Профессия Python-разработчик
онлайн | 16 месяцев | старт 19 Сентября

Профессия
Fullstack-разработчик на Python

Курс по нейросетям в подарок
Освоите программирование с нуля, научитесь создавать веб-продукты от начала до конца, станете универсальным специалистом
Учим использовать ИИ, чтобы на 40% быстрее освоить IT-профессию и выйти на работу
[+]
Первые заказы можно искать через 4 месяца обучения
[+]
От 11 проектов в портфолио
[+]
Партнер курса «Газпромбанк.Тех»
[+]
Сертификат и диплом по окончании курса

Вернем деньги, если не найдете работу

Мы уверены в качестве обучения, поэтому вернем деньги, если не найдете работу за 6 месяцев после прохождения курса.
Подробнее об условиях участия в правилах
— 5 курсов про заботу о себе в подарок: по английскому, soft skills, нейросетям, тайм- и стресс-менеджменту
— скидку до 55% на все программы
Забирайте:
Начните с понятного — с курсов, где бережно обучают IT
Весна — время для себя и новой профессии
Нейросети + Python
В бонусном курсе по нейросетям для IT-специалистов вы научитесь использовать ИИ-инструменты для ускорения программирования: от генерации кода до автоматизации рутинных задач.
Исследования показывают:
Разработчики, применяющие нейросети, работают до 40% быстрее и сокращают количество ошибок в коде на 35%.
Вы сможете:
подключать ИИ к проектам
работать с API и плагинами
искать баги, писать тесты и упрощать работу с документацией

Кто такой fullstack-разработчик на Python

[1]
Владеет самым популярным языком программирования в мире
[2]
Универсальный специалист, может совмещать две роли: backend- и frontend-разработчика, т.е. создать веб-продукт от начала до конца
[3]
Нужен в любом бизнесе — от стартапа до корпорации, потому что может быстро запустить сайт или приложение
Data Science — это область, объединяющая статистику, анализ данных и машинное обучение для получения инсайтов из информации.

Кем сможете работать после курса

Так выглядят вакансии, доступные младшим fullstack-разработчикам после обучения

Fullstack-разработчик

Требования:
Опыт работы с фреймворками Django | Базовые знания HTML/CSS | Знание JavaScript/TypeScript
от 100 000 ₽

Fullstack-разработчик (Python, React)

Требования:
Понимание основ программирования: алгоритмы, структуры данных, ООП | Умение читать и писать код, разбираться в чужом коде | Владение Python, работа с React и TypeScript
от 140 000 ₽

Junior Fullstack-разработчик

Требования:
Базовые навыки программирования на Python | Знание HTML, CSS, JavaScript | Знание Git
до 100 000 ₽
SOLID — это набор из пяти принципов ООП, обеспечивающих гибкость и масштабируемость программного кода.
Рефакторинг — это процесс улучшения кода без изменения его поведения, с целью повышения читаемости и масштабируемости.
СУБД — это система управления базами данных — ПО для хранения и управления структурированной информацией.
Linux — это семейство ОС с открытым кодом, популярное среди разработчиков и на серверах.
Git — это система контроля версий, позволяющая отслеживать изменения и управлять ветками кода.
REST API — это aPI, использующий HTTP и методы GET/POST для обмена данными между клиентом и сервером.

Вот так выглядит рост devops-разработчика

По данным «Хабр Карьеры»
Вот так выглядит рост Python-разработчика
По данным «Хабр Карьеры»
Специалист
1–3 года опыта
от 100 000 ₽
Старший специалист
3+ года опыта
от 180 000 ₽
Руководитель
5+ лет опыта
от 300 000 ₽

Освоите актуальные инструменты разработчика на Python

Python
Язык программирования с лаконичным и понятным синтаксисом, который используется для веб-разработки, создания ботов, написания скриптов и анализа данных.
Django
Один из самых популярных фреймворков для разработки веб-проектов на Python.
Nginx
Веб-сервер для обработки запросов.
SQL
Структурированный язык запросов для работы с базами данных
ООП
Объектно-ориентированное программирование, предполагающее работу с данными и объектами.
PostgreSQL
Система управления базами данных с открытым исходным кодом
Gunicorn
WSGI-сервер для взаимодействия между фреймворком и веб-сервером.
JavaScript
Язык программирования, делает веб-страницы интерактивными
GitHub
Сервис для оптимизации хранения, управления и совместной разработки кода.
Docker
Программа для контейнерной упаковки и хранения приложений.

Как построено обучение

Программа курса составлена вместе с опытными разработчиками — они прошли путь от новичка до старшего специалиста и знают, какие навыки нужны нанимающим компаниям.

16 месяцев 900 академических часов 11 проектов 1 финальный проект
  • Основы Python. Часть 1

    • Модуль 1
    • 70 часов

    В этом модуле узнаете:

    • Что такое Python
    • Что такое операторы и выражения в Python
    • Что такое циклы и как работать с разными видами циклов
    • Что такое функции и для чего нужны
    В финале вас ждет тестирование.
  • Основы Python. Часть 2

    • Модуль 2
    • 80 часов

    В этом модуле узнаете:

    • Как установить и настроить интегрированную среду разработки (IDE)
    • Что такое списки, строки и кортежи
    • Как работать с файлами и ошибками
    • Что такое ООП
    • Что такое декораторы и как с ними работать
    • Что такое итераторы и генераторы
    • Элементы функционального программирования
    • Что такое исключения
    • Какие бывают библиотеки для работы с данными
    1 проект.
    Итоговый проект — создание Telegram-бота.
  • Курс по выбору: Веб-верстка 3.0. Whitemark

    • Модуль 3
    • 300 часов

    В этом модуле узнаете:

    • Что такое доработка разметки текстового блока
    • Как наполнить шаблон контентом
    • Как создать разметку текстового блока
    • Как верстать и дорабатывать текстовый блок
    • Как стилизовать текстовый блок
    • Как верстать и дорабатывать информационный блок
    • Как стилизовать информационный блок
    • Как верстать, дорабатывать, модифицировать и стилизовать гибкий компонент
    • Как сверстать и доработать разные страницы
    • Как сделать адаптивную верстку для разных страниц
    • Как разрабатывать микроанимацию и многоступенчатую анимацию
    1 проект.
    Работа над проектом «Тишинский бульвар».
  • Курс по выбору: Веб-верстка 3.0. Хабр Фриланс

    • Модуль 3.2
    • 300 часов

    В этом модуле узнаете:

    • Как дорабатывать разметку текстового блока
    • Как наполнить шаблон контентом
    • Как создать разметку текстового блока
    • Как верстать и дорабатывать текстовый блок
    • Как стилизовать текстовый блок
    • Как верстать и дорабатывать информационный блок
    • Как стилизовать информационный блок
    • Как верстать, дорабатывать, модифицировать и стилизовать гибкий компонент
    • Как сверстать и доработать разные страницы
    • Как сделать адаптивную верстку для разных страниц
    • Как разрабатывать микроанимацию и многоступенчатую анимацию
    • Как сверстать страницу обратной связи
    • Как сверстать и разработать анимацию для страницы 404
    1 проект.
    Работа над проектом интернет-магазина Pawtastic.
  • Курс по выбору: Веб-верстка 3.0. Газпромбанк.Тех

    • Модуль 3.3
    • 300 часов

    В этом модуле узнаете:

    • Как дорабатывать разметку текстового блока
    • Как наполнить шаблон контентом
    • Как создать разметку текстового блока
    • Как верстать и дорабатывать текстовый блок
    • Как стилизовать текстовый блок
    • Как верстать и дорабатывать информационный блок
    • Как стилизовать информационный блок
    • Как верстать, дорабатывать, модифицировать и стилизовать гибкий компонент
    • Как сверстать и доработать разные страницы
    • Как сделать адаптивную верстку для разных страниц
    • Как разрабатывать микроанимацию и многоступенчатую анимацию
    • Как сверстать страницы входа и регистрации, выбора тарифов
    1 проект.
    Работа над проектом для сайта Газпромбанк.Тех.
  • JavaScript

    • Модуль 4
    • 190 часов

    В этом модуле узнаете:

    • Что такое JavaScript
    • Что такое переменные и простые выражения
    • Что такое Boolean, условные операторы
    • Что такое функции основы
    • Что такое DOM
    • Как работают циклы и массивы
    • Что такое объекты
    • Как работать с формами
    • Что такое встроенные объекты и функции
    • Какие есть библиотеки JavaScript
    • Как хранить данные в браузере
    • Как работать с сервером
    • Как обрабатывать ошибки
    • Что такое модули и классы
    В финале вас ждет итоговая работа.
  • TypeScript и инструменты разработчика

    • Модуль 5
    • 62 часа

    В этом модуле узнаете:

    • Что такое Node.js и npm
    • Что такое TypeScript
    • Что такое классы (ООП) и дженерики
    • Что такое утилитарные типы
  • Курс по выбору: React.js

    • Модуль 6
    • 130 часов

    В этом модуле узнаете:

    • Что такое React.js
    • Как верстать в React
    • Что такое логика в React-компонентах
    • Как искать данные в приложении
    • Что такое структура проекта и базовые архитектурные паттерны
    • Что такое роутинг в React-приложениях
    • Как проводить тестирование
    • Что такое оптимизация
    • Что такое стейт-менеджеры
    В финале вас ждет итоговая работа.
  • Курс по выбору: Vue.js

    • Модуль 6.2
    • 130 часов

    В этом модуле узнаете:

    • Что такое Vue
    • Как взаимодействовать между компонентами
    • Как добавить хранилище Pinia
    • Как тестировать Vue-компоненты
    • Как организовать структуру и код проекта
    • Что такое Nuxt и SSR
    • В чем разница между Vue 2 и Vue 3
    В финале вас ждет итоговая работа.
  • Выпускная работа

    • Модуль 7
    • 68 часов

    Вас ждет итоговая практическая работа и итоговое тестирование.

Цикл в программировании — это конструкция, которая позволяет многократно выполнять один и тот же блок кода до тех пор, пока выполняется заданное условие.
IDE (Integrated Development Environment) — это интегрированная среда разработки, представляющая собой программное обеспечение, которое объединяет в себе инструменты, необходимые для написания, редактирования, отладки и запуска кода.
Кортежи в программировании — это неизменяемые упорядоченные коллекции элементов. Они похожи на списки, но в отличие от них, кортежи нельзя изменить после создания.
Итерация – это одно повторение чего-либо. В программировании термин используют применительно к циклам: подпрограммам, которые выполняются несколько раз. Одно выполнение называется одной итерацией.
Библиотеки для работы с данными — это готовые модули или пакеты в языках программирования (чаще всего в Python), которые содержат функции и инструменты для анализа, обработки, визуализации и хранения данных.
Многопоточность — способность платформы (например виртуальной машины, операционной системы и т.д.) или приложения выполнять одновременно, то есть без предписанного порядка во времени, несколько параллельных задач — потоков.
ORM (Object-Relational Mapping) — это технология, позволяющая Python-разработчику работать с базами данных, используя объектно-ориентированный подход вместо прямого написания SQL-запросов.
Flask — это лёгкий Python-фреймворк для разработки веб-приложений.
HTML — это язык разметки, задающий структуру веб-страницы.
CSS — это язык для оформления внешнего вида элементов веб-страницы.
API — это интерфейс взаимодействия между программами и сервисами.
HTTP — это протокол передачи данных между браузером и сервером.
WebSocket — это сетевой протокол, который обеспечивает постоянное, двустороннее (full-duplex) соединение между клиентом (обычно браузером) и сервером по одному TCP-соединению.
Pandas — это библиотека Python для анализа и обработки табличных данных.
VS Code — это редактор кода от Microsoft с поддержкой расширений, терминала и отладки.
PyCharm — это iDE для Python от JetBrains, поддерживающая отладку, рефакторинг и работу с фреймворками.
Jupyter — это не фреймворк в классическом смысле, а интерактивная среда разработки, чаще всего ассоциируемая с Jupyter Notebook. Она используется для работы с кодом, данными, визуализациями и текстовыми пояснениями в одном документе.
Остались вопросы
по программе? Оставляйте заявку на бесплатную консультацию
Ответим на ваши вопросы и поможем забронировать место на курсе

Как изменилась жизнь студентов после обучения

Кто обучает студентов

Куратор, преподаватели и менторы — опытные Python-разработчики. Они составляют программу, следят за ее актуальностью на рынке, продумывают и проверяют задания

Михаил Бородин

Куратор, опыт 12+ лет
Backend Team Lead в AppFollow, ex-Team Lead в X5 Retail Group

Алексей Некрасов

Опыт работы — более 6 лет
Лидер направления Python в МТС, программный директор направления Python в Skillbox

Сурен Хоренян

Опыт разработки — 7 лет
Руководитель команды разработки бэкенд интерфейсов в VK Рекламе

Валерия Ракова

Ментор, опыт 4+ года
Python-разработчик
в научной лаборатории СПбПУ

Михаил Свинцов

Преподаватель, опыт 5+ лет
Ведущий разработчик в «Студии повышения успеваемости»

Вячеслав Богданенок

Главный разработчик веб-проектов
Стек технологий: Python и его веб-фреймворки, JavaScript, HTML, CSS.

Тарас Волченко

Автор и преподаватель курса
Разработчик в компании «Умные технологические решения». Стек технологий: Python, Django, Flask, FastApi, JavaScript, HTML4, и др.

Дмитрий Орлов

Backend-разработчик в Neon Banana
Работал в Mail.Ru, Yandex, ivi.ru. Стек технологий: Django, Flask, PostgreSQL, React.

Владимир Щелов

Ведущий разработчик в фирме 1C
Опыт работы в IT более 10 лет.
Стек: C++, Java
Это совместная программа
Skillfactory и Skillbox
Мы объединили опыт двух онлайн-школ: сильную теорию, продуманную практику и поддержку на каждом этапе.
Курс проходит на двух платформах, чтобы вы получили все лучшее от обеих команд.

Как проходит
обучение

Программа курса составлена вместе с опытными разработчиками — они прошли путь от новичка до старшего специалиста и знают, какие навыки нужны нанимающим компаниям.

  • Формат
    • Теория на понятном языке и много практики внутри единой онлайн- платформы
    • Записанные лекции и задания для самостоятельной работы
    • Домашние задания и проекты с проверкой от ментора
    • Тренажеры с десятками заданий в каждом модуле программы
  • Обратная связь
    • Менторы и координаторы поддержат и ответят на вопросы
    • Менторы — опытные разработчики. Помогут разобраться в темах и проверят домашние задания.
    • Координаторы — команда заботы о студентах. Решат организационные вопросы, поддержат и помогут пройти обучение до конца.
  • IT-сообщество
    • На курсе у вас появятся связи, полезные для продвижения в сфере
    • Общий чат курса, чтобы общаться с другими студентами
    • Чат с ментором на платформе, чтобы прояснить непонятные темы и задания
    • Мероприятия и стажировки с партнерами, чтобы наработать опыт и показать свои скиллы работодателям
  • Центр карьеры
    • Поможем построить новую карьеру и будем с вами до самого оффера
    • Соберем сильное резюме и расскажем, где искать вакансии
    • Сформируем карьерный трек и подготовим к поиску работы
    • Потренируем проходить собеседования
Практика на реальных бизнес-задачах
Фэктори — формат, где студенты решают реальные кейсы с техническим заданием от компаний-партнеров.
ФЭКТОРИ
Реальные проекты в вашем портфолио
уникальных задач от компаний решили студенты
Участие в стажировках и хакатонах
Возможность устроиться на работу
Опыт работы над проектом в команде
300+
150+ партнеров
работали с Фэктори, среди них «Ашан», «Детский мир», Россельхозбанк, Ozon, АСТ, «Газпром нефть», «Антон тут рядом», «Ночлежка»
благодаря Фэктори достигли карьерных целей
75% студентов
в 2 раза чаще
других студентов трудоустраиваются участники Фэктори
Сервисы для PetSitter 
Студенты разработали веб-парсер новостей для одного из самых популярных русскоязычных YouTube-каналов. Теперь команде не нужно искать инфоповоды вручную — система делает это автоматически.
Парсер новостей для «This is хорошо» 
На кросс-функциональном хакатоне студенты предложили несколько вариантов сервиса. Лучшее решение доработали с партнёром — теперь оно доступно пользователям. 
Сервис колаборативной аналитики для Vard
Кросс-функциональная команда студентов разработала игру для благотворительного фонда «Антон тут рядом». Цель — рассказать широкой аудитории о людях с расстройством аутистического спектра. Проект победил в IT-Песочнице и покорил сотрудников фонда. 
Игра для «Антон тут рядом» 
На хакатоне студенты создали Telegram-бота для сбора пожертвований в программу опеки зоопарка. История проекта набрала более 2 млн просмотров в соцсетях. Все животные из бота получили поддержку через программу опеки. 
Бот для Московского зоопарка 
Студенты предложили обновления для текущего приложения благотворительного проекта «Помощь». В обновлённом приложении появился функционал срочных сборов, удобная категоризация, блок спецпроектов с брендами и многое другое. 
Приложение для «Помощи»
На хакатоне студенты обновили сайт сервиса аренды автомобилей для такси. Добавили определение локации, выбор города и подтверждение местоположения. 
Лендинг для «Ё-такси» 
Банк предложил студентам придумать игру, которая расскажет школьникам об агротехнологиях. На хакатоне разработали 6 прототипов, победила «Цифровая ферма» — её доработали и разместили на сайте банка. 
Игра для «Россельхозбанка» 
Кросс-функциональная команда студентов на IT-Песочнице обновила систему фонда. Теперь всё в одном приложении: волонтёры регистрируются, получают задачи и маршруты, зарабатывают бонусы, а кураторы следят за прогрессом. 
Приложение для «Дари Еду»
Студенты разработали приложение, графическую новеллу и Telegram-бота, чтобы владельцы могли быстро найти надёжных ситтеров или комфортную передержку для своих питомцев. 
Вид выдаваемого документа зависит от выбранной образовательной программы

Официальные документы

Мы обучаем по государственной бессрочной лицензии на образовательную деятельность №Л035−1 298−77/180 625 от 15.12.2020 г. и в конце курса выдаем документы, которые понадобятся при собеседовании

Диплом

Получите диплом о профессиональной переподготовке установленного образца

Сертификат

Можем перевести на английский и добавить рекомендацию куратора
Сертификат о прохождении курса «Профессия Python-Разработчик»
Александр Иванов
Фулстек-разработчик на Python
Инструменты:
Навыки:

Ваше резюме после обучения

Программирую на Python
Работаю с протоколами HTTP/HTTPS
Верстаю сайты на HTML и CSS
Пишу логику на JavaScript
Владею адаптивной вёрсткой
Работаю с Web API
Работаю с базами данных: MySQL, MongoDB, Redis
Использую систему контроля версий Git
HTML
Язык, с помощью которого можно разметить структуру будущей веб-страницы: добавить основные блоки, текст, картинки, видео.
CSS
Язык стилей, с помощью которого можно описать внешний вид HTML-элементов.
JavaScript
Язык программирования, на котором пишут веб-приложения.
Python
Популярный язык программирования для автоматизации, анализа данных и кибербезопасности.
Vue 3.0
Фреймворк — набор готового кода, с помощью которого можно создавать пользовательские интерфейсы.
React
Библиотека, с помощью которой можно создавать пользовательские интерфейсы.
Figma
Сервис, в котором дизайнеры проектируют интерфейсы сайтов и мобильных приложений.
GitLab
Система контроля версий, с помощью которой разработчики отслеживают изменения в коде и совместно работают над проектом.
Jenkins
Система, которая позволяет организовать процесс непрерывной интеграции (CI) и доставки (CD) программного продукта. Благодаря этому бизнес может быстрее выкатывать обновления.
Ansible
Программа для автоматизации поставки, конфигурации и развёртывания приложений.
Terraform
Система для управления контейнизированными приложениями, которые можно запускать в изолированной среде.
Grafana
Платформа для аналитики и мониторинга, которая работает с популярными базами данных.
Prometheus
Платформа для аналитики и мониторинга, которая работает с популярными базами данных.
Consul
Приложение для обеспечения связи между компонентами микросервисной инфраструктуры, позволяет создавать отказоустойчивую и масштабируемую систему с возможностью балансировки нагрузки.
ELK
Решение помогает собирать журналы всех систем и приложений, анализировать их и создавать визуализации, мониторить приложения и инфраструктуры, быстрее устранять неполадки, анализировать систему безопасности.
Sonarqube
Платформа для непрерывного анализа качества кода.
VictoriaMetric
Система для хранения и анализа метрик. Она помогает собирать, отслеживать и визуализировать данные о работе серверов и приложений.
Graylog
Инструмент для сбора, хранения и анализа логов. Он помогает отслеживать ошибки и события в системах и приложениях, предоставляя удобный интерфейс для поиска и визуализации данных из логов.
Вернем деньги, если не найдете работу
ЦЕНТР КАРЬЕРЫ
Поделимся профильными telegram-каналами и своей базой работодателей
Дадим инструменты для поиска вакансий
Расскажем об особенностях найма в IT на карьерном интенсиве
Подготовим к собеседованию
Адаптируем под запросы компаний, подсветим ваши достоинства
Соберем сильное резюме
6000 выпускников
достигли своих целей
90% выпускников
Мы уверены в качестве обучения, поэтому вернем деньги, если не найдете работу за 6 месяцев после прохождения курса.
Это закреплено в договоре.
работают по новой специальности
Для самостоятельных студентов
9 проектов в портфолио
9 проектов в портфолио
9 проектов в портфолио
Стажировка от компании-партнера
Стажировка от компании-партнера
Стажировка от компании-партнера
Модуль продвинутой математики для Data Science
Модуль продвинутой математики для Data Science
Модуль продвинутой математики для Data Science
Карьерный курс и поддержка
Карьерный курс и поддержка
Карьерный курс и поддержка
Консультации с экспертом в Data Science
12 консультаций с экспертом в Data Science
48 консультаций с экспертом в Data Science
Тестовое техническое собеседование
Тестовое техническое собеседование
Тестовое техническое собеседование
Карьерная консультация
Карьерная консультация
Карьерная консультация
Ревью резюме
Ревью резюме
Ревью резюме
Мини-курс «Английский для IT»
Мини-курс «Английский для IT»
Мини-курс «Английский для IT»
Реализация личного/рабочего проекта с экспертом
Реализация личного/рабочего проекта с экспертом
Реализация личного/рабочего проекта с экспертом
Для тех, кому важна поддержка
Для тех, кто хочет получить максимум навыков
Базовый
6790 ₽/мес.
9390 ₽/мес.
19 890 ₽/мес.
11 317 ₽/мес.
15 650 ₽/ мес.
33 150 ₽/ мес.
Персональный
Персональный +
-40%
-40%
-40%
Тарифы
обучения
Осталось 10 мест
Акция действует при записи на ближайший поток
Для самостоятельных студентов
Доступ к материалам навсегда
Библиотека материалов SF
Сертификат Skillbox/Skillfactory и диплом о проф. переподготовке
Бонусные курсы:
— «Python Advanced»
Доступ к материалам навсегда
Доступ к материалам навсегда
Библиотека материалов SF
Для тех, кому важна поддержка
Для тех, кто хочет получить максимум навыков
Базовый
6790 ₽/мес.
9390 ₽/мес.
19 890 ₽/мес.
11 317 ₽/мес.
15 650 ₽/ мес.
33 150 ₽/ мес.
Персональный
Персональный+
-40%
-40%
-40%
Помощь Центра карьеры
— «Основы SQL»
— «Карьера и развитие для программиста»
Помощь Центра карьеры
Библиотека материалов SF
Помощь Центра карьеры
Сертификат Skillbox/Skillfactory и диплом о проф. переподготовке
Сертификат Skillbox/Skillfactory и диплом о проф. переподготовке
Бонусные курсы:
— «Python Advanced»
— «Основы SQL»
— «Карьера и развитие для программиста»
10 индивидуальных консультаций
в рассрочку на 36 мес.
в рассрочку на 36 мес.
в рассрочку на 36 мес.
2 консультации
2 бонусных курса: «Python-фреймворк Django» и «AI-помощники для IT-специалистов: ChatGPT и аналоги»
10 индивидуальных консультаций
Бонусные мини-курсы на платформе Skillfactory: «Английский для IT», «SQL Pro», «Soft Skills»
Практика по TypeScript
Практика по Vue.js / Практика по React.js (на выбор)
2 бонусных курса: «Python-фреймворк Django» и «AI-помощники для IT-специалистов: ChatGPT и аналоги»
Бонусные мини-курсы на платформе Skillfactory: «Английский для IT», «SQL Pro», «Soft Skills»
2 консультации
Практика по TypeScript
Практика по Vue.js / Практика по React.js (на выбор)
Если выбран соответсвующий тариф
Сопровождение адаптации и испытательного срока
Если выбран соответсвующий тариф
Сопровождение адаптации и испытательного срока
если выбран соответствующий тариф
Бонусные курсы:
— «Python Advanced»
Бонусные мини-курсы на платформе Skillfactory: «Английский для IT», «SQL Pro», «Soft Skills»
— «Основы SQL»
2 бонусных курса: «Python-фреймворк Django» и «AI-помощники для IT-специалистов: ChatGPT и аналоги»
— «Карьера и развитие для программиста»
10 индивидуальных консультаций
Практика по Vue.js / Практика по React.js (на выбор)
Практика по TypeScript
2 консультации
Сопровождение адаптации и испытательного срока
Если есть сомнения или что-то непонятно, оставьте заявку на консультацию
Бесплатно ответим на вопросы и поможем забронировать место на курсе

Часто задаваемые
вопросы

  • Обучение Python: начало, продолжительность, способы

    Сколько времени уходит на изучение Python?

    В среднем на изучение основ Python уходит от 1 до 3 месяцев при регулярных занятиях по 1–2 часа в день. Если хотите не просто понять синтаксис, но и начать применять язык на практике, например для анализа данных, веб-разработки или автоматизации, потребуется 4–6 месяцев. Все зависит от цели и регулярности занятий.

    Можно ли выучить Python с нуля?

    Да, Python отлично подходит для изучения с нуля. Это один из самых простых языков программирования. Его синтаксис интуитивно понятен даже тем, кто никогда не писал код. Многие программисты начинают именно с Python благодаря его универсальности и большому количеству обучающих материалов.

    Можно ли освоить Python самостоятельно?

    Да, изучить Python можно самостоятельно с помощью онлайн-курсов, бесплатных туториалов, документации и практических задач. Однако важно не просто читать, а регулярно писать код и решать практические кейсы. Это поможет быстрее закрепить знания и перейти к реальным проектам.

    Можно ли выучить Python за 3 месяца?

    Да, выучить основы Python за 3 месяца реально, если уделять обучению по 1–2 часа в день. За это время можно освоить базовый синтаксис, научиться работать с переменными, циклами, функциями, списками. А еще познакомиться с популярными библиотеками, например Pandas, Flask или Django.

    Достаточно ли 2 часов в день для изучения Python?

    Да, 2 часов в день достаточно, чтобы за 2–3 месяца освоить основы Python и перейти к практическому использованию. Главное — заниматься регулярно, сочетать теорию с практикой и выполнять небольшие проекты. Такой подход помогает лучше понять язык и ускорить процесс обучения.

    Стоит ли изучать Python в 2025 году?

    Да, в 2025 году Python остается одним из самых востребованных и популярных языков программирования в мире. Его используют в разработке ИИ, Data Science, веб-программировании, автоматизации и тестировании. Знание Python открывает отличные карьерные возможности как для новичков, так и для опытных специалистов.

    Какой лучший способ изучить Python?

    Лучший способ — сочетать теорию и практику: проходить структурированные курсы, выполнять практические задачи, читать официальную документацию и делать мини-проекты. Хорошо работают подходы «от задачи»: например, изучать Python, создавая Telegram-бота, парсер или Telegram-аналитику — так знания закрепляются лучше.

    С чего начать изучение Python?

    Начните с установки Python и среды разработки, например VS Code или PyCharm. Затем пройдите вводный курс по базовому синтаксису. После переходите к практическим задачам: работа с переменными, списками, условиями, циклами и функциями. Первый проект — отличный способ закрепить базу.

    Как быстро можно освоить Python?

    При регулярных занятиях 1–2 часа в день базовые знания можно получить за 1–2 месяца. Чтобы уверенно применять Python на практике, например в веб-разработке или Data Science, потребуется от 4 до 6 месяцев. Ключевое — не скорость, а регулярность и практика.

    Что нужно знать новичку в Python?

    Новичку важно освоить базовые концепции: переменные, типы данных, условия, циклы, функции, списки и словари. Затем научиться работать с файлами, библиотеками и модулями. После можно изучать фреймворки или направления, например Django, Flask, Pandas, Jupyter. Главное — регулярно практиковаться.

    Подходит ли Python для новичков?

    Python считается идеальным языком для новичков. У него простой синтаксис, читаемый код и огромная база знаний. Даже без технического образования можно начать с нуля и за несколько месяцев достичь уверенного уровня, если заниматься регулярно.

    В каком порядке изучать Python?

    Оптимальный порядок:
    1. Основы синтаксиса — переменные, типы данных.
    2. Условные конструкции и циклы.
    3. Функции и работа с модулями.
    4. Списки, словари, множества.
    5. Работа с файлами.
    6. Обработка ошибок — try/except.
    7. Библиотеки и фреймворки — в зависимости от целей.
    Такой порядок помогает логично выстроить процесс обучения и не перескакивать между темами.

    Можно ли выучить Python за день?

    За день можно освоить только базовые концепции: типы данных, переменные, простые операции. Чтобы закрепить знания и продвинуться дальше, нужна регулярная практика. Не ставьте цель выучить Python за один день. Лучше уделять по 1–2 часа ежедневно и продвигаться последовательно.

    Какие слова есть в языке Python?

    В языке Python есть около 30–35 зарезервированных слов (keywords): False, True, None, and, as, assert, async, await, def, del, elif, else, break, class, continue, except, finally, for, from, global, if, import, in, is, lambda, nonlocal, not, or, pass, raise, return, try, while, with и yield. Их используют для построения логики программы, они не могут быть именами переменных. Полный список можно получить командой help("keywords") в консоли Python.

  • Курсы и обучение

    Сколько длится курс Python для начинающих?

    Базовый курс Python обычно длится от 1 до 3 месяцев при занятиях 6–10 часов в неделю. Некоторые интенсивы укладываются в 4–6 недель, а программы с углубленным изучением и карьерной подготовкой могут идти до 6–12 месяцев. Это зависит от формата, целей курса и уровня вашей вовлеченности. Совмещая обучение с практикой, можно освоить Python быстрее.

    Что дает обучение Python?

    Обучение Python позволяет не только изучить язык, но и развить алгоритмическое мышление, научиться решать практические задачи, работать с библиотеками и фреймворками. В зависимости от курса вы можете освоить парсинг, автоматизацию, создание веб-приложений (Flask, Django), работу с API, Telegram-ботами, а также основы Data Science и анализа данных. Знание Python открывает путь к высоким доходам и гибким форматам работы — от фриланса до удаленной занятости.

    Какой документ я получу по итогам курса?

    После окончания курса вы получите документ об образовании — его тип зависит от программы.

    — Если это программа дополнительного образования для детей или взрослых, вы получите сертификат об окончании курса.
    — Если это дополнительная профессиональная программа, вы получите диплом о профессиональной переподготовке.

  • Карьера и профессии

    Сколько времени нужно, чтобы получить работу, зная Python?

    Получить первую работу можно через 4–12 месяцев после начала обучения, если вы активно практикуетесь, делаете проекты и проходите собеседования. Все зависит от интенсивности обучения и направления: веб, автоматизация, анализ данных. Работодатели ценят не только знание Python, но и умение применять его для решения разных задач. Создание портфолио на GitHub — обязательный шаг для трудоустройства.

    Могу ли я устроиться на работу после курса Python?

    Да, при условии, что курс включает практику, проекты и подготовку к собеседованиям. На некоторых курсах помогают сформировать портфолио, пройти карьерное консультирование, дают доступ к базе вакансий. Но многое зависит от ваших усилий: проходите стажировки, участвуйте в open source и значительно увеличите шансы.

    Куда можно устроиться со знанием Python?

    Знание Python открывает двери в разные сферы:
    — веб-разработка (Django, Flask);
    — тестирование ПО и автоматизация;
    — анализ данных и Data Science;
    — разработка ботов и скриптов для автоматизации;
    — финтех и банковские системы;
    — бэкенд-разработка и DevOps.
    Python используют даже в области биоинформатики и машинного обучения. Выбор зависит от ваших интересов и дополнительной специализации.

    Какие профессии доступны с Python?

    Со знанием Python вы можете претендовать на такие роли, как:
    — junior Python-разработчик;
    — тестировщик (QA automation);
    — Data Analyst / Data Scientist;
    — Web-разработчик;
    — DevOps-инженер;
    — ML-инженер;
    — Python-программист в автоматизации.
    Python востребован как основной или дополнительный инструмент в этих профессиях.

    Кто такой Python-разработчик и чем занимается?

    Python-разработчик — программист, который пишет код на Python для создания веб-приложений, сервисов, систем автоматизации, бэкенда, парсинга, а также решения задач в области данных. Он может работать как в продуктовых, так и в аутсорсинговых компаниях. В зависимости от специализации разработчик создает API, работает с базами данных, разрабатывает ботов, обрабатывает данные и строит отчетность.

    Что делает Python-программист?

    Python-программист занимается разработкой программного обеспечения, написанием скриптов, поддержкой веб-сервисов, парсингом данных, созданием автоматизированных решений и анализом данных. Часто интеграцией сторонних сервисов через API, оптимизацией процессов. Python-программист может работать в команде или на фрилансе, в том числе на международных проектах.

    Что должен уметь junior Python-разработчик?

    Junior Python-разработчик должен:
    — знать синтаксис языка и основные структуры данных;
    — понимать принципы ООП и работу с файлами;
    — уметь работать с Git и REST API;
    — использовать фреймворки Flask и Django;
    — писать читаемый и чистый код;
    — уметь дебажить и тестировать.
    Важно иметь хотя бы пару законченных pet-проектов в портфолио и базовые навыки командной работы.

    Что должен уметь middle Python-разработчик?

    Middle-специалист не просто умеет писать код. Он:
    — проектирует архитектуру приложений;
    — разбирается в алгоритмах и шаблонах проектирования;
    — использует Docker, CI/CD, SQL и NoSQL БД;
    — работает с асинхронностью и REST/GraphQL API;
    — понимает безопасность приложений, умеет обрабатывать ошибки.
    У middle Python-разработчика обычно опыт работы от года и больше.

    Где востребованы Python-программисты?

    Python-разработчики востребованы в России, Европе, США, Индии и Юго-Восточной Азии. Особенно в отраслях:
    — финтех и банки;
    — e-commerce и маркетплейсы;
    — стартапы и ИТ-компании;
    — образование и EdTech;
    — аналитика и Big Data.
    Python входит в топ-3 языков по популярности по версии TIOBE и Stack Overflow и остается лидером в Data Science и автоматизации.

  • Навыки и роли Python-разработчика

    Кто такой Python-разработчик и чем занимается?

    Python-разработчик — специалист, который использует язык Python для создания программ, автоматизации процессов, анализа данных, построения веб-приложений.

    Основные задачи:
    - разработка скриптов и программ;
    - работа с базами данных;
    - построение API и микросервисов;
    - анализ данных, парсинг, интеграции;
    - участие в командной разработке и CI/CD-процессах.
    Python применяют в разных сферах: от веба до машинного обучения и DevOps.

    Что делает Python-программист?

    Python-программист решает конкретные задачи с помощью кода: автоматизирует процессы, разрабатывает веб-сервисы, собирает и обрабатывает данные, пишет API, создает ботов и интерфейсы. Его работа зависит от направления:
    - в вебе — разработка backend-приложений (Flask, Django);
    - в анализе данных — использование Pandas, NumPy, Matplotlib;
    - в DevOps — автоматизация с помощью скриптов и библиотек.

    Что должен уметь junior Python-разработчик?

    Junior Python-разработчик должен:
    - уверенно владеть синтаксисом Python и базовыми структурами данных — списки, словари, множества;
    - понимать принципы ООП и уметь работать с файлами;
    - знать основы Git, REST API и HTTP-запросов;
    - использовать библиотеки и фреймворки, например Flask, Requests;
    - оформлять код по PEP8 и писать тесты;
    - иметь хотя бы 1–2 проекта в портфолио, например на GitHub.
    Дополнительно приветствуется понимание SQL и опыт работы с базами данных вроде PostgreSQL, SQLite.

    Что должен уметь middle Python-разработчик?

    Middle-разработчик — специалист с опытом от 1–2 лет. Он должен:
    - уметь строить архитектуру приложения и декомпозировать задачи;
    - использовать Docker, Git, GitHub Actions, CI/CD;
    - хорошо владеть асинхронным программированием (asyncio, aiohttp);
    - разбираться в работе с SQL и NoSQL БД;
    - использовать фреймворки Django или FastAPI;
    - обеспечивать безопасность и производительность кода;
    - писать документацию и участвовать в ревью кода.
    Также важно уметь работать в команде и принимать решения.

    Какой уровень знания Python нужен для фриланса?

    Для успешной работы на фрилансе нужно как минимум уверенное знание Python и понимание прикладных задач. Вы должны:
    - самостоятельно разрабатывать и деплоить проекты, например веб-сайты, боты, API;
    - уметь работать с заказчиком: собирать требования, оценивать сроки, презентовать результат;
    - владеть Git, Docker и одним из популярных фреймворков вроде Django или FastAPI;
    - уметь находить решения нестандартных задач.
    Бонусом будет знание JavaScript, HTML/CSS — для fullstack-задач.

    В чем писать код на Python?

    Наиболее популярные среды разработки (IDE) и редакторы:
    - PyCharm — мощная IDE от JetBrains, особенно хороша для веба и Django;
    - Visual Studio Code — легкий и гибкий редактор с множеством плагинов;
    - Jupyter Notebook — отличный вариант для анализа данных и визуализации;
    - Replit и Google Colab — для новичков и быстрого старта в браузере.
    Выбор среды зависит от задач: для веба — PyCharm или VS Code, для Data Science — Jupyter.

    Что нужно знать новичку в Python?

    Новичку стоит начать с базовых тем:
    - синтаксис, переменные, типы данных;
    - условия (if), циклы (for, while);
    - функции, списки, словари;
    - работа с файлами, исключениями;
    - основы ООП.
    После освоения базы подключайте библиотеки: Requests, Pandas, Matplotlib. Учитесь писать проекты и выкладывайте код на GitHub. Рекомендуем проходить практику на таких платформах, как LeetCode, HackerRank, Codewars.

  • Зарплаты Python-разработчиков

    Какая зарплата у Python-программиста?

    В 2025 году зарплаты Python-программистов в России и СНГ в среднем составляют:
    - junior — 80 000–120 000 ₽/мес;
    - middle — 150 000–220 000 ₽/мес;
    - senior — 250 000–400 000 ₽/мес.
    На фрилансе или в международных проектах доход может быть выше. Зарплата зависит от региона, компании, опыта, направления (веб, аналитика, ML), уровня английского.

    Сколько зарабатывает junior Python-разработчик?

    Начинающий разработчик (junior) получает в среднем от 80 000 до 120 000 рублей в месяц. В некоторых регионах — от 60 000 ₽, в крупных городах — до 140 000 ₽. Зарплата зависит от того, насколько хорошо кандидат решает задачи, умеет писать код и работать с Git, API, базами данных. Плюс — наличие портфолио проектов.

    Сколько зарабатывает middle Python-разработчик?

    Middle-разработчик с опытом 1–3 года зарабатывает в среднем от 150 000 до 220 000 ₽ в месяц. В Москве и на удаленке — от 180 000 ₽ и выше. Компании ценят middle-разработчиков за умение быстро решать бизнес-задачи, писать надежный код, работать в команде и разбираться в архитектуре.

    Сколько зарабатывает программист на Python?

    Вилка зарплат Python-программиста зависит от уровня:
    - junior — 80 000–120 000 ₽/мес;
    - middle — 150 000–220 000 ₽/мес;
    - senior — 250 000–400 000 ₽/мес.
    На международных платформах Upwork, Toptal, Fiverr средняя ставка — 25–60 $ в час. Зарплата может расти вместе с навыками в смежных областях: DevOps, ML, архитектура, управление командой.

    Какая зарплата у Python-разработчика в Москве?

    По данным hh.ru и Tinkoff Career, Python-разработчики в Москве получают:
    - junior — 100 000–140 000 ₽/мес;
    - middle — 180 000–250 000 ₽/мес;
    - senior — от 300 000 ₽/мес.
    В IT-компаниях и стартапах с гибкой удаленкой доходы могут быть выше, особенно при знании английского, навыках в написании backend или анализа данных.

    Какая самая высокая зарплата у Python-разработчика?

    Самые высокие зарплаты у Python-разработчиков с опытом в:
    - высоконагруженных проектах — финтех, Big Data;
    - аналитике и ML — Data Science, AI;
    - backend в микросервисной архитектуре.
    На международных платформах или в FAANG-компаниях senior Python Engineer может зарабатывать от 100 000 до 200 000 $ в год. Также высоко ценят специалистов, которые совмещают Python с DevOps, Kubernetes, Docker, PostgreSQL и облачными решениями.

  • Сравнение Python с другими языками

    Что лучше: Python или C++?

    Python и C++ подходят для разных целей.
    Python — язык высокого уровня с лаконичным синтаксисом и быстрой кривой обучения, идеален для автоматизации, анализа данных, веб-разработки и скриптов.
    C++ — более сложный, но мощный язык, который используют в системном программировании, разработке игр и высокопроизводительных приложений.
    Если нужен быстрый старт в ИТ, выбирайте Python. Если хотите заниматься системами реального времени или игровыми движками — C++.

    Что сложнее: Python или C++?

    C++ сложнее Python по нескольким причинам:
    - требуется понимать указатели, управление памятью, компиляцию;
    - синтаксис жестче и объемнее;
    - выше порог входа для новичков.
    Python читается почти как английский текст, не требует сборки и работает из коробки.

    Почему Python проще, чем другие языки?

    Python разработан с философией «код должен быть читаемым». Его преимущества:
    - синтаксис похож на английский;
    - меньше «шумного» кода — например, нет фигурных скобок;
    - огромная стандартная библиотека;
    - активно развивающееся сообщество и обучающие ресурсы.
    Python считается одним из самых легких языков для начинающих.

    Какой самый легкий язык программирования?

    Python стабильно входит в тройку самых легких языков по уровню входа. Среди других простых языков:
    - Scratch — для детей и новичков;
    - JavaScript — при изучении веба;
    - Ruby — подходит для создания сайтов.
    Python — № 1 по универсальности и применению в профессиональной среде.

    Какой самый сложный язык программирования?

    Сложность субъективна, но часто в топ самых трудных языков входят:
    - C и C++ — требуют ручного управления памятью;
    - Haskell и Lisp — функциональные языки с нетривиальной логикой;
    - Prolog — логическое программирование;
    - Malbolge и Brainfuck — эзотерические языки.
    На их фоне Python — язык с низким порогом входа, который подходит и гуманитариям.

  • Python + SQL

    Можно ли выучить SQL с помощью Python?

    Да. Многие изучают SQL в связке с Python, особенно в области анализа данных и backend-разработки. С помощью Python можно:
    - подключаться к базам данных через библиотеки, например sqlite3, psycopg2, SQLAlchemy;
    - выполнять SQL-запросы из Python-кода;
    - анализировать данные из БД с помощью Pandas.
    Изучение SQL через Python делает процесс более практичным: вы сразу видите результат и понимаете, как SQL используется в реальных проектах.

    SQL сложнее Python?

    Для большинства новичков Python проще. Это язык общего назначения, в нем больше гибкости и логики. SQL — декларативный язык: вы описываете, что хотите получить, а не как.
    Однако SQL используют для манипуляции базами данных, его синтаксис ограничен. Изучить базовый SQL можно быстрее, чем Python, но использовать эффективно без понимания логики данных сложно. Поэтому Python и SQL часто изучают вместе.

    Нужно ли знать SQL, чтобы изучать Python?

    Нет, в большинстве случаев Python изучают раньше. Он помогает освоить программирование как процесс: переменные, циклы, функции.
    SQL стоит изучать в дополнение к Python, особенно если ваша цель — работа с базами данных, аналитика или backend. Их синергия особенно важна в Data Science и веб-разработке.

    Могу ли я получить работу, зная Python и SQL?

    Да. Вакансии для Python-разработчиков часто включают знание SQL как обязательное требование:
    - в аналитике данных — Data Analyst, BI;
    - в backend-разработке — Flask, Django;
    - в автоматизации и ETL-пайплайнах.
    Например, junior-разработчик может начать с задач на автоматизацию отчетов, скриптов, интеграции с базой данных. Если знаете Python и SQL, то уже решаете 80% задач в реальных проектах.

    Сколько времени уйдет на изучение SQL, если знать Python?

    Если вы знаете Python, то SQL можно освоить на базовом уровне за 1–2 недели. Это включает:
    - SELECT-запросы;
    - фильтрацию и сортировку — WHERE, ORDER BY;
    - объединение таблиц — JOIN;
    - группировку — GROUP BY.
    Более продвинутые темы, например оптимизация, подзапросы, оконные функции, потребуют еще 2–3 недели при регулярной практике. Используйте SQLite или PostgreSQL для практики в связке с Python.