Как проходит курс

• Расписание курса
• Календарь курса

О курсе

• 15 недель
• 25 основных лекций (все лекции проводятся в выходные)
• 60 часов лекций
• 100 заданий
• Python 3.8

Лекции

Теоретический материал начитывается по выходным (подробнее в расписании). Лекции длятся 2-4 часа. Все лекции начинаются в одно и то же время - 07:00 UTC.

Все лекции записываются, поэтому, если вы пропустили лекцию, ее можно посмотреть в записи. Запись выкладывается на Youtube и Google Drive.

Лекции проводятся в freeconferencecall. Примеры того как проходят лекции и как выглядит запись можно посмотреть на Youtube.

Задания

В промежутках между лекциями выполняются домашние задания. Их в курсе достаточно много и они очень важны для выявления непонятных моментов и для того, чтобы информация лучше усваивалась и запоминалась.

После выполнения задания, можно посмотреть вариант решения в ответе.

Лучше выделить на задания хотя бы 1-2 часа в день. А на выходных 2-4 часа. То есть, как минимум, выделять в неделю 8-15 часов для выполнения заданий.

Вопросы

Всё общение во время курса происходит в slack. Для курса создано отдельное slack-ообщество. Я отправлю приглашение в сообщество сразу после оплаты курса.

В любой день во время курса можно и нужно задавать вопросы в slack.

Особенности курса

• сертификат выдается только при условии, что все необходимые задания сделаны
• курс очень интенсивный, поэтому задания можно делать не только во время курса, но и после
• если во время курса обстоятельства сложились так, что вы не можете выделить время на учебу, можно перейти на следующий курс или учиться в своем темпе
• после прохождения курса и получения сертификата, курс можно пройти второй раз бесплатно

Необходимое время

• 10-18 часов в неделю для выполнения заданий
• 3-7 часов в неделю на лекции

Бонусные лекции

Кроме лекций, которые перечислены в расписании, в курсе также есть несколько бонусных лекций, которые не проводятся онлайн, а доступны только в записи:

• Основы использования Ansible для сетевого оборудования
• Работа с базами данных на примере SQLite3
• Модуль logging
• Python package
• Генераторы
• Декораторы

Подготовка к курсу

По подготовке к курсу есть отдельный пост