docs(course): make JupyterLab the primary notebook interface

docs/course_prd.md

@@ -96,7 +96,7 @@
 * snapshot/time travel на прикладном уровне;
 * базовый `compaction/vacuum` с параллелями к `Greenplum AppendOnly`;
 * набор практик в Jupyter Notebooks с обязательными заданиями и checkpoints;
-* стартовая документация до первого ноутбука: prerequisites, запуск стенда, вход в браузерный VS Code и базовый troubleshooting.
+* стартовая документация до первого ноутбука: prerequisites, запуск стенда, вход в JupyterLab и базовый troubleshooting.
 
 Ориентировочная программа курса вынесена в отдельный документ: **[course_program.md](./course_program.md)**.
 
@@ -152,7 +152,7 @@
 
 **Acceptance Criteria для учебных материалов и результата:**
 
-1. В составе курса есть стартовая документация до первого ноутбука, включая prerequisites, запуск стенда, вход в браузерный VS Code и получение учебного data bundle.
+1. В составе курса есть стартовая документация до первого ноутбука, включая prerequisites, запуск стенда, вход в JupyterLab и получение учебного data bundle.
 2. Студент проходит обязательные `checkpoints` по урокам.
 3. Студент самостоятельно выполняет набор практик на одном датасете, включая:
    * подключение к Spark и загрузку raw-данных;
@@ -174,7 +174,8 @@
 
 **В скоупе:**
 
-* использование существующего `docker-compose.yml` (`Spark`, `Trino`, `MinIO`, `PostgreSQL`, `code-server`, `JupyterLab`);
+* использование существующего `docker-compose.yml` (`Spark`, `Trino`, `MinIO`, `PostgreSQL`, `JupyterLab`, `code-server`);
+* JupyterLab как основной интерфейс курса; браузерный VS Code доступен в том же стенде по желанию, с учётом совместимости браузера и средств защиты на компьютере;
 * подготовка учебных датасетов и/или инструкций по их загрузке в репозиторий;
 * наличие воспроизводимого способа получить учебный data bundle без ручного поиска по внешним сайтам;
 * поддержка выполнения запросов к `Trino` из ноутбуков;