Wczytywanie
Bo tradycyjna nauka programowania często kończy się na przerabianiu składni, pojedynczych zadań i kopiowaniu tutoriali. Rynek oczekuje dziś czegoś więcej: umiejętności budowania rozwiązań, pracy z narzędziami i sprawnego dowożenia efektów.
Wiesz, jak przepisać przykład z filmu, ale nie masz planu jak samodzielnie zaprojektować aplikację.
Rekruter nie zatrudnia za listę obejrzanych kursów. Potrzebuje zobaczyć projekty i sposób myślenia.
Bez dobrego workflow AI daje pozorną szybkość. Z dobrym workflow zwiększa produktywność i jakość pracy.
Brakuje Ci kontaktu z repozytorium, standardami jakości, refaktoryzacją, testami i decyzjami, które naprawdę pojawiają się w pracy juniora.
Sama składnia już nie wystarcza. Dziś początkujący programista musi umieć pracować na repozytorium, rozumieć jakość kodu, znać standardy pracy zespołowej i rozsądnie korzystać z AI. Właśnie pod to został zaprojektowany ten program.
W nowoczesnym workflow AI pomaga szybciej pisać kod, analizować błędy, generować szkice rozwiązań i przyspieszać research. Ale nadal człowiek odpowiada za jakość, strukturę, poprawność i decyzje techniczne.
Dlatego rozszerzenie kursu o AI nie polega na pokazywaniu magicznych promptów. Chodzi o to, żebyś wiedział kiedy użyć AI, jak sprawdzać wynik i jak nie uzależnić swojego rozwoju od bezmyślnego kopiowania kodu.
Najpierw rozumiesz problem, projektujesz strukturę i definiujesz zakres funkcji.
Używasz AI do przyspieszenia pracy: generowania wariantów, analizy kodu i iteracji.
Oceniasz jakość rozwiązań, poprawiasz strukturę, testujesz i porządkujesz kod.
Sprawdzasz kod, poprawiasz go i traktujesz AI jak wsparcie, a nie źródło gotowych odpowiedzi bez kontroli.
To jest zakres, który naprawdę znajduje się w kursie i który został teraz rozszerzony o część związaną z pracą w dobie AI.
Skonfigurujesz VS Code, rozszerzenia i środowisko developerskie tak, żeby pracować bardziej jak developer niż osoba ucząca się z tutoriali.
Nauczysz się pracy na branchach, commitowania, rebase, merge, Pull Requestów, forka i workflow zespołowego.
Zrozumiesz jak usuwać duplikację, poprawiać strukturę kodu i pisać rozwiązania łatwiejsze do utrzymania.
Poznasz standardy Pythona, konwencje nazewnicze, lintowanie i zasady, dzięki którym Twój kod wygląda profesjonalnie.
Przećwiczysz zasady projektowania, klasy, dziedziczenie, kompozycję, type hints, logowanie i organizację kodu.
Poznasz pytest, Zen of Python, nowości w Pythonie 3.8+ oraz nowy blok o tym, jak pracować z AI w codziennym developmentcie.
Jeśli chcesz najpierw wyczuć styl prowadzenia i sposób myślenia stojący za kursem, zacznij od krótkiego materiału wideo.
Ustawiasz narzędzia pracy i uczysz się repozytorium, branchy, commitów, rebase, merge oraz pracy w stylu zespołowym.
Pracujesz na DRY, PEP8, SOLID, OOP i dobrych praktykach, żeby pisać kod czytelny, spójny i łatwiejszy do rozwijania.
Poznajesz type hints, logowanie, docstringi, testy jednostkowe, Zen of Python i nowości w kolejnych wersjach języka.
Uczysz się jak wykorzystywać AI do researchu, analizy błędów, generowania propozycji rozwiązań i przyspieszania pracy bez utraty kontroli nad kodem.
To są moduły, które faktycznie znajdują się w kursie, plus rozszerzenie o pracę z AI.
VS Code, rozszerzenia, przygotowanie środowiska developerskiego i praca bardziej jak w firmie niż na tutorialach.
Branching, commitowanie, rebase, merge, Pull Requesty, forki, Bitbucket i workflow zespołowy.
Refaktoryzacja, usuwanie duplikacji i rozumienie dlaczego niektóre rozwiązania są trudne w utrzymaniu.
Standardy Pythona, nazewnictwo, formatowanie kodu, lintowanie i Pylint.
Pięć zasad projektowania obiektowego i praktyczne ćwiczenia, które uczą myślenia o strukturze aplikacji.
Klasy, dziedziczenie, kompozycja, interfejsy i prywatne pola potrzebne do budowy większych aplikacji.
Type hints, logowanie, docstringi, organizacja kodu i standardy, które realnie pojawiają się w pracy.
pytest, testowanie kodu i budowanie nawyku pisania rozwiązań, które można bezpiecznie rozwijać.
Filozofia języka i zrozumienie dlaczego doświadczeni programiści piszą kod w określony sposób.
Nowości w Pythonie 3.8+, 3.10+, 3.11+ i język, o którym można sensownie rozmawiać na rekrutacji.
Jak używać AI do przyspieszania codziennego developmentu, analizy kodu i rozwiązywania problemów bez utraty jakości.
Nie buduję programu wokół akademickiej teorii ani listy definicji do zapamiętania. Skupiam się na tym, jak faktycznie pracować na kodzie, podejmować lepsze decyzje techniczne i wdrażać standardy, które mają sens w codziennej pracy programisty.
Pokazuję pracę z perspektywy osoby, która buduje rozwiązania, a nie tylko omawia składnię.
Uczysz się nie tylko pisać kod, ale też rozumieć strukturę systemu i konsekwencje decyzji.
Każdy większy element programu prowadzi do konkretnego efektu: lepszego workflow, lepszej jakości kodu i większej pewności technicznej.
Chcesz wejść do IT z planem, a nie skakać po przypadkowych materiałach.
Wiesz już trochę, ale nadal nie potrafisz uporządkować warsztatu i pracować pewniej na własnym kodzie.
Potrzebujesz uporządkować wiedzę i dołożyć nowoczesny warsztat, którego rynek faktycznie oczekuje.
Chcesz pokazać rekruterowi więcej niż listę technologii i zacząć rozmawiać o jakości kodu, Git, testach i sposobie pracy.
AI zmienia sposób pracy, ale nie usuwa potrzeby rozumienia kodu, architektury i odpowiedzialności za jakość rozwiązania. Przewagę zyskają ci, którzy potrafią połączyć kompetencje techniczne z sensownym wykorzystaniem AI.
Tak. Program prowadzi krok po kroku i porządkuje warsztat od podstaw. Jeśli startujesz od zera, dostajesz ścieżkę, która uczy Cię pracować na kodzie i repozytorium bardziej profesjonalnie.
Najlepiej założyć regularną pracę kilka razy w tygodniu. Nawet 6-8 godzin tygodniowo ma sens, jeśli konsekwentnie przechodzisz przez materiał i wdrażasz te praktyki na swoim kodzie.
Tak. Program jest aktualizowany wraz ze zmianami w narzędziach, workflow i obszarze AI, tak aby materiał nie zatrzymał się na standardach sprzed kilku lat.
Otrzymujesz długoterminowy dostęp do materiałów, dzięki czemu możesz wracać do lekcji i aktualizacji w swoim tempie.
Nie. Przyda się gotowość do regularnej pracy i praktyki, ale nie musisz mieć doświadczenia komercyjnego ani skończonej informatyki.
Kurs przede wszystkim wzmacnia warsztat techniczny: jakość kodu, Git, testy, OOP i sposób pracy. To bardzo pomaga później budować lepsze portfolio, ale sam program nie opiera się wyłącznie na gotowych projektach portfolio.
Kurs nie daje gwarancji zatrudnienia, bo o tym decyduje wiele czynników. Pomaga natomiast zbudować umiejętności, projekty i sposób pracy, które realnie zwiększają Twoją wiarygodność na rynku.
Program został zbudowany tak, żebyś nie tylko przerobił materiał, ale wyszedł z niego z lepszym workflow, mocniejszym warsztatem Pythona i praktycznym podejściem do pracy z AI.
Lekcje prowadzą od środowiska pracy i Git do jakości kodu, testów, nowoczesnego Pythona i AI workflow.
Widzisz nie tylko efekt końcowy, ale też sposób dojścia do rozwiązania.
Materiał rozwija się razem ze zmianami w AI, Pythonie i nowoczesnym workflow.
Masz dostęp do środowiska osób, które przechodzą podobną drogę do pierwszej pracy w IT.
Rozszerzenie programu pokazuje jak używać AI do szybszego i mądrzejszego developmentu.
Szczegóły dotyczące dostępu, płatności i ewentualnych warunków gwarancji znajdziesz na stronie zamówienia i w regulaminie.
Jeśli chcesz pracować jako Python Developer, dziś liczy się nie tylko znajomość języka, ale też jakość kodu, sposób pracy i umiejętność korzystania z AI bez utraty technicznej samodzielności.
Junior na Sterydach pomoże Ci mocniej stanąć na nogach w Pythonie, lepiej rozumieć kod i pracować nowocześniej niż większość osób startujących do branży.
Copyrights © 2026 Getitjob.pl. Wszelkie prawa zastrzeżone — Projekt strony i wdrożenie: radekjakubiak.com
