Полный курс по разработке телеграм-ботов с использованием современных инструментов и практик. Идеален для тех, кто хочет перейти на новый уровень в Python-разработке и автоматизации через Telegram API.

💡 Что внутри:
– Фреймворк aiogram и продвинутые диалоговые цепочки с aiogram_dialog
– Работа с базами данных: PostgreSQL, SQLAlchemy, Alemic
– Создание микросервисной архитектуры на базе NATS и RabbitMQ
– Планировщик задач Taskiq
– Тестирование: автоматическая проверка ботов, взаимодействие с СУБД, FSM
– Локализация, gettext, fluentogram, мультиязычные боты
– Деплой: запуск через Docker и Systemd
– Проектная часть: от постановки задачи до полноценного проекта

📌 Курс для тех, кто уже знаком с Python и хочет разрабатывать сложные, масштабируемые и профессиональные боты.

Универсальный курс, с которым ты:
– научишься разрабатывать полноценные Python-приложения на FastAPI
– создашь собственный pet-проект для портфолио
– освоишь весь актуальный стек: SQLAlchemy, Redis, Celery, Pytest, Docker и не только

💡 Что внутри:
– Основы FastAPI: запуск, роутинг, Pydantic
– Работа с базой данных: SQLAlchemy, запросы, авторизация
– Кэширование и фоновые задачи: Redis, Celery
– Админка, тестирование, деплой, мониторинг
– Визуальное сравнение с Flask и Django
– Структурированные модули и чистый код
– Теория + реальная практика = результат

Если ты хочешь уверенно писать backend на Python — этот курс будет отличной базой.

Инструмент, который экономит часы и спасает от боли с «не тем Python’ом», конфликтующими зависимостями и разными средами.

💡 Что даёт Docker:
– 🐳 Упрощает настройку окружения
– ⚙️ Изолирует проект от системы — запускаешь в контейнере
– 🔁 «Работает у меня» = «Работает везде»
– 🔬 Идеален для микросервисов, CI/CD и тестирования
– 📦 Упаковывает всё в удобный образ, который можно запустить где угодно

Если ты ещё не пробовал Docker — возможно, зря теряешь мощный инструмент разработки.

Практический курс, который шаг за шагом познакомит с контейнерами и непрерывной интеграцией. Подходит для тех, кто только начинает свой путь в DevOps.

Что внутри:
– Что такое Docker и чем он отличается от виртуальных машин
– Основы Continuous Integration на базе GitLab
– Работа с Vagrant для быстрого развертывания окружений
– Запуск GitLab CI на собственной инфраструктуре

💡 После курса вы поймёте, как строить простые CI/CD-конвейеры, автоматизировать задачи и использовать контейнеризацию для разработки и тестирования.

Этот курс — практическое руководство по основам DevOps и CI/CD. Он поможет понять, как устроены современные процессы разработки и доставки ПО, и научит работать с ключевыми инструментами DevOps-инженера.

Что внутри:
– Эволюция разработки и CICD
– Основы DevOps и Continuous Delivery
– Continuous Integration с GitLab CI
– Работа с окружениями разработки и PROD
– Инфраструктура как код (IaC)
– Виртуализация и Docker
– Ansible и автоматизация
– Тестирование инфраструктурного кода
– Мониторинг и инцидент-менеджмент
– Набор инструментов DevOps-инженера

💡 Курс подойдёт начинающим и практикующим системным администраторам, разработчикам и инженерам, которые хотят перейти в DevOps или прокачать ключевые навыки для работы с инфраструктурой.