Найти в Дзене
Выбор Эксперта

Python с нуля: с чего начать обучение, как выбрать курс и какие проекты делать новичку

Python остаётся одним из лучших языков для старта в программировании: простой синтаксис, тысячи вакансий и масса прикладных задач — от автоматизации рутины до создания веб-сервисов. Но с чего начать обучение: выбрать курс, самоучитель или тренажёры? Какой стек осваивать и какие проекты собрать в портфолио? В этом материале разберём всё простыми словами и покажем дорожную карту «30/60/90». SkillFactory — «Python-разработчик» (с нуля)
Путь от основ Python до веб-разработки: Django, SQL, REST, Docker, финальный проект. Посмотреть программу → skillfactory.ru Sky.pro — «Python-разработчик с нуля»
Для новичков: Python, Django, SQL, Docker; упор на практику и карьерную поддержку. Узнать детали → sky.pro Eduson Academy — «Python с нуля / Python-разработчик»
Практика на задачах и проектах; есть отдельный курс «Основы Python» и «Python-разработчик с нуля». Смотреть курс → eduson.academy Python — универсальный язык, который открывает разные направления для развития. Он подойдёт вам, если: Чтобы н
Оглавление

Python остаётся одним из лучших языков для старта в программировании: простой синтаксис, тысячи вакансий и масса прикладных задач — от автоматизации рутины до создания веб-сервисов. Но с чего начать обучение: выбрать курс, самоучитель или тренажёры? Какой стек осваивать и какие проекты собрать в портфолио? В этом материале разберём всё простыми словами и покажем дорожную карту «30/60/90».

SkillFactory — «Python-разработчик» (с нуля)
Путь от основ Python до веб-разработки: Django, SQL, REST, Docker, финальный проект.

Посмотреть программу → skillfactory.ru

Sky.pro — «Python-разработчик с нуля»
Для новичков: Python, Django, SQL, Docker; упор на практику и карьерную поддержку.

Узнать детали → sky.pro

Eduson Academy — «Python с нуля / Python-разработчик»
Практика на задачах и проектах; есть отдельный курс «Основы Python» и «Python-разработчик с нуля».

Смотреть курс → eduson.academy

Кому подойдёт Python и зачем он вам

Python — универсальный язык, который открывает разные направления для развития. Он подойдёт вам, если:

  • Хотите быстро увидеть результат — достаточно пары строк кода, чтобы сделать скрипт, бота или даже мини-сайт.
  • Нужна автоматизация рутины в работе — от обработки Excel-файлов до парсинга данных из интернета.
  • Планируете веб-бекенд, анализ данных или тестовую автоматику — Python остаётся стандартом для этих областей.

Минимальные требования перед стартом

Чтобы начать учиться программированию на Python, не нужны особые знания или сильная математика. Достаточно:

  • Быть уверенным пользователем ПК — умение работать с файлами и интернетом.
  • Знать английский на уровне чтения документации — хватит базового уровня для поиска и понимания примеров.
  • Установить окружение для работы:
    Python 3.11+
    редактор кода VS Code
    систему контроля версий Git
    браузер и терминал (командная строка)

Этого набора хватит, чтобы пройти первые шаги и писать свои программы.

Дорожная карта 30/60/90 (реалистично для занятых)

Учиться Python можно без отрыва от работы или учёбы — достаточно 1–2 часов в день.

  • 0–30 дней (база):
    Изучите синтаксис языка: переменные, типы данных, условия, циклы, функции, списки и словари. Освойте работу с файлами. Решите 10–15 задач (кат) на Codewars. Сделайте мини-скрипт, например, для «чистки CSV» от дубликатов и пустых строк.
  • 31–60 дней (практика):
    Разберитесь с основами ООП, модулями и пакетами. Освойте виртуальные окружения. Попробуйте библиотеки requests и BeautifulSoup для парсинга. Выберите один фреймворк — FastAPI или Flask. Итоговый проект этого этапа — парсер данных с API.
  • 61–90 дней (проектность):
    Изучите основы работы с базами данных (SQLite/PostgreSQL), подключите ORM (SQLAlchemy или Django ORM). Научитесь деплоить проекты (Railway, Render или свой ВПС). Освойте pytest для тестирования. Итог — 2–3 полноценных проекта на GitHub с README и скриншотами.

Базовый стек новичка

Чтобы комфортно стартовать, достаточно освоить минимальный набор инструментов:

  • Python 3.11+
  • pip и venv для управления пакетами и окружениями
  • VS Code с настройкой линтера и автоформаттера
  • Git и GitHub для версионности и портфолио
  • requests для работы с API
  • pandas (по ситуации — для обработки таблиц и CSV)
  • pytest для тестирования
  • один веб-фреймворк — Flask или FastAPI для быстрых API, либо Django для «всё-в-одном» проектов
  • база данных SQLite или PostgreSQL для практики с SQL и ORM

Первый портфель проектов (за 2–3 месяца)

Чтобы заинтересовать работодателя или показать прогресс в обучении, достаточно собрать небольшой, но разнообразный набор проектов:

  • CLI-утилита «чистка/объединение Excel/CSV»

    Скрипт, который объединяет таблицы, удаляет дубликаты, логирует ошибки и покрыт тестами.
  • Веб-сервис на Flask/FastAPI

    Простейшее REST-приложение: сервис коротких ссылок, заметок или мини-API для CRUD-операций.
  • Телеграм-бот

    Бот для уведомлений по расписанию или конвертации файлов (например, из .docx в .pdf).

💡 Все проекты опубликуйте на GitHub, добавьте README с демо, скриншотами и списком технологий. Это важно для портфолио и собеседований.

Как учиться эффективно

  • Pomodoro 25/5 — учитесь 25 минут, отдыхайте 5 минут. Концентрация выше, чем при многочасовых марафонах.
  • «Код каждый день» 30–45 минут — регулярность важнее длительности. Даже маленький шаг в день лучше редких рывков.
  • Правило Фейнмана — объясняйте новую тему простыми словами. Если не можете объяснить, значит, не до конца поняли.
  • Одна новая тема → один маленький проект — закрепляйте знания сразу практикой.
  • Ревью чужого кода — читайте репозитории новичков и опытных программистов, учитесь на их решениях и ошибках.

Частые ошибки и как их избежать

Новички в Python часто спешат и теряют фундамент. Вот главные ошибки и способы их избежать:

  • Перепрыгивать к фреймворкам, не закрыв базу синтаксиса
    Без понимания циклов, функций и структур данных сложно разобраться даже в простом веб-фреймворке. Решение — сначала уверенно пройти основы.
  • Учить «вширь» (всё и сразу) вместо мини-скриптов каждый день
    Лучше делать маленькие проекты ежедневно, чем хаотично хвататься за новые темы. Регулярность важнее объёма.
  • Не оформлять проекты (нет README/тестов/деплоя — нет доверия)
    Работодатели и ментора хотят видеть не только код, но и документацию, тесты, деплой. Это показатель зрелости разработчика.
  • Копировать решения без понимания, не разбирать документацию
    Копипаст кода без анализа не развивает. Учитесь читать официальную документацию и разбирать каждую строку чужого решения.

FAQ — отвечаем на все ключевые запросы

С чего начать обучение Python?
Начните с установки Python и VS Code, изучите базовый синтаксис: переменные, ветвления, циклы, функции. Ежедневно решайте простые задачи и напишите мини-скрипт «под свою боль» — это лучший способ закрепить знания.

Python — обучение с чего начать, если я совсем новичок?
Пройдите 7–10 вводных тем: типы данных, коллекции, функции, работа с файлами, исключения, модули, виртуальные окружения (venv). После каждой темы делайте маленький проект: скрипт, бота или веб-роут.

Python: с чего начать обучение для веб-разработки?
После базы переходите к HTTP, выберите один фреймворк: Flask/FastAPI (быстрый старт) или Django («всё-в-одном»). Освойте SQL + ORM и деплой. Первый проект — простое CRUD-приложение.

Обучение Python: с чего начать, если нужна только автоматизация?
Начните со сценариев для работы с файлами, Excel и интернет-запросами: os/pathlib, csv/json, openpyxl, requests. Один скрипт, который экономит вам 30 минут в неделю, даст мощную мотивацию.

С чего начать обучение программированию на Python, если нет математики?
Глубокая математика на старте не нужна. Достаточно логики и внимательности. Алгебра и статистика пригодятся позже, если пойдёте в анализ данных или ML.

Сколько времени до первого проекта и резюме?
При 60–90 минутах в день: 4–6 недель до первого полезного скрипта и 8–12 недель до мини-веб-проекта с деплоем и README на GitHub.

Нужны ли платные курсы или можно самому?
Можно учиться самостоятельно по roadmap. Но курсы ускоряют за счёт структуры, проектов и ревью. Обратите внимание, чтобы в программе были практика, Git, фреймворк, SQL и деплой. Примеры — в CPA-блоке выше (
SkillFactory+2, Sky.pro+2).

Как выбрать первый фреймворк: Flask/FastAPI или Django?
Flask/FastAPI — быстрый старт, гибкость и минимум «магии». Django — «батарейки в комплекте» (ORM, админка, шаблоны). Для REST-сервисов лучше Flask/FastAPI, для сайтов с формами и админкой — Django.

Где практиковаться задачами?
Codewars и LeetCode для кат-практики, Stepik и Hexlet для упражнений, а также собственные задачи из жизни: автоматизация переименования файлов или чистки таблиц.

Как оформить портфолио новичка?
Соберите 3 репозитория:

  • скрипт-автоматизация,
  • REST-сервис,
  • телеграм-бот.

Каждый снабдите README с инструкциями запуска, тестами, ссылками на деплой или демо, а также описанием технологий и планом доработки.

Итог

Старт на Python реалистичен без «супербазы»: достаточно закрыть основу синтаксиса и регулярно практиковаться на маленьких проектах. Затем добавьте веб-фреймворк и SQL — и уже через 8–12 недель у вас будет 2–3 готовых проекта в портфолио. Это позволит понять, куда двигаться дальше: в веб-разработку, автоматизацию или аналитику. Для ускорения выберите один из курсов из CPA-блока или следуйте нашей дорожной карте «30/60/90» и соберите портфель своими руками.