Python intensiivkursus algajatele
Teave sellel kursusel toimuva õppe kohta.
Kursuse eesmärk: Python keele õppimine ja selle praktiline kasutamine igapäevastes ülesannetes
Õpe toimub auditoorses formaadis kaasaegses arvutiklassis aadressil Tartu mnt 18, Tallinn. Grupi suurus on 6 kuni 10 inimest. Õppematerjalid hinna sees ning vajadusel antakse õppeperioodiks sülearvuti.
Sihtgrupp:
Kursus sobib teile, kui te:
- olete algaja ilma programmeerimiskogemuseta ja soovite astuda esimese sammu ja omandada oma esimese keele praktikas;
- olete tulevane backend-arendaja ja soovite kirjutada serveripoolseid rakendusi ning töötada API-de ja andmebaasidega;
- olete teise valdkonna spetsialist, kes vahetab eriala IT kasuks ja plaanite alustada ühe nõutuima programmeerimiskeelega;
- olete analüütik või andmespetsialist ja vajate andmetöötluse automatiseerimist ning teeke (NumPy, Pandas) ja andmete kraapimist;
- olete QA-insener või testija ja soovite liikuda testide automatiseerimisele ja kirjutada oma skripte;
- olete süsteemiadministraator või DevOps-spetsialist ja tunnete huvi rutiinsete ülesannete automatiseerimise vastu Pythoni skriptidega;
- olete insener, teadlane või analüütik mitteprogrammeerimise valdkonnast ja vajate Pythonit arvutuste ja rakendusülesannete automatiseerimise tööriistana;
- olete tehnikaeriala üliõpilane või lõpetaja ja soovite praktilisi oskusi ja projektiportfooliot.
Kursusel omandatavad võtmekompetentsid:
Programmeerige Pythonis
Ühendage teeke PyPI-st
Arvutage massiive NumPy-ga
Analüüsige andmeid Pandasega
Töötage Jupyter Notebookis
Otsige mustrite järgi (regex)
Kirjutage päringuid SQL-is
Hoidke andmeid MySQL-is
Kasutage sisseehitatud SQLite'i
Tundke NoSQL-i MongoDB-s
Rakendage ORM-i SQLAlchemyga
Liidestuge REST API kaudu
Talletage andmeid PostgreSQL-is
Paigaldage pakette pip-iga
Kirjutage koodi Python IDLE-is
Parsige HTML-i BeautifulSoupiga
Automatiseerige brauserit Seleniumiga
Looge veebirakendusi Flaskiga
Arendage saite Djangoga
Töötlege pilte OpenCV-gaNõuded õppijatele:
- keskharidus
- kindel arvutikasutaja
- valdab inglise keelt tasemel, mis on piisav tehnilise dokumentatsiooni lugemiseks (umbkaudne vastavus kategooriale A2/B1)
- soovitatav on omada isiklikku sülearvutit (Windows / Mac, operatiivmälu 8 GB, ekraani diagonaal > 13,3), vajadusel antakse õppeperioodiks välja sülearvuti.
Õpiväljundid:
Antud kursuse läbinud:
- arendavad rakendusi Python programmeerimiskeeles, kasutades kaasaegseid standardeid ja algoritme (Python 3 – PEP8)
- kasutavad omandatud programmeerimisoskusi erinevate rutiinsete arvutitööde automatiseerimiseks
- kasutavad Python programmeerimiskeelt andmete kogumiseks ja analüüsimiseks
Õppemeetodid:
Kursuse üldmaht: 210 akadeemilist tundi, millest 105 akadeemilist tundi toimub auditoorselt (sh praktilised tunnid 8 akadeemilist tundi ja 2 seminari (8 akadeemilist tundi)).
Õpitulemuste hindamiskriteeriumid:
Õpitulemusi hinnatakse iseseisvalt tehtud praktiliste tööde alusel.
Hindamismeetodid:
Edukalt sooritatud praktilised ja kodutööd saavad hindeks "arvestatud".
Kursuse lõpetamise tingimused:
Kursuse edukaks lõpetamiseks ja tunnistuse saamiseks on vajalik saada arvestatud 75% kodutöödest.
Lisainformatsioon:
Õppekavarühm: 0613 - Tarkvara ja rakenduste arendus ning analüüs
Õppe korraldamise põhireeglid
Õppeprotsessi kvaliteedi tagamise põhireeglid
Kursuse programm
| Moodul | Mooduli põhiteemad | Maht |
| 1. Tutvumine Pythoniga. | Miks on vajalik kasutada Pythonit? Python'i tugevused ja nõrkused | 2 ak. t. |
| 2. Töö alustamine Pythoniga | Python'i paigaldamine. Põhiline interaktiivne režiim ja IDLE. Python'i käsurea akna kasutamine IDLE-is | 2 ak. t. |
| 3. Lühike ülevaade Pythonist | Üldine ülevaade Pythonist. Sisseehitatud andmetüübid. Juhtimisstruktuurid. Mooduli loomine. Objektorienteeritud programmeerimine. | 4 ak. t. |
| 4. Alused | Horisontaalsed vahed ja plokkide vormindamine. Kommentaarid. Muutujad ja määramine. Väljendid. Stringid. Arvud. None tüüp. Andmete sisestamine kasutajalt. Sisseehitatud operaatorid. Põhiline Python'i programmeerimisstiil. | 4 ak. t. |
| 5. Loendid, tuple'id ja kogumid | Sarnasused loendite ja massiivide vahel. Loendite indeksid. Loendite muutmine. Loendite sorteerimine. Teised levinud toimingud loenditega. Siseloodud loendid ja süvakopeerimine. Tuple'id. Kogumid. | 4 ak. t. |
| 6. Stringid | Stringid kui märgijad. Põhilised toimingud stringidega. Erilised märgid ja escape järjestused. Stringi meetodid. Objektide teisendamine stringideks. Format meetodi kasutamine. Stringide vormindamine % märgiga. Stringi interpolatsioon. Baidi stringid. | 4 ak. t. |
| 7. Sõnastikud | Toimingud sõnastikega. Sõnade lugemine. Võtme kasutamine. Hõredad maatriksid. Sõnastikud kui vahemälud. Sõnastike efektiivsus. | 2 ak. t. |
| 8. Juhtimisstruktuurid | While-tsükkel. If-elif-else käsk. For-tsükkel. Stringide ja sõnastike generaatorid. Käsklused, plokid ja sisestused. Loogilised väärtused ja väljendid. Praktiline ülesanne: lihtsa programmi loomine tekstifaili analüüsimiseks. |
6 ak. t. |
| 9. Funktsioonid | Funktsioonide põhimääratlused. Funktsioonide parameetrid. Muutuvad objektid argumentidena. Kohalikud, mitte-kohalikud ja globaalmuutujad. Funktsioonide määramine muutujatele. Lambda-väljendid. Funktsioonid-generaatorid. Dekoraatorid. | 4 ak. t. |
| 10. Moodulid ja ulatuse reeglid | Mooduli mõiste. Esimene moodul. Käsk import. Moodulite otsingutee. Privaatsed nimed moodulites. Raamatukogu- ja kolmanda osapoole moodulid. Python'i ulatuse ja nimekavade reeglid. | 4 ak. t. |
| 11. Python'i programmid | Lihtsa programmi loomine. Skriptide otsene täitmine UNIX-is. Skriptid macOS-is. Skriptide täitmise võimalused Windowsis. Programmid ja moodulid. Python rakenduste levitamine | 4 ak. t. |
| 12. Töö failisüsteemiga | os ja os.path vs pathlib. Teed ja nimed. Failide info hankimine. Failisüsteemiga seotud toimingud. Kõikide failide töötlemine kaustapuus | 4 ak. t. |
| 13. Failide lugemine ja kirjutamine | Failide avamine ja file objektid. Failide sulgemine. Failide avamine kirjutamiseks või muudes režiimides. Tekst- ja binaarandmete lugemise ja kirjutamise funktsioonid. Lugemine ja kirjutamine kasutades pathlib'i. Ekraani sisend/väljund ja suunamine. Struktureeritud binaarandmete lugemine kasutades moodulit struct. Serialiseerimine ja moodul pickle. Moodul shelve | 4 ak. t. |
| 14. Töö eranditega | Erandid Pythonis. Konteksti haldajad ja võtmesõna with. Praktiline töö: Keele täiustatud võimalused | 6 ak. t. |
| 15. Objektorienteeritud programmeerimine Pythonis | Klasside määratlus. Eksemplaride muutujad. Meetodid. Klassimuutujad. Staatilised meetodid ja klassi meetodid. Pärimine. Pärimine ja eksemplaride ja klasside muutujad. Python'i klasside põhivõimalused. Privaatsed muutujad ja privaatsed meetodid. @property kasutamine paindlikumate eksemplarimuutujate loomiseks. Eksemplaride ulatuse ja nimede ruumide reeglid klassides. Destruktori meetodid ja mälu haldamine. Mitmepärimine | 4 ak. t. |
| 16. Regulaaravaldised | Regulaaravaldiste alused Pythonis. Regulaaravaldised spetsiaalsete märkidega. Regulaaravaldised ja toorstringid. Sobivate tekstide väljavõtmine stringidest. Teksti asendamine regulaaravaldiste abil. | 4 ak. t. |
| 17. Andmetüübid kui objektid. | Andmetüüpide kasutamine. Andmetüübid ja kasutaja loodud klassid. Erilised meetodi-atribuutide omadused. Objekti käitumine kui loend. Eriline meetodi-atribuut __getitem__. Täielik loendite emuleerimine objektide abil. Sisseehitatud tüüpide alamtüübid. Eriliste meetodite-atribuutide kasutamine. | 4 ak. t. |
| 18. Paketid | Pakettide näited. Atribuut __all__. Pakettide õige kasutamine | 4 ak. t. |
| 19. Python'i raamatukogude kasutamine. | Standardraamatukogu. Täiendavate Python'i raamatukogude paigaldamine. Python'i raamatukogude paigaldamine kasutades pip ja venv. PyPI (CheeseShop). Praktiline töö. Töö andmetega. Praktiline töö | 6 ak. t. |
| 20. Failiandmete töötlemine | Lõputu voog failiandmeid. Skriptide näited. Protsessi korraldamine. Ruumi kokkuhoid: tihendamine ja kustutamine. | 4 ak. t. |
| 21. Andmefailide töötlemine | Tutvumine ETL kontseptsiooniga. Tekstifailide lugemine. Exceli failid. Andmete puhastamine. Andmefailide salvestamine. Andmete edastamine võrgus. | 4 ak. t. |
| 22. Andmete edastamine võrgus | Failide hankimine. Andmete hankimine API kaudu. Struktureeritud andmeformaadid. Veebiandmete väljavõtmine. | 4 ak. t. |
| 23. Andmete salvestamine | Relatsioonilised andmebaasid. SQLite: sqlite3 andmebaasi kasutamine. MySQL, PostgreSQL ja muud relatsioonilised andmebaasid. Lihtne töö andmebaasidega ORM-i abil. NoSQL andmebaasid. Paaride "võti-väärtus" salvestamine Redis'is. Dokumendid MongoDB-s. | 4 ak. t. |
| 24. Andmete analüüs Pythonis | Python'i standardvahendid andmete analüüsimiseks. Jupyter Notebook. Pandas. Andmete puhastamine. Andmete agregatsioon ja teisendamine. Andmete graafiline esitamine. Praktiline töö. | 6 ak. t. |
Teave kursuse kohta
Toimumisaeg:Kuupäevad on hetkel täpsustamisel — soovitame tutvuda teiste koolitustega.
Tähelepanu, käesolev koolitus hetkel toimub ainult inglise keeles.
Ajakava:T, N, R 17:45 - 21:00
Registreeru koolitusele →Vastame 1 tööpäeva jooksul
Kursuse kestus: 2 kuud
Õppeformaat ja toimumiskoht:
Aadress: Tartu mnt. 18, Tallinn.
Kursus toimub auditoorses formaadis kaasaegses arvutiklassis. Grupi suurus on 6 kuni 10 inimest
Õppekeel: inglise
Maksumus: 1962.29 EUR + KM 24%
Kursuse üldmaht: 210 ak. t.
Sisaldab:
- Auditoorsed tunnid: 105 akadeemilist tundi (sh praktilised tunnid 4 akadeemilist tundi ja 2 seminari (4 akadeemilist tundi))
- Iseseisev töö: 105 ak. t.
Õppejõud
Roman Kutselepa
Kvalifikatsioon:Üle 5 aasta kogemust tarkvaraarenduses. Spetsialiseerumine: Veebidisain, arendus JavaScriptis, tarkvaratoodete tõhus kasutamine ettevõttes
Õpetamiskogemus: Üle 5 aasta kogemust õpetamises ja töötajate koolitamises
Haridus: Anglia Ruskin University 2010 a. (Suurbritaania)