Чему вы научитесь
- 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
7
Как проходит обучение
- Быстрый дофамин от результатов: Сотни автопроверяемых задач встроены прямо в платформу. Написал код — сразу видишь результат.
- Проекты в портфолио: Каждый модуль 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
3-4 часа в неделю