Backend-разработка

2025/2026

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс посвящён изучению основ backend-разработки, необходимых для создания и поддержки серверной части веб-сервисов и аналитических систем. На лекциях рассматриваются ключевые концепции клиент-серверного взаимодействия, принципы работы HTTP и REST API, подходы к организации хранения данных и реализации фоновых процессов. Практическая часть курса направлена на развитие навыков проектирования и реализации простых веб-сервисов с использованием Python-фреймворков (Flask, FastAPI), интеграции баз данных, настройки кэширования и масштабирования. Особое внимание уделяется вопросам безопасности, отказоустойчивости и архитектурного проектирования распределённых систем. Итогом курса является разработка и развёртывание полноценного прототипа веб-сервиса.

Цель освоения дисциплины

Сформировать у студентов представление о принципах работы серверных приложений и современных веб-сервисов, а также развить практические навыки создания, тестирования и развёртывания backend-систем с учётом требований к масштабируемости, безопасности и надёжности.

Планируемые результаты обучения

Понимать основы веб-разработки и архитектуры сервисов: студент объясняет принципы работы клиент-серверной модели, HTTP и REST API и различает типы HTTP-запросов и применяет Python-фреймворки (Flask, FastAPI).
Создавать и тестировать веб-сервисы: студент реализует REST API, маршрутизацию и обработку запросов, пишет и запускает базовые тесты, использует инструменты отладки (curl, Postman).
Работать с данными и фоновой обработкой: студент проектирует простую базу данных, пишет SQL-запросы, использует Redis для кэширования и реализует фоновые задачи (Celery, cron).
Обеспечивать безопасность и масштабируемость: студент применяет безопасные подходы хранения и передачи данных (JWT, шифрование), объясняет принципы масштабирования, балансировки нагрузки и отказоустойчивости.
Проектировать и развёртывать прототип системы: студент интегрирует компоненты (API, БД, фоновые процессы, безопасность), развёртывает прототип в локальной или облачной среде и оценивает его производительность.
Уметь реализовать веб-сервис, оборачивающий модель.
Уметь совершить все необходимые действия для реализации следующих шагов: 1. Реализация API и тестов. 2. Интеграция ML-модели. 3. Работа с базой данных. 4. Фоновые задачи (воркеры, очереди, крон-задания). 5. Кэширование. 6. Мониторинг, логирование и трассировка. 7. Аутентификация входящего трафика.