-
Фаза 1. С чего начать
Зачем этот курс и кому он подойдёт: какую проблему решает программа, как устроены фазы, опросы, тесты и тренажёры, и как проходить её так, чтобы дошло до конца.
- Зачем этот курс и кому он подойдёт обязательно
-
Фаза 2. Основы языка: Python · 19 вопросов
Синтаксис и типы, структуры данных, функции и модули, ООП, исключения, генераторы, аннотации типов, инструменты — фундамент языка до фреймворков.
- Синтаксис и типы Python: с чего начать
- Структуры данных Python: list, tuple, dict, set
- Функции и модули в Python: аргументы, замыкания, import
- ООП в Python: классы, наследование и дандер-методы
- Исключения и контекстные менеджеры в Python
- Итераторы и генераторы в Python: ленивая обработка данных
- Аннотации типов в Python
- Инструменты Python: интерпретатор, venv, pip и pyproject.toml
- Как Python выполняет код: байт-код, ссылки, сборка мусора и GIL
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 3. Алгоритмы и структуры данных · 30 вопросов
Массивы и O-нотация, сортировки, стеки и очереди, списки, рекурсия, деревья, хеш-таблицы, кучи и графы, а затем приёмы решения задач — два указателя, окно, префиксные суммы, динамическое программирование.
- Зачем нужны структуры данных и алгоритмы
- Математика для O-нотации: логарифмы, степени и скорость роста обязательно
- Массивы, двоичный поиск и O-нотация обязательно
- Простая сортировка: пузырёк, выбор, вставка обязательно
- Стеки и очереди
- Связанные списки
- Рекурсия обязательно
- Нетривиальная сортировка: Шелла, быстрая, поразрядная
- Двоичные деревья
- Красно-чёрные деревья
- Деревья 2-3-4 и B-деревья
- Хеш-таблицы обязательно
- Пирамиды (кучи)
- Графы
- Взвешенные графы: минимальный остов и кратчайший путь
- Два указателя и скользящее окно обязательно
- Префиксные суммы обязательно
- Двоичный поиск по ответу обязательно
- Монотонный стек обязательно
- Динамическое программирование обязательно
- Перебор с отсечением обязательно
- Как выбрать структуру данных обязательно
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 4. Git и модели ветвления · 18 вопросов
Снимки и коммиты, ветки и слияние, push/pull, pull request и код-ревью, rebase и reflog, модели ветвления от Git Flow до trunk-based.
- Что такое Git и зачем он каждому обязательно
- Коммиты и история: add, commit, log и .gitignore обязательно
- Ветки и слияние: merge и конфликты обязательно
- Удалённые репозитории: push, pull и fetch обязательно
- Pull request и код-ревью обязательно
- Rebase и cherry-pick: переписывание истории
- Отмена и спасение: reset, revert, reflog
- Модели ветвления: Git Flow, GitHub Flow, GitLab Flow, trunk-based
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 5. Фундамент — ядро FastAPI · 18 вопросов
Структура и конфигурация, Depends, роутинг, Pydantic, async, middleware и ошибки, фоновые задачи, persistence на SQLAlchemy.
-
Фаза 6. SQL с нуля · 31 вопросов
Язык запросов до особенностей конкретной базы: таблицы и ключи, SELECT и WHERE, соединения, агрегаты, NULL, подзапросы, оконные функции, даты и строки, изменение данных, создание таблиц и почему запрос вдруг стал медленным.
- Что такое база данных и таблицы обязательно
- SELECT: выбрать, отфильтровать, отсортировать обязательно
- JOIN: собрать данные из нескольких таблиц обязательно
- Агрегаты: COUNT, GROUP BY и HAVING обязательно
- NULL и типы данных: где все спотыкаются обязательно
- Подзапросы и CTE: запрос внутри запроса обязательно
- Оконные функции: считать, не схлопывая строки
- Даты и время в SQL: отрезки, группировка по дням и арифметика
- Строки в SQL: склейка, поиск и приведение к одному виду
- INSERT, UPDATE, DELETE и транзакции обязательно
- Схема базы данных: таблицы, ключи и представления
- Почему запрос медленный: индексы на пальцах обязательно
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 7. PostgreSQL: модель и эксплуатация · 19 вопросов
ACID и изоляция, партиционирование и шардинг реляционного хранилища.
-
Фаза 8. Другие хранилища: документы, поиск, файлы, аналитика · 101 вопросов
Сначала фундамент: как хранилища устроены внутри — движки, репликация, шардинг, потоки. Затем сами хранилища: MongoDB, Elasticsearch, объектное хранилище S3 и аналитический ClickHouse. Плюс развилки выбора базы данных и графовая СУБД Neo4j.
- B-деревья и LSM-деревья простыми словами: как база данных хранит данные обязательно
- OLTP и OLAP простыми словами: два разных мира работы с данными обязательно
- Эволюция схем простыми словами: менять формат данных, ничего не ломая
- Модели репликации простыми словами: почему реплика отстаёт, multi-leader и кворумы обязательно
- Секционирование (шардинг) простыми словами: как разрезать данные по узлам без горячей точки обязательно
- Система записи и производные данные простыми словами: почему кеш, индекс и read-модель — одно и то же
- Потоковая обработка простыми словами: перехват изменений (CDC) и время в потоках
- ACID, read и write concerns, транзакции в MongoDB на Python
- Репликация и шардинг в MongoDB
- Моделирование документов в MongoDB: embed vs reference, индексы обязательно
- Elasticsearch: как устроен поисковый движок обязательно
- Как работают запросы в Elasticsearch и почему документы сортируются именно так обязательно
- Как работает Elasticsearch в production: ILM, snapshots, sizing, мониторинг
- Что такое object storage: bucket, объект, ключ, классы хранения и presigned URL обязательно
- S3 в production: резервные копии, репликация, стоимость и мониторинг
- Как устроен ClickHouse: колоночное хранение, MergeTree и OLAP обязательно
- ClickHouse: моделирование схемы, запросы, materialized views обязательно
- ClickHouse в проде: репликация, TTL, бэкапы и мониторинг
- Архитектура Cassandra: кольцо без главного узла
- Модель данных Cassandra: partition key и clustering columns
- Согласованность и репликация в Cassandra
- Как устроен Neo4j: property graph, узлы, рёбра и обход без индексов
- Cypher: язык запросов к графу простыми словами
- Neo4j: моделирование графа, индексы и эксплуатация
- PostgreSQL или MongoDB: как выбрать базу данных
- Oracle или PostgreSQL: отличия и миграция
- Cassandra, PostgreSQL или MongoDB: когда брать колоночную NoSQL
- Графовые данные простыми словами: рекурсивный SQL или графовая СУБД
- Neo4j: где применяют графовую СУБД — от рекомендаций до GraphRAG
- PostgreSQL или ClickHouse: когда добавлять вторую базу
- Поиск: PostgreSQL FTS или Elasticsearch
- Файлы: в базе данных или в object storage
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 9. Принципы и паттерны проектирования · 15 вопросов
SOLID, все 23 паттерна GoF, GRASP и DRY/KISS/YAGNI на примерах.
-
Фаза 10. Сетевой фундамент · 31 вопросов
Модели OSI и TCP/IP, IP и порты, TCP/UDP, DNS, HTTP и HTTPS, версии HTTP, соединения и надёжность.
- Как устроена сеть: модели OSI и TCP/IP обязательно
- IP-адреса, порты и NAT
- TCP и UDP: надёжность против скорости обязательно
- DNS: как доменное имя превращается в адрес обязательно
- HTTP: методы, статусы, заголовки обязательно
- HTTPS и TLS: шифрование и рукопожатие обязательно
- HTTP/1.1, HTTP/2 и HTTP/3: что поменялось
- Соединения: keep-alive, пулы и таймауты
- Два пула: к базе и по HTTP — чем отличаются и как топят друг друга
- Балансировщики и обратные прокси обязательно
- Сеть и надёжность: таймауты, ретраи, идемпотентность
- Сетевая диагностика с хоста: что смотреть, когда сервис не отвечает
- WebSocket, SSE и long polling обязательно
- Масштабирование WebSocket в Kubernetes через Kafka
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 11. API: REST и контракты · 36 вопросов
URL и ресурсы, параметры, ответы, ошибки, версионирование, OpenAPI и антипаттерны.
- URL и ресурсы в REST API на FastAPI
- Query-параметры и пагинация в FastAPI
- JSON и формат ответов в FastAPI: camelCase, даты, enum и пагинация
- Ошибки в REST API на FastAPI — формат RFC 9457 Problem Details
- HTTP-заголовки в FastAPI — как их читать, отправлять и зачем нужен Idempotency-Key
- Версионирование REST API на FastAPI: v1, v2 и breaking changes
- Alias и Action-эндпоинты в FastAPI — me, latest, default и доменные команды
- OpenAPI в FastAPI и частые ошибки при проектировании REST
- Rate limiting, загрузка файлов и deprecation в FastAPI
- Массовые операции, долгие задачи и локализация в FastAPI
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 12. Безопасность и авторизация · 25 вопросов
Безопасность FastAPI, где проходит проверка, JWT, RBAC/ABAC, секреты, service-to-service и аудит.
- Аутентификация и авторизация во FastAPI
- Паттерны аутентификации и авторизации
- Где делать auth-проверку в FastAPI: Gateway, BFF или Handler
- JWT validation в FastAPI: PyJWT, JWKS и коды ответов
- RBAC в FastAPI: роли, маппинг и защита эндпоинтов
- ABAC — проверка владения ресурсом в FastAPI (Python)
- Хранение токенов на клиенте — HttpOnly cookie и refresh rotation (Python/FastAPI)
- Межсервисная аутентификация в FastAPI: mTLS и Client Credentials
- PII и секреты в Python-сервисе: что нельзя писать в логи, ответы и очередь
- Журнал действий администратора в FastAPI
- PCI DSS для разработчика
- GDPR для разработчика
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 13. Брокеры и распределённые системы · 37 вопросов
AMQP/RabbitMQ, Kafka и распределённые паттерны: saga, outbox, идемпотентность.
- Протокол AMQP: exchange, queue, binding, ack обязательно
- RabbitMQ в production: кластеризация, типы очередей и мониторинг
- Паттерны обмена сообщениями через AMQP на Python
- AMQP vs Kafka: какой брокер выбрать обязательно
- Apache Kafka на Python: топики, партиции, порядок и гарантии
- Kafka в production на Python: aiokafka, DLQ, Schema Registry, тюнинг, безопасность
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 14. Микросервисы: архитектура и проблемы · 32 вопросов
Нужны ли микросервисы, как устроен сервис и как они общаются; что ломается в распределённой системе и как это лечить — saga, outbox, идемпотентность, устойчивость.
- Выбор начальной архитектуры: монолит, модульный монолит, микросервисы обязательно
- Структурные паттерны микросервисов на Python
- Между сервисами: синхронный вызов или события обязательно
- Проблемы распределённых систем простыми словами: частичные отказы, ненадёжные часы, истина по кворуму обязательно
- Согласованность и консенсус простыми словами: линеаризуемость, CAP и одна общая задача обязательно
- Корректность в распределённой системе простыми словами: сквозной аргумент, exactly-once, целостность против своевременности
- Распределённые паттерны: согласованность данных между сервисами на Python
- Паттерны отказоустойчивости: Retry, Circuit Breaker, Bulkhead, DLQ на Python
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 15. Kubernetes и graceful shutdown · 34 вопросов
Кластер, сеть, деплой и эксплуатация Kubernetes плюс корректное завершение работы сервиса.
- Kubernetes: pod, deployment, service — с чего начать обязательно
- Сеть в Kubernetes: Service, DNS, Ingress, NetworkPolicy обязательно
- Деплой в Kubernetes: манифесты, Helm, rolling update, GitOps обязательно
- Kubernetes на практике: отладка подов и kubectl-команды
- OpenShift: чем отличается от чистого Kubernetes
- Helm: пакетный менеджер Kubernetes
- Argo CD: GitOps-доставка в Kubernetes
- Конфигурация uvicorn/lifespan — graceful shutdown и readiness в FastAPI
- HTTP drain в FastAPI: как не терять запросы при перезапуске
- SQLAlchemy и база данных при завершении FastAPI-приложения
- asyncio-задачи и outbox-relay при остановке FastAPI-приложения
- Kafka shutdown — aiokafka consumer stop и producer flush
- Идемпотентность in-flight операций при завершении Python-сервиса
- Kubernetes и FastAPI: как настроить корректное завершение сервиса
- Бюджеты завершения и наблюдаемость в FastAPI
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 16. Облака · 87 вопросов
Общие принципы облаков и три провайдера — AWS, Azure и GCP: сеть, IAM, compute, масштабирование, serverless, данные, хранилища и IaC. Модель одна, знания переносимы между облаками.
- Что такое облако и зачем оно нужно обязательно
- Регионы и зоны доступности: где физически живёт ваш сервис обязательно
- Учётные записи и права в облаке: пользователи, сервисные аккаунты, роли обязательно
- Сеть в облаке: частная сеть, подсети, файрвол и выход наружу обязательно
- Три уровня вычислений: машины, контейнеры, функции обязательно
- Управляемые данные: базы, кэш, очереди и объектное хранилище обязательно
- Наблюдаемость и секреты в облаке обязательно
- Деньги в облаке: за что платят и как не переплатить обязательно
- Отказоустойчивость и восстановление: зоны, копии, RPO и RTO обязательно
- Основы AWS: аккаунты, IAM, регионы и VPC обязательно
- Сеть в AWS: VPC, подсети, NAT и security groups обязательно
- IAM в AWS: пользователи, роли и политики обязательно
- Где запускать сервис в AWS: EC2, ECS, EKS или Lambda обязательно
- Масштабирование и доступность в AWS обязательно
- Serverless в AWS: Lambda, события, cold start, API Gateway обязательно
- Управляемые данные в AWS: RDS, ElastiCache, SQS, MSK обязательно
- DynamoDB: ключи, индексы и когда брать вместо SQL
- Безопасность и наблюдаемость в AWS: Secrets Manager, SSM, KMS, CloudWatch обязательно
- Оптимизация затрат в AWS: с чего начать
- Отказоустойчивость и аварийное восстановление в AWS
- AWS Well-Architected Framework: шесть столпов и как ими пользоваться обязательно
- Infrastructure as Code: основы
- Terraform: HCL, провайдеры, состояние и модули
- CloudFormation: шаблоны и стеки
- AWS CDK: инфраструктура как программа
- IaC на практике: state, секреты, доставка
- Основы Azure: подписки, группы ресурсов, Entra ID, сеть
- Сеть в Azure: Virtual Network, подсети, NSG, NAT
- Entra ID и RBAC в Azure: удостоверения, роли, managed identity
- Где запускать сервис в Azure: Virtual Machines, AKS, Container Apps, Functions
- Масштабирование и доступность в Azure
- Serverless в Azure: Azure Functions, триггеры, API Management
- Управляемые данные в Azure: PostgreSQL, Redis, Service Bus, Event Hubs
- Cosmos DB: глобально распределённая база данных Azure
- Blob Storage в Azure: объектное хранилище и уровни доступа
- Azure из Spring Boot: доступ к сервисам из кода
- Безопасность и наблюдаемость в Azure: Key Vault, Azure Monitor, Application Insights
- Оптимизация затрат в Azure: с чего начать
- Отказоустойчивость и аварийное восстановление в Azure
- Инфраструктура как код в Azure: Bicep, ARM, Terraform
- Основы GCP: проекты, Cloud IAM, регионы, сеть
- Сеть в GCP: VPC, подсети, правила файрвола, Cloud NAT
- Cloud IAM в GCP: сервисные аккаунты, роли, привязки
- Где запускать сервис в GCP: Compute Engine, GKE, Cloud Run, Cloud Functions
- Масштабирование и доступность в GCP
- Serverless в GCP: Cloud Run, Cloud Functions, Eventarc
- Управляемые данные в GCP: Cloud SQL, Memorystore, Pub/Sub
- Firestore и другие NoSQL в GCP: Bigtable, Spanner
- Cloud Storage в GCP: объектное хранилище и классы хранения
- GCP из Spring Boot: доступ к сервисам из кода
- Безопасность и наблюдаемость в GCP: Secret Manager, Cloud Logging, Cloud Monitoring
- Оптимизация затрат в GCP: с чего начать
- Отказоустойчивость и аварийное восстановление в GCP
- Terraform в GCP: инфраструктура как код
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 17. CI/CD: конвейер доставки · 19 вопросов
Принципы конвейера, стратегии релизов, ветвление и выпуск.
-
Фаза 18. Качество: стратегия тестов · 8 вопросов
Пирамида тестов, слайсы и интеграционные тесты, моки и внешние сервисы, нагрузочное тестирование.
-
Фаза 19. Наблюдаемость и диагностика · 31 вопросов
Как понять, что происходит с работающей системой: журналы, метрики, трассировка, проброс контекста, health-проверки, SLO и алерты — плюс диагностика базы и разбор аварий после.
- Наблюдаемость во FastAPI
- Логирование в Python: structlog, уровни, contextvars и защита персональных данных
- Метрики в Python — prometheus-client, RED, USE и бизнес-показатели
- Distributed tracing в Python: OpenTelemetry с нуля
- Context propagation в FastAPI: request_id, trace_id и user_id в каждом логе
- Health checks в FastAPI: liveness, readiness и /info
- SLO и алерты в Python
- Конфигурация observability в Python: management-порт, логи и метрики
- Постмортем и дежурства: разбор аварий без поиска виноватых обязательно
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 20. Работа с AI-агентами · 30 вопросов
Как работает языковая модель и как продуктивно писать код с AI-агентом: токены и галлюцинации, контекст, вызов инструментов, агенты, базовый цикл работы, ревью и приёмка AI-кода.
- Как работают модели ИИ: предсказание следующего токена обязательно
- Галлюцинации ИИ: почему модель уверенно выдумывает обязательно
- Токены и стоимость: за что вы платите в работе с ИИ
- Контекст: что модель держит в голове за один раз обязательно
- Вызов инструментов: как модель выходит за пределы текста обязательно
- Агенты: модель в цикле с инструментами и целью обязательно
- Работа с агентами: базовый цикл продуктивной сессии обязательно
- Spec-driven development: сначала спецификация, потом код
- Ревью и тестирование кода с агентом
- Приёмка результата AI: критерии и тесты из спеки обязательно
- AI как рычаг продукт-инженера обязательно
- Как настроить агента под свой проект: правила, память, инструменты обязательно
- Какой язык программирования выбрать для AI-кодинга
- Ежедневная работа с агентом: разобраться, сделать, починить обязательно
- Как ревьюить код, который написал агент обязательно
- Исполняемые правила агента vs SonarQube vs ESLint vs ревью тимлидом
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 21. Создание LLM-приложений · 16 вопросов
Как встраивать AI в backend-продукт: из чего состоит LLM-фича, оркестрация через LangChain, RAG и эмбеддинги, векторные базы и агентные приложения.
-
Фаза 22. Системный дизайн и архитектурный выбор · 32 вопросов
Метод дизайна, строительные блоки, развилки хранилищ и интеграций, ADR, C4.
- Надёжность, масштабируемость, сопровождаемость — простыми словами обязательно
- Метод системного дизайна: от требований к архитектуре обязательно
- Строительные блоки системного дизайна обязательно
- Как устроена система уведомлений: архитектура с нуля
- Как оформить и защитить дизайн системы: design doc, C4, ревью обязательно
- ADR: как фиксировать архитектурные решения обязательно
- Роль архитектора в команде разработки обязательно
- Модель C4
- Мок-интервью в кабинете
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 23. Domain-Driven Design · 19 вопросов
Стратегические и тактические паттерны, интеграция контекстов, принципы проектирования.
- Что такое DDD и зачем он нужен обязательно
- Стратегические паттерны DDD на Python
- Тактические паттерны DDD на Python
- Интеграционные паттерны DDD на Python
- Принципы проектирования в DDD на Python
- Онтология и доменная модель: система понятий до агрегатов
- Event Storming: добываем модель домена у бизнеса
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 24. Архитектурные паттерны сервиса · 36 вопросов
Структура сервиса и микросервисов, Onion и Hexagonal, CQRS, отказоустойчивость и пакетная обработка.
- Луковая архитектура (Onion Architecture) обязательно
- CQRS
- Когда применять CQRS в Python-сервисе
- Command side в CQRS на Python: как писать команды и обработчики
- Query side в CQRS на Python — как читать данные правильно
- Read-model в CQRS — денормализованная проекция на FastAPI / SQLAlchemy
- Как read-model синхронизируется с write-side в CQRS на Python
- Уровень и эволюция CQRS — Python (FastAPI + SQLAlchemy)
- Гексагональная архитектура
- Когда применять Hexagonal Architecture в Python
- Core слой в Hexagonal Architecture на Python
- Ports в Hexagonal Architecture на Python — как ядро говорит с внешним миром
- Входные адаптеры в Hexagonal-архитектуре на Python
- Out-адаптеры в Hexagonal Python: как сервис общается с внешним миром
- Структура пакетов в Hexagonal Architecture (Python)
- Bootstrap / Composition Root в Hexagonal (Python)
- Архитектурные тесты в Python: как не дать слоям перемешаться
- Пакетная обработка данных: как не сломать фоновый обработчик на Python
- Event Sourcing: хранить события, а не состояние
- Тест фазы в кабинете
-
Фаза 25. Методологии и процесс разработки · 13 вопросов
Waterfall, Agile, Scrum, Kanban, XP, оценка и масштабирование — как команда организует работу от идеи до релиза.
- Модели разработки: от Waterfall к Agile обязательно
- Scrum: роли, события и артефакты обязательно
- Kanban: поток, WIP-лимиты и вытягивание обязательно
- Extreme Programming: инженерные практики Agile
- Оценка и планирование: story points и velocity
- Масштабирование Agile: SAFe и LeSS
- Методология для AI: Use Case Pattern и другие способы
- Тест фазы в кабинете
Программа обучения v11.1.41
Backend · Python
Этот сайт устроен как программа подготовки, биндинг — Python и FastAPI. Шестнадцать фаз ведут от фундамента FastAPI через данные, принципы проектирования, поиск, инфраструктуру и качество к системному дизайну и DDD и к кульминации в Use Case Pattern, а затем к сквозному кейсу маркетплейса.
Всего в программе 737 вопросов для самопроверки.