Python: от кода к стартапу c МФТИ

Python — ключ к новым профессиональным возможностям

Python — это универсальный и гибкий язык программирования, открывающий доступ к современным направлениям в IT. Освоение этого инструмента помогает ускорить карьерный рост и открывает двери для реализации разнообразных проектов. С опытом работы с Python ваши профессиональные перспективы значительно расширяются.

Кому подходит курс

• Начинающим разработчикам: освоение базовых навыков для старта карьеры junior-разработчика и формирование первого портфолио проектов.
• IT-специалистам, желающим сменить направление: обновление знаний, изучение современных фреймворков и технологий, применение их на практике.
• Предпринимателям с IT-идеями: обучение программированию, создание MVP и привлечение инвестиций для превращения идеи в реальный продукт.
• Тем, кто хочет сменить профессию: приобретение навыков программирования и предпринимательства для начала карьеры в IT или запуска собственного бизнеса.

Ключевые навыки

• Программирование на Python: синтаксис, структуры данных, алгоритмы, объектно-ориентированное программирование
• Разработка веб-приложений: опыт работы с Django и Flask
• Обработка и анализ данных: использование библиотек NumPy и Pandas для очистки, трансформации и анализа данных
• Визуализация данных: построение графиков и диаграмм с помощью Matplotlib и Seaborn
• Разработка API: создание RESTful интерфейсов
• Работа с базами данных: SQL и NoSQL
• Контроль версий: использование Git
• Тестирование кода: написание unit-тестов с pytest или unittest
• Автоматизация задач: создание скриптов для упрощения рабочих процессов
• Решение алгоритмических задач: выбор эффективных структур данных и алгоритмов для конкретных задач

Инструменты и технологии

• Python — универсальный язык для повышения эффективности и читаемости кода
• Django/Flask — фреймворки для веб-разработки
• NumPy — библиотека для математических и научных вычислений
• Pandas — инструменты для анализа и обработки данных
• PostgreSQL/MySQL/MongoDB — системы управления базами данных
• Matplotlib/Seaborn — библиотеки для визуализации данных
• Git — система контроля версий
• Docker — контейнеризация приложений
• Ansible/Bash — инструменты для автоматизации (опционально)
• Jupyter Notebook — интерактивная среда для разработки и тестирования кода
• pytest/unittest — фреймворки для unit-тестирования
• SQLAlchemy — ORM для работы с базами данных