Профессия Python разработчик

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

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

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

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

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

Поймете, 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

Изучите подходы к управлению проектами.

• Agile и Waterfall

• Scrum, Kanban

• Тайм-менеджмент, Jira, Confluence

• Подготовка и защита проекта

• Итоговая аттестация

• Бонус: рост до тимлида

Блок 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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

Блок 14. 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 15. Работа с Docker

Освоите контейнеризацию с Docker и научитесь собирать и развертывать приложения в изолированных средах, включая мультисервисные архитектуры. Вы будете:

• Понимать принцип контейнеризации и архитектуру Docker

• Создавать Dockerfile и собирать образы

• Работать с Docker Compose для управления сервисами

• Применять Docker в реальных проектах

Блок 16. 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 17. 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 18. Advanced: облачные сервисы и Hadoop

Погрузитесь в основы работы с Big Data: от архитектур Lambda и Kappa 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

Блок 19. 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 20. 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 21. 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