Где учиться на Python-разработчика — честные отзывы бывших студентов

В 2025 году спрос на Python-разработчиков остается высоким: только в Москве на hh.ru открыто более 1600 вакансий. Средняя зарплата в этой сфере в первом полугодии 2025 года достигла 225 000 рублей, что говорит о стабильном росте востребованности.

Чтобы понять, какой путь обучения наиболее эффективен, мы изучили мнения выпускников и руководителей команд разработки. Мы выяснили, на какие практические навыки работодатели обращают внимание в первую очередь и какой формат предпочитают сами студенты. В таблице ниже мы рассмотрим различные форматы обучения и их соответствие этим требованиям.

Сравнительная таблица форматов

Самообразование

Этот путь подходит для тех, у кого уже есть технический опыт, а также для студентов смежных специальностей, готовых уделять учебе 15-20 часов в неделю. Для старта понадобится ноутбук, установленный Python, система контроля версий Git и базовый английский для чтения документации. Главные плюсы самообразования: гибкий график, минимальные затраты и возможность сразу изучать востребованные на рынке технологии.

Практика строится на создании собственных проектов: например, разработка программного интерфейса (API), телеграм-бота или веб-сервиса. Каждый проект нужно выкладывать на GitHub, настраивать для него автоматическое развертывание и покрывать тестами. За полгода усердной работы можно создать 3-5 готовых проектов и достичь уровня начинающего специалиста.

Основная проблема формата – отсутствие обратной связи и риск изучать устаревшие подходы. Решение: найти наставника для регулярной проверки кода, составить четкий план обучения и участвовать в проектах с открытым исходным кодом, чтобы получить опыт командной работы.

Отзыв разработчика-самоучки (Максим): «Я учился самостоятельно, изучал курсы и книги, создавая при этом собственные проекты для портфолио. Мой путь к первой работе был долгим, но в итоге меня заметили благодаря моему вкладу в проект с открытым исходным кодом. Сейчас я успешно работаю Python-разработчиком».

Вузы (высшее образование)

Высшее образование в области информатики подходит выпускникам школ с хорошей математической подготовкой, готовым к 4-6 годам фундаментального обучения. Преимущества: сильная теоретическая база (алгоритмы, математика), системное понимание Computer Science и диплом государственного образца, который ценится в крупных корпорациях.

Практика в вузах часто оторвана от индустрии, но в ведущих университетах студенты с третьего курса работают над реальными проектами от Яндекса и Сбера. Они создают веб-сервисы, работают с базами данных и микросервисной архитектурой, а также проходят летние стажировки в IT-компаниях.

Слабое место вузов – много теории без практического применения. Студенты могут хорошо знать теорию сложности алгоритмов, но не уметь настроить автоматическую сборку проекта. Решение: с первого курса участвовать в стажировках и конкурсах (хакатонах), а также превращать курсовые работы в проекты для портфолио.

Отзыв выпускника ВШЭ (Вячеслав): «Университет дал мне сильную теоретическую базу, но реальные практические навыки я получил на стажировках, начиная с третьего курса. После выпуска я полгода искал работу и в итоге устроился в крупную IT-компанию. Сейчас я middle-разработчик и понимаю, что без университетских знаний мне было бы сложнее справляться со сложными задачами».

Техникумы (СПО)

Техникумы и колледжи подходят выпускникам 9 класса, которые хотят быстрее начать работать. Обучение длится 2-4 года, и акцент делается на практике: с первого семестра студенты пишут код, а к третьему курсу уже работают с Docker и настраивают автоматическую сборку. Обязательная производственная практика на 3-6 месяцев дает реальный опыт работы в команде.

Главный минус – слабая алгоритмическая и математическая подготовка, что может ограничить карьерный рост в наукоемких областях, таких как машинное обучение. Это можно компенсировать самостоятельным изучением алгоритмов (например, на LeetCode) и паттернов проектирования. После колледжа многие продолжают обучение в вузе заочно, совмещая его с работой.

Отзыв выпускника колледжа (Артем): «Я пошел в IT-колледж после 9 класса, так как хотел быстрее начать работать, и уже на втором курсе писал простые веб-приложения. Самый ценный опыт я получил на производственной практике, после которой без проблем устроился на позицию junior-разработчика. За несколько лет я вырос до middle-специалиста и теперь сам помогаю стажерам».

Онлайн-курсы

Онлайн-курсы подходят работающим специалистам для смены профессии и всем, кто готов выделять на учебу 10-15 часов в неделю. Обучение длится 4-12 месяцев. Преимущества: гибкий график, структурированная программа, проверка кода от наставников и помощь в трудоустройстве.

Практика на курсах выстроена по принципу постепенного усложнения: от основ языка до создания полноценных проектов, таких как API для маркетплейса или телеграм-бот. Все проекты проверяются опытными разработчиками, покрываются тестами и размещаются на реальном сервере.

Основная проблема – риск пассивного просмотра видео без написания кода. Чтобы этого избежать, выбирайте курсы с жесткими сроками сдачи заданий, работайте в группах с другими студентами и обязательно дорабатывайте учебные проекты до уровня полноценных кейсов для портфолио.

Отзыв студента (Иван): «Я решил сменить профессию и выбрал 9-месячный онлайн-курс, который позволил мне совмещать учебу с работой. Самым ценным была постоянная проверка кода от наставника, благодаря которой я научился писать качественно и собрал портфолио из шести проектов. Через три месяца после выпуска я получил предложение о работе в финтех-стартапе».

Офлайн-курсы

Интенсивные очные курсы подходят тем, кто готов полностью погрузиться в обучение на 2-9 месяцев, оставив работу. Это требует присутствия в кампусе по 40 часов в неделю либо искать вечерние/выходные программы. Преимущества офлайна: полное погружение в среду разработки, ежедневная практика, «живая» проверка кода, работа в команде и прямые контакты с работодателями.

Практика в таких школах максимально приближена к реальной работе в IT-компании: студенты ежедневно пишут код, участвуют в проверке кода друг у друга и работают над командными проектами по гибким методологиям.

Минус очного обучения – высокая стоимость и невозможность совмещать с работой. Чтобы получить максимум от такого обучения, активно участвуйте во всех мероприятиях (хакатонах, лекциях), заводите полезные знакомства и не бойтесь просить помощи, но и не забывайте отдыхать, чтобы избежать выгорания.

Отзыв выпускника (Артем): «Я уволился с работы и прошел 3-месячный интенсивный курс с полным погружением. Благодаря ежедневной практике и командной работе, а также «карьерной неделе» в конце обучения, я нашел работу уже через две недели после выпуска. Сейчас я работаю middle-разработчиком с зарплатой 120 000 рублей».

Куда пойти учиться на “Python-разработчика”– в чем сходятся студенты и работодатели

• Практический опыт решает многое. Работодатели единодушны: три работающих проекта важнее диплома без портфолио. Ценятся не учебные задачи, а код, готовый к реальному использованию – с обработкой ошибок, логированием и документацией.
• Портфолио определяет уровень стартовой зарплаты. Начинающие специалисты с 3-5 проектами на GitHub, снабженными подробным описанием, тестами и автоматической сборкой, получают предложения на 20-30 тысяч рублей выше.
• Глубокое знание одного набора технологий лучше, чем поверхностное знакомство с десятком. Руководители команд предпочитают кандидатов, которые хорошо владеют связкой Django или FastAPI с PostgreSQL, Redis и Celery, а не тех, кто «пробовал все понемногу». Специализация ускоряет вхождение в команду.
• Навыки работы с инфраструктурой. Даже начинающие специалисты должны уметь работать с системой контроля версий Git, упаковывать приложения в Docker, настраивать простую автоматическую сборку и работать с переменными окружения. Без этого кандидата могут не рассматривать.
• Понимание сетевых протоколов критично для серверной разработки. Вопросы о методах HTTP, кодах состояний и разнице между REST и GraphQL встречаются на каждом собеседовании. Кандидаты, способные объяснить эти концепции на примерах, успешнее проходят технические интервью.
• Качество кода оценивают по мелочам. Наличие тестов, использование инструментов для поддержания чистоты кода и понятные имена переменных – показатели профессиональной зрелости.
• Английский на уровне B1. Чтение документации, поиск решений на Stack Overflow и написание комментариев к коду на английском являются ежедневной рутиной. Кандидаты со слабым английским часто не могут решить простые задачи из-за невозможности найти нужную информацию.
• Умение объяснять свои решения высоко ценится. На собеседованиях важнее рассказать о логике решения и возможных проблемах, чем написать идеальный код за 10 минут. Работодатели ищут тех, кто сможет эффективно работать в команде.

Подборка проверенных курсов для Python-разработчика

Все курсы по Python-разработке →

1) «Python-разработчик: быстрый старт в профессии» — GeekBrains
Формат: онлайн | Длительность: 9 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 168 624 ₽.
На выходе: Python с упором на практику, основы веб-разработки и работы с ИИ-инструментами, командный проект, карьерная поддержка.
Перейти к курсу →

2) «Fullstack-разработчик на Python» — Skillfactory
Формат: онлайн | Длительность: 16 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 165 079 ₽.
На выходе: Python, Django, SQL, верстка и фронтенд-база для fullstack, REST API, Docker, проекты + карьерные сервисы.
Перейти к курсу →

3) «Профессия Python-разработчик» — Product Star
Формат: онлайн | Длительность: 10 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 103 680 ₽.
На выходе: Python, основы веб-разработки (Django/Flask), базы данных и SQL, Git/GitHub, 2–4 проекта в портфолио, карьерная поддержка
Перейти к курсу →

4) «Python-разработчик с нуля» — Eduson Academy
Формат: онлайн | Длительность: 3 месяца | Уровень: с нуля
Цена: 103 900 ₽.
На выходе: Python, ООП, Django и FastAPI, PostgreSQL, Git/GitLab CI, Linux; 5+ проектов, стажировка/практика
Перейти к курсу →

5) «Обучение работе с Python Django с нуля» — Skillfactory
Формат: онлайн | Длительность: 9 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 158 150 ₽.
На выходе: Django (включая DRF), SQL и проектирование БД, REST, Docker; финальный проект + карьерные сервисы.
Перейти к курсу →

Часто задаваемые вопросы

Сколько времени проходит до первого предложения о работе?

Сроки зависят от пути обучения: выпускники вузов находят работу за год до диплома, если начинают стажироваться с 3 курса. После онлайн-курсов на поиск уходит 2-4 месяца, а после интенсивных очных курсов часто сразу после выпуска. Самоучкам требуется от 8 месяцев до 2 лет. Ускоряют процесс готовые проекты, участие в хакатонах и тренировочные собеседования.

Нужно ли высшее образование?

Для старта в большинстве компаний диплом не обязателен, важнее портфолио и практические навыки. Однако высшее образование дает фундаментальные знания, которые требуются в госкомпаниях, банках и для карьерного роста на руководящие позиции.

Какой набор технологий выбрать для старта?

Начинайте с Django, если хотите создавать полноценные веб-приложения, или с FastAPI, если фокус на программных интерфейсах (API) и современном асинхронном коде. Базовый набор технологий везде одинаков: база данных (PostgreSQL), система кеширования (Redis) и обработка фоновых задач (Celery).

Какие проекты должны быть в портфолио?

Включите проекты, демонстрирующие разные навыки: программный интерфейс (API) с документацией, систему авторизации, работу с базами данных, обработку фоновых задач и настройку инфраструктуры (Docker, CI/CD). Каждый проект должен иметь подробное описание, инструкцию по запуску и демонстрационную версию.

Как правильно учиться: теория или практика?

Оптимальное соотношение – 30% теории и 70% практики. Структурируйте обучение короткими этапами (спринтами) по 1-2 недели: изучение концепции, решение практической задачи и проверка кода. Теорию изучайте по мере необходимости, сталкиваясь с конкретными проблемами.

Какие темы чаще всего встречаются на собеседованиях?

Основные темы: алгоритмы и структуры данных, особенности языка Python, работа с базами данных, веб-технологии (HTTP, REST), архитектура приложений (монолит, микросервисы) и практические задачи на написание кода. Готовьтесь с помощью LeetCode и тренировочных собеседований.

Что нужно знать по инфраструктуре на начальном уровне?

Необходимо уверенно работать с Git, уметь писать Docker-файлы, настраивать простую автоматическую сборку и развертывание (CI/CD), а также работать с переменными окружения и системами логирования и мониторинга.

Как обеспечить производительность сервиса?

Используйте инструменты для поиска узких мест в коде и запросах к базе данных (профилирование). Применяйте кеширование для часто запрашиваемых данных. Настраивайте пул соединений к базе данных, используйте очереди для тяжелых операций и проводите нагрузочное тестирование перед запуском.

Где искать стажировки и первую работу?

Следите за программами стажировок в крупных компаниях (Яндекс, VK, Сбер). На hh.ru используйте фильтры для поиска вакансий без опыта. Подпишитесь на соответствующие телеграм-каналы. Участвуйте в хакатонах — победители часто получают предложения о работе. К отклику всегда прикладывайте сопроводительное письмо, ссылку на GitHub и демо вашего проекта.