Production-first backend Python Developer — backend на Python с нуля, с AI-интеграцией

Name: Production-first backend Python Developer — backend на Python с нуля, FastAPI и AI, Таллинн
Price: 1950 EUR

Информация об обучении на данном курсе

Цель курса: с нуля дать теоретические знания и практические навыки, необходимые для работы Python backend-разработчиком: от основ языка до проектирования, тестирования и деплоя реального backend-сервиса — API, база данных, асинхронность, фоновые задачи и интеграция с AI.

Обучение проходит в аудиторном формате в центре Таллинна (Tartu mnt. 18, Tallinn) и/или онлайн. Размер группы до 10 человек. В цену курса включены все учебные материалы. При необходимости на время обучения выдается ноутбук. Предварительный опыт программирования не требуется — курс рассчитан на начинающих.

Целевая группа:

Курс актуален, если Вы:

начинающий и хотите освоить backend-разработку на Python с нуля, без предварительного опыта;
меняете профессию и желаете войти в IT через востребованное направление backend-разработки;
студент или выпускник технической специальности и вам требуется практический навык и проект в портфолио;
верстальщик или frontend-специалист и интересуетесь переходом на серверную сторону;
изучали Python самостоятельно и хотите систематизировать знания до уровня junior backend-разработчика;
специалист смежной IT-роли (поддержка, QA, аналитика) и планируете перейти в разработку.

Требования к обучающимся:

уверенный пользователь ПК
базовый английский (ориентировочно A2/B1) для чтения документации
предварительный опыт программирования не требуется
желательно наличие собственного ноутбука (Windows / Mac / Linux, RAM 8 GB+), при необходимости на время обучения выдается ноутбук.

Результат обучения:

Окончившие данный курс:

пишут программы на Python (ООП, типизация, чистый код)
работают с PostgreSQL и SQL, проектируют и нормализуют схемы данных
создают REST API на FastAPI с валидацией (Pydantic) и аутентификацией (JWT)
применяют асинхронность (asyncio) и фоновые задачи (Celery, Redis)
контейнеризируют и разворачивают сервис (Docker, CI/CD, GitHub Actions)
интегрируют LLM/AI (LangChain) и realtime (SSE / WebSockets) в backend

Методы обучения:

Общий объем курса: 145 академических часов. Формат: лекции + практические занятия + самостоятельная работа. Обучение построено послойно — от основ языка к проектированию, инфраструктуре и AI-интеграциям.

Критерии оценки результатов обучения:

Результаты обучения оцениваются на основе самостоятельно выполненных практических работ и итогового мини-проекта (backend-сервис).

Методы оценки:

При успешном выполнении практические и домашние работы получают оценку «зачет».

Условия окончания курса:

Для успешного окончания курса и получения сертификата необходимо получить зачет по ключевым практическим заданиям и итоговому мини-проекту.

Дополнительная информация:

Группа учебной программы: 0613 - Разработка и анализ программного обеспечения (0613 - Tarkvara ja rakenduste arendus ning analüüs)
Основные правила организации обучения (на эстонском языке)
Основные правила обеспечения качества учебного процесса (на эстонском языке)

Программа курса

Модуль	Основные темы модуля	Объем
0. Вводный урок	Обзор backend-разработки; Frontend vs Backend Что такое API; жизненный цикл HTTP-запроса Где используется Python; обзор современного backend-стека Roadmap курса Настройка окружения: Python, IDE, Docker Desktop, Git, Virtual Environment	2 ак. ч.
1. Python Core Fundamentals	Переменные и типы данных; числа, строки, bool, None Коллекции: list, tuple, set, dict Условные конструкции; циклы; list comprehensions Работа с файлами; исключения; импорт модулей Основы typing: type hints, Optional, Union	20 ак. ч.
2. Functions & Clean Code	Функции; аргументы, args / kwargs; scope; lambda; рекурсия DRY; разбиение кода на логические блоки; coupling / cohesion Читаемость кода; naming conventions; docstrings Основы функционального программирования: pure functions, immutability (обзор), map / filter / reduce Инструменты качества кода: black, ruff, isort	10 ак. ч.
3. OOP & Advanced Python	Классы и объекты; наследование, инкапсуляция, полиморфизм Composition vs inheritance; dunder-методы; dataclasses; properties Abstract Base Classes; генераторы; итераторы; context managers; декораторы Основы Dependency Injection	14 ак. ч.
4. Databases & SQL	Теория: основы хранения данных; реляционные и нереляционные БД; транзакции; индексы; нормализация SQL и PostgreSQL: SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, JOIN Агрегатные функции; подзапросы; constraints; связи (relations); индексы	16 ак. ч.
5. Web Fundamentals	Client / Server архитектура; основы HTTP; request / response Заголовки; статус-коды; cookies; sessions Обзор API и REST Обзор протоколов: REST, GraphQL, WebSocket, SSE	4 ак. ч.
6. FastAPI & Modern Backend Development	FastAPI architecture; routing; Dependency Injection; жизненный цикл запроса Проектирование REST API; версионирование; слоистая архитектура; modular monolith (обзор) Pydantic v2: валидация, сериализация SQLAlchemy 2.0: ORM, связи, async-сессии; миграции Alembic Конфигурация, переменные окружения, pydantic-settings; логирование; обработка ошибок JWT-аутентификация; хеширование паролей; RBAC (обзор) Git: init, add / commit, push, branch, merge, .gitignore, GitHub workflow, Pull Request (обзор) Обзор архитектур: hexagonal, DDD, microservices	28 ак. ч.
7. Async Python & Concurrency	Процессы vs потоки; GIL; CPU-bound vs IO-bound asyncio; event loop; корутины; await; gather; отмена; таймауты; fire-and-forget Async-эндпоинты; асинхронный доступ к БД; паттерны конкурентности; background tasks	10 ак. ч.
8. AI Backend & LangChain	Обзор LLM; LangChain / LangGraph (обзор) AI-агенты; tool calling (web, DB, сервисы); основы RAG; трассировка LangSmith Интеграция LLM в backend-сервисы; архитектура «FastAPI + AI-сервис»	8 ак. ч.
9. Real-time APIs (WS / SSE)	SSE; стриминг AI-ответов через SSE WebSockets; realtime-коммуникация; жизненный цикл соединения Postman	6 ак. ч.
10. Testing & Code Quality	Принципы SOLID; антипаттерны pytest; fixtures; mocking; интеграционные тесты; тестирование API mypy; статический анализ; рефакторинг	10 ак. ч.
11. Background Tasks & Scalable Backend	Очереди задач; async vs workers; Redis; Celery; запланированные задачи Gunicorn; Uvicorn workers Горизонтальное масштабирование (обзор); stateless-сервисы; балансировка нагрузки (обзор) Обзор: RabbitMQ, Kafka, outbox pattern	7 ак. ч.
12. Docker, CI/CD & Deployment	Docker: образы, контейнеры, Dockerfile, volumes, networks, docker-compose Деплой (обзор); Render; деплой на VPS (обзор) CI/CD пайплайны; GitHub Actions nginx (обзор); reverse proxy (обзор)	10 ак. ч.
ИТОГО		145 ак. ч.

Информация о курсе

Время проведения:

17.08.2026 - 17.12.2026

Расписание занятий:

Вечерние группы: 2–3 раза в неделю, 18:00–21:00.

Оставить заявку → Ответим в течение 1 рабочего дня

Длительность курса:

4 месяца (17.08.2026 – 17.12.2026)

Формат и место проведения:

Адрес: Tartu mnt. 18, Tallinn / Онлайн.
Gamma Intelligence Training Centre
Обучение проходит в аудиторном формате (и/или онлайн). Размер группы до 10 человек.

Язык обучения: русский

Стоимость: 1950 EUR + НСО 24%

Общий объем курса: 145 ак. ч.
Формат: лекции + практические занятия + самостоятельная работа.

Преподаватели

Николай Зубрилов

Квалификация: Python-разработчик и Data Scientist; коммерческий опыт в backend-разработке, анализе данных и AI/LLM.

Специализация: Python, FastAPI / Flask, SQL (PostgreSQL / MySQL), асинхронность, интеграция LLM.

Опыт преподавания: преподаватель курсов по Python и анализу данных.

Образование: Baltic Fishing Fleet State Academy, бакалавр инженерии (2019).

Ознакомиться с CV

Роман Кутселепа

Квалификация: свыше 5 лет разработки на Python и свыше 3 лет на JavaScript; участие в проектах интеграции ПО.

Специализация: разработка на Python, веб-разработка, интеграция программных решений.

Опыт преподавания: свыше 5 лет преподавания и обучения персонала.

Образование: Anglia Ruskin University, высшее образование (2010).

Ознакомиться с CV