Python Pro

Курс «Python Pro»

Тривалість: 84 години, (28 занять по 3 години)

🔥 Актуальні дати початку занять

• Курс PythonPro – це найновіша програма, повністю оновлена з урахуванням стрімкого розвитку штучного інтелекту, автоматизації та сучасної розробки. Ви не просто вивчите найпопулярнішу мову програмування — ви навчитеся працювати з технологіями, які формують майбутнє: від написання коду до інтеграції з ChatGPT, Flask, Docker та OpenAI API. PythonPro — це інтенсивна програма на 87 годин (29 занять), яка охоплює шлях від архітектури ООП до розробки сервісів з інтеграцією OpenAI та Docker.

  • Спеціальні умови для корпоративних груп
  • Індивідуальний формат – за запитом

  Аудиторія

  • Початківці, які хочуть увійти в IT та навчитись вирішувати реальні задачі.
  • Досвідчені розробники, які бажають додати Python до свого стеку і працювати з сучасними інструментами та AI.

  Чому саме Ви навчитеся?

  • Опануєте принципи програмування без шаблонів і магії — зрозуміло та на практиці.
  • Навчитесь писати якісний, структурований код, який читають і використовують команди.
  • Розробите архітектуру масштабованих систем та власні API-сервіси на FastAPI.
  • Зрозумієте, як будуються API, боти, автоматизовані системи та інтеграції з LLM (включаючи OpenAI).
  • Сформуєте портфоліо та зможете претендувати на позицію Junior Python Developer або AI Assistant Developer.

  Кожен студент працює у групі над реальним проєктом з елементами автоматизації або AI. Це не просто курс – це старт у нову професію.

  Чому варто обрати саме цей курс?

  • Програма створена з урахуванням найновіших трендів: автоматизація, API, Docker, ChatGPT, LLM — усе це вже в курсі.
  • Повноцінний стек технологій. Ви працюєте з Git, Flask, SQL, NoSQL, REST API, Docker, FastAPI — як справжній розробник у команді.
  • Практика з першого заняття. Кожен модуль — це код, проєкт, рішення. Ви не читаєте, ви створюєте і накопичуєте власне портфоліо.
  • Тренер-практик поруч. Отримуйте підтримку, розбір кейсів, відповіді на всі запитання. Це не лекції, а спільна робота над задачами.

  Дивіться розклад

  • Програма курсу

    Модуль 1. Основи програмування та архітектура Python

    • Навіщо потрібні комп'ютерні програми

    • Принципи та парадигми програмування

    • Інтерпретатор і компілятор

    • Архітектура застосунків

    • Практичні кейси

    Модуль 2. Змінні, типи даних та оператори

    • Типи даних і значення

    • Змінні та оператори

    • Вирази та порядок виконання операцій

    • Робота з рядками

    • Ввід даних та коментарі

    Модуль 3. Керування потоком виконання

    • Умовні конструкції

    • Логічні оператори

    • Вкладені умови

    • Обробка винятків (try/except)

    • Практичні завдання

    Модуль 4. Цикли та ітерації

    • Цикли while та for

    • Робота зі списками

    • Break і continue

    • Практика побудови алгоритмів

    Модуль 5. Функції, модулі та API

    • Створення власних функцій

    • Робота з параметрами

    • REST API та JSON

    • Отримання та обробка даних через API

    • Створення модулів і пакетів

    • Віртуальні середовища

    • Unit-тестування

    Модуль 6. Робота з рядками та регулярними виразами

    • Форматування тексту

    • Пошук та обробка даних

    • Регулярні вирази

    • Практичні кейси

    Модуль 7. Git та GitHub

    • Основи систем контролю версій

    • Робота з репозиторіями

    • GitHub у командній розробці

    Модуль 8. Файли та файлова система

    • Читання та запис файлів

    • Робота з файловою системою

    • Контекстні менеджери

    • Серіалізація даних (JSON, XML, Pickle)

    Модуль 9. Колекції Python

    • Списки, кортежі, множини

    • Словники

    • Генератори колекцій (Comprehensions)

    • Практичні завдання

    Модуль 10. Функціональне програмування

    • Lambda-функції

    • Замикання

    • Декоратори

    • Генератори

    • Практичні кейси

    Модуль 11. Об'єктно-орієнтоване програмування

    • Класи та об'єкти

    • Інкапсуляція

    • Наслідування

    • Поліморфізм

    • Магічні методи

    • MRO та LEGB

    Модуль 12. Просунуте ООП

    • Метакласи

    • Абстрактні класи

    • Контекстні менеджери

    • Ітератори та генератори

    • Користувацькі контейнери

    Модуль 13. Патерни проєктування та SOLID

    • UML

    • Принципи SOLID

    • Design Patterns

    • Метрики якості коду

    • Практичні кейси

    Модуль 14. Пакети та повторне використання коду

    • Створення пакетів

    • Система імпорту

    • Pip та Virtual Environment

    • Документування коду

    Модуль 15. Вбудовані можливості Python

    • Datetime

    • Collections

    • Logging

    • Functools

    • Unit Testing

    Модуль 16. Мережеве програмування

    • HTTP та сокети

    • Клієнт-серверна взаємодія

    • Робота з HTML та XML

    • Практичні кейси

    Модуль 17. Багатопотоковість та багатопроцесність

    • Threading

    • Multiprocessing

    • Concurrent Futures

    • Планування завдань

    • Практичні кейси

    Модуль 18. Асинхронне програмування

    • Asyncio

    • AioHTTP

    • Асинхронна взаємодія з API

    • Практичні кейси

    Модуль 19. Веб-скрейпінг та збір даних

    • Основи веб-скрейпінгу

    • Scrapy

    • Парсинг веб-сторінок

    • Збереження результатів у бази даних

    Модуль 20. Бази даних та SQL

    • Основи реляційних баз даних

    • ER-діаграми

    • SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)

    • JOIN, GROUP BY, агрегатні функції

    • Оптимізація SQL-запитів

    Модуль 21. Робота з SQLite та PostgreSQL

    • Підключення до баз даних

    • Робота з транзакціями

    • Аналіз та оптимізація запитів

    • Практичні кейси

    Модуль 22. ORM та SQLAlchemy

    • Основи роботи з SQLAlchemy

    • Моделі даних

    • Механізм сесій

    • Alembic та міграції баз даних

    Модуль 23. NoSQL та сучасні інструменти інтеграції

    • CAP-теорема

    • MongoDB

    • Redis

    • RabbitMQ

    • Celery

    • Docker Compose

    • Практичні кейси

    Модуль 24. Веб-розробка та API

    • Flask

    • REST API

    • Swagger/OpenAPI

    • Jinja2

    • Архітектурний підхід API First

    • Інтеграція Flask-додатків із зовнішніми сервісами

    Модуль 25. Docker та контейнеризація

    • Основи Docker

    • Контейнеризація застосунків

    • Робота з Docker Compose

    • Розгортання сервісів

    Модуль 26. Python та штучний інтелект

    • Огляд сучасних LLM (ChatGPT, Claude, Gemini)

    • Prompt Engineering для розробників

    • OpenAI API та інтеграція AI у Python-застосунки

    • Робота зі структурованими відповідями у форматі JSON

    • Автоматизація бізнес-процесів за допомогою AI

    • Генерація тексту та контенту через Python

    • Реальні кейси використання Python + AI

    Модуль 27. Командний проєкт

    • Проєктування рішення

    • Розробка власного застосунку

    • Інтеграція API, баз даних та AI

    • Використання Git та Docker у команді

    • Підготовка до презентації результатів

    Модуль 28. Захист фінального проєкту

    • Презентація рішення

    • Код-рев'ю

    • Аналіз архітектури

    • Рекомендації щодо подальшого розвитку в Python та AI

--

• ознайомитись з іншими курсами
• написати нам у телеграм