Программа охватывает принципы работы с реляционными и нереляционными СУБД, применение SQL, взаимодействие с базами данных через Python и использование ORM-инструментов. Осваиваются SQLite, PostgreSQL, MySQL, MongoDB и Redis, а также средства автоматизации бэкапов, мониторинга и оптимизации запросов. Участники учатся подключать БД к Python-приложениям, создавать и изменять схемы, выполнять сложные запросы и строить отказоустойчивую инфраструктуру хранения данных.
Обучение проводится онлайн в составе группы по установленному расписанию. По желанию, курс может быть пройден индивидуально — в формате занятий один на один с преподавателем. Практические задания охватывают реальную работу с базами, что позволяет закрепить ключевые навыки, необходимые для backend-разработчиков, дата-инженеров и DevOps-специалистов.
Документ по окончании
📜 Удостоверение о повышении квалификации – для слушателей с высшим или средним профессиональным образованием.
📜 Сертификат о прохождении обучения – для всех остальных участников.
Содержание
- 6 модуля
- 40 уроков
- 40 часов
- Блок 1. Основы SQL и базы данных6
- 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
- Блок 2. Работа с SQLite, PostgreSQL, MySQL6
- 2.1Работа с SQLite в Python
- 2.2Практическая работа №4. Создание и управление базой данных в SQLite
- 2.3Работа с PostgreSQL в Python
- 2.4Практическая работа №5. Подключение Python-программы к PostgreSQL
- 2.5Работа с MySQL в Python
- 2.6Практическая работа №6. Работа с MySQL в Python
- Блок 3. ORM (SQLAlchemy, Django ORM)8
- 3.1Введение в ORM и SQLAlchemy
- 3.2Практическая работа №7. Создание моделей и базы данных с SQLAlchemy
- 3.3CRUD-операции в SQLAlchemy
- 3.4Практическая работа №8. CRUD-операции в SQLAlchemy
- 3.5. Django ORM: работа с базами данных
- 3.6Практическая работа №9. Создание моделей и миграций в Django ORM
- 3.7Оптимизация запросов в ORM
- 3.8Практическая работа №10. Оптимизация работы ORM в Django и SQLAlchemy
- Блок 4. Индексы и оптимизация запросов4
- 4.1Индексы в базах данных
- 4.2Практическая работа №11. Добавление индексов в базу данных и анализ скорости работы
- 4.3Оптимизация SQL-запросов
- 4.4Практическая работа №12. Анализ и оптимизация SQL-запросов
- Блок 5. Работа с NoSQL (MongoDB, Redis)6
- 5.1Введение в NoSQL и MongoDB
- 5.2Практическая работа №13. Работа с MongoDB через Python (pymongo)
- 5.3Запросы и агрегации в MongoDB
- 5.4Практическая работа №14. Работа с MongoDB и агрегацией данных
- 5.5Использование Redis в Python
- 5.6Практическая работа №15. Настройка Redis и кеширование данных
- Блок 6. Бэкап и восстановление БД10
- 6.1Создание резервных копий баз данных
- 6.2Практическая работа №16. Создание резервной копии базы данных PostgreSQL
- 6.3Восстановление данных из бэкапа
- 6.4Практическая работа №17. Восстановление данных из резервной копии
- 6.5Автоматизация резервного копирования
- 6.6Практическая работа №18. Автоматизация создания бэкапов
- 6.7Мониторинг состояния базы данных
- 6.8Практическая работа №19. Мониторинг базы данных и оптимизация нагрузки
- 6.9Итоговый проект по работе с базами данных
- 6.10Практическая работа №20. Финальный проект по базам данных
Требования
- Базовые знания Python
- Установленная среда разработки (инструкции даются в начале курса)
Особенности
- Изучение SQL и работы с реляционными СУБД
- Работа с MongoDB и Redis
- Освоение ORM (SQLAlchemy, Django ORM)
- Оптимизация и мониторинг производительности баз
- Практика резервного копирования и восстановления данных
Целевая аудитория
- Python-разработчики, желающие уверенно работать с базами данных
- Дата-аналитики, работающие с SQL и хранилищами
- Начинающие DevOps-специалисты
- Студенты и выпускники технических направлений