Продвинутый курс по Python для опытных разработчиков поможет перейти от уверенного написания кода к профессиональной разработке сложных, масштабируемых и производительных систем. В программе —
глубокое устройство Python, архитектура ПО, веб-разработка, базы данных, Data Science, Machine Learning, highload, асинхронность и современные инженерные практики.
О курсе
Курс «Python-разработчик. Продвинутый уровень» предназначен для специалистов, которые уже знакомы с Python и хотят системно углубить знания: понять внутренние механизмы языка, научиться проектировать поддерживаемую архитектуру, работать с высоконагруженными приложениями, современными веб-фреймворками, ML-инструментами и инфраструктурой данных.
Обучение охватывает не только синтаксис и библиотеки, но и практики промышленной разработки: тестирование, проектирование кода, оптимизацию производительности, безопасность, работу с API, микросервисами, асинхронным программированием и инструментами для Data Science и Machine Learning.
Кому подойдёт курс
- Python-разработчикам, которые хотят выйти на middle+/senior-уровень и глубже понимать язык.
- Выпускникам базовых курсов Python, готовым перейти к архитектуре, highload и промышленной разработке.
- Backend- и web-разработчикам, которые используют Django, FastAPI, REST API, SQLAlchemy и базы данных.
- Data Science и ML-инженерам, которым важно лучше понимать Python-экосистему, производительность и model serving.
- Разработчикам на других языках, которые хотят освоить Python на продвинутом уровне и применять его в реальных проектах.
Что вы изучите
Продвинутый Python и внутреннее устройство языка
Вы разберёте ключевые механизмы Python, которые важны для написания эффективного и предсказуемого кода: объектную модель, дескрипторы, метапрограммирование, аннотации типов, байткод, виртуальную машину Python, управление памятью и GIL.
- объектно-ориентированное программирование на продвинутом уровне;
- метаклассы, дескрипторы и динамическое поведение объектов;
- type hints и статическая типизация в Python-проектах;
- байткод, интерпретатор и особенности выполнения кода;
- управление памятью, сборка мусора и ограничения GIL.
Тестирование, качество кода и архитектура
Отдельный блок посвящён практикам, которые помогают создавать поддерживаемые и надёжные приложения. Вы изучите тестирование с pytest, принципы SOLID, паттерны проектирования, Domain-Driven Design, Clean Architecture, Event-Driven Architecture и микросервисный подход.
- модульное, интеграционное и функциональное тестирование;
- pytest, фикстуры, моки и организация тестовой инфраструктуры;
- SOLID, паттерны проектирования и рефакторинг;
- DDD и проектирование бизнес-логики;
- Clean Architecture и разделение ответственности;
- Event-Driven Architecture и микросервисы.
Web-разработка на Python
В разделе по веб-разработке рассматриваются современные backend-инструменты Python: Django, FastAPI, ORM, SQLAlchemy, REST API, GraphQL, RPC, аутентификация, авторизация и безопасность веб-приложений.
- Django и работа с ORM;
- проектирование REST API и API-first подход;
- FastAPI для высокопроизводительных веб-сервисов;
- SQLAlchemy и взаимодействие с базами данных;
- транзакции, индексы, репликация и шардирование;
- GraphQL, RPC и интеграция сервисов;
- аутентификация, авторизация и защита веб-приложений.
Data Science, Machine Learning и Big Data
Курс включает инструменты для анализа данных, визуализации, машинного обучения и работы с современными ML-пайплайнами. Вы познакомитесь с NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Jupyter, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LLM и Big Data-экосистемой.
- обработка и анализ данных с NumPy и Pandas;
- визуализация данных с Matplotlib и Seaborn;
- работа в Jupyter Notebook;
- основы ML Engineering и обучение моделей;
- PyTorch, TensorFlow и Hugging Face;
- LLM, inference и model serving;
- хранение, обработка и подготовка больших данных.
Highload, асинхронность и производительность Python
Вы научитесь анализировать узкие места в приложениях, профилировать код и выбирать подходящие инструменты для ускорения Python-программ. В программе рассматриваются многопоточность, многопроцессность, IPC, asyncio, event loop, async/await, Cython, PyPy, FFI и интеграция с C.
- профилирование и оптимизация Python-кода;
- многопоточность, процессы и межпроцессное взаимодействие;
- асинхронное программирование и asyncio;
- event loop и устройство async/await;
- ускорение критических участков с помощью C, Cython, PyPy и FFI;
- подходы к разработке highload-приложений на Python.
Go для Python-разработчиков
Дополнительный модуль знакомит с языком Go с позиции Python-разработчика. Вы изучите базовые возможности Go, конкурентную обработку, горутины и принципы работы планировщика.
- сравнение Python и Go в backend-разработке;
- основы синтаксиса и стандартной библиотеки Go;
- горутины, каналы и конкурентное выполнение;
- планировщик Go и особенности производительности.
Какие навыки вы получите
- Понимание внутреннего устройства Python и особенностей выполнения кода.
- Навыки проектирования архитектуры сложных backend-систем.
- Умение писать тестируемый, поддерживаемый и расширяемый код.
- Опыт работы с Django, FastAPI, REST API, SQLAlchemy и базами данных.
- Понимание асинхронного программирования, многопоточности и highload-подходов.
- Навыки оптимизации производительности Python-приложений.
- Знакомство с инструментами Data Science, ML Engineering, LLM и Big Data.
- Понимание микросервисной архитектуры, DDD, Clean Architecture и Event-Driven Architecture.
Почему стоит изучать продвинутый Python
Python используется в backend-разработке, автоматизации, анализе данных, машинном обучении, highload-сервисах и инженерных инструментах. Продвинутый уровень владения языком позволяет не просто писать рабочий код, а создавать надёжные системы, которые проще масштабировать, тестировать, сопровождать и развивать.
Знание архитектурных подходов, асинхронности, оптимизации, баз данных и ML-инструментов делает Python-разработчика более универсальным специалистом и помогает уверенно работать над сложными коммерческими проектами.
ИСТОЧНИК
СКАЧАТЬ
