// Интенсивный курс Python для начинающих (онлайн-курс)

Интенсивный курс Python для начинающих (онлайн-курс)

Онлайн курс: 12.05.2021 - 04.07.2021
31.05.2021 - 23.07.2021

Eesti keeles

Учим решать реальные задачи бизнеса

Основная цель курса - изучение языка Python и его практическое использование в ежедневных заданиях.

По окончанию курса Вы научитесь:

  • быстро разрабатывать приложения на языке программирования Python, используя современные стандарты и алгоритмы (Python 3 – PEP8);
  • использовать полученные навыки програмиирования для автоматизации различных рутинных комьютерных задач;
  • использовать язык программирования Python для сбора и анализа данных;
  • 8 недель аудиторной работы

    С первых занятий основной упор делается на практическое применение. Рассматривается не только язык программирования Python, но и основы эффективного программирования, проектирование приложений, а также смежные технологии: алгоритмы и структуры данных. Также в рамках курса рассматриваются CУБД (MySQL), GIT, эффективная работа в IDE.

    Помимо стандартных библиотек Python Вы также получите представление о дополнительных библиотеках (Numpy, Pandas), используемых в аналитике данных и Data Science.

    Смотреть материалы курса

    Все включено в стоимость курса

    Курсы проходят удаленно. Размер группы до 12 человек.

    В цену курса включены все учебные материалы.

    Внимание: с июня 2020 года данный курс можно пройти в рамках нашего сотрудничества с Eesti Töötukassa.

    Бесплатная консультация:

    Я согласен получать новости и специальные предложения от Gamma Intelligence (не чаще, чем один раз в месяц)
    Я не согласен получать новости и специальные предложения от Gamma Intelligence

    Задать вопрос: training@gamma-intelligence.com


    Если у вас есть дополнительные вопросы, то отправьте нам письмо: training@gamma-intelligence.com.


    Позвоните нам: (372)55581521


    Позвоните нам по телефону 55581521. Мы ответим на все интересующие Вас вопросы.

    Описание курса

    Целевая группа: пользователи, желающие автоматизировать ежедневные задачи, специалисты по анализу данных, специалисты по электроному документообороту

    Преподаватель: Maksim Kolodijev (магистерская степень по компьютерной и системной технике)

    Длительность курса: 8 недель

    Язык обучения: русский, английский

    Учебная группа: до 8 человек

    Объем курса: 80 академических часов (8 недель)

    Стоимость: 1700 EUR

    Требования к кандидатам:

  • среднее образование
  • уверенный пользователь ПК
  • знание английского языка на уровне A2/B1
  • желательно наличие собственного ПК (Windows). При необходимости на время обучения выдается ноутбук.
  • Навыки:

    По окончанию курса Вы научитесь:
  • быстро разрабатывать приложения на языке программирования Python, используя современные стандарты и алгоритмы (Python 3 – PEP8);
  • использовать полученные навыки програмиирования для автоматизации различных рутинных комьютерных задач;
  • использовать язык программирования Python для сбора и анализа данных;
  • создавать приложения на Python используя стандартные библиотеки Python;
  • Дополнительная информация:

    Основные правила организации обучения (на эстонском языке)
    Основные правила обеспечения качества учебного процесса (на эстонском языке)

    Cодержание курса

    Модуль Cодержание модуля Длительность
    1. Знакомство с Python Зачем необходимо использовать Python? Сильные и слабые стороны Python 2 ак. ч.
    2. Начало работы с Python Установка Python. Базовый интерактивный режим и IDL. Использование окна оболочки Python в IDLE. 2 ак. ч.
    3. Краткий обзор Python Общее описание Python. Встроенные типы данных. Управляющие конструкции. Создание модуля. Объектно-ориентированное программирование. 4 ак. ч.
    4. Основы Отступы и оформление блоков. Комментарии. Переменные и присваивание. Выражения. Строки. Числа. Значение None. Получение данных от пользователя. Встроенные операторы. Основной стиль программирования на Python 4 ак. ч.
    5. Списки, кортежи и множества Сходство между списками и массивами. Индексы списков. Модификация списков. Сортировка списков. Другие распространенные операции со списками. Вложенные списки и глубокое копирование. Кортежи. Множества. 4 ак. ч.
    6. Строки Строки как последовательности символов. Основные операции со строками. Специальные символы и экранированные последовательности. Методы строк. Преобразование объектов в строки. Использование метода format. Форматирование строк с символом %. Строковая интерполяция. Байтовые строки. 4 ак. ч.
    7. Словари Операции со словарями. Подсчет слов. Использование ключа. Разреженные матрицы. Словари как кэши. Эффективность словарей 2 ак. ч.
    8. Управляющие конструкции Цикл while. Команда if-elif-else. Цикл for. Генераторы строк и словарей. Команды, блоки и отступы. Логические значения и выражения. Практическое задание: создание простейшей программы для анализа текстового файла.
    6 ак. ч.
    9. Функции Базовые определения функций. Параметры функций. Изменяемые объекты в качестве аргументов. Локальные, нелокальные и глобальные переменные. Присваивание функций переменным. Лямбда-выражения. Функции-генераторы. Декораторы. 4 ак. ч.
    10. Модули и правила областей видимости Понятие модуля. Первый модуль. Команда import. Путь поиска модулей. Приватные имена в модулях. Библиотечные и сторонние модули. Правила областей видимости и пространств имен Python. 4 ак. ч.
    11. Программы Python Создание простейшей программы. Прямое исполнение сценариев в UNIX. Сценарии в macOS. Возможности выполнения сценариев в Windows. Программы и модули. Распространение приложений Python 4 ак. ч.
    12. Работа с файловой системой os и os.path против pathlib. Пути и имена.. Получение информации о файлах. Операции с файловой системой. Обработка всех файлов в поддереве каталогов 4 ак. ч.
    13. Чтение и запись файлов Открытие файлов и объектов file. Закрытие файлов. Открытие файлов для записи или в других режимах. Функции чтения и записи текстовых и двоичных данных. Чтение и запись с использованием pathlib. Экранный ввод/вывод и перенаправление. Чтение структурированных двоичных данных с использованием модуля struct. Сериализация и модуль pickle. Модуль shelve 4 ак. ч.
    14. Работа с исключениями Исключения в Python. Менеджеры контекста и ключевое слово with. Практическая работа: Расширенные возможности языка 6 ак. ч.
    15. Объектно-ориентированное программирование в Python Определение классов. Переменные экземпляров. Методы. Переменные класса. Статические методы и методы классов. Наследование. Наследование и переменные экземпляров и классов. Основные возможности классов Python. Приватные переменные и приватные методы. Использование @property для создания более гибких переменных экземпляров. Правила области видимости и пространств имен для экземпляров классов. Деструкторы и управление памятью. Множественное наследование 4 ак. ч.
    16. Регулярные выражения Основы регулярных выражений в Python. Регулярные выражения со специальными символами. Регулярные выражения и необработанные строки. Извлечение совпавшего текста из строк Замена текста с использованием регулярных выражений. 4 ак. ч.
    17. Типы данных как объекты. Использование типов. Типы и пользовательские классы. Cпециальный метод-атрибут. Поведение объекта как списка. Специальный метод-атрибут __getitem__. Полноценная эмуляция списков объектами. Субклассирование встроенных типов. Использование специальных методов-атрибутов. 4 ак. ч.
    18. Пакеты Примеры пакетов. Атрибут __all__. Правильное использование пакетов 4 ак. ч.
    19. Использование библиотек Python. Стандартная библиотека. Установка дополнительных библиотек Python. Установка библиотек Python с использованием pip и venv. PyPI (CheeseShop). Практическая работа Работа с данными Практическая работа 6 ак. ч.
    20. Обработка файловых данных Бесконечный поток файлов данных. Примеры сценариев. Организация процесса. Экономия места: сжатие и удаление 4 ак. ч.
    21. Обработка файлов с данными Знакомство с концепцией ETL. Чтение текстовых файлов. Файлы Excel. Очистка данных. Запись файлов данных. Передача данных по сети. 4 ак. ч.
    22. Передача данных в сети Получение файлов. Получение данных через API. Структурированные форматы данных. Извлечение веб-данных. 4 ак. ч.
    23. Хранение данных Реляционные базы данных. SQLite: использование базы данных sqlite3. MySQL, PostgreSQL и другие реляционные базы данных. Простая работа с базами данных с ORM. Базы данных NoSQL. Хранение пар «ключ–значение» в Redis. Документы в MongoDB. 4 ак. ч.
    24. Анализ данных в Python. Стандартные средства python для анализа данных. Jupyter Notebook. Pandas. Очистка данных. Агрегирование и преобразования данных. Графическое представление данных. Практическая работа 6 ак. ч.