Python-разработчик [Slurm, Слерм] [Леонид Крутовский]
КОМПЛЕКТ КУРСОВ
Python-разработчик
Базовое администрирование Linux-серверов
Git для начинающих
Docker: from zero to hero
Вы научитесь
Работать с изменениями кода проекта с помощью Git и GitHub
Решать задачи на Python и разрабатывать сайты при помощи фреймворка Django
Применять принципы клиент-серверного взаимодействия и работать с базами данных
Работать с API сторонних сервисов и проводить Unit-тестирования
К концу курса вы создадите 3 проекта для портфолио: чат-бот, аналог to-do-list и редактор сплайнов. Они помогут выделиться на фоне других джунов при поиске первой работы.
Автор курса Леонид Крутовский
Senior software engineer
Backend разработчик на Python в нескольких стартапах
Software architect
Опыт использования C\C Rust Java Python
Занимается менторством разработчиков
1. Подготовка окружения
2. Основы
3. Язык программирования Python
4. Тестирование
5. Взаимодействие с ОС
6. Десктоп
7. Десктоп PyGame
8. Базы данных
9. Пишем бота
10. WEB-основы
11. Django
12. Курс «Git для начинающих»
13. Курс «Базовое администрирование Linux-серверов»
14. Курс «Docker: from zero to hero»
Цель: настроенный Git, знание альтернатив и понимание основных терминов
Теория (0,8 академ. ч):
Создание аккаунта и настройка Github.
Настройка SSH.
Базовые знания про память и процессор.
Рассказ про компиляторы и интерпретаторы.
Практика (1 академ. ч):
Создать новый репозиторий.
Описать в READ.ME его цель.
Запушить на Github.
Сделать настройки видимости репозитория.
Цель: полностью настроенная инфраструктура (управление зависимостями, управление версиями, виртуальные среды).
Теория (0,7 академ. ч):
Первые программы из IDE или из файла.
IDE: Visual Studio Code, преимущества и настройка, альтернативы.
PyCharm — Idea.
PEP8.
linter стандарты кода.
Практика (14 академ. ч):
Скачать с Github проект.
Сделать VE через PIPENV.
Установить зависимости и запустить.
Воспользоваться Poetry вместо PIPENV, использовать внутри IDE.
Автоматическая проверка линтерами.
Цель: научиться писать простейшие программы, решать элементарные задачи, правильно применять типы данных.
Теория (1,6 академ. ч):
Переменные и встроенные типы.
Структуры данных.
Строки и форматирование.
Словари и множества.
Comprehensions, lambda, filter, map, collections.
Практика (12 академ. ч):
Модифицировать примеры.
Работа с библиотеками: подключить, задействовать функции.
Рекурсивный обход словарей и обход графов сложные фильтрации, вложенные сomprehensions.
Валидатор скобок.
Цель: разобраться в терминах, научиться писать юнит-тесты и полностью покрывать тестами свои решения.
Теория (0,6 академ. ч):
Основы тестирования: unittest, pytest, сoverage.
Практика (14 академ. ч):
Покрыть тестами предыдущие задания, которые запушены на Github, и проверить через Coverage.
Настроить Github actions на тесты и Coverage.
Цель: разобраться в стандартных вопросах и общих принципах работы с сетью.
Теория (1,5 академ. ч):
Что такое ОС, процесс и поток, GIL, Linux\POSIX, файловая система.
Работа с сетью в ОС.
Практика (14 академ. ч):
Повторить и модифицировать примеры использования.
Работа с генератором случайных строк в файл.
Чтение файла, сортировка строк, написание файла.
Ускорение генератора строк с помощью multiprocessing.
Цель: разобраться в стандартных вопросах, научиться пользоваться наследованием и написать простейшую программу на Qt.
Теория (3,4 академ. ч):
Основы ООП: наследование, полиорфизм, MRO.
ООП в Python.
PyQt widgets.
Обзор технологии QML: сравнение с JavaScript, обсуждение MVC, разделения frontend и backend.
Практика (20 академ. ч):
Повторить и модифицировать примеры использования.
Написать простейшее приложение в 6-10 элементов.
Переписать предыдущий пример с widgets на QML.
Цель: научиться использовать pygame и закрепить предыдущие знания.
Теория (0,7 академ. ч):
Поиск примеров на Github.
Запуск, демонстрация без разбора кода.
Практика (3 академ. ч):
Расширить функциональность того, что написали.
Написать меню с кнопками и своим курсором.
Цель: разобраться, что такое SQL, какие бывают типы хранилищ и инструменты.
Теория (0,9 академ. ч):
Основы SQL.
Виды хранилищ и баз данных.
Обзор самых популярных инструментов.
ORM общие сведения, CRUD.
Active Record vs Data Mapper.
Практика (2 академ. ч):
Доработать код из урока.
Соединить результат практики из этого модуля и из урока про работу с сетью.
Цель: разобраться, как работают боты и что такое API.
Теория (0,5 академ. ч):
Что такое API, читаем документацию.
Качаем библиотеку, пробуем простой пример.
Пишем своего простого бота, типа запрос с Ютуба или из Википедии.
Практика (15 академ. ч):
Соединить результат предыдущей практики с ботом.
Написать своего бота с кнопками в Telegram.
Цель: разобраться, как пишутся сайты и веб-сервисы, какие есть протоколы и инструменты проектирования API.
Теория (0,8 академ. ч):
Что такое web и с чем его едят.
Место Python в web, обзор фреймворков.
Как проектировать: ApiFirst, стили проектирования, OpenAPI.
SOAP, RPC.
Практика (6 академ. ч):
Работа над итоговым проектом.
Цель: научиться писать бэкенд на Django.
Теория (0,9 академ. ч):
Основы Django: подключение БД, настройка Hello World.
Проектируем API для бэкенда.
Подключаем DRF.
Создаем контроллер для постов.
Практика (15 академ. ч):
Написать контроллер для комментариев и тесты для контроллеров.
Дописать систему диалогов (ответов) в комментариях.
Добавить авторизацию.
Необходимый минимум теории (3 академ. ч) и 67 практических заданий (32 академ. ч):
Философия командной разработки.
Популярные хостинги разработки ПО.
Основы Git.
Практики использования Git в командах.
Личная конфигурация Git для удобной работы.
Знания и навыки, которые необходимы, чтобы научиться обращаться с операционной системой Linux (7 академ. ч теории и 40 академ. ч практики):
Введение.
Как подключиться к серверу по SSH.
Основы работы с ОС (права, команды). Как работать с сервером. Как копировать файлы, папки.
Разбор системных служб. Как функционирует Linux.
Основы работы сети.
Как установить необходимое ПО на сервер.
Как вручную развернуть свой сайт.
Виртуализация, виртуальные машины и их особенности.
Возможные проблемы сервера, их диагностика и методы устранения.
Оптимизация сервера.
Основное о Docker-контейнеризации.
Работа с Git.
Максимум практических знаний о Docker. От основ до запуска приложения в Docker и работы с образами на продвинутом уровне (15 академ. ч. теории и 88 академ. ч. практики):
Введение в Docker.
Основные команды и абстракции Docker. CLI. Общая схема работы Docker.
Docker и хранение данных.
Docker-compose файл.
Docker и CI/CD.
Сеть в Docker.
Docker под капотом.
Особенности использования Docker с различными языками программирования, в том числе с компилируемыми языками.
Логирование и мониторинг Docker контейнеров.
Продвинутая работа с образами. Настройка собственного Registry.
Безопасность в Docker.
Аналоги Docker.
Оркестрация Docker. Kubernetes, Docker SWARM. Различия, фичи, для чего оно нужно.
КОМПЛЕКТ КУРСОВ
Python-разработчик
Базовое администрирование Linux-серверов
Git для начинающих
Docker: from zero to hero
Вы научитесь
Работать с изменениями кода проекта с помощью Git и GitHub
Решать задачи на Python и разрабатывать сайты при помощи фреймворка Django
Применять принципы клиент-серверного взаимодействия и работать с базами данных
Работать с API сторонних сервисов и проводить Unit-тестирования
К концу курса вы создадите 3 проекта для портфолио: чат-бот, аналог to-do-list и редактор сплайнов. Они помогут выделиться на фоне других джунов при поиске первой работы.
Автор курса Леонид Крутовский
Senior software engineer
Backend разработчик на Python в нескольких стартапах
Software architect
Опыт использования C\C Rust Java Python
Занимается менторством разработчиков
1. Подготовка окружения
2. Основы
3. Язык программирования Python
4. Тестирование
5. Взаимодействие с ОС
6. Десктоп
7. Десктоп PyGame
8. Базы данных
9. Пишем бота
10. WEB-основы
11. Django
12. Курс «Git для начинающих»
13. Курс «Базовое администрирование Linux-серверов»
14. Курс «Docker: from zero to hero»
Цель: настроенный Git, знание альтернатив и понимание основных терминов
Теория (0,8 академ. ч):
Создание аккаунта и настройка Github.
Настройка SSH.
Базовые знания про память и процессор.
Рассказ про компиляторы и интерпретаторы.
Практика (1 академ. ч):
Создать новый репозиторий.
Описать в READ.ME его цель.
Запушить на Github.
Сделать настройки видимости репозитория.
Цель: полностью настроенная инфраструктура (управление зависимостями, управление версиями, виртуальные среды).
Теория (0,7 академ. ч):
Первые программы из IDE или из файла.
IDE: Visual Studio Code, преимущества и настройка, альтернативы.
PyCharm — Idea.
PEP8.
linter стандарты кода.
Практика (14 академ. ч):
Скачать с Github проект.
Сделать VE через PIPENV.
Установить зависимости и запустить.
Воспользоваться Poetry вместо PIPENV, использовать внутри IDE.
Автоматическая проверка линтерами.
Цель: научиться писать простейшие программы, решать элементарные задачи, правильно применять типы данных.
Теория (1,6 академ. ч):
Переменные и встроенные типы.
Структуры данных.
Строки и форматирование.
Словари и множества.
Comprehensions, lambda, filter, map, collections.
Практика (12 академ. ч):
Модифицировать примеры.
Работа с библиотеками: подключить, задействовать функции.
Рекурсивный обход словарей и обход графов сложные фильтрации, вложенные сomprehensions.
Валидатор скобок.
Цель: разобраться в терминах, научиться писать юнит-тесты и полностью покрывать тестами свои решения.
Теория (0,6 академ. ч):
Основы тестирования: unittest, pytest, сoverage.
Практика (14 академ. ч):
Покрыть тестами предыдущие задания, которые запушены на Github, и проверить через Coverage.
Настроить Github actions на тесты и Coverage.
Цель: разобраться в стандартных вопросах и общих принципах работы с сетью.
Теория (1,5 академ. ч):
Что такое ОС, процесс и поток, GIL, Linux\POSIX, файловая система.
Работа с сетью в ОС.
Практика (14 академ. ч):
Повторить и модифицировать примеры использования.
Работа с генератором случайных строк в файл.
Чтение файла, сортировка строк, написание файла.
Ускорение генератора строк с помощью multiprocessing.
Цель: разобраться в стандартных вопросах, научиться пользоваться наследованием и написать простейшую программу на Qt.
Теория (3,4 академ. ч):
Основы ООП: наследование, полиорфизм, MRO.
ООП в Python.
PyQt widgets.
Обзор технологии QML: сравнение с JavaScript, обсуждение MVC, разделения frontend и backend.
Практика (20 академ. ч):
Повторить и модифицировать примеры использования.
Написать простейшее приложение в 6-10 элементов.
Переписать предыдущий пример с widgets на QML.
Цель: научиться использовать pygame и закрепить предыдущие знания.
Теория (0,7 академ. ч):
Поиск примеров на Github.
Запуск, демонстрация без разбора кода.
Практика (3 академ. ч):
Расширить функциональность того, что написали.
Написать меню с кнопками и своим курсором.
Цель: разобраться, что такое SQL, какие бывают типы хранилищ и инструменты.
Теория (0,9 академ. ч):
Основы SQL.
Виды хранилищ и баз данных.
Обзор самых популярных инструментов.
ORM общие сведения, CRUD.
Active Record vs Data Mapper.
Практика (2 академ. ч):
Доработать код из урока.
Соединить результат практики из этого модуля и из урока про работу с сетью.
Цель: разобраться, как работают боты и что такое API.
Теория (0,5 академ. ч):
Что такое API, читаем документацию.
Качаем библиотеку, пробуем простой пример.
Пишем своего простого бота, типа запрос с Ютуба или из Википедии.
Практика (15 академ. ч):
Соединить результат предыдущей практики с ботом.
Написать своего бота с кнопками в Telegram.
Цель: разобраться, как пишутся сайты и веб-сервисы, какие есть протоколы и инструменты проектирования API.
Теория (0,8 академ. ч):
Что такое web и с чем его едят.
Место Python в web, обзор фреймворков.
Как проектировать: ApiFirst, стили проектирования, OpenAPI.
SOAP, RPC.
Практика (6 академ. ч):
Работа над итоговым проектом.
Цель: научиться писать бэкенд на Django.
Теория (0,9 академ. ч):
Основы Django: подключение БД, настройка Hello World.
Проектируем API для бэкенда.
Подключаем DRF.
Создаем контроллер для постов.
Практика (15 академ. ч):
Написать контроллер для комментариев и тесты для контроллеров.
Дописать систему диалогов (ответов) в комментариях.
Добавить авторизацию.
Необходимый минимум теории (3 академ. ч) и 67 практических заданий (32 академ. ч):
Философия командной разработки.
Популярные хостинги разработки ПО.
Основы Git.
Практики использования Git в командах.
Личная конфигурация Git для удобной работы.
Знания и навыки, которые необходимы, чтобы научиться обращаться с операционной системой Linux (7 академ. ч теории и 40 академ. ч практики):
Введение.
Как подключиться к серверу по SSH.
Основы работы с ОС (права, команды). Как работать с сервером. Как копировать файлы, папки.
Разбор системных служб. Как функционирует Linux.
Основы работы сети.
Как установить необходимое ПО на сервер.
Как вручную развернуть свой сайт.
Виртуализация, виртуальные машины и их особенности.
Возможные проблемы сервера, их диагностика и методы устранения.
Оптимизация сервера.
Основное о Docker-контейнеризации.
Работа с Git.
Максимум практических знаний о Docker. От основ до запуска приложения в Docker и работы с образами на продвинутом уровне (15 академ. ч. теории и 88 академ. ч. практики):
Введение в Docker.
Основные команды и абстракции Docker. CLI. Общая схема работы Docker.
Docker и хранение данных.
Docker-compose файл.
Docker и CI/CD.
Сеть в Docker.
Docker под капотом.
Особенности использования Docker с различными языками программирования, в том числе с компилируемыми языками.
Логирование и мониторинг Docker контейнеров.
Продвинутая работа с образами. Настройка собственного Registry.
Безопасность в Docker.
Аналоги Docker.
Оркестрация Docker. Kubernetes, Docker SWARM. Различия, фичи, для чего оно нужно.
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): VIP