Программа повышения квалификации «Работа с базами данных в Python» охватывает работу с реляционными и нереляционными СУБД: от основ SQL и SQLite до PostgreSQL, MongoDB, Redis, ORM (SQLAlchemy, Django ORM) и стратегий резервного копирования.
Курс включает 18 лекционных уроков (36 академических часов) и 18 практических работ для самостоятельного выполнения. Обучение проходит в индивидуальном формате по согласованному расписанию.
Вы научитесь проектировать схемы БД, писать эффективные SQL-запросы, работать с ORM, оптимизировать производительность, использовать NoSQL-решения и реализовывать надёжные системы резервного копирования и восстановления данных.
Технологический стек
SQL
SQLite
PostgreSQL
MongoDB
Redis
SQLAlchemy
Django ORM
pymongo
Python
Git
SQLite
PostgreSQL
MongoDB
Redis
SQLAlchemy
Django ORM
pymongo
Python
Git
Программа реализуется Центром индивидуального обучения Центра 25-12.
Обучение проходит в формате 1-на-1 с преподавателем по согласованному расписанию.
Обучение проходит в формате 1-на-1 с преподавателем по согласованному 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 — 72 000 ₽
Содержание
- 1 модуль
- 36 уроков
- 60 часов
- Программа курса36
- 1.1Введение в базы данных и SQL
- 1.2Практическая работа №1. Создание и наполнение базы данных SQL
- 1.3Операции с данными в SQL
- 1.4Практическая работа №2. Запросы и работа с данными в SQL
- 1.5Взаимосвязи между таблицами
- 1.6Практическая работа №3. Работа с несколькими таблицами и JOIN
- 1.7Работа с SQLite в Python
- 1.8Практическая работа №4. Создание и управление базой данных в SQLite
- 1.9Работа с PostgreSQL в Python
- 1.10Практическая работа №5. Подключение Python-программы к PostgreSQL
- 1.11Введение в ORM и SQLAlchemy
- 1.12Практическая работа №6. Создание моделей в SQLAlchemy
- 1.13CRUD-операции в SQLAlchemy
- 1.14Практическая работа №7. CRUD-операции в SQLAlchemy
- 1.15Django ORM: работа с базами данных
- 1.16Практическая работа №8. Создание моделей и миграций в Django ORM
- 1.17Индексы в базах данных
- 1.18Практическая работа №9. Оптимизация работы ORM
- 1.19Оптимизация запросов в ORM
- 1.20Практическая работа №10. Добавление индексов в БД
- 1.21Оптимизация SQL-запросов
- 1.22Практическая работа №11. Анализ и оптимизация SQL-запросов
- 1.23Введение в NoSQL и MongoDB
- 1.24Практическая работа №12. Работа с MongoDB через pymongo
- 1.25Запросы и агрегации в MongoDB
- 1.26Практическая работа №13. Агрегация данных в MongoDB
- 1.27Использование Redis в Python
- 1.28Практическая работа №14. Настройка Redis и кеширование
- 1.29Создание резервных копий БД
- 1.30Практическая работа №15. Создание резервной копии PostgreSQL
- 1.31Восстановление данных из бэкапа
- 1.32Практическая работа №16. Восстановление данных из резервной копии
- 1.33Автоматизация резервного копирования
- 1.34Практическая работа №17. Автоматизация создания бэкапов
- 1.35Транзакции и ACID
- 1.36Практическая работа №18. Работа с транзакциями
Да, вы можете работать с собственными базами и задачами.
Да, курс адаптируется под вашу ОС.
Да, рассматриваются подходы к оптимизации и работе с нагрузкой.
Требования
- Базовое владение Python
- Установленная среда разработки (рекомендации даются в начале курса)
Особенности
- Персональный темп обучения — акценты делаются на том, что актуально для вас
- Сильная практическая направленность — работа с реальными базами, запросами и инфраструктурой
- Поддержка преподавателя — пошаговое сопровождение и индивидуальные разборы
- Охват SQL, NoSQL, ORM и автоматизации — всё в одной программе
Целевая аудитория
- Python‑разработчики, работающие с базами данных
- Начинающие и практикующие backend‑программисты
- Аналитики и специалисты по данным
- DevOps‑инженеры, автоматизирующие инфраструктуру хранения данных