Курс на Stepik
Обложка курса «Оптимизация Python: от профилирования до валидации AI-кода» на Stepik
4 890 ₽

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 4
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 4 890 ₽ —
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. 13 июля 2026

1. Введение

1 урок
Открытый
1.1 Добро пожаловать на курс ↗
2
2
-
0

2. Инструменты измерения производительности

5 уроков
Закрытый
2.1 Три принципа оптимизации ↗
2
2
-
0
Закрытый
2.2 Инструменты измерения времени ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.3 Профилирование CPU ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.4 Профилирование памяти ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.5 Интерпретация результатов ↗
1
1
-
0

3. Big O - Алгоритмическая сложность

6 уроков
Открытый
3.1 Введение в Big O. Классы O(n) и O(n²) ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.2 O(1), O(log n).Константная и логарифмическая сложность ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.3 Правила определения сложности. Анализ структуры кода ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.4 O(n log n). Сложность встроенных операций Python ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.5 Оптимизация через замену алгоритма. bisect ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.6 Границы применимости Big O ↗
1
1
-
0

4. Внутреннее устройство структур данных

5 уроков
Закрытый
4.1 Список - динамический массив ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.2 Словарь - хеш-таблица ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.3 Множество и кортеж ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.4 Специализированные коллекции ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.5 Выбор структуры данных ↗
1
1
-
0

5. Оптимизация циклов и итераций

5 уроков
Закрытый
5.1 Как работает цикл for в Python ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.2 Оптимизация циклов - приемы ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.3 Comprehensions ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.4 Встроенные функции быстрее циклов ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.5 Антипаттерны циклов ↗
1
1
-
0

6. Микрооптимизации

7 уроков
Закрытый
6.1 Байткод и его инструкции ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.2 Импорт модулей - что происходит при запуске скрипта ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.3 Создание объектов ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.4 Арифметика и вызовы функций ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.5 Переменные, атрибуты и цепочки доступа ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.6 Условия, исключения и проверки ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.7 Что Python оптимизирует сам. Чек-лист модуля ↗
1
1
-
0

7. Генераторы и ленивые вычисления

5 уроков
Закрытый
7.1 Проблема - всё в памяти ↗
1
1
-
0
Закрытый
7.2 Генераторы ↗
1
1
-
0
Закрытый
7.3 Генераторные выражения и цепочки ↗
1
1
-
0
Закрытый
7.4 Обработка больших файлов ↗
1
1
-
0
Закрытый
7.5 itertools ↗
1
1
-
0

8. Строки, объекты и управление памятью

5 уроков
Закрытый
8.1 Строки - неизменяемые объекты ↗
1
1
-
0
Закрытый
8.2 Эффективная работа со строками ↗
1
1
-
0
Закрытый
8.3 Как Python управляет памятью ↗
1
1
-
0
Закрытый
8.4 Оптимизация памяти объектов ↗
1
1
-
0
Закрытый
8.5 Диагностика и исправление проблем с памятью ↗
1
1
-
0

9. Кеширование и мемоизация

5 уроков
Закрытый
9.1 Концепция кеширования ↗
1
1
-
0
Закрытый
9.2 @lru_cache и @cache ↗
1
1
-
0
Закрытый
9.3 Кеширование за пределами функций ↗
1
1
-
0
Закрытый
9.4 Инвалидация кеша ↗
1
1
-
0
Закрытый
9.5 Антипаттерны кеширования ↗
1
1
-
0

10. Параллелизм и конкурентность

6 уроков
Закрытый
10.1 CPU-bound vs I/O-bound ↗
1
1
-
0
Открытый
10.2 GIL - что это и как влияет ↗
1
1
-
0
Закрытый
10.3 Threading для I/O-bound задач ↗
1
1
-
0
Закрытый
10.4 Multiprocessing для CPU-bound задач ↗
1
1
-
0
Закрытый
10.5 Замеры параллелизма ↗
1
1
-
0
Закрытый
10.6 Когда параллелизм НЕ помогает ↗
1
1
-
0

11. Практическая часть

4 урока
Закрытый
11.1 Обработка большого CSV ↗
1
1
-
0
Закрытый
11.2 Парсинг и анализ логов ↗
1
1
-
0
Закрытый
11.3 Параллельное скачивание и обработка ↗
1
1
-
0
Закрытый
11.4 Разбор AI-сгенерированного кода ↗
1
1
-
0

12. Финал

2 урока
Закрытый
12.1 Программист в век ИИ. Методология, чек-лист и валидация AI-кода ↗
1
1
-
0
Закрытый
12.2 Что дальше. План развития ↗
1
1
-
0