AI-first разработка на Python от Karpov Courses

Name: AI-first разработка на Python от Karpov Courses
Price: 12000 RUB
Availability: InStock

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 ₽ РФ

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

О школе

Karpov Courses

С 2020 года

Karpov.Courses — российская школа аналитики данных и Data Science, основанная в 2020 году. Один из основателей — Анатолий Карпов, бывший ведущий аналитик Mail.Ru и VK, чьи бесплатные курсы по статистике до открытия школы прошли больше 200 000 человек. Для учеников из Узбекистана школа интересна узкой специализацией: здесь учат конкретно аналитике данных, а не «IT вообще», и это даёт более глубокую подготовку в нише, чем у широких многопрофильных платформ.

Кому подходит и что дают программы

В каталоге — SQL, Python для анализа данных, A/B-тестирование, машинное обучение, инженерия данных, системный дизайн. Длительность курсов — от двух недель до семи месяцев, флагман — программа «Аналитик данных» с нуля, плюс продвинутые треки для тех, кто уже работает с данными. Ключевая особенность — симулятор аналитика, где ученик решает задачи, близкие к реальным рабочим: пишет SQL-запросы, строит отчёты, разбирает A/B-тесты на смоделированных бизнес-кейсах.

Аналитика данных — одна из тех профессий, где узбекистанский рынок труда сейчас особенно требователен к соискателям. По данным hh.uz, по итогам 2025 года медианная зарплата в вакансиях на позицию «аналитик данных, BI-аналитик» — около 5,8 млн сум, а соискатели в резюме указывают ожидания в среднем на уровне 12,4 млн сум: разрыв заметно больше, чем у разработчиков, и он говорит о конкуренции за сильные позиции. Портфолио и реальные кейсы из симулятора здесь работают сильнее диплома — именно на них смотрят на техническом собеседовании.

Совет. Прежде чем платить за длинную программу, попробуйте бесплатные вводные курсы Karpov.Courses по статистике. Они показывают, насколько вам вообще заходит работа с цифрами и запросами, а не только рассказы о профессии.

Оплата, часовой пояс и что учесть

Karpov.Courses — российское юрлицо, работает по образовательной лицензии, с 2022 года числится резидентом «Сколково». Оплата идёт через российский платёжный шлюз: напрямую картой Uzcard или Humo не расплатиться, нужна карта Visa или Mastercard узбекского банка либо перевод с российской карты с последующей конвертацией. Разница во времени небольшая — Ташкент на 2 часа впереди Москвы, вечерние созвоны сдвигаются на 2 часа вперёд по местному времени.

По длинным программам школа выдаёт диплом о профессиональной переподготовке российского образца. Для официального применения в Узбекистане документ нужно нострифицировать через центр государственных услуг или портал ЕПИГУ, но в аналитике данных и Data Science работодатели в первую очередь смотрят на результаты технического собеседования и реальные проекты, а не на процедуру признания диплома. Школа — не универсальный вход в IT: если вы не уверены, что хотите именно в данные, лучше присмотреться к более широким программам. Но для тех, кто решил идти в аналитику, это одна из самых сфокусированных подготовок на русском языке — с преподавателями, которые сами работают с данными, а не просто читают теорию.

Все курсы Karpov Courses