Kurs Python + Django + AI

Przed rozpoczęciem zajęć na kursie weekendowym, przygotujemy Cię do osiągnięcia najlepszych rezultatów. Sekcja „Prework” to Twój pierwszy krok w nauce programowania! Dzięki intuicyjnemu instruktażowi dobrze przygotujesz stanowisko pracy i skonfigurujesz potrzebne oprogramowanie.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Przygotowanie stanowiska pracy z narzędziami deweloperskimi dla programowania w Pythonie.
• Instalacja i konfiguracja Git do kontroli wersji kodu źródłowego.
• Nauka podstawowych komend systemowych w Linux i Terminalu.
• Wprowadzenie do podstaw programowania w języku Python, w tym składni i typów danych.
• Konfiguracja środowiska programistycznego zgodnie z wymaganiami projektu.

Ta sekcja obejmuje wprowadzenie do podstawowych narzędzi oraz środowisk potrzebnych do efektywnej pracy Python Developera. Dowiesz się, jak korzystać z konsoli, menedżera pakietów pip, podstaw systemu Linux oraz jak rozpocząć pracę w zespole korzystając z Gita.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Organizacja pracy w kursie i w zespole..
• Korzystanie z konsoli (Command Line) w systemie Linux.
• Instalacja i konfiguracja środowiska Python, praca z pip (instalacja pakietów).
• Podstawy Gita (tworzenie repozytoriów, commitowanie zmian, praca z gałęziami i merge).
• Podstawy pracy z GitHubem (wysyłanie kodu, współpraca, pull requests).

Git to podstawa Twojej pracy z kodowaniem. Umożliwi Ci śledzenie zmian w kodzie, współpracę z innymi programistami oraz skuteczne zarządzanie projektem.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Praca z branchami w Git.
• Rozwiązywanie konfliktów merge w projektach zespołowych.
• Wykorzystywanie platformy GitHub do współpracy nad kodem.
• Monitorowanie zmian w kodzie poprzez logi i historie commitów.
• Ustawianie repozytoriów lokalnych i zdalnych.
• Zarządzanie pull requestami i code review na GitHubie.

Tutaj zapoznasz się z fundamentalnymi konceptami języka Python oraz zasadami programowania imperatywnego. Poznasz składnię, typy danych, instrukcje sterujące i sposoby pracy z plikami. Dowiesz się także, jak radzić sobie z wyjątkami oraz jak debugować kod.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Składnia Pythona i podstawowe typy danych (int, float, string, list, dict).
• Instrukcje warunkowe i pętle.
• Obsługa wyjątków (try/except) i debugowanie kodu.
• Podstawy pracy z plikami (otwieranie, zapisywanie, odczyt).
• Pisanie prostych skryptów i samodzielna analiza błędów.
• Pisanie czytelnego i zorganizowanego kodu zgodnie z najlepszymi praktykami.

W tej części skupisz się na pisaniu kodu zorientowanego obiektowo (OOP) w Pythonie. Poznasz kluczowe zasady i dobre praktyki, a także wzorce projektowe, które pozwolą Ci tworzyć kod bardziej zorganizowany, skalowalny i łatwiejszy w utrzymaniu. 

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Tworzenie klas i obiektów, dziedziczenie, polimorfizm i hermetyzacja.
• Praktyczne wzorce projektowe.
• Projektowanie architektury obiektowej w projektach..
• Lepsze zrozumienie Clean Code (czytelność, modularność, zasady SOLID).
• Projektowanie i implementacja hierarchii klas.
• Tworzenie metod i atrybutów w klasach.

AI staje się koniecznością w pracy programisty. W tym miejscu skoncentrujesz się na umiejętnym formułowaniu zapytań (promptów) do narzędzi opartych o sztuczną inteligencję, takich jak modele językowe czy asystenci analityczni. Dowiesz się, jak dostosowywać treść poleceń, aby uzyskiwać precyzyjne, relewantne i wartościowe odpowiedzi, a także jak unikać typowych błędów, które mogą prowadzić do mylących wyników. Ten moduł ma na celu wprowadzenie do strategicznego korzystania z AI jako wsparcia w procesie analizy danych – od eksploracji i przetwarzania, po wnioskowanie i raportowanie wyników.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Formułowania skutecznych promptów, aby otrzymać  wartościowe informacje.
• Dopasowywania promptów do konkretnych etapów analizy danych.
• Weryfikowania oraz udoskonalania promptów na podstawie otrzymanych rezultatów.
• Unikania typowych pułapek – zbyt ogólnych, wieloznacznych lub nieprecyzyjnych zapytań.
• Wykorzystania AI do generowania sugestii dotyczących kodu, metryk, metod analizy czy wizualizacji danych.
• Integracji sztucznej inteligencji z istniejącymi narzędziami i procesami pracy analityka, celem zwiększenia efektywności i jakości wyników.

Programista nie tylko pisze kod, ale też pracuje w ramach zespołu i procesu wytwórczego. W tej sekcji dowiesz się, jak wygląda iteracyjny sposób realizacji projektów w metodyce Scrum oraz jak planować, przeglądać i ulepszać swoją pracę poprzez retrospektywy.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Zasady i elementy Scruma (Sprint, Backlog, Daily, Retro, Planowanie).
• Praktyczne wykorzystanie ceremonii projektowych (Planowanie S1, S2, S3).
• Zarządzanie zadaniami i postępem prac w zespole.
• Ustalanie celów sprintu oraz ewaluacja (Przegląd S1, S2).
• Budowanie zespołowego feedbacku i retrospektyw.

Django to jeden z najpopularniejszych frameworków webowych w Pythonie. Dzięki niemu w szybki i prosty sposób stworzysz rozbudowane aplikacje internetowe z logicznym podziałem na modele, widoki i szablony. W tej sekcji przejdziesz przez podstawy Django aż po bardziej zaawansowane techniki pracy z ORM-em i wbudowanym panelem administracyjnym.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Struktura projektu Django (apps, models, views, templates, urls).
• Konfiguracja i uruchamianie projektu Django.
• Zaawansowane techniki ORM (relacje, zapytania, optymalizacja).
• Korzystanie z wbudowanego Django Admin Panel.
• Dobre praktyki kodu (clean code, code review, refaktoryzacja w kontekście Django).

Bez bazy danych trudno wyobrazić sobie poważny projekt. W tej części nauczysz się tworzyć i zarządzać relacyjnymi bazami danych przy użyciu SQL, a także tego, jak integrować je z aplikacjami w Pythonie i Django (np. migracje).

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Podstawy relacyjnych baz danych (tabele, klucze główne i obce).
• Tworzenie zapytań SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOIN).
• Projektowanie schematów bazy danych.
• Praca z migracjami w kontekście Django i innych narzędzi.
• Zarządzanie bazami danych (konfiguracja, optymalizacja).

Tworzenie kodu wymaga ciągłego testowania i doskonalenia. Poznasz narzędzia do testowania aplikacji w Pythonie, takie jak PyTest czy unittest.mock. Dowiesz się, jak stosować techniki TDD (Test-Driven Development) oraz jak debugować bardziej złożone projekty.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Podstawy PyTest (pisanie testów, asercje, fixtures, pluginy).
• Stosowanie unittest.mock w praktyce (mockowanie zależności).
• Podejście TDD (najpierw test, później kod).
• Zaawansowane techniki debugowania i analiza błędów.
• Refaktoryzacja kodu w oparciu o testy.

Nawet jako Python Developer warto rozumieć podstawy frontendowe, by tworzyć pełne aplikacje webowe lub efektywnie współpracować z frontendowcami. W tej sekcji nauczysz się fundamentów HTML, CSS i podstaw JS oraz korzystania z popularnego frameworka CSS – Bootstrap.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Podstawy HTML (semantyka, struktura dokumentu).
• Stylowanie stron za pomocą CSS (klasy, selektory, box model).
• Wprowadzenie do Bootstrap (siatki, komponenty, responsywność).
• Podstawy JavaScript (manipulacja DOM, proste eventy).
• Integracja warstwy frontendowej z backendem w Django.

Dziś niemal każda aplikacja komunikuje się z innymi usługami poprzez API. W tej sekcji nauczysz się tworzyć i obsługiwać REST API w Django, a także poznasz FAST API do szybkiego budowania nowoczesnych usług. Zrozumiesz również podstawy asynchroniczności i web scrapingu w Pythonie, a także dowiesz się o integracjach z LLM API.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Projektowanie REST API (endpointy, metody HTTP, JSON).
• Implementacja usług w Django REST Framework i FastAPI.
• Asynchroniczność w Pythonie (async/await, biblioteki).
• Techniki web scrapingu (requests, BeautifulSoup, Selenium).
• Integracja z LLM API (np. wykorzystanie modeli językowych w aplikacjach).

Współczesny Python Developer często musi także rozumieć zagadnienia związane z konteneryzacją, ciągłą integracją i wdrażaniem aplikacji (CI/CD), a także podstawy chmury i dokumentowania architektury aplikacji. Na końcu czekają zadania rekrutacyjne, test końcowy oraz podsumowanie całego kursu.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Konteneryzacja aplikacji w Dockerze (Dockerfile, docker-compose).
• Wykorzystanie Jenkins CI do ciągłej integracji i automatyzacji zadań.
• Podstawy AWS (EC2, S3, usługi w chmurze).
• UML – dokumentacja struktury i przepływu w aplikacji.
• Przygotowanie do rekrutacji (zadania techniczne, omówienie najczęstszych pytań).
• Finalne retrospektywy i test końcowy podsumowujący cały kurs

Framework Flask umożliwia szybkie tworzenie aplikacji webowych w języku Python. Zdobędziesz umiejętność projektowania prostych i skalowalnych serwisów internetowych.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Tworzenie tras i obsługa żądań HTTP w frameworku Flask.
• Wykorzystanie szablonów Jinja2 do dynamicznego generowania treści.
• Budowanie aplikacji webowych i API z użyciem Flask.
• Obsługa formularzy i walidacja danych użytkowników.
• Implementacja autoryzacji i uwierzytelniania w aplikacjach Flask.
• Korzystanie z rozszerzeń Flask do rozbudowy funkcjonalności.

Podczas tej części kursu zmierzysz się z przykładami problemów i ćwiczeniami, jakie możesz napotkać w realnej rekrutacji na stanowisko Python Developera. Udoskonalisz umiejętność samodzielnego pisania i analizowania kodu oraz nauczysz się omawiać rozwiązania w sposób zrozumiały dla rekruterów.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Symulacje rozmów kwalifikacyjnych i rozwiązywanie typowych zadań rekrutacyjnych.
• Tworzenie case studies na podstawie ukończonych projektów.
• Szybka analiza i refaktoryzacja kodu „pod presją” wymagań rekrutera.
• Przygotowanie do najczęściej zadawanych pytań technicznych (Python, Django, bazy danych).
• Prezentacja rozwiązań i efektywna komunikacja z rekruterem.
• Wskazówki dotyczące zarządzania stresem i budowania pewności siebie.

Aby zapisać się na kurs możesz wypełnić formularz, wysłać maila bezpośrednio do opiekunki lub zadzwonić. W przypadku zgłoszenia się przez formularz otrzymasz od razu maila ze szczegółowym programem kursu oraz informacjami o kolejnych krokach.

Zajęcia na bootcampie odbywają się w soboty i niedziele od godziny 08:00 do 14:00 lub 15:00-21:00.

Obowiązkowym punktem rozpoczęcia kursu jest przerobienie preworku – są to materiały do samodzielnej nauki. Otrzymasz od nas wszystkie niezbędne materiały, linki oraz instrukcje, jak krok po kroku zainstalować programy i narzędzia, z których będziesz korzystać w trakcie kursu. Przykładając się do jego wykonania, zapewniasz sobie i reszcie grupy sprawny start w kursie i możliwość bezproblemowego rozpoczęcia nauki i pracy nad projektem. Z drugiej strony, w przypadku naszych kursów – bardzo intensywnych i napakowanych wiedzą, zlekceważenie preworku może skutkować późniejszym nawarstwieniem się zaległości, które będzie niezwykle trudno nadrobić w trakcie kursu.

Kurs jest dla Ciebie, jeśli lubisz analizować dane, masz zamiłowanie do matematyki, lubisz rozwiązywać skomplikowane problemy lub jesteś osobą z technicznym zacięciem. Dodatkowo niezbędne do rozpoczęcia nauki na kursie Python + Django + AI są: znajomość języka angielskiego na poziomie min. B1/B2, wykonanie preworku, który otrzymasz po zapisaniu się na kurs, wysoka motywacja, dyspozycyjność – czas na zajęcia, ale również naukę w domu.

Główną przewagą kursu nad studiami jest warsztatowa forma zajęć – wiedzę zdobytą na zajęciach teoretycznych kursanci wykorzystują od razu na zajęciach praktycznych. Zarówno zajęcia teoretyczne, jak i warsztaty prowadzą doświadczeni trenerzy – praktycy. W Akademii dbamy o to, aby program kursu był dopasowany do aktualnej sytuacji na rynku pracy. Kursy są krótsze niż studia, co z jednej strony wiąże się większym natężeniem zajęć i dostarczanej wiedzy, a z drugiej sprawia, że szybciej możesz rozpocząć swój rozwój w obszarze programowania w Pythonie. Na koniec – na kursach panuje bardzo dobra atmosfera, kursanci wspierają się wzajemnie i są w stałym kontakcie ze sobą i z trenerami na komunikatorze wewnętrznym w czasie trwania zajęć.

Jeśli chodzi o samo uczestnictwo w kursach, to wiek nie jest ograniczeniem. Nasze kursy kończyli zarówno 18-latkowie, jak i osoby 50+. Należy jednak pamiętać, że karierę w branży IT zaczyna się od stażu albo od stanowiska juniora, co może wiązać się z otrzymywaniem niższego wynagrodzenia niż na obecnym miejscu pracy, jeśli ma się już kilkanaście lat doświadczenia. Warto wziąć to pod uwagę zanim podejmie się decyzję o przebranżowieniu.

Na rynku jest dostępnych wiele form finansowania kursów, szczegółowe informacje znajdziesz na naszej stronie Finansowanie.

Tak, zajęcia są nagrywane i można z nich korzystać, żeby utrwalać wiedzę z zajęć.

W trakcie kursu trenerzy przekazują wiedzę zarówno z zakresu korzystania z narzędzi AI w pracy Python Developera, jak i budowania własnych rozwiązań. Dowiesz się więc zarówno jak zautomatyzować swoją pracę dzięki gotowych rozwiązaniom, jak też jak budować potrzebne na rynku narzędzia do pracy z LLM (takimi jak Chat GPT).
Dodatkowo, jeśli zakupisz kurs w pakiecie IT Navigator lub Mentoring+, otrzymasz dostep do 6-godzinnego kursu online “Prompt Engineering i narzędzia AI dla programistów”.

Do szukania pracy należy się przygotować, dlatego już podczas kursu, zależnie od wybranego pakietu proponujemy szkolenia HR, dzięki którym dowiesz się jak stworzyć skuteczne CV oraz profil w serwisie LinkedIn. Powiemy Ci również jak przygotować się do rozmów rekrutacyjnych.

Oczywiście, po zaliczeniu kursu otrzymasz od nas doceniany na rynku certyfikat infoShare Academy z informacją o zakresie kursu i terminie, w jakim kurs się odbywał. Certyfikat podpisany jest przez CEO infoShare Academy oraz Trenera prowadzącego kurs. Otrzymasz go w formacie PDF, dzięki czemu łatwo podzielisz się informacją o zdobytych kwalifikacjach na LinkedIn z potencjalnymi, przyszłymi pracodawcami lub klientami.