Курс на Stepik
Обложка курса «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода» на Stepik
2 500 ₽

Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

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.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Учеников на курсе 8
Сертификаты, выданные на курсе «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Количество уроков 56
Тесты в курсе «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Количество квизов 320
Задачи с кодом в курсе «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Количество задач с кодом 133
Время прохождения курса «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Стоимость курса 2 500 ₽ —
Обновления курса «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода» 12 разделов Уроки в курсе «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода» 56 уроков Тесты в курсе «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода» 320 тестов Задачи в курсе «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода» 133 задачи Время прохождения курса «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода» 0 ч. Последнее обновление курса «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода» обн. 29 августа 2026

Введение

1 урок
1. Добро пожаловать на курс ↗

Инструменты измерения производительности

5 уроков
1. Три принципа оптимизации ↗
2. Инструменты измерения времени ↗
3. Профилирование CPU ↗
4. Профилирование памяти ↗
5. Интерпретация результатов ↗

Big O - Алгоритмическая сложность

6 уроков
1. Введение в Big O. Классы O(n) и O(n²) ↗
2. O(1), O(log n).Константная и логарифмическая сложность ↗
3. Правила определения сложности. Анализ структуры кода ↗
4. O(n log n). Сложность встроенных операций Python ↗
5. Оптимизация через замену алгоритма. bisect ↗
6. Границы применимости Big O ↗

Внутреннее устройство структур данных

5 уроков
1. Список - динамический массив ↗
2. Словарь - хеш-таблица ↗
3. Множество и кортеж ↗
4. Специализированные коллекции ↗
5. Выбор структуры данных ↗

Оптимизация циклов и итераций

5 уроков
1. Как работает цикл for в Python ↗
2. Оптимизация циклов - приемы ↗
3. Comprehensions ↗
4. Встроенные функции быстрее циклов ↗
5. Антипаттерны циклов ↗

Микрооптимизации

7 уроков
1. Байткод и его инструкции ↗
2. Импорт модулей - что происходит при запуске скрипта ↗
3. Создание объектов ↗
4. Арифметика и вызовы функций ↗
5. Переменные, атрибуты и цепочки доступа ↗
6. Условия, исключения и проверки ↗
7. Что Python оптимизирует сам. Чек-лист модуля ↗

Генераторы и ленивые вычисления

5 уроков
1. Проблема - всё в памяти ↗
2. Генераторы ↗
3. Генераторные выражения и цепочки ↗
4. Обработка больших файлов ↗
5. itertools ↗

Строки, объекты и управление памятью

5 уроков
1. Строки - неизменяемые объекты ↗
2. Эффективная работа со строками ↗
3. Как Python управляет памятью ↗
4. Оптимизация памяти объектов ↗
5. Диагностика и исправление проблем с памятью ↗

Кеширование и мемоизация

5 уроков
1. Концепция кеширования ↗
2. @lru_cache и @cache ↗
3. Кеширование за пределами функций ↗
4. Инвалидация кеша ↗
5. Антипаттерны кеширования ↗

Параллелизм и конкурентность

6 уроков
1. CPU-bound vs I/O-bound ↗
2. GIL - что это и как влияет ↗
3. Threading для I/O-bound задач ↗
4. Multiprocessing для CPU-bound задач ↗
5. Замеры параллелизма ↗
6. Когда параллелизм НЕ помогает ↗

Практическая часть

4 урока
1. Обработка большого CSV ↗
2. Парсинг и анализ логов ↗
3. Параллельное скачивание и обработка ↗
4. Разбор AI-сгенерированного кода ↗

Финал

2 урока
1. Программист в век ИИ. Методология, чек-лист и валидация AI-кода ↗
2. Что дальше. План развития ↗