Intensywny program praktyczny obejmujący Python, OOP, SQL, Flask, Django, Django REST Framework, Celery, FastAPI, asynchroniczność, Docker, CI/CD, podstawy AWS oraz nowoczesny workflow wspierany przez AI.
Dla mnie była to uporządkowana ścieżka przejścia od podstaw programowania do budowy aplikacji backendowych, API, pracy z bazami danych, testowania, konteneryzacji i przygotowania do rozmów technicznych — wzmocniona dużą liczbą zadań praktycznych i pracy projektowej.
Program LearnIT pomógł mi uporządkować wiedzę i przejść przez najważniejsze obszary pracy backend developera: składnię Pythona, OOP, SQL, frameworki webowe, REST API, autoryzację, zadania asynchroniczne, testy, konteneryzację i podstawy deploymentu. Najważniejsze było dla mnie to, że każdy obszar był połączony z praktyką — nie tylko z teorią.
DOKUMENT POTWIERDZAJĄCY
Certyfikat ukończenia ścieżki Python Developer
Cała opisana niżej ścieżka została ukończona z wynikiem pozytywnym i potwierdzona oficjalnym certyfikatem LearnIT. Poniżej znajdziesz podgląd dokumentu, jego pełny opis oraz plik PDF do pobrania.
CERTYFIKAT KIERUNKOWYGŁÓWNY CERTYFIKAT ZAWODOWY
LearnIT
Python Developer
Certyfikat ukończenia pełnej ścieżki backendowej
Kurator: Leszek Bartmiński · Nr certyfikatu: PY01-11-06
Okres kursu
27.11.2025 – 30.04.2026
Wymiar zajęć
174 godziny akademickie
Zakres
8 modułów · 34+ lekcji
Numer certyfikatu
PY01-11-06
Pełny, 174-godzinny program Python Developer w LearnIT: od fundamentów języka i programowania obiektowego, przez projektowanie relacyjnych baz danych i SQL, po aplikacje w Django oraz REST API w Django REST Framework. Dalej FastAPI i asynchroniczność, zadania w tle w Celery, testy, Docker, CI/CD i podstawy AWS.
Każdy moduł kończył się działającym kodem, a nie samą teorią. Dzięki temu potrafię dziś samodzielnie zaprojektować model danych, wystawić i udokumentować API, zabezpieczyć je tokenami JWT, wynieść ciężkie operacje do zadań asynchronicznych i uruchomić całość w kontenerach — a nie tylko opowiedzieć, jak to działa.
To nie jest pojedyncze szkolenie, tylko zamknięta ścieżka backendowa: 8 modułów, 174 godziny zajęć i dwa realne projekty — StayMap Polska oraz PRO-KOM Serwis System — w których wykorzystałem tę wiedzę od pierwszego commita.
Pierwszy etap był skupiony na składni Pythona, logice programowania, pracy ze środowiskiem, algorytmach, strukturach danych, funkcjach, obsłudze błędów oraz pracy z plikami i danymi zewnętrznymi.
iteratory, generatory i podstawowe wzorce projektowe
#02
Git i programowanie obiektowe
Ten etap przygotował mnie do pracy z kodem w bardziej projektowy sposób: kontrola wersji, Git Flow, GitHub oraz programowanie obiektowe jako fundament większych aplikacji.
Ten moduł pomógł mi lepiej zrozumieć fundamenty działania aplikacji webowych: internet, HTTP, REST, model klient-serwer i wzorce architektoniczne używane w web developmencie.
HTTPRESTTCP/IPOSIMVCMTVMVVMClient-Server
zasady działania internetu
architektura klient-serwer
model OSI i TCP/IP
wzorce MTV, MVC, MVVM
Pokaż szczegóły
protokol HTTP
REST
przegląd frameworków web developmentu
#05
Frameworki Flask i Django
Najważniejszy etap webowy: budowa aplikacji we Flasku i Django, routing, widoki, ORM, migracje, szablony, formularze, panel admina, autoryzacja i transakcje.
panel administracyjny Django: filtry, sortowanie, wyszukiwanie, inline, admin actions
bulk operations
transakcje, ACID, poziomy izolacji
rejestracja i autoryzacja
#06
Django REST Framework i Celery
Ten moduł był skoncentrowany na budowie backendu API: DRF, serializery, autoryzacja, JWT, middleware, cache, dokumentacja Swagger/OpenAPI oraz zadania w tle z Celery i Celery Beat.
Ostatni obszar dotyczył uruchamiania aplikacji poza lokalnym środowiskiem: Docker, docker-compose, podstawy AWS, CI/CD, GitHub Actions i organizacja pracy zespołowej.
Poznałem cały proces budowy aplikacji backendowej: od składni Pythona i OOP, przez Django i Flask, po REST API, autoryzację i dokumentację.
Praca z danymi
Przerobiłem SQL, relacje, indeksy, JOIN-y, ORM, migracje i podłączanie baz danych do aplikacji.
Nowoczesny backend
Zrozumiałem podstawy asynchroniczności, FastAPI, WebSockets, Celery i zadań wykonywanych poza głównym request-response cycle.
Jakosc i praktyka
Duży nacisk był położony na praktyczne zadania, testowanie, debugowanie, dokumentowanie API i pracę z narzędziami używanymi w realnych projektach.
Deployment i workflow
Poznałem Docker, Docker Compose, CI/CD, GitHub Actions oraz podstawy wdrażania aplikacji w chmurze AWS.
AI-assisted workflow
Nauczyłem się traktować AI jako narzędzie wspierające research, code review, dokumentację, debugowanie i naukę — z pełną odpowiedzialnością po stronie developera.
Chcesz zobaczyć, jak wykorzystałem tę wiedzę w praktyce?
Najlepszym dowodem są moje projekty: StayMap Polska i PRO-KOM Serwis System — aplikacje, w których wykorzystałem Django, DRF, PostgreSQL, Celery, Redis, Docker, Next.js i AI-assisted workflow.