Python - Human Growth Kazakhstan

Python

Направление

Python Основы

  • PYT01 — Программирование на языке Python, базовый курс
    • Длительность: 5 дней (40 часов)
    • Код курса: PYT01
    • Стоимость
    • Очный формат: 624 000 ₸
    • Онлайн формат: 527 000 ₸

    Описание курса

    Описание курса:

    Python – это высокоуровневый язык программирования, который активно набирает популярность в последнее время. Данный язык часто рассматривается как первый язык для освоения, так как он достаточно прост в изучении, но, не смотря на простоту, возможности языка позволяют решать широкий спектр задач. Данный курс разрабатывался для быстрого введения в основы языка. После прохождения курса слушатель будет иметь общее представление о современных концепциях программирования и сможет самостоятельно разрабатывать простые программы. Курс основан на актуальной версии языка.

    Аудитория курса:

    Курс будет полезен всем желающим начать осваивать язык программирования Python (как с опытом работы с другими языками, так и без него) для применения в дальнейшем в различных направлениях.
    Язык Python используют : Разработчики ПО, WEB программисты, сетевые инженеры.

    Содержание курса:

    1. Язык Python и типы данных

    Обзор языка Python
    Среды разработки ПО
    Интерпретатор и выполнение программ
    Типы и структуры данных
    Динамическая типизация
    Ввод и вывод данных
    Лабораторная работа
    Работа с типами данных

    2. Условия, циклы, словари

    Структура программы
    Условная инструкция
    Циклы
    Итерации и генераторы
    Коллекции (кортежи, множества, словари)
    Лабораторная работа
    Работа со структурами
    Лабораторная работа
    Написание первых программ

    3. Функциональное программирование

    Структура и создание функций
    Виды аргументов функций
    Модули
    Знакомство и работа с полезными модулями
    Рубежная контрольная работа по Введению в Python
    Лабораторная работа
    Словари. Проект.
    Лабораторная работа
    Создание функций и работа с модулями

    4. Обработка исключений и дополнительные возможности Python

    Основы исключений
    Особенности использования исключений
    Объекты исключений
    Использование исключений
    Лабораторная работа
    Функции и коллекции. Часть 2
    Лабораторная работа
    Обработка исключений

    5. Объектно-ориентированное программирование

    ООП и функциональное программирование
    Общая концепция ООП
    Парадигмы ООП
    Классы
    Создание классов
    Дополнительные возможности классов
    Лабораторная работа
    Работа с ООП. Классы
    Лабораторная работа
    Парсинг строковых данных

  • PYT02 — Программирование на Python, продвинутый курс
    • Длительность: 5 дней (40 часов)
    • Код курса: PYT02
    • Стоимость
    • Очный формат: 624 000 ₸
    • Онлайн формат: 527 000 ₸

    Описание курса

    Описание курса:

    Курс подойдет всем, кто уже пробовал писать скрипты и несложные сервисы на языке Python, автоматизировать рабочие задачи. Предполагается, что участник данного курса, как минимум, отлично разбирается в материале базового уровня, а также хочет сильно углубить свои знания в объектно-ориентированном программировании на Python, лучше писать код, проектировать системы и делать другие сложные вещи.

    Аудитория курса:

    Всем, заинтересованным в углублении знаний в python, подробном рассмотрении ООП, различных аспектов проектирования сервисов и знакомству с асинхронным программированием.

    Предварительные требования:

    Знания языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).

    Содержание курса:

    1. ООП в Python

    Повторим основы Объектно-ориентированного программирования, посмотрим особенности реализации в Python, попрактикуемся в написании собственных классов. В дополнение рассмотрим темы, необходимые каждому python-разработчику, такие как статические методы, абстрактные классы и метаклассы.
    Основы ООП. Создание и методы классов
    Принципы ООП. Декораторы, метод super()
    Композиция, перегрузка операторов
    Дандер методы, статические методы
    Абстрактные классы, модуль АВС
    Метаклассы

    2. Разберем и напишем собственные классы для генераторов, итераторов, исключений и менеджера контекста.

    Генераторы
    Итераторы
    Исключения
    Менеджеры контекста
    Стек и очередь

    3. Познакомимся с такими темами как мультипроцессинг и асинхронность, без которых сейчас не обходится ни один сервис.

    Разберемся в различиях, применении, терминологии и библиотеках multiprocessing и asyncio.
    Мультипроцессинг
    Асинхронное программирование

    4. Рассмотрение основных дизайн-паттернов и практика их использования.

Python для сетевых инженеров

  • PYT03 — Программирование на Python для сетевых инженеров, базовый курс
    • Длительность: 5 дней (40 часов)
    • Код курса: PYT03
    • Стоимость
    • Очный формат: 624 000 ₸
    • Онлайн формат: 527 000 ₸

    Описание курса

    Описание курса:

    В данном курсе рассматриваются как общие аспекты работы языка программирования Python, так и применение его возможностей в сценариях обслуживания работы сетевого оборудования в сетях передачи данных. В курсе изучаются общие положения программирования и использование специализированных инструментов и библиотек для взаимодействия с сетевыми устройствами.

    Аудитория курса:

    Сетевые инженеры и сетевые администраторы, которые хотят дополнить свои знания сетей передачи данных использованием инструментов программирования.

    Предварительные требования:

    Знания языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC)
    Знания принципов работы сетей пакетной передачи данных в объеме сертификации CCNA (или аналогичных) и более. Рекомендуется знакомство с оборудованием одного из крупных производителей сетевого оборудования (Cisco Systems, Juniper Networks и т.д.)

    Содержание курса:

    1. Python. Типы данных

    Основные факты о языке программирования Python 3 (тип, устройство, сферы применения). Преимущества использования Python в сетях передачи данных.
    Примеры синтаксиса языка. Документация PEP.
    Стандартные типы данных (переменные, списки, кортежи, словари, сеты, файлы) с примерами использования и основными операциями над ними (преобразования типов, генерирование и т. д.).
    Типы данных (и библиотеки), используемые в работе с сетевым оборудованием (ipAddress, XML, JSON, YAML) с примерами использования и основными операциями над ними (преобразования типов, генерирование и т. д.).
    Лабораторная работа 1.
    Работа с типами данных (стандартными и дополнительными).

    2. Операторы, функции и библиотеки

    Условный оператор if/elif/else.
    Операторы циклов while и for. Работа с циклами (break, continue).
    Понятие функций. Рассмотрение синтаксиса, локальные и нелокальные переменные. Операторы return и yield. Отличие и примеры использования функций и генераторов.
    Регулярные выражения и использование библиотеки re.
    Модули и библиотеки. Назначение, использование, правила оформления.
    Лабораторная работа 2.
    Работа с условными операторами и циклами.
    Лабораторная работа 3.
    Работа с функциями и генераторами.

    3. Исключения и Netmiko

    Обработка исключений. Операторы try/except/else/finally, оператор raise. Назначение и примеры использования.
    Библиотеки взаимодействия с сетевыми устройствами посредством CLI. Библиотека Netmico.
    Лабораторная работа 4.
    Использование библиотек Netmiko для взаимодействия с сетевыми устройствами.

    4. NETCONF, REST API

    Протокол NETCONF и библиотека ncclient. Применение, основные понятия, принципы работы с библиотекой. Поддержка производителями.
    Формат REST API и библиотека request. Применение, основные понятия, принципы работы с библиотекой. Поддержка производителями. Cisco NX-API – примеры, особенности.

    5. Объектно-ориентированное программирование

    Общая концепция ООП.
    Парадигмы ООП.
    Классы.
    Создание классов.
    Дополнительные возможности классов.
    Лабораторная работа 5.
    Работа с ООП. Классы.

  • PYT04 — Python для сетевых инженеров, дополнительные темы
    • Длительность: 5 дней (40 часов)
    • Код курса: PYT04
    • Стоимость
    • Очный формат: 624 000 ₸
    • Онлайн формат: 527 000 ₸

    Описание курса

    Описание курса:

    В данном курсе рассматриваются расширенные темы использования языка программирования Python для обслуживания сетевого оборудования и автоматизации различных задач сетевого администратора. Изучаются принципы работы с инструментами парсинга и генерации конфигурационных файлов, инструменты анализа конфигурации, а также установка и настройка средств автоматизации управления сетевыми устройствами

    Аудитория курса:

    Сетевым инженерам и сетевым администраторам, которые хотят дополнить свои знания сетей передачи данных использованием инструментов программирования.

    Предварительные требования:

    Знания принципов работы сетей пакетной передачи данных в объеме сертификации CCNA (или аналогичных) и более.
    Рекомендуется знакомство с оборудованием одного из крупных производителей сетевого оборудования (Cisco Systems, Juniper Networks и т.д.).
    Также рекомендуется прохождение курса Программирование на Python для сетевых инженеров. Базовый курс (PYTHON_NET) или эквивалентный объем знаний.

    Содержание курса:

    1. Установка сред написания программ и скриптов, установка тестовых сетевых сред

    Работа с Jupyter Lab
    Установка Docker
    Установка и настройка ContainerLab
    Лабораторная работа.
    Подготовка среды для упражнений

    2. Парсинг конфигурационных файлов и выводов команд устройств

    Основы парсинга текстовых документов в Python
    Библиотека TextFSM
    Библиотека TTP
    Соединение операций библиотеки Netmiko и парсинга выводов команд
    Лабораторная работа 1.
    Парсинг выводов команд сетевого оборудования

    3. Библиотека Batfish

    Назначение инструмента Batfish
    Установка контейнера Batfish
    Подготовка к использованию Batfish в Python
    Возможности Batfish по анализу файлов конфигурации
    Лабораторная работа 2.
    Установка Batfish и работа с конфигурационными файлами устройств

    4. Библиотека Jinja2 для создания конфигурационных файлов

    Подготовка к использованию Jinja2
    Синтаксис шаблонов Jinja2
    Лабораторная работа 3.
    Создание конфигурационных файлов с помощью Jinja2

    5. Nornir (подготовка и инициализация)

    Установка и подготовка
    Построение инвентарных данных
    Основы синтаксиса
    Лабораторная работа 4.
    Установка и подготовка фреймворка Nornir

    6. Nornir (использование)

    Конфигурационные опции и подготовка результатов
    Задания и обработка инвентарных данных
    Пользовательские задания
    Обработка неполадок и ошибок заданий
    Лабораторная работа 5.
    Использование Nornir для настройки и обслуживания сетевого оборудования

    7. Готовые библиотеки и фреймворки от производителей оборудования

    Рассмотрение работы библиотек различных сетевых производителей (Cisco, Juniper и т.д.)
    Лабораторная работа 6.
    Использование фреймворков и библиотек от производителей оборудования

    8. Использование инструментов CI/CD для работы с сетевым оборудованием

    Установка и настройка Jenkins
    Построение pipeline в Jenkins для выполнения серий заданий на сетевых устройствах
    Лабораторная работа 7.
    Использование Jenkins для работы с сетевым оборудованием

  • PYT05 — Настройка сетевого оборудования с использованием Ansible
    • Длительность: 5 дней (40 часов)
    • Код курса: PYT05
    • Стоимость
    • Очный формат: 624 000 ₸
    • Онлайн формат: 527 000 ₸

    Описание курса

    Описание курса:

    На данном курсе участники познакомятся с системой управления конфигурациями Ansible для работы с настройкой сетевого оборудования различных производителей. В курсе рассматриваются аспекты подготовки инфраструктуры под использование Ansible и осуществление конфигурационных и мониторинговых работ над оборудованием с помощью встроенных и дополнительных инструментов Ansible. Участники курса получат навыки эксплуатации Ansible с использованием рекомендованных практик, а также информацию о поиске и устранении неполадок в работе системы управления конфигураций.

    Аудитория курса:

    Курс будет интересен сетевым администраторам, сетевым архитекторам и специалистам технической поддержки.

    Предварительные требования:

    Знания языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).

    Содержание курса:

    1. Основы Ansible и установка.

    Архитектура и назначение Ansible
    Устройство инвентарных данных Ansible
    Установка и предварительная настройка
    Установка и настройка Ansible AWX
    Основы построения Ansible Playbook
    Переменные и модули
    Отправка команд командной строки

    2. Построение комплексных плейбуков

    Управление учетными записями
    Сбор фактов о сетевых устройствах
    Tag, limit и check
    Условия
    Петли (циклы)
    Шаблонизация конфигурации

    3. Масштабирование работы с инфраструктурой

    Специализированные модули для конфигурации
    Import и Include
    Роли
    Парсинг выводов сетевых устройств
    Динамическая инвентаризация
    Управление процессом выполнения

    4. Расширенные возможности Ansible

    Jinja2 lookup плагин
    Фильтры
    Плагины
    Устранение неполадок работы Ansible
    Ansible Vault

    5. Интеграция и расширенные темы

    Интеграция со сторонними системами инвентаризации
    Интеграция со сторонними системами конфигурирования
    Создание пользовательских модулей

    Упражнения

    Установка и настройка Ansible и Ansible AWX
    Инвентаризация и базовая отправка команд на группы устройств
    Использование условий и циклов
    Создание и использование шаблонов конфигурации
    Роли и импорты
    Использование плагинов и фильтров
    Использование Ansible Vault
    Устранение неполадок
    Интеграция с NetBox и NAPALM

Автоматизация, веб-разработка, анализа данных с использованием Python

  • PYT06 — Автоматизация задач на основе Python
    • Длительность: 5 дней (40 часов)
    • Код курса: PYT06
    • Стоимость
    • Очный формат: 624 000 ₸
    • Онлайн формат: 527 000 ₸

    Описание курса

    Описание курса:

    Курс подойдет всем, кто уже умеет писать несложные скрипты для рабочих задач и хочет научиться автоматизировать и другие процессы. На курсе вы научитесь с помощью python-скриптов открывать и обрабатывать различные виды файлов, обрабатывать табличные данные, используя подходящие решения и фреймворки python, научитесь автоматически генерировать документы и отчеты из обрабатываемых данных, познакомитесь с клиент-серверной архитектурой и создадите собственный телеграм-бот, а так же узнаете о большом количестве полезных библиотек, способных упростить вам работу.

    Аудитория курса:

    Всем специалистам, заинтересованным во внедрении Python в свою работу и автоматизации рутинных задач и бизнес-процессов.

    Предварительные требования к аудитории:

    Знание языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).
    Для проверки уровня предварительных знаний можно пройти тестирование.

    Содержание курса:

    1. Работа с файлами txt, xml, yaml, json, csv.

    Чтение, запись, обработка.
    Методы обработки словарей
    Практика: обработка данных из файлов, анализ табличных данных

    2. Библиотеки для анализа данных pandas и numpy.

    Визуализация данных с помощью matplotlib/seaborn.
    Обработка и анализ больших данных.

    3. Автоматизация работы с файлами word и excel.

    Библиотеки openpyxl и docxtpl.
    Регулярные выражения.
    Практика: генерирование отчетов по шаблону по данным из базы, проверка данных

    4. Работа с HTTP в Python.

    Модуль requests.
    Работа с API.
    Практика: Развертывание telegram бота.

    Модуль 5. Обзор полезных библиотек и фреймворков Python для автоматизации

  • PYT07 — Применение Python для обработки данных
    • Длительность: 5 дней (40 часов)
    • Код курса: PYT07
    • Стоимость
    • Очный формат: 624 000 ₸
    • Онлайн формат: 527 000 ₸

    Описание курса

    Описание курса:

    Данный курс рассматривает основные возможности языка Python и вспомогательных библиотек для работы с большими объемами структурированных и неструктурированных данных с использованием локальных ресурсов и облачных сред. Изучаются основы машинного обучения как способа работы с неструктурированными данными на основе библиотеки Tensorflow. Также рассматриваются распространённые инструменты визуализации данных.

    Аудитория курса:

    Инженеры по работе с данными, а также разработчики ПО, желающие изучить основы машинной обработки данных

    Предварительные требования к аудитории:

    Знания языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).

    Содержание курса:

    1. Python для работы с данными.

    Обработка данных с помощью Python
    Введение в Jupyter Lab
    Собственные структуры данных Python
    Библиотека NumPy (цель и возможности)
    Библиотека MatPlotLib (цель и возможности)
    Лабораторная работа 1.
    Работа с типами данных

    2. Оценка данных, введение в машинное обучение

    Библиотека Pandas, понятие датафреймов и операции над ними
    Введение в машинное обучение
    Терминология
    Виды и возможности
    Обучение моделей
    Градиентный спуск
    Hyperparameters, Losses, Learning Rate
    Generalization
    Сеты данных
    Лабораторная работа 2.
    Работа с датафреймами
    Лабораторная работа 3.
    Изучение зависимостей в машинном обучении

    3. Tensorflow и Feature Engineering

    Введение в Tensorflow и Keras
    Возможности и способы использования
    Готовые модели
    Инструменты для создания собственных моделей
    Feature Selection and Engineering
    Лабораторная работа 4. Использование Tensorflow
    Лабораторная работа 5.
    Feature Engineering

    4. Глубокое обучение и среды для обучения моделей

    Глубокое обучение
    Применение и возможности
    Ресурсы для обучения моделей
    Облачные ресурсы для обучения моделей
    Лабораторная работа 6.
    Глубокое обучение
    Лабораторная работа 7.
    Обучение моделей в подготовленной среде

    5. Визуализация данных.

    Библиотеки Python для визуализации
    Облачные среды для визуализации данных
    Статистическая оценка данных
    Лабораторная работа 8. Визуализация и статистическая оценка данных

  • PYT08 — Python для web разработки, фреймворк flask
    • Длительность: 5 дней (40 часов)
    • Код курса: PYT08
    • Стоимость
    • Очный формат: 624 000 ₸
    • Онлайн формат: 527 000 ₸

    Описание курса

    Описание курса:

    Flask — самый простой фреймворк для создания веб-приложений на языке программирования Python. Он подходит как для генерации страниц сайта или сервиса, так и для создания API мобильных приложений. Данную технологию можно интегрировать в люблю сферу, в том числе для создания личных и рабочих проектов. В ходе обучения рассматривается комплекс тем, начиная с того, что такое HTTP и как работает Интернет, заканчивая особенностями создания своего полноценного сервиса и развертывания его на сервере.

    Предварительные требования к аудитории:

    Знание языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).
    Для проверки уровня предварительных знаний можно пройти тестирование.

    Содержание курса:

    Модуль 1.

    Фреймворк Flask и основы WEB
    Как работает Интернет
    Создание веб приложения на фреймворке Flask;
    Маршрутизация
    Рендеринг HTML
    Язык шаблонов Jinja

    Модуль 2.

    Создание URL адресов для сайта;
    Обработка GET и POST запросов;
    Связь backend и frontend;
    Обработка запросов клиента на сервере
    Получение данных запроса на сервере

    Модуль 3.

    Реляционные базы данных. Введение
    Основы SQL, ORM
    Запросы к базе данных. Вывод информации из базы данных на страницах сайта;
    Подключение базы данных в Flask
    Библиотека SQLAlchemy

    Модуль 4.

    Добавление, изменение, удаление данных;
    Модели, отношения между моделями, миграции;
    Защита сайта от атак
    Итоговый проект

  • PYT09 — Python фреймворк Django
    • Длительность: 5 дней (40 часов)
    • Код курса: PYT09
    • Стоимость
    • Очный формат: 624 000 ₸
    • Онлайн формат: 527 000 ₸

    Описание курса

    Описание курса:

    Django – бесплатный и свободный фреймворк для веб-приложений, написанный на Python. Изучение фреймворка значительно сложнее аналогичного Flask, однако предоставляет разработчикам больший функционал для создания сервисов. Преимуществами Django являются скорость, безопасность и масштабируемость. За курс вы получите базовые знания фреймворка, научитесь применять их на практике и спроектируете своё первое веб-приложение.

    Предварительные требования:

    Знание языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).
    Для проверки уровня предварительных знаний можно пройти тестирование.

    Содержание курса:

    Модуль 1.

    Фреймворк Django – основные понятия
    Установка Django и создание первого проекта
    Приложения в проекте (Applications)
    URL. Параметры в URL-запросах
    Шаблоны (Templates)
    Формы (Forms). Получение данных с формы

    Модуль 2.

    Разработка архитектуры базы данных
    Реляционные базы данных
    Типы и свойства полей базы данных
    Разработка архитектуры базы данных – отношения между моделями в Django

    Модуль 3.

    Введение в Django ORM
    Выполнение запросов к базе данных
    Создание и редактирование записей в базе данных
    Введение в Git и Github

    Модуль 4.

    CRUD приложения
    Рендеринг шаблонов
    Язык шаблонов. Шаблонные фильтры
    Итоговый проект

  • PYT10 — Использование Python для работы с базами данных
    • Длительность: 5 дней (40 часов)
    • Код курса: PYT10
    • Стоимость
    • Очный формат: 624 000 ₸
    • Онлайн формат: 527 000 ₸

    Описание курса

    Описание курса:

    Курс предназначен для тех, кто уже знаком с основами языка программирования Python и хочет расширить свои навыки, используя их для работы с базами данных. В течение курса вы узнаете, как подключаться к базам данных, выполнять запросы, изменять данные и многое другое, используя мощные библиотеки Python, такие как SQLAlchemy и psycopg2.

    Аудитория курса:

    Курс предназначен для программистов и разработчиков, которые хотят использовать Python для работы с базами данных. Участники должны иметь базовые знания языка программирования Python и понимание основных понятий баз данных.

    Предварительные требования к аудитории:

    Базовые знания языка программирования Python.
    Понимание основных понятий баз данных.

    Содержание курса:

    Модуль 1

    Введение в работу с базами данных в Python.
    Установка и настройка необходимых инструментов.
    Подключение к базе данных.
    Лабораторная работа 1: Настройка окружения и подключение к базе данных.

    Модуль 2

    Основные операции с базами данных в Python.
    Выполнение запросов.
    Изменение данных.
    Лабораторная работа 2: Выполнение запросов и изменение данных в базе данных.

    Модуль 3

    Работа с ORM (Object-Relational Mapping).
    Использование SQLAlchemy.
    Лабораторная работа 3: Использование SQLAlchemy для работы с базой данных.

    Модуль 4

    Работа с PostgreSQL базами данных.
    Использование библиотеки psycopg2.
    Лабораторная работа 4: Работа с PostgreSQL базами данных в Python.

    Модуль 5

    Оптимизация работы с базами данных.
    Масштабирование баз данных.
    Лабораторная работа 5: Оптимизация работы с базами данных в Python.

Направление Python в HGK: системная подготовка разработчиков и инженеров по программированию.

Учебный центр Human Growth Kazakhstan (HGK) предлагает комплексную программу обучения по языку программирования Python, охватывающую ключевые аспекты разработки программного обеспечения, работы с базами данных, веб-разработки и автоматизации процессов. Курсы ориентированы на подготовку специалистов, способных эффективно использовать Python в различных сферах, включая анализ данных, создание веб-приложений и автоматизацию задач.

 

Основные направления обучения:

  • Основы Python (PYT01): введение в язык Python, его синтаксис, структуры данных, функции, модули, обработку исключений и основы объектно-ориентированного программирования. Курс предназначен для начинающих, желающих освоить программирование на Python.
  • Продвинутый курс Python (PYT02): углубленное изучение Python, включая работу с базами данных, веб-разработку с использованием фреймворка Django, взаимодействие с API, многопоточность и асинхронное программирование. Курс предназначен для тех, кто уже имеет базовые знания Python и хочет расширить свои навыки.
  • Использование Python для работы с базами данных (PYT10): изучение работы с реляционными базами данных с использованием Python, включая подключение к базам данных, выполнение запросов, использование ORM (Object-Relational Mapping) и оптимизацию работы с данными.

 

Преимущества обучения в HGK:

  • Актуальные программы обучения: курсы разработаны с учетом современных требований индустрии, обеспечивая актуальность и практическую направленность обучения.
  • Практическая направленность: обучение включает лабораторные работы и практические задания, позволяя слушателям применять полученные знания в реальных сценариях.
  • Гибкие форматы обучения: доступны как очные, так и онлайн-форматы курсов, что позволяет выбрать наиболее удобный способ обучения.
  • Подготовка к сертификации: курсы готовят слушателей к сдаче сертификационных экзаменов и подтверждению профессиональных компетенций в области программирования на Python.

 

Обучение в HGK по направлению Python предоставляет слушателям комплексные знания и навыки, необходимые для успешной работы в сфере разработки программного обеспечения. Программы обучения подходят как для начинающих специалистов, так и для опытных разработчиков, стремящихся повысить квалификацию и получить признанные в отрасли сертификаты.

 

Записаться на курс

Контакты

Расположение на карте