ФорматОнлайн

УровеньНачинающий

ДокументСертификат школы

Автоматизация Обработка данных ООП на Python Основы Python Основы программирования Отладка кода Регулярные выражения Git GitLab Linux PyCharm Python virtualenv

Мнение редакции

7.4/10

Курсов по основам Python на рынке сотни, и почти все они написаны для человека, который хочет стать разработчиком. Этот написан для другого человека: для админа, DevOps-инженера или SRE, у которого bash уже не тянет, а Python остаётся белым пятном. Из этого решения вытекает всё остальное, и это редкий случай, когда позиционирование действительно меняет содержание, а не только заголовок лендинга.

Смотрите на примеры. Строки и регулярные выражения разбираются на задаче разбора строки лога. Коллекции на подсчёте уникальных IP и агрегации метрик. Условия и циклы на топ-5 адресов по количеству запросов и фильтрации обращений к /api/. Файлы и pathlib на рекурсивном обходе директории в поисках .log-файлов. ООП на классе для записи лога и собственном контекстном менеджере. Модули и argparse на превращении скрипта в утилиту, которую можно отдать коллегам и встроить в пайплайн. То есть каждая тема языка сразу привязана к задаче, которая у инженера уже есть. Отдельным пунктом в каждом уроке школа пишет «будет полезно для», и это тоже про работу, а не про абстрактную пользу.

Разумно устроен и финал. Сквозной проект (парсер логов nginx) растёт вместе с программой, а затем идёт мини-проект на выбор из четырёх тем: декомпозиция, реализация, оформление в GitLab и защита перед ментором. Для человека, который до этого писал только однострочники в консоли, опыт публичной защиты технического решения ценнее ещё одного модуля.

Претензии к странице, а не к программе. Заявлено 14 уроков, описано 12. В блоке про сквозной проект стоит фраза про готовый инструмент к 1 ноября, хотя поток стартует 16 ноября. В требованиях названа командная строка Linux, а в разделе вопросов на вопрос «нужен ли Linux» школа отвечает «нет». И главное: тариф, чья цена стоит в каталоге, не содержит ни ментора, ни проверки заданий, ни защиты мини-проекта, хотя именно они на этой странице описаны как основа обучения.

Вердикт: Python не для смены профессии, а для работы с инфраструктурой: 12 недель, сквозной проект в виде парсера логов nginx, который к концу превращается в CLI-инструмент с модульной структурой и README. Программа честно закрывает базу от переменных до argparse и pathlib. Ловушка одна и типовая для школы: цена в каталоге относится к тарифу без ментора, а проверка кода, защита проекта и чат живут в потоке за 28 000 рублей.

Плюсы

все примеры взяты из работы инженера: разбор логов, конфиги, обход файловой системы, запросы к API, подключение по SSH через Paramiko
сквозной проект растёт вместе с программой: парсер логов nginx превращается из первого скрипта в CLI-инструмент с модулями и README
в тарифе «Поток» код проверяет ментор, а мини-проект защищается устно: для новичка это опыт, которого не даёт ни один курс в записи
каждый урок помечен разделом «будет полезно для», где объясняется, в какой рабочей задаче тема пригодится
нагрузка щадящая: 3-5 часов в неделю на 12 недель, а доступ к материалам остаётся на 2 года
порог входа низкий: опыт программирования не требуется, курс начинается с установки Python и первой программы

Минусы

цена 18 000 рублей относится к тарифу «Видеокурс»: в нём нет ни проверки кода ментором, ни обратной связи по сквозному проекту, ни защиты мини-проекта, ни чата потока
страница противоречит сама себе: в шапке 14 уроков, а описано 12; сквозной проект обещан готовым к 1 ноября при старте потока 16 ноября; в требованиях названа командная строка Linux, а в вопросах сказано, что Linux не нужен
программа заканчивается на базе языка: ни pytest, ни асинхронности, ни веб-фреймворков, всё это школа выносит в отдельные курсы
документ это именное свидетельство школы при прохождении 80 процентов курса, а не удостоверение установленного образца

Кому подходит

DevOps- и SRE-инженерам, у которых автоматизация упирается в bash

Школа адресует курс тем, кто настраивает инфраструктуру и пишет bash-скрипты, но Python пока не трогал. Цель формулируется как база для скриптов автоматизации, разбора логов, работы с API и конфигами.

Системным администраторам

Отдельный блок объясняет, зачем: мониторинг ресурсов, управление файлами, генерация отчётов на Python получаются проще и надёжнее, чем на bash.

Тестировщикам, которым нужен Python под автотесты

Курс закрывает базу языка, после которой можно переходить к pytest, Selenium и другим инструментам. Самих этих инструментов в программе нет, это именно фундамент.

Начинающим разработчикам, знакомым с программированием в общих чертах

Достаточно понимать, что такое переменная и цикл. Курс выстраивает фундамент через практику и сквозной проект, а не через теорию.

Кому курс не подойдёт

тем, кто хочет сразу писать веб-сервисы или автотесты: фреймворков, pytest и асинхронности в программе нет
тем, кто уверенно пользуется декораторами, генераторами, dataclass, pathlib и модульной структурой: базовая часть пройдёт вхолостую
тем, кто берёт дешёвый тариф ради проверки кода: ментор, защита мини-проекта и чат потока входят только в «Поток»

Чем отличается от других курсов направления

Внутри направления это осознанно самый простой и самый дешёвый вход, и сравнивать его нужно по двум осям. По цене: «Python: работа с фреймворками и API» той же школы стоит 100 000 рублей, «Язык программирования Python для инженеров» 35 000 рублей, «Python программист с нуля» Merion Academy 19 890 рублей. По смыслу: почти все соседи учат Python как профессию, то есть ведут к бэкенду, вебу и трудоустройству, а здесь Python преподаётся как инструмент действующего инженера. Отсюда и разница в примерах: не блог на Django, а парсер логов nginx и CLI-утилита для пайплайна. Ещё одно отличие от курсов для новичков: здесь с первого урока требуют работать через репозиторий и сдавать задания в GitLab, то есть учат не только языку, но и инженерной гигиене. Минус этой позиции в том, что после курса вы не станете Python-разработчиком: школа сама называет следующие ступени, от операторов Kubernetes на Kopf до модулей Ansible и экспортеров Prometheus.

Обзор курса

Кто стоит за курсом

Спикеров двое, оба практикующие разработчики, а не преподаватели. Владимир Чугуй, Python software engineer, три с лишним года в коммерческой разработке: бэкенд-сервисы для логистической компании, ИИ-решения для анализа работы складов, проекты с компьютерным зрением для беспилотных систем, пишет на FastAPI и настраивает CI/CD с тестами на pytest. Егор Шушков, бэкенд-разработчик, пять лет на Python и C++: административная панель для сайта абитуриентов с интеграцией API Госуслуг, чат-ассистенты с LLM, работа с FastAPI, PostgreSQL, Flask и Celery, реализовал инфраструктуру как код для AWX в enterprise. Состав скромнее, чем на флагманских курсах школы, где выступают инженеры Dodo, VK и Yandex Cloud, но для базового курса по языку этого достаточно.

Как устроена нагрузка

12 недель, 3-5 часов в неделю вместе с практикой. Каждую неделю открывается урок, внутри теория статьями и скринкастами, практическое задание с проверкой и очередной шаг сквозного проекта. Задание выполняется в своём репозитории и сдаётся через GitLab, ментор проверяет код и даёт обратную связь. Материалы остаются доступны 2 года. Важная оговорка: проверка ментором, обратная связь по сквозному проекту, защита мини-проекта, разбор заданий в чате потока и онлайн-воркшоп с экспертом перечислены в тарифе «Поток». В «Видеокурсе» остаются видеоуроки, глоссарии, практические и тестовые задания и свидетельство.

Что входит в стоимость

Тариф «Видеокурс» с ценой 18 000 рублей: видеоуроки, глоссарии и полезные материалы, практические и тестовые задания, свидетельство, старт в любой момент. Для юрлиц 25 000 рублей. Тариф «Поток» со стартом 16 ноября: 28 000 рублей единовременно или 7 000 рублей в месяц в рассрочку на 4 месяца, для юрлиц 38 000 рублей. Разница в 10 000 рублей покупает ровно то, ради чего обычно и берут курс по языку: живого человека, который посмотрит ваш код. Есть командное предложение со скидками от трёх человек и подарочный сертификат.

Что вы соберёте руками

Парсер логов nginx, который начинается с чтения файла и заканчивается CLI-инструментом: разбор строк через split и регулярные выражения, агрегация счётчиков и уникальных значений, обработка исключений и логирование, рекурсивный обход директорий, класс для записи лога и собственный контекстный менеджер, разбиение на модули и интерфейс на argparse, README. Затем мини-проект на выбор из четырёх тем, оформленный в GitLab и защищённый перед ментором. По содержанию это ровно то, что просят от джуна в инфраструктурной команде: не веб-приложение, а рабочая утилита.

Где программа проседает

Первое: расхождения на самой странице. 14 уроков в шапке против 12 описанных, дата готового инструмента раньше даты старта потока, ответ «Linux не нужен» рядом с требованием знать командную строку Linux, упоминание какого-то «модуля М», которого в программе нет. Второе: в дешёвом тарифе нет обратной связи, а курс построен вокруг неё. Третье: программа заканчивается на базе. Ни pytest, ни Selenium, ни asyncio, ни веб-фреймворков здесь нет, и школа это честно оговаривает, называя курс подготовкой к следующему уровню: операторы Kubernetes на Kopf, модули Ansible, экспортеры Prometheus, боты для ChatOps. Четвёртое: документ это внутреннее свидетельство школы.

Программа курса

1Урок 1. Введение и настройка среды

Настройка окружения и работа с кодом как инженер: от запуска скрипта до коммита в репозиторий. Результат: рабочее окружение, первый скрипт в PyCharm и коммит в GitLab.

2Уроки 2-3. Типы данных, строки и регулярные выражения

Как Python хранит данные в памяти и чем отличаются int, float и Decimal (важно там, где погрешность float недопустима: метрики, проценты, деньги). Затем обработка текста: f-строки, split и модуль re, разбор строки лога двумя способами с пониманием, когда какой уместен.

3Уроки 4-5. Коллекции, условия и циклы

Список, словарь, кортеж, множество и выбор подходящей структуры под задачу: фильтрация записей, агрегация счётчиков, поиск уникальных значений через comprehension. Практический результат: скрипт с топ-5 IP по количеству запросов и фильтрацией обращений к /api/.

4Урок 6. Функции, аргументы, область видимости

Гибкие переиспользуемые функции с разными типами аргументов, *args и **kwargs. Результат: универсальная функция выборки топ-N, готовая к переиспользованию в других скриптах и в командной библиотеке утилит.

5Урок 7. Исключения, отладка и логирование

Обработка ошибок, работа с отладчиком и модуль logging. Мысль урока простая и правильная: скрипт в продакшене не имеет права падать молча, нужен понятный лог с контекстом ошибки.

6Урок 8. Файлы и пути: open и pathlib

Безопасное чтение и запись файлов, работа со структурой директорий. Результат: скрипт, который рекурсивно обходит директорию и находит все .log-файлы. Прикладная область названа прямо: ротация логов, поиск конфигов, обработка артефактов сборки.

7Уроки 9-10. ООП, модули, пакеты и argparse

Классы, dataclass и контекстные менеджеры: свой класс записи лога и собственный менеджер контекста. Затем структурирование проекта в модули и CLI на argparse. Аргумент школы: библиотеки, SDK и инфраструктурные инструменты почти всегда написаны на классах, и без ООП чужой код не расширить.

8Уроки 11-12. Промежуточная аттестация и мини-проект

Аттестация: финальная версия парсера логов в GitLab с чтением файла, парсингом, обработкой исключений, статистикой через CLI и README. Затем мини-проект на выбор из четырёх тем: декомпозиция, реализация, оформление в репозитории и защита перед ментором.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

писать скрипты автоматизации на Python вместо bash: обходы файлов, проверки, трансформации данных
разбирать текст и логи через split и регулярные выражения и извлекать структурированные данные
работать с CSV, JSON, YAML и XML и агрегировать данные через коллекции и comprehension
обрабатывать исключения, отлаживать код и вести логирование с понятным контекстом ошибки
работать с файлами и директориями через open и pathlib
проектировать программу на классах, использовать dataclass и писать свои контекстные менеджеры
разбивать проект на модули и собирать CLI-утилиты на argparse для встраивания в пайплайны
подключаться к серверам по SSH через Paramiko и делать HTTP-запросы к API

Как проходит обучение

Урок в неделю: статьи, скринкасты, задание

Каждую неделю открывается новый урок. Внутри теория статьями и скринкастами, практическое задание с проверкой и очередной шаг сквозного проекта. Материалы остаются доступны после окончания курса.

Практика с проверкой через GitLab

Задание выполняется в своём репозитории и сдаётся через GitLab, ментор проверяет код и даёт обратную связь. Эта часть входит в тариф «Поток».

Сквозной проект: парсер логов nginx

От первой строки до готового CLI-инструмента. Каждый урок добавляет парсеру новую функциональность, к финалу получается инструмент с модульной структурой и README.

Мини-проект и защита перед ментором

Финал курса: самостоятельный проект на выбор из четырёх тем, декомпозиция, реализация, оформление в GitLab и устная защита. Даёт опыт публичного обоснования технического решения.

Темп 3-5 часов в неделю на 12 недель

Нагрузку школа называет прямо, вместе с практикой. Доступ к материалам сохраняется 2 года, поток стартует 16 ноября, видеокурс можно начать в любой момент.

Часто задаваемые вопросы

Я никогда не программировал, подойдёт ли курс?

Да, если вы работаете в командной строке Linux и понимаете на уровне идеи, что такое переменная и цикл. Курс начинается с установки Python и первой программы, опыт разработки не требуется. Из требований школа называет ещё базовый Git: клонировать репозиторий, коммитить, пушить.

Чем «Видеокурс» отличается от «Потока»?

В «Видеокурс» за 18 000 рублей входят видеоуроки, глоссарии и полезные материалы, практические и тестовые задания и свидетельство, начать можно в любой момент. «Поток» стоит 28 000 рублей или 7 000 рублей в месяц в рассрочку на 4 месяца, стартует 16 ноября и добавляет практику с проверкой ментором, обратную связь по сквозному проекту, мини-проект с защитой, разбор заданий в чате потока и онлайн-воркшоп с экспертом.

Что я соберу за время курса?

Парсер логов nginx, который дописывается на каждом уроке: чтение файла, разбор строк регулярными выражениями, агрегация статистики, обработка исключений и логирование, рекурсивный обход директорий, класс записи лога, разбиение на модули и интерфейс на argparse, README. Плюс отдельный мини-проект на выбор из четырёх тем, оформленный в репозитории.

Сколько времени нужно в неделю?

3-5 часов, включая практику. Общая длительность 12 недель. Материалы остаются доступны 2 года, поэтому темп можно сдвигать под себя, но в потоке уроки открываются по расписанию, по одному в неделю.

Я уже немного знаю Python, будет ли польза?

Зависит от глубины. Школа отвечает так: если вы уверенно работаете с декораторами, генераторами, argparse, dataclass, pathlib и модульной структурой, базовая часть пройдёт легко, а пользу дадут поздние модули и мини-проект. Если из этого списка вы используете меньше половины, курс окупится.

Нужен ли Linux?

Здесь страница противоречит сама себе, и это стоит уточнить у школы. В разделе вопросов сказано, что курс покрывает macOS, Windows и Linux и скринкасты установки есть под каждую операционную систему. При этом в списке минимальных навыков названа командная строка Linux: cd, ls, mkdir, запуск скриптов. По содержанию курса ближе к правде второе: примеры построены на логах, конфигах и файловой системе сервера.

Какой документ выдают?

Именное свидетельство о прохождении курса при условии, что вы изучили 80 процентов материала и участвовали в решении практик. Это внутренний документ учебного центра, не удостоверение о повышении квалификации.

Что учить после этого курса?

Школа сама называет следующий уровень: операторы Kubernetes на Kopf, модули Ansible, экспортеры Prometheus, ChatOps-боты на Errbot. Для тестировщиков логичное продолжение это pytest и Selenium, для разработчиков веб-фреймворки и работа с API, под которые у школы есть отдельный курс.

Отзывы о курсе «Основы языка программирования Python»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

РоманСамара15.05.2026

Достоинства: все задания про логи и конфиги, ни одного учебного примера про котиков

Недостатки: после курса до автотестов и фреймворков ещё далеко

Я админ с восьмилетним стажем, bash знаю хорошо, а Python откладывал лет пять. Здесь зашло сразу, потому что примеры мои: разбери строку лога, посчитай уникальные адреса, обойди директорию, собери отчёт. К середине курса переписал на Python три своих старых скрипта и они стали короче и понятнее. Парсер довёл до утилиты с argparse и отдал коллегам, теперь его запускают из пайплайна. Брал поток, ментор действительно смотрит код и пишет по делу, а не ставит галочку.

👍 0👎 0

АлинаТюмень15.02.2026

Достоинства: спокойный темп, три часа в неделю реально хватает

Недостатки: на сайте путаница с количеством уроков и датами

Пришла из тестирования, нужен был Python под автотесты. Базу дали крепкую, ООП объяснили понятно. Но имейте в виду: pytest тут нет, это именно фундамент.