Fortran: От основ до ускорения Python-скриптов

Ваш Python тормозит на тяжелых расчетах? Освойте Fortran — язык, на котором держится вся современная наука (NASA, CERN) и библиотеки NumPy/SciPy. Научитесь находить узкие места и ускорять код в 100 раз, создавая собственные расширения для Python
Начальный уровень
Сертификат Stepik

Чему вы научитесь

  • Интегрировать Fortran-код с помощью f2py и ctypes для кратного роста производительности
  • Разворачивать профессиональную лабораторию HPC (High Performance Computing) на базе VS Code.
  • Писать чистый и безопасный код (Modern Fortran 2018), за который не стыдно перед коллегами.
  • Применять условные операторы (IF, SELECT CASE) для создания "умных" программ.
  • Использовать циклы (DO, DO WHILE) для автоматизации повторяющихся задач.
  • Работать с матрицами и тензорами на нативном уровне (как в NumPy, только быстрее).
  • Векторизировать вычисления: заменять медленные циклы на молниеносные матричные операции.
  • Структурировать код с помощью функций, подпрограмм и модулей, создавая переиспользуемые библиотеки.
  • Создавать Data Pipelines: от чтения "сырых" данных до сохранения аналитики в CSV.
  • Ускорять Python: вызывать Fortran-код из Python скриптов для кратного роста производительности
  • Создавать полноценные мини-проекты от постановки задачи до получения и анализа результата.

О курсе

 

🚀 О курсе уже говорят: Наша публикация на Хабре «Почему Fortran в 2025 году всё ещё остаётся ракетой» ворвалась в топ-5 лучших статей суток. Это доказывает: индустрия изголодалась по настоящей скорости, и этот курс бьет точно в цель.

О чем этот курс?

Забудьте о пыльных учебниках и «мертвых» языках. Modern Fortran — это скрытый двигатель современной науки и Data Science. Именно на нем (а не на C++) написаны ядра библиотек NumPy и SciPy, на нем считаются модели климата и аэродинамика ракет.

Этот курс — не набор скучных лекций. Это практический воркшоп по созданию высокопроизводительного софта.

Мы сфокусированы на современном стандарте языка (2008/2018), оставляя в прошлом устаревшие практики вроде FIXED FORMAT. Вы научитесь писать быстрый, безопасный и архитектурно чистый код, за который не стыдно перед коллегами.

🔥 Киллер-фича: Турбо-режим для Python

Мы добавили уникальный бонусный модуль, который вы редко встретите в других курсах.

Вы любите Python за удобство, но ненавидите его медлительность в тяжелых расчетах? Мы решим эту проблему. Вы научитесь находить «узкие места» в Python-скриптах, переписывать их на Fortran и компилировать в нативные библиотеки (.pyd/.so), подключаемые одной строкой import.

Результат? Ускорение ваших расчетов в 100+ раз.

Что мы создадим? (Проектный подход)

Никаких абстрактных задач. С первых модулей мы строим Баллистический Физический Симулятор. Мы подойдем к задаче как инженеры-архитекторы:

  1. ⚛️ Ядро физического движка: Отдельная библиотека с формулами и константами, оптимизированная под скорость.

  2. 📊 Data Pipeline: Модуль для профессионального экспорта результатов в CSV для дальнейшего анализа в Excel или Pandas.

  3. 🎮 Главный контроллер: Программа-«дирижер», управляющая симуляцией.

Обучение в "боевых" условиях

Мы отказались от игрушечных "песочниц" в браузере с автопроверкой. Вы будете работать в реальной среде профессионального разработчика HPC (High Performance Computing):

  • Настроите VS Code и современный компилятор.

  • Научитесь работать в терминале.

  • Освоите главный навык инженера: самостоятельную отладку, тестирование и верификацию результатов. Именно так работают в NASA и CERN, и этот навык бесценен.

Для кого этот курс

🐍 Python-разработчикам и Data Scientists: Которые уперлись в потолок производительности и хотят добавить в свой арсенал нативное расширение для ускорения кода. ⚙️ Инженерам и Ученым: Которым нужен мощный инструмент для самых требовательных численных расчетов, где Python не справляется, а C++ слишком сложен. 🚀 Любопытным программистам: Желающим заглянуть "под капот" научных библиотек и освоить язык, на котором держится вся тяжелая математика мира.

Начальные требования

Курс рассчитан на новичков в Fortran. Глубокий опыт программирования не требуется, но вам понадобятся:

  1. Уверенное владение компьютером (мы будем ставить софт и работать с файлами).

  2. Готовность не бояться терминала (черного окна с командной строкой — мы всему научим).

  3. Желание разобраться, как выжимать максимум из железа.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Обучение в среде реальной HPC-разработки

Мы отказались от игрушечных "песочниц" с автопроверкой в браузере. Вы будете учиться так, как работают профессиональные инженеры в лабораториях и технологических компаниях.

  • 🛠️ Собственный инструментарий: Вы настроите и будете использовать профессиональную связку VS Code + современный компилятор GFortran на своем компьютере.

  • 🧠 Навык самовалидации: В реальных научных проектах нет "зеленой галочки". Есть только ваш код и законы физики. Вы освоите критически важный навык инженера — самостоятельную компиляцию, отладку и верификацию результатов на тестовых данных. Это сложнее, чем просто нажать кнопку "Проверить", но именно этот навык делает вас профессионалом.

  • 🧱 Проектный подход: Мы начнем с азов и будем двигаться итерациями. Каждая новая тема — это не абстрактная задача, а новый модуль для вашего финального проекта — физического симулятора.

Программа курса

загружаем...
Certificate

Сертификат

Сертификат Stepik

Что вы получаете

  • 🚀 Навык ускорения Python-кода: Вы научитесь находить узкие места в скриптах и переписывать их на Fortran, создавая собственные нативные библиотеки для кратного роста производительности.
  • ⚛️ Проект уровня Junior HPC Engineer в портфолио: Вы создадите полноценный физический симулятор с модульной архитектурой, Data Pipeline для экспорта в CSV и визуализацией результатов.
  • 🎓 Фундамент высокопроизводительных вычислений: Вы поймете, как на самом деле работают NumPy и SciPy, и научитесь писать код, который выжимает максимум из современного железа.

Сколько стоит обучение

Price: 1 500 
Вы попробовали и поняли, что вам сейчас не подходит этот курс? Ничего страшного, мы вернём вам деньги в течение 30-ти дней после покупки.

Часто задаваемые вопросы

Расскажите о курсе друзьям

Price: 1 500