Программа курса

Основы Python

На этом курсе начинают с базового синтаксиса языка. Студенты учатся запускать программы на Python и работать с виртуальным окружением pipenv. Разбирают правила форматирования кода, импорт модулей и использование встроенных функций. Далее переходят к типам данных - работают с основными структурами: списками, кортежами, словарями и множествами. Учат правильно выбирать структуры данных в соответствии с задачами.

Конструкции и функции

Здесь рассматривают управляющие конструкции языка. Студенты пишут код с разветвлениями if-elif-else и циклами for и while. Учат использовать Comprehensions для генерации структур данных. Затем переходят к функциям - учат объявлять и вызывать функции, возвращать одно или несколько значений. Практикуются в создании генераторов.

Работа с данными и файлами

Этот блок посвящен работе с вводом-выводом данных. Студенты осваивают функции input() и print(), научатся читать файлы и записывать в них данные. Используют контекстные менеджеры для корректного освобождения ресурсов. Ознакомляются с библиотеками для работы с различными форматами данных.

Объектно-ориентированное программирование

Модуль охватывает принципы ООП в Python. Студенты практикуются в определении классов и создании их экземпляров. Изучают статические методы и методы класса. Отдельно рассматривают стратегии обработки ошибок - учат вызывать, обрабатывать и объявлять исключения, создавать иерархии исключений.

Сетевое и многопоточное программирование

В этой части курс охватывает основы сетевого программирования. Студенты изучают сетевой стек и клиент-серверную архитектуру. Пишут сетевые программы с использованием сокетов, работают с протоколами HTTP. Затем переходят к многопоточности - различают потоки, процессы и корутины, выбирают подход для реализации конкурентности. Пишут простой многопоточный додаток.

Экосистема Python и анализ данных

Завершающие модули знакомят с экосистемой языка. Студенты работают с каталогом PyPi, учатся тестировать, отлаживать и логировать программы. Изучают библиотеку NumPy для работы с массивами и решения задач линейной алгебры. Осваивают инструменты Pandas для анализа данных - группировка, слияние, построение сводных таблиц. Визуализируют данные с помощью библиотеки Matplotlib, создавая графики, диаграммы и гистограммы.

Особенности курса

Курс охватывает работу с анализом данных, разработку на Python и автоматизацию процессов. Во время обучения доступна поддержка методиста.

Что включено

Гибкий график

Реальный проект в портфолио

Сопровождение ментора

Python для розробки та аналізу даних

О курсе

Программа курса

Основы Python

Конструкции и функции

Работа с данными и файлами

Объектно-ориентированное программирование

Сетевое и многопоточное программирование

Экосистема Python и анализ данных

Особенности курса

Что включено

О школе

Robot Dreams

Другие курсы школы

DevOps Engineer

Основи геймдизайну

SQL Advanced для аналітики