Программирование на языке Python. Уровень 2. Продвинутый курс
Подробнее о курсе
Краткое описание курса
Продвинутый курс изучения языка программирования Python предлагает углубленное изучение объектно-ориентированного программирования, включая создание классов, наследование и элементы метапрограммирования.
Слушатели освоят тестирование, отладку и профилирование кода, а также работу с различными форматами хранения данных. Курс охватывает дополнительные модули и библиотеки, такие как collections, pillow и tkinter, знакомит с веб-разработкой и сетевым программированием. В последней части курса даются основы применения Python в научных вычислениях и машинном обучении, включая работу с библиотеками NumPy, Pandas, scikit-learn и создания нейронных сетей с использованием TensorFlow и Keras.
Этот курс продвинутого уровня подготовит слушателей к решению сложных задач программирования и анализа данных на языке Python
Цель курса
- Углубить знания и навыки программирования на Python
- Освоить продвинутые концепции объектно-ориентированного программирования
- Научить эффективно применять Python для решения сложных задач
- Подготовить к использованию Python в научных исследованиях и машинном обучении
- Развить навыки работы с различными библиотеками и фреймворками
Получаемые знания и навыки
- Глубокое понимание ООП и его применения в Python
- Умение создавать сложные классы и использовать наследование
- Навыки метапрограммирования и работы с декораторами
- Способность эффективно тестировать, отлаживать и оптимизировать код
- Опыт работы с различными форматами хранения данных
- Умение использовать продвинутые модули и библиотеки Python
- Навыки веб-разработки и работы с API
- Базовые знания в области научных вычислений и анализа данных
- Основы машинного обучения и нейронных сетей с использованием Python
- Способность применять Python для решения реальных задач в различных областях
Предварительно рекомендуется прослушать курс(ы)
Краткое содержание курса
Модуль 1 — ООП и классы
- Введение в объектно-ориентированное программирование
- Создание классов, атрибуты и методы
- Инициализация классов
Модуль 2 — Наследование
- Базовые и производные классы
- Полиморфизм
- Инкапсуляция
- Множественное наследование
- Абстрактные классы
Модуль 3 — Расширенные возможности классов
- Расширение встроенных типов
- Статические методы и методы классов
- Декораторы
Модуль 4 — Метапрограммирование
- Динамические атрибуты и свойства
- Дескрипторы
- Метапрограммирование классов
Модуль 5 — Тестирование и отладка кода
- Тестирование кода
- Отладка кода
- Журналирование ошибок
- Измерение времени выполнения программ и итераций
- Профилирование
Модуль 6 — Хранение данных
- Структурированные текстовые файлы
- Электронные таблицы
- Реляционные базы данных
- Хранилища данных NoSQL
- Модуль pickle
Модуль 7 — Дополнительные модули и библиотеки
- Модуль collections
- Библиотеки Pillow и ImageMagiсk
- Библиотека Tkinter
Модуль 8 — Работа в сети Интернет
- Поиск и извлечение данных
- Веб-сервисы и API
- Веб-фреймворки
Модуль 9 — Python в науке и машинном обучении
- Пакет NumPy
- Библиотека Pandas
- Библиотека scikit-learn
- Создание и обучение нейронных сетей в TensorFlow и Keras
Вам также будет интересно…
Отзывы по курсу
Октябрь 2020 года
Слушатель: Корнейчук Антон Николаевич (Ведущий разработчик)
Отзыв: Все хорошо организовано, спасибо за обучение
Октябрь 2020 года
Слушатель: Ильин Алексей Юрьевич (Разработчик)
Отзыв: Приятная комфортная обстановка Очень хороший перподаватель. Достаточно подробно объясняет любой вопрос
Январь 2020 года
Слушатель: Аносов Алексей (Ведущий эксперт)
Отзыв: Курс очень понравился, хотя и показался простым сначала. Практические занятия, рассмотрение оптимальных и неоптимальных способов решения задач
Август 2019 года
Слушатель: Митницкий Алексей Станиславович (Начальник отдела)
Отзыв: Очень понравился преподаватель и его уровень
Август 2019 года
Слушатель: Фишер Наталья Петровна (Разработчик)
Отзыв: Понравилась организация учебного процесса, наличие перекусов и обеда
