Как учиться по этому курсу

Режим работы

Курс рассчитан на 65 часов реального труда. Не «65 часов просмотра» — а 65 часов, когда вы пишете код руками. Сравнимо с университетским одно-семестровым курсом.

Рекомендуемые режимы:

Спринт (3 недели) — 3 часа в день, 5 дней в неделю. Подходит, если у вас выделенное время на смену карьеры.
Параллельно с работой (8-10 недель) — 1 час в будни + 4 часа в выходной. Реалистично, если работаете на полную и учитесь вечерами.
Расслабленный (3-4 месяца) — 5-7 часов в неделю. Без давления, удобно для студентов.

Что НЕ работает:

«1 час в воскресенье». Между занятиями вы забываете больше, чем успеваете выучить за час. Минимум — 30 минут трижды в неделю.
«Сначала всю теорию, потом упражнения». Через неделю теория выветрится. Каждый урок — это «прочитал → попробовал руками → пошёл дальше».

Типы практики

В курсе три уровня практики, по возрастанию сложности:

1. Встроенные упражнения в уроках. В конце почти каждого урока — 1-3 задачи на 5-15 минут. Это «закрепить только что прочитанное». Решайте сразу, не откладывайте.

2. Микро-задачи в модуле. В каждом модуле есть папка exercises/ с 5-10 задачами на 20-40 минут. Это уже «комбинировать разные навыки». Делайте их после прохождения всего модуля, перед переходом к следующему.

3. Лабораторные работы. В курсе три большие лабы и финальный capstone-проект. Это реальные DE-задачи на 3-8 часов: парсер CSV с легаси-кодировкой, клиент к API с pagination и retries, ETL до Postgres. Делайте после соответствующего блока модулей.

Каждое упражнение и лаба имеют критерии приёмки — конкретный список проверок, что задача решена. Не «работает на моих данных», а «выдаёт ровно такой вывод на такие входы».

Когда застряли

Сначала:

Прочитайте сообщение об ошибке. Python пишет понятные сообщения. В 80% случаев там прямо указано, что не так.
Выведите промежуточные значения через print(). Не нужно изучать debugger в первый день — print достаточно для 95% задач junior.
Перечитайте условие задачи. Чаще всего вы решаете не ту задачу.

Только потом:

Гуглите конкретное сообщение об ошибке. Stack Overflow до сих пор актуален.
Спросите у LLM — ChatGPT, Claude, Yandex Алиса. Это нормальный инструмент. НО — следующий пункт.

Как просить помощи у LLM (важно для junior)

LLM полезен, но опасен для джуна: он решает задачу за вас, и вы не растёте.

Хороший способ просить помощи:

Я учусь Python. У меня задача [конкретно].
Я попробовал [код]. Получил [ошибка / результат].
Я думаю, проблема в [гипотеза].
Не давай решение. Подскажи, в каком направлении думать.

Плохой способ:

Реши за меня: [текст задачи]

В первом случае LLM становится

резиновой уткой

— помогает упорядочить мысли. Во втором — превращается в костыль.

WARNING

Никогда не копируйте код LLM, не понимая, что он делает. Через месяц вы пишете автоматизацию похожей задачи, LLM ответит чуть-чуть иначе, у вас сломается прод. Junior, который понимает свой код, ценится в 5 раз дороже junior’а, который копирует.

Python Middle: что дальше после основ Airflow: оркестрация DE-пайплайнов

Что делать после курса

После Python 01 у вас есть три траектории дальше:

Закрепить и идти в работу. Сделайте 2-3 pet-проекта на основе capstone (другие API, другие DBMS). Через 2-3 месяца вы готовы к собеседованиям джуна.
Углубить язык — Python 02, Middle-уровень. CPython internals, GIL deep, memory model, asyncio production-patterns. Это уже не «выучить Python», а «понять, как он устроен изнутри».
Параллельно осваивать инструменты DE — оркестрация (Airflow), стриминг (Kafka), батч-обработка (Spark). Они все на Python, так что фундамент у вас уже есть.

В следующем уроке начинается Module 01 — Окружение и инструменты. Поехали.