AI-first разработка на Python от Karpov Courses

AI-first разработка на Python от Karpov Courses
Соберете и настроите свою профессиональную среду для разработки с агентами: от написания кода до ревью, автотестов и проверки безопасности.
1 мес. Сертификат Для новичков
Что входит
Персональный наставник Разбор ошибок и обратная связь лично
Вебинары и живые лекции Живое общение и ответы на вопросы
Уроки в видеоформате Смотрите в удобном темпе, пересматривайте
Практика на реальных задачах Соберёте портфолио из настоящих проектов
Домашние задания с проверкой Закрепляете навык, преподаватель проверяет
Сообщество студентов Поддержка и нетворкинг с одногруппниками
4 часа в неделю Совместимо с работой
Обновлено 11 августа

Программа курса · 12 модулей

01 Настраиваем всё, что нужно для работы: VS Code, Python, uv, Docker, git, линтеры и проверку типов. К следующему шагу приходим с готовым окружением.
02 Поднимаем приложение с правильной архитектурой и базой в Docker, ставим и настраиваем Alembic — систему миграций, которая держит схему БД под контролем. Забираешь готовый шаблон под масштабирование.
03 Хранение API-ключей, защита от утечек в git, проверка зависимостей на уязвимости и контроль безопасных паттернов в коде, который пишет агент.
04 Подключаем AI-агента в VS Code к OpenRouter и получаем доступ ко всем топовым моделям — GPT, Claude, DeepSeek, Qwen и другим — через один ключ.
05 Прогоняем одну задачу через разные модели и анализируем: какая аккуратнее пишет код, какая лучше в тестах, у какой лучшее соотношение цена/качество.
06 На одной модели показываем, как работает агент без правил: он тянется к фреймворкам и паттернам, на которых больше всего обучен, — а это почти никогда не совпадает со стандартами твоей команды.
07 Собираем правила проекта, регламенты по коду и архитектуре, набор навыков под типовые задачи — и агент начинает работать по стандартам команды, а не по собственным догадкам.
08 Настраиваем линтеры и форматирование так, чтобы они срабатывали на каждом коммите агента: грязный код физически не проходит в репозиторий.
09 Учим агента писать unit- и integration-тесты по алгоритму и измеряем покрытие — это страховка от того, что завтра агент сломает работающий код.
10 На живом проекте проходим полный цикл: новая фича, исправление бага, срочный хотфикс, оформление merge request.
11 Запускаем отдельного агента на проверку кода по чеклисту архитектуры, типизации и читаемости — получаем отчёт с конкретными замечаниями.
12 Запускаем скрипт, который по истории коммитов показывает цифрой, какая часть кода написана агентом, а какая — разработчиком.

Готовы освоить профессию?

Запись и оплата — на сайте школы. За весь курс: 12 000 ₽

Записаться

Промокоды

1 Нажмите «Получить» — код скопируется, откроется сайт школы · 2 Заполните заявку на сайте школы — это засчитывает скидку · 3 Введите код в поле при оформлении, если поля нет — назовите менеджеру
Лучшее предложение

​Скидка 5%

Скидка 5% на курсы по промокоду на все курсы (не распространяется на курс ML ENGINEERING: ИТМО AI TALENT HUB)

О школе

Karpov Courses
С 2020 года

Karpov.Courses — российская онлайн-школа, сфокусированная на аналитике данных и Data Science. Основана в 2020 году командой опытных аналитиков — Анатолием Карповым (бывшим ведущим аналитиком ВКонтакте и Mail.Ru Group, руководителем команды аналитики в бизнес- и рекламном направлении), Бесланом Курашовым и Михаилом Серегиным. Все основатели — практики с реальным опытом в крупнейших российских IT-компаниях. Через школу уже прошли более 50 000 учеников.

Специализация школы — аналитика данных. В каталоге: аналитик данных с нуля, hard-аналитика для продвинутых, машинное обучение, SQL, Python для анализа данных, A/B-тестирование, статистика, работа с big data. Одна из сильных сторон — симулятор аналитика данных, где ученики работают с реальными бизнес-процессами: запросы к базе, анализ показателей, принятие решений на данных. Это ближе к реальной работе аналитика, чем классические видеолекции.

Что учесть перед покупкой. Karpov.Courses — нишевая школа для тех, кто идёт именно в аналитику данных или Data Science. Для программирования (бэкенд, фронтенд), дизайна, маркетинга школа не подходит. Зато в своей нише даёт одну из самых глубоких подготовок на русскоязычном рынке: обучают практики, которые реально работают с данными в крупных компаниях, не академические лекторы. Требуется серьёзная вовлечённость — 10–15 часов в неделю, без регулярных занятий программу не пройти. Зато выпускники получают реальные навыки, востребованные в индустрии: middle-аналитик данных в России получает 150 000–250 000 ₽, senior — от 300 000 ₽.

AI-first разработка на Python
12 000
Рассрочка от 704 ₽/мес на 24 месяца
Записаться
Запись и оплата — на сайте школы. За весь курс: 12 000 ₽
Промокод скопирован