«Программирование на Python и Django» + DevOps — с нуля до первой работы в IT

Освоите язык Python с нуля — от базового синтаксиса до уверенного написания чистого, структурированного кода. Каждая тема закрепляется практическими задачами, чтобы к началу работы с веб-фреймворками вы владели языком на уровне, достаточном для решения реальных задач.

Что изучается

• Основы синтаксиса Python: переменные, типы данных, условия, циклы, функции
• Структуры данных: списки, словари, множества, кортежи
• Работа с файлами и модулями: чтение/запись файлов, импорт модулей, организация кода в пакеты
• Объектно-ориентированное программирование (ООП): классы, наследование, инкапсуляция, полиморфизм
• Обработка ошибок: исключения, блоки try/except, создание собственных исключений
• Работа со строками и регулярными выражениями: парсинг, поиск и замена данных
• Виртуальные окружения и управление зависимостями: venv, pip, requirements.txt

Что вы будете уметь

• Писать программы на Python для решения повседневных задач
• Разбираться в чужом коде и отлаживать собственный
• Применять принципы ООП при проектировании программ
• Организовывать код в модули и пакеты

Модуль посвящён работе с данными — от понимания реляционной модели до уверенного написания SQL-запросов. Вы освоите проектирование баз данных, работу с PostgreSQL и научитесь оптимизировать запросы.

Что изучается

• Реляционная модель данных: таблицы, строки, столбцы, первичные и внешние ключи
• Язык SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE — полный цикл операций с данными
• Проектирование БД: нормализация, связи один-ко-многим и многие-ко-многим, ER-диаграммы
• Агрегация и аналитика: GROUP BY, HAVING, оконные функции, подзапросы
• Индексы и оптимизация: как ускорить запросы, план выполнения (EXPLAIN)
• PostgreSQL: установка, настройка, отличия от SQLite, специфичные возможности (JSONB, массивы)
• Транзакции и целостность данных: ACID, уровни изоляции, блокировки

Что вы будете уметь

• Проектировать структуру базы данных под задачу
• Писать сложные SQL-запросы для выборки и анализа данных
• Работать с PostgreSQL как с основной БД для продакшен-проектов
• Понимать, как индексы и структура запросов влияют на производительность

Здесь вы пройдёте путь от создания Django-проекта до его развёртывания на удалённом сервере с автоматическим деплоем. Все занятия построены вокруг сквозного проекта — блога, который вы будете развивать от занятия к занятию, наращивая функциональность и сложность.

Этап 1. Фундамент Django

На этом этапе вы создадите Django-проект, разберётесь в его архитектуре и научитесь строить веб-приложение полного цикла: от моделей данных до работающих страниц с формами.

Что изучается

• Инструменты разработчика: менеджер пакетов uv, Git и GitHub, pre-commit хуки, Makefile
• Django — основы: структура проекта и приложений, модели и ORM, миграции, админ-панель, fixtures, пользовательские CLI-команды
• Представления и маршрутизация: функциональные представления (FBV), маршрутизация URL, динамические параметры
• Шаблоны и фронтенд: шаблонизатор Django, Bootstrap 5, статические и медиа-файлы
• Формы: forms.Form и ModelForm, валидация, CSRF-защита

Практика

• Создание Django-проекта с нуля, настройка окружения
• Модели для блога: категории и статьи, связи, метаинформация
• Страницы: главная, список по категориям, детальная страница статьи
• Формы создания и поиска статей
• Самостоятельный практикум: приложение обратной связи с нуля

Этап 2. Классовые представления и авторизация

Что изучается

• Классовые представления (CBV): ListView, DetailView, CreateView, UpdateView, DeleteView, миксины, пагинация
• Аутентификация и авторизация: сессии, cookies, встроенные формы, LoginView, LogoutView, LoginRequiredMixin
• Профили и медиа: модель профиля с аватаром, загрузка файлов, сигналы, контекстные процессоры
• Тестирование: Django TestCase, Client, тестирование моделей, форм и представлений

Практика

• Переписывание приложения с FBV на CBV
• Система регистрации, входа, выхода и смены пароля
• Профиль пользователя с загрузкой аватара
• Написание тестов для моделей, форм и представлений

Этап 3. REST API — два фреймворка

Что изучается

• Django REST Framework (DRF): сериализаторы, API-представления, ModelViewSet, JWT-аутентификация, permissions, фильтрация
• Django Ninja: Pydantic-схемы, декораторы маршрутов, автодокументация Swagger
• Работа с email: SMTP-настройки, подтверждение email при регистрации, сброс пароля
• Переменные окружения и PostgreSQL: .env, python-dotenv, подключение PostgreSQL, полнотекстовый поиск

Практика

• Создание REST API для блога на DRF и Django Ninja
• JWT-аутентификация, получение и обновление токенов
• Регистрация через API с подтверждением по email
• Миграция с SQLite на PostgreSQL, полнотекстовый поиск

После окончания обучения вас ждёт стажировка продолжительностью 5 месяцев — полноценная работа в команде над настоящими проектами. Это не учебная практика с выдуманными задачами, а опыт, максимально приближенный к работе в IT-компании: реальные заказчики, реальные сроки, реальная ответственность.

Как устроена стажировка

• Вы работаете в кросс-функциональной команде: фронтенд- и бэкенд-разработчики, веб-дизайнеры, проджект-менеджеры, системные и бизнес-аналитики
• Проекты — реальные, не учебные, с настоящими заказчиками и требованиями
• На протяжении всей стажировки вам помогают наставники — опытные разработчики, которые проводят code review, дают обратную связь и помогают разбираться в сложных задачах
• Вы участвуете в полном цикле разработки: от анализа требований и декомпозиции задач до написания кода, тестирования и деплоя

С какими проектами предстоит работать

• Веб-сервисы на Django — многопользовательские платформы с админ-панелью, системой ролей, бизнес-логикой и интеграциями
• API-сервисы на FastAPI — быстрые асинхронные микросервисы для обработки данных, интеграции с внешними системами, генерации отчётов
• Real-time функциональность — чаты, системы уведомлений, live-дашборды с использованием WebSockets
• Фоновые процессы — задачи по расписанию (отправка писем, генерация отчётов, обработка данных) через Celery и брокеры сообщений

Технологии и инструменты на стажировке

Фреймворки и архитектуры: Django, FastAPI, монолит vs микросервисы

Асинхронность и реальное время: WebSockets, Django Channels, async/await

Брокеры сообщений и очереди: Redis (pub/sub, брокер), RabbitMQ, паттерны очередей задач

Инфраструктура и DevOps: Docker Compose в продакшене, CI/CD, Sentry, Nginx, структурированные логи

Командная работа: стендапы, спринты, работа с PM и аналитиками, декомпозиция задач, Git Flow, code review

Что изучается

• Docker и Docker Compose: Dockerfile, docker-compose.yaml, сети, volumes
• Кэширование с Redis: django-redis, уровни кэширования, инвалидация кэша
• Асинхронные задачи с Celery: архитектура Django → Redis → Celery, shared_task, delay()
• Подготовка к продакшену: Granian (ASGI-сервер), настройки DEBUG/ALLOWED_HOSTS/STATIC_ROOT, GitHub Actions CI
• Деплой на VPS: SSH, ручной деплой, Docker Compose, ufw
• Автоматический деплой (CD): GitHub Container Registry, полный CI/CD-пайплайн, откат версий

Практика

• Написание Dockerfile и docker-compose.yaml для Django + PostgreSQL + Redis
• Кэширование шаблонов, страниц и API-эндпоинтов
• Создание фоновых задач с Celery (уведомления, счётчик просмотров)
• Деплой на реальный VPS, настройка CI/CD в GitHub Actions
• Автоматизация рутины через Makefile

Инструменты и технологии на этом этапе: Docker · Docker Compose · Redis · Celery · Granian · GitHub Actions · GitHub Container Registry · VPS (Debian) · SSH · ufw · Makefile

Что вы получаете

• Портфолио с реальными проектами, которые можно показать работодателю
• Опыт работы в команде — навык, который невозможно получить, обучаясь самостоятельно
• Расширенный стек технологий — Django, FastAPI, WebSockets, Celery, Redis, RabbitMQ, Docker, CI/CD
• Уверенность в своих силах — вы уже знаете, как устроена реальная работа, и готовы к ней
• Рекомендации наставников — для вашего будущего резюме и карьерного старта

Узнаете, какие нейросети и LLM реально помогают Python-разработчику в ежедневной работе.

Освоите искусство «правильных запросов» — чтобы ИИ помогал писать, рефакторить и документировать код.

Сможете быстрее разбирать чужой код, находить ошибки и предлагать более чистые решения.

Зачем это нужно? Разработчики, которые грамотно используют ИИ, работают в разы быстрее, закрывают больше задач и становятся ценнее для команды и работодателя.

Параллельно с практикой анализа вы изучаете, как устроена работа в IT-командах. Без этих знаний даже сильный аналитик не сможет эффективно работать в компании.

Что изучается

• Распределение ролей в разработке — кто такой фронтенд-, бэкенд-разработчик, тестировщик (QA), аналитик, проджект-менеджер, DevOps. Вы узнаете, чем занимается каждый и как аналитик встроен в процесс разработки и релиза.
• Гибкие методологии (Agile, Scrum, Kanban) — изучаем общие принципы гибкой разработки, разбираем Scrum с работой короткими циклами (спринтами), планированием, ежедневными встречами и демонстрацией результатов, а также Kanban с визуализацией задач на доске и непрерывным потоком работы.
• Постановка и контроль задач — изучаем полный цикл разработки: от планирования работы на спринт или этап до распределения задач между участниками команды и демонстрации готового результата. Затем осваиваем детали: разбивать крупные задачи на маленькие шаги, оценивать трудозатраты и расставлять приоритеты.
• Работа с таск-трекером — разбираем, что такое таск-трекер, зачем он нужен и как с ним работать. Таск-трекер — это единый список всех задач по проекту. Он помогает не держать ничего в голове и не спрашивать коллег, кто чем занят. В трекере видно, какие задачи предстоит сделать, какие в работе, а какие уже готовы. Изучаем, как вести задачи в такой системе, чтобы работа в команде была организованной и понятной.

Мы не просто учим анализу — мы помогаем сделать следующий шаг в карьере аналитика. Ещё во время обучения вы начнёте готовиться к трудоустройству с поддержкой HR-специалистов.

Что изучается

• Составление резюме — мы научим вас писать резюме так, чтобы работодатель пригласил вас на собеседование. Правильно опишете свой опыт в аналитике и навыки аналитика, выделите сильные стороны, уберёте лишнее. Разберём каждое резюме индивидуально и дадим персональные рекомендации.
• Подготовка к собеседованию — разбираем типичные вопросы и задачи, которые задают на собеседованиях для системных и бизнес-аналитиков. Вы будете увереннее чувствовать себя в разговоре с работодателем, научитесь грамотно рассказывать о своём опыте анализа и кейсах из практики.
• Рекомендации по развитию карьеры — получаете советы от опытных HR-специалистов, которые работают в IT. Как вести переговоры об условиях, на что обращать внимание в предложении, как продолжать расти после выхода на работу. Дадим индивидуальные рекомендации с учётом ваших целей и текущего уровня.

По итогам обучения, наши ученики защищают проекты в командах в формате очно + онлайн. На защиту приходят представители IT-компании (Сбер, Neoflex, Globus, Lad, Gorky Tech, Flang, Sigur, Русские медиа и другие), которые готовы рассмотреть потенциальных кандидатов.

Ниже смотрите ролик с одной из финальных демонстраций