Name: Профессия: Python-разработчик. Тариф Стандартный
Rating: 4.87 (499 reviews)

Поиск по курсам

Все курсы

Программирование

Искусственный интеллект

Аналитика и Data Science

Финансы и бухгалтерия

Управление персоналом

Школы

Digital Skills Academy

ProductStar

Каталог

ProductStar

Профессия: Python-разработчик. Тариф Стандартный

ProductStar

Длительность

8 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 «Стандартный» для тех, кто хочет быстро освоить профессию Python-разработчика

Обратная связь по домашним заданиям
Поддержка куратора во время обучения
Сертификат об окончании курса
Доступ к закрытому комьюнити
Ежемесячные воркшопы с практиками рынка
ИИ в программе

Чему вы научитесь

Разворачивать проекты в Docker и применять DevOps-подход

Решать задачи с помощью алгоритмов

Использовать Git и GitHub для управления версиями кода

Программировать на JavaScript, работать с React

Разрабатывать алгоритмы и системы Data Science

Выполнять базовые задачи frontend-специалиста

Разрабатывать API на Flask

Уверенно программировать на Python

Создавать проекты на Django

Работать с SQL и проектировать базы данных

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