Курс Python-розробник

2 спеціалізації на вибір

Data Science & Machine Learning та Software Engineering
Допомога в працевлаштуванні

Від складання резюме до успішної співбесіди
5 проєктів у портфоліо

Індивідуальні та командні, що покажуть ваш рівень навичок роботодавцю
70% практики

Навчання через практичні завдання з підтримкою ментора

Python — найбільш поширена мова програмування

Python посідає перше місце в рейтингу популярності мов програмування TIOBE. А програмістів на Python шукають Нова Пошта, Kyivstar, Rozetka, Boeing та інші топові компанії.

Опануйте
мову, яку використовують усюди

В аналізі даних та ШІ

Саме на Python сьогодні працює більшість нейромереж та бібліотек для візуалізації та аналізу даних.
У веб-розробці

На Python пишуть серверну частину сайтів та вебзастосунків, програмують нейромережі, системи “Розумний дім” та інші розумні пристрої.
В чат-ботах

На Python розробляють чат-боти для автоматизації взаємодії з користувачами та інші інтелектуальні системи спілкування.

Заробіток буде зростати разом із досвідом

За даними DOU, середня зарплата Phyton-розробника в Україні в 2024 році — $2850 на місяць

$0

Junior

рік досвіду
$0

Middle

1-3 роки досвіду
$0

Senior

5+ роки досвіду

Ваше резюме після
навчання Рython на курсі

Посада

Python-розробник

Навички

Працюю з базовими алгоритмами та типами даних в Python
Розуміюсь на принципах ООП
Працюю з системами черг задач та брокерами повідомлень, на кшталт RabbitMQ
Автоматизую розгортання застосунків з Docker
Знаю SQL, працюю з базами даних та API сторонніх сервісів
Працюю з фреймворками Django та FastAPI
Розумію принципи роботи протоколів HTTP, HTTPS та WebSockets
Користуюсь системою контроля версій Git для спільної розробки та налаштування CI/CD

Інструменти

Та 5 проєктів у портфоліо

1/8 Python Core

Чат-бот - майстер персонального часу

Створите консольний бот для керування контактами та запам'ятовування важливих дат
2/8 Data Science & Machine Learning

AI Vision - застосунок класифікації зображень

Створите ШІ модель, яка автоматично визначатиме, що саме зображено на завантаженому зображені.
3/8 Data Science & Machine Learning

Класифікатор токсичності коментарів

Створите ШІ модель, яка автоматично визначає рівень токсичності коментарів для швидкого модерування контенту і безпечного спілкування користувачів.
4/8 Data Science & Machine Learning

Передбачення поведінки клієнта

Створите ШІ модель, яка передбачає ймовірність того, що клієнт перестане користуватися послугами телекомунікаційної компанії.
5/8 Software Engineering

Веб-сайт «Цитати дня»

Створите сервіс для зберігання та управління колекцією цитат, що дозволяє користувачам реєструватися, додавати цитати з авторами, а також шукати висловлювання за тегами.
6/8 Software Engineering

CRM-система для особистих контактів

Створите застосунок, який дозволяє зберігати контактну інформацію, шукати контакти за параметрами та забезпечувати безпечну взаємодію користувачів із сервісом.
7/8 Software Engineering

Соціальна мережа для фотографів

Створите застосунок на кшталт Instagram, де користувачі можуть завантажувати фотографії, редагувати їх, залишати коментарі, а адміністратори – модерувати контент.
8/8 Software Engineering

Сервіс управління контактами

Створите сервіс, який допомагає користувачам зручно керувати контактами, нотатками, файлами та отримувати актуальні новини.

Отримайте детальну консультацію

щодо програми, формату навчання Рython та наших акційних пропозицій

Допомога в працевлаштуванні

1598 випускників успішно знайшли роботу в IT-cфері в 2024 році

Допоможемо скласти резюме та портфоліо
Підготуємо до проходження співбесід
Відкриємо доступ до партнерських вакансій

Де працюють випускники курсів GoIT

Допоможемо вам
досягнути кар’єрних цілей

+

Студентів успішно знайшли
роботу за останні 3 роки
%

Студентів працевлаштовуються
та починають брати замовлення
на фрілансі під час навчання
%

Випускників знаходяться
в нашій базі роботодавців

Програма курсу Python
актуальна запиту ринку

480 годин навчання
5 великих проєктів у портфоліо
Регулярно моніторимо ринок та оновлюємо курс

Python Core
- Модуль 1
  
  Вступ до Python
  - Синтаксис, змінні, типи даних, оператори
  - Вбудовані функції
  - Введення даних
  - Приведення типів
  - Робота з рядками та структури даних
  - Колекції: Списки, Словники, Множини, Кортежі
- Модуль 2
  
  Контроль потоку та функції
  - Умовні оператори, цикли
  - Умовне виконання
  - Тернарні операції
  - Умови у Python
  - Блоки інструкцій
  - Цикли: for та while
  - «Нескінченні цикли» та break, завершення ітерації за допомогою continue
  - Винятки
  - Функції, Створення та виклик функцій
  - Аргументи функції
  - Повернення результату
  - Локальні змінні
  - Global
  - Ключові аргументи
  - Змінна кількість параметрів
  - Контейнери для зберігання аргументів функцій
- Модуль 3
  
  Робота з датою, часом та розширена робота з рядками
  - Модулі datetime та time
  - Робота з датою і часом (datetime)
  - datetime
  - timedelta
  - timestamp
  - Перетворення в рядок і з рядка
  - Регулярні вирази та розширений робота з рядками
  - Спеціальні символи
  - Методи рядків, Пошук у рядку
  - Translate
  - Регулярні вирази
  - Функція search
  - Findall
  - Підстановка, sub
  - Складання регулярних виразів
- Модуль 4
  
  Робота з файлами та модульна система
  - Синтаксис, змінні, типи даних, оператори
  - Вбудовані функції
  - Введення даних
  - Приведення типів
  - Робота з рядками та структури даних
  - Колекції: Списки, Словники, Множини, Кортежі
- Модуль 5
  
  Функціональне програмування та вбудовані модулі Python
  - Можливості деяких вбудованих модулів Python
  - Генерація випадкових чисел
  - Контроль точності обчислень (decimal)
  - Можливості пакетів math, cmath
  - Робота за Collections: Іменовані кортежі, Counter, defaultdict, deque
  - Comprehensions: list, set, dict
  - Функціональне програмування
  - Функція як об'єкт першого класу
  - Області видимості (LEGB)
  - Замикання
  - Каррування
  - Декоратори
  - Ітератори/генератори (ключове слово yield)
  - Лямбда-функції (анонімні функції)
  - map
  - filter
- Модуль 6
  
  Основи роботи з класами
  - Основи ООП в Python
  - Визначення та створення класу
  - Створення об'єктів
  - Атрибути класу (поля та методи)
  - Конструктор класу
  - Наслідування
  - Розширене ООП в Python
  - Method Resolution Order (MRO).
  - Контейнери, створені за допомогою наслідування (UserList, UserDict, UserString).
  - Dataclasses
  - Власні винятки
  - Поліморфізм / Качина типізація
- Модуль 7
  
  Розширене Об'єктно-Орієнтоване Програмування в Python
  - Використання спеціальних методів для керування об'єктами
  - "Магічні" методи
  - Метод init
  - Методи str та repr
  - Методи getitem та setitem
  - Функтори, метод call
  - Інкапсуляція у Python (property, setter).
  - Функтори, Ітератори та Управління контекстом в Python
  - Створення власних менеджерів контексту
  - Створення об'єкта ітератора/генератора
  - Перевизначення математичних операторів
  - Перевизначення операцій порівняння
- Модуль 8
  
  Серіалізація та копіювання об'єктів в Python
  - Робота з таблицями CSV у Python
  - Робота з JSON та YAML файлами у Python
  - Серіалізація об'єктів в Python
  - Серіалізація об'єктів Python за допомогою pickle
  - Серіалізація об'єктів Python за допомогою json
  - Управління порядком серіалізації
  - Упакування за допомогою __getstate__
  - Розпакування за допомогою __setstate__
  - Копіювання та управління станом об'єктів
  - Створення копій об'єктів Python
  - Створення поверхневих копій об'єктів Python
  - Створення глибоких копій об'єктів Python
  - Управління порядком копіювання об'єктів Python
Навчальний проєкт

Чат-бот - майстер персонального часу

Створите консольний бот-помічник для керування контактами та запам'ятовування важливих дат
Python Data Science and Machine Learning
- Модуль 1
  
  Development. Poetry. Docker
  - Менеджер пакетів та віртуальних оточень pipenv.
  - Менеджер пакетів та віртуальних оточеннь poetry.
  - Налагодження програми
  - Логування програми
  - Форматування коду
  - Типізація в Python
  - Основи роботи з Docker
- Модуль 2
  
  Введення в SQL бази даних
  - Підключення до БД
  - Вступ до вивчення мови SQL
  - Робота з даними в SQL
  - Розширені техніки роботи з даними
  - Оптимізація та управління даними
  - Доступ до бази даних з Python
- Модуль 3
  
  Основи NoSQL на прикладі MongoDB
  - Вступ до вивчення NoSQL
  - Основи роботи з MongoDB
  - Робота з даними в MongoDB
  - Зміна документів
  - Робота з масивами
  - Робота з PyMongo
  - Основи Beautiful Soup
  - Парсинг HTML
- Модуль 4
  
  Знайомство з Data Science
  - Життєвий цикл проекту Data Science
  - Збір, очищення та підготовка даних
  - Дослідження даних
  - Створення моделі
  - Інтерпретація (Застосування)
  - Класифікація алгоритмів машинного навчання
  - Огляд різних типів алгоритмів
  - Середовище роботи
  - Встановлення бібліотеки NumPy
  - Вектори
  - Додавання/віднімання скаляра та вектора
  - Множення на скаляр
  - Додавання та віднімання двох векторів
  - Скалярний добуток
  - Базис векторів
  - Матриці. Множення матриць
  - Транспонування та зміна форми матриць в numpy
  - Одинична матриця
  - Обернена матриця
  - Властивості операцій з матрицями
  - Інші можливості в NumPy
  - Індексація
  - Основні типи даних (dtype) NumPy
  - Агрегування в NumPy
- Модуль 5
  
  EDA + основи статистики
  - Базові елементи статистики
  - Випадкова величина
  - Математичне очікування
  - Дисперсія, кореляція
  - Exploratory data analysis
  - Бібліотека pandas
  - Бібліотека Matplotlib
  - Бібліотека seaborn
  - Розгляд прикладів на практиці
  - Візуалізація статистичних показників
  - Підсумок EDA
- Модуль 6
  
  Класичне машинне навчання
  - Огляд бібліотеки Scikit-Learn
  - Алгоритми supervised learning
  - Постановка задачі
  - Елементи диференціювання
  - Ланцюгове правило
  - Метод градієнтного спуску
  - Огляд задач регресії
  - Лінійна регресія однієї змінної
  - Функція помилки
  - Навчання моделі
  - Реалізуємо її своїми руками
  - Лінійна регресія для функції багатьох змінних
  - Криві навчання
  - Перенавчання/недонавчання моделі
  - Регуляризація
  - Реалізація у бібліотеці Scikit-Learn
- Модуль 7
  
  Задача класифікації й оцінка роботи моделі
  - Постановка задачі класифікації
  - Поняття ймовірності
  - Математична модель
  - Функція втрат/помилок
  - Навчання логістичної регресії
  - Багатокласова класифікація
  - One-hot-coding
  - Розподіл даних на різні вибірки
  - Оцінка гіпотези
  - Метрики
  - Вибір моделі
  - Error analysis
  - Крос-валідація
  - Реалізація на Scikit-learn
- Модуль 8
  
  Інші алгоритми навчання з учителем
  - Метод опорних векторів
  - Класифікація
  - Особливості навчання
  - K найближчих сусідів
  - Bagging vs Boosting
  - Дерево вибору
  - AdaBoost
  - XGBoost
  - Випадковий ліс
- Модуль 9
  
  Навчання без учителя
  - Постановка задачі
  - K-means
  - PCA
  - Dimensionality reduction (T-SNE)
  - Anomaly Detection
  - Feature extraction
  - Ceiling Analysis (як покращити свою модель і над чим працювати далі)
- Модуль 10
  
  Рекомендаційні системи
  - Content Based Recommendations
  - Collaborative Filtering
  - Low Rank Martix Factorization
  - Бібліотека LightFM
- Модуль 11
  
  Нейромережі та глибоке навчання
  - Знайомство з бібліотеками pytorch та tensorflow
  - Операції з тензорами у вищезгаданих бібліотеках
  - Що таке гнейронні мережі?
  - Logistion Regression як NN
  - Будуємо найпростішу NN з одним hidden layer
  - Backpropagation
  - Параметри та гіперпараметри
- Модуль 12
  
  Підбір гіперпараметрів НМ
  - Повторюємо ключові аспекти
  - Train/Dev/Test sets
  - Bias/Variance
  - Regularization
  - Dropout
  - Model Pruning
  - Normalizing inputs
  - Gradient Vanishing/Exploding
  - Ініціалізація коефіцієнтів
  - Mini-batch GD
  - Наявні алгоритми оптимізації
  - Огляд функцій активації
- Модуль 13
  
  Згорткові нейронні мережі
  - Computer Vision
  - Edge Detection
  - Convolution
  - Padding
  - Simple CNN
  - Pooling Layer
  - Examples of CNN
  - ResNet
  - 1x1 convolution NN
  - Data Augmentation
  - Object Detection
  - YOLO (Optional)
  - One shot learning
  - Triplet Loss
  - Style Transfer (Optional)
- Модуль 14
  
  Моделі дослідження числових рядів
  - Recurrent Neural Network Model
  - Backpropagation
  - Different types of RNNs
  - Gradient Vanishing with RNNs
  - GRU
  - LSTM
  - Bidirectional RNN
  - Deep RNN
- Модуль 15
  
  Класичні приклади нейромереж та основи NLP
  - Transfer Learning
  - Word Embeddings
  - Sentiment Alalysis
  - Beam Search
  - Attention Model Intuition
  - Attention Model
  - Speech recognition
  - Trigger Word Detection
Навчальний проєкт

AI Vision - застосунок класифікації зображень

Створите ШІ модель, яка автоматично визначатиме, що зображено на завантаженій картинці
Python Software Engineering
- Модуль 1
  
  Прийоми об'єктно-орієнтованого програмування
  - Software Engineering як процес
  - Мова UML
  - Принципи проектування SOLID
  - Single responsibility – принцип єдиної відповідальності
  - Open-closed – принцип відкритості – закритості
  - Liskov substitution - принцип підстановки Барбари Лисков
  - Interface segregation – принцип поділу інтерфейсу
  - Dependency inversion - принцип інверсії залежностей
  - Design Patterns
  - Породжуючі патерни
  - Структурні патерни
  - Поведінкові патерни
- Модуль 2
  
  Python Development
  - Менеджер пакетів та віртуальних оточень pipenv
  - Менеджер пакетів та віртуальних оточеннь poetry
  - Налагодження програми
  - Логування програми
  - Форматування коду
  - Типізація в Python
  - Основи роботи з Docker
- Модуль 3
  
  Багатопотоковість і процеси в Python
  - Багатопотоковість у Python
  - Процеси в Python
- Модуль 4
  
  Основи Web
  - Як влаштований інтернет
  - Створення сервера HTTP
  - Основи HTML
  - Шаблонізатор Jinja2
  - Створення Web програми
  - Основи роботи Socket
  - Побудова запитів HTTP
- Модуль 5
  
  Асинхронне програмування
  - Асинхронне програмування
  - Основи роботи з asyncio
  - Паралельне виконання завдань async/await
  - Асинхронна робота з файлами
  - Aiohttp клієнт
  - WebSockets
- Модуль 6
  
  Реляційні бази даних
  - Основні оператори SQL
  - ER (Entity-relationship) - діаграми
  - Підключення
  - Типи даних
  - Робота з базами SQL
  - CREATE TABLE: Створюємо таблицю
  - INSERT: Введення даних
  - SELECT: Отримання даних
  - Функції агрегації
  - Вкладені SELECT
  - Псевдоніми
  - JOIN: Приєднання таблиць
  - UPDATE: Зміна даних
  - DELETE: Видалення записів з таблиці
  - Видалення таблиць
  - Стандарт PEP249 (Python Database API Specification v2.0)
- Модуль 7
  
  ORM SQLAlchemy
  - Основи роботи з SQLAlchemy
  - Механізм сесій в SQLAlchemy
  - Створення бази даних за допомогою моделей SQLAlchemy
  - Міграція баз даних за допомогою Alembic
- Модуль 8
  
  NoSQL бази даних
  - CAP теорема
  - Типи NoSQL баз даних
  - Основи роботи з MongoDB
  - Робота та підключення до Python до MongoDB
  - Redis
  - Брокер повідомлень RabbitMQ
- Модуль 9
  
  Web-scraping
  - Beautifil Soup, Lxml, Requests
  - Встановлення необхідних пакетів
  - Автоматизація отримання "сирих" даних
  - Парсинг HTML, пошук на сторінці за тегом, за класом, за ID
  - Фреймворк Scrapy
  - Використання XPath для отримання
  - Створення проекту Scrapy
  - Парсинг HTML за допомогою XPath
  - Пагінація
- Модуль 10
  
  Основи роботи з Django
  - Встановлення
  - Створення проекту
  - Створення web-додатку
  - Робота з базами даних у Django
  - Admin панель в Django
  - Аргументи запиту
  - Django шаблони
  - Обробка форм
  - Аутентифікація
- Модуль 11
  
  Побудова REST API на FastAPI
  - Основний фреймворк FastAPI
  - Основи API
  - Архітектурний підхід API First
  - Розробка API з використанням FastAPI
  - Що таке REST
  - Основні методи HTTP
  - Ідемопотентність
  - HTTP метод GET
  - HTTP метод POST
  - HTTP метод PUT (PATCH)
  - HTTP метод DELETE
  - Коди відповіді HTTP
  - Формування URL для REST API
  - SWAGGER
- Модуль 12
  
  Авторизація та Аутентифікація
  - JWT: JSON Web Token
  - Cookie
  - Пакет FastAPI JWT Auth для підпису, кодування та декодування доступу та оновлення токенів JWT
- Модуль 13
  
  Просунуті теми back-end розробки
  - Завантаження файлів на сервер
  - Надсилання листів для верифікації користувача
  - Аутентифікація OAuth2
- Модуль 14
  
  Тестування та розгортання веб-додатків
  - Документування коду
  - Профілювання програми
  - Тестування коду за допомогою Unittest i Pyest
  - Розгортання веб-додатків на сервісах
  - https://fly.io/ через Docker контейнер
  - https://web.deta.sh/ за допомогою Deta CLI
Навчальний проєкт

CRM-система для особистих контактів

Створите застосунок, який дозволяє зберігати контактну інформацію, шукати контакти за параметрами та забезпечувати безпечну взаємодію користувачів із сервісом

Комлексний підхід
до навчання та побудови кар’єри

В 2025 році недостатньо просто вивчити мову програмування, щоб перейти в IT. Ми даємо все необхідне, щоб компанії бачили в вас перспективного кандидата.

IT English Skills

Додатковий модуль
- Проведемо тестування на початку та в кінці навчання для визначення актуального рівня
- Дамо доступ до EnglishCareerBot, який допоможе підготуватись до співбесіди англійською та поліпшить твій рівень
- Відкриємо безоплатну партнерську підписку до EnglishDom
- Дамо доступ до групових занять IT English Intensive відповідно вашого рівня
Soft Skills

Додатковий модуль
- Ми ознайомимо вас з гнучкою методологією Sсrum та філософією Agile, які використовують у більшості ІТ-компаній
- Проведемо вебінари, які допоможуть адаптуватись у команді та ефективно комунікувати
- Проведемо заняття зі SMART-цілей та правильного цілепокладання
- Поговоримо про найважливіші Soft Skills та Time management — як поєднати роботу, навчання та особисте життя
Career Skills

Додатковий модуль
- Допоможемо створити резюме, супровідний лист, оформити профілі на LinkedIn та Djinni
- Проведемо індивідуальні консультації щодо стратегії пошуку роботи
- Допоможемо налаштуватись та психологічно підготуватися до співбесіди
- Проведемо тренування з проходження технічної співбесіди
- Надамо доступ до партнерських вакансій в найкращі компанії України

2 спеціалізації
на вибір

Data Science
& Machine Learning
- 7 місяців
- 470 годин навчання
- Індивідуальний графік навчання
  Пожиттєвий доступ до всіх матеріалів
- Всі матеріали Блоку Python Core
  Всі матеріали Блоку Python Data Science and Machine Learning
- 2 індивідуальні проєкти у портфоліо
  1 командний проєкт на вибір у портфоліо
- Блок Python Software Engineering (в записі)
  + 2 проєкти на самостійне опрацювання
- Модуль Soft Skills
  Модуль IT English
  Модуль Career Skills
- Менторська підтримка
  Клієнт-менеджер
- Кар’єрні консультації
  Доступ до партнерських вакансій
- Доступ до ком’юніті випускників після закінчення
Software
Engineering
- 7 місяців
- 480 годин навчання
- Індивідуальний графік навчання
  Пожиттєвий доступ до всіх матеріалів
- Всі матеріали Блоку Python Core
  Всі матеріали Блоку Python Software Engineering
- 3 індивідуальні проєкти у портфоліо
  1 командний проєкт на вибір у портфоліо
- Блок Python Data Science and Machine Learning (в записі)
  + 2 проєкти на самостійне опрацювання
- Модуль Soft Skills
  Модуль IT English
  Модуль Career Skills
- Менторська підтримка
  Клієнт-менеджер
- Кар’єрні консультації
  Доступ до партнерських вакансій
- Доступ до ком’юніті випускників після закінчення

Вигідні умови та зручні способи
оплати частинами

1300+ випускників працевлаштувалися в 2024 році

Aleksandra Boldysheva

Python Developer
Київ
Навчання на курсі було надзвичайно цікавим та корисним. Матеріали були добре структуровані, легкі для розуміння, а підтримка викладачів та менторів допомогла мені швидко просуватися.
Ці курси не просто навчили мене програмуванню на Python, але й дали впевненість у своїх силах та можливість відкрити для себе захоплюючий світ розробки.
Зараз я співпрацюю з американським інтернет-маркетинговим агентством Safir Creative Agency, де маю можливість реалізовувати різноманітні проекти. І, звісно, не обходиться без фрілансу
linkedin.com
Oleksandr Kharchenko

Game DevOps (Back-end)
Пройшов навчання на курсі Python Engineer і залишився дуже задоволеним.
Якість матеріалу на дуже високому рівні. Протягом 7 місяців я отримав значний набір технічних скілів, про які навіть не здогадувався до початку навчання.

Нові технології, фреймворки та дружня атмосфера допомогли зануритись у світ веб-технологій і, як наслідок, отримати оффер щодо back-end розробок в напрямку розробок ігрових платформ GTA 5 у міжнародній компанії Last Legend RP.
Artem Shabaltun

BIM Automation Engineer
Розділ Python Web був цікавий. Але Data Science просто зірвав мені дах своїми можливостями!
Ми комунікували у Slack. Завжди отримували вчасний фідбек від менторів. Деякі студенти уже під час курсу брали реальні таски на апворк. А дехто розвивав свої проекти, до яких закликав долучитися. А це — додаткова практика.
Автоперевірки на курсі, це імба. Я навіть зараз повертаюся до цих задач, щоб освіжити пам’ять.
Курс однозначно рекомендую тим хто починає вивчати Python з нуля. І навіть тим хто з ним знайомий.
linkedin.com
Sofiia Dudii

Python Developer
Закінчила курс Python Developer і залишилася дуже задоволена! Команда викладачів та менторів — справжні професіонали, які створюють комфортну атмосферу для навчання та розвитку.
Кар’єрний консультант Яна Семенчук наставляла і підтримувала мене протягом пошуків роботи. Хоча шлях був непростим, я не здалася — і в результаті отримала два омріяних офери!
Якщо ви шукаєте якісне навчання та підтримку у побудові кар’єри — рекомендую цей курс!
linkedin.com
Oleksii Panpukha

Python developer
Київ
Почав шукати роботу ще під час навчання на курсі. Перші плоди отримував на закордонному фрілансі, так і продовжував. Ближче до кінця курсу я став активніше розсилати заявки на роботу. Через кілька місяців наполегливих розсилок резюме я отримав запрошення на співбесіду й успішно його пройшов. Дякую величезне курсу GoIT.
linkedin.com
Sofia Dolishchuk

Junior Python Developer
Київ
Програма курсу PYTHON developer була неймовірно насиченою, але збалансованою: відеоуроки, конспекти, додаткові матеріали, автоперевірки і тренажери з програмування. Чіткі технічні вимоги та дедлайни стимулювали виконувати завдання вчасно. Ментори завжди готові надати зворотний зв’язок і допомогти зі складними темами.
Кар’єрну підтримку GoIT надає не лише під час навчання, але й після завершення. Завдяки цьому я змогла успішно підготуватися до співбесід і отримати свою першу роботу в IT.
linkedin.com

faq

Чи можна оплатити навчання Рython частинами?

Так, можна. Ми допоможемо тобі підібрати оптимальний спосіб оплати через банки-партнери. Для цього зв’яжися, пліз, з нашим консультантом: +38 (050) 324-76-90 або +38 (067) 211-53-30
Чому навчання Python курс онлайн триває 7 місяців?

Курс Пайтон з нуля навчає програмуванню на мові пайтон. Початківці тут стають junior-фахівцями. Це дійсно потребує часу. Курс включає в себе 5 практичних проєктів, заняття з soft skills, працевлаштування та англійської. Ви отримаєте усе щоб після курсу швидко знайти роботу в IT.

Зверніть увагу, що це навчання part time, по 2-3 години на день з вільними вихідними. Тож 7 місяців – доволі умовний період (це не 7 місяців навчання з 9:00 до 18:00).
Як мені спланувати навчання, як усе відбувається?

Студенти навчаються на курсі Python онлайн, в зручному для себе темпі. Ви дивитесь уроки, виконуєте ДЗ. Якщо виникають складнощі і питання – консультуєтесь із ментором і він допомагає розібратися. В процесі розробляєте практичні проєкти: як індивідуальні, так і командні. До вашої робочої групи вас підключить ваш ментор.
Що таке Python?

Це одна з основних мов для бекенд-розробки поряд з Java, PHP, Go та C#. Бекенд – це все, що знаходиться під капотом сайту або застосунку. Сюди входить робота з базами даних, API, інтеграції, логіка сайту.

Вважається, що писати бекенд складніше за фронтенд, адже програміст працює над логікою сайту, а не над елементами інтерфейсу.
Junior Data Scientist – хто це та що він робить?

Це програміст, який створює софт для інтернет-сайтів, вебзастосунків та мобільних застосунків.

Найчастіше розробники пишуть на Python саме бекенд (backend). Простіше кажучи, налаштовують процеси так, щоб різні компоненти програми розуміли один одного, взаємодіяли та обмінювалися даними.

Друга фішка Python у тому, що він дозволяє створювати програми для складних обчислень, аналізу даних та машинного навчання. Це окрема велика сфера розробки.
Що пишуть на Python? Де він використовується?

Мовою Пайтон пишуть серверний софт. Тобто ту частину програм, з якими користувач не взаємодіє безпосередньо через інтерфейс. Це основна мова для бекенд-розробки у вебі, а також роботи з даними.

– Вебсайти та мобільні застосунки.
– Соцмережі, стрімінгові сервіси, ігри.
– Аналіз даних, обчислення, нейромережі.
– Розумні гаджети та системи.

Пайтон – універсальна мова, яка постійно розвивається. Тому сфери її застосування практично безмежні.
Що таке Frontend та Backend? У чому різниця?

Frontend – це видима частина продукту, з якою користувач взаємодіє прямо у браузері. Уяви сторінку сайту, картинки, текст, форми, кнопки, анімацію – все це стосується фронтенду. Завдання програміста – «перенести» макет дизайнера на вебсторінку. Це й означає зверcтати сайт.

Backend – це внутрішня частина продукту або «начинка», яка прихована від користувача. Наприклад, коли купуєш футболку в інтернет-магазині, то програма посилає запит на сервер, обробляє дані та надсилає назад інфу про те, що товар оплачено. Продумати всю цю логіку, написати код та налаштувати обмін даними – робота бекендника.
Що складніше: Frontend чи Backend?

Початківцям простіше працювати над візуальною частиною програми (frontend), тому що можна відразу побачити всі зміни програмного коду на вебсторінці.

Тим не менш, багатьом програмістам подобається створювати саме внутрішню частину програми (backend) – базу даних, архітектуру, програмну логіку. Для цього потрібно знати мінімум одну мову програмування. Наприклад, Python або Java.

За статистикою, зарплати у бекендників вищі. А ще у них менше конкуренції. Наприклад, кількість відгуків на одну вакансію Python-розробника майже втричі менша, ніж на вакансію Frontend-розробника.
Як стати Python-розробником з нуля?

Потрібно володіти певними технічними та м’якими навичками. Якщо вивчати backend самому, виділяючи по 2-3 години на день, на один лише Python знадобиться 12-18 місяців.

На курсі Python онлайн ти опануєш професію за 7 місяців. Чому така різниця? Просто ти навчаєшся за актуальною програмою, працюєш із ментором та викладачем, ставиш їм запитання, отримуєш фідбек.

Крім цього, під час навчання тобі допомагають зробити резюме та сторінку в LinkedIn. Ти підтягуєш англійську, тренуєшся проходити співбесіди (технічне та з рекрутером). Ось і весь секрет.
Скільки заробляє Python-розробник?

Ось статистика середніх зарплат по Україні у 2023 році:

Junior Python Developer – $945
Middle Python Developer – $2800
Senior Python Developer – $4900

Важливо розуміти, що junior-фахівець після курсу – не дорівнює junior-фахівець з досвідом роботи в компанії. Тому на старті кар’єри в IT дохід може становити 700 доларів на місяць. Це нормально. Проте згодом ця сума зростатиме набагато швидше, ніж в інших сферах.

У професії бекендника немає чіткого ліміту зарплати або термінів переходу з одного рівня на інший. Можна за рік-два стати мідлом із окладом понад $2000.
Як допомагають на курсі Python із працевлаштуванням?

У GoIT ти прокачаєш кар’єрні навички. Ось блоки модуля Soft skills, які в цьому допоможуть:

– Складання грамотного резюме
– Створення сторінки на LinkedIn
– Написання мотиваційного листа
– Майданчики для пошуку роботи
– Підготовка до HR-інтерв’ю
– Підготовка до технічного інтерв’ю
– Комунікативні навички

2 спеціалізації на вибір

Допомога в працевлаштуванні

5 проєктів у портфоліо

70% практики

Python — найбільш поширена мова програмування

Опануйте мову, яку використовують усюди

В аналізі даних та ШІ

У веб-розробці

В чат-ботах

Заробіток буде зростати разом із досвідом

Junior

Middle

Senior

Ваше резюме після навчання Рython на курсі

Навички

Інструменти

Та 5 проєктів у портфоліо

Чат-бот - майстер персонального часу

AI Vision - застосунок класифікації зображень

Класифікатор токсичності коментарів

Передбачення поведінки клієнта

Веб-сайт «Цитати дня»

CRM-система для особистих контактів

Соціальна мережа для фотографів

Сервіс управління контактами

Отримайте детальну консультацію

щодо програми, формату навчання Рython та наших акційних пропозицій

Допомога в працевлаштуванні

Де працюють випускники курсів GoIT

Допоможемо вам досягнути кар’єрних цілей

Програма курсу Python актуальна запиту ринку

Python Core

Синтаксис, змінні, типи даних, оператори

Вбудовані функції

Введення даних

Приведення типів

Робота з рядками та структури даних

Колекції: Списки, Словники, Множини, Кортежі

Умовні оператори, цикли

Умовне виконання

Тернарні операції

Умови у Python

Блоки інструкцій

Цикли: for та while

«Нескінченні цикли» та break, завершення ітерації за допомогою continue

Винятки

Функції, Створення та виклик функцій

Аргументи функції

Повернення результату

Локальні змінні

Global

Ключові аргументи

Змінна кількість параметрів

Контейнери для зберігання аргументів функцій

Модулі datetime та time

Робота з датою і часом (datetime)

datetime

timedelta

timestamp

Перетворення в рядок і з рядка

Регулярні вирази та розширений робота з рядками

Спеціальні символи

Методи рядків, Пошук у рядку

Translate

Регулярні вирази

Функція search

Findall

Підстановка, sub

Складання регулярних виразів

Синтаксис, змінні, типи даних, оператори

Вбудовані функції

Введення даних

Приведення типів

Робота з рядками та структури даних

Колекції: Списки, Словники, Множини, Кортежі

Можливості деяких вбудованих модулів Python

Генерація випадкових чисел

Контроль точності обчислень (decimal)

Можливості пакетів math, cmath

Робота за Collections: Іменовані кортежі, Counter, defaultdict, deque

Опануйте
мову, яку використовують усюди

Ваше резюме після
навчання Рython на курсі

Допоможемо вам
досягнути кар’єрних цілей

Програма курсу Python
актуальна запиту ринку

Упакування за допомогою getstate

Розпакування за допомогою setstate