Курс Python:
Промышленная разработка с BigData Team

Авторский курс Python от Алексея Драля для IT-специалистов. С нами вы научитесь писать чистый и поддерживаемый код
|

Онлайн
Курс стартует каждые 2 недели

Почему мы сделали этот курс?

Почему мы сделали этот курс?

Монолитный, неподдерживаемый код сложно тестировать, изменять, дебажить. Когда вы почти все свое время тратите на поддержку, а до релиза в прод проходит бесконечность ─ это признаки неподдерживаемого кода. Когда вы не можете воспроизвести результаты исследований своих коллег ─ это признаки неподдерживаемого кода. Когда вы не можете быстро проверить правильность факторов для модели машинного обучения ─ это признаки неподдерживаемого кода. Цель курса ─ научить вас писать код, который легко читать, тестировать, отлаживать, поддерживать и расширять. В этом смысл слов "промышленная разработка".
Алексей Драль, CEO BigData Team

Для кого этот курс

Разработчики
Освоите лучшие практики разработки ПО, научитесь писать поддерживаемый код, прокачаете знания Python. Подойдет Junior и Middle разработчикам.
Аналитики
Научитесь писать код, который позволяет воспроизводить результаты исследований и эффективно проверять гипотезы.
Data Scientists
Научитесь писать код, готовый к интеграции в продукт или сервис.

Для кого этот курс

Разработчики
Освоите лучшие практики разработки ПО, научитесь писать поддерживаемый код, прокачаете знания Python. Подойдет Junior и Middle разработчикам.
Аналитики
Научитесь писать код, который позволяет воспроизводить результаты исследований и эффективно проверять гипотезы.
Data Scientists
Научитесь писать код, готовый к интеграции в продукт или сервис.

Что входит в программу

9 недель
Лучшие практики промышленной разработки на Python: 15 часов лекций и live coding, 4-8 часов на самостоятельную работу в неделю.
9 заданий
После каждого занятия вы будете выполнять практические задания на закрепление материала.
3 мини-проекта
После каждой части курса вы будете работать над мини-проектами для отработки новых знаний на практике.

Что входит в программу

9 недель
Лучшие практики промышленной разработки на Python: 15 часов лекций и live coding, 4-8 часов на самостоятельную работу в неделю.
9 заданий
После каждого занятия вы будете выполнять практические задания на закрепление материала.
3 мини-проекта
После каждой части курса вы будете работать над мини-проектами для отработки новых знаний на практике.

Чему вы научитесь

Часть 1. Тестирование приложений, консольные приложения, юникод и кодировки
Вы научитесь работать с распределенными файловыми системами, познакомитесь с экосистемой Hadoop, разберетесь с оптимизацией MapReduce вычислений и работой с Hive.
Тестирование приложений
• Что такое TDD и как правильно делать рефакторинг.
• Пишем юнит-тесты с помощью pytest и PDB.
• Что такое DevOps и как помогает жизни CI/CD.

Консольные приложения (argparse)
• Изменяем аргументы командной строки (CLI), а не код.
    • Разбираем аргументы консольного приложения с помощью argparse.
    • Следим за качеством кода с помощью pylint, покрытием кода тестами pytest-cov и скоростью выполнения тестов.
    • Как правильно создать логику callback-вызовов в зависимости от аргументов командной строки и причем здесь open-closed principle.
    Юникод, введение в логирование
    Всем, кому нужно работать не только с английским алфавитом, посвящается:

    • Что такое Unicode, character и code point.
    • Познаем разницу между bytes и Unicode.
    • Расширяем консольное приложение для работы с кодировками UTF-8, koi8-r.
    • Учим изменять кодировку стандартных потоков входа (STDIN) и выхода (STDOUT).
    Часть 2. Логирование, Mock внешних зависимостей, автоматизация работы с Web
    Вы научитесь настраивать логирование, работать с имитацией поведения внешних ресурсов, использовать Web-технологии для автоматического парсинга интернет-страниц.
    Логирование в Python, YAML
    • Знакомимся с особенностями реализации logging в Python.
    • Настраиваем логирование с помощью YAML-конфига.
    • Изучаем поведение различных уровней логирования.
    • Тестируем реализацию с помощью caplog fixture в pytest.
    Mock внешних зависимостей
    • Изучаем patch и Mock.
    • Изменяем поведение тяжеловесных функций или внешних вызовов на примере sleep в тестах.
    • Познаем контекст вызова для правильной реализации patch / mock.

    Автоматизация работы с Web
    • Знакомимся (или вспоминаем) Web под капотом (HTTP, HTML, OSI Model).
    • Автоматизируем поиск / мониторинг внешних сервисов с помощью библиотеки requests.
    • Вычленяем нужную информацию из HTML с помощью lxml, XPath и BeautifulSoup.
    Часть 3. Паттерны проектирования, Web-сервис, мониторинг приложений
    Вы познакомитесь с самыми используемыми паттернами проектирования, напишете собственный Web-сервис и научитесь его деплоить и тестировать.
    Паттерны проектирования
    • Введение в паттерны проектирования (Design Patterns).
    • Порождающие паттерны (Creational) на примере Factory Method и Abstract Factory.
    • Поведенческие паттерны (Behavioral) на примере Strategy.
    • Структурные паттерны (Structural) на примере Composite.
    • Задание на декоратор (Decorator).
    Пишем Web-сервис с нуля
    • Flask, werkzeug и Jinja2.
    • Познаем что такое wsgi, почему Flask в чистом виде не катит для production.
    • Тестирование и разработка Flask-приложений через TDD-парадигму.
    • Flask json API, templates и static.

    Мониторинг приложений
    • Масштабируем приложение на примере gunicorn и Nginx.
    • Создаем поддерживаемые Web-сервисы и настраиваем мониторинг на примере Graphite и Grafana.

    Чему вы научитесь

    Часть 1. Тестирование приложений, консольные приложения, юникод и кодировки
    Вы научитесь работать с распределенными файловыми системами, познакомитесь с экосистемой Hadoop, разберетесь с оптимизацией MapReduce вычислений и работой с Hive.
    Тестирование приложений
    • Что такое TDD и как правильно делать рефакторинг.
    • Пишем юнит-тесты с помощью pytest и PDB.
    • Что такое DevOps и как помогает жизни CI/CD.
    Консольные приложения (argparse)
    • Изменяем аргументы командной строки (CLI), а не код.
    • Разбираем аргументы консольного приложения с помощью argparse.
    • Следим за качеством кода с помощью pylint, покрытием кода тестами pytest-cov и скоростью выполнения тестов.
    • Как правильно создать логику callback-вызовов в зависимости от аргументов командной строки и причем здесь open-closed principle.
    Юникод, введение в логирование
    Всем, кому нужно работать не только с английским алфавитом, посвящается:

    • Что такое Unicode, character и code point.
    • Познаем разницу между bytes и Unicode.
    • Расширяем консольное приложение для работы с кодировками UTF-8, koi8-r.
    • Учим изменять кодировку стандартных потоков входа (STDIN) и выхода (STDOUT).
    Часть 2. Логирование, Mock внешних зависимостей, автоматизация работы с Web
    Вы научитесь настраивать логирование, работать с имитацией поведения внешних ресурсов, использовать Web-технологии для автоматического парсинга интернет-страниц.
    Логирование в Python, YAML
    • Знакомимся с особенностями реализации logging в Python.
    • Настраиваем логирование с помощью YAML-конфига.
    • Изучаем поведение различных уровней логирования.
    • Тестируем реализацию с помощью caplog fixture в pytest.
    Mock внешних зависимостей
    • Изучаем patch и Mock.
    • Изменяем поведение тяжеловесных функций или внешних вызовов на примере sleep в тестах.
    • Познаем контекст вызова для правильной реализации patch / mock.
    Автоматизация работы с Web
    • Знакомимся (или вспоминаем) Web под капотом (HTTP, HTML, OSI Model).
    • Автоматизируем поиск / мониторинг внешних сервисов с помощью библиотеки requests.
    • Вычленяем нужную информацию из HTML с помощью lxml, XPath и BeautifulSoup.
    Часть 3. Паттерны проектирования, Web-сервис, мониторинг приложений
    Вы познакомитесь с самыми используемыми паттернами проектирования, напишете собственный Web-сервис и научитесь его деплоить и тестировать.
    Паттерны проектирования
    • Введение в паттерны проектирования (Design Patterns).
    • Порождающие паттерны (Creational) на примере Factory Method и Abstract Factory.
    • Поведенческие паттерны (Behavioral) на примере Strategy.
    • Структурные паттерны (Structural) на примере Composite.
    • Задание на декоратор (Decorator).
    Пишем Web-сервис с нуля
    • Flask, werkzeug и Jinja2.
    • Познаем что такое wsgi, почему Flask в чистом виде не катит для production.
    • Тестирование и разработка Flask-приложений через TDD-парадигму.
    • Flask json API, templates и static.
    Мониторинг приложений
    • Масштабируем приложение на примере gunicorn и Nginx.
    • Создаем поддерживаемые Web-сервисы и настраиваем мониторинг на примере Graphite и Grafana.

    Преподаватель курса

    Алексей Драль
    Основатель и CEO BigData Team
    LinkedIn, Facebook, Github, CV
    Больше 10 лет Алексей работал в ведущих IT-компаниях: Amazon AWS, Yandex, Rambler. Возглавлял обучение Data-профессиям в Корпоративном Университете Сбербанка.

    Алексей - автор учебных программ по Machine learning, Big data, CDO программ для Chief Data Officers. Он преподает в МГУ, ВШЭ, МФТИ, ШАД, Harbour.Space University, Университете НТИ 20.35.

    В рамках совместного проекта с Яндексом, Алексей руководит международным онлайн-курсом Big Data for Data Engineers на Coursera, у которого уже более 60 000 слушателей.

    Как проходит обучение Python

    Курс проходит в онлайн-формате: вы будете слушать видеолекции, выполнять домашние задания
    на проверку.
    1
    Личный кабинет
    В личном кабинете вы можете смотреть видеозаписи лекций и материалы курса, выполнять практические задания, загружать на проверку домашние задания и получать обратную связь.
    2
    Grader
    Ваши домашние задания будет проверять Grader - наша разработка для получения моментальной обратной связи.
    3
    Slack
    Общаться с преподавателями, кураторами и между собой можно в Slack. В каналах курса удобно следить за важной информацией и новостями.

    Как проходит обучение Python

    Курс проходит в онлайн-формате: вы будете слушать видеолекции, выполнять домашние задания на проверку.
    1
    Личный кабинет
    В личном кабинете вы можете смотреть видеозаписи лекций и материалы курса, выполнять практические задания, загружать на проверку домашние задания и получать обратную связь.
    2
    Grader
    Ваши домашние задания будет проверять Grader - наша разработка для получения моментальной обратной связи.
    3
    Slack
    Общаться с преподавателями, кураторами и между собой можно в Slack. В каналах курса удобно следить за важной информацией и новостями.

    Что вы получите

    Научитесь писать чистый и поддерживаемый код
    Вы поймете принципы промышленной разработки и научитесь применять их в своей работе.
    Много практики
    Лучший способ научиться - сделать самому. Вас ждет 4-8 часов самостоятельной работы в неделю: 9 практических заданий и 3 мини-проекта.
    Быстрая обратная связь по домашним заданиям
    Мы разработали программу для проверки домашних заданий. Она проверяет работы автоматически, а вы получаете моментальную обратную связь.
    Сертификат
    Те, кто успешно пройдет курс, получат электронный сертификат.

    Что вы получите

    Научитесь писать чистый и поддерживаемый код
    Вы поймете принципы промышленной разработки и научитесь применять их в своей работе.
    Много практики
    Лучший способ научиться - сделать самому. Вас ждет 4-8 часов самостоятельной работы в неделю: 9 практических заданий и 3 мини-проекта.
    Быстрая обратная связь по домашним заданиям
    Мы разработали программу для проверки домашних заданий. Она проверяет работы автоматически, а вы получаете моментальную обратную связь.
    Сертификат
    Те, кто успешно пройдет курс, получат электронный сертификат.
    У нас обучаются сотрудники ведущих компаний
    и студенты лучших ВУЗов
    У нас обучаются сотрудники ведущих компаний и студенты лучших ВУЗов

    Стоимость обучения Python

    Вы можете пройти курс целиком или по частям
    Лучшие практики написания и тестирования консольных приложений
    • Тестирование приложений
    • Консольные приложения
    • Юникод и кодировки
    4 200 рублей
    Записаться
    Автоматизация работы с Web и тестирование сложных зависимостей
    • Логирование
    • Mock внешних зависимостей
    • Автоматизация работы с Web
    4 200 рублей
    Записаться
    Лучшие практики написания и поддержки Web-приложений
    • Паттерны проектирования
    • Web-сервис
    • Мониторинг приложений
    4 200 рублей
    Записаться
    Курс целиком
    • Тестирование приложений
    • Консольные приложения
    • Юникод и кодировки
    • Логирование
    • Mock внешних зависимостей
    • Автоматизация работы с Web
    • Паттерны проектирования
    • Web-сервис
    • Мониторинг приложений
    12 000 рублей
    Записаться

    Стоимость обучения Python

    Вы можете пройти курс целиком или по частям
    Лучшие практики написания и тестирования консольных приложений
    • Тестирование приложений
    • Консольные приложения
    • Юникод и кодировки
    4 200 рублей
    Записаться
    Автоматизация работы с Web и тестирование сложных зависимостей
    • Логирование
    • Mock внешних зависимостей
    • Автоматизация работы с Web
    4 200 рублей
    Записаться
    Лучшие практики написания и поддержки Web-приложений
    • Паттерны проектирования
    • Web-сервис
    • Мониторинг приложений
    4 200 рублей
    Записаться
    Курс целиком
    • Тестирование приложений
    • Консольные приложения
    • Юникод и кодировки
    • Логирование
    • Mock внешних зависимостей
    • Автоматизация работы с Web
    • Паттерны проектирования
    • Web-сервис
    • Мониторинг приложений
    12 000 рублей
    Записаться

    Налоговый вычет за обучение на курсе

    У нас есть образовательная лицензия - это значит, что вы сможете получить налоговый вычет за обучение на курсе. Что такое налоговый вычет и как его получить, читайте в нашей статье.

    Что надо знать для успешного прохождения курса

    Наш курс для тех, кто уже программирует на Python. Мы пропустим теорию и перейдем сразу к практике.
    Основы программирования на Python
    Обучение проходит на Python 3. Если вы умеете писать простые программы на Python, работать с функциями и (идеально) классами, то проблем в обучении не возникнет.
    Не уверены, что готовы к успешному прохождению курса? Напишите нам, и мы порекомендуем материалы для подготовки.
    Отзывы

    Образовательная лицензия

    У нас есть образовательная лицензия. Это значит, что вы можете получить Удостоверение о повышении квалификации государственного образца и налоговый вычет за обучение на наших курсах.

    Образовательная лицензия

    У нас есть образовательная лицензия. Это значит, что вы можете получить Удостоверение о повышении квалификации государственного образца и налоговый вычет за обучение на наших курсах.

    F.A.Q.

    Когда стартует курс?
    Курс стартует каждые две недели. Все занятия проходят онлайн в формате видеолекций - учитесь тогда, когда вам удобно.
    Сколько времени надо на самостоятельную работу?
    В курсе 9 практических заданий и 3 домашние работы. На их выполнение рекомендуем выделить 4-8 часов в неделю.
    Смогу ли я успешно пройти курс? Какие знания нужны?
    Для успешного прохождения курса вам надо знать основы Python. Напишите нам, и мы порекомендуем материалы для подготовки.
    Смогу ли я получить налоговый вычет за обучение у вас?
    Да. Как оформить налоговый вычет, читайте в нашей статье.
    У вас есть образовательная лицензия?
    Да. Образовательная лицензия номер 1177627017501.
    Почему вы не предлагаете трудоустройство выпускникам? Другие предлагают.
    Мы считаем, что обучение не гарантирует трудоустройства, поэтому не даем пустых обещаний.
    Работодателю важно, насколько хорошо вы разбираетесь в технологиях, с которыми работали, умеете ли самостоятельно решать сложные задачи и находить оптимальные решения. Мы дадим вам актуальные знания и навыки, которые востребованы работодателями, а дальше - дело за вами.
    Почему стоит учиться именно у вас?
    1. Мы любим практику. ½ курса — это выполнение самостоятельных заданий. Еще ¼ — это live coding, примеры написания хорошего кода, обсуждение частых ошибок, лайфхаков и поиск багов в интерактиве.
    2. Это авторский курс. В нем много личного опыта и лучшие практики из Amazon AWS и Yandex.
    3. Нам доверяют обучение ведущие компании и вузы: Сбербанк, Мегафон, X5 Retail Group, ВШЭ, МФТИ.

    Когда стартует курс?
    Курс стартует каждые две недели. Все занятия проходят онлайн в формате видеолекций - учитесь тогда, когда вам удобно.
    Сколько времени надо на самостоятельную работу?
    В курсе 9 практических заданий и 3 домашние работы. На их выполнение рекомендуем выделить 4-8 часов в неделю.
    Смогу ли я успешно пройти курс? Какие знания нужны?
    Для успешного прохождения курса вам надо знать основы Python. Напишите нам, и мы порекомендуем материалы для подготовки.
    Смогу ли я получить налоговый вычет за обучение у вас?
    Да. Как оформить налоговый вычет, читайте в нашей статье.
    У вас есть образовательная лицензия?
    Да. Образовательная лицензия номер 1177627017501.
    Почему вы не предлагаете трудоустройство выпускникам? Другие предлагают.
    Мы считаем, что обучение не гарантирует трудоустройства, поэтому не даем пустых обещаний. Работодателю важно, насколько хорошо вы разбираетесь в технологиях, с которыми работали, умеете ли самостоятельно решать сложные задачи и находить оптимальные решения. Мы дадим вам актуальные знания и навыки, которые востребованы работодателями, а дальше - дело за вами.
    Почему стоит учиться именно у вас?
    1. Мы любим практику, поэтому разбираем примеры проектов из реальной жизни и учим вас самостоятельно строить модели машинного обучения.
    2. Наша команда — это эксперты с опытом работы в Microsoft, Amazon AWS, Yandex, Rambler. Они преподают в МГУ, ВШЭ, МФТИ, Harbour.Space University, Coursera. За их плечами множество запущенных проектов.
    3. Нам доверяют обучение ведущие компании и вузы: Сбербанк, Мегафон, X5 Retail Group, ВШЭ, МФТИ.

    Приходите учиться к нам

    Приходите учиться к нам

    Остались вопросы?

    Заполняя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
    Поймем ваши цели и запрос
    Ответим на вопросы по обучению
    Порекомендуем материалы
    для подготовки к курсу
    Click to order
    Ваш заказ
    Total: 
    Ваше имя
    Ваш email
    Комментарии
    Промокод
    Действует только на товар Курс целиком
    ОБУЧЕНИЕ
    ДОКУМЕНТЫ
    © 2021 BigData Team
    ПОДПИСАТЬСЯ
    Icons provided by Tilda publishing
    Illustrations designed by Freepik