Сколько стоит курс «Python реальная практика, все что нужно в 2026 + Про Вайбкодинг»?

Стоимость курса составляет 8567.00 рублей

Где можно пройти курс «Python реальная практика, все что нужно в 2026 + Про Вайбкодинг»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/288218.

Курс на Stepik

Обложка курса «Python реальная практика, все что нужно в 2026 + Про Вайбкодинг» на Stepik

8 567 ₽

Python реальная практика, все что нужно в 2026 + Про Вайбкодинг ★ 2.000

Name: Python реальная практика, все что нужно в 2026 + Про Вайбкодинг
Price: 8567.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 2.0 (1 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Современный Python от синтаксиса до продакшена: FastAPI, async, тесты, базы. Полный AI-блок: LLM, RAG, агенты, MCP. Отдельный модуль про вайбкодинг — работа с Cursor, Claude Code и Copilot. Плюс продвинутые треки: распределённые системы, data engineering и MLOps.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	75
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	1
Рейтинг курса	2.000
Количество уроков	149
Количество квизов	584
Количество задач с кодом	90
Время прохождения курса	5 ч.	—
Стоимость курса	8 567 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	3 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	16 июня 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Python реальная практика, все что нужно в 2026 + Про Вайбкодинг»

20 разделов Уроки в курсе «Python реальная практика, все что нужно в 2026 + Про Вайбкодинг»

149 уроков Тесты в курсе «Python реальная практика, все что нужно в 2026 + Про Вайбкодинг»

584 теста Задачи в курсе «Python реальная практика, все что нужно в 2026 + Про Вайбкодинг»

90 задач Время прохождения курса «Python реальная практика, все что нужно в 2026 + Про Вайбкодинг»

5 ч.

обн. 16 июня 2026

Модуль 1. Введение и окружение разработчика 2026

5 уроков

1. Знакомство с курсом и как им пользоваться ↗

2. Установка Python 3.12 и менеджер версий ↗

3. Настройка VS Code, Ruff и mypy ↗

4. Виртуальные окружения и менеджер пакетов uv ↗

5. Терминал и базовый Git для разработчика ↗

Модуль 2. Базовый синтаксис Python

6 уроков

1. Переменные, типы данных и аннотации типов ↗

2. Числа, строки и f-строки ↗

3. Условные конструкции и тернарный оператор ↗

4. Циклы for и while, break и continue ↗

5. Ввод-вывод и работа с консолью ↗

6. Обработка ошибок: try, except, raise ↗

Модуль 3. Коллекции и работа с данными

6 уроков

1. Списки и их методы ↗

2. Кортежи и неизменяемость ↗

3. Словари и хеш-таблицы под капотом ↗

4. Множества и операции над ними ↗

5. Comprehensions: list, dict, set, generator ↗

6. Срезы, распаковка и walrus-оператор ↗

Модуль 4. Функции и функциональный стиль

6 уроков

1. Функции, аргументы, *args и **kwargs ↗

2. Область видимости, замыкания и nonlocal ↗

3. lambda, map, filter, reduce ↗

4. Декораторы с параметрами и без ↗

5. functools: lru_cache, partial, wraps ↗

6. Генераторы и yield ↗

Модуль 5. ООП в Python

6 уроков

1. Классы, объекты и self ↗

2. Инкапсуляция и property ↗

3. Наследование, super и MRO ↗

4. Магические методы (dunder) ↗

5. Dataclasses и slots ↗

6. ABC, Protocol и Duck typing ↗

Модуль 6. Модули, пакеты и стандартная библиотека

6 уроков

1. Импорты: относительные и абсолютные ↗

2. Собираем пакет и публикуем его через uv ↗

3. Stdlib: itertools, collections, pathlib ↗

4. Дата и время: datetime и zoneinfo ↗

5. JSON, CSV и pickle ↗

6. Logging вместо print ↗

Модуль 7. Работа с файлами и внешним миром

6 уроков

1. Чтение и запись файлов, контекстные менеджеры ↗

2. Pathlib как современный способ работы с путями ↗

3. CSV и Excel: openpyxl в бою ↗

4. Регулярные выражения и модуль re ↗

5. HTTP-запросы через httpx ↗

6. Парсинг HTML: BeautifulSoup и Selectolax ↗

Модуль 8. Асинхронность и многозадачность

6 уроков

1. GIL и зачем он нужен ↗

2. Threading: когда оправдан ↗

3. Multiprocessing для CPU-bound задач ↗

4. Asyncio с нуля: event loop и корутины ↗

5. Async-библиотеки 2026: httpx, aiofiles, asyncpg ↗

6. Практика: парсер на asyncio ↗

Модуль 9. Тестирование и качество кода

6 уроков

1. Pytest: фикстуры и параметризация ↗

2. Mock и patch, изоляция тестов ↗

3. Покрытие кода и метрики ↗

4. Типизация с mypy в строгом режиме ↗

5. Ruff как линтер и форматтер ↗

6. Pre-commit hooks в команде ↗

Модуль 10. Работа с базами данных

6 уроков

1. SQLite и модуль sqlite3 ↗

2. PostgreSQL и psycopg 3 ↗

3. SQLAlchemy 2.0: Core и ORM ↗

4. Миграции через Alembic ↗

5. Асинхронный SQLAlchemy ↗

6. Основы Redis для кэша и очередей ↗

Модуль 11. Веб-разработка на FastAPI

6 уроков

1. Первое приложение на FastAPI ↗

2. Роуты, параметры и валидация Pydantic v2 ↗

3. Зависимости (Depends) и DI ↗

4. Аутентификация через JWT ↗

5. Интеграция с базой через SQLAlchemy ↗

6. Деплой на VPS с Docker и Caddy ↗

Модуль 12. Работа с данными и автоматизация

5 уроков

1. Pandas 2 для анализа данных ↗

2. Визуализация через Plotly ↗

3. Автоматизация рутины: Excel, PDF, почта ↗

4. Телеграм-бот на aiogram 3 ↗

5. Работа с API: OpenAI, Telegram, GitHub ↗

Модуль 13. Python и AI в 2026

6 уроков

1. Вызов LLM из Python (OpenAI, Anthropic SDK) ↗

2. Промпт-инжиниринг для разработчика ↗

3. RAG-приложение с нуля: embeddings и векторные БД ↗

4. Агенты и tool calling ↗

5. LangGraph и оркестрация агентов ↗

6. LLM-фичи в продукте: что и как ↗

Модуль 14. Вайбкодинг: новая профессия разработчика

12 уроков

1. Что такое вайбкодинг и почему это уже не мем ↗

2. Обзор инструментов 2026: Cursor, Claude Code, Windsurf, Copilot ↗

3. Первое приложение за вечер целиком в Cursor ↗

4. Правила хорошего промпта для кода ↗

5. .cursorrules и AGENTS.md: настраиваем ассистента ↗

6. Контекст и почему он решает ↗

7. Разбиваем задачу на шаги для агента ↗

8. Ревью ИИ-кода: что проверять всегда ↗

9. Типичные ошибки вайбкодера ↗

10. Тесты как контракт для агента ↗

11. Рефакторинг легаси с ИИ-помощником ↗

12. Вайбкодинг в команде: git workflow с агентами ↗

Модуль 15. Финальный проект

5 уроков

1. Постановка задачи и архитектура ↗

2. Реализация бэкенда с ИИ-функциями ↗

3. Покрываем проект тестами ↗

4. Деплой и мониторинг ↗

5. Ретроспектива и чек-лист сеньор-питониста 2026 ↗

Модуль 16. Продакшен-инженерия Python-сервисов

10 уроков

1. 16.1 Профилирование CPU и памяти: py-spy, scalene, memray ↗

2. 16.2 Оптимизация Python-кода: где реально теряются миллисекунды ↗

3. 16.3 Free-threaded Python и субинтерпретаторы (PEP 703, PEP 734) ↗

4. 16.4 Структурная конкурентность: TaskGroup и anyio ↗

5. 16.5 Observability: OpenTelemetry, structlog, Prometheus ↗

6. 16.6 Надёжность: ретраи, circuit breaker, идемпотентность ↗

7. 16.7 Безопасность Python-приложений ↗

8. 16.8 Производительные базы: индексы, EXPLAIN и N+1 ↗

9. 16.9 Очереди задач: Taskiq, Dramatiq, Celery в 2026 ↗

10. 16.10 CI/CD на GitHub Actions для Python-проекта ↗

Модуль 17. Продвинутый AI-инжиниринг и агентные системы

12 уроков

1. 17.1 Структурированный вывод и контракты с LLM ↗

2. 17.2 Продвинутый RAG: гибридный поиск и реранкинг ↗

3. 17.3 Векторные БД в проде: pgvector, Qdrant, LanceDB ↗

4. 17.4 Эвалы: как мерить качество LLM-приложения ↗

5. 17.5 Стоимость и латентность как первоклассные метрики ↗

6. 17.6 Архитектура агентов: ReAct, планировщик, мульти-агент ↗

7. 17.7 LangGraph и PydanticAI на серьёзных задачах ↗

8. 17.8 MCP: свой сервер инструментов для агента ↗

9. 17.9 Безопасность агентов: prompt injection и sandboxing ↗

10. 17.10 Файнтюнинг и дистилляция: когда оно вообще нужно ↗

11. 17.11 Локальные LLM в продукте: Ollama, vLLM, llama.cpp ↗

12. 17.12 Продакшен-агент от идеи до релиза ↗

Модуль 18. Распределённые системы и масштабирование Python

11 уроков

1. 18.1 Горизонтальное масштабирование FastAPI ↗

2. 18.2 Шардирование PostgreSQL: когда и как ↗

3. 18.3 Репликация PostgreSQL и read replicas ↗

4. 18.4 Kafka и Redpanda как шина событий ↗

5. 18.5 Event sourcing и CQRS на Python ↗

6. 18.6 Saga и распределённые транзакции ↗

7. 18.7 Идемпотентность как защита от хаоса ↗

8. 18.8 Кэш и его инвалидация ↗

9. 18.9 Распределённые блокировки и координация ↗

10. 18.10 gRPC и Protobuf в Python-микросервисах ↗

11. 18.11 Service mesh и Envoy для Python-команд ↗

Модуль 19. Data Engineering на Python в 2026

11 уроков

1. 19.1 Polars vs Pandas: когда и зачем переходить ↗

2. 19.2 DuckDB: SQL прямо по файлам ↗

3. 19.3 Apache Arrow и zero-copy обмен данными ↗

4. 19.4 Dagster и современные оркестраторы ↗

5. 19.5 dbt и Python-модели для аналитики ↗

6. 19.6 Потоковая обработка: Bytewax и Faust ↗

7. 19.7 Lakehouse: Delta Lake и Apache Iceberg ↗

8. 19.8 Parquet и работа с большими файлами ↗

9. 19.9 Валидация данных: Pandera и Great Expectations ↗

10. 19.10 dlt: декларативные ELT-пайплайны ↗

11. 19.11 CDC и инкрементальная загрузка ↗

Модуль 20. MLOps и инференс ML-моделей в продакшене

12 уроков

1. 20.1 Упаковка моделей: MLflow и BentoML ↗

2. 20.2 ONNX Runtime для быстрого инференса ↗

3. 20.3 Triton Inference Server в проде ↗

4. 20.4 Квантизация, прунинг, дистилляция ↗

5. 20.5 KServe и Ray Serve для деплоя ↗

6. 20.6 A/B-тесты и shadow deployment ↗

7. 20.7 Мониторинг дрейфа данных и качества ↗

8. 20.8 Feature Store: Feast и зачем он нужен ↗

9. 20.9 Векторные эмбеддинги в продакшене ↗

10. 20.10 GPU-инференс из Python: что важно знать ↗

11. 20.11 Экономика инференса: батчинг и кэширование ↗

12. 20.12 Observability ML-сервиса ↗