Модуль 1. Введение в программирование
Модуль 2. Основы программирования
Модуль 3. Основы веб-разработки
Модуль 4. Разработка API на Flask
Модуль 5. Погружение в Python, хостинг и деплой
Модуль 6. Разработка API на Django
Модуль 7. Типовые задачи разработчика
Python — самый простой язык для старта.
Сильные стороны языка — простота в освоении и низкий порог входа, читабельность, универсальность, большое и активное сообщество. Поэтому Python часто советуют в качестве первого языка начинающим программистам
Вместе оформим резюме и портфолио ваших работ
У вас будет больше шансов заинтересовать работодателей, попасть на собеседование и получить новую работу
Реализованные проекты:
Ключевые навыки:
Раздел I: Основы Python и работа с Flask
Блок 1: Основы Python
Блок 2: Основы SQL
Блок 3: SQL и базы данных
Блок 4: Системы контроля версий
Блок 5: Работа с Flask
Раздел II: Advanced Python: ООП и Django
Блок 6: ООП в Python
Блок 7: Бэкенд-разработка на Python и Django
Блок 8: Современные методологии разработки
Раздел III: Специализации (Web-разработка, DevOps, Data Science)
Специализация — Веб-разработчик
Блок 9: Принципы HTML
Блок 10: Объекты HTML и DOM-модель
Блок 11: Основы JavaScript
Блок 12: Структуры и библиотеки JavaScript
Блок 13: Javascript Advanced: библиотека React
Блок 14: Chat GPT для разработчика
Специализация — DevOps
Блок 14: Основы DevOps для программиста
Блок 15: Работа с Docker
Блок 16: Управление конфигурациями, Ansible
Блок 17: Advanced: MLOps — DevOps в мире Machine Learning
Блок 18: Advanced: облачные сервисы и Hadoop
Блок 19: Chat GPT для разработчика
Специализация — Data Science
Блок 19: Основы Data Science
Блок 20: Алгоритмы Data Science
Блок 21: Рекомендательные системы для Data Scientist
Блок 22: Chat GPT для разработчика
Разберемся в синтаксисе, используем разные типы данных, работаем с текстовой информацией, создаем и применяем функции
Узнаете, как сохранять и изменять информацию в базе данных MySQL. Научитесь писать запросы и управлять большими объёмами данных
Используем библиотеку NumPy, работаем с файлами разных форматов, пишем автоматические скрипты, работаем с базами данных
Научитесь работать с распределённой системой контроля версий вместе с командой, сможете вносить или откатывать изменения в рамках одного проекта.
Вас ждут онлайн-лекции и практические задания на основе реальных кейсов.
81 тематический модуль и 396 онлайн-урока
Разберемся в синтаксисе, используем разные типы данных, работаем с текстовой информацией, создаем и применяем функции
Используем готовые функции библиотеки Pandas, объединяем данные из разных источников, визуализируем данные
Используем библиотеку NumPy, работаем с файлами разных форматов, пишем автоматические скрипты, работаем с базами данных
Парсить веб-страницы, парсим общедоступные профили пользователей Вконтакте, работаем с открытыми API сервисами
Python
HTML и CSS
Фреймворк (Django)
Алгоритмы и структуры данных
Базы данных (SQL)
Качество
Архитектура
Инфраструктура
Совмещайте учебу с работой. Учитесь, когда вам удобно — у нас нет строгого расписания. Рекомендуем заниматься от 15 часов в неделю, чтобы сохранять темп обучения в группе
Уроки
Мероприятия
Проекты
В программе минимум 70% вебинаров. Вы сможете задать вопросы, получить обратную связь и персональную помощь по своим проектам от экспертов.
Основы Python
Работа с большими данными
Работа с продвинутыми кейсами
Работа с данными из интернета
работаем с открытыми API сервисами
Изучаете тему
Выполняете домашнее задание
Общаетесь с наставником
Защищаете дипломный проект
Урок 1: "Введение в Python"
Урок 2: "Типы данных, функции, классы, ошибки"
Урок 3: "Строки, условия, циклы"
Урок 4: "Списки и словари в Python"
Урок 5: "Пакеты, файлы, Pandas - начало"
Урок 6: "Pandas: продолжение"
Урок 7: "Визуализация данных"
Урок 8: "Работа с базами данных"
Урок 9: "Многопоточность"
Урок 10: "Веб-сервер flask и контроль версий GIt"
Урок 11: "Итоговый проект"
Power BI
Tableau
Конкурентный анализ
Machine Learning
BigData
Мат.статистика
Аналитика воронки продаж
A/B-тестирование
SQL
Python
Визуализация данных
Презентация данных
Работать с сырыми данными
Анализировать данные
Работать с Big Data и визуализировать данные
Выдвигать и тестировать гипотезы
Изучаете тему
Выполняете домашнее задание
Общаетесь с наставником
Защищаете дипломный проект
Блок 1: "Python и обработка данных"
Блок 2: "Работа с Power BI"
Блок 3: "SQL для анализа данных"
Блок 4: "Tableau"
Блок 5: "Python и построение Machine Learning моделей"
Блок 6: "Нейронные сети и NLP"
Блок 7: "Рекомендательные системы"
Блок 8: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
Power BI
Tableau
Конкурентный анализ
Machine Learning
BigData
Мат.статистика
Аналитика воронки продаж
A/B-тестирование
SQL
Python
Визуализация данных
Презентация данных
Вас ждут онлайн-лекции и практические задания на основе реальных кейсов.
31 тематический модуль и 133 онлайн-урока
Курс составлялся на основе вакансий и требований компаний к Python-разработчикам. Всё необходимое добавили, ненужное убрали — вам осталось посмотреть, всё выполнить и получить профессию. Сложность повышается поэтапно, поэтому вы можете учиться и без начальной подготовки в этой сфере.
Преподаватели и наставники — действующие Python-разработчики. Курс вы пройдёте вместе с личным наставником, который поможет в обучении и в прохождении собеседований.
Видеоматериалы, созданные с любовью, много практических заданий для отработки знаний и 4 проекта — сайт интернет-магазина или блога, Telegam-bot и написание игры (шахматы или gomoku)
Задачи по работе с данными востребованы во всех областях: от банковской сферы и ИТ до тяжелой промышленности и сельского хозяйства.
Python — простой и универсальный инструмент для решения любых аналитических задач.
~1060 вакансий для аналитиков со знанием Python появляется ежемесячно (по данным hh.ru)
Ключевые навыки:
На рынке не хватает Python-разработчиков.
За последние два года спрос на таких специалистов вырос на 20%. Чтобы освоить востребованную профессию, вам будет достаточно школьных знаний. Вы изучите основы HTML/CSS и научитесь разрабатывать серверную часть сайта на Python и Django.
Вы начнете с основ и получите знания, необходимые для старта карьеры. Вас ждут актуальная программа, 2–3 вебинара в неделю и 2 месяца стажировки.
115 часов обучающего контента и 228 часов практики
Для создания любых программ, которыми мы пользуемся каждый день, нужны опытные разработчики. Они используют разные языки для программирования, самым популярным из которых является Python. Его используют успешные разработчики для любых сценариев. Научиться программированию с Python необходимый и полезный навык.
Этот язык программирования используется в самых разных областях:
Для питона есть дополнительные библиотеки, с помощью которых можно расширить язык. Вы можете выбрать недорогие платные курсы по обучению питона у нас. Но записаться в студенты это еще не путь к успеху. Самое главное это мотивация и желание учиться. Базовые знания можно получить за пару дней, а вот выучить сложные и длинные программы и стать выпускником сложнее. Перед тем как пройти курсы, вы должны определиться с мотивацией. То есть нужно определить для себя, с какой целью я буду посещать их. Сможешь ли ты пройти всю практическую часть с дальнейшим трудоустройством в данной сфере? На первый взгляд это кажется не важным, но определиться нужно в начале пути. Python – это сравнительно легкий язык для обучения, но все же нужна мотивация, ведь обучение требует затрат энергии и личного времени.
Мечтаете стать разработчиком приложений или хорошо разбираться в современных технологиях? С чего начать? Начнем с того, что толку от бесплатных видео уроков, которые вы найдете в яндексе мало. Запишитесь на курсы по изучению языка Python на нашем сайте. Итак, не думайте, что с первых дней обучения вы зразу сможете разработать сайт или приложения. Так никто не работает, нужно сначала выучить теорию, а потом поэтапно практиковаться. Вам придется потратить немного времени, прежде чем вы научитесь устранять ошибки. Главное упорно идти до конца и не разочароваться на полпути. Начните с изучения основ, а время для создания шедевров еще будет!
Питон часто рекомендуют в качестве первого языка для программистов, которые только начинают свою работу. Но, при этом Python – это высокоуровневый язык, у которого большая скорость читаемости кодов. Все Python-девелоперы должны знать: