Об университете
Почему Python?
Процесс обучения
Программа обучения
Карьерный центр
FAQ

Онлайн курс с нуля до трудоустройства за 12 месяцев

Курс Python Full Stack разработчик

Обучаясь на курсе с ментором, освой разработку на Python — от основ до технологий уровня Middle‑специалиста, и создай 5 крутых проектов для своего портфолио.

Записаться на курс

12 месяцев

практика с первого занятия

помощь со стартом карьеры

5 модулей

5 крутых проектов в портфолио

Онлайн-занятия с менторами

Видеолекции с разбором новых тем два раза в неделю, видеозаписи предоставляются.

От «базы» до продвинутых технологий

5 модулей обучения: лекции, задачи, практические проекты. Продолжительность курса –⁠ год.

Диплом JavaRush, подтверждающий знания

Сертификат об окончании курса, который можно добавить к резюме.

Усиленная подготовка к первой работе в IT

Консультация с HR-экспертом касаемо резюме, видеолекции о подготовке к собеседованиям.

Почему Python

3 причины, почему тебе стоит выбрать Python для обучения и старта карьеры разработчика

Простота изучения

у Python чистый и понятный синтаксис. Этот язык идеален для новичков даже без технической базы. Простая структура кода позволяет быстрее разрабатывать и поддерживать приложения, проводить исследования, прочее.

Выход на глобальный IT‑рынок

Спрос на Python-программистов высокий, и они могут выбирать из сотен тысяч вакансий по всему миру. Python-разработчик уровня Middle в США зарабатывает $127 тысяч в год, а Senior-специалист — от $163 тысяч.

Python — будущее разработки

Этот язык используется в анализе данных, машинном обучении, веб-разработке, облачных проектах, DevOps и научных исследованиях. Он также востребован в разработке игр, Интернете вещей, кибербезопасности и образовании. Все технологии будущего, включая искусственный интеллект и автоматизацию, будут активно использовать Python.

Перспективы

Твои карьерные перспективы в качестве Python‑разработчика

Со знанием программирования на Python ты можешь выбрать любую специализацию:

Python FullStack Developer

Python Backend Developer

Data Scientist

Специалист по ML и AI

QA Automation Engineer

Разработчик игр

Узнать больше

$5000-6500

Team Lead

от 3 лет

$4000-6000

Senior Developer

от 3 лет

$1500-3500

Middle Developer

от 1 года

$700-1200

Junior Developer

начало карьеры

Процесс обучения

Как будет проходить твое online обучение на Python‑курсе

Хочешь попробовать прямо сейчас?

Записаться на курс

Технологии

На Python курсе ты с нуля изучишь множество важных технологий для разработчика

Программа обучения

Подробная программа обучения

Online обучение на Python‑разработчика включает в себя 5 модулей с лекциями, практикой и итоговыми проектами (от новичка до уровня Middle-разработчика), а также финальный проект.

Основы программирования на Python

Знакомство с ИТ-индустрией. Устройство ИТ-компаний и разработка продукта.
Настройка среды разработки. Установка и работа в PyCharm. Создание первого проекта. Знакомство с Python и основы Scrum.
Основы синтаксиса Python. Переменные, операторы и ввод данных. Условные конструкции if/else. Циклы for и while.
Типы данных в Python: числовые, вещественные, логические. Преобразование типов. Создание функций, параметры, return и области видимости переменных.
Коллекции: списки (List) и кортежи (Tuple). Работа с элементами: добавление, удаление, срезы. Циклы и генераторы списков.
Коллекции: множества (Set). Операции над множествами. Продвинутая работа со строками, срезы и escape-символы.
Коллекции: словари (Dictionary) и неизменяемые множества (frozenset). Работа с парами ключ-значение. Циклы и генераторы словарей.
Расширенные возможности функций: лямбды, замыкания, генераторы и декораторы. Работа со встроенными библиотеками. Модуль datetime.
Основы ООП. Классы и объекты, инициализаторы. Наследование, полиморфизм, множественное наследование и порядок разрешения методов (MRO).
Ошибки и исключения. Обработка исключений с помощью try-except. Создание собственных исключений. Отладка программ в PyCharm.
Модули и пакеты. Импорт и создание собственных модулей. Пакетные менеджеры. Итераторы и перегрузка операторов.
Работа с файлами: чтение, запись, оператор with. Работа с файловой системой и директориями. Сериализация объектов с помощью модуля pickle.
Формат JSON и его применение. Работа с сетью: HttpClient, Proxy, сокеты. Взаимодействие с публичными и AI API.
Основы асинхронного программирования. Многопоточность и модуль threading. Библиотека asyncio: Event Loop, задачи (Task) и Future.
Работа с системой контроля версий Git и GitHub. Практическое освоение GUI в PyCharm: Commit, Push, Branch. Настройка файла .gitignore.

Итоговый проект

Создание многофункционального Telegram-бота с интеграцией ChatGPT

Работа с сетью

Основы устройства сети: модель OSI, принципы работы подсетей, DNS, NAT и VPN.
Изучение протокола HTTP: клиент-серверная архитектура, структура URL, HTTP-методы, коды ответов, заголовки и введение в REST.

Инструменты для данных: работа с Excel и веб-скрейпингом

Автоматизация работы с данными в Excel с помощью Python и pandas. Изучение чтения, записи, фильтрации, сортировки и группировки данных. Объединение, очистка таблиц, создание сводных отчетов и их экспорт.
Изучение основ HTML: структура документа, базовые теги, списки, таблицы и формы. Введение в CSS: способы подключения, основные, комбинированные и атрибутные селекторы для стилизации элементов.
Введение в веб-скрейпинг: установка requests и BeautifulSoup, парсинг HTML. Изучение методов поиска (find, find_all, select) по тегам, атрибутам и CSS-селекторам. Извлечение текста и атрибутов из таблиц и списков.
Продвинутые техники веб-скрейпинга: обход ограничений с помощью user-agent, cookies, прокси и обход CAPTCHA. Работа с динамическим JavaScript-контентом, пагинацией и сложными HTML-структурами. Использование API, настройка ретраев, таймаутов и кэширования для создания устойчивых и производительных скрейперов.
Освоение Selenium для автоматизации браузера: настройка драйвера, поиск элементов по ID, class, XPath и CSS. Взаимодействие с формами, кнопками и динамическими элементами, извлечение данных, прокрутка и навигация.
Разработка и оптимизация устойчивых скриптов: планирование, структурирование кода, логирование, обработка ошибок, обход пагинации и тестирование.

Docker

Основы Linux. Изучение командной строки, навигация по файловой системе, работа с файлами и директориями.
Администрирование Linux. Управление пользователями и группами, настройка прав доступа к файлам, мониторинг и управление системными процессами.
Введение в Docker. Сравнение контейнеров и виртуальных машин. Установка, основные команды и знакомство с Docker Hub.
Основы работы с Docker. Создание и управление контейнерами, работа с логами, перенаправление портов и монтирование томов для постоянного хранения данных.
Работа с Docker-образами. Создание образов с помощью Dockerfile, изучение основных инструкций, управление образами, их оптимизация и публикация в Docker Hub.
Docker Compose. Введение в оркестровку контейнеров. Создание docker-compose.yml для управления многоконтейнерными приложениями, настройка сетей, томов и масштабирование сервисов.

Проект: сервер картинок 1.0

Разработать простой и эффективный сервис для хостинга изображений. Пользователи могут загружать свои изображения через веб-интерфейс, а взамен получать прямую ссылку для их просмотра или публикации в интернете. Технологии: Python, Nginx, Docker.

Основы SQL и PostgreSQL

Изучение реляционной модели данных и синтаксиса SELECT. Фильтрация данных с помощью WHERE, сортировка с ORDER BY, ограничение вывода через LIMIT и OFFSET для пагинации, а также извлечение уникальных значений с DISTINCT.
Агрегирование и группировка данных. Применение агрегатных функций (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX), группировка результатов с GROUP BY и фильтрация групп с HAVING. Обзор основных числовых и временных типов данных.
Понимание и обработка NULL значений с помощью IS NULL, COALESCE и CASE WHEN. Использование подзапросов для сложной фильтрации данных с операторами IN и EXISTS.
Объединение таблиц: освоение INNER JOIN и LEFT JOIN для связывания данных из нескольких таблиц. Изучение концепции внешних ключей и моделирование связей ONE-TO-MANY и MANY-TO-MANY.
Создание и изменение таблиц с помощью CREATE и ALTER TABLE с использованием ограничений. Вставка, обновление и удаление данных командами INSERT, UPDATE, DELETE.

Проект: сервер картинок 2.0

Это развитие и усложнение первоначальной версии сервиса. Ключевое нововведение — интеграция с базой данных PostgreSQL. Вся архитектура по-прежнему строится на Docker и Docker Compose, но теперь включает в себя три взаимосвязанных сервиса: бэкенд на Python, веб-сервер Nginx и базу данных PostgreSQL.

Бекенд на Django

Знакомство с Django, архитектура проекта и базовые компоненты
Настройка окружения: виртуальные среды, установка зависимостей, файлы настроек, конфигурация БД, статические файлы.
Работа с представлениями (Views) и маршрутизацией (URLConf): создание функций-представлений, связывание URL, динамические URL, обработка параметров.
Классовые представления (Class-Based Views): отличия от FBV, базовые CBV, TemplateView, ListView, DetailView, переопределение методов.
HTML и шаблоны Django: контекст, наследование (base.html), теги (include, extends, block), фильтры, статические файлы.
Создание приложений (Apps): структура, регистрация, маршрутизация на уровне приложений, организация кода в приложении.
Основы Django ORM: модели, типы полей, миграции, работа с БД через shell, CRUD-операции.
QuerySets и CRUD: создание, чтение, фильтрация, обновление и удаление данных. Ленивая загрузка, пагинация.
Связи между моделями: OneToOne, ForeignKey, ManyToMany, работа со связанными объектами, оптимизация запросов.
Агрегации, аннотации и фильтрация данных: aggregate(), annotate(), Sum, Avg, Count, Q-объекты, F-объекты.
Django Admin: регистрация моделей, кастомизация отображения, ModelAdmin, фильтры, поиск, действия.
Django Forms: создание, обработка и валидация форм, встроенные валидаторы, виджеты, отображение ошибок.
ModelForms: создание форм на основе моделей, сохранение данных, кастомизация полей и методов.
Message Framework: уведомления пользователя, типы сообщений (success, error, info), отображение в шаблонах.
Аутентификация в Django: User модель, страницы регистрации, входа и выхода, ограничение доступа.
Введение в Django REST Framework: установка, настройка, сериализаторы, маршрутизация API, обработка HTTP-методов.
Сериализация данных с DRF: Serializers, ModelSerializers, настройка полей, вложенные и связанные сериализаторы, валидация.
Аутентификация и разрешения в DRF: токены, JWT, настройка, использование разрешений.
Пагинация и фильтрация данных в API: базовые настройки, DjangoFilterBackend, поиск, упорядочивание данных.
ViewSets и Routers: ViewSets, ModelViewSet, GenericViewSet, SimpleRouter, DefaultRouter, кастомизация маршрутов.
Кастомизация разрешений и безопасность API: IsAuthenticated, IsAdminUser, создание кастомных разрешений, CORS, HTTPS.
Тестирование API: pytest-django, DRF тест-клиент, тестирование сериализаторов, представлений, Mock-тестирование.
Документирование API: drf-yasg для Swagger и Redoc, генерация документации, Swagger UI.
Введение в GraphQL с Django: Graphene-Django, создание API, определение схемы, запросы, мутации, Apollo Client.
Сложные GraphQL запросы и оптимизация: вложенные запросы, DataLoader, пагинация, фильтрация, обработка ошибок.

Итоговый проект: интернет-магазин на Django/DRF

Создание полноценного интернет-магазина, который трансформирует готовый статический дизайн в динамическое веб-приложение.
Разработка будет вестись с упором на создание двух основных интерфейсов: традиционного веб-интерфейса для пользователей (с сессионной аутентификацией) и REST API для внешних клиентов (с JWT-авторизацией). Вся инфраструктура будет контейнеризирована с использованием Docker Compose и PostgreSQL.

Основы FastAPI и создание API

Введение в FastAPI: сравнение с другими фреймворками, установка, создание первого API, маршрутизация, параметры запросов, ответы JSON, встроенная документация Swagger.
Создание асинхронного REST API с FastAPI: async/await, CRUD-операции (GET, POST, PUT, DELETE), параметры пути и запросов, обработка ошибок и исключений.
Валидация данных с Pydantic: создание моделей для валидации входных и выходных данных, использование Field, вложенные модели, кастомизация сообщений об ошибках.
Аутентификация и авторизация с OAuth2 и JWT: концепции OAuth2 и JWT, генерация и проверка токенов, защита эндпоинтов, настройка рефреш-токенов.
Тестирование FastAPI-приложений с Pytest: установка Pytest, тестирование GET/POST запросов с TestClient, мокирование внешних API, тестирование аутентификации, фикстуры.

Управление базами данных (SQL/NoSQL) и кэширование

Работа с SQLAlchemy: основы ORM, создание моделей данных, выполнение CRUD-операций, реляционные модели, интеграция с FastAPI и Django.
Миграции с Alembic: роль Alembic, создание и откат миграций, управление версиями БД, интеграция с FastAPI и Django, синхронизация миграций.
Введение в NoSQL базы данных (MongoDB): особенности, установка, CRUD-операции, интеграция с FastAPI (motor), асинхронные запросы, работа с коллекциями.
Кэширование с Redis: зачем нужно кэширование, принципы работы Redis, установка, подключение к FastAPI, кэширование запросов и сессий, оптимизация производительности.
Сравнение SQL и NoSQL баз данных: когда использовать каждый тип, примеры гибридных решений, управление данными в различных базах.
Оптимизация работы с SQLAlchemy: транзакции, связи (OneToOne, ManyToMany), оптимизация запросов, индексы, агрегации, подзапросы, профилирование.

Асинхронные задачи и очереди сообщений

Асинхронное взаимодействие с RabbitMQ: очереди сообщений, продюсеры, консьюмеры, асинхронная работа с FastAPI, постоянные очереди.
Celery для фоновых задач: установка, настройка, выполнение фоновых задач, интеграция с RabbitMQ, отслеживание статуса задач, Celery Beat для планирования.
Параллельная обработка задач: настройка в Celery, использование нескольких воркеров, оптимизация очередей с Celery и RabbitMQ, балансировка нагрузки.
Обработка ошибок и повторная отправка сообщений: обработка ошибок в RabbitMQ и Celery, retry-механизмы, dead-letter queues (DLQ), логирование, управление таймаутами.

Интеграция с внешними сервисами и безопасность API

Интеграция FastAPI с внешними API: httpx для асинхронных запросов (GET, POST), валидация данных, обработка ошибок, примеры интеграции (OpenWeatherMap, GraphQL).
Работа с Google API: Google Cloud Console, OAuth2, Google Sheets API, Google Drive API, Google Maps API, асинхронная обработка запросов, лимиты.
Создание Telegram-бота с FastAPI: основы Telegram-ботов, python-telegram-bot, Webhooks, асинхронная обработка сообщений, команды, логирование, интеграция с внешними API.
Работа с Telethon и Telegram API: Telethon, создание Telegram-клиента, получение данных из каналов/чатов, асинхронное чтение/отправка сообщений, обработка событий, интеграция с FastAPI.
Обработка ошибок и исключений в FastAPI: стандартные HTTP-ошибки, пользовательские ошибки, кастомные обработчики, логирование, middleware для ошибок, глобальный обработчик.
Настройка CORS и безопасность API: Cross-Origin Resource Sharing (CORS), настройка в FastAPI, защита API токенами безопасности, SSL, кросс-доменные запросы.

Итоговый проект

Проект направлен на создание автоматизированного сервиса для агрегации и распространения новостей. Основная задача — собирать актуальные новости из различных источников, фильтровать их по заданным критериям и публиковать в указанный канал.
Сервис будет работать по расписанию, использовать фоновые задачи для обработки данных и предоставлять программный интерфейс для управления настройками и просмотра последних обновлений

Порождающие паттерны

Singleton
Factory Method
Abstract Factory
Prototype
Builder
Lazy Initialization
Object pool

Структурные паттерны

Adapter
Decorator
Proxy
Bridge
Facade
Composite
Flyweight

Поведенческие паттерны

Iterator
Command
Observer
Visitor
Mediator
State
Strategy
Template Method
Chain of Responsibility
Memento
Interpreter

Антипаттерны

Магические числа и строки
Класс бога
Преждевременная оптимизация
Изобретение велосипеда

Алгоритмы и структуры данных

Знакомство с алгоритмами. Линейный и бинарный поиск. Алгоритмические задачи
Структуры данных. Графы. Оперативная память и представление данных, массивы постоянного размера, динамические массивы, связные списки, хеш-функции и другие структуры данных
Рекурсия и сортировки. Рекурсивный и базовый случаи, рекурсивный бинарный поиск, алгоритмы сортировки, выбор алгоритма сортировки и их сравнение
Сложность алгоритмов. Временная и пространственная сложность алгоритмов, нотация Big O
Методы решения задач. Наивные методы, метод двух указателей, метод скользящего окна и т.д.

Карьерный центр

Подготовься к первой работе разработчиком вместе с карьерным центром JavaRush

Онлайн-консультация с HR-экспертом касаемо улучшения твоего резюме

Видеолекции о том, как устроен рынок труда, как создавать резюме на LinkedIn и портфолио на GitHub, где искать IT‑вакансии

Разбор разных этапов собеседования. Как подготовиться и чего ожидать от intro-звонка с HR, тестового задания или live-кодинга, team culture интервью, интервью с менеджером, оффера

Разбор «практики» интервью в топ-компаниях

Чеклист подготовки к собеседованиям

Ольга Жукова

Head of HR в JavaRush

Андрей Латышев

Ментор, Senior Software Engineer с огромным опытом в разработке и менторингу по программированию и карьерным вопросам

JavaRush — это:

30К+

выпускников

95%

нашли работу в IT

Где ты сможешь работать после завершения курса? В лучших компаниях. Так же, как и наши выпускники:

…и еще 700+ компаний во многих странах мира

Твое резюме после завершения курса:

Записаться на курс

Должность

Python‑разработчик

Зарплата

$1200

Формат работы

Удаленно

Навыки и технологии

Python
SQL
HTML
CSS
JavaScript
Docker
Django
Django REST Framework
Design Patterns
FastAPI
PostgreSQL
SQLite
Redis
MongoDB
RabbitMQ
Beautiful Soup
Selenium
Scrapy
WebSockets
Aiohttp
Google API
Alembic
SQLAlchemy
Pytest
Unittest
GitHub
CI/CD
AWS
Azure
Google Cloud

Другое

Windows
Linux
IDEA
GitHub
Scrum
HTML
CSS

Диплом JavaRush

Подтвердит твои глубокие знания в разработке и будет веским аргументом при трудоустройстве.

Записаться на курс

Стоимость обучения

Хотите узнать больше? Оставьте заявку: менеджер свяжется с вами и ответит на все вопросы.

Вопросы и ответы

Обучение на курсе рассчитано как на людей с нулевыми знаниями в программировании, так и на специалистов, которые частично знают язык Python, но хотят усовершенствовать свои навыки или повторить материал.

Мы рекомендуем уделять минимум 10-12 часов в неделю для обучения в университете. Чем больше, тем лучше.

12 месяцев – оптимальный период времени изучения теории и наработки навыков для позиции Middle Python Software Engineer. Так вы повысите свои шансы найти работу на конкурентном рынке, в котором сейчас много джунов.

Обучение не требует свободного владения английским языком, но минимальные знания понадобятся, чтобы написать код, найти дополнительную информацию или в будущем научиться пользоваться программами на английском языке.

После прохождения курса у вас будут все шансы устроиться на работу в качестве Middle Python Developer / Software Engineer, так как вы получите все необходимые знания и навыки для этой позиции. Карьерный центр JavaRush поможет правильно составить резюме и подготовит будущих специалистов к прохождению собеседования.

У нас есть возможность оплачивать курс частями. Сумму можно разбить на 6, 12 или 18 платежей.

Средние показатели зарплаты на рынке труда для Python Junior составляют до $1200, для Middle Python Developer – от $1500, а для Senior Python Developer – от $4000.

JavaRush — эксперт №1 в онлайн-обучении программированию. За 12 лет 30+ тысяч наших выпускников из 40 стран мира начали карьеру в IT. Программа нашего Университета разработана с учетом требований к Python-разработчикам уровня Middle, и опыта тысяч наших выпускников.

Менторы пошагово знакомят студентов с теоретической частью изучения Python и регулярно взаимодействуют в чатах для разрешения вопросов и недопонимания. Курс наполнен множеством вариаций применения теории Python на практике, чтобы закрепить новый материал и уверенно использовать его в будущих проектах. Это сотни задач с автоматической проверкой решения, мини-проекты в конце каждого модуля и финальный проект. Все эти проекты помогут вам собрать сильное портфолио. Оплата за обучение может производится помесячно, что удобно для планирования своего бюджета.