Курсы по Pydantic
Pytex
Учебный центр IBS
Похожие курсы
Больше об авторах
Менеджер продукта в Edtech/HR-tech. За более чем 7 лет работы создал и масштабировал цифровые продукты в Edtech (Яндекс Практикум, Сравни Образование, Хабр Карьера). Через карьерные и образовательные продукты обучил и трудоустроил более 30.000 специалистов, а также провел более 1000+ часов менторских консультаций для начинающих специалистов Product менеджеров, Разработчиков и Аналитиков
- Product owner
- Бакалавриат: Менеджмент, Управление персоналом
- Разработка и запуск продукта
- Продуктовая аналитика
- Стратегическое и операционное планирование
- Финансовое планирование, бюджетирование, P&L и расчет юнит-экономики
- HR-менеджмент, обучение и развитие персонала
- Управление персоналом, построение команды
Отзывы об онлайн-курсах по направлению Программирование и IT
Промокоды и акции для направления Программирование и IT
Популярные направления
Популярные курсы Программирования и IT
Бесплатные курсы Программирования и IT
Курсы Программирования и IT с трудоустройством
ТОП онлайн-курсов по Pydantic
1. Backend разработка на Python. Тариф Курс + Проект с автором
2. AI-013 ИИ для Python-разработчика: FastAPI, Django и агенты с нуля до продакшна
Курс посвящён использованию генеративного ИИ в повседневной работе Python-разработчика (бэкенд и анализ данных).
Вы освоите техники промптинга (Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct), построение RAG-систем (от простого поиска до GraphRAG) для работы с документацией и legacy-кодом, а также создание автономных агентов по протоколу MCP с разделением на навыки и субагенты.
Практика включает генерацию бойлерплейта FastAPI / Django, Pydantic-моделей из JSON-схем, написание асинхронного кода без ошибок в цикле событий и анализ данных (Pandas / Polars). Отдельный модуль — безопасность: защита от промпт-инъекций и утечек данных.
Как работают большие языковые модели (LLM): токены, контекстное окно, температура. Системные и пользовательские промпты.
- Техники: Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct.
- Борьба с галлюцинациями и проверка фактов.
IDE и расширения: Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Kilo Code.
CLI и терминал: использование ИИ в консоли (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode).
Spec-driven development: сначала пишем спецификацию (Markdown/OpenAPI), затем генерируем код.
Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG) простыми словами. Виды Retrieval Augmented Generation (RAG): от простого поиска по документации до GraphRAG. Использование ИИ для рефакторинга и объяснения legacy-кода.
Автономные агенты и их режимы: Plan-Code-Ask-Debug. Протокол MCP (Model Context Protocol). Навыки (Skills). Субагенты.
Тестирование: генерация unit-тестов, интеграционных тестов и тест-кейсов.
Prompt Injection в коде и приложениях. Утечка данных: как не отправить секреты компании в OpenAI. Лицензионная чистота сгенерированного кода.
Генерация FastAPI / Django бойлерплейта. Pydantic-модели из JSON-схем. Использование ИИ для анализа данных в Pandas / Polars. Написание асинхронного кода без ошибок, связанных с циклом событий. Вайб-кодинг (vibe coding).
