OTUS, Олег Дрюпин и др. | Python-разработчик. Продвинутый уровень (2026) PCRec [RU]

• Python-разработчикам, которые хотят выйти на middle+/senior-уровень и глубже понимать язык.
  
• Выпускникам базовых курсов Python, готовым перейти к архитектуре, highload и промышленной разработке.
  
• Backend- и web-разработчикам, которые используют Django, FastAPI, REST API, SQLAlchemy и базы данных.
  
• Data Science и ML-инженерам, которым важно лучше понимать Python-экосистему, производительность и model serving.
  
• Разработчикам на других языках, которые хотят освоить Python на продвинутом уровне и применять его в реальных проектах.

• Уверенное владение базовым синтаксисом Python.
  
• Опыт написания программ на Python (от 1 года) или завершённый базовый курс.
  
• Понимание основ ООП, структур данных и алгоритмов.

• Понимать внутреннее устройство Python: объектную модель, дескрипторы, метапрограммирование, байткод, управление памятью и GIL.
  
• Применять продвинутое ООП, метаклассы, дескрипторы, type hints и статическую типизацию.
  
• Писать тесты с pytest, применять SOLID, паттерны проектирования, DDD, Clean Architecture и Event-Driven Architecture.
  
• Проектировать микросервисные архитектуры и работать с REST API, GraphQL, RPC.
  
• Разрабатывать веб-приложения на Django и FastAPI, использовать SQLAlchemy и базы данных (транзакции, индексы, репликация, шардирование).
  
• Обрабатывать и анализировать данные с NumPy, Pandas, визуализировать с Matplotlib и Seaborn.
  
• Строить ML-пайплайны с PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, работать с LLM и model serving.
  
• Оптимизировать производительность, профилировать код, использовать многопоточность, multiprocessing, asyncio, event loop.
  
• Ускорять критический код с помощью C, Cython, PyPy и FFI.
  
• Понимать основы Go: синтаксис, горутины, каналы, конкурентность и планировщик.

Курс «Python-разработчик. Продвинутый уровень» предназначен для специалистов, которые уже знакомы с Python и хотят системно углубить знания: понять внутренние механизмы языка, научиться проектировать поддерживаемую архитектуру, работать с высоконагруженными приложениями, современными веб-фреймворками, ML-инструментами и инфраструктурой данных.

Обучение охватывает не только синтаксис и библиотеки, но и практики промышленной разработки: тестирование, проектирование кода, оптимизацию производительности, безопасность, работу с API, микросервисами, асинхронным программированием и инструментами для Data Science и Machine Learning.

• Продвинутый Python и внутреннее устройство языка
  
  • Объектная модель, дескрипторы, метапрограммирование.
    
  • Type hints, статическая типизация, байткод, виртуальная машина.
    
  • Управление памятью, сборка мусора, GIL.
  
  
• Тестирование, качество кода и архитектура
  
  • Модульное, интеграционное и функциональное тестирование с pytest.
    
  • SOLID, паттерны проектирования, рефакторинг.
    
  • DDD, Clean Architecture, Event-Driven Architecture.
    
  • Микросервисный подход.
  
  
• Web-разработка на Python
  
  • Django и ORM, проектирование REST API.
    
  • FastAPI для высокопроизводительных сервисов.
    
  • SQLAlchemy, транзакции, индексы, репликация, шардирование.
    
  • GraphQL, RPC, интеграция сервисов.
    
  • Аутентификация, авторизация, безопасность.
  
  
• Data Science, Machine Learning и Big Data
  
  • NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Jupyter.
    
  • Основы ML Engineering, обучение моделей.
    
  • PyTorch, TensorFlow, Hugging Face.
    
  • LLM, inference, model serving.
    
  • Хранение и обработка больших данных.
  
  
• Highload, асинхронность и производительность Python
  
  • Профилирование и оптимизация кода.
    
  • Многопоточность, multiprocessing, IPC.
    
  • asyncio, event loop, async/await.
    
  • Ускорение с C, Cython, PyPy, FFI.
    
  • Подходы к highload-разработке.
  
  
• Go для Python-разработчиков
  
  • Сравнение Python и Go, основы синтаксиса.
    
  • Горутины, каналы, конкурентность.
    
  • Планировщик Go и производительность.

• OTUS — ведущий онлайн-университет профессионального образования в сфере IT. Специализируется на курсах по программированию, системному администрированию, DevOps, Data Science, Machine Learning и другим современным направлениям. Преподаватели — практикующие эксперты из индустрии.

Python используется в backend-разработке, автоматизации, анализе данных, машинном обучении, highload-сервисах и инженерных инструментах. Продвинутый уровень владения языком позволяет не просто писать рабочий код, а создавать надёжные системы, которые проще масштабировать, тестировать, сопровождать и развивать. Знание архитектурных подходов, асинхронности, оптимизации, баз данных и ML-инструментов делает Python-разработчика более универсальным специалистом и помогает уверенно работать над сложными коммерческими проектами.