Скачать [OTUS] Python-разработчик. Продвинутый уровень (2026)

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем #SuperPlum, 26 авг 2026 в 10:08.

  1. #SuperPlum

    By:#SuperPlum26 авг 2026 в 10:08
    Moderator
    Команда форума Модератор

    Регистрация:
    17 фев 2019
    Сообщения:
    27.575
    Симпатии:
    23.997
    [OTUS] Python-разработчик. Продвинутый уровень (2026)
    2026-08-26_09-54-09
    Продвинутый курс по Python для опытных разработчиков поможет перейти от уверенного написания кода к профессиональной разработке сложных, масштабируемых и производительных систем. В программе — глубокое устройство Python, архитектура ПО, веб-разработка, базы данных, Data Science, Machine Learning, highload, асинхронность и современные инженерные практики.

    О курсе
    Курс «Python-разработчик. Продвинутый уровень» предназначен для специалистов, которые уже знакомы с Python и хотят системно углубить знания: понять внутренние механизмы языка, научиться проектировать поддерживаемую архитектуру, работать с высоконагруженными приложениями, современными веб-фреймворками, ML-инструментами и инфраструктурой данных.

    Обучение охватывает не только синтаксис и библиотеки, но и практики промышленной разработки: тестирование, проектирование кода, оптимизацию производительности, безопасность, работу с API, микросервисами, асинхронным программированием и инструментами для Data Science и Machine Learning.

    Кому подойдёт курс
    • Python-разработчикам, которые хотят выйти на middle+/senior-уровень и глубже понимать язык.
    • Выпускникам базовых курсов Python, готовым перейти к архитектуре, highload и промышленной разработке.
    • Backend- и web-разработчикам, которые используют Django, FastAPI, REST API, SQLAlchemy и базы данных.
    • Data Science и ML-инженерам, которым важно лучше понимать Python-экосистему, производительность и model serving.
    • Разработчикам на других языках, которые хотят освоить Python на продвинутом уровне и применять его в реальных проектах.
    Что вы изучите
    Продвинутый Python и внутреннее устройство языка
    Вы разберёте ключевые механизмы Python, которые важны для написания эффективного и предсказуемого кода: объектную модель, дескрипторы, метапрограммирование, аннотации типов, байткод, виртуальную машину Python, управление памятью и GIL.
    • объектно-ориентированное программирование на продвинутом уровне;
    • метаклассы, дескрипторы и динамическое поведение объектов;
    • type hints и статическая типизация в Python-проектах;
    • байткод, интерпретатор и особенности выполнения кода;
    • управление памятью, сборка мусора и ограничения GIL.
    Тестирование, качество кода и архитектура
    Отдельный блок посвящён практикам, которые помогают создавать поддерживаемые и надёжные приложения. Вы изучите тестирование с pytest, принципы SOLID, паттерны проектирования, Domain-Driven Design, Clean Architecture, Event-Driven Architecture и микросервисный подход.
    • модульное, интеграционное и функциональное тестирование;
    • pytest, фикстуры, моки и организация тестовой инфраструктуры;
    • SOLID, паттерны проектирования и рефакторинг;
    • DDD и проектирование бизнес-логики;
    • Clean Architecture и разделение ответственности;
    • Event-Driven Architecture и микросервисы.
    Web-разработка на Python
    В разделе по веб-разработке рассматриваются современные backend-инструменты Python: Django, FastAPI, ORM, SQLAlchemy, REST API, GraphQL, RPC, аутентификация, авторизация и безопасность веб-приложений.
    • Django и работа с ORM;
    • проектирование REST API и API-first подход;
    • FastAPI для высокопроизводительных веб-сервисов;
    • SQLAlchemy и взаимодействие с базами данных;
    • транзакции, индексы, репликация и шардирование;
    • GraphQL, RPC и интеграция сервисов;
    • аутентификация, авторизация и защита веб-приложений.
    Data Science, Machine Learning и Big Data
    Курс включает инструменты для анализа данных, визуализации, машинного обучения и работы с современными ML-пайплайнами. Вы познакомитесь с NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Jupyter, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LLM и Big Data-экосистемой.
    • обработка и анализ данных с NumPy и Pandas;
    • визуализация данных с Matplotlib и Seaborn;
    • работа в Jupyter Notebook;
    • основы ML Engineering и обучение моделей;
    • PyTorch, TensorFlow и Hugging Face;
    • LLM, inference и model serving;
    • хранение, обработка и подготовка больших данных.
    Highload, асинхронность и производительность Python
    Вы научитесь анализировать узкие места в приложениях, профилировать код и выбирать подходящие инструменты для ускорения Python-программ. В программе рассматриваются многопоточность, многопроцессность, IPC, asyncio, event loop, async/await, Cython, PyPy, FFI и интеграция с C.
    • профилирование и оптимизация Python-кода;
    • многопоточность, процессы и межпроцессное взаимодействие;
    • асинхронное программирование и asyncio;
    • event loop и устройство async/await;
    • ускорение критических участков с помощью C, Cython, PyPy и FFI;
    • подходы к разработке highload-приложений на Python.
    Go для Python-разработчиков
    Дополнительный модуль знакомит с языком Go с позиции Python-разработчика. Вы изучите базовые возможности Go, конкурентную обработку, горутины и принципы работы планировщика.
    • сравнение Python и Go в backend-разработке;
    • основы синтаксиса и стандартной библиотеки Go;
    • горутины, каналы и конкурентное выполнение;
    • планировщик Go и особенности производительности.
    Какие навыки вы получите
    • Понимание внутреннего устройства Python и особенностей выполнения кода.
    • Навыки проектирования архитектуры сложных backend-систем.
    • Умение писать тестируемый, поддерживаемый и расширяемый код.
    • Опыт работы с Django, FastAPI, REST API, SQLAlchemy и базами данных.
    • Понимание асинхронного программирования, многопоточности и highload-подходов.
    • Навыки оптимизации производительности Python-приложений.
    • Знакомство с инструментами Data Science, ML Engineering, LLM и Big Data.
    • Понимание микросервисной архитектуры, DDD, Clean Architecture и Event-Driven Architecture.
    Почему стоит изучать продвинутый Python
    Python используется в backend-разработке, автоматизации, анализе данных, машинном обучении, highload-сервисах и инженерных инструментах. Продвинутый уровень владения языком позволяет не просто писать рабочий код, а создавать надёжные системы, которые проще масштабировать, тестировать, сопровождать и развивать.

    Знание архитектурных подходов, асинхронности, оптимизации, баз данных и ML-инструментов делает Python-разработчика более универсальным специалистом и помогает уверенно работать над сложными коммерческими проектами.

    ИСТОЧНИК

    СКАЧАТЬ
     
Похожие темы
  1. Администратор
    Ответов:
    11
    Просмотров:
    2.258
  2. Electra N.
    Ответов:
    5
    Просмотров:
    111
  3. $LIVA MAFIA
    Ответов:
    0
    Просмотров:
    52
  4. #SuperPlum
    Ответов:
    0
    Просмотров:
    32
  5. #SuperPlum
    Ответов:
    0
    Просмотров:
    41
  6. $LIVA MAFIA
    Ответов:
    0
    Просмотров:
    26
  7. #SuperPlum
    Ответов:
    0
    Просмотров:
    55
Загрузка...