Programmeerimiskeele Python intensiivkursus algajatele
Tallinn: 09.11.2020 – 04.01.2021 Narva: 09.11.2020 – 08.01.2021
На русскомKoolituse eesmärgiks on õppida programmeerimiskeele Python võimalusi ja kasutamist igapäevases töös. Juba esimestest tundidest alates pannakse rõhku praktilisele kasutamisele.
Kursuse lõppeja saab iseseisvalt kiiresti luua Pythoni rakendusi, kasutades selleks kaasaegseid kodeerimisstandardeid ja algoritme (Python 3 – PEP8). Samuti saab rakendada saadud teadmisi igapäevaste arvutiülesannete automatiseerimiseks,andmete kogumiseks ja analüüsimiseks.
Koolitus toimub Kesklinnas, aadressil Tornimäe 7. Koolituse hinna sisse kuuluvad kõik õppematerjalid. Vajaduse korral antakse õpilasele koolituse ajaks sülearvuti.
Koolitusele saab registreeruda kasutades järgmisi võimalusi:
- saates oma registreerumissoovi elektronposti aadressile: training@gamma-intelligence.com (eesnimi, perekonnanimi, kontakttelefon, e-mail, sobiv koolitus, õppimise periood ja aeg)
- helistades telefonile +(372)55581521
Kursuse info
Sihtrühm: arvutikasutajad, kes soovivad automatiseerida igapäevaseid tegevusi, andmeanalüütikud, dokumendihaldusega tegelejadÕppejõud: Maksim Kolodijev (arvuti- ja süsteemitehnika magistrikraad)
Pikkus: 8 nädalat
Õppekeel: vene, inglise
Õpperühm: kuni 6 inimest
Koolituse maht: 96 akadeemilist tundi (8 nädalat)
Koolituse hind: 1700 EUR
Nõudmised kandidaatidele:
- keskharidus
- arvutikasutaja
- inglise keele tase A2/B1
- soovituslik on oma sülearvuti (Windows), kuid vajaduse korral anname koolituse ajaks sülearvuti
Õppeväljund:
Kursuse lõppedes oskab õppija:- luua kiiresti Pytoni rakendusi, kasutades selleks kaasaegseid kodeerimisstandardeid ja algoritme (Python 3 – PEP8);
- rakendada saadud teadmisi igapäevaste arvutiülesannete automatiseerimiseks;
- kasutada Pytonit andmete kogumiseks ja analüüsimiseks
- oskab luua erinevaid rakendusi kasutades selleks Pytoni libraries;
Lisainfo:
Õppekorralduse alusedÕppe-, õppekeskkonna ja õppekava kvaliteedi tagamise alused
| Moodul | Mooduli sisu | Pikkus |
| 1. Tutvumine programmeerimiskeelega Python | Miks tasub Pythonit kasutada? Pythoni tugevad ja nõrgad küljed | 2 akadeemilist tundi |
| 2. Töö alustamine Pythoniga | Pythoni paigaldamine. Interaktiivne baasrežiim ja IDL. IDLE käsurea aken Pythoni standardvarustuses. | 2 akadeemilist tundi |
| 3. Pythoni lühiülevaade | Pythoni üldkirjeldus. Sisseehitatud andmetüübid. Juhtkonstruktsioonid. Mooduli loomine. Objektorienteeritud programmeerimine. | 4 akadeemilist tundi |
| 4. Alused | Taanded ja plokkide kujundamine. Kommentaarid. Muutujad ja omistamine. Avaldised. Read. Arvud. Väärtus None. Andmete saamine kasutajalt. Sisseehitatud operaatorid. Põhistiil Pythoniga programmeerimisel | 4 akadeemilist tundi |
| 5. Loendid, korteežid ja hulgad | Stringid kui sümbolite jadad. Põhioperatsioonid stringidega. Erisümbolid ja varjestatud jadad. Stringide meetodid. Objektide teisendamine stringideks. Format meetodi kasutamine. Stringide vormindamine sümboliga % . Stringide interpoleerimine . Baidistringid | 4 akadeemilist tundi |
| 6. Stringid | Sarnasus loendite ja massiivide vahel. Loendite indeksid. Loendite modifitseerimine. Loendite sorteerimine. Teised levinud operatsioonid loenditega. Pesastatud loendid ja sügavkopeerimine. Korteežid Hulgad ) | 4 akadeemilist tundi |
| 7. Sõnastikud. | Operatsioonid sõnastikega. Sõnade loendamine. Võtme kasutamine. Hõredad maatriksid. Sõnastikud kui vahemälud. Sõnastike efektiivsus | 2 akadeemilist tundi |
| 8. Juhtkonstruktsioonid | Tsükkel while. Käsklus if-elif-else. Tsükkel for. Stringide ja sõnastike generaatorid. Käsud, plokid ja taanded. Loogilised väärtused ja avaldised. Praktiline ülesanne:Lihtne programm tekstifaili analüüsimiseks |
6 akadeemilist tundi |
| 9. Funktsioonid | Funktsioonide põhidefinitsioonid. Funktsioonide parameetrid. Muudetavad objektid argumentidena. Lokaalsed, mittelokaalsed ja globaalsed muutujad. Funktsioonide omistamine muutujatele. Lambda avaldised. Funktsioonid-generaatorid. Dekoraatorid | 4 akadeemilist tundi |
| 10. Nähtavuspiirkondade moodulid ja reeglid | Mooduli mõiste. Mooduli importeerimine. Moodulite otsingutee. Privaatnimed moodulites. Raamatukogu- ja kõrvalised moodulid. Pythoni nimeruumide ja nähtavuspiirkondade reeglid | 4 akadeemilist tundi |
| 11. Pythoni programmid | Kõige lihtsama programmi loomine. Stsenaariumide otsene täitmine UNIX-is. Stsenaariumid machOS-is. Stsenaariumide täitmise võimalused Windowsis. Programmid ja moodulid. Pythoni rakenduste levitamine | 4 akadeemilist tundi |
| 12. Töö failisüsteemiga | os ja os.path pathlib. Rajad ja nimed. Teabe saamine failide kohta. Operatsioonid failisüsteemiga | 4 akadeemilist tundi |
| 13. Failide lugemine ja salvestamine | Failide ja failiobjektide avamine ja sulgemine. Failide avamine salvestamiseks või teistes režiimides.. Teksti- ja binaarandmete lugemis- ning kirjutamisfuntsioonid Lugemine ja kirjutamine pathlibi abil. Ekraani sisend/väljund ja ümbersuunamine. Struktureeritud binaarandmete lugemine struct mooduli abil. Serialiseerimine ja moodul pickle. Moodul shelve | 4 akadeemilist tundi |
| 14. Erandid | Erandid Pythonis. Konteksti mänedžerid ja võtmesõna with. Praktiline töö | 4 akadeemilist tundi |
| 15. Klassid ja objektorienteeritud programmeerimine | Klasside definitsioon. Eksemplaride muutujad. Meetodid. Klassi muutujad. Statistilised meetodid ja klasside meetodid. Pärimine ning eksemplaride ja klasside muutujad Pythoni klasside põhilised võimalused. Privaatsed muutujad ja privaatsed meetodid. @property kasutamine paindlikumate muutujate eksemplaride loomiseks. Nähtavuspiirkonna ja nimeruumide reeglid klasside eksemplaride jaoks. Destruktorid ja mäluhaldus Hulgaline pärimine | 4 akadeemilist tundi |
| 16. Regulaarsed avaldised | Sissejuhatus. Spetsiaalsete sümbolitega regulaarsed avaldised. Regulaarsed avaldised ja töötlemata stringid.. Ühte langeva teksti eemaldamine stringidest. Teksti asendamine koos regulaarsete avaldiste kasutamisega | 4 akadeemilist tundi |
| 17. Andmetüübid kui objektid. | Tüüpide kasutamine. Tüübid ja kasutajaklassid. Spetsiaalne meetod-atribuut. Objekti käitumine loendina. Spetsiaalne meetod-atribuut __getitem__. Loendite täisväärtuslik emulatsioon objektidega Sisseehitatud tüüpide alamklassifitseerimine | 4 akadeemilist tundi |
| 18. Paketid | Pakettide näited. Atribuut all__. Pakettide õige kasutamine | 4 akadeemilist tundi |
| 19. Pythoni raamatukogude kasutamine. | Standardne raamatukogu. Pythoni lisaraamatukogude paigaldamine. Pythoni raamatukogude paigaldamine koos pip ja venv kasutamisega. PyPI (CheeseShop) Praktiline töö | 6 akadeemilist tundi |
| 20. Andmetöötlus failides | Andmefailide lõputu voog. Stsenaariumide näited. Protsessi korraldamine. Ruumi kokkuhoid: pakkimine ja kustutamine | 4 akadeemilist tundi |
| 21. Andmefailide töötlemine | Tutvumine ETL-iga. Tekstifailide lugemine. Exceli failid. Andmete puhastamine. Andmefailide salvestamine | 4 akadeemilist tundi |
| 22. Andmeedastus võrgus | Failide saamine. Andmete saamine API kaudu. Struktureeritud andmeformaadid. Veebiandmete hankimine | 4 akadeemilist tundi |
| 23. Andmete säilitamine | Relatsioonilised andmebaasid. SQLite: sqlite3 andmebaaside kasutamine. MySQL, PostgreSQL ja teised relatsioonilised andmebaasid. Lihtne töö ORM-idega andmebaasidega | 4 akadeemilist tundi |
| 24. Andmete analüüs. | Pythoni vahendid andmeanalüüsiks. Jupyter Notebook. Pandas. Andmete puhastamine. Andmete agregeerimine ja teisendamine. Andmete graafiline esitus. Praktiline töö | 6 akadeemilist tundi |