Школы

Рейтинг на основе отзывов, авторитетности и популярности

Подборки

Полезные и актуальные курсы, отобранные вручную

Профессия: Python-разработчик

Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Профессия
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Помощь от школы
Сертификат
Сертификат
Есть

Стоимость курса

129 600 ₽
Есть рассрочка
  • Трудоустроим в процессе обучения или вернем деньги
  • Создатели и спикеры курса - эксперты из Сбера, Yandex и Skyeng
  • Длительность: 10 мес. (есть возможность интенсивного обучения)
  • Уровень: с нуля
  • Формат: онлайн
  • Получение специализации: WebDev, DevOps, Data Science

Почему стоит учить Python

Python легко изучить и с ним легко работать
Python — язык с низким порогом входа, он отлично подходит для новичков в программировании: синтаксис кода простой и не имеет специфичных конструкций

Спрос на Python-разработчиков опережает предложение
Python-разработчики востребованы во многих сферах IT — программировании, системном администрировании и анализе данных. На основании количества вакансий на одной из крупнейших платформ поиска работы LinkedIn.com, Python занимает 2-е место в списке самых востребованных языков программирования

Python гибок и универсален
Python — язык общего назначения, а это значит, что он имеет очень широкую сферу применения. Изучив Python, вы сможете создавать как простые приложения, так и программировать нейронные сети, анализировать данные и многое другое

Чему вы научитесь

Писать код на Python

Разберемся в синтаксисе, используем разные типы данных, работаем с текстовой информацией, создаем и применяем функции

Продвинутые функции Python

Используем библиотеку NumPy, работаем с файлами разных форматов, пишем автоматические скрипты, работаем с базами данных

Работать с MySQL

Узнаете, как сохранять и изменять информацию в базе данных MySQL. Научитесь писать запросы и управлять большими объёмами данных

Пользоваться Git

Научитесь работать с распределённой системой контроля версий вместе с командой, сможете вносить или откатывать изменения в рамках одного проекта.

 

Что вы получите после обучения

Навыки
1
Scrum
2
DevOps
3
Data Science
5
Бэкенд-разработка
6
HTML
7
Системы контроля версий
8
Основы Python
9
Основы SQL
10
Работа с Flask
11
SQL и базы данных
12
ООП в Python
13
Agile и Waterfall
14
HTML и DOM-модель
15
Основы JavaScript
16
Работа с Docker
Сертификат

Школа

ProductStar — онлайн-университет с экспертизой в продуктовом менеджменте, аналитике, маркетинге и программировании: более 10 лет обучаем IT-профессиям. Компания ProductStar выросла из ProductCamp - это международная крупнейшая конференция по продакт менеджменту. Мы сотрудничаем с Google developers group и являемся организатором крупной конференции в мире разработки - Devscamp. Среди наших спикеров специалисты из Google, Amazon, Epam, Booking, Яндекса, Сбера. Обучение построено на прикладных кейсах российских и международных компаний. Также есть собственный карьерный центр, который помогает в трудоустройстве студентов как в российские, так и в зарубежные компании. 

Честные обещания по трудоустройству и качеству курсов:

— Мы уверены в качестве программы, наших спикеров и партнёрств карьерного центра
— Мы полностью вернём деньги, если у вас не получится найти работу, в рамках изучения профессии
— Собственный карьерный центр с базой стажировок: более 80% наших студентов устраиваются на работу в процессе обучения
— Средний срок трудоустройства студентов – 2,5 месяца
—  В течение первых 20 дней действует гарантия полного возврата.  Это как раз то время, чтобы понять, хотите ли вы развиваться в данной профессии

Корпоративное обучение:
— 30% студентов учатся за счёт компании
— Соберём программу обучения под задачи вашей компании.
— Бесплатно поможем с наймом студентов наших курсов

 

Преподаватели

Менеджер продукта в «Алгоритмике»

Менеджер-аналитик в Яндекс ex-Ultimate Guitar, ex-МегаФон

Программа курса

Раздел I: Основы Python и работа с Flask

Блок 1: Основы Python

Введение в Python
Типы данных, функции, классы, ошибки
Строки, условия, циклы
Списки и словари в Python
Базы данных и статистика
Многопоточность

Блок 2: Основы SQL

Введение в блок SQL
Извлечение и фильтрация данных (часть 1)
Извлечение и фильтрация данных (часть 2)
Преобразование и сортировка данных (часть 1)
Преобразование и сортировка данных (часть 2)

Блок 3: Работа с Flask

Веб-сервер flask и контроль версий Git
Итоговый проект
разработка API на Flask
SQL AlchemyREST API FLASK и сериализация

Блок 4: SQL и базы данных

Группировка данных
Введение в базы данных
Объединение таблиц
ПодзапросыОбновление, добавление и удаление данных
Создание, изменение и удаление таблиц
AdvancedИтоговый проект LEGO
Обзор основных программ

Раздел II: Advanced Python: ООП и Django

Блок 5: ООП в Python

Объектно-ориентированное программирование на Python
Понятия ООП: наследование, инкапсуляция, полиморфизм
Работа с классами и объектами
Работа с итераторами и генераторами
Структуры данных в Python
Функциональное программирование в Python

Блок 6: Бэкенд-разработка на Python и Django

Архитектура и серверная часть
Веб-сервер на Python
JSON, XML, AJAX и работа с API
Асинхронное программирование
Сборка проекта на Django
Работа с ORMDjango REST и API
Авторизация и аутентификация, OAuth2.0

Блок 7: Системы контроля версий

Системы контроля версий. Версионирование кода, совместная разработка, CSV
Git & GitHub. Git, Commit, Ветки, слияние веток и разрешение конфликтов, GitHub, Командная работа, Код ревью
Жизненный цикл ПО, CI/CD
Git, основные понятия. Знакомство с GitLab
Введение в GitLab CI
GitLab CI. Внутренние переменные, Артефакты, Правила

Блок 8: Современные методологии разработки

Методологии управления: Agile и Waterfall
Scrum
Инструменты управления

Раздел III: Специализации (Web-разработка, DevOps, Data Science)

Специализация — Веб-разработчик

Блок 9: Принципы HTML

Структура веб страницы, базовый HTML
Базовый CSS, селекторы и каскад
Продвинутый CSS, адаптивность и кроссбраузерность
Основы языка, инструменты для разработки и отладки

Блок 10: Объекты HTML и DOM-модель

Объекты, массивы, функции
DOM-модель и работа со страницей
Обработка событий
Взаимодействие с сервером

Блок 11: Основы JavaScript

Введение. Переменные и работа с числами. Константы
Строки, boolean и условные операторы. Преобразование типов и нестрогие сравнения
Массивы и циклы. Объекты
Функции / области видимости и замыкания
Обработка событий и пользовательский ввод

Блок 12: Структуры и библиотеки JavaScript

Подключение библиотек
Регулярные выражения. Форматирование. Работа с датами
Mикро и макротаски. Цикл событий
Анимации и CSS фреймворки
Структуры данных и алгоритмы

Блок 13: Javascript Advanced: библиотека React

Быстрый старт в React
События и состояние
Работа с HTTP и жизненный цикл
Контейнеры и презентационные компоненты
Типизация React-приложений
Hooks, Context API
Функциональное программирование
Redux и асинхронность

Специализация — DevOps

Блок 14: Основы DevOps для программиста

Введение в DevOps
Linux: введение и основные концепты ОС.
Bash. Базовый инструмент скриптов в Linux
Жизненный цикл ПО, CI/CD

Блок 15: Работа с Docker

Контейнеризация. Знакомство с Docker.
Упаковка приложений в Docker
Docker-Compose. Сервисы и взаимодействия

Блок 16: Упрвление конфигурациями, Ansible

Ansible. Основные концепции и команды
Ansible.Роли и переменные
Ansible. Разработка ролей

Блок 17: Advanced: MLOps — DevOps в мире Machine Learning

Методологии анализа больших данных и организации команды. CRISP-DM
Культура сбора и источники данных / Улучшение качества работы с данными

Блок 18: Advanced: облачные сервисы и Hadoop

Основы работы в Hadoop и MapReduce
Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования

Специализация — Data Science

Блок 19: Основы Data Science

Кто такой Data Scientiest
Знакомство с машинным обучением
Линейная регрессия

Блок 20: Алгоритмы Data Science

Бинарная классификация
Валидация. Почему это важно
Решающие деревья
Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
Feature Engineering, Feature Selection
Градиентный бустинг
A/B тестирование
Обучение без учителя

Блок 21: Рекомендательные системы для Data Scientist

Введение в рекомендательные системы
Метрики и бейзлайны
Матричное разложение
Рекомендации через поиск ближайших соседей
Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Подборки с курсом

Рейтинг курса

4.8
Может быть интересно
Профессия: Python-разработчик
На сайт курса

Профессия: Python-разработчик

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.