Курсы программирования для 9-классников, основанные на языке программирования «Питон», должны быть ориентированными на практику. Речь о том, что проектная деятельность и тематические задания должны как минимум находиться в балансе с теорией. Это гарантия успешного закрепления навыков и способностей, полезных с точки зрения кодинга.

Сегодня предлагаем несколько нестандартный рейтинг: отобрали примечательные онлайн-курсы с упором на практику. Каждое из представленных направлений характеризуется насыщенностью заданиями по «Питону» для учащихся 9-х классов.

Содержание

• Практико-ориентированные курсы кодинга с заданиями по «Питону» для 9-х классов

• Курс «Питона» и Django для школьников от 14 до 17 лет

• Курс кодинга на Python для ребят 14–15 лет

• Уроки Python для детей от 9 до 17 лет

• Курс по кодингу на «Питоне» для ребят от 11 до 17 лет

• Программирование на Python для детей и подростков от 10 лет

• Основы «Питона» для детей и подростков 9–17 лет

• FAQ

• Какие задания по «Питону» включены в курс информатики для 9-х классов?

• Можно ли начать изучать Python в младшем школьном возрасте?

• Можно ли найти бесплатные задания по «Питону» для подготовки учащегося 9-го класса к ОГЭ?

• Если основы программирования пока не знакомы школьнику, с чего стоит начать обучение?

Практико-ориентированные курсы кодинга с заданиями по «Питону» для 9-х классов

Отметили, что подборка несколько нестандартная: обычно строим рейтинги и обзоры вокруг сведений о цене, форматах и подобных вещах. Сегодня же представили лишь краткие описания содержательной стороны каждого варианта и примеры заданий, которые учащимся предстоит выполнить по мере освоения той или иной образовательной программы.

Курс «Питона» и Django для школьников от 14 до 17 лет

Узнать о курсе

Примеры заданий по «Питону» для 9-х классов:

• Создание блога с применением Django – фреймворка для разработки веб-приложений и сайтов;

• Проработка дизайна на примере использования Bootstrap – фреймворка, предназначенного для создания адаптивных интерфейсов;

• Публикация проекта в интернете;

• Проектирование моделей данных;

• Создание API для магазина;

• Разработка и улучшение UX;

• Реализация распределения прав между учащимися и преподавателями на сайте условного курса;

• Настройка онлайн-чата с применением Django Channels и т. д.

Содержательная сторона: основа образовательной программы представлена тремя модулями. Они включают следующие теоретические и практические темы:

• Работа с различными фреймворками вроде Django и Bootstrap;

• Устройство баз данных;

• Особенности реализации администраторского интерфейса;

• Основы дизайна в веб-пространстве;

• Структура интернет-магазина;

• Реализация полезных функций вроде фильтров по категориям, рейтингу и т. д.;

• Оптимизация веб-проектов;

• Устранение багов – ошибок;

• Азы презентации собственных веб-проектов и т. д.

Курс кодинга на Python для ребят 14–15 лет

Примеры заданий по «Питону» для 9-х классов: организатором предусмотрены блоки практики, ориентированные на решение типовых задач. Они связаны с комбинаторикой, бинарным поиском, декодированием информации, формальным описанием объектов и т. д.

Содержательная сторона: курс комплексный и включает в себя сведения о базовых конструкциях, структурах данных, функциональном кодинге и т. д. Дополнительно ребятам предстоит узнать о том, что значит вычислительная сложность алгоритмов, информационно-коммуникационные технологии и т. д.

Уроки Python для детей от 9 до 17 лет

Примеры заданий по «Питону» для 9-х классов: запись математических операторов, простые программы с ветвлениями, использование операторов сравнения, задачи с циклами и создание игр, подключение внешних файлов, чат-боты и т. д.

Содержательная сторона: базис представлен основами написания кода на «Питоне», особенностями применения переменных и иных вещей, конструкций, работой со строками, списками, массивами, функциями и т. д. Дополнительно предусмотрены блоки теории и практики на тему создания игр и чат-ботов.

Курс по кодингу на «Питоне» для ребят от 11 до 17 лет

Примеры заданий по «Питону» для 9-х классов: простые игры и программы, конкретизация не представлена.

Содержательная сторона: организатором предусмотрено движение от простого к сложному. Сначала ребята освоят переменные и условия, циклы и альтернативные конструкции, а затем перейдут к рассмотрению практических и теоретических тем, касающихся графики, алгоритмов и подобных вещей.

Программирование на Python для детей и подростков от 10 лет

Примеры заданий по «Питону» для 9-х классов: игры, несложные программы и боты для популярных мессенджеров.

Содержательная сторона: образовательная программа включает в структуру теоретические и практические блоки, посвященные условиям и циклам, работе со строками и списками, программированием приложений для обработки информации. Дополнительно предстоит разобраться в использовании файлов, применении функций, создании пользовательских интерфейсов и других интересных вещах.

Основы «Питона» для детей и подростков 9–17 лет

Примеры заданий по «Питону» для 9-х классов: написание и запуск простых программ, применение различных модулей, создание изображений, а также несложных игр.

Содержательная сторона: программа обучения основана на ряде тем вроде азов кодинга на Python. Предстоит узнать об условных операторах, циклах, функциях, модулях, объектах, так называемой черепашьей графике и т. д.

FAQ

Какие задания по «Питону» включены в курс информатики для 9-х классов?

В курсе информатики для 9‑х классов работа с Python строится вокруг освоения базовых конструкций программирования и их практического применения. Ученики начинают с простейших программ, реализующих линейные алгоритмы: вводят данные, выполняют арифметические вычисления и выводят результаты. Постепенно задачи усложняются: школьники учатся встраивать в код условные операторы, чтобы программа могла принимать решения в зависимости от входных данных. Например, определять четность числа или сравнивать величины.

Следующий этап – освоение циклов, которые позволяют обрабатывать последовательности данных. Учащиеся пишут программы, подсчитывающие количество элементов с определенными свойствами (например, кратных заданному числу), ищущие максимум или минимум в ряду чисел, суммирующие значения по условию. Такие задания развивают алгоритмическое мышление и готовят к решению типовых задач ОГЭ, где требуется анализировать числовые последовательности, применять составные условия и выстраивать логические цепочки вычислений.

На более продвинутом уровне школьники знакомятся с работой со строками и списками, учатся структурировать данные и использовать функции. Хотя эти темы могут даваться обзорно, они закладывают основу для дальнейшего изучения программирования. Все обучение выстроено так, чтобы теоретические знания сразу закреплялись практикой: каждая новая конструкция языка отрабатывается через решение конкретных задач, при этом постепенно увеличивается сложность и начинают сочетаться изученные элементы.

Можно ли начать изучать Python в младшем школьном возрасте?

Да, начать изучать Python в младшем школьном возрасте возможно, но лишь при наличии определенной базы. Для успешного освоения этого языка ребенку важно уже иметь базовые представления о логике программирования, понимать, как выстраиваются алгоритмы, и обладать начальными навыками работы с конструкциями типа условий и циклов. Кроме того, требуется достаточный уровень читательской грамотности (ведь код пишется на английском) и математической подготовки, чтобы осмысленно оперировать переменными, арифметическими операциями и логическими выражениями.

Если таких предпосылок пока нет, лучше начать с визуальной среды программирования, например со Scratch. В нем код собирается из цветных блоков-команд: не нужно запоминать синтаксис, писать ключевые слова или следить за отступами. Такой подход делает первые шаги в программировании наглядными и игровыми: ребенок сразу видит результат своих действий, учится выстраивать последовательности, работать с событиями и переменными, не отвлекаясь на технические детали. Освоив базовые концепции в Scratch, школьник плавно перейдет к текстовому программированию на Python, но уже с пониманием, как работает программа и зачем нужны те или иные конструкции.

Можно ли найти бесплатные задания по «Питону» для подготовки учащегося 9-го класса к ОГЭ?

Да, бесплатные задания по Python для подготовки к ОГЭ по информатике вполне можно найти в интернете. Множество образовательных ресурсов предлагают тренировочные упражнения, разбор типовых задач и теоретический материал, соответствующий требованиям экзамена.

Такие материалы обычно охватывают ключевые темы, проверяемые на ОГЭ: работу с переменными, условными операторами, циклами, строками и списками. Задания постепенно усложняются: от простых линейных алгоритмов до комплексных задач на обработку данных. Это позволяет ученику шаг за шагом отработать необходимые навыки программирования.

При поиске стоит ориентироваться на ресурсы, которые регулярно обновляют контент и учитывают актуальные требования к экзамену. Как правило, такие площадки предоставляют не только задания, но и пояснения, примеры решений, а иногда и возможность проверить свой код онлайн. Это делает самостоятельную подготовку более эффективной и структурированной.

Если основы программирования пока не знакомы школьнику, с чего стоит начать обучение?

Ранее отмечено, что в подобных ситуациях стоит начать со Скретча или альтернативных визуально-блочных сред. Такой подход полезен для начинающих ребят, не обладающих представлениями о том, что значит программирование.

Еще во время разработки конкурента авито (три раза ХА!!!), появилась мысль о возможности разработки системы извлечения ключевых слов (ключевого смысла) для решения задачи категоризации, каталогизации, установки тегов и т.д. Так как разработка не дошла даже до этапа релиза (не удивительно), об идее такого продукта пришлось забыть. Через некоторое время мне попалась статья на хабре, где в достаточно понятной форме было написано о том, как задача извлечения ключевых слов, с использованием языковой модели ruT5 может быть решена. Прочитав статью, я вспомнил о своей затее и осознал всю глубину глубин предстоящей задачи.

Было принято решение вооружиться этой информацией и изобретать свой собственный велосипед, дабы разобраться и контролировать процесс/продукт.

Я давно уже разбираюсь в этих ваших искусственных нейронных сетях и понимал, что для достижения хорошего результата обучающих данных, которые были представлены в статье (около 7000 экземпляров), будет недостаточно. Поэтому первым делом перед мною встала задача по увеличению датасета в несколько раз. Первоначально я думал, что порядка 15-20 тысяч примеров будет более чем достаточно, как же я ошибался.

По итогу мне удалось собрать порядка 39000 примеров, что в два раза превышает ранее определенное количество примеров. Добавлю, что такой объем датасет имеет после фильтрации, когда я убираю все лишнее. До фильтрации датасет содержит порядка 60000 примеров. Да, пришлось пожертвовать количеством примеров, ради итогового качества модели.

Может возникнуть вопрос, зачем городить свой велосипед если текущие языковые модели прекрасно справляются с этой задачей? Конечно, скажу я вам, но (!!!), подразумевается, что объём обрабатываем данных будет огромным. Если использовать версию языковых моделей в виде чата, то данная задача не автоматизируется (плохо) и не масштабируется (очень плохо). А за доступ по апи надо платить, не миллионы конечно, но в случае миллионов, а то и миллиардов входных токенов (даже без учета выходных токенов) сумма может набраться существенная. Тогда используй локальные модели, о которых ты писал тутачки.  Да, это вариант, но (!!!), чтобы модель давала приемлемый результат (запускалась и давала хорошую скорость токенов в секунду), количество параметров в ней должно быть несколько миллиардов, а для запуска такой модели вам понадобиться соответствующее железо (которое тоже не бесплатно), а в случае обработки большого количества данных и множественных запросов, задача может оказаться не масштабируемой. Давайте не буду мудрить и просто скажу, что ruT5-base (которую я использовал для дообучения) обладает 240 миллионами параметров. Не миллиардов, миллионов. Если взять языковую модель даже в миллиард параметров, то ruT5-base требует в 4 (!!!!!!!!!!!!!!) раза меньше ресурсов. Что положительным образом сказывается на конечной стоимости генерации токенов. Все просто, экономика рулит.

Поэтому конкурентами для модели ruT5-base-keywords (назовем дообученную модель так) являются не большие (средние и малые) языковые модели, а классические инструменты извлечения ключевых слов, такие как YAKE и keyBert. Перейдем к практическим результатам.

Исходный текст: Питомец в доме — это счастье и... много забот. Шерсть на мебели, крошки от корма, постоянная стирка подстилок — все это требует времени и сил. Рассказываем о технике, с которой уход за любимцами перестанет быть утомительным.

Ключевые слова от:

keyBert – питомец доме, много забот, доме это, сил рассказываем, доме, на мебели, быть утомительным, времени сил, корма постоянная, за любимцами;

YAKE – Питомец, доме, счастье, забот, постоянная стирка, стирка подстилок, Шерсть, мебели, крошки, корма;

ruT5-base-keywords – домашний питомец, уход за домашними животными.

Исходный текст: Раскрываются проблемы оценки эффективности деятельности таможенных органов Российской Федерации на современном этапе. Обосновывается тезис о том, что повышение эффективности государственного управления требует смещения приоритетов системы оценки деятельности таможенных органов в сторону определения эффективности создания институциональных условий для осуществления, повышения прозрачности и открытости системы оценки для участников.

Ключевые слова от:

keyBert – эффективности государственного, таможенных органов, деятельности таможенных, оценки эффективности, определения эффективности, приоритетов системы, государственного управления, институциональных условий, управления требует, российской федерации

YAKE – Российской Федерации, Обосновывается тезис, деятельности таможенных, таможенных органов, органов Российской, Раскрываются проблемы, современном этапе, повышения прозрачности, системы оценки, государственного управления;

ruT5-base-keywords – таможенные органы, система оценки эффективности, институциональные условия, институциональная открытость.

Исходный текст: Активная хозяйственная деятельность человека приводит к изменению состава и структуры видов, входящих в естественные и искусственные биоценозы...

Ключевые слова от:

keyBert – биоценозы, искусственные биоценозы, естественные искусственные, входящих естественные, структуры видов, деятельность человека, естественные, активная хозяйственная, хозяйственная деятельность, видов входящих;

YAKE – Активная хозяйственная, структуры видов, искусственные биоценозы, хозяйственная деятельность, деятельность человека, человека приводит, изменению состава, Активная, видов, входящих;

ruT5-base-keywords – биоценозы, природные биоценозы, естественные биоценозы, искусственные биоценозы.

Вроде, вы вполне можете уловить разницу, ruT5-base-keywords выявляет ключевые слова/смысл сильно лучше двух других методов и совершенно без шума. На этом для вводной первой части все. В следующей части расскажу об обучении и других особенностях модели ruT5-base-keywords.

ХеликсПрайм и ВарпПрайм - Геометрические и Аналитические Методы для Простых Чисел и Факторизации

Если это не совпадение, Риман пал сегодня, а орешек тайны простых расколот.

11.11.2025 года - хочу застолбить эту дату, как день рождения моих методов поиска простых и факторизации полупростых:

ХеликсПрайм/HelixPrime - геометрический предсказатель простых чисел,

ХеликсФактор/HelixFactor  - геометрический метод факторизации полупростых,

ВарпПрайм/WarpPrime - аналитический поиск следующего простого,

ВарпФактор/WarpFactor - аналитический метод для факторизации.

Пока в общих чертах, но возможно, это ключ к гипотезе Римана, или просто совпадения но столько совпадений я никогда не встречал.

Если верно, то сегодня секрет простых мог треснуть, и это не шутка!

Дело было так: на работе слушал умных людей на YouTube, их вопросы засели в голове. Решил покопаться в гравитации - и бац, заметил закономерность. Подумал: "А если это работает везде?" Заглянул в атомы, квантовую механику на любительском уровне, дошёл до кварков - и там такая же странная связь, что очень подозрительно. Доказать? Ха-ха, я же не учёный и показать невидимые кварки тоже не могу.

Решил: нужно что-то реальное проверить. И вот я перед гипотезой Римана и распределением простых. Кто так пошутил, назвав их "простыми"? Это был троллинг века, я потратил кучу времени, сил, чуть не сошёл с ума от совпадений в числах. Я скептик, но даже у меня мурашки пробежали от таких вещей, мне кажется нумерологи точно ооочень сильно удивятся. Заглянул в бездну абстрактной алгебры (знал же что пожалею но останавливаться было нельзя), покопался в законах математики от греков до современных теорий. Многие математики видели эти связи, но собрать в кучу? Я попробовал, и офигел от поворота -гравитация, кварки, Риман, всё в одном флаконе. Так глубоко я еще никогда не копал.

Вывод: методы работают, хоть и с костылями - код на Python и Go, с помощью Google, ChatGPT (пришлось написать свой метод). ХеликсПрайм угадывает простые до 10^15 геометрией, без перебора. ХеликсФактор разлагает полупростые быстро(на больших не тестировалось). ВарпПрайм аналитически прыгает к простым, 95%точность в быстром режиме, 100% в медленном. ВарпФактор - пока только в виде идеи, но готова к коду.

Это было интересно и весело,  либо это просто совпадения, либо я прав частично, либо я прав полностью, сейчас наверное буду искать небольшой бюджет для кое каких формальных проверок, затем несколько человек для анализа не сломает ли это существующие методы rsa шифрования, потом программистов для доработки метода, и думаю математиков если все выше подтвердится нужна формализация для строгих доказательств. Подпишитесь и отзовитесь кому было бы интересно)))

Видео с терминалом (Python and Go) выложу по ссылке, подробностей нет, но скорость работы понятна.

Гитхаб: https://github.com/tritrait/Prime

PS: Почему тут, потому что гов...ды на хабре не пропускают мои посты, а на реддите забанили аккаунт, репостните кому не жалко в мат раздел обсудим и там.