Name: PythonPro
SKU: PT-Pro
Availability: InStock

Про курс

Курс PythonPro – це найновіша програма, повністю оновлена з урахуванням стрімкого розвитку штучного інтелекту, автоматизації та сучасної розробки. Ви не просто вивчите найпопулярнішу мову програмування — ви навчитеся працювати з технологіями, які формують майбутнє: від написання коду до інтеграції з ChatGPT, Flask, Docker та OpenAI API. PythonPro — це інтенсивна програма на 87 годин (29 занять), яка охоплює шлях від архітектури ООП до розробки сервісів з інтеграцією OpenAI та Docker.

Аудиторія

Початківці, які хочуть увійти в IT та навчитись вирішувати реальні задачі.
Досвідчені розробники, які бажають додати Python до свого стеку і працювати з сучасними інструментами та AI.

Чому саме Ви навчитеся?

Опануєте принципи програмування без шаблонів і магії — зрозуміло та на практиці.
Навчитесь писати якісний, структурований код, який читають і використовують команди.
Розробите архітектуру масштабованих систем та власні API-сервіси на FastAPI.
Зрозумієте, як будуються API, боти, автоматизовані системи та інтеграції з LLM (включаючи OpenAI).
Сформуєте портфоліо та зможете претендувати на позицію Junior Python Developer або AI Assistant Developer.

Кожен студент працює у групі над реальним проєктом з елементами автоматизації або AI. Це не просто курс – це старт у нову професію.

Чому варто обрати саме цей курс?

Актуальність 2026 року. Програма створена з урахуванням найновіших трендів: автоматизація, API, Docker, ChatGPT, LLM — усе це вже в курсі.
Повноцінний стек технологій. Ви працюєте з Git, Flask, SQL, NoSQL, REST API, Docker, FastAPI — як справжній розробник у команді.
Практика з першого заняття. Кожен модуль — це код, проєкт, рішення. Ви не читаєте, ви створюєте і накопичуєте власне портфоліо.
Тренер-практик поруч. Отримуйте підтримку, розбір кейсів, відповіді на всі запитання. Це не лекції, а спільна робота над задачами.

Більше про Python

Програма курсу:

1. НАВІЩО ПОТРІБНІ КОМП’ЮТЕРНІ ПРОГРАМИ?

- Програмування як творчий процес
- Розуміння архітектури для оптимізації коду Python
- У чому суть програмування?
- Процес «спілкування» з Python
- Інтерпретатор і компілятор
- Процес написання програм
- Що ж таке програма?
- Принципи програмування
- Парадигми програмування
- Практичні кейси

2. ЗМІННІ, ВИРАЗИ І ІНСТРУКЦІЇ PYTHON

- Поняття «значення» і «тип»
- Змінні
- Імена змінних і ключові (зарезервовані) слова
- Оператори
- Оператори і операнди
- Вирази
- Порядок операцій
- Операції з рядками
- Ввід даних
- Коментарі
- Практичні кейси

3. УПРАВЛІННЯ ПОТОКОМ ВИКОНАННЯ

- Логічні вирази
- Логічні оператори
- Умовне виконання
- Послідовність умов
- Вкладені умови
- Перехоплення винятків з використанням try і except
- Практичні кейси

4. ІТЕРАЦІЇ

- Оновлення змінної
- Інструкція while
- Нескінченні цикли
- «Нескінченні цикли» і break
- Завершення ітерації за допомогою continue
- Списки
- Визначення циклів за допомогою for
- Обхід списків за допомогою циклу for
- Практичні кейси

5. ФУНКЦІЇ І МОДУЛІ

- Виклик функції
- Робота із api
- Отримання і парсинг api даних
- Формат Json
- використання api у прикладних додатках
- Функції приведення типів
- Випадкові числа
- Математичні функції
- Додавання нових функцій
- Визначення і використання
- Параметри функції
- Модульні тести
- Імена файлів і шляхи
- Створення власних модулів і пакетів
- Ініціалізація пакета
- Обробка аргументів командного рядка
- Визначення параметрів середовища виконання
- Створення віртуальних середовищ
- Автоматична ініціалізація пакетів
- Практичні кейси

6. РЯДКИ

- Рядок – це послідовність
- Отримання довжини рядка з використанням len
- Обхід рядка за допомогою циклу
- Зріз рядка
- Рядки є незмінними
- Оператор in
- Порівняння рядків
- Малі методи
- Розбір (parsing) рядків
- Оператор форматування
- Регулярні вирази
- Практичні кейси

7. ОСНОВИ РОБОТИ З СИСТЕМОЮ КОНТРОЛЮ ВЕРСІЙ (Git + GitHub)

8. ФАЙЛИ

- Вступ
- Відкриття файлів
- Текстовий файл і рядки
- Читання файлів
- Пошук через файл
- Оператор with
- Запис файлів
- Практичні кейси

9. КОЛЕКЦІЇ

- Що таке колекція в Python
- Типи колекцій
- Масиви і методи роботи з ними
- Списки і методи роботи з ними
- Кортежі й методи роботи з ними
- Множини й незмінні множини
- Словники, методи роботи зі словниками
- Цикли по колекціям
- Практика

10. ЕЛЕМЕНТИ ФУНКЦІОНАЛЬНОГО ПРОГРАМУВАННЯ

- Функція об’єкт першого класу
- Функції, залежні від функцій
- Замикання
- Каррування
- Лямбда-функції
- Декоратори
- Практичні кейси

11. ФУНКЦІЇ

- Типи даних
- Вбудовані контейнери
- Оператори контролю виконання
- Обробка помилок (try … except …)
- Оператори циклів
- Comprehensions (list, dict, set)
- Створення функції і процедур
- Аргументи функцій
- Рекурсивні функції
- Functors, Currying
- Декоратори
- Lambda-функції
- PEP8
- Практичні кейси

12. ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНИЙ ПІДХІД

- Визначення класу
- Поля і методи класу
- Інкапсуляція
- Спадкування
- Поліморфізм
- “Качина” типізація
- Вправи
- Оголошення класу та створення екземпляру
- Принципи ООП (наслідування, інкапсуляція, поліморфізм) в Python
- Область видимості (Namespaces, Scope, правило LEGB)
- Method Resolution Order (MRO)
- Курс Python – Магічні методи
- Визначення математичних операцій для об’єктів Python
- Визначення операцій порівняння для об’єктів Python
- Визначення операцій хешування для об’єктів Python
- Створення копії екземпляру класу, deep copy, shallow copy
- Інкапсуляція (Setters and getters)
- Практичні кейси

13. УПРАВЛІННЯ СТВОРЕННЯМ ЕКЗЕМПЛЯРІВ КЛАСУ

- Doc strings
- Meta класи
- Abstract Bases класи
- __new__
- __init__
- Context-managers
- Використанням декораторів з класами
- Контейнери, створені шляхом успадкування (UserList, UserDict, UserString)
- Контейнери, створені шляхом агрегації
- Методи доступу до елементів контейнера
- Iterators, Generators

14. ПРИЙОМИ ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНОГО ПРОГРАМУВАННЯ

- Software Engineering як процес
- Мова UML
- Принципи SOLID
- Метрики якості коду
- Design Patterns (категорії, приклади використання)
- Singletone
- Facade
- Interface
- Практичні кейси

15. МОДУЛІ Й ПАКЕТИ

- Розробка модулів (визначення та запуск)
- Система імпорту
- Навчання розробці повторно використовуваних пакетів
- Менеджер пакетів pip і віртуальні середовища virtualenv
- py
- Написання документації до пакета, модулю
- Створення додатків на основі пакетів
- Практичні кейси

16. РОБОТА З ФАЙЛАМИ

- Робота із системою контролю версій Git
- Форматування рядків
- Context-managers
- Робота з файловою системою (os, os.path, shutil)
- Серіалізація за допомогою pickle
- Управління порядком серіалізації / десеріалізації об’єктів Python
- Серіалізація даних у JSON
- Серіалізація даних у XML
- Практичні кейси

17. ВБУДОВАНІ ПАКЕТИ PYTHON

- Робота з datetime і calendar
- Робота з collections (черги, іменовані кортежі, вкладені словники)
- Робота з heapq, array, enum
- Робота з числовими даними (numbers, math, decimal, random)
- Робота з contextlib
- Робота з functools
- Logging
- Unittest
- Практичні кейси

18. NETWORKING

- - Sockets (основи роботи, приклади серверів)
  - Socket server
  - Socket Client
  - HTTP
  - HTML, парсинг HTML-файлів
  - XML
  - Практичні кейси

19. БАГАТОПОТОКОВІСТЬ У PYTHON

- - Global Interpreter Loc (GIL)
  - Створення потоків у Python
  - Контроль доступу до ресурсів
  - Синхронізація потоків
  - Створення потоків за допомогою пакету concurent
  - Пул потоків
  - Практичні кейси

20. ПРОЦЕСИ В PYTHON

- - Пакет multiprocessing
  - Interprocess communication
  - Черги завдань
  - Створення процесів за допомогою пакету concurent
  - Пул процесів
  - Відтермінування завдань за допомогою пакета sched
  - Практичні кейси

21. АСИНХРОННЕ ПРОГРАМУВАННЯ

- - Asyncio
  - Пакет Twisted
  - Асинхронний фреймворк Aiohttp
  - Практичні кейси

22. БАЗИ ДАНИХ: ОСНОВИ SQL + SCRAPY

- - Збір даних за допомогою фреймворку Scrapy SQL
  - Основи реляційних баз даних
  - ER-діаграми
  - Стандарт PEP249
  - Практичні кейси

23. ПОГЛИБЛЕНА РОБОТА З БАЗАМИ ДАНИХ

- - Аналіз запитів баз даних
  - Оптимізація запитів при роботі із великим набором даних
  - Практичні кейси

24. РОБОТА З СУБД SQLITE, POSTGRESQL

- - Основи мови SQL (SELECT, LIKE, ORDER BY, LIMIT)
  - NSERT
  - UPDATE
  - DELETE
  - JOIN (INNER, LEFT, OUTER)
  - GROUP BY
  - Функції SQL (mean, min, max, avg, count)
  - Subqueries
  - Практичні кейси

25. OBJECT RELATIONAL MAPPING

- - Основи роботи з SQLAlchemy
  - Механізм сесій в SQLAlchemy
  - Створення бази даних за допомогою моделей SQLAlchemy
  - Міграції баз даних з використанням Alembic
  - Практичні кейси

26. NOSQL-БАЗЫ ДАННЫХ

- - CAP теорема
  - Типи NoSQL баз даних
  - Робота з Redis
  - Робота з Memcached
  - Робота з MongoDB
  - Брокер повідомлень RabbitMQ
  - Docker-compose
  - Основи роботи з Celery
  - Практичні кейси

27. ВЕБ-РОЗРОБКА

- - Класифікація web frameworks
  - Мова шаблонів Jinja2
  - Основи API
  - Стандарти API (REST, XML-RPC, Swagger, JSON API)
  - Архітектурний підхід API First
  - Основи роботи з Flask
  - Інтеграція Flask-додатку з OpenAI API
  - Контейнеризація
  - Docker
  - Практичні кейси

28. PYTHON + AI: ПЕРШІ ПРАКТИЧНІ КРОКИ

- - Що таке LLM (ChatGPT, Claude, Gemini)
  - Як Python інтегрується з AI через API
  - Що таке prompt engineering і навіщо він розробнику
  - Пишемо перший скрипт з OpenAI API
  - Створення облікового запису та API-ключа
  - Бібліотека openai, установка, базове використання
  - Запит до gpt-3.5-turbo: prompt → відповідь
  - Обробка JSON-відповіді, вивід на екран
  - Автоматизація з ІІ
  - Формування шаблонів запитів (прості prompt-шаблони)
  - Генерація листа / ідеї допису / заголовка з Python
  - Форматування та збереження відповіді у файл (.txt або .json)
  - Приклади реального використання Python + AI в роботі
  - Подальші кроки роботи із AI,keras та прикладні нейронні мережі
  - Питання/відповіді, що ще можна автоматизувати
  - Формування шаблонів запитів (прості prompt-шаблони)