Сколько стоит курс «SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python»?

Стоимость курса составляет 3499.00 рублей

Какой рейтинг у курса «SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python»?

Курс имеет рейтинг 5.0 из 5 на основе 23 отзывов. На курсе обучается 344 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 54 учеников получили сертификат (15.7% завершаемость).

Где можно пройти курс «SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/232655.

Курс на Stepik

Обложка курса «SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python» на Stepik

3 499 ₽

SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python ★ 5.000

Name: SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python
Price: 3499.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 5.0 (23 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Этот курс подробное и практическое руководство по работе с SQLAlchemy 2.0. Вы изучите Core и ORM, научитесь проектировать декларативные модели, строить сложные запросы, управлять транзакциями и связями, избегать N+1, работать с асинхронным SQLAlchemy и выполнять миграции через Alembic. Курс ориентирован на понимание внутренних механизмов и реальное применение в проектах. Курс полностью текстовый, без видео.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	344
Сертификатов выдано	54
Отзывов получено	23
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	43
Количество квизов	266
Количество задач с кодом	236
Время прохождения курса	51 ч.	—
Стоимость курса	3 499 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	9 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	7 октября 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python»

9 разделов Уроки в курсе «SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python»

43 урока Тесты в курсе «SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python»

266 тестов Задачи в курсе «SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python»

236 задач Время прохождения курса «SQLAlchemy: практическая работа с базой данных в Python»

51 ч.

обн. 7 октября 2026

Введение, подключение и первый запрос

4 урока

1. Что такое SQLAlchemy? ↗

2. Подключение к БД: Dialect, URL, Engine, Pool ↗

3. Первый select() запрос (Core vs ORM + Session) ↗

4. Result API: Result, ScalarResult, Row ↗

Декларативные модели (SQLAlchemy 2.0)

7 уроков

1. DeclarativeBase и registry ↗

2. MetaData, naming_convention, схемы ↗

3. Базовые типы данных ↗

4. Расширенные типы данных ↗

5. Ограничения и индексы: Unique, Check, составные ключи ↗

6. Значения default, server_default, onupdate, вычисляемые поля ↗

7. Наследование: Mixin, Single Table, Joined Table, Concrete ↗

Связи и каскады

4 урока

1. ForeignKey, relationship, back_populates, backref ↗

2. Ассоциации: secondary vs association object ↗

3. Каскады: cascade, delete-orphan, passive_deletes ↗

4. Самоссылочные связи (self-referencing) ↗

CRUD и транзакции в ORM

6 уроков

1. Жизненный цикл Session: expire_on_commit, autoflush ↗

2. Создание объектов, append, add, add_all, delete, begin, merge ↗

3. Синхронизация через RETURNING + refresh() ↗

4. Откат изменений через rollback() и сброс состояния ↗

5. Работа с данными (SELECT, UPDATE, DELETE и проекции) ↗

6. Обработка ошибок: IntegrityError, NoResultFound, MultipleResults ↗

Запросы: от базовых до CTE и окон

7 уроков

1. Фильтрация и сортировки ↗

2. Агрегаты и группировка ↗

3. JOIN: INNER и LEFT ↗

4. Self-JOIN и алиасы ↗

5. Подзапросы ↗

6. Оконные функции: over, row_number, сдвиги, агрегаты ↗

7. Паттерны пагинации и выбор узких выборок ↗

Оптимизация ORM и управление данными

5 уроков

1. Стратегии загрузки и N+1 ↗

2. Явные стратегии загрузки и контроль ORM-графа ↗

3. Узкие ORM-модели и экономичная загрузка данных ↗

4. Типичные архитектурные ошибки и транзакции ↗

5. Репозиторий в SQLAlchemy ↗

SQLAlchemy Core

4 урока

1. Table, Column и конструктор выражений ↗

2. DDL через метаданные: связи, схемы, индексы, ограничения ↗

3. Компиляция/сырой SQL: compile(), text(), bindparams ↗

4. Потоковые выборки и большие данные: fetchmany, execution options ↗

Асинхронность

3 урока

1. AsyncEngine, AsyncSession, драйверы ↗

2. Выполнение: execute, scalars, loader options в await-контексте ↗

3. Ошибки и отмена задач ↗

Миграции с Alembic

5 уроков

1. Инициализация проекта, конфигурация, env.py ↗

2. Автогенерация vs ручные ревизии, naming_convention ↗

3. Ветвления и merge heads, offline/online ↗

4. Сложные изменения: индексы, constraints, схемы ↗

5. Data migrations, сиды, интеграция с CI/CD ↗