Программа курса составлена вместе с опытными разработчиками — они прошли путь от новичка до старшего специалиста и знают, какие навыки нужны нанимающим компаниям
Чему научитесь:
Чему научитесь:
Чему научитесь:
Чему научитесь:
Что сделали студенты в 2024 году
Сможете лучше ориентироваться в синтаксисе Python и читать техническую документацию
Поймете, как развивать навыки общения с командой и заказчиками
В среднем оно занимает 10 часов в неделю: это 2 часа учебы в день по будням или 5 часов — по выходным. Доступ к материалам курса остается навсегда
Осталось 10 мест
Скидка действует при записи на ближайший поток
Обучение Python: начало, продолжительность, способы
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
Карьера и профессии
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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
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++.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.