Содержание курса
20
разделов
149
уроков
584
теста
90
задач
5 ч.
обн. 16 июня 2026
1. Модуль 1. Введение и окружение разработчика 2026
5 уроков
28
20
0м
0
Закрытый
1.1
Знакомство с курсом и как им пользоваться
↗
9
7
-
0
Закрытый
1.2
Установка Python 3.12 и менеджер версий
↗
7
2
-
0
Закрытый
1.3
Настройка VS Code, Ruff и mypy
↗
4
4
-
0
Закрытый
1.4
Виртуальные окружения и менеджер пакетов uv
↗
4
4
-
0
Закрытый
1.5
Терминал и базовый Git для разработчика
↗
4
3
-
0
2. Модуль 2. Базовый синтаксис Python
6 уроков
10
6
0м
0
Закрытый
2.1
Переменные, типы данных и аннотации типов
↗
4
1
-
0
Закрытый
2.2
Числа, строки и f-строки
↗
2
1
-
0
Закрытый
2.3
Условные конструкции и тернарный оператор
↗
1
1
-
0
Закрытый
2.4
Циклы for и while, break и continue
↗
1
1
-
0
Закрытый
2.5
Ввод-вывод и работа с консолью
↗
1
1
-
0
Закрытый
2.6
Обработка ошибок: try, except, raise
↗
1
1
-
0
3. Модуль 3. Коллекции и работа с данными
6 уроков
0
0
0м
0
Закрытый
3.1
Списки и их методы
↗
0
0
-
0
Закрытый
3.2
Кортежи и неизменяемость
↗
0
0
-
0
Закрытый
3.3
Словари и хеш-таблицы под капотом
↗
0
0
-
0
Закрытый
3.4
Множества и операции над ними
↗
0
0
-
0
Закрытый
3.5
Comprehensions: list, dict, set, generator
↗
0
0
-
0
Закрытый
3.6
Срезы, распаковка и walrus-оператор
↗
0
0
-
0
4. Модуль 4. Функции и функциональный стиль
6 уроков
2
2
0м
0
Закрытый
4.1
Функции, аргументы, *args и **kwargs
↗
1
1
-
0
Закрытый
4.2
Область видимости, замыкания и nonlocal
↗
0
0
-
0
Закрытый
4.3
lambda, map, filter, reduce
↗
0
0
-
0
Закрытый
4.4
Декораторы с параметрами и без
↗
1
1
-
0
Закрытый
4.5
functools: lru_cache, partial, wraps
↗
0
0
-
0
Закрытый
4.6
Генераторы и yield
↗
0
0
-
0
5. Модуль 5. ООП в Python
6 уроков
7
6
0м
0
Закрытый
5.1
Классы, объекты и self
↗
2
2
-
0
Закрытый
5.2
Инкапсуляция и property
↗
1
1
-
0
Закрытый
5.3
Наследование, super и MRO
↗
1
1
-
0
Закрытый
5.4
Магические методы (dunder)
↗
2
1
-
0
Закрытый
5.5
Dataclasses и slots
↗
0
0
-
0
Закрытый
5.6
ABC, Protocol и Duck typing
↗
1
1
-
0
6. Модуль 6. Модули, пакеты и стандартная библиотека
6 уроков
1
1
0м
0
Закрытый
6.1
Импорты: относительные и абсолютные
↗
0
0
-
0
Закрытый
6.2
Собираем пакет и публикуем его через uv
↗
0
0
-
0
Закрытый
6.3
Stdlib: itertools, collections, pathlib
↗
0
0
-
0
Закрытый
6.4
Дата и время: datetime и zoneinfo
↗
0
0
-
0
Закрытый
6.5
JSON, CSV и pickle
↗
1
1
-
0
Закрытый
6.6
Logging вместо print
↗
0
0
-
0
7. Модуль 7. Работа с файлами и внешним миром
6 уроков
2
2
0м
0
Закрытый
7.1
Чтение и запись файлов, контекстные менеджеры
↗
0
0
-
0
Закрытый
7.2
Pathlib как современный способ работы с путями
↗
1
1
-
0
Закрытый
7.3
CSV и Excel: openpyxl в бою
↗
1
1
-
0
Закрытый
7.4
Регулярные выражения и модуль re
↗
0
0
-
0
Закрытый
7.5
HTTP-запросы через httpx
↗
0
0
-
0
Закрытый
7.6
Парсинг HTML: BeautifulSoup и Selectolax
↗
0
0
-
0
8. Модуль 8. Асинхронность и многозадачность
6 уроков
3
2
0м
0
Закрытый
8.1
GIL и зачем он нужен
↗
2
1
-
0
Закрытый
8.2
Threading: когда оправдан
↗
0
0
-
0
Закрытый
8.3
Multiprocessing для CPU-bound задач
↗
0
0
-
0
Закрытый
8.4
Asyncio с нуля: event loop и корутины
↗
1
1
-
0
Закрытый
8.5
Async-библиотеки 2026: httpx, aiofiles, asyncpg
↗
0
0
-
0
Закрытый
8.6
Практика: парсер на asyncio
↗
0
0
-
0
9. Модуль 9. Тестирование и качество кода
6 уроков
0
0
0м
0
Закрытый
9.1
Pytest: фикстуры и параметризация
↗
0
0
-
0
Закрытый
9.2
Mock и patch, изоляция тестов
↗
0
0
-
0
Закрытый
9.3
Покрытие кода и метрики
↗
0
0
-
0
Закрытый
9.4
Типизация с mypy в строгом режиме
↗
0
0
-
0
Закрытый
9.5
Ruff как линтер и форматтер
↗
0
0
-
0
Закрытый
9.6
Pre-commit hooks в команде
↗
0
0
-
0
10. Модуль 10. Работа с базами данных
6 уроков
1
1
0м
0
Закрытый
10.1
SQLite и модуль sqlite3
↗
1
1
-
0
Закрытый
10.2
PostgreSQL и psycopg 3
↗
0
0
-
0
Закрытый
10.3
SQLAlchemy 2.0: Core и ORM
↗
0
0
-
0
Закрытый
10.4
Миграции через Alembic
↗
0
0
-
0
Закрытый
10.5
Асинхронный SQLAlchemy
↗
0
0
-
0
Закрытый
10.6
Основы Redis для кэша и очередей
↗
0
0
-
0
11. Модуль 11. Веб-разработка на FastAPI
6 уроков
3
2
0м
0
Закрытый
11.1
Первое приложение на FastAPI
↗
2
1
-
0
Закрытый
11.2
Роуты, параметры и валидация Pydantic v2
↗
1
1
-
0
Закрытый
11.3
Зависимости (Depends) и DI
↗
0
0
-
0
Закрытый
11.4
Аутентификация через JWT
↗
0
0
-
0
Закрытый
11.5
Интеграция с базой через SQLAlchemy
↗
0
0
-
0
Закрытый
11.6
Деплой на VPS с Docker и Caddy
↗
0
0
-
0
12. Модуль 12. Работа с данными и автоматизация
5 уроков
0
0
0м
0
Закрытый
12.1
Pandas 2 для анализа данных
↗
0
0
-
0
Закрытый
12.2
Визуализация через Plotly
↗
0
0
-
0
Закрытый
12.3
Автоматизация рутины: Excel, PDF, почта
↗
0
0
-
0
Закрытый
12.4
Телеграм-бот на aiogram 3
↗
0
0
-
0
Закрытый
12.5
Работа с API: OpenAI, Telegram, GitHub
↗
0
0
-
0
13. Модуль 13. Python и AI в 2026
6 уроков
6
6
0м
0
Закрытый
13.1
Вызов LLM из Python (OpenAI, Anthropic SDK)
↗
1
1
-
0
Закрытый
13.2
Промпт-инжиниринг для разработчика
↗
1
1
-
0
Закрытый
13.3
RAG-приложение с нуля: embeddings и векторные БД
↗
1
1
-
0
Закрытый
13.4
Агенты и tool calling
↗
1
1
-
0
Закрытый
13.5
LangGraph и оркестрация агентов
↗
1
1
-
0
Закрытый
13.6
LLM-фичи в продукте: что и как
↗
1
1
-
0
14. Модуль 14. Вайбкодинг: новая профессия разработчика
12 уроков
6
5
0м
0
Закрытый
14.1
Что такое вайбкодинг и почему это уже не мем
↗
2
1
-
0
Закрытый
14.2
Обзор инструментов 2026: Cursor, Claude Code, Windsurf, Copilot
↗
1
1
-
0
Закрытый
14.3
Первое приложение за вечер целиком в Cursor
↗
1
1
-
0
Закрытый
14.4
Правила хорошего промпта для кода
↗
1
1
-
0
Закрытый
14.5
.cursorrules и AGENTS.md: настраиваем ассистента
↗
0
0
-
0
Закрытый
14.6
Контекст и почему он решает
↗
0
0
-
0
Закрытый
14.7
Разбиваем задачу на шаги для агента
↗
0
0
-
0
Закрытый
14.8
Ревью ИИ-кода: что проверять всегда
↗
0
0
-
0
Закрытый
14.9
Типичные ошибки вайбкодера
↗
1
1
-
0
Закрытый
14.10
Тесты как контракт для агента
↗
0
0
-
0
Закрытый
14.11
Рефакторинг легаси с ИИ-помощником
↗
0
0
-
0
Закрытый
14.12
Вайбкодинг в команде: git workflow с агентами
↗
0
0
-
0
15. Модуль 15. Финальный проект
5 уроков
6
6
0м
0
Закрытый
15.1
Постановка задачи и архитектура
↗
1
1
-
0
Закрытый
15.2
Реализация бэкенда с ИИ-функциями
↗
1
1
-
0
Закрытый
15.3
Покрываем проект тестами
↗
1
1
-
0
Закрытый
15.4
Деплой и мониторинг
↗
1
1
-
0
Закрытый
15.5
Ретроспектива и чек-лист сеньор-питониста 2026
↗
2
2
-
0
16. Модуль 16. Продакшен-инженерия Python-сервисов
10 уроков
5
5
0м
0
Открытый
16.1
16.1 Профилирование CPU и памяти: py-spy, scalene, memray
↗
1
1
-
0
Открытый
16.2
16.2 Оптимизация Python-кода: где реально теряются миллисекунды
↗
1
1
-
0
Открытый
16.3
16.3 Free-threaded Python и субинтерпретаторы (PEP 703, PEP 734)
↗
1
1
-
0
Открытый
16.4
16.4 Структурная конкурентность: TaskGroup и anyio
↗
0
0
-
0
Открытый
16.5
16.5 Observability: OpenTelemetry, structlog, Prometheus
↗
0
0
-
0
Открытый
16.6
16.6 Надёжность: ретраи, circuit breaker, идемпотентность
↗
1
1
-
0
Открытый
16.7
16.7 Безопасность Python-приложений
↗
1
1
-
0
Открытый
16.8
16.8 Производительные базы: индексы, EXPLAIN и N+1
↗
0
0
-
0
Открытый
16.9
16.9 Очереди задач: Taskiq, Dramatiq, Celery в 2026
↗
0
0
-
0
Открытый
16.10
16.10 CI/CD на GitHub Actions для Python-проекта
↗
0
0
-
0
17. Модуль 17. Продвинутый AI-инжиниринг и агентные системы
12 уроков
0
0
0м
0
Открытый
17.1
17.1 Структурированный вывод и контракты с LLM
↗
0
0
-
0
Открытый
17.2
17.2 Продвинутый RAG: гибридный поиск и реранкинг
↗
0
0
-
0
Открытый
17.3
17.3 Векторные БД в проде: pgvector, Qdrant, LanceDB
↗
0
0
-
0
Открытый
17.4
17.4 Эвалы: как мерить качество LLM-приложения
↗
0
0
-
0
Открытый
17.5
17.5 Стоимость и латентность как первоклассные метрики
↗
0
0
-
0
Открытый
17.6
17.6 Архитектура агентов: ReAct, планировщик, мульти-агент
↗
0
0
-
0
Открытый
17.7
17.7 LangGraph и PydanticAI на серьёзных задачах
↗
0
0
-
0
Открытый
17.8
17.8 MCP: свой сервер инструментов для агента
↗
0
0
-
0
Открытый
17.9
17.9 Безопасность агентов: prompt injection и sandboxing
↗
0
0
-
0
Открытый
17.10
17.10 Файнтюнинг и дистилляция: когда оно вообще нужно
↗
0
0
-
0
Открытый
17.11
17.11 Локальные LLM в продукте: Ollama, vLLM, llama.cpp
↗
0
0
-
0
Открытый
17.12
17.12 Продакшен-агент от идеи до релиза
↗
0
0
-
0
18. Модуль 18. Распределённые системы и масштабирование Python
11 уроков
0
0
0м
0
Открытый
18.1
18.1 Горизонтальное масштабирование FastAPI
↗
0
0
-
0
Открытый
18.2
18.2 Шардирование PostgreSQL: когда и как
↗
0
0
-
0
Открытый
18.3
18.3 Репликация PostgreSQL и read replicas
↗
0
0
-
0
Открытый
18.4
18.4 Kafka и Redpanda как шина событий
↗
0
0
-
0
Открытый
18.5
18.5 Event sourcing и CQRS на Python
↗
0
0
-
0
Открытый
18.6
18.6 Saga и распределённые транзакции
↗
0
0
-
0
Открытый
18.7
18.7 Идемпотентность как защита от хаоса
↗
0
0
-
0
Открытый
18.8
18.8 Кэш и его инвалидация
↗
0
0
-
0
Открытый
18.9
18.9 Распределённые блокировки и координация
↗
0
0
-
0
Открытый
18.10
18.10 gRPC и Protobuf в Python-микросервисах
↗
0
0
-
0
Открытый
18.11
18.11 Service mesh и Envoy для Python-команд
↗
0
0
-
0
19. Модуль 19. Data Engineering на Python в 2026
11 уроков
1
1
0м
0
Открытый
19.1
19.1 Polars vs Pandas: когда и зачем переходить
↗
1
1
-
0
Открытый
19.2
19.2 DuckDB: SQL прямо по файлам
↗
0
0
-
0
Открытый
19.3
19.3 Apache Arrow и zero-copy обмен данными
↗
0
0
-
0
Открытый
19.4
19.4 Dagster и современные оркестраторы
↗
0
0
-
0
Открытый
19.5
19.5 dbt и Python-модели для аналитики
↗
0
0
-
0
Открытый
19.6
19.6 Потоковая обработка: Bytewax и Faust
↗
0
0
-
0
Открытый
19.7
19.7 Lakehouse: Delta Lake и Apache Iceberg
↗
0
0
-
0
Открытый
19.8
19.8 Parquet и работа с большими файлами
↗
0
0
-
0
Открытый
19.9
19.9 Валидация данных: Pandera и Great Expectations
↗
0
0
-
0
Открытый
19.10
19.10 dlt: декларативные ELT-пайплайны
↗
0
0
-
0
Открытый
19.11
19.11 CDC и инкрементальная загрузка
↗
0
0
-
0
20. Модуль 20. MLOps и инференс ML-моделей в продакшене
12 уроков
0
0
0м
0
Открытый
20.1
20.1 Упаковка моделей: MLflow и BentoML
↗
0
0
-
0
Открытый
20.2
20.2 ONNX Runtime для быстрого инференса
↗
0
0
-
0
Открытый
20.3
20.3 Triton Inference Server в проде
↗
0
0
-
0
Открытый
20.4
20.4 Квантизация, прунинг, дистилляция
↗
0
0
-
0
Открытый
20.5
20.5 KServe и Ray Serve для деплоя
↗
0
0
-
0
Открытый
20.6
20.6 A/B-тесты и shadow deployment
↗
0
0
-
0
Открытый
20.7
20.7 Мониторинг дрейфа данных и качества
↗
0
0
-
0
Открытый
20.8
20.8 Feature Store: Feast и зачем он нужен
↗
0
0
-
0
Открытый
20.9
20.9 Векторные эмбеддинги в продакшене
↗
0
0
-
0
Открытый
20.10
20.10 GPU-инференс из Python: что важно знать
↗
0
0
-
0
Открытый
20.11
20.11 Экономика инференса: батчинг и кэширование
↗
0
0
-
0
Открытый
20.12
20.12 Observability ML-сервиса
↗
0
0
-
0