Проект: серверное приложение на Python

Курс завершает Python‑backend трек. Студент проектирует и реализует полноценное серверное приложение на Python: продумывает доменную модель и HTTP API, выбирает подходящий фреймворк (Django/DRF или FastAPI), пишет тесты, настраивает окружение с Docker и готовит проект к деплою. Упор делается на практику и инженерное качество кода, а не на освоение нового фреймворка.

  • 40 часов
  • 8 модулей
  • 16 уроков

Практический проектный курс: разработка, тестирование и контейнеризация серверного приложения на Python.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Постановка задачи и дизайн серверного приложения

2 урока

Определяем предметную область, целевых пользователей и формируем требования к серверному приложению и API.

Архитектура и стек: выбор фреймворка и структуры проекта

2 урока

Определяемся со стеком: Django/DRF или FastAPI, структурой каталогов, слоями приложения и принципами разделения ответственности.

Модель данных и слой доступа к данным

2 урока

Прорабатываем модели данных, связи, валидацию и слой доступа к данным на уровне ORM/репозиториев.

Реализация HTTP API и обработка ошибок

2 урока

Реализуем основные эндпоинты, обрабатываем ошибки и возвращаем корректные коды и ответы клиенту.

Аутентификация, авторизация и безопасность

2 урока

Добавляем аутентификацию/авторизацию и базовые элементы безопасности на уровне серверного приложения.

Тестирование серверного приложения

2 урока

Пишем тесты для доменной логики и HTTP API, настраиваем базовый пайплайн проверок качества.

Docker‑окружение и подготовка к деплою

2 урока

Описываем окружение проекта через Docker и docker‑compose, выносим конфигурацию в переменные окружения.

Финал: презентация и рефакторинг проекта

2 урока

Подводим итоги: наводим порядок в коде, документации и готовим проект к демонстрации и дальнейшему развитию.

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