Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом установленного образца или сертификат.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Для кого: Курс адресован тем, кто имеет опыт разработки на Python и стремится перейти к проектированию масштабируемых систем, а также к внедрению микросервисов.
Результат: Реализация высоконагруженного сервиса, внедрение асинхронных задач, настройка взаимодействия между микросервисами через брокеры сообщений.
Важно знать: Перед началом обучения требуется уверенное знание Python и основ веб-разработки.
Плюсы: Опыт работы с gRPC, брокерами сообщений и паттернами event-driven архитектуры в связке с Python.
Что еще: Проектирование систем с высокой доступностью и отказоустойчивостью.
Формат: Работа на тренажерах, видеоуроки в записи.
Занятий: около 15 часов в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Особенности: Курс охватывает Python, Django ORM, PostgreSQL, REST API и Docker, уделяя внимание архитектуре серверной части и интеграции с базами данных.
Для кого: Наличие базовых навыков программирования на Python и понимание объектно-ориентированного программирования, необходимость перевода навыков в разработку серверной архитектуры веб-сервисов
Результат: API-сервис с реализацией функций авторизации и CRUD-операций, оптимизированные запросы к базе данных, настроенная система фоновых задач
Важно знать: Требуется предварительное владение синтаксисом Python, понимание функций и структур данных
Плюсы: Курс затрагивает интеграцию фоновых задач через Celery и Redis в инфраструктуру веб-сервисов.
Что еще: В программе рассматриваются оптимизация обработки запросов и настройка взаимодействия с брокерами сообщений.
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты.
Особенности: Программа охватывает серверную разработку на Python-стеке с использованием Django и FastAPI, работу с SQL и Docker, а также проектирование REST API.
Для кого: Подойдёт тем, у кого нет опыта в разработке и кто имеет намерение освоить создание серверной логики веб-ресурсов с нуля.
Результат: API-сервис с авторизацией, Telegram-бот, моделирование базы данных для веб-проекта, интеграция сторонних API
Важно знать: Для установки среды разработки и выполнения задач необходимо наличие персонального компьютера.
Плюсы: Владение FastAPI в дополнение к традиционным стекам на базе Django
Что еще: Изучение нескольких фреймворков для понимания паттернов проектирования серверной части
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Курс охватывает разработку серверной логики веб-приложений с проектированием API и сопровождением баз данных. В программе используются Python, Django, FastAPI, PostgreSQL, Docker и Git.
Для кого: Подойдёт тем, у кого нет опыта программирования и стоит задача перейти в Backend для проектирования логики серверных приложений.
Результат: Telegram bot, REST API сервис, веб-приложение на Django c базой данных, модуль аналитической обработки данных через Pandas.
Важно знать: Для работы со средами разработки необходимо наличие ПК под управлением ОС Windows, macOS или Linux, а также стабильное интернет-соединение.
Плюсы: Применение FastAPI для разработки асинхронных высокопроизводительных сервисов.
Что еще: Системный подход к проектированию архитектуры API и работе с серверными инфраструктурными инструментами.
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Помощь с трудоустройством
Предусмотрена помощь в составлении резюме и карьерное консультирование, приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах.
Сертификат
Сертификат OTUS выдаётся при полной оплате курса, в нём указано количество выполненных домашних заданий, а также тема проектной работы, если она была защищена.
Особенности: JavaScript, TypeScript, React, Node.js, PostgreSQL. Настройка архитектуры клиент-сервер и CI/CD
Для кого: Владение фронтенд-технологиями, нужно научиться проектировать серверную часть для реализации сквозной логики разработки
Результат: Разработка полнофункционального web-приложения: проектирование API, интеграция серверной бизнес-логики с клиентским интерфейсом, организация взаимодействия с базами данных
Важно знать: Обязательным условием является наличие опыта работы с языком программирования JavaScript.
Плюсы: В рамках разработки полностековых решений рассматривается применение инструментов контейнеризации и автоматизации деплоя.
Что еще: Систематизация взаимодействия между фронтенд-компонентами и серверной инфраструктурой в единой экосистеме
Особенности: Программа охватывает backend-разработку на Python с нуля до уровня Junior. Слушатели изучают Django, Flask, FastAPI, базы данных, Docker и Git, а также получают помощь в трудоустройстве.
Для кого: Новички, желающие начать карьеру в бэкенд-разработке, и специалисты, стремящиеся углубить знания в серверной разработке.
Результат: Дипломный проект, отражающий все полученные знания и навыки.
Важно знать: Курс рассчитан на новичков, предварительные знания не требуются.
Что еще: Карьерные специалисты оказывают помощь в трудоустройстве, включая оформление резюме и портфолио, подготовку к собеседованиям и доступ к вакансиям партнёров.
Особенности: TypeScript, Node.js, NestJS, Docker, PostgreSQL. Проектирование серверной архитектуры, работа с БД и тестирование
Для кого: Базовое знание JavaScript и вёрстки, нужно освоить серверную разработку и интеграцию с базами данных
Результат: RESTful API для сервиса доставки заказов, система авторизации с использованием JWT, интеграция с PostgreSQL и MongoDB, real-time логика на WebSockets, Unit-тестирование кода
Важно знать: Для старта необходимо уверенное знание синтаксиса JavaScript, а также основ работы с командной строкой.
Плюсы: Применение NestJS в сочетании с принципами модульной архитектуры для масштабируемых серверных систем
Что еще: Программа предлагает архитектурный подход к backend-системам с использованием TypeScript и фреймворка NestJS.
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Объем практики: 75%
ПрактикаДомашние заданияПробный периодЧатДля продвинутыхОбучение с ментором
До старта курса полезно освоить базовые концепции, которые школы часто подразумевают, но не объясняют с нуля. Это работа с командной строкой терминала: навигация по файловой системе, запуск скриптов, управление процессами. Также нужен базовый уровень английского для чтения документации — интерфейсы IDE, сообщения об ошибках и описания библиотек написаны на английском.
Математика в объёме школьной программы достаточна для большинства backend-задач. Дискретная математика и теория алгоритмов потребуются позже, при изучении структур данных, но не на старте. Умение работать с Git — создавать репозитории, коммитить изменения, работать с ветками — обычно входит в программу, но предварительное знакомство ускорит обучение.
Стандартная траектория начинается с одного языка программирования и закрепления базовых конструкций: переменные, циклы, функции, работа с коллекциями. Следующий этап — базы данных: SQL-запросы, проектирование таблиц, понимание связей между сущностями. Без этого слоя невозможно двигаться дальше, потому что любой backend хранит и обрабатывает данные.
Затем изучают HTTP-протокол и создание REST API: маршруты, методы запросов, коды ответов, аутентификация. После этого добавляется работа с фреймворком выбранного языка — Django, Spring, Express или другим. Контейнеризация через Docker и развёртывание приложений на сервере завершают базовый стек. Нарушение этого порядка — например, попытка изучать микросервисную архитектуру до понимания монолитного приложения — создаёт пробелы, которые проявляются на собеседованиях.
Первая типичная ошибка — пропускать этап написания SQL-запросов вручную и сразу полагаться на ORM-библиотеки. В результате разработчик не понимает, какие запросы генерирует ORM, и не может оптимизировать медленные операции с базой данных. Вторая ошибка — игнорирование тестирования: юнит-тесты и интеграционные тесты пишутся для каждого модуля, а не «когда будет время».
Третья ошибка — хранение конфигураций и секретных ключей прямо в коде вместо использования переменных окружения. Это приводит к утечкам данных при публикации репозитория. Четвёртая — отсутствие логирования: без структурированных логов невозможно найти причину сбоя на рабочем сервере. Пятая — пренебрежение документацией API: если эндпоинты не описаны, фронтенд-разработчики и мобильная команда не смогут интегрироваться с вашим сервисом.
Backend-разработчик работает преимущественно с данными, бизнес-логикой и инфраструктурой, а не с визуальным интерфейсом. Типичные задачи: спроектировать схему базы данных для нового функционала, написать API-эндпоинт, настроить обработку платежей, реализовать очередь фоновых задач, оптимизировать медленный SQL-запрос, настроить кэширование через Redis.
В отличие от фронтенда, где результат виден сразу в браузере, backend-разработчик проверяет работу через тесты, логи сервера и инструменты вроде Postman для отправки HTTP-запросов. Взаимодействие с пользователем опосредованное: вы создаёте контракт данных, а фронтенд-команда отображает их в интерфейсе. Это означает, что значительная часть рабочего времени уходит на согласование форматов данных и версионирование API.
Проверьте три слоя программы. Первый — работа с базами данных: курс должен включать не только SELECT-запросы, но и индексы, транзакции, миграции, а также знакомство с NoSQL-решениями. Второй — развёртывание: если программа заканчивается запуском приложения на локальной машине без Docker, CI/CD и облачного хостинга, выпускник не сможет работать в реальной команде, где код доставляется на сервер через пайплайн.
Третий слой — безопасность: обработка SQL-инъекций, XSS, CSRF, настройка CORS, хэширование паролей, работа с JWT-токенами. Эти темы отсутствуют в устаревших программах. Также обратите внимание на формат код-ревью: если преподаватель проверяет код и указывает на ошибки архитектуры, а не только на синтаксис, это признак сильной программы. Дипломный проект должен быть развёрнут на публичном сервере, а не существовать только на локальном компьютере.
Первый шаг — опубликовать дипломный проект на GitHub с подробным README: описание архитектуры, инструкции по запуску через Docker, список использованных технологий. Это заменяет портфолио, потому что у начинающего backend-разработчика нет публичных интерфейсов, которые можно показать.
Второй шаг — создать собственный pet-проект, решающий реальную задачу: бот для уведомлений, API для учёта расходов, сервис сокращения ссылок. Ключевое отличие от учебного проекта — вы сами определяете требования и сталкиваетесь с проблемами масштабирования, которые не моделируются в курсе. Третий шаг — участие в open-source: найти репозиторий с хорошими first-issue-задачами и отправить pull request. Это демонстрирует умение читать чужой код, работать с чужой кодовой базой и проходить код-ревью — навыки, которые проверяют на технических собеседованиях.
Насколько полезной была информация?
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
