Профессия: Python-разработчик. Тариф Премиум
ProductStar
Сложность
Для новичков
Длительность
14 мес
Описание курса
Курс «Python-разработчик» поможет освоить один из самых популярных языков программирования с нуля.
Вы изучите Python, научитесь создавать веб-сервисы, работать с данными и автоматизировать процессы.
Обучение построено на практике: вы будете выполнять реальные задачи и собирать проекты.
Тариф «Премиум» для тех, кто хочет быстро вырасти до Middle Python-разработчика
- Все опции тарифного плана «Продвинутый»
- Специализация: Fullstack: Frontend + DevOps + Data Science
- 8 персональных консультаций с ментором
- 5 индивидуальных карьерных консультаций
- 2 тестовых собеседования с карьерным консультантом
- Возможность выбрать ментора
Чему вы научитесь
Создавать проекты на Django
Использовать Git и GitHub для управления версиями кода
Разрабатывать алгоритмы и системы Data Science
Решать задачи с помощью алгоритмов
Программировать на JavaScript, работать с React
Работать с SQL и проектировать базы данных
Разрабатывать API на Flask
Выполнять базовые задачи frontend-специалиста
Разворачивать проекты в Docker и применять DevOps-подход
Уверенно программировать на Python
Программа курса
Ступень 1. Основы Python и SQL
- Блок 1. Основы Python
Изучите базовые конструкции языка, структуры данных и алгоритмы. Научитесь писать чистый код, работать с библиотеками и решать прикладные задачи с использованием Python.
• Основы синтаксиса и переменные
• Условные операторы и циклы
• Строки, списки, словари
• Функции и области видимости
• Работа с библиотеками и модулями
• Исключения и отладка
• Проект: чат-бот на Python - Блок 2. Основы SQL
Получите уверенные навыки работы с базами данных: от написания простых SELECT-запросов до группировки и преобразования данных.
• SELECT, WHERE, фильтрация
• Сортировка, преобразования
• Агрегации, GROUP BY, HAVING
• Практические работы по SQL - Блок 3. SQL и базы данных
Изучите реляционные базы данных и SQL на практике — от простых выборок до оптимизации.
• Объединение таблиц и подзапросы
• CRUD-операции
• Операции с текстом и оконные функции
• Оптимизация SQL-запросов
• Финальный проект по БД - Блок 4. Git и Flask
Освоите систему контроля версий Git и научитесь создавать веб-сервисы на Flask.
• Работа с Git, GitHub, ветками и пулл-реквестами
• Продвинутая работа с Git (хуки, конфликты)
• Разработка REST API на Flask
• Проект: веб-сервис обработки данных
• Проект от компании "E-soft": API-сервис для обработки данных на Flask
Ступень 2. Advanced Python: ООП и Django
- Блок 1. ООП в Python
Изучите объектно-ориентированное программирование и напишете масштабируемый, читаемый код.
• Классы, методы, наследование, инкапсуляция, полиморфизм
• Dunder-методы
• Принципы хорошего кода и SOLID
• Функциональное программирование
• Проект: API с SQLAlchemy - Блок 2. Бэкенд-разработка на Django
Поймёте, как разрабатывать сложные веб-приложения на Django и Django REST.
• Архитектура и серверная часть
• Асинхронность, многопоточность
• ORM, авторизация, CI/CD
• Масштабируемость и тестирование
• Финальный проект: API для бота - Блок 3. Современные методологии разработки
Изучите подходы к управлению проектами.
• Agile и Waterfall
• Scrum, Kanban
• Тайм-менеджмент, Jira, Confluence - Бонус. Искусственный интеллект для разработчика
• Генерация кода
• Помощь в разработке
• Воркшоп - Блок 4. Дипломная работа
• Подготовка и защита проекта
• Итоговая аттестация
• Бонус: рост до тимлида
Ступень 3. Бонусные специализации — для расширенных тарифов
- Специализация Frontend
Блок 1. Принципы HTML
Получите базовые навыки создания веб-страниц с использованием HTML, CSS и JavaScript. Изучите структуру страницы, семантику, базовую стилизацию и основы скриптов, чтобы уверенно работать с визуальной частью веба. Вы будете:
• Понимать структуру HTML-документа и использовать семантическую верстку
• Работать с CSS: селекторы, каскадность, блочная модель
• Осваивать адаптивную верстку и кроссбраузерность
• Подключать JavaScript и использовать базовые конструкции
Блок 2. Работа с DOM и HTML-объектами
Научитесь создавать интерактивные элементы интерфейса, обрабатывать действия пользователя и управлять контентом на веб-странице с помощью JavaScript. Вы будете:
• Эффективно обрабатывать данные и взаимодействовать с DOM
• Управлять элементами и их атрибутами на странице
• Обрабатывать события и строить цепочки взаимодействий
• Выполнять асинхронные операции с API и таймерами
Блок 3. Основы JavaScript
Закрепите фундаментальные знания по JS: научитесь обрабатывать данные, работать с функциями и замыканиями, использовать DOM для взаимодействия с пользователем. Вы будете:
• Работать с переменными, условиями, циклами и объектами
• Применять функции, в том числе замыкания
• Обрабатывать пользовательский ввод и события
Блок 4. Структуры и библиотеки JavaScript
Освоите практики продвинутой разработки: подключение внешних библиотек, регулярные выражения, анимации и алгоритмы. Подготовитесь к техническому интервью. Вы будете:
• Подключать внешние библиотеки и скрипты
• Использовать регулярные выражения и таймеры
• Понимать Event Loop и асинхронность
• Создавать интерфейсы с CSS-фреймворками
Блок 5. React и архитектура интерфейса
Изучите библиотеку React от основ до сложных концепций: хуки, маршрутизация, управление состоянием, рендеринг и взаимодействие с API. Вы будете:
• Разрабатывать UI-компоненты и управлять их жизненным циклом
• Использовать хуки и кастомные хуки
• Применять Redux и Context API
• Управлять маршрутизацией в SPA - Специализация DevOps
Блок 1. Основы DevOps для программиста
Погрузитесь в основы DevOps и научитесь использовать Linux и Bash для автоматизации процессов разработки и сопровождения программного обеспечения. Вы будете:
• Понимать методологию DevOps и ее преимущества
• Уверенно работать в терминале Linux, использовать основные команды и утилиты
• Писать простые и эффективные Bash-скрипты
• Понимать принципы CI/CD и жизненный цикл ПО
Блок 2. Работа с Docker
Освоите контейнеризацию с Docker и научитесь собирать и развертывать приложения в изолированных средах, включая мультисервисные архитектуры. Вы будете:
• Понимать принципы контейнеризации и архитектуру Docker
• Создавать Dockerfile и собирать образы
• Работать с Docker Compose для управления сервисами
• Применять Docker в реальных проектах
Блок 3. Управление конфигурациями, Ansible
Познакомитесь с Ansible как инструментом автоматизации, научитесь создавать роли и шаблоны, настраивать окружения и управлять инфраструктурой. Вы будете:
• Понимать архитектуру Ansible и его возможности
• Создавать и применять плейбуки и переменные
• Использовать шаблоны и роли для автоматизации задач
• Работать с инфраструктурой как с кодом
Блок 4. Advanced: MLOps — DevOps в ML
Научитесь применять DevOps-подходы в проектах анализа данных. Изучите жизненный цикл моделей, бизнес-анализ и источники данных. Вы будете:
• Использовать методологию CRISP-DM и применять ее в проектах Data Science
• Понимать ключевые этапы построения ML-систем
• Работать с подходами к обработке BigData
Блок 5. Advanced: облачные сервисы и Hadoop
Погрузитесь в основы работы с Big Data: от архитектур Lambda и Карра до параллельной обработки с помощью MapReduce. Вы будете:
• Использовать параллельные вычисления для больших объемов данных
• Понимать архитектуру Hadoop и механизм MapReduce
• Разбираться в распределенных системах хранения и обработки данных - Специализация Data Science
Блок 1. Основы Data Science
Получите системное понимание роли Data Scientist и пройдете путь от подготовки данных до построения первых моделей. Вы будете:
• Понимать задачи DS и этапы построения моделей
• Владеть инструментами сбора, очистки и визуализации данных
• Осваивать терминологию и первые алгоритмы
Блок 2. Алгоритмы Data Science
Разберетесь в ключевых алгоритмах ML: классификации, деревьях решений и ансамблях, а также научитесь тестировать гипотезы. Вы будете:
• Строить и анализировать ML-модели
• Избегать переобучения и недообучения
• Проверять гипотезы с A/B-тестированием
Блок 3. Рекомендательные системы
Освоите основные подходы к рекомендациям, включая фильтрацию и матричные методы, и научитесь строить production-ready системы. Вы будете:
• Строить контентные и коллаборативные рекомендательные модели
• Использовать метрики качества: покрытие, новизну, догадливость
• Применять матричное разложение и нейросетевые подходы
Преподаватели
Евгений Михалев
Team Lead, Ozon Tech
Иван Громов
Старший разработчик, NDA
Иван Милюхин
Quantitative Analyst, Barclays Investment Bank (London, UK)
Артем Верхоглядов
Team Lead, Pinely
Показать еще
Часто задаваемые вопросы
Сколько времени нужно ждать ответа от преподавателя по практической работе?
Преподаватели дают развернутую обратную связь по работе в течение 48 часов.
Похожие курсы
+7 705 956 72 14
Общие вопросы:
ТОО «Ньюскилз»
050057, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. Тимирязева, д. 38/1, 2 этаж, 7 офис
БИН: 210140019844
© ТОО «Ньюскилз», 2026
© ТОО «Ньюскилз», 2026