Чему вы научитесь
- Использовать ИИ-ассистента так, чтобы он ускорял тебя, а не думал за тебя: разбирать с ним ошибки и незнакомый код, принимать подсказки в редакторе покусочно и проверять их запуском.
- Писать уверенный и идиоматичный код на Python: разберешься в типах данных, коллекциях, функциях и ООП, а также освоишь продвинутые темы: устройство памяти и ссылок, области видимости, замыкания, генераторы, декораторы и асинхронность.
- Работать в профессиональном окружении: настроишь VS Code, научишься управлять зависимостями через ультрабыстрый uv, форматировать код с ruff, контролировать версии в git и GitHub, безопасно хранить секреты в .env, писать автотесты на pytest и настраивать логирование.
- Собирать данные из любых источников: Писать надежные парсеры сайтов с помощью httpx и BeautifulSoup.
- Давать скриптам красивое лицо: За пару часов оборачивать консольный код в интерактивные веб-приложения на Streamlit.
- Делегировать работу планировщику: Настраивать запуск задач по расписанию (отправка отчетов, обновление данных) через APScheduler.
- Хранить данные в облаке: Проектировать структуры таблиц и работать с облачной базой данных Supabase.
- Внедрять искусственный интеллект: Создавать умных помощников, которые анализируют твои документы (RAG-системы) и выполняют сложные многошаговые сценарии через LlamaIndex и OpenRouter/Ollama.
О курсе
Перестань делать руками то, что должен делать скрипт. Научись собирать автономные автоматизации своими руками: от парсинга сайтов и работы с базами данных до создания веб-интерфейсов и интеграции AI-агентов. Без лекций «в стол» — только живой современный стек (VS Code, uv, Streamlit, Supabase, LlamaIndex) и готовое портфолио проектов.
Для кого этот курс
1. Специалисты на стыке профессий (маркетологи, аналитики, менеджеры): Те, кто погряз в ручном копировании данных, выгрузках в Excel и хочет автоматизировать 90% ежедневной рутины.
2. Новички в IT: Лучший первый шаг в программирование через осязаемую практику без сложной математики.
3. Те, кто уже прошёл вводный курс и упёрся в вопрос «а дальше что?» — здесь «дальше» и происходит: глубина языка + библиотеки + свой проект.
Начальные требования
Достаточно уметь пользоваться ПК
Преподаватели курса
59
Как проходит обучение
- Быстрый дофамин от результатов: Сотни автопроверяемых задач встроены прямо в платформу. Написал код — сразу видишь результат.
- Проекты в портфолио: Каждый модуль про библиотеку (в финале) заканчивается созданием рабочей микро-системы (парсер, интерфейс, база данных, AI-конвейер).
- Первые модули — в Google Colab (ничего не устанавливая), затем переезд
на взрослое локальное окружение: VS Code + uv + ruff — стек, на котором
пишут в 2026 году.
Нагрузка
10-15 часов в неделю