Python + Django + AI | Od podstaw | LearnIT

Moduł 1: Podstawy programowania i Pythona

Lekcja 1: Podstawy algorytmizacji i programowania

• Rozwój architektury komputerowej
• O programowaniu w ogóle
• Powszechne języki programowania (klasyfikacja, rodzaje)
• Środowisko programistyczne
• Algorytmy
• Systemy liczbowe
• Reprezentacja danych w komputerze (z uwzględnieniem efektywności pamięci i wpływu na zużycie zasobów – zielone kompetencje)
• Podstawowe pojęcia algebry logiki (w kontekście optymalizacji kodu i energooszczędnych rozwiązań)

Lekcja 2: Wprowadzenie do ekosystemu Python

• Pierwsze spotkanie z Pythonem
• Podstawowe cechy języka
• Porównanie Pythona z innymi językami
• Zen Pythona
• Narzędzia programistyczne
• Virtualenv
• Najprostszy program w Pythonie

Lekcja 3: Podstawy Pythona – część 1

• PEP
• Zmienne
• Typy danych
• Operatory
• Łańcuchy znaków
• Mutowalne i niemutowalne typy danych

Lekcja 4: Podstawy Pythona – część 2

• Konwersja typów
• Funkcje wejścia i wyjścia
• Reprezentacja zmiennych w pamięci
• Komentarze
• Importy

Lekcja 5: Podstawy Pythona – część 3

• Formy operatora przypisania
• Formatowanie łańcuchów znaków
• Operatory porównania
• Instrukcje warunkowe
• Pętle
• Złożoność algorytmów (Big O Notation)

Lekcja 6: Programowanie strukturalne

• Funkcje i argumenty
• Zakresy zmiennych
• Adnotacje
• Dokumentowanie kodu

Lekcja 7: Programowanie funkcyjne

• List comprehensions
• Funkcje lambda
• Funkcje wyższego rzędu
• Map, filter, reduce
• Domknięcia i przechwytywanie zmiennych
• Dekoratory

Lekcja 8: Obsługa wyjątków

• Wyjątki
• Try/except
• Bloki finally i else
• Podnoszenie wyjątków (raise)
• Asercje

Lekcja 9: Praca z tekstem, serializacja i system plików

• Kodowania
• Praca z modułem os
• Obsługa plików
• Serializacja i deserializacja
• Praca z danymi zewnętrznymi (JSON, CSV)
• Wyrażenia regularne
• Iteratory i obiekty iterowalne
• Generatory
• Wzorce projektowe

Moduł 2: Systemy kontroli wersji i programowanie obiektowe

Lekcja 1: Systemy kontroli wersji

• Git
• Praca z komendami Git
• Git Flow
• Znajomość serwisów: GitHub, GitLab, Bitbucket

Lekcja 2: Programowanie obiektowe – część 1

• Klasy i obiekty
• Metody, atrybuty, konstruktory
• Enkapsulacja
• Property
• Dziedziczenie i abstrakcja
• Przesłanianie metod i rozszerzenie funkcjonalności
• Wielokrotne dziedziczenie
• MRO

Lekcja 3: Programowanie obiektowe – część 2

• Metody instancji, klasy i statyczne
• Klasy danych
• Polimorfizm
• Przeciążanie operatorów
• Tworzenie własnych wyjątków

Moduł 3: Bazy danych i SQL

Lekcja 1: Bazy danych i SQL – część 1

• Bazy danych
• Systemy zarządzania bazami danych
• Język zapytań SQL, proste zapytania
• Funkcje i procedury

Lekcja 2: Bazy danych i SQL – część 2

• Klucze
• Indeksy
• Relacje
• Podzapytania i JOIN
• ORM

Lekcja 3: Bazy danych i SQL – część 3

• Ćwiczenie praktyczne: użycie raw SQL i SQLAlchemy
• Implementacja aplikacji konsolowej na raw SQL
• Implementacja aplikacji z użyciem SQLAlchemy i Alembic

Moduł 4: Sieć, internet i web development

Lekcja 1: Praca z internetem i siecią

• Zasady działania internetu
• Architektura klient-serwer
• Model OSI i stos protokołów TCP/IP
• Wzorce projektowe (MTV, MVC, MVVM)
• Protokół HTTP
• REST – projektowanie lekkich i wydajnych interfejsów API zgodnych z zasadami zrównoważonego rozwoju

Moduł 5: Frameworki Flask i Django

Lekcja 1: Flask – część 1

• Ćwiczenie: stworzenie prostej aplikacji w Flask
• Użycie Flask jako głównego frameworka
• Praca z psycopg2 do PostgreSQL
• Pisanie surowych zapytań bez ORM
• Użycie Jinja2 do szablonów

Lekcja 2: Flask – część 2

• Ćwiczenie: stworzenie aplikacji w Flask z użyciem SQLAlchemy ORM
• Pisanie zapytań przy użyciu ORM
• System migracji z Alembic – z naciskiem na kontrolę i ograniczenie niepotrzebnych operacji na bazie (efektywność i zielone podejście)

Lekcja 3: Django – część 1

• Django
• Konfiguracja projektu Django
• Podłączenie do PostgreSQL
• Komendy manage
• Aplikacje Django

Lekcja 4: Django – część 2

• Widoki
• Routing i obsługa zapytań
• Modele, Django ORM
• Migracje
• Szablony
• Formularze
• Pagination
• Ćwiczenie: stworzenie prostej aplikacji
• Ćwiczenie: praca z aplikacją Django
• Użycie Django ORM
• Użycie Jinja2

Lekcja 5: Django – część 3

• Normalizacja bazy danych
• Queryset
• Seeder/Faker
• Ćwiczenie: wypełnienie bazy danymi testowymi

Lekcja 6: Django – część 5

• Konfiguracja widoku w panelu administracyjnym
• Sortowanie, filtry i wyszukiwanie
• Inline, wyświetlanie niestandardowych pól
• Admin Actions
• Ćwiczenie: rozbudowa aplikacji

Lekcja 7: Django – część 6

• Operacje zbiorcze (Bulk Operations)
• Transakcje
• ACID
• Poziomy izolacji transakcji
• Ćwiczenie: rozbudowa aplikacji w Django
• Konfiguracja rejestracji i autoryzacji

Moduł 6: Django REST i Celery

Lekcja 1: Django REST – część 1

• Django Rest Framework
• Postman
• Parametry ścieżki i zapytań
• Serializery
• Ciasteczka
• Ćwiczenie: stworzenie aplikacji w DRF
• Testowanie w Django
• Ćwiczenie: stworzenie aplikacji w DRF – projektowanie pod kątem efektywności i minimalizacji zużycia zasobów (zielone kompetencje)

Lekcja 2: Django REST – część 2

• Middleware w Django
• JWT
• Biblioteki
• Rejestracja/Logowanie
• Ćwiczenie: rejestracja i autoryzacja w DRF

Lekcja 3: Django REST – część 4

• Cache
• Ćwiczenie: praca z aplikacją w DRF

Lekcja 4: Django REST – część 5

• Ćwiczenie: praca z aplikacją w DRF
• Dokumentacja API: Swagger, OpenAPI

Lekcja 5: Celery

• Praca w tle z Celery
• Celery Beat
• Wykonywanie zadań wg harmonogramu
• Ćwiczenie: konfiguracja Celery i Celery Beat

Moduł 7: Równoległość, asynchroniczność i nowoczesne API

Lekcja 1: Równoległość – część 1

• Co to jest równoległe wykonywanie
• Proces i wątek
• GIL
• Wielowątkowość
• Multiprocessing
• Współpraca między procesami

Lekcja 2: Asynchroniczność

• Co to jest asynchroniczność
• Korutyny
• Event Loop
• Futures
• Moduł asyncio
• async/await
• Synchronizacja zadań w asyncio – techniki tworzenia responsywnych, zasobooszczędnych aplikacji

Lekcja 3: Aiohttp – część 1

• Zapoznanie z Aiohttp
• Ćwiczenie: stworzenie aplikacji w Aiohttp

Lekcja 4: FastAPI

• Zapoznanie z FastAPI
• Ćwiczenie: prosta aplikacja w FastAPI

Lekcja 5: Not Only REST

• Zapoznanie z WebSockets
• Zapoznanie z GraphQL
• Ćwiczenie: stworzenie aplikacji z użyciem WebSockets

Moduł 8: DevOps, konteneryzacja i CI/CD

Lekcja 1: DevOps

• Rola inżyniera DevOps
• Wprowadzenie do AWS
• EC2
• S3

Lekcja 2: Amazon – podstawowe usługi

• RDS
• ELB
• Route53
• AWS CLI
• Wdrażanie aplikacji w chmurze AWS

Lekcja 3: Systemy rozproszone

• Konteneryzacja i wirtualizacja
• Docker jako technologia – optymalizacja zużycia zasobów, wdrażanie lekkich kontenerów (w duchu zielonych kompetencji)
• Sieci Docker
• docker-compose
• Ćwiczenie: aplikacja w kontenerze – tworzenie rozwiązań wspierających efektywność energetyczną i ograniczenie śladu środowiskowego

Lekcja 4: CI/CD

• Wprowadzenie do CI/CD
• GitHub Actions
• Inne narzędzia CD

Moduł 9: Przygotowanie do rynku pracy

Lekcja 1: Próba rozmowy technicznej

• Przeprowadzenie próbnej rozmowy technicznej
• Odpowiedzi na pytania, retrospektywa
• Tworzenie CV
• Przygotowanie profilu w LinkedIn
• List motywacyjny
• Wyszukiwanie ofert pracy
• Porady Centrum Kariery

Lekcja 3: Obrona projektu dyplomowego

• Obrona projektu dyplomowego

Uczestnicy kursu otrzymują dostęp do kompletnego zestawu materiałów edukacyjnych, w tym autorskich podręczników, prezentacji, przykładów kodu oraz nagrań wszystkich zajęć, co umożliwia naukę w indywidualnym tempie i powrót do omawianych treści w dowolnym momencie.

Dodatkowo kursanci korzystają ze wskazówek przygotowanych przez Doradcę Kariery, które obejmują m.in. tworzenie skutecznego CV oraz budowanie profesjonalnego profilu na LinkedIn – z uwzględnieniem wymagań branży IT i specyfiki rekrutacji na stanowisko Junior Python Developera.

Nasza usługa została przygotowana w zgodzie z założeniami programu Zielone Kompetencje, co oznacza, że w trakcie kursu uczestnicy rozwijają również umiejętności wspierające zrównoważony rozwój, efektywne wykorzystanie zasobów i technologii przyjaznych środowisku – zgodnie z aktualnymi trendami i oczekiwaniami rynku pracy.

Nasz kurs to intensywna, praktyczna ścieżka do zawodu Junior Python Developera. Uczymy w czasie rzeczywistym – uczestnicy pracują nad rzeczywistymi projektami, obserwując na bieżąco sposób działania doświadczonych programistów.

Kurs obejmuje 161 godzin akademickich zajęć.

Zapewniamy:

✅ praktyczną wiedzę i umiejętności zgodne z wymaganiami rynku IT

✅ wsparcie mentorów i trenerów z doświadczeniem komercyjnym

✅ doradztwo kariery – pomoc w stworzeniu profesjonalnego CV, profilu na LinkedIn i GitHub

✅ zajęcia na żywo online, prowadzone w małych grupach poprzez platformę Zoom.

Szkolenie prowadzone jest przez zespół ekspertów – każdy temat omawiany jest przez dedykowanego trenera, co gwarantuje najwyższą jakość nauki.

Po ukończeniu kursu uczestnik otrzymuje oficjalne zaświadczenie potwierdzające zdobyte kwalifikacje.

Kurs również dedykowany jest dla osób chcących skorzystać z projektu “Małopolski pociąg do kariery”.

Usługa zwolniona z VAT przy finansowaniu minimum 70% ze środków publicznyсh.

Minimalne wymagania sprzętowe obejmują komputer z systemem operacyjnym Windows 10, macOS lub Linux.

Rekomendowana konfiguracja to procesor klasy i5 lub wyższy, co najmniej 8 GB pamięci RAM oraz dysk SSD dla płynnej pracy.

Niezbędne jest również posiadanie kamery internetowej, słuchawek oraz stabilnego łącza internetowego o prędkości min. 3 Mb/s (zarówno dla pobierania, jak i wysyłania danych).

Wszystkie zajęcia – zarówno część teoretyczna, jak i praktyczna (warsztaty i projekty) – realizowane są w formie zdalnej, na żywo, za pośrednictwem platformy Zoom.