Курс Профессия Python-разработчик + ИИ

Name: Профессия Python-разработчик + ИИ
Brand: Skillbox
Price: 157335 RUB
Availability: InStock
Rating: 5 (1 reviews)

Kursarium

Программа

13 модулей·70 тем

Введение в IT, Работа компьютера, Работа интернета

Введение в IT
Работа компьютера
Работа интернета
Командная работа
Базовые знания программиста

Знакомство с онлайн-редактором. Первые программы, Переменные. Вывод и ввод данных, Математические операции

Знакомство с онлайн-редактором. Первые программы
Переменные. Вывод и ввод данных
Математические операции
Условная конструкция. Оператор if
Циклы while и for. Вложенные циклы
Типы данных в Python
Функции

Работа со строками, списками, множествами и словарями, Сложные функции и рекурсии, Работа с файлами

Работа со строками, списками, множествами и словарями
Сложные функции и рекурсии
Работа с файлами
Работа с ошибками и отладка кода
Объектно-ориентированное программирование
Итераторы и генераторы
Углублённая работа с классами
Изучение декораторов на продвинутом уровне
Библиотеки для работы с данными
Разработка ботов

Ваш бот будет связываться с другими сайтами по API и получать от них данные. Например, список свободных отелей или погоду на завтра — вы не ограничены тематикой.

Ваш бот будет связываться с другими сайтами по API и получать от них данные. Например, список свободных отелей или погоду на завтра — вы не ограничены тематикой.

Основы работы в Linux, Веб-фреймворки Flask и FastAPI, Деплой приложений

Основы работы в Linux
Веб-фреймворки Flask и FastAPI
Деплой приложений
Работа с Docker (контейнеризация)
Многозадачность и асинхронное программирование
Разработка RESTful API
Работа с базами данных: ORM SQLAlchemy, Postgres, миграции
Основы тестирования: Pytest и Mock
Дебаггинг и профилирование кода
Логирование в приложениях
Обеспечение безопасности в приложениях
Непрерывная интеграция (CI) и непрерывная доставка (CD)

Проект: социальная сеть

Освоишь Django, DRF и Docker, создав backend для соцсети с API.

Работа с базой данных и моделями, Административный интерфейс в Django, Обработка запросов и формы в Django

Работа с базой данных и моделями
Административный интерфейс в Django
Обработка запросов и формы в Django
Классы-представления и обобщённые представления
Аутентификация, авторизация и права доступа
Тестирование в Django
Работа с файлами и экспорт/импорт данных
Локализация и интернационализация
Документирование проектов
Эффективная работа с базой данных и оптимизация с помощью кеширования
Логирование и профилирование
Деплой и командная разработка

Введение в хранение и обработку данных, Реляционные базы данных, Основы SQL

Введение в хранение и обработку данных
Реляционные базы данных
Основы SQL
Продвинутый SQL

Кейс «Сервис синхронизации файлов», Кейс «CRM-система», Кейс «Чат-бот для трекинга привычек»

Кейс «Сервис синхронизации файлов»
Кейс «CRM-система»
Кейс «Чат-бот для трекинга привычек»

Виды ИИ-помощников и основы промптинга, Тактики использования ИИ-помощников для работы с кодом, Продвинутые методы использования: плагины и API

Виды ИИ-помощников и основы промптинга
Тактики использования ИИ-помощников для работы с кодом
Продвинутые методы использования: плагины и API
ИИ для личных целей

Подготовка к поиску работы, Составление резюме, Поиск работы

Подготовка к поиску работы
Составление резюме
Поиск работы
Выполнение тестовых заданий
Подготовка к собеседованию и его прохождение
Принятие офера и выход на работу
Профессиональное развитие и карьерный рост
Дополнительный модуль. Типичные вопросы на собеседованиях
Дополнительный модуль. Требования к программистам разных направлений

Вебинар по оформлению презентации, Вебинар по публичным онлайн-выступлениям, Уроки из курса «Мастер презентаций»

Вебинар по оформлению презентации
Вебинар по публичным онлайн-выступлениям
Уроки из курса «Мастер презентаций»

Вопросы и ответы

Для большинства практических задач в области ИИ и машинного обучения на Python достаточно понимания базовой математики и умения работать с готовыми библиотеками. Современные фреймворки, такие как TensorFlow и PyTorch, значительно абстрагируют сложную математику, позволяя разработчикам сосредоточиться на реализации и интеграции моделей.

На текущий момент ключевой стек включает в себя фреймворки для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch), библиотеки для обработки данных (Pandas, NumPy) и инструменты для развертывания моделей (FastAPI, Docker). Именно владение этим стеком позволяет Python-разработчику создавать полноценные приложения с элементами искусственного интеллекта.

Да, уже на этапе обучения можно находить первые заказы, например, на создание простых парсеров, чат-ботов или скриптов для автоматизации. Наличие в портфолио даже учебных проектов, связанных с анализом данных или простыми нейросетями, существенно повышает вашу привлекательность для заказчиков.

Нет, low-code решения и нейросети-кодогенераторы становятся инструментами в руках разработчика, а не его заменой. Они автоматизируют рутину, но для проектирования архитектуры, интеграции сложных систем и решения нестандартных задач по-прежнему необходим глубокий экспертный уровень, который дает фундаментальное обучение.

Ключевое отличие — это структурированный путь от основ Python до интеграции ИИ-моделей в реальные приложения, выстроенный действующими профессионалами. Это позволяет избежать пробелов в знаниях и сразу формировать портфолио проектов, которые соответствуют требованиям современного рынка.