Программа повышения квалификации «Автоматизация задач разработки на Python» охватывает ключевые практики современной инженерии: от написания CLI-инструментов и парсинга до CI/CD, контейнеризации и интеграции с облачными сервисами.
Курс включает 18 лекционных уроков (36 академических часов) и 18 практических работ для самостоятельного выполнения. Обучение проходит в групповом формате по установленному расписанию.
Вы научитесь автоматизировать рутинные задачи разработки: сборку, тестирование, развёртывание, обработку данных, взаимодействие с API и облачными сервисами, а также создавать собственные CLI-утилиты и настраивать CI/CD-пайплайны.
Технологический стек
Python
Invoke
venv / pip-tools
requests
Selenium
Docker
CLI (argparse, click)
CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions)
Google Sheets API
Git
Invoke
venv / pip-tools
requests
Selenium
Docker
CLI (argparse, click)
CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions)
Google Sheets API
Git
Программа реализуется Центром прикладных технологий Центра 25-12.
Обучение проходит в групповом формате по установленному расписанию.
Обучение проходит в групповом формате по установленному расписанию.
Документ об окончании
📜 Удостоверение о повышении квалификации — для слушателей с высшим или средним профессиональным образованием.
📜 Сертификат о прохождении обучения — для всех остальных участников.
📜 Сертификат о прохождении обучения — для всех остальных участников.
Стоимость и оплата
Оплата производится единым платежом. Все платежи осуществляются напрямую в адрес образовательной организации — без процентов и скрытых комиссий.
Стоимость программы — 36 000 ₽
Содержание
- 1 модуль
- 36 уроков
- 60 часов
- Программа курса36
- 1.1Инструменты автоматизации процессов разработки
- 1.2Практическая работа №1. Написание простого скрипта автоматизации с Invoke
- 1.3Управление зависимостями и виртуальными окружениями
- 1.4Практическая работа №2. Автоматическое управление зависимостями в проекте
- 1.5Автоматизация тестирования кода
- 1.6Практическая работа №3. Написание тестов и их автоматический запуск
- 1.7Сборка и упаковка Python-проектов
- 1.8Практическая работа №4. Упаковка Python-приложения в исполняемый файл
- 1.9Работа с внешними API и requests
- 1.10Практическая работа №5. Запрос данных с внешнего API
- 1.11Аутентификация при работе с API
- 1.12Практическая работа №6. Аутентификация через API и работа с защищёнными ресурсами
- 1.13Автоматизация обработки данных с API
- 1.14Практическая работа №7. Асинхронные запросы и кеширование API-ответов
- 1.15Интеграция Python-скриптов с облачными сервисами
- 1.16Практическая работа №8. Автоматизация загрузки и обработки данных с Google Sheets
- 1.17Основы разработки CLI-приложений
- 1.18Практическая работа №9. Написание базового CLI-инструмента
- 1.19Улучшение CLI-приложений
- 1.20Практическая работа №10. Разработка продвинутого CLI-приложения с логированием
- 1.21Основы парсинга веб-страниц
- 1.22Практическая работа №11. Парсинг веб-страницы и извлечение данных
- 1.23Парсинг динамических сайтов
- 1.24Практическая работа №12. Использование Selenium для получения данных с динамических страниц
- 1.25Автоматизированная работа с файлами и директориями
- 1.26Практическая работа №13. Написание скрипта для организации файлов в папках
- 1.27Автоматизированная обработка данных
- 1.28Практическая работа №14. Обработка и анализ данных из CSV и Excel
- 1.29Основы CI/CD и автоматизация развёртывания
- 1.30Практическая работа №15. Создание простого CI/CD пайплайна
- 1.31Docker и контейнеризация Python-приложений
- 1.32Практическая работа №16. Контейнеризация Flask-приложения с Docker
- 1.33Настройка автоматических тестов в CI/CD
- 1.34Практическая работа №17. Автоматизация тестирования в CI/CD пайплайне
- 1.35Автоматизация развёртывания приложений
- 1.36Практическая работа №18. Автоматизация развёртывания приложения
Да. Программа подходит и для начинающих, при этом необходима уверенная база по Python.
Да. При наличии СПО или ВО выдается удостоверение, в остальных случаях — сертификат.
Invoke, Poetry, Docker, GitHub Actions, requests, Selenium, Pandas, Google API, Flask, Redis, CLI, logging.
Да. По желанию доступен формат 1 на 1 с преподавателем.
Требования
- Базовое знание Python
- Установленная среда разработки (рекомендации даются в начале курса)
Особенности
- Написание CLI-утилит и скриптов автоматизации
- Работа с внешними API, асинхронными запросами и кешированием
- Контейнеризация приложений и автоматизация развёртывания
- CI/CD и настройка тестов в пайплайнах
- Работа с логами, мониторингом и облачными сервисами
Целевая аудитория
- Python-разработчики, желающие повысить эффективность процессов
- DevOps-специалисты на старте карьеры
- Тестировщики и аналитики, которым требуется автоматизация рутины
- Специалисты, участвующие в сопровождении веб-сервисов и API