Вера16
VIP складчик
- Регистрация
- 5 Сен 2014
- Сообщения
- 17.001
- Реакции
- 301.024
[Илья Лебедев, Юрий Дворжецкий]
Разработчик full-stack на Python
О курсе
Цель курса “Разработчик full-stack на Python” – подготовить специалиста, который сможет выполнять рядовые задачи бекенд-разработки: писать поддерживаемый код, выполнять рефакторинг, проектировать схему базы данных и взаимодействие с ней, организовать работу с ошибками и профилирование, проектировать и развивать схему взаимодействие с клиенсайдом, проводить код-ревью и писать тесты.
Во время курса будет рассмотрен ряд актуальных на данный момент тем, например:
Как разбить код на чистые функции?
Когда использовать GraphQL, а когда REST?
Когда использовать ORM и когда нет?
Как и когда писать автотесты, чтобы не потратить время зря?
Что нужно проверить у каждой БД, чтобы избежать распространённых проблем?
На курсе будут использованы такие технологии как:
Python 3.6 чтобы писать код;
Flask, Django и aiohttp чтобы делать веб-сервисы;
PostgreSQL, MongoDB и Redis чтобы хранить данные; pytest чтобы писать тесты;
Django REST Framework и Graphene чтобы писать API;
Fabric и Docker чтобы не ждать админов.
Этот список появился из анализа вакансий: все эти технологии реально используются в бою, фигурируют в требованиях и помогают решать задачи быстрее и качественнее.
Курс предназначен для тех, у кого уже есть опыт коммерческой разработки от года или большой опыт участия в проектах с открытым исходным кодом: мы ждём от студентов знакомства с Python и понимания основ веб-разработки.
В рамках курса каждый студент сможет реализовать свой проект и попрактиковать использование рассмотренных технологий.
Обучение продлится четыре месяца, каждую неделю будет домашнее задание и два вебинара по полтора часа с разбором новых тем и задач.
Разработчик full-stack на Python
О курсе
Цель курса “Разработчик full-stack на Python” – подготовить специалиста, который сможет выполнять рядовые задачи бекенд-разработки: писать поддерживаемый код, выполнять рефакторинг, проектировать схему базы данных и взаимодействие с ней, организовать работу с ошибками и профилирование, проектировать и развивать схему взаимодействие с клиенсайдом, проводить код-ревью и писать тесты.
Во время курса будет рассмотрен ряд актуальных на данный момент тем, например:
Как разбить код на чистые функции?
Когда использовать GraphQL, а когда REST?
Когда использовать ORM и когда нет?
Как и когда писать автотесты, чтобы не потратить время зря?
Что нужно проверить у каждой БД, чтобы избежать распространённых проблем?
На курсе будут использованы такие технологии как:
Python 3.6 чтобы писать код;
Flask, Django и aiohttp чтобы делать веб-сервисы;
PostgreSQL, MongoDB и Redis чтобы хранить данные; pytest чтобы писать тесты;
Django REST Framework и Graphene чтобы писать API;
Fabric и Docker чтобы не ждать админов.
Этот список появился из анализа вакансий: все эти технологии реально используются в бою, фигурируют в требованиях и помогают решать задачи быстрее и качественнее.
Курс предназначен для тех, у кого уже есть опыт коммерческой разработки от года или большой опыт участия в проектах с открытым исходным кодом: мы ждём от студентов знакомства с Python и понимания основ веб-разработки.
В рамках курса каждый студент сможет реализовать свой проект и попрактиковать использование рассмотренных технологий.
Обучение продлится четыре месяца, каждую неделю будет домашнее задание и два вебинара по полтора часа с разбором новых тем и задач.
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи группы: Platinum, VIP, Премиум - Купить доступ
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Павел Хошев] [Stepik] Многопоточный Python (2024)
- [Алексей Малышкин] Проверка гипотез и анализ данных на Python (2024)
- [Анна Вичугова][babok-school.ru] Методы описания бизнес-процессов: IDEF0, DFD, BPMN, EPC, UML
- [Сергей Дмитриевский] [SD.CODE] Мини-курс: Мышление Программиста
- [Александр Бальцевич] [Айти Синяк] Smart Keyboard Solution
- [Сергей Белоусов] [Cpadoor] Марафон по созданию сайтов на AI контенте