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.
О курсе
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.
Курс подойдёт
- Аналитикам
- Разработчикам
- Manual qa
- Всем, кто хочет освоить Python
1. Анализировать
Уметь работать с разными типами и структурами данных, обрабатывать и конвертировать данные в разных форматах, пользоваться многофункциональными библиотеками для анализа и визуализации данных
2. РазрабатыватьПисать правильный и рабочий код на Python, освоите принципы ООП, сетевого и многопоточного программирования и научитесь создавать прототипы приложений.
3. АвтоматизироватьСможете автоматизировать рутинные задачи с помощью скриптов Python.
СодержаниеМодуль 1 - Знакомство с базовым синтаксисом Python
- 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.
- 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.
- 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.
- Научитесь объявлять и вызывать функции.
- Попробуйте написать собственные функции и возвращать одно или несколько значений.
- Научитесь использовать и создавать генераторы.
- 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.
- Освойте принципы объектно-ориентированного программирования для языка Python и научитесь их применять.
- Попрактикуйтесь в определении и инстанцировании класса.
- Изучите статические методы и методы класса.
- Ознакомьтесь с разными стратегиями обработки ошибок и исключений.
- Научитесь возбуждать, обрабатывать и объявлять исключения.
- Создайте иерархию исключений.
- 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.
- 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.
- Ознакомьтесь с каталогом программного обеспечения РyРi и библиотеками языка.
- Научитесь тестировать, отлаживать, делать замеры и логировать программы.
- 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.
https://robotdreams.cc/course/python-dlya-razrabotki-i-analiza-dannyh