Python-разработчик: расширенный курс

Научитесь проектировать базы данных с использованием языка запросов SQL. Вы будете работать с базой данных PostgreSQL — одной из самых популярных и простых для изучения. В качестве клиента будете использовать pgAdmin. В конце курса познакомитесь с SQLAlchemy ORM. 7 часов теории 26 часов практики Введение в базы данных. Типы баз данных (БД) Работа с SQL. Создание БД Select-запросы, выборки из одной таблицы Продвинутая выборка данных Работа с PostgreSQL из Python Python и БД. ORM Разбор вопросов Проекты База данных для музыкального сайта: от проектирования до создания запросов Программа для управления данными о клиентах в PostgreSQL Программа для книжных магазинов с использованием SQLAlchemy Курсовой проект Чат-бот для изучения английского языка

1. Введение в базы данных. Типы баз данных (БД)Время не указано
2. Работа с SQL. Создание БДВремя не указано
3. Select-запросы, выборки из одной таблицыВремя не указано
4. Продвинутая выборка данныхВремя не указано
5. Работа с PostgreSQL из PythonВремя не указано
6. Python и БД. ORMВремя не указано
7. Разбор вопросовВремя не указано
8. ПроектыБаза данных для музыкального сайта: от проектирования до создания запросовПрограмма для управления данными о клиентах в PostgreSQLПрограмма для книжных магазинов с использованием SQLAlchemyВремя не указано
9. Курсовой проектЧат-бот для изучения английского языкаВремя не указано

Разберётесь, как улучшить и упростить программу с помощью модулей, итераторов, декораторов. Изучите технологии для тестирования кода, разбора текста и веб-страниц. Узнаете, как проходить собеседования на позицию Python-разработчика. 16 часов теории 66 часов практики Модули, пакеты, импорты в Python Итераторы, генераторы Декораторы Разработка тестов Регулярные выражения Веб-скрапинг Подготовка к собеседованиям Проекты: Парсинг страницы сайта вакансий Итератор и генератор для оптимизации работы со списками Декоратор-логгер для своего приложения Unit-test для своей программы Командный проект: Chatbot Vkinder

1. Модули, пакеты, импорты в PythonВремя не указано
2. Итераторы, генераторыВремя не указано
3. ДекораторыВремя не указано
4. Разработка тестовВремя не указано
5. Регулярные выраженияВремя не указано
6. Веб-скрапингВремя не указано
7. Подготовка к собеседованиямВремя не указано
8. Проекты:Парсинг страницы сайта вакансийИтератор и генератор для оптимизации работы со спискамиДекоратор-логгер для своего приложенияUnit-test для своей программыВремя не указано
9. Командный проект: Chatbot VkinderВремя не указано

Поработаете с фреймворком Django, изучите основные принципы организации проекта в Django. Научитесь создавать базы данных, работать с ORM и моделями. Узнаете, как разрабатывать бэкэнд веб-приложения и связывать хостинг файлов и запуск веб-приложения. 15 часов теории 44 часа практики Обработка запроса. Работа с шаблонами — Знакомство с Django. Подготовка и запуск проекта — Обработка запросов и шаблоны Базы данных — Работа с ORM. Часть 1 — Работа с ORM. Часть 2 — Разбор вопросов Взаимодействие с сайтом — Знакомство с API на примере Django REST framework — CRUD в DRF (Django REST framework) — Разделение доступа в DRF — Тестирование Django-приложений с использованием Pytest — Разбор вопросов Проекты: Сервис-помощник для приготовления блюд в Django Новостное приложение для работы с тегами в Django Реализация REST API для работы датчиков температуры Backend для мобильного приложения объявлений в Django Pytest для Django-приложения

1. Обработка запроса. Работа с шаблонами— Знакомство с Django. Подготовка и запуск проекта— Обработка запросов и шаблоныВремя не указано
2. Базы данных— Работа с ORM. Часть 1— Работа с ORM. Часть 2— Разбор вопросовВремя не указано
3. Взаимодействие с сайтом— Знакомство с API на примере Django REST framework— CRUD в DRF (Django REST framework)— Разделение доступа в DRF— Тестирование Django-приложений с использованием Pytest— Разбор вопросовВремя не указано
4. Проекты:Сервис-помощник для приготовления блюд в DjangoНовостное приложение для работы с тегами в DjangoРеализация REST API для работы датчиков температурыBackend для мобильного приложения объявлений в DjangoPytest для Django-приложенияВремя не указано

Научитесь запускать, выкладывать на сервере и конфигурировать код с помощью Docker и технологии CI/CD. Потренируетесь развёртывать приложения на сервере, создадите контейнер для REST API сервера и разработаете backend для сайта объявлений. Изучите технологии асинхронного программирования на Python. В качестве приложения напишете программу, используя фреймворк Flask. 15 часов теории 28 часов практики DevOps: автоматизация развёртывания — Основы терминала — Практика с сервером — Развёртывание проекта — CI/CD — Docker — Docker Compose Другие подходы к веб-разработке — Flask — FastApi — Event loop. Asyncio — Aiohttp — Celery Проекты: Создание docker-контейнера для REST API сервера Django-приложения REST API для сайта объявлений на Flask Программа для работы с базой данных по API в Asyncio REST API для сервера на aiohttp Сервис для апскейлинга изображений на базе Flask, Celery и ИИ-модели

1. DevOps: автоматизация развёртывания— Основы терминала— Практика с сервером— Развёртывание проекта— CI/CD— Docker— Docker ComposeВремя не указано
2. Другие подходы к веб-разработке— Flask— FastApi— Event loop. Asyncio— Aiohttp— CeleryВремя не указано
3. Проекты: Создание docker-контейнера для REST API сервера Django-приложенияREST API для сайта объявлений на FlaskПрограмма для работы с базой данных по API в AsyncioREST API для сервера на aiohttpСервис для апскейлинга изображений на базе Flask, Celery и ИИ-моделиВремя не указано

Научитесь вести коммуникацию с ИИ и анонимизировать корпоративные данные. 5 часов теории 10 часов практики Принципы работы ИИ Промпт-инжиниринг Риски использования ИИ Работа с корпоративными данными Корпоративные LLM

1. Принципы работы ИИВремя не указано
2. Промпт-инжинирингВремя не указано
3. Риски использования ИИВремя не указано
4. Работа с корпоративными даннымиВремя не указано
5. Корпоративные LLMВремя не указано

Освоите базовые AI-навыки для генерации, редактирования и документирования кода, сохраняя читаемость и качество. 12 часов теории 12 часов практики AI и разработка: вводный навигатор Запросы, которые понимает AI Генерация и отладка кода Рефакторинг с AI AI и тесты: минимальный юнит-пакет README и API-доки

1. AI и разработка: вводный навигаторВремя не указано
2. Запросы, которые понимает AIВремя не указано
3. Генерация и отладка кодаВремя не указано
4. Рефакторинг с AIВремя не указано
5. AI и тесты: минимальный юнит-пакетВремя не указано
6. README и API-докиВремя не указано

Научитесь использовать ИИ-инструменты для настройки пайплайнов, code-review и архитектурного документирования. 10 часов теории 17 часов практики ИИ в IDE: интеграции CI/CD с ИИ: от push до деплоя Code-review: нейросеть как ревьюер Лицензии и безопасный код с ИИ Нейросети и архитектура: визуализация и API Итоговая работа: пайплайн под ключ

1. ИИ в IDE: интеграцииВремя не указано
2. CI/CD с ИИ: от push до деплояВремя не указано
3. Code-review: нейросеть как ревьюерВремя не указано
4. Лицензии и безопасный код с ИИВремя не указано
5. Нейросети и архитектура: визуализация и APIВремя не указано
6. Итоговая работа: пайплайн под ключВремя не указано

Узнаете, как с помощью генеративных нейросетей оформить резюме и портфолио, эффективно подготовиться к собеседованию. Этот курс проходит в формате видеолекций и не привязан к строгому графику, вы можете изучить материалы в своём темпе. 1,4 часа теории 1,5 часа практики

Поймёте, как проектировать и реализовывать полноценных ИИ-агентов, а также выполнять fine-tuning моделей. Сможете собирать MVP-агента от API до деплоя, отвечать за стабильность и качество решений. 13 часов теории 34 часа практики Архитектура ИИ-агентов Tools, functions и memory Реализация MVP-агента Подготовка данных для fine-tuning Fine-tuning: LoRA / QLoRA Деплой ИИ-агента (Docker, Yandex Cloud)

1. Архитектура ИИ-агентовВремя не указано
2. Tools, functions и memoryВремя не указано
3. Реализация MVP-агентаВремя не указано
4. Подготовка данных для fine-tuningВремя не указано
5. Fine-tuning: LoRA / QLoRAВремя не указано
6. Деплой ИИ-агента (Docker, Yandex Cloud)Время не указано

Начнёте быстрее понимать техническую лексику, код и терминологию в вашем направлении. Сможете ориентироваться в профессиональном англоязычном контенте. Узнаете, как техническому специалисту подготовиться к собеседованию. Получите примеры прохождения интервью для разных специальностей. 7 часов теории 14 часов практики

Узнаете, как хранится и передаётся информация на компьютере. Освоите принципы и методы построения алгоритмов на базовом уровне. 4 часа теории 4 часа практики

Научитесь формулировать карьерные цели, создавать резюме, собирать портфолио и готовиться к собеседованиям. Создадите пошаговый план поиска работы, запишете видеопрезентацию и пройдёте карьерную консультацию с HR-экспертом. Узнаете, как подготовиться к фрилансу, где искать клиентов и как организовать рабочее время. Попробуете взять первый оплачиваемый заказ. 20 часов теории

Узнаете, как работает аппаратное обеспечение компьютеров. Познакомитесь с автоматизацией, непрерывной интеграцией и облачными решениями для виртуализации. Научитесь использовать виртуальные машины и изучите полезные функции операционной системы Linux. 10 часов теории 12 часов практики

Изучите методологии непрерывной разработки, которые помогут быстрее, эффективнее и грамотнее работать с задачами в ИТ. Эти знания повысят вашу ценность на рынке труда.

Познакомитесь с основными облачными сервисами Yandex Cloud и научитесь с ними работать. Освоите хранение данных в Object Storage и создание серверных функций в Cloud Functions и узнаете, как интегрировать авторизацию через Yandex ID в свои проекты. 4 часа теории 4 часа практики

Необходимый навык для любого разработчика, который планирует выйти на более высокий профессиональный уровень и трудоустроиться в Яндекс, Авито, Сбер или другие крупные компании