Python (в російській мові поширена назва пітон) —високорівнева мова програмування, орієнтована на підвищення продуктивності розробника і читаності коду
Синтаксис ядра Python мінімалістичний.у той же час стандартна бібліотека включає великий обсяг корисних функцій
програма курсу
1. Синтаксис Python. Частина 1
Опис заняття:
Знайомство учасників з мовою програмування Python, вивчення логіки написання коду в Python. Приклади коду. Знайомство учасників з основними типами даних, які будуть у міру навчання зустрічатися.
2. Синтаксис Python. Частина 2
Опис заняття:
Знайомство з функціями, методами і структурами даних, при знанні яких в подальшому можна писати більш складні програми.
3. Numpy
Опис заняття:
Знайомство з бібліотекою Numpy: що це таке і як з ним працювати. Numpy-масштабна бібліотека для роботи з масивами, матрицями, тобто з якимись обсягами даних, маніпуляції з цими даними. У більшості випадків використовується в сукупності з іншими бібліотеками, які надають інструменти для роботи з лінійною алгеброю. Знання цієї бібліотеки-ключовий момент в розумінні і написанні програм, роботи з кодом в нейронних мережах. Вивчається поняття масив, корінні інструменти Python для роботи з цим масивом.
4. Pandas. Частина 1
Опис заняття:
Якщо в Numpy відбувається маніпуляція з масивами, то в Pandas ці великі блоки складається у великій DataFrame і відбувається робота з цією базою. Заняття спрямоване на те, щоб показати як працювати з великими датасетами, як їх групувати, як поводитися з цими датасетами, витягувати інформацію. Швидкі команди і методи Python для максимально швидкого вилучення тієї категорії даних, яка необхідна для подальшої роботи.
5. Pandas. Частина 2
Опис заняття:
Якщо в Numpy відбувається маніпуляція з масивами, то в Pandas ці великі блоки складається у великій DataFrame і відбувається робота з цією базою. Заняття спрямоване на те, щоб показати як працювати з великими датасетами, як їх групувати, як поводитися з цими датасетами, витягувати інформацію. Швидкі команди і методи Python для максимально швидкого вилучення тієї категорії даних, яка необхідна для подальшої роботи.
6. Matplotlib і Seaborn
Опис заняття:
Ці бібліотеки призначені для візуалізації. Одна з найважливіших завдань розробника не тільки порахувати свою мережу і знайти правильне рішення. Але і вміти візуалізувати. Це заняття спрямоване на те, щоб поглиблено познайомитися з візуалізацією даних різними способами відображення. У вигляді діаграм, графіків, малюнків, які будуть володіти високою інформативністю.
7. Функції та модулі
Опис заняття:
До цього відбувається знайомство з основними моментами в Python: з синтаксисом-слова , за допомогою яких можна вибудувати пропозиції, варіантами зберігання структури даних - з бібліотекою Numpy, з Pandas, в якому в подальшому будуть відбуватися маніпуляції з базами даних, з методами візуалізації. Виникає необхідність оптимізувати робочий простір. На занятті вивчається, що таке функція, як пишеться функція в Python, як вона влаштована, коли потрібно її ставити, як вона може допомогти в оптимізації. Модуль. Підвантаження модулів.
Опис заняття:
Якщо в Numpy відбувається маніпуляція з масивами, то в Pandas ці великі блоки складається у великій DataFrame і відбувається робота з цією базою. Заняття спрямоване на те, щоб показати як працювати з великими датасетами, як їх групувати, як поводитися з цими датасетами, витягувати інформацію. Швидкі команди і методи Python для максимально швидкого вилучення тієї категорії даних, яка необхідна для подальшої роботи.
5. Pandas. Частина 2
Опис заняття:
Якщо в Numpy відбувається маніпуляція з масивами, то в Pandas ці великі блоки складається у великій DataFrame і відбувається робота з цією базою. Заняття спрямоване на те, щоб показати як працювати з великими датасетами, як їх групувати, як поводитися з цими датасетами, витягувати інформацію. Швидкі команди і методи Python для максимально швидкого вилучення тієї категорії даних, яка необхідна для подальшої роботи.
6. Matplotlib і Seaborn
Опис заняття:
Ці бібліотеки призначені для візуалізації. Одна з найважливіших завдань розробника не тільки порахувати свою мережу і знайти правильне рішення. Але і вміти візуалізувати. Це заняття спрямоване на те, щоб поглиблено познайомитися з візуалізацією даних різними способами відображення. У вигляді діаграм, графіків, малюнків, які будуть володіти високою інформативністю.
7. Функції та модулі
Опис заняття:
До цього відбувається знайомство з основними моментами в Python: з синтаксисом-слова , за допомогою яких можна вибудувати пропозиції, варіантами зберігання структури даних - з бібліотекою Numpy, з Pandas, в якому в подальшому будуть відбуватися маніпуляції з базами даних, з методами візуалізації. Виникає необхідність оптимізувати робочий простір. На занятті вивчається, що таке функція, як пишеться функція в Python, як вона влаштована, коли потрібно її ставити, як вона може допомогти в оптимізації. Модуль. Підвантаження модулів.
https://privatelink.de/?https://neural-university.ru/base-python