Цель: настроенный Git, знание альтернатив и понимание основных терминов

Теория (0,8 академ. ч):

• Создание аккаунта и настройка Github.
• Настройка SSH.
• Базовые знания про память и процессор.
• Рассказ про компиляторы и интерпретаторы.

Практика (1 академ. ч):

• Создать новый репозиторий.
• Описать в READ.ME его цель.
• Запушить на Github.
• Сделать настройки видимости репозитория.

Цель: полностью настроенная инфраструктура (управление зависимостями, управление версиями, виртуальные среды).

Теория (0,7 академ. ч):

• Первые программы из IDE или из файла.
• IDE: Visual Studio Code, преимущества и настройка, альтернативы.
• PyCharm — Idea.
• PEP8.
• linter стандарты кода.

Практика (14 академ. ч):

• Скачать с Github проект.
• Сделать VE через PIPENV.
• Установить зависимости и запустить.
• Воспользоваться Poetry вместо PIPENV, использовать внутри IDE.
• Автоматическая проверка линтерами.

Цель: научиться писать простейшие программы, решать элементарные задачи, правильно применять типы данных.

Теория (1,6 академ. ч):

• Переменные и встроенные типы.
• Структуры данных.
• Строки и форматирование.
• Словари и множества.
• Comprehensions, lambda, filter, map, collections.

Практика (12 академ. ч):

• Модифицировать примеры.
• Работа с библиотеками: подключить, задействовать функции.
• Рекурсивный обход словарей и обход графов сложные фильтрации, вложенные сomprehensions.
• Валидатор скобок.

Цель: разобраться в терминах, научиться писать юнит-тесты и полностью покрывать тестами свои решения.

Теория (0,6 академ. ч):

• Основы тестирования: unittest, pytest, сoverage.

Практика (14 академ. ч):

• Покрыть тестами предыдущие задания, которые запушены на Github, и проверить через Coverage.
• Настроить Github actions на тесты и Coverage.

Цель: разобраться в стандартных вопросах и общих принципах работы с сетью.

Теория (1,5 академ. ч):

• Что такое ОС, процесс и поток, GIL, Linux\POSIX, файловая система.
• Работа с сетью в ОС.

Практика (14 академ. ч):

• Повторить и модифицировать примеры использования.
• Работа с генератором случайных строк в файл.
• Чтение файла, сортировка строк, написание файла.
• Ускорение генератора строк с помощью multiprocessing.

Цель: разобраться в стандартных вопросах, научиться пользоваться наследованием и написать простейшую программу на Qt.

Теория (3,4 академ. ч):

• Основы ООП: наследование, полиорфизм, MRO.
• ООП в Python.
• PyQt widgets.
• Обзор технологии QML: сравнение с JavaScript, обсуждение MVC, разделения frontend и backend.

Практика (20 академ. ч):

• Повторить и модифицировать примеры использования.
• Написать простейшее приложение в 6-10 элементов.
• Переписать предыдущий пример с widgets на QML.

Цель: научиться использовать pygame и закрепить предыдущие знания.

Теория (0,7 академ. ч):

• Поиск примеров на Github.
• Запуск, демонстрация без разбора кода.

Практика (3 академ. ч):

• Расширить функциональность того, что написали.
• Написать меню с кнопками и своим курсором.

Цель: разобраться, что такое SQL, какие бывают типы хранилищ и инструменты.

Теория (0,9 академ. ч):

• Основы SQL.
• Виды хранилищ и баз данных.
• Обзор самых популярных инструментов.
• ORM общие сведения, CRUD.
• Active Record vs Data Mapper.

Практика (2 академ. ч):

• Доработать код из урока.
• Соединить результат практики из этого модуля и из урока про работу с сетью.

Цель: разобраться, как работают боты и что такое API.

Теория (0,5 академ. ч):

• Что такое API, читаем документацию.
• Качаем библиотеку, пробуем простой пример.
• Пишем своего простого бота, типа запрос с Ютуба или из Википедии.

Практика (15 академ. ч):

• Соединить результат предыдущей практики с ботом.
• Написать своего бота с кнопками в Telegram.

Цель: разобраться, как пишутся сайты и веб-сервисы, какие есть протоколы и инструменты проектирования API.

Теория (0,8 академ. ч):

• Что такое web и с чем его едят.
• Место Python в web, обзор фреймворков.
• Как проектировать: ApiFirst, стили проектирования, OpenAPI.
• SOAP, RPC.

Практика (6 академ. ч):

• Работа над итоговым проектом.

Цель: научиться писать бэкенд на Django.

Теория (0,9 академ. ч):

• Основы Django: подключение БД, настройка Hello World.
• Проектируем API для бэкенда.
• Подключаем DRF.
• Создаем контроллер для постов.

Практика (15 академ. ч):

• Написать контроллер для комментариев и тесты для контроллеров.
• Дописать систему диалогов (ответов) в комментариях.
• Добавить авторизацию.

Необходимый минимум теории (3 академ. ч) и 67 практических заданий (32 академ. ч):

• Философия командной разработки.
• Популярные хостинги разработки ПО.
• Основы Git.
• Практики использования Git в командах.
• Личная конфигурация Git для удобной работы.

Знания и навыки, которые необходимы, чтобы научиться обращаться с операционной системой Linux (7 академ. ч теории и 40 академ. ч практики):

• Введение.
• Как подключиться к серверу по SSH.
• Основы работы с ОС (права, команды). Как работать с сервером. Как копировать файлы, папки.
• Разбор системных служб. Как функционирует Linux.
• Основы работы сети.
• Как установить необходимое ПО на сервер.
• Как вручную развернуть свой сайт.
• Виртуализация, виртуальные машины и их особенности.
• Возможные проблемы сервера, их диагностика и методы устранения.
• Оптимизация сервера.
• Основное о Docker-контейнеризации.
• Работа с Git.

Максимум практических знаний о Docker. От основ до запуска приложения в Docker и работы с образами на продвинутом уровне (15 академ. ч. теории и 88 академ. ч. практики):

• Введение в Docker.
• Основные команды и абстракции Docker. CLI. Общая схема работы Docker.
• Docker и хранение данных.
• Docker-compose файл.
• Docker и CI/CD.
• Сеть в Docker.
• Docker под капотом.
• Особенности использования Docker с различными языками программирования, в том числе с компилируемыми языками.
• Логирование и мониторинг Docker контейнеров.
• Продвинутая работа с образами. Настройка собственного Registry.
• Безопасность в Docker.
• Аналоги Docker.
• Оркестрация Docker. Kubernetes, Docker SWARM. Различия, фичи, для чего оно нужно.