Голосов: 0
#1
Python для разработки и анализа данных [2021]
robot dreams
Александр Тихонрук
Изучите основы языка Python и активируйте навыки, которые можно применить во всех сферах IT –– от аналитики до веб-разработки и машинного обучения. Информация о лекторе и программа курса ― ниже.
Чистый и понятный синтаксис, простота в изучении и широкая сфера применения делают Python одним из самых популярных языков программирования. В рейтинге PYPL, который основан на анализе Google-трендов, Python лидирует с 2018 года.
На курсе вы не будете рассматривать примеры из учебника, а сразу начнете применять знания на практике. Вы научитесь запускать код на Python, пользоваться библиотеками, автоматизировать рутинные задачи, писать парсеры и прототипировать простые приложения. Через 6 недель у вас будет база навыков и понимание, в каком направлении развиваться дальше.1. Аналитикам
2. Разработчикам
3. Manual qa
4. Всем, кто хочет освоить Python1. Анализировать
Уметь работать с разными типами и структурами данных, обрабатывать и конвертировать данные в разных форматах, пользоваться многофункциональными библиотеками для анализа и визуализации данных2. Разрабатывать
Писать правильный и рабочий код на Python, освоите принципы ООП, сетевого и многопоточного программирования и научитесь создавать прототипы приложений.3. Автоматизировать
Сможете автоматизировать рутинные задачи с помощью скриптов Python.Модуль 1 - Знакомство с базовым синтаксисом Python
Модуль 2 - Типы и структуры данных
- Научитесь запускать программы, написанные на Python.
- Ознакомьтесь с pipenv, пакетом управления виртуального окружения для Python.
- Освойте базовый синтаксис языка и правила форматирования исходного кода.
- Научитесь импортировать модули и библиотеки Python и пользоваться встроенными функциями.
Модуль 3 - Работа с управляющими конструкциями
- Научитесь работать с основными встроенными типами данных и выбирать правильные структуры данных исходя из их свойств.
- Поработайте с контейнерами list, tuple, dic, set.
- Научитесь пользоваться операциями с учетом их приоритетов.
Модуль 4 - Функции и генераторы
- Научитесь пользоваться оператором присваивания.
- Напишите код на Python с использованием ветвления вида if, elif, else и циклов вида for, while.
- Используйте списковое включение Comprehensions для генерации структур данных.
Модуль 5 - Функции ввода/вывода
- Научитесь объявлять и вызывать функции.
- Попробуйте написать собственные функции и возвращать одно или несколько значений.
- Научитесь использовать и создавать генераторы.
Модуль 6 - ООП в Python
- Освойте функции input() и print(), научитесь читать файл и записывать данные в него при помощи Python.
- Используйте контекстный менеджер для правильного освобождения ресурсов.
- Научитесь пользоваться библиотеками для работы с разными форматами данных.
Модуль 7 - Стратегии обработки ошибок
- Освойте принципы объектно-ориентированного программирования для языка Python и научитесь их применять.
- Попрактикуйтесь в определении и инстанцировании класса.
- Изучите статические методы и методы класса.
Модуль 8 - Введение в сетевое программирование
- Ознакомьтесь с разными стратегиями обработки ошибок и исключений.
- Научитесь возбуждать, обрабатывать и объявлять исключения.
- Создайте иерархию исключений.
Модуль 9 - Введение в многопоточное программирование
- Пройдите краткий экскурс в сетевой стек.
- Изучите принципы клиент-серверного взаимодействия.
- Напишите сетевое приложение с использованием сокетов.
- Научитесь работать с HTTP-протоколами, предназначенными для передачи данных.
Модуль 10 - Beyond the basics. Экосистема Python
- Поймите разницу между потоками, процессами и корутинами.
- Научитесь выбирать правильный подход для реализации concurrency в зависимости от требований.
- Напишите простое многопоточное приложение и попробуйте создать приложение с независимыми процессами.
Модуль 11 - Библиотека NumPy
- Ознакомьтесь с каталогом программного обеспечения РyРi и библиотеками языка.
- Научитесь тестировать, отлаживать, делать замеры и логировать программы.
Модуль 12 - Анализ и визуализация данных
- Изучите инструменты библиотеки NumPy.
- Решите задачи линейной алгебры, используя массивы и матрицы NumPy.
- Научитесь пользоваться библиотекой для визуализации данных Matplotlib и визуализировать данные с помощью графиков, диаграмм, гистограмм из набора этой библиотеки.
- Изучите возможности и инструменты библиотеки Pandas.
- Выполните анализ и преобразование данных, используя группировку, слияние, построение сводных таблиц и других инструментов Pandas.
Примечание: на момент создания темы актуальная цена не известна.
Для просмотра содержимого вам необходимо зарегистрироваться!Для просмотра содержимого вам необходимо зарегистрироваться!
Последнее редактирование модератором:
- Статус
- В этой теме нельзя размещать новые ответы.