Що нового?

Придбаний [Udemy] Python розробка - з нуля до професіонала. Python 3 (Юра Аллахвердов)

Інформація про покупку
Тип покупки: Складчина
Ціна: 512 ГРН
Учасників: 0 з 5
Організатор: Відсутній
Статус: Набір учасників
Внесок: 106.5 ГРН
0%
Основний список
Резервний список

Gadzhi

Модератор
Доступно і просто для новачків. Почніть з основ і пройдіть весь шлях до створення власних додатків!

Станьте програмістом Python і вивчіть один з найбільш затребуваних навичок сучасної розробки!

Мене звуть YouRa, я закінчив Харківський політехнічний інститут за спеціальністю 'Системне програмування' в 2006 році і останні кілька років займаюся IT-технологіями і розробкою мобільних і веб додатків.

Це найповніший, але найпростіший курс з мови програмування Python на Udemy! Якщо ви ніколи раніше не програмували, якщо ви вже знаєте Базовий синтаксис або якщо хочете дізнатися про розширені можливості Python - у будь-якому випадку цей курс для вас! У цьому курсі ми будемо вивчати програмування на Python 3.

Для кого цей курс:
  • новачки, які не мають досвіду програмування, які прагнуть отримати навички, щоб отримати свою першу роботу в якості розробника
  • будь-який бажаючий придбати мінімальні навички програмування на Python, необхідні в якості передумови для переходу до машинного навчання(machine learning), науці про дані і штучного інтелекту
  • програмісти, які хочуть покращити свої кар'єрні можливості, вивчаючи мову програмування Python

  • [ * ] отримайте фундаментальне розуміння мови програмування Python
    [ * ] Отримайте навички об'єктно-орієнтованого програмування (ООП) Python у своєму резюме
    [ * ] Зрозумієте складні теми, як декоратори, timestamp і ін.
    [ * ] Придбайте необхідні навички Python, щоб перейти в конкретні галузі-machine learning, data science і т. д.
    [ * ] Типи даних
    [*]Indexing & Slicing
    [ * ] Форматування рядків
    [*]Lists, Dictionaries, Tuples, Sets
    [*]List, Dictionary and Set Comprehension
    [ * ] Вкладені цикли
    [*]args. *kwargs.
    [ * ] Лямбда вирази
    [ * ] Множинне успадкування
    [*]Method Resolution Order (MRO)
    [ * ] Модулі та пакети
    [ * ] Файлове введення/виведення
    [ * ] Модуль pickle
    [ * ] Модуль shelve
    [ * ] Обробка помилок
    [ * ] Ітератори та генератори
    [ * ] Декоратори
    [*]Higher order functions
    [*]@wraps
    [ * ] Тестування
    [*]Test Driven Development (TDD)
    [*]HTTP & API
    [ * ] Web Scraping (Парсинг сайтів)
    [*]BeautifulSoup
    [ * ] Робота з CSV файлами
    [ * ] Робота з базою даних
    [ * ] Модуль collections
    [ * ] Модуль time
    [ * ] Модуль datetime
    [*]pytz package
    [ * ] Модуль Tkinter для створення інтерфейсів додатків
    [ * ] Основи Django
    [ * ] Основи Flask
    [ * ] Основи Data Science та Machine Learning на Python 3
    [ * ] Основи графічного інтерфейсу на PyQt5
вимоги:
  • Доступ до комп'ютера з підключенням до Інтернету і бажання вчитися
[ * ] отримайте фундаментальне розуміння мови програмування Python
[ * ] Отримайте навички об'єктно-орієнтованого програмування (ООП) Python у своєму резюме
[ * ] Зрозумієте складні теми, як декоратори, timestamp і ін.
[ * ] Придбайте необхідні навички Python, щоб перейти в конкретні галузі-machine learning, data science і т. д.
[ * ] Типи даних
[*]Indexing & Slicing
[ * ] Форматування рядків
[*]Lists, Dictionaries, Tuples, Sets
[*]List, Dictionary and Set Comprehension
[ * ] Вкладені цикли
[*]args. *kwargs.
[ * ] Лямбда вирази
[ * ] Множинне успадкування
[*]Method Resolution Order (MRO)
[ * ] Модулі та пакети
[ * ] Файлове введення/виведення
[ * ] Модуль pickle
[ * ] Модуль shelve
[ * ] Обробка помилок
[ * ] Ітератори та генератори
[ * ] Декоратори
[*]Higher order functions
[*]@wraps
[ * ] Тестування
[*]Test Driven Development (TDD)
[*]HTTP & API
[ * ] Web Scraping (Парсинг сайтів)
[*]BeautifulSoup
[ * ] Робота з CSV файлами
[ * ] Робота з базою даних
[ * ] Модуль collections
[ * ] Модуль time
[ * ] Модуль datetime
[*]pytz package
[ * ] Модуль Tkinter для створення інтерфейсів додатків
[ * ] Основи Django
[ * ] Основи Flask
[ * ] Основи Data Science та Machine Learning на Python 3
[ * ] Основи графічного інтерфейсу на PyQt5
Об'єм: 17,51 Гб.
https://privatelink.de/?https://www.udemy.com/course/python-python-3/
 
Угорі