Django ORM

Курс продолжает базовый «Django: основы» и фокусируется на углублённой работе с Django ORM. Студент учится писать сложные запросы, использовать агрегаты и аннотации, эффективно работать со связями, оптимизировать запросы с помощью select_related и prefetch_related и понимать, как Django ORM взаимодействует с PostgreSQL.

  • 28 часов
  • 8 модулей
  • 16 уроков

Продвинутый курс по Django ORM: сложные запросы, агрегаты и аннотации, связи и оптимизация запросов в PostgreSQL.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Повторение основ Django ORM и настройка окружения

2 урока

Кратко повторяем базовый уровень ORM из курса «Django: основы» и готовим проект и базу для продвинутых экспериментов.

Продвинутые фильтры и сложные условия

2 урока

Углубляемся в QuerySet: сложные фильтры, Q-объекты, F-выражения и работа с полями без лишних запросов.

Агрегаты, аннотации и выражения

2 урока

Изучаем агрегатные функции, аннотации полей, выражения и работу с ними в Django ORM.

Связи, many-to-many и сложные связанные запросы

2 урока

Глубже работаем со связями: many-to-many, промежуточные модели, связанные менеджеры и сложные выборки.

Оптимизация запросов и работа с производительностью

2 урока

Учимся видеть N+1 проблемы, использовать select_related и prefetch_related, читать SQL и планы запросов.

Кастомные менеджеры, QuerySet и бизнес-логика

2 урока

Выносим бизнес-логику в кастомные менеджеры и QuerySet-методы для чистого и переиспользуемого кода.

Транзакции, блокировки и целостность данных

2 урока

Используем транзакции и атомарные операции Django для поддержания целостности данных.

Итоговый модуль: ORM-слой в реальном проекте

2 урока

Собираем изученные техники в целостный ORM-слой учебного проекта, оптимизируем и готовим к продакшену.

Частые вопросы о курсе на TeoBrain

О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом

Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.

Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.

Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.

Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.

Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение