ტრენდულ Python-ის საფუძვლები
ისწავლეთ Python ნულიდან: ცვლადები, მონაცემთა ტიპები, ფუნქციები, OOP, ფაილებთან მუშაობა, მოდულები და პრაქტიკული სკრიპტები. იდეალური პირველი ნაბიჯი backend, data და AI კარიერისთვის.
Oleksii Anzhiiak
სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და თანადამფუძნებელი
კურსის ბოლოს თქვენ შეძლებთ
- Python-ის თავისუფლად კითხვა და წერა ყოველდღიური ავტომატიზაციისთვის
- ფაილებთან, API-ებთან და მონაცემთა სტრუქტურებთან მუშაობა
- პატარა CLI ხელსაწყოებისა და სკრიპტების შექმნა, რომლებიც რეალურ ამოცანებს ხსნიან
- ცხრილური მონაცემების მანიპულაცია pandas-ით
- საფუძველი Data, ML და AI ტრეკებისთვის
გერგებათ ეს კურსი?
ეს თქვენთვისაა, თუ თქვენ…
- ნულიდან იწყებ და გინდა ენა, რომელზეც კეთდება ავტომატიზაცია, data და AI
- ცადე Python ტუტორიალები და ისინი „print hello world"-ზე მთავრდებოდა — გინდა რეალურად რამე ააწყო
- მიზნად ისახავ Data / ML / AI-ს, სადაც Python საერთო ენაა
არ აიღოთ ეს კურსი, თუ…
- უკვე წერ Python-ს სამსახურში — ეს კურსი საფუძვლებზეა; აიღე advanced AI/data კურსი
- გინდა მხოლოდ C# ან Java — Python ცალკე ეკოსისტემაა. ალტერნატივა — კურსი #1 C#-ზე
- გინდა მობილური აპების შექმნა — Python აქ არ გეხმარება, სხვა კურსების ოჯახია
ვინ კითხულობს
Oleksii Anzhiiak
სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და თანადამფუძნებელი
ოლექსი ანჟიაკი — სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და ToyCRM.com-ისა და ProfectusLab-ის თანადამფუძნებელი. 15+ წლიანი გამოცდილებით, ის სპეციალიზირდება განაწილებულ სისტემებში, cloud ინფრასტრუქტურაში, მაღალი დატვირთვის backend-ში და იდენტობის პლატფორმებში. ქმნის უსაფრთხო ავტენტიფიკაციის სისტემებს, არქიტექტურულ გადაწყვეტებს და თანამედროვე საგანმანათლებლო პროგრამებს, რომლებიც სტუდენტებს კარიერულ წინსვლაში ეხმარება.
ამჟამად ხელმძღვანელობს ToyCRM.com-ის არქიტექტურას — multi-tenant CRM პლატფორმას .NET-ზე, რომელსაც ჩვენი გუნდი აშენებს. იგივე პატერნები და დიზაინ-გადაწყვეტილებები, რომლებიც იქ გამოიყენება, პირდაპირ ჩნდება კურსებშიც: identity & auth, განაწილებული სერვისები, code review-ის კულტურა. სწავლობ ინჟინრებთან, რომლებიც აქტიურად უშვებენ production-კოდს, არა სახელმძღვანელოდან.
სილაბუსი
კურსი ნულიდან მიგიყვანთ Python-ის მყარ საფუძვლამდე:
- 1 მოდული 1: Python საფუძვლები — სინტაქსი, ცვლადები, ტიპები, ოპერატორები
- 2 მოდული 2: კონტროლის ნაკადი — პირობები, ციკლები, comprehensions
- 3 მოდული 3: ფუნქციები — არგუმენტები, დაბრუნებული მნიშვნელობები, ლამბდები, closures
- 4 მოდული 4: მონაცემთა სტრუქტურები — სიები, tuple-ები, set-ები, ლექსიკონები
- 5 მოდული 5: OOP — კლასები, ობიექტები, მემკვიდრეობა, magic methods
- 6 მოდული 6: ფაილ I/O და მოდულები — წაკითხვა/ჩაწერა, os, pathlib, sys
- 7 მოდული 7: შეცდომების დამუშავება და ტესტირება — გამონაკლისები, unittest, pytest
- 8 მოდული 8: პრაქტიკული სკრიპტინგი — ავტომატიზაციის დავალებები, JSON/CSV/APIs
წინაპირობები
პროგრამირების გამოცდილება საჭირო არ არის.
პროგრამირების წინასწარი გამოცდილება საჭირო არ არის. საკმარისია კომპიუტერთან ძირითადი მუშაობის ცოდნა.
რას ააშენებთ
გადიხარ Python-ის წერის შესაძლებლობით ცარიელი ფაილიდან — ავტომატიზაციის სკრიპტები, მარტივი CLI ხელსაწყოები, საბაზო მონაცემთა ანალიზი. Python არის Data, ML და AI-ში შესასვლელი წერტილი; ეს კურსი ამ შესასვლელს მყარს ხდის.
- Python სინტაქსი, ტიპები, კონტროლის ნაკადი, ფუნქციები
- სიები, ლექსიკონები, სიმრავლეები, comprehensions
- ფაილის I/O და HTTP მოთხოვნები
- შეცდომების დამუშავება და მოდულები
- pandas-ის საფუძვლები მონაცემთა სამუშაოდ
სად დევს თქვენს კარიერაში
კურსის პარალელურად წასაკითხი
Multi-Agent სისტემები 2026-ში: როცა ერთი აგენტი ხუთს სჯობს
Multi-agent არქიტექტურები დაფაზე შთამბეჭდავად გამოიყურება და production-ში ძვირი ჯდება. აი, როდის ეხმარება რეალურად სამუშაოს აგენტებზე გაყოფა, რომელი კოორდინაციის პატერნი რომელ პრობლემას ერგება, რატომ არის ახლანდელი რჩევა subagents-ის ერთ loop-ში უკან დაბრუნება progressive disclosure-ით, და გადაწყვეტილების ჩარჩო, რომელიც მეორე ყუთის დახატვამდე გამოგადგებათ.
CLAUDE.md, Skills, Hooks თუ Subagents: რა სად უნდა ჩავდოთ
კოდინგ-აგენტებით იმედგაცრუების უმეტესობა იქიდან მოდის, რომ სწორი ინსტრუქცია არასწორ ადგილას ჩაუდიათ. პრაქტიკული გზამკვლევი agentic კოდინგ-ხელსაწყოს steering მექანიზმებზე — რისთვის არის თითოეული, გადაწყვეტილების ცხრილი, ანტი-პატერნები, რომლებსაც ყველაზე ხშირად ვხვდები, და თანმიმდევრობა, რომლითაც მათ დანერგვას ვურჩევდი.
AI-Native SDLC: როცა კოდი ბოთლის ყელი აღარ არის
აგენტები კოდს უფრო სწრაფად წერენ, ვიდრე თქვენი პროცესი ასწრებს მის დამტკიცებას. გამოსავალი მეტი რევიუერი არ არის — ეს არის მიწოდების ციკლი, ხელახლა აგებული committed არტეფაქტებზე, დეტერმინირებულ gate-ებზე და ადამიანის განსჯაზე იქ, სადაც ის ნამდვილად მნიშვნელოვანია. AI-native SDLC-ის სტადია-სტადიური განხილვა და იმის გზა, თუ როგორ დავნერგოთ ის governance-ის დარღვევის გარეშე.
პირველი გაკვეთილი ჩვენი ხარჯითაა. გადაწყვიტე ინსტრუქტორთან გაცნობის შემდეგ.
ჩაერთე პირველ სესიაზე. თუ პირველი გაკვეთილის შემდეგ გადაწყვიტე, რომ ინსტრუქტორი არ გერგო — მისთვის არ იხდი, არცერთი უხერხული საუბრის გარეშე. (საცდელი მოქმედებს იმ კურსებზე, რომლებიც 5 გაკვეთილზე გრძელია; ეს კურსი ერგება.)
ფასი და რა შედის
რა შედის
- 16 ცოცხალი სესია × 2 საათი — მასწავლებელი ცოცხლად ატარებს, არა ჩანაწერი
- სლაიდები თითოეული სესიისთვის — შენთან რჩება და ნებისმიერ დროს შეგიძლია გადახედო
- მუშა კოდის ფაილები და data-ფაილები გაკვეთილიდან — შენს მანქანაზე იქნება დაკლონილი
- ყოველკვირეული სავალდებულო პერსონალური კოდის გადახედვით მასწავლებლისგან
- ჩაწერა მოთხოვნით — წინასწარ აცნობე მასწავლებელს („სამშაბათს ვერ მოვალ, ჩაწერე გთხოვ") და გაკვეთილი შენთვის ჩაიწერება
ხშირად დასმული კითხვები
რამდენ საათს მოითხოვს კვირაში?
გათვალე ცოცხალი სესიები პლუს დაახლოებით 1.5–2 საათი პრაქტიკისთვის თითოეულზე. სტუდენტების უმრავლესობა, ვინც გრაფიკში თავსდება, კვირაში 4–6 საათს ხარჯავს. ნაკლებიც მუშაობს — უბრალოდ მეტი დრო სჭირდება.
რა ხდება თუ გაკვეთილს გავაცდენ?
უთხარი მასწავლებელს გაკვეთილამდე — „სამშაბათს ვერ მოვალ, ჩაწერე გთხოვ" — და მასწავლებელი ჩაწერს ამ გაკვეთილს და გამოგიგზავნის. ჩანაწერები არ არის ავტომატური არქივი; ისინი მოთხოვნით კეთდება, როცა წინასწარ გვაცნობებ. გაკვეთილის შემდეგ გააკეთე სავალდებულო, შემდეგ სესიაზე კი მოდი კითხვებით.
რა შედის ფასში?
ცოცხალი სესიები მასწავლებელთან; სლაიდები თითოეული სესიისთვის (შენი რჩება); მუშა კოდის ფაილები და ნებისმიერი data-ფაილი, რომელიც გაკვეთილზე გამოვიყენეთ; ყოველკვირეული დავალება კოდის გადახედვით; და იმ სესიების ჩანაწერები, რომელზეც წინასწარ გაგვიფრთხილე. ყველაფერი დანარჩენი — სერთიფიკატი, alumni-წვდომა, mock ინტერვიუ — ცალსახად ჩამოთვლილია „რა შედის"-ში FAQ-ის ზემოთ იმ კურსებზე, სადაც ეს მოქმედებს.
და თუ ჩავეწერე და მასწავლებელი არ მერგო?
კურსებზე, რომლებიც 5 გაკვეთილზე გრძელია, პირველი სესია ფაქტობრივად საცდელია — თუ პირველი გაკვეთილის შემდეგ გადაწყვიტე, რომ მასწავლებელი არ გერგო, მისთვის არ იხდი. სჯობს ერთი გაკვეთილის მერე წახვიდე, ვიდრე 9 კვირა იტანო ცუდი კავშირი. (5 ან ნაკლები გაკვეთილის კურსები ძალიან მოკლეა — საცდელი შეთავაზება იქ აზრს კარგავს, ჩვეულებრივი ფასი მოქმედებს.)
შეიძლება თანხის უკან დაბრუნება, თუ შუაში მივატოვებ?
დიახ. შეძენიდან 14 კალენდარული დღის განმავლობაში შეგიძლიათ უარი თქვათ და მოთხოვნისთანავე სრული თანხა დაიბრუნოთ, მიზეზის ახსნის გარეშე — ეს თქვენი კანონიერი უფლებაა საქართველოს მომხმარებლის უფლებების დაცვის კანონით. ამას გარდა, ჩვენი საკუთარი გარანტია: თუ 3-ზე ნაკლებ გაკვეთილს დაესწარით, თანხას სრულად, დაქვითვების გარეშე გიბრუნებთ. თანხა ბრუნდება იმავე გადახდის მეთოდზე 14 დღეში.
შემიძლია სასწავლო ენის შეცვლა?
ცოცხალი სესიები მიმდინარეობს იმ ენაზე, რომელიც ზემოთ ბლოკში „ხელმისაწვდომი ენები"-ა მითითებული. სლაიდები და კოდის ფაილები ჩვეულებრივ ხელმისაწვდომია ოთხივე ენაზე (ინგლისური, რუსული, უკრაინული, ქართული). ბევრი სტუდენტი უსმენს ერთ ენაზე და კითხულობს მეორეზე — ეს ნორმალურია.
მზად ვიქნები რეალური სამუშაოსთვის კურსის შემდეგ?
ერთი კურსი იშვიათად ანიჭებს ვინმეს სამუშაოს თვითონ — არცერთ სფეროში. ეს კურსი გაძლევს იმ საფუძველს, რომელსაც junior-დაქირავების მენეჯერი ელის: საკუთარი ხელით დაწერილი მუშა კოდი, ლექსიკა სხვისი კოდის წასაკითხად და ჩვევები, რომელიც გხდის დასაქირავებელ. გულახდილი პასუხი კითხვაზე „მზად ვარ?" ჩვენს roadmap-ზეა (ბმული გვერდის თავში) — გახსენი ის დონე, რომელზეც გინდა მისვლა, და წაიკითხე ჩეკლისტი „მზად ხარ, როცა…".
შემიძლია განვადებით გადახდა?
დიახ იმ კურსებისთვის, რომლებსაც ზედა ზოლში „ყოველთვიური გადახდა"-ა მითითებული — ჩვეულებრივ ეს ორი ან სამი თანაბარი თანხაა. ის კურსები, რომლებსაც ეს ოპცია არ აქვთ, ერთჯერად უნდა გადაიხადო. თუ ფასი ბარიერია, მოგვწერე — თითოეულ ქეისს ცალკე ვიხილავთ.
ეს ასევე შეიძლება მოგეწონოთ
დამწყები
შესავალი პროგრამირებაში C#-ზე
დაიწყეთ ნულიდან და ისწავლეთ C# etapobrivad: ენის საფუძვლებიდან მთავარ ტიპებამდე, ობიექტურ პროგრამირებამდე, კოლექციებამდე,_Generic_ ტიპებამდე, დელეგატებსა და მოვლენებამდე, გამონაკლისების დამუშავებამდე. მყარი საფუძველი .NET ბექენდ-დეველოპმენტისთვის.
დამწყები
SQL-ში შესავალი
ისწავლეთ SQL ნულიდან: შეკითხვები, მონაცემთა ბაზის დიზაინი, ინდექსები, JOIN-ები, ქვეშეკითხვები და შენახული პროცედურები.
დამწყები
შესავალი Entity Framework-ში
ისწავლეთ Entity Framework-ის საფუძვლები, მონაცემთა მოდელირება და პრაქტიკული მაგალითები .NET აპლიკაციებისთვის.