Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, Git, Selenium, Pandas. Работа с API и автоматизация задач. Обучение на основе прикладных проектов
Для кого: Без опыта в программировании, цель — автоматизация поиска информации и первичная аналитика с помощью Python
Результат: Telegram-бот, автоматизированный парсер данных, аналитическая модель на Pandas, визуализация метрик в Matplotlib, SQL-скрипты для работы с БД
Важно знать: Наличие персонального компьютера с доступом в интернет для установки Python, PostgreSQL и сопутствующих библиотек
Плюсы: Применение библиотек автоматизации Selenium и BeautifulSoup для извлечения данных в сочетании с SQL-запросами
Что еще: Интеграция инструментов работы с базами данных и методов визуального представления информации
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах.
Занятий: 21 модуль, 62 практических задания
Объем практики: 75%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияБессрочный доступЧатДля начинающих
Особенности: Django, React, PostgreSQL, Docker. Full-cycle web development, REST API integration, containerized deployment
Для кого: Без опыта в IT, нужно научиться создавать веб-приложения от проектирования базы данных до развертывания на сервере
Результат: Маркетплейс с REST API и фронтендом на React; асинхронный функциональный Telegram-бот; спроектированная БД в PostgreSQL; CI/CD пайплайн в Docker
Важно знать: Интенсивный график с регулярным выполнением домашних заданий, требуется стабильный доступ к сети для работы с инструментами контейнеризации
Плюсы: Навык настройки связки Nginx, Docker и Celery для реализации асинхронного взаимодействия в веб-сервисах
Что еще: Связь серверной логики с клиентским интерфейсом через REST API
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Объем практики: 80%
Свое портфолиоПрактикаПробный периодДля начинающих
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Сертификат
Диплом или сертификат установленного образца.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, Django, PostgreSQL, Docker, Redis, CI/CD. Практическое проектирование API с деплоем на облачные серверы в рамках учебных модулей
Для кого: Новичок без опыта программирования, нацеленный на создание серверной логики, управление базами данных и автоматизацию доставки кода в облачную инфраструктуру
Результат: Агрегатор кулинарных рецептов, сервис отзывов с API, реализованная архитектура с использованием Docker-контейнеров, настроенные CI/CD процессы
Важно знать: Требуется готовность уделять обучению от 15–20 часов в неделю. Фронтенд-компоненты рассматриваются поверхностно, основная нагрузка сфокусирована на логике бэкенда
Плюсы: Опыт настройки CI/CD и контейнеризации в сочетании с развертыванием в облаке, что перекрывает требования младших специалистов по эксплуатации
Что еще: Интеграция серверных приложений с инфраструктурой Yandex Cloud и настройка автоматизированного конвейера тестирования и деплоя
Формат: Работа на тренажерах.
Занятий: от 20 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаПробный периодДля начинающих
Для кого: Пользователи без опыта в программировании, планирующие создание серверной и клиентской части веб-проектов с нуля
Результат: Разработка многостраничного веб-приложения, проектирование REST API, настройка взаимодействия с базами данных PostgreSQL, развертывание проекта через Docker
Важно знать: Работа с командной строкой Linux, установка сред разработки, регулярное выполнение практических заданий в IDE
Плюсы: Применение контейнеризации Docker в рамках базового обучения, сокращающее путь от разработки к деплою
Что еще: Базовая инженерная подготовка по стеку Django с упором на серверную архитектуру
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах.
Занятий: 3-5 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля продвинутых
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 о дополнительном образовании.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: AsyncIO, PostgreSQL, Docker, microservices, system architecture for scalable backend development and distributed computing in Python applications
Для кого: Базовые пользователи стека, которым необходимо научиться проектировать высоконагруженные системы и внедрять микросервисную архитектуру
Результат: Реализация сервиса с асинхронной обработкой запросов, настройка интеграции брокеров очередей для распределенных систем, полное покрытие функционала модульными тестами, оптимизация SQL-запросов и контейнеризация приложений через Docker
Важно знать: Требуется подтвержденный опыт написания кода на языке Python для успешного старта обучения
Плюсы: Экспертиза в построении распределенных микросервисных систем с использованием брокеров событий RabbitMQ и Kafka
Что еще: Переход от написания функциональных скриптов к проектированию промышленных масштабируемых систем через асинхронность и очереди
Формат: Работа на тренажерах.
Занятий: от 15-20 часов в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Помогают создать резюме, познакомят с представителями компаний-работодателей.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца, сертификат SkillFactory.
Стажировка
Возможность стажировки в компаниях-партнерах.
Возврат средств
SkillFactory полностью возвращает деньги за курс, если вы еще не начали обучение. В обратном случае, возвращаются денежные средства за вычетом той части, которую вы уже прошли.
Особенности: Python, Django, PostgreSQL, REST API, Docker, Git. Практическая работа с базами данных и серверной частью веб-приложений
Для кого: Отсутствие опыта в программировании, потребность в систематизации навыков создания серверной логики для веб-сервисов
Результат: RESTful API для обработки данных, взаимодействие с базой данных через ORM, реализация системы авторизации пользователей, веб-приложение на Django
Важно знать: Ежедневная работа с кодом для усвоения синтаксиса и принципов ООП
Плюсы: Интеграция Django REST Framework с аутентификацией и управлением запросами
Что еще: Архитектурный подход к проектированию серверных приложений с использованием ORM
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты
Занятий: 9 модулей, 187+ часов занятий практикой
Объем практики: 70%
Доп расходы: Отсутствуют
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовБессрочный доступПробный периодЧатДля начинающих
Особенности: Python, Django, PostgreSQL, Linux, Docker, Git. Фокус на промышленной разработке веб-сервисов, модульном тестировании через Pytest и архитектуре MVC
Для кого: Студент без опыта в программировании, стремящийся к работе над серверной частью приложений и системному пониманию архитектуры ПО
Результат: Реализация CLI-утилит для анализа файлов, API-сервисов на Django с интеграцией PostgreSQL, полноценное веб-приложение с системой авторизации и MVC-архитектурой
Важно знать: Требуется регулярная работа над кодом 1–2 часа в день для усвоения материала и выполнения упражнений в полноценной среде разработки
Плюсы: Сильные навыки в написании unit-тестов и отладке кода, что критично для командного взаимодействия и поддержки Enterprise-решений
Что еще: Фундаментальный подход к чистоте кода и автоматизированному тестированию, обязательное соблюдение стандартов оформления кода (PEP 8)
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах, проверочные тесты
Занятий: 330+ упражнений, 4 проекта в портфолио
Объем практики: 90%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияБессрочный доступПробный периодЧатДля начинающих
Особенности: Django 3, Python, PostgreSQL, HTML, Bootstrap. Реализация серверной логики, работа с объектно-реляционным отображением и верстка интерфейсов.
Для кого: Базовое понимание алгоритмов и синтаксиса Python, наличие задачи по созданию полнофункциональных веб-приложений с серверной логикой.
Результат: Функциональный веб-сайт с системой управления контентом (CMS), пользовательской авторизацией, интеграцией базы данных и панелью администратора.
Важно знать: Требуется установленный интерпретатор и базовое понимание работы командной строки. Используемая версия Django 3 может иметь отличия от актуальных LTS-релизов.
Плюсы: Методология настройки связки серверного обработчика с базой данных PostgreSQL для обеспечения целостности данных.
Что еще: Построение архитектуры серверной части с использованием ORM для взаимодействия с реляционными базами данных.
Формат: Видеоуроки в записи
Занятий: 75 уроков
Объем практики: 70%
Доп расходы: Расходы отсутствуют, используются инструменты с открытым исходным кодом.
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовДля начинающих
Особенности: Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch. Продуктовая аналитика, машинное обучение и построение прогнозных моделей. Практический интенсив
Для кого: Отсутствие опыта в аналитике, потребность в получении навыков работы с данными через регулярную практику и формирование прикладного портфолио
Результат: Прогнозные модели для бизнес-задач, отчеты по продуктовой аналитике, классификаторы изображений, системы обработки текстов, итоговый проект полного цикла
Важно знать: Интенсивный режим обучения с ежедневными задачами. Отбор на программу проходит через входной тест и обязательную подготовку
Плюсы: Владение стеком для интеграции прогнозных моделей в прикладные бизнес-процессы (End-to-End ML-пайплайны)
Что еще: Техническая подготовка по созданию полного цикла обработки данных от сбора до развертывания прогнозной модели
Формат: Лекции онлайн, воркшопы
Занятий: 600 часов работы с преподавателем
Объем практики: 90%
Свое портфолиоДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
Особенности: Python, Django, PostgreSQL, Docker, Git. Реализация серверной архитектуры и API
Для кого: Без опыта в программировании, цель перехода в серверную разработку через создание логики веб-приложений
Результат: Реализация архитектуры REST API, создание интерфейсов взаимодействия с базами данных, настройка асинхронной обработки задач через фоновые процессы
Важно знать: Наличие персонального компьютера с операционной системой Windows 10/11, macOS или Linux и стабильным интернет-соединением
Плюсы: Практический опыт внедрения Celery и паттернов асинхронной обработки задач в связке с Redis
Что еще: Архитектурная работа с серверной частью приложения и последовательная интеграция внешних сервисов
Особенности: Научитесь работать с файлами, модулями и стандартными библиотеками, овладеете основами объектно-ориентированного программирования и принципами проектирования кода
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.
Особенности: Python, Pytest, Selenium, Playwright, API testing. Модульная архитектура автотестов на основе паттерна Page Object. Проектная методология
Для кого: Пользователи с базовыми навыками работы в IT, желающие трансформировать ручные проверки в автоматизированные сценарии
Результат: Набор автоматизированных тестов для веб-интерфейсов, функциональный фреймворк для API-тестирования, интеграция тестовых отчетов через Allure
Важно знать: Требуется наличие персонального компьютера с возможностью запуска виртуальных сред и Docker-контейнеров
Плюсы: Переход от классического Selenium на Playwright в связке с API-тестированием создает преимущество при работе с одностраничными веб-приложениями
Что еще: Самостоятельное проектирование и сборка фреймворков для тестирования на основе паттерна Page Object
Формат: Работа на тренажерах, видеоуроки в записи.
Объем практики: 75%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля продвинутых
Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, Pandas, NumPy, анализ данных, регулярные проектные задачи, Git, работа с библиотеками визуализации
Для кого: Отсутствие опыта в IT, необходимость освоить методологию сбора и интерпретации данных для обоснования принимаемых решений
Результат: Четыре проекта в GitHub: анализатор логов, модель для прогнозирования оттока пользователей, анализ торговых показателей, интерактивный дашборд
Важно знать: Система обучения требует написания программного кода с первого дня, теория подается минимально необходимыми модулями для решения прикладных задач
Плюсы: Умение связывать написание SQL-запросов с дальнейшей программной обработкой результатов в Python, что выделяет специалиста на фоне пользователей BI-инструментов
Что еще: Инженерный подход к обработке данных через написание кода, исключающий зависимость от визуальных инструментов без программной базы
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах, проверочные тесты
Особенности: Python, Pandas, Matplotlib, SQL. Скрипты для обработки массивов, визуализация данных, проектирование запросов, отладка кода
Для кого: Нужна автоматизация рутинных задач, работа с массивами данных и построение отчетности, а также использование SQL для извлечения информации из баз данных
Результат: Аналитические скрипты для обработки данных, визуализации графиков, автоматизированные отчеты, структурированные запросы к реляционным базам данных
Важно знать: Требуется наличие персонального компьютера для установки среды разработки и интерпретатора
Плюсы: Навык интеграции Python-скриптов с SQL-запросами для реализации базовых процессов обработки данных (мини-ETL)
Что еще: Комбинирование основ программирования с библиотеками для первичного анализа и визуализации данных
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах.
Занятий: 5–6 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля продвинутых
Особенности: Python, SQL, Power BI, Tableau, A/B-тестирование в рамках анализа бизнес-метрик
Для кого: Нулевой опыт в программировании, потребность в инструменте для принятия бизнес-решений на основе количественных показателей
Результат: Дашборды в Power BI/Tableau, SQL-запросы для агрегации данных, скрипты на Python для анализа воронки продаж, кейс по A/B-тестированию
Важно знать: Требуется владение табличными процессорами на базовом уровне. Программа сфокусирована на прикладных задачах без глубокого изучения математической теории
Плюсы: Умение соединять разрозненные источники данных через SQL для подготовки инфраструктуры отчетов
Что еще: Систематизация процесса обработки данных: от выгрузки БД до визуализации отчетов
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, воркшопы.
Занятий: 2-3 занятия в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Особенности: Освойте Excel, SQL, Python, Power BI и нейросети для анализа данных. Практикуйтесь на 91 задании и 6 проектах. Актуальная программа 2026 года.
Для кого: Специалистам, работающим с данными, желающим расти в карьере, новичкам в аналитике, руководителям и тимлидам.
Результат: 6 проектов
Важно знать: Лицензия на осуществление образовательной деятельности выдана Департаментом образования и науки города Москвы.
Плюсы: Применение нейросетей (ChatGPT) для автоматизации рутинных задач в Excel и Google Таблицах, а также для работы с кодом.
Что еще: Актуальная программа, обновленная под требования работодателей в 2026 году, с фокусом на практические навыки и реальные бизнес-задачи.
Особенности: SQL, Python (Pandas/Scikit-learn), BI-инструменты. Интерактивная визуализация, статистический анализ и моделирование продуктовых метрик
Для кого: Без опыта в аналитической среде, нужно научиться обрабатывать массивы данных, визуализировать отчетность и проверять продуктовые гипотезы статистическими методами
Результат: BI-дашборд с системой визуализации, SQL-скрипты для автоматизации выгрузок, прогнозные модели оттока пользователей на Python, отчет с анализом результатов A/B-тестирования
Важно знать: Для обучения требуется установленное ПО, включая актуальные версии MS Excel и интерпретатор Python (рекомендуется Anaconda или аналогичные среды)
Плюсы: Прикладное использование Window functions в SQL совместно с методами Data Storytelling для презентации результатов стейкхолдерам
Что еще: Алгоритмический подход к очистке и подготовке данных для формирования управленческой отчетности
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, воркшопы.
Занятий: 2-3 занятия в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
