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
|

Записаться на курс

Онлайн

1 поток: набор закрыт
2 поток: набор закрыт
3 поток: 10 октября - 11 декабря

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.

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.

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.

• 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.

• 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.

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.

• 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.

• Изучаем patch и Mock.
• Изменяем поведение тяжеловесных функций или внешних вызовов на примере sleep в тестах.
• Познаем контекст вызова для правильной реализации patch / mock.

• 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.

• 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).

• 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.

• 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.

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.

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.

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.

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.

Изучаем patch и Mock.
Изменяем поведение тяжеловесных функций или внешних вызовов на примере sleep в тестах.
Познаем контекст вызова для правильной реализации patch / mock.

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.

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).

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.

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

Записаться на курс

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.

Записаться на курс

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

12 600 рублей

Записаться

Автоматизация работы с Web и тестирование сложных зависимостей

Логирование
Mock внешних зависимостей
Автоматизация работы с Web

12 600 рублей

Записаться

Лучшие практики написания и поддержки Web-приложений

Паттерны проектирования
Web-сервис
Мониторинг приложений

12 600 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

36 000 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

12 600 рублей

Записаться

Автоматизация работы с Web и тестирование сложных зависимостей

Логирование
Mock внешних зависимостей
Автоматизация работы с Web

12 600 рублей

Записаться

Лучшие практики написания и поддержки Web-приложений

Паттерны проектирования
Web-сервис
Мониторинг приложений

12 600 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

36 000 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.

Напишите нам

Отзывы

Лекторы просто шикарные, объясняют на пальцах. Готовы ответить на самые тупые вопросы, что намного лучше лекций в университете.

Бекарыс Нуртай

Junior Data Scientist в ForteBank

Очень понравилось большее количество полезной, актуальной практики. Уже применяю полученный опыт в работе и пропагандирую базовое концепции обработки больших данных среди коллег. Также зачёт за отзывчивость лекторов, которые отвечали на все вопросы и были готовы помочь даже с темой, которая напрямую не касается темы лекции. Удобное время лекций. Вкусные кексики :)

Александр Климов

ML Engineer в Альфа-Банк

Курс - супер. Изначально у меня было лишь поверхностное представление по всем темам из программы. Сейчас есть четкая уверенность, что везде смогу разобраться и сразу начать делать что-то промышленное.

Очень порадовало, что все можно было потрогать руками и порешать реальные задания. Помимо практических навыков и теоретических знаний в дата инженерии в качестве бонуса практикуешь python, bash, regexp и т.д.

Домашки убивают почти все свободное время, но они при этом очень интересные и захватывающие. Подача материала отличная.

Алексею и всей команде большое спасибо!

Евгений Мигаев

Data Science Team Lead

Все причастные к Big Data, Machine Learning
(в общем для тех, кто в тренде 😉).

Кто развивается в этих направлениях и хочет новых знаний и ответов, хочет выучиться на самую актуальную нынче в мире специализацию Data scientist и кому нужны готовенькие специалисты в ML - BigData Team вам в помощь!
Команда - огонь, просто посмотрите их опыт работы и это о многом скажет.

P.S. А как один из слушателей курса хочу отметить преподавательский талант ребят. Тяжело подобрать правильные эпитеты, но они рядом в любое время с ответами на любые вопросы (даже самые глупые), помощью и поддержкой, советами и рекомендациями.

Спасибо вам огромное!

Юлия Королькова

Аналитик в Prime Source

Проходила обучение у Алексея в рамках образовательного интенсива «Остров 10-21» по треку CDO. Случилось очень быстрое глубокое погружение в технологии работы с данными, понимание инструментов работы с данными и вообще, что такое такое ML, AI и Big Data.

Изучали возможности технологий не только на готовых решениях, но и работали со своим проектом. Далее, при поддержке BigData Team уже изучала как анализировать и визуализировать данные и как визуализация Больших данных помогает наглядно понимать где собака зарыта.

Обязательно продолжу изучать технологии с Командой. Так же проходила и онлайн-модули по Big Data. И очень благодарна за то, что кажущиеся на первый взгляд такими сложными технологии так доступно и прикладно объясняются.

И да, после образовательного интенсива сменила место работы и сейчас работаю в области управления, основанного на данных.

Яна Коваленко

Руководитель программы Центра цифрового развития, Агентство стратегических инициатив (АСИ)

Мне всё понравилось, курс даёт хорошее понимание концептов ML и DL,
с которыми можно двигаться дальше.

Александр Прохоров

Data Analyst в Skyeng

Вы подняли мою планку методов преподавания. Отличная организация и доходчивое объяснение. Великолепно спланированная практика. Понравились опросы в Телеграме для оценки понимания и прогресса учеников. Ежедневные куизы помогали выявить дыры, которые мы сами бы не заметили.

Жазира Амиргалиева

Буду рекомендовать всем, кому не лень! Настоящие профессионалы своего дела и очень классные, отзывчивые ребята😍

Алия Джангабылова

Курс очень познавательный. Представляет собой отличный обзор всех важных элементов DS. Но, к сожалению, очень интенсивный. Для совсем начинающих не рекомендуется. Подача материала очень интересная, различные кьюзы, соревнования мотивируют. Выражаю свою благодарность за полученные знания. Дальнейших успехов курсу! Продолжайте в том же духе.

Курс был очень интересным и полезным. Благодарю за старание!
Каждый участник найдет нужный материал для себя.
Понравилось, что вы постоянно работаете с обратной связью.

Очень качественное, глубокое обучение и объяснения.
Вдобавок, было очень весело, что делало обучение еще более интересным.

Курс был интересным и плодотворным и мне очень понравилось. Круглосуточная поддержка со стороны преподавателей и ассистентов действительно помогла. Мне было очень приятно видеть, как работники и менеджеры задают вопросы, которые направлены на применение полученных знаний к реальным задачам.

Интенсив классный, больше практики больше хардкора!!
Спасибо вам большое, много чего узнал!

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.

Курс стартует каждые две недели. Все занятия проходят онлайн в формате видеолекций - учитесь тогда, когда вам удобно.

В курсе 9 практических заданий и 3 домашние работы. На их выполнение рекомендуем выделить 4-8 часов в неделю.

Для успешного прохождения курса вам надо знать основы Python. Напишите нам, и мы порекомендуем материалы для подготовки.

Да. Как оформить налоговый вычет, читайте в нашей статье.

Да. Образовательная лицензия номер 1177627017501.

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.

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.
Это авторский курс. В нем много личного опыта и лучшие практики из Amazon AWS и Yandex.
Нам доверяют обучение ведущие компании и вузы: Сбербанк, Мегафон, X5 Retail Group, ВШЭ, МФТИ.

Курс стартует каждые две недели. Все занятия проходят онлайн в формате видеолекций - учитесь тогда, когда вам удобно.

В курсе 9 практических заданий и 3 домашние работы. На их выполнение рекомендуем выделить 4-8 часов в неделю.

Для успешного прохождения курса вам надо знать основы Python. Напишите нам, и мы порекомендуем материалы для подготовки.

Да. Как оформить налоговый вычет, читайте в нашей статье.

Да. Образовательная лицензия номер 1177627017501.

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.

Мы любим практику, поэтому разбираем примеры проектов из реальной жизни и учим вас самостоятельно строить модели машинного обучения.
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.
Нам доверяют обучение ведущие компании и вузы: Сбербанк, Мегафон, X5 Retail Group, ВШЭ, МФТИ.