-платформу стартапа — от Excel до Kafka, Spark и ClickHouse — и видите, как отдельные инструменты складываются в цельную архитектуру.

Прохождение построено как игра: выбираете следующий шаг, растет уровень зрелости платформы, накапливается ваш опыт, от которого вы получается звание в инженерии данных.

Узнайте, какой вы инженер данных: https://clc.to/erid_2W5zFGaGrnd

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGaGrnd

Только 2% людей на планете знают об этом!

Если вы знаете об этой фишке, прошу только дополнить. Многим людям, кто с Airflow только знакомятся, эта инфа будет полезна.
О чем я?

Вот у вас есть DAG в Airflow, который запускает код по расписанию. Просто грузит данные за вчера или за прошлую неделю.
Но что если вам надо прогрузить РЕТРО данные, например за прошлый месяц или с 2026-01-10 по 2026-04-02?

Иногда это требуется, когда данные в источнике (например в Postgres) могли обновиться, а Стриминг для этой задачи излишен.
Короче, в Airflow можно добавить пару строчек и запускать ваш DAG с вашими параметрами вручную. Причем это может делать любой человек, даже без знания КОДА! Не надо идти в Jupyter Hub и запускать спарк джобу с конифгами. Любой аналитик зашел, вбил нужные даты и нажал кнопку PLAY

Понятное дело, что вы наверняка знали про это еще 15 лет назад и у вас даже сосед по лестничной клетке шарит за это и вообще тетя Люда на даче этим пользовалась во времена Петра Первого.. но дайте шанс новичкам, кто только знакомится с инструментом.

Че писать в коде?
Чтобы удобно было запускать DAG с параметрами, надо дописать параметр params

dag = DAG(
    dag_id="DEMO__API_to_S3_to_CH__weather_temp_rain_pipeline",
    default_args=default_args,
    schedule_interval="0 10 * * *",
    catchup=False,
    params={
        "start_date": Param(
            "",
            type="string",
            pattern=r"^$|^\d{4}-\d{2}-\d{2}$",
            description="Начальная дата ретро-загрузки в формате YYYY-MM-DD. Пусто = ds.",
        ),
        "end_date": Param(
            "",
            type="string",
            pattern=r"^$|^\d{4}-\d{2}-\d{2}$",
            description="Конечная дата ретро-загрузки в формате YYYY-MM-DD. Пусто = start_date.",
        ),
    },
    description="API weather to S3 and ClickHouse pipeline",
    tags=["demo", "weather", "temp", "rain", "api", "s3", "clickhouse", "pipeline"],
)

Кстати можно добавить еще и валидацию дат, чтобы нельзя было вбить случайно неправильно.
А ну еще придумал кейс. Вот представьте у вас работает витрина и там добавилось поле или чуть поменяли подсчет метрики.
Вы выкатили в прод изменения, а данные-то старые не обновлены. В этом случае можно просто запустить прям в Airflow с нужными датами и все обновиться. Ну и надо уточнить, чтобы ваш пайплайн не плодил дублей, а перезаписывал данные в хранилище. Это я так, просто уточнить.

BootCamp Июль НАБРАН!

Друзья, мы набрали июльский поток полностью! Стартуем уже 1 июля.

Продажи на июльский поток мы АСТАНАВЛИВАЕМ!

Потому что BootCamp, как Москва, НЕРЕЗИНОВЫЙ. У нас с каждым новым потоком появляются все более свежие идеи. Теперь у нас есть ТРИ ПЕТ проекта, которые можно реализовать за время обучения. От простого к сложному. Т.е. буквально базовый делают все, а вот более сложные свзязки инструментов можно собрать добровольно.. но я рекомендую пробовать ВСЕ!

По поводу следующего потока! Он БУДЕТ! По датам сообщим в районе 10-15 июля. У нас есть мысли добавить опцию "Собираем легенду индивидуально". Это про то, чтобы переупаковать ваш опыт в релевантный и подходящий рассказ. Возможно мы сделаем буткемп длиннее и добавим дополнительные варианты оплаты в плане рассрочек. Также будет больше времени на тестирование своих пет проектов и постройку бОльшего числа пайплайнов.

Плюс я навайбкодил небольшой конструктор Пет Проектов, чисто для Дата Инженеров, чтобы можно было собрать связку под себя, под свой опыт. Потому что основная боль, которая возникает у ребят: "Много инструментов, но как все связано между собой, непонятно!"

КСТАТИ
Если вы хотите на BootCamp, но пока еще не знаете python и sql, то приглашаем на БуткемпИК!
Это для тех, кто совсем сейчас в нулевой точке и хочет спокойно со всеми разобраться в программировании. Старт 1 июля.

Записаться, оплатить и попасть сразу в чат можно тут
➡️ @bootcampych_bot

Почувствовал себя одиноким

YouTube предложил видео о том, как стать ДЕ без опыта. Зашел в комментарии, а там всего один — и то от меня.

▶️ Пет Проект для Дата Инженера

https://youtu.be/pC9AvMwv10Y
https://youtu.be/pC9AvMwv10Y
https://youtu.be/pC9AvMwv10Y

Презентация + код проекта уже доступны в нашем боте

Пиши боту /pet и он пришлет тебе материалы по пет проекту
➡️ @bootcampych_bot

🔥ЗАПУСКАЕМ НОВЫЙ ПРОЕКТ🔥

Друзья, команда Roadmappers.ru официально запускает новый продукт "Буткемпик"!

Мы запускаем первый поток, где за 18 занятий вы не просто изучите SQL и Python, а пройдёте путь от базовых запросов до решения настоящих рабочих кейсов Инженера Данных, Аналитика Данных и т.д.

📅 Продолжительность программы — 2 месяца.

Формат обучения:

Формат обуения будет ОДИН в ОДИН, как на Буткемпе, а это значнит:
🔥Живые лекци. Не заканчиваем лекцию пока не закроем все вопросы!
🔥Чуть ли не круглосуточная поддержка с живым чатом
🔥Домашние задания и конечная проектная работа
🔥Доступная инфраструктура, нужен только браузер
🔥Обучение проходит на реальных кейсах
🔥Каждая лекция записывается, так что если даже пропустил занятие не парься

SQL-блок:

1. Первый SELECT и фильтрация → SELECT, типы данных, простые функции, WHERE, AND/OR, IN, BETWEEN, LIKE, ILIKE, CAST.
2. Трёхсостоятельная логика, NULL, CASE, сортировка, уникальность → NULL, NULLIF, COALESCE, CASE, ORDER BY, DISTINCT. NULL, ломающий NOT IN.
3. Соединение таблиц → INNER JOIN, LEFT/RIGHT JOIN, FULL JOIN, CROSS JOIN.
4. Агрегация данных → GROUP BY, агрегатные функции, HAVING, типы (DATE, TIMESTAMP, INTERVAL), функции (date_trunc, extract)
5. DDL (структура базы) + DML (манипуляция данными) → CREATE, ALTER, DROP, ограничения. INSERT, UPDATE, DELETE, UPSERT, кейсы загрузки данных.
6. Операции над выборками → UNION, UNION ALL, EXCEPT, INTERSECT, подзапросы, CTE.
7. Оконные функции → ранжирование, агрегации, смещения (LAG/LEAD).
8. Сложные аналитические кейсы → «последнее действие пользователя», «перевод хранения срез → интервалы», «скользящее окно»,«сравнение таблиц до и после преобразований».
9. Оптимизация запросов → порядок выполнения, EXPLAIN, планы запросов, виды JOIN, VACUUM, ANALYZE. Индексы и партиции → B-tree, кластерные индексы, партиционирование.

Python-блок:

1. Почему именно Python и наша первая строчка кода → пеhвый print, переменные, типы данных, операции над данными, условия if/elif/else, ввод данных input()
2. Структуры данных → списки, словари, кортежи, множества. (list, dict, tuple, set). Основные их методы.
3. Циклы и обработка данных → for для различных структур данных, while и бесконечные циклы.
4. Функции и структурирование кода → функции def, генераторы, передача аргументов (*args, **kwargs)
5. Работа с файлами → как считывать файлы, как их обрабатывать. Pandas – наше всё! Ехууууу.... Строим первый ETL-процесс.
6. Ошибки, исключения и логирование → try/except/finaly наше всё! Правильное логирование ошибок, залог успешного разработчика!
7. Работа с API и загрузка данных в БД → Библиотека requests, ну и познакомимся с загрузкой данных через psycopg и pandas
8. Рабочий кейс → по выгрузке, трансформации и загрузки данных. Посмотрим на реальную рабочую задачу Инженера Данных/Аналитика Данных.

Стоимость.

Вся эта красота стоит всего 12_000 рублей за весь поток. Также доступны беспроцентные рассрочки на 2 месяца.

Старт 1го июля!!

Подытожим, за эти деньги вы получаете:
✅ 18 полноценных занятий с преподавателями.
✅ Проверку домашних заданий.
✅ Поддержку в чате.
✅ Итоговый проект.
✅ Практические навыки, которые можно применять в работе уже во время обучения.

И всё это в десятки раз дешевле, чем индивидуальная работа с ментором или с репетитором. Всего 650 рублей за занятие.

🚀 Если давно хотели начать путь в IT, подтянуть SQL и Python или сделать первый шаг в сторону Data Engineering и Data Analytics — сейчас самое время.

Старт 1го июля!!. Приобретай и залетай на первый поток через бота @bootcampych_bot и выбирай "Хочу на БуткепИК"!

P.S.
Первый поток будет обкатываемый(где-то материал добавим, где то уберём), поэтому стоимость составляет всего 12_000 ₽. В следующих потоках цена может быть пересмотрена. Кол-во мест ограничено!

ДЕ — это ИЗИ!

коммент на Youtube Shorts
ссылка на видос

Вообще, я думаю, что если ты свитчер и меняешь просто специализацию в IT, то ДЕ, вероятно, не самое сложное направление. А вот если вкатываться с нуля, то есть проблема огромного количества инструментов. Вот в этом скорее сложность. Как расставить приоритеты, что надо знать, а на что можно пока забить.

Отчасти поэтому я в свое время собирал Roadmap

Че думаете сами? СОГЛАШАЕМСЯ? Или просто IT это НЕ для ДЛЯ ТУПЫХ? :)

Как Дата Аналитики работают с Дата Инженерами?

Аналитик пишет запрос для бизнеса здесь и сейчас. Дата Инженер разбирает этот запрос и оптимизирует. А почему сразу не писать готовый запрос? Тогда это получается какой-то Аналитикс Инженер?

ДА скрестили с ДЕ?

Помню на собесе в Газпромбанк мне сказали, что у них аналитики сразу пишут на спарк апи. Типа не даже ничего в коде делать.. ну однако может это просто ДЕшники были, которые начали общаться с бизнесом и просто научились считать метрики?:)

В видосе, кстати, одна из болей ДЕшников

https://youtube.com/shorts/zutxBoD0AWI?is=ORhcn8jMcTYxaqT1

🟠ВОТ ЧТО БЫЛО И ВОТ ЧТО СТАЛО🟠

На первом скрине — наш Буткемп год назад. На втором — то, во что он превратился сегодня.

Если честно, когда мы с Володей только начинали, всё было намного проще. Тогда мы работали со Spark, ClickHouse и Airflow, показывали ребятам реальные процессы из своей работы и вели всех через один небольшой и простой пет-проект. Для этого двух месяцев было более чем достаточно.

Мы сами ещё многого не знали. Учились, набивали шишки, меняли работу, попадали на новые проекты и каждый раз приносили этот опыт обратно в Буткемп.

За этот год программа сильно изменилась.

Появились:
🌟 GreenPlum
🌟 DBT
🌟 Trino
🌟 Iceberg + S3
🌟 дополнительные проекты
🌟 больше практики
🌟 больше домашних заданий

И это ещё не конец! Уже сейчас мы активно работаем со стримингом и практически уверены, что в будущих потоках появятся Kafka, Flink, NiFi и другие инструменты потоковой обработки данных.😈

Но вместе с этим появилась и другая проблема.🤢

Когда-то мы говорили, что для комфортного обучения понадобится 7–10 часов в неделю. Сегодня реальность такая, что многим требуется уже 10–15 часов.😠

Материала стало настолько много, что два месяца перестали быть идеальным форматом. Нам даже пришлось сократить количество мок-собеседований, чтобы успевать проходить всю техническую программу.

Поэтому после завершения 7 потока(июль-август) мы планируем взять паузу и подумать над дальнейшим развитием проекта.

🤔Возможно, Буткемп станет длиннее.
🤔Возможно, обучение инструментам и подготовка к собеседованиям станут отдельными продуктами.
🤔Возможно, появятся совершенно новые форматы.
😭А возможно его больше вообще не будет!

Но одно можем сказать точно.

За этот год Буткемп перестал быть просто набором лекций. Сегодня это уже полноценный путь от SQL и Python до современного Data Engineering стека.

И всё это благодаря Вам — людям, которые доверили нам своё обучение и свое будущее ❤️


Попасть на 7 поток можно здесь: @bootcampych_bot