NEW Программирование на языке Python. Уровень 2. Продвинутый уровень

Курс идет 40 академических часов с тренером и 20% рабочего времени отводятся на самостоятельное выполнение домашней работы. Формат ОНЛАЙН. По окончании у вас остаются записи занятий.

Время занятий с 10:00 до 17:00 мск. Также обучение может проходить как в утренние, так и в вечерние часы в зависимости от желания группы по 4 ак. часа в день.

Продвинутый курс подходит тем, кто уже занимается программированием и хочет повысить свою квалификацию или систематизировать имеющиеся знания и навыки, а также всем, кто заинтересован в изучении современного языка Python.

Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Синтаксис ядра Python минималистичен. В то же время стандартная библиотека включает большой объём полезных функций.

Python портирован и работает почти на всех известных платформах — от КПК до мейнфреймов. Существуют порты под Microsoft Windows, практически все варианты UNIX (включая FreeBSD и Linux), Plan 9, Mac OS и macOS, iPhone OS (iOS) 2.0 и выше, iPadOS, Palm OS, OS/2, Amiga, HaikuOS, AS/400 и даже OS/390, Windows Mobile, Symbian и Android.

Этот язык программирования используют многие компании-гиганты: Netflix, YouTube, Instagram, Disney, Amazon, Google ну и, конечно же, NASA. И еще много-много других.

На курсе вы получите базовые навыки объектно-ориентированного программирования, познакомитесь с базовыми элементами языка Python. Научитесь создавать объектно-ориентированные приложения на языке Python, сможете выполнять первичную обработку данных на языке Python, ориентироваться в стандартной библиотеке языка Python.

Цель курса
Изучить более продвинутые инструменты, библиотеки и возможности языка Python

Аудитория
===========================
• программисты
• аналитики

Предварительная подготовка:
=======================================
• Знания в рамках курса Программирование на языке Python. Уровень 1. Базовый курс

После окончания курса выпускники будут уметь:

• решать определенные задачи при помощи стандартных средств языка Python
• выполнять простую обработка текста без регулярных выражений
• создавать собственные классы;
• оценивать сложность алгоритма;
• работать с массивами данных
• использовать NumPy
• использовать важнейшие стандартные структуры данных;
• использовать модуль Matplotlib для визуализации данных
• создавать собственные структуры данных на основе стандартных.

Модуль 1 "Язык Python, синтаксис, типы данных, циклы, функции. Обработка текста, регулярные выражения"
==============================================================================================================
1. Синтаксис Python, типы данных
2. Условные операторы, циклы, range, enumerate
3. Изменяемые типы: списки, словари
4. Функции и процедурное программирование
5. Простая обработка текста без регулярных выражений. Регулярные выражения и их применение 1

Лекция "Синтаксис Python, типы данных, операторы, циклы",

Лекция "Регулярные выражения и их применение"

Практическая работа "Решение задач при помощи стандартных средств языка Python"

Лабораторная работа "Написать функцию, решающую некоторую задачу"

Модуль 2. "Введение в ООП."
=========================================
1. Основные понятия и определения
2. Инкапсуляция, Полиморфизм. Наследование
3. Магические методы. Переопределение методов
4. Пример проектирования класса

Лекция "Классы в Python",

Практическая работа "Реализация класса пользователя социальной сети"

Лабораторная работа "Задача на переопределение магических методов"


Модуль 3 "Модуль NumPy: работа с многомерными массивами и линейная алгебра"
===========================================================================================
1. Модуль NumPy: многомерные массивы. Типы элементов. Создание массивов. Сохранение/загрузка массивов
2. Принципы работы с массивами: element-wise ops, broadcasting, slicing, indexing, ufuncs
3. Важные функции для работы с массивами. Линейная алгебра
4. Примеры решения задач при помощи NumPy

Лекция "Модуль NumPy: многомерные массивы"

Практическая работа "Загрузка данных в массив и их обработка"

Лабораторная работа "Загрузка и фильтрация данных, вычисление производных значений"


Модуль 4 "Модуль Matplotlib: визуализация данных. Модуль SciPy – численные методы"
=================================================================================================
1. Модуль Matplotlib. Принцип работы: figure, axis.
2. Виды графиков: plot, scatter, bar, hist, contour, и др.
3. Цветовые карты, работа с изображениями как с массивами данных
4. Интерполяция (scipy.interpolate), интегрирование (scipy.integrate), оптимизация (scipy.optimize)

Лекция "Модуль Matplotlib: визуализация данных"

Практическая работа "Решение оптимизационной задачи и визуализация результатов"

Лабораторная работа "Построение графиков средних величин"


Модуль 5 "Модуль Pandas: работа с таблицами, загрузка и анализ данных"
==========================================================================================
1. Модуль Pandas (Python for Data Analysis). Основные типы данных: Series, DataFrame
2. Доступ к данным. Статистические методы
3. Загрузка данных из CSV, XLS, HDF5. Группировка и агрегирование. Сводные таблицы
4. Пример анализа данных. Применение NumPy, Pandas, Matplotlib

Лекция "Модуль Pandas (Python for Data Analysis)"

Практическая работа "Анализ данных при помощи Pandas"

Лабораторная работа "Построение сводных таблиц в Pandas"


Модуль 6 "Примеры анализа данных на датасетах"
=====================================================================
1. Пример анализа датасета: поток велосипедистов через мост Fremont Bridge
2. Пример анализа датасета: "Open policing project" Стэнфордского университета

Лекция "Примеры анализа данных на примере двух датасетов"

Практическая работа "Загрузка данных из интернета, анализ и визуализация"

Лабораторная работа "Ответить на вопросы по датасету"


Модуль 7 "Введение в Базы данных, Модуль sqlite3"
==========================================================
1. Введение в базы данных
2. Основы SQL
3. Работаем с SQLite базой данных из Python

Лекция "Базы данных. Основы SQL"

Практическая работа "Решение задач на составление запросов к указанной БД"


Модуль 8 "Извлечение данных из веб-страниц. API. Введение во Flask. Знакомство с фреймворком Dash"
===========================================================================================================
1. Структура веб-приложения. HTTP. Модули urllib, requests, BeautifulSoup
2. Работа с API. Модуль JSON
3. Создание страницы во Flask
4. Передача параметров в адресной строке
5. Определение макета приложения Dash. Применение стилей к компонентам

Лекция "Принципы работы веб приложений. HTTP, API", Лекция "Знакомство с фреймворками Flask и Dash"

Практическая работа "Создать приложение, позволяющее на веб странице заполнить анкету"

Лабораторная работа "Решение задач на API Яндекс карт"