Программист
Программа профессиональной переподготовки «Разработка и автоматизация на Python» подготовлена для тех, кто хочет овладеть универсальными навыками Python‑разработки – от базового синтаксиса до построения веб‑приложений и автоматизации процессов. Обучение охватывает не только создание полноценного кода, но и навыки CI/CD, работу с REST‑API, контейнеризацию и многое другое.
Программа соответствует ФГОС СПО 09.02.07 «Информационные системы и программирование» и направлена на получение квалификации «Программист».
Формат обучения
Обучение проводится в группе в онлайн‑формате по расписанию – понедельник и четверг с 19:00 до 21:10 по московскому времени (по 2 академических пары).
Период обучения – с 1 сентября 2025 года по 15 февраля 2026 года, с учётом праздничных и выходных дней.
По желанию обучение доступно в персональном формате (1 на 1 с преподавателем).
Структура и объём обучения
Программа включает 4 модуля по 40 академических часов занятий с преподавателем.
Общий объём – 256 академических часов, из которых:
▪ 160 часов – занятия с преподавателем
▪ 96 часов – самостоятельная работа и выполнение практических заданий
Документ по окончании
📜 Диплом о профессиональной переподготовке – при наличии среднего профессионального или высшего образования
📜 Сертификат о прохождении курса – при несоответствии требуемому уровню образования
Содержание
- 4 модуля
- 160 уроков
- 160 часов
- Модуль 1. Программирование на языке Python40
- 1.1Введение в Python и установка среды разработки
- 1.2Практическая работа №1. Установка Python и запуск первой программы
- 1.3Переменные и типы данных
- 1.4Практическая работа №2. Работа с переменными и типами данных
- 1.5Операторы в Python
- 1.6Практическая работа №3. Вычисления и логические операции в Python
- 1.7Условные конструкции
- 1.8Практическая работа №4. Программы с условными операторами
- 1.9Циклы в Python
- 1.10Практическая работа №5. Написание циклических программ
- 1.11Работа со строками
- 1.12Практическая работа №6. Обработка строк
- 1.13Списки и кортежи
- 1.14Практическая работа №7. Работа со списками
- 1.15Словари и множества
- 1.16Практическая работа №8. Использование словарей
- 1.17Генераторы списков, тернарный оператор
- 1.18Практическая работа №9. Оптимизация кода с генераторами и lambda функциями
- 1.19Итоговые задания по структурам данных
- 1.20Практическая работа №10. Задачи на работу со структурами данных
- 1.21Функции в Python: основы
- 1.22Практическая работа №11. Создание пользовательских функций
- 1.23Передача аргументов, *args, **kwargs
- 1.24Практическая работа №12. Работа с *args и **kwargs в пользовательских функциях
- 1.25Рекурсия в Python
- 1.26Практическая работа №13. Реализация рекурсивных алгоритмов
- 1.27Генераторы и итераторы
- 1.28Практическая работа №14. Написание собственных генераторов данных
- 1.29Работа с файлами: чтение и запись
- 1.30Практическая работа №15. Работа с файлами: чтение и запись данных
- 1.31Работа с CSV и JSON файлами
- 1.32Практическая работа №16. Чтение и запись данных в CSV и JSON
- 1.33Обработка ошибок и исключения
- 1.34Практическая работа №17. Обработка ошибок в пользовательских программах
- 1.35Работа с регулярными выражениями (re)
- 1.36Практическая работа №18. Поиск и замена данных с использованием регулярных выражений ,
- 1.37Основы ООП в Python
- 1.38Практическая работа №19. Создание классов и объектов
- 1.39Наследование, инкапсуляция и полиморфизм
- 1.40Практическая работа №20. Реализация наследования и полиморфизма в Python
- Модуль 2. Продвинутое программирование на Python40
- 2.1Декораторы в Python: основы
- 2.2Практическая работа №1. Реализация базовых декораторов
- 2.3Продвинутые декораторы
- 2.4Практическая работа №2. Написание сложных декораторов с параметрами
- 2.5Генераторы и ленивые вычисления
- 2.6Практическая работа №3. Создание генераторов для обработки данных
- 2.7Потоковая обработка данных с генераторами
- 2.8Практическая работа №4. Написание генераторов для обработки файлов и потоков данных
- 2.9Основы многопоточного программирования
- 2.10Практическая работа №5. Создание многопоточных программ
- 2.11Работа с очередями в многопоточности
- 2.12Практическая работа №6. Организация обработки данных через многопоточные очереди
- 2.13Асинхронное программирование в Python
- 2.14Практическая работа №7. Написание асинхронных программ с asyncio
- 2.15Асинхронные вызовы и Future-объекты
- 2.16Практическая работа №8. Оптимизация асинхронного кода
- 2.17Основы регулярных выражений
- 2.18Практическая работа №9. Использование регулярных выражений для поиска и фильтрации данных
- 2.19Продвинутая работа с регулярными выражениями
- 2.20Практическая работа №10. Написание сложных регулярных выражений
- 2.21Исключения: обработка ошибок
- 2.22Практическая работа №11. Создание системы обработки ошибок в приложении
- 2.23Логирование в Python
- 2.24Практическая работа №12. Внедрение логирования в Python-программу
- 2.25Основы метапрограммирования в Python
- 2.26Практическая работа №13. Написание программы с динамическим изменением классов
- 2.27Работа с объектами и introspection
- 2.28Практическая работа №14. Инспекция классов и функций с использованием introspection
- 2.29Глубокая работа с метаклассами
- 2.30ическая работа №15. Создание собственных метаклассов
- 2.31Оптимизация кода и профилирование
- 2.32Практическая работа №16. Анализ производительности Python-кода
- 2.33Управление памятью в Python
- 2.34Практическая работа №17. Оптимизация работы с памятью
- 2.35Использование Cython и Numba для оптимизации Python-кода
- 2.36Практическая работа №18. Оптимизация вычислений с помощью Numba
- 2.37Оптимизация потоков и асинхронности
- 2.38Практическая работа №19. Ускорение работы многопоточных приложений
- 2.39Итоговые задания по продвинутому программированию на Python
- 2.40Практическая работа №20. Финальный проект по продвинутому программированию на Python
- Модуль 3. WEB-разработка на Python (Flask)40
- 3.1Основы Flask: маршруты, шаблоны, формы
- 3.2Практическая работа №1. Установка Flask и создание первого маршрута
- 3.3Маршруты и обработка запросов
- 3.4Практическая работа №2. Обработка маршрутов и параметров в Flask
- 3.5Шаблоны Jinja2 в Flask
- 3.6Практическая работа №3. Создание HTML-шаблонов с динамическими данными
- 3.7Формы и обработка данных
- 3.8Практическая работа №4. Создание формы авторизации с валидацией
- 3.9Основы REST API в Flask
- 3.10Практическая работа №5. Создание простого API с Flask
- 3.11Создание API с использованием Flask-RESTful
- 3.12Практическая работа №6. Разработка CRUD API с Flask-RESTful
- 3.13Аутентификация и авторизация в Flask API
- 3.14Практическая работа №7. Реализация JWT-аутентификации в Flask API
- 3.15Защита API и обработка ошибок
- 3.16Практическая работа №8. Улучшение безопасности API и обработка ошибок
- 3.17Введение в базы данных и SQLAlchemy
- 3.18Практическая работа №9. Настройка базы данных с SQLAlchemy
- 3.19Работа с моделями данных в Flask
- 3.20Практическая работа №10. Создание модели пользователей и управление данными
- 3.21AJAX-запросы в Flask
- 3.22Практическая работа №11. Создание динамической веб-страницы с AJAX
- 3.23Интеграция Flask с фронтендом
- 3.24Практическая работа №12. Интеграция фронтенда с Flask API
- 3.25Развёртывание Flask-приложения на Gunicorn и Nginx
- 3.26Практическая работа №13. Развёртывание Flask-приложения на сервере
- 3.27Хостинг Flask-приложения в облаке
- 3.28Практическая работа №14. Развёртывание Flask-приложения в облаке
- 3.29Оптимизация производительности Flask-приложений
- 3.30Практическая работа №15. Оптимизация производительности приложения
- 3.31Защита веб-приложений на Flask
- 3.32Практическая работа №16. Улучшение безопасности веб-приложения
- 3.33Мониторинг и логирование
- 3.34Практическая работа №17. Добавление логирования и мониторинга в Flask приложение
- 3.35Работа с фоновыми задачами в Flask
- 3.36Практическая работа №18. Создание фоновой задачи в Flask
- 3.37Масштабирование Flask-приложения
- 3.38Практическая работа №19. Масштабирование Flask-приложения
- 3.39Итоговый проект по веб-разработке на Flask
- 3.40Практическая работа №20. Разработка финального проекта
- Модуль 4. Автоматизация задач разработки на Python40
- 4.1Инструменты автоматизации процессов разработки
- 4.2Практическая работа №1. Написание простого скрипта автоматизации с Invoke
- 4.3Управление зависимостями и виртуальными окружениями
- 4.4Практическая работа №2. Автоматическое управление зависимостями в проекте
- 4.5Автоматизация тестирования кода
- 4.6Практическая работа №3. Написание тестов и их автоматический запуск
- 4.7Сборка и упаковка Python-проектов
- 4.8Практическая работа №4. Упаковка Python-приложения в исполняемый файл
- 4.9Работа с внешними API и requests
- 4.10Практическая работа №5. Запрос данных с внешнего API
- 4.11Аутентификация при работе с API
- 4.12Практическая работа №6. Аутентификация через API и работа с защищёнными ресурсами
- 4.13Автоматизация обработки данных с API
- 4.14Практическая работа №7. Асинхронные запросы и кеширование API-ответов
- 4.15Интеграция Python-скриптов с облачными сервисами
- 4.16Практическая работа №8. Автоматизация загрузки и обработки данных с Google Sheets
- 4.17Основы разработки CLI-приложений
- 4.18Практическая работа №9. Написание базового CLI-инструмента
- 4.19Улучшение CLI-приложений
- 4.20Практическая работа №10. Разработка продвинутого CLI-приложения с логированием
- 4.21Основы парсинга веб-страниц
- 4.22Практическая работа №11. Парсинг веб-страницы и извлечение данных
- 4.23Парсинг динамических сайтов
- 4.24Практическая работа №12. Использование Selenium для получения данных с динамических страниц
- 4.25Автоматизированная работа с файлами и директориями
- 4.26Практическая работа №13. Написание скрипта для организации файлов в папках
- 4.27Автоматизированная обработка данных
- 4.28Практическая работа №14. Обработка и анализ данных из CSV и Excel
- 4.29Основы CI/CD и автоматизация развёртывания
- 4.30Практическая работа №15. Создание простого CI/CD пайплайна
- 4.31Docker и контейнеризация Python-приложений
- 4.32Практическая работа №16. Контейнеризация Flask-приложения с Docker
- 4.33Настройка автоматических тестов в CI/CD
- 4.34Практическая работа №17. Автоматизация тестирования в CI/CD пайплайне
- 4.35Автоматизация развёртывания приложений
- 4.36Практическая работа №18. Автоматизация развёртывания приложения
- 4.37Мониторинг и логирование в CI/CD
- 4.38Практическая работа №19. Настройка мониторинга в CI/CD
- 4.39Итоговый проект по автоматизации задач разработки
- 4.40Практическая работа №20. Финальный проект по автоматизации задач разработки
Да. Мы начинаем с основ Python и шаг за шагом осваиваем профессиональные инструменты.
В группах – онлайн дважды в неделю вечером, с живым участием преподавателя, или индивидуально – по гибкому графику.
Python, Flask, SQLAlchemy, REST‑API, автоматизация, CI/CD, работа с Docker и облачными сервисами – с реальными кейсами и финальными проектами.
Диплом о профессиональной переподготовке или сертификат – в зависимости от уровня вашего образования.
Требования
- Уверенное владение компьютером – установка программ, работа с файлами и браузером
- Стабильный доступ в интернет
- Опыт в программировании не обязателен – обучение начинается с нуля
Особенности
- Новички в программировании, начинающие разработчики
- Специалисты, стремящиеся перейти в Python‑разработку
- IT‑администраторы, желающие автоматизировать процессы
- Студенты технических специальностей
- Все, кто хочет стать программистом и овладеть современным стеком инструментов
Целевая аудитория
- Слушатели, желающие получить востребованную квалификацию «Программист» и диплом о профпереподготовке при наличии соответствующего уровня образования.
- Начинающие IT-специалисты, нацеленные на изучение Python с нуля с упором на практику.
- Действующие разработчики, стремящиеся систематизировать знания и освоить новые инструменты веб-программирования и автоматизации.
- Все, кто заинтересован в эффективном решении прикладных задач с помощью Python, включая внутреннюю автоматизацию и интеграцию со сторонними сервисами.