Чему вы научитесь
- - Находить узкое место в любом Python-скрипте с помощью cProfile
- - Оценивать алгоритмическую сложность кода без запуска (O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n²))
- - Выбирать структуру данных под задачу: list, dict, set, deque, Counter, defaultdict
- - Писать быстрые циклы и идиоматичные comprehensions
- - Обрабатывать файлы по несколько гигабайт без ошибки MemoryError через генераторы
- - Кешировать функции через lru_cache и cached_property с осознанным выбором параметров
- - Различать CPU-bound и I/O-bound задачи и выбирать threading или multiprocessing
- - Находить и устранять утечки памяти через tracemalloc
- - Валидировать AI-сгенерированный код и исправлять типовые проблемы
- - Ускорять реальный код в 2-100 раз, иногда меняя одну строку
О курсе
В 2026 году нейросеть пишет код быстрее человека. Что она пока не умеет - понять, почему этот код работает медленно на реальных данных, и исправить. Этим занимается человек, и этому учит курс. Big O, структуры данных, генераторы, параллелизм, валидация AI-кода. 12 модулей.
Для кого этот курс
Junior-разработчики на Python (6-12 месяцев опыта). Если вы умеете писать код, который проходит тесты, но не уверены, что он выдержит реальный объём данных - курс для вас. После курса вы перестанете быть junior формально и фактически: на собеседовании сможете ответить на вопрос "как вы поняли, что код медленный" с указанием конкретного инструмента и шагов.
Middle-разработчики, которые хотят расти в senior. Если вы пишете рабочий код, но систематического подхода к оптимизации нет - курс закроет этот пробел. Чек-лист, каталог паттернов, методология валидации - то, что отличает middle от senior, у которого профайлер всегда под рукой.
Студенты, которые готовятся к собеседованиям. Big O, алгоритмическая сложность, выбор структур данных, понимание GIL - стандартные темы технических интервью. Курс закрывает их с практической стороны, не только теоретической.
Разработчики, работающие с AI-инструментами (ChatGPT, Claude, Copilot). Если вы используете нейросети для генерации кода, но не уверены, что выдаваемый код выдержит продакшен - курс даёт инструменты для валидации. Отдельный модуль посвящён разбору типичных проблем AI-сгенерированного кода.
Бэкенд-разработчики, дата-инженеры, аналитики данных. Если ваш Python-код обрабатывает большие объёмы данных, делает много сетевых запросов или работает с файлами в гигабайты - курс даёт инструменты для каждой из этих задач.
Преподаватели Python. Если вы учите других, материал курса (особенно про современный Python 3.12) даст вам актуальную базу для собственных лекций.
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
- Навыки, востребованные работодателями.
- После курса вы умеете то, что проверяют на собеседованиях middle и senior уровня в любой компании, работающей с Python:
- - Профилирование и поиск узких мест в коде
- - Оценка алгоритмической сложности без запуска
- - Осознанный выбор структур данных под задачу
- - Работа с большими данными через генераторы и потоковую обработку
- - Понимание GIL, threading, multiprocessing
- - Валидация и оптимизация AI-сгенерированного кода
- Эти навыки указываются в требованиях к вакансиям с пометкой "плюсом будет", но на практике именно по ним решают, кого взять из двух кандидатов с одинаковыми резюме.
- Доступ к Telegram-чату курса.
- Закрытое сообщество, где можно:
- - Разбирать реальные кейсы из своей работы с другими участниками
- - Получать обратную связь на свои оптимизации
- - Задавать вопросы по материалам курса
- - Видеть, как с похожими задачами справляются другие
- - Делиться интересными находками и фрагментами кода
- Особенно полезно тем, кто учится в одиночку или единственный Python-разработчик в команде.
- Сертификат об окончании.
- Выдаётся после успешного прохождения всех модулей и набора порогового балла за задачи. Сертификат Stepik принимается работодателями как подтверждение прохождения курса.
- Доступ к материалам курса без ограничения по времени.
- После покупки курс остаётся у вас навсегда. Можно вернуться к любому уроку через год, освежить тему перед собеседованием, использовать как справочник.
- Регулярные обновления.
- Python развивается, выходят новые версии, появляются новые инструменты. Материалы курса актуализируются: добавляются заметки про новые версии Python (3.13, 3.14), уточняются числа замеров, дополняются примеры. Все обновления приходят бесплатно.
- Шпаргалки и справочные материалы:
- - Таблица сложностей встроенных операций Python
- - Чек-лист оптимизации из 6 шагов (применим к своему и AI-коду)
- - Каталог топ-10 паттернов проблем AI-кода с фиксами
- - Список типичных ошибок в подходе к оптимизации
Нагрузка
4-6 часов в неделю