Panel / Programowanie i skrypty — Git, Python, SQL, API

💻

Programowanie i skrypty — Git, Python, SQL, API

Sredniozaawansowany

Kregoslup techniczny lidera DevOps: kontrola wersji (Git), automatyzacja w Pythonie, pytania do danych (SQL) i integracje przez REST API/JSON.

0%

0 z 9 lekcji ukonczonych

📱 Fiszki z tego modulu

Panel jezykow: od latwego do skomplikowanego (z PowerShellem) ▶ zacznij tu

Drabina trudnosci jezykow, skryptowy vs kompilowany, typowanie, po co ktory jezyk, PowerShell i Python jako pierwszy wybor admina/lidera DevOps.

Git: kontrola wersji, ktora musisz rozumiec

Repozytorium, commit, branch, merge, remote, PR, .gitignore, model rozgalezien.

Python do automatyzacji: skrypty, ktore oszczedzaja czas

Zmienne, typy, warunki, petle, funkcje, listy/slowniki, praca z plikami i API.

SQL: jak pytac bazy o dane

Tabele, SELECT/WHERE, ORDER/LIMIT, JOIN, GROUP BY, indeksy, CRUD.

REST API i JSON: jak systemy gadaja ze soba

HTTP metody, statusy, endpoint, JSON, naglowki, uwierzytelnianie (token), webhooki.

Modelowanie ER i normalizacja (1NF-BCNF)

Encje, atrybuty, zaleznosci funkcyjne, klucze kandydujace, postacie normalne 1NF/2NF/3NF/BCNF, denormalizacja swiadoma, kardynalnosc i tabele laczace M:N.

Transakcje, ACID i poziomy izolacji

Wlasnosci ACID, anomalie wspolbieznosci (dirty/non-repeatable/phantom read), cztery poziomy izolacji SQL, blokady vs MVCC, deadlock i jak go rozwiazac.

Indeksy, plan zapytania i wydajnosc

B-tree vs hash, clustered vs non-clustered, indeks pokrywajacy (covering), selektywnosc, czytanie EXPLAIN (seq scan vs index scan), problem N+1 i sargowalnosc predykatow.

Zlozonosc obliczeniowa (Big-O) i dobor struktur danych

Dlaczego jeden skrypt dziala w sekunde, a inny wisi godzinami: notacja Big-O, koszt operacji na liscie/slowniku/zbiorze, wybor wlasciwej struktury, oraz typowe pulapki wydajnosciowe w automatyzacji.