Чему вы научитесь
- Находить узкое место в любом скрипте за пять минут с помощью cProfile
- Оценивать сложность кода на глаз - O(n), O(n²) и почему один цикл с in по списку уже квадратичный
- Выбирать структуру данных по замеру, а не по привычке: list, dict, set, deque, Counter
- Обрабатывать файлы в гигабайты без MemoryError через генераторы
- Кешировать с умом - lru_cache, cached_property, и когда кеш только вредит
- Отличать CPU-bound от I/O-bound и не пытаться лечить одно лекарством от другого
- Понимать GIL и выбирать между threading и multiprocessing осознанно
- Читать AI-сгенерированный код, находить в нём типовые проблемы и чинить до продакшена
О курсе
Рабочий код и быстрый код - не одно и то же. Нейросеть пишет код оперативно, но не скажет, почему он тормозит на реальном объёме данных - это работа инженера. Курс учит видеть, что код делает на самом деле: находить узкое место профайлером, выбирать структуру данных по замеру, ускорять код иногда в десятки раз. Big O, генераторы, кеширование, параллелизм, валидация AI-кода. 12 модулей.
Для кого этот курс
Junior-разработчики, которые умеют писать проходящий тесты код, но не уверены, что он выдержит реальный объём данных. После курса на вопрос собеседования «как вы поняли, что код медленный» вы отвечаете не «ну, интуитивно», а называете инструмент и конкретные шаги. Big O, выбор структур данных, понимание GIL - это и есть стандартные темы технических интервью.
Middle, которым не хватает системы. Вы пишете рабочий код, но оптимизация - это набор разрозненных приёмов, услышанных где-то. Курс собирает их в методологию: чек-лист, профайлер под рукой, понимание, что именно и почему ускорять. Это то, что отличает middle от senior.
Те, кто пишет код с ChatGPT, Claude или Copilot. Нейросеть генерирует код быстро, но вы не уверены, что он выдержит продакшен. Курс даёт инструменты проверки, а отдельный разбор посвящён типовым проблемам AI-генерации и тому, как их чинить.
Бэкенд-разработчики, дата-инженеры, аналитики. Если ваш код обрабатывает большие объёмы, делает много сетевых запросов или жуёт файлы в гигабайты - здесь инструменты под каждую из этих задач: генераторы, потоковая обработка, threading и multiprocessing.
Начальные требования
Курс рассчитан на тех, кто уже знаком с базой Python. Чтобы курс не оказался слишком сложным, перед стартом полезно уметь следующее.
По Python:
- Базовый синтаксис: переменные, условия (if/else), циклы (for, while)
- Функции: def, return, параметры, аргументы по умолчанию
- Базовые коллекции: list, dict, set, tuple, str и их основные методы (append, insert, remove, pop, get, keys, values, items)
- Чтение и запись файлов через open и with
- Базовые элементы функционального стиля: map, filter, lambda, list/dict comprehensions
- Желательно: понимание классов и
__init__(нужно начиная с модуля 4) - Желательно: установка пакетов через pip
По общим темам:
- Запуск Python-скриптов из терминала или среды разработки
- Понимание разницы между файлом и переменной в памяти
Програмное обеспечение:
- Python 3.10 или новее (оптимально 3.12 - совпадёт со всеми замерами курса)
- Любая среда разработки: IDLE, VS Code, PyCharm, Jupyter Notebook
- Базовое знакомство с терминалом (открыть, выполнить команду, проверить версию Python)
Что НЕ нужно знать до старта:
- Алгоритмы и Big O - объясняются с нуля в модуле 3
- Профилирование, cProfile, tracemalloc - объясняется с нуля в модуле 2
- Многопоточность и многопроцессность - объясняется с нуля в модуле 10
- Английский на уровне чтения документации - все материалы курса на русском
Уровень опыта: примерно 6-12 месяцев активного изучения Python или базовый институтский/университетский курс. Если вы только что прошли "Python для начинающих" - стоит сначала закрепить базу на пет-проектах, потом возвращаться сюда.
Преподаватели курса
4
Что вы получите
- Поддержка автора в Telegram-чате курса. Покупая курс, вы не остаётесь один на один с материалом. В закрытом Telegram-чате я отвечаю на вопросы по урокам, помогаю разобраться, почему конкретная техника не дала ожидаемого ускорения, и можно принести свой код - разберём узкое место вместе. Здесь же участники обсуждают реальные кейсы из своей работы, делятся находками и смотрят, как с похожими задачами справляются другие. Особенно полезно, если вы учитесь в одиночку или единственный Python-разработчик в команде.
- Шпаргалки, которые останутся с вами после курса:Таблица сложности встроенных операций Python - что O(1), что O(n), а что прячет квадратичность. Чек-лист оптимизации из 6 шагов - применим и к своему коду, и к AI-сгенерированному. Каталог топ-10 проблем AI-кода с готовыми фиксами. Это не «бонусные материалы для галочки» - это рабочие документы, к которым возвращаетесь на реальных задачах.
- Доступ навсегда и бесплатные обновления. Python развивается - выходят 3.13, 3.14, меняются замеры и инструменты. Материалы актуализируются, обновления приходят без доплат. Можно вернуться к любому уроку через год или освежить тему перед собеседованием.
- Сертификат Stepik. Выдаётся после прохождения всех модулей и набора порогового балла за задачи. Указывается в резюме.
Нагрузка
4-6 часов в неделю