KP
LEARNIT PATH

Python + Django + AIPełna ścieżka backendowa

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.

8

głównych modułów

34+

lekcji

600h+

nauki, zadań i projektów

Praktyka

praktyczne zadania i projekty

ZAKRES

Od podstaw Pythona do aplikacji backendowych

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.

MODUŁY

Praktyczne obszary nauki

#01

Podstawy programowania i Pythona

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.

PythonAlgorytmyFunkcjePętleStruktury danychVirtualenvPEPJSONCSVRegex
  • podstawy algorytmizacji i programowania
  • architektura komputerowa i reprezentacja danych
  • środowisko programistyczne i virtualenv
  • składnia Pythona, zmienne, typy danych, operatory
Pokaż szczegóły
  • instrukcje warunkowe, pętle i Big O
  • funkcje, argumenty, zakresy zmiennych i dokumentowanie kodu
  • programowanie funkcyjne: lambda, map, filter, reduce, domknięcia, dekoratory
  • obsługa wyjątków: try/except, finally, else, raise, asercje
  • pliki, serializacja/deserializacja, JSON, CSV, regex
  • 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.

GitGitHubGit FlowOOPKlasyDziedziczeniePolimorfizmMRO
  • Git i praca z komendami
  • Git Flow i podstawy pracy zespołowej
  • GitHub, GitLab, Bitbucket
  • klasy, obiekty, metody, atrybuty i konstruktory
Pokaż szczegóły
  • enkapsulacja, property, dziedziczenie i abstrakcja
  • przesłanianie metod, wielokrotne dziedziczenie i MRO
  • metody instancji, klasy i statyczne
  • dataclasses, polimorfizm, przeciążanie operatorów
  • własne wyjątki
#03

Bazy danych i SQL

W tym module pracowałem z relacyjnymi bazami danych, SQL, relacjami, indeksami, JOIN-ami, ORM oraz praktycznym podłączaniem bazy do aplikacji.

SQLBazy danychJOINRelacjeIndeksyORMSQLAlchemyAlembic
  • bazy danych i systemy zarządzania bazami danych
  • język SQL i proste zapytania
  • funkcje i procedury
  • klucze, indeksy i relacje
Pokaż szczegóły
  • podzapytania i JOIN
  • ORM
  • praktyka: raw SQL i SQLAlchemy
  • aplikacja konsolowa na raw SQL
  • aplikacja z SQLAlchemy i Alembic
#04

Sieć, internet i web development

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.

FlaskDjangoORMRoutingCRUDPostgreSQLJinja2PaginationAdmin PanelACID
  • tworzenie aplikacji Flask
  • Flask + PostgreSQL przez psycopg2
  • raw SQL bez ORM
  • szablony Jinja2
Pokaż szczegóły
  • Flask + SQLAlchemy ORM
  • migracje Alembic
  • konfiguracja projektu Django
  • PostgreSQL w Django
  • manage.py i aplikacje Django
  • widoki, routing, modele, ORM, migracje
  • szablony, formularze, pagination
  • QuerySet, seeder, Faker
  • 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.

Django REST FrameworkREST APIJWTSwaggerOpenAPICeleryCelery BeatCachePostman
  • Django REST Framework
  • Postman
  • parametry ścieżki i zapytań
  • serializery
Pokaż szczegóły
  • ciasteczka
  • testowanie w Django
  • middleware
  • JWT
  • rejestracja i logowanie w DRF
  • cache
  • dokumentacja API: Swagger i OpenAPI
  • Celery
  • Celery Beat
  • zadania cykliczne i praca w tle
#07

Równoległość, asynchroniczność i nowoczesne API

Ten etap rozszerzył backend o zagadnienia wydajności i nowoczesnej komunikacji: procesy, wątki, GIL, asyncio, aiohttp, FastAPI, WebSockets i GraphQL.

FastAPIAsyncIOAiohttpWebSocketsGraphQLMultiprocessingGILEvent Loopasync/await
  • równoległe wykonywanie kodu
  • procesy i wątki
  • GIL
  • wielowątkowość i multiprocessing
Pokaż szczegóły
  • komunikacja między procesami
  • asynchroniczność
  • korutyny, event loop, futures
  • asyncio i async/await
  • synchronizacja zadań
  • aiohttp
  • FastAPI
  • WebSockets
  • GraphQL
#08

DevOps, konteneryzacja i CI/CD

Ostatni obszar dotyczył uruchamiania aplikacji poza lokalnym środowiskiem: Docker, docker-compose, podstawy AWS, CI/CD, GitHub Actions i organizacja pracy zespołowej.

DockerDocker ComposeGitHub ActionsCI/CDAWS basicsEC2S3RDSDevOpsAgileScrumKanban
  • rola DevOps
  • podstawy AWS
  • EC2, S3, RDS, ELB, Route53
  • AWS CLI
Pokaż szczegóły
  • wdrażanie aplikacji w chmurze AWS
  • konteneryzacja i wirtualizacja
  • Docker
  • sieci Docker
  • docker-compose
  • aplikacja w kontenerze
  • CI/CD
  • GitHub Actions
  • narzędzia CD
  • Agile, Scrum, Kanban

PODSUMOWANIE

Co wyniosłem z tej ścieżki?

Backend od podstaw do API

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.

LearnIT Python + Django + AI - zakres nauki | Krystian Potaczek