Python Advanced
Идет набор
Длительность: 2 месяца
Стажировка на коммерческом проекте в США
Мы учим владеть AI инструментами. Именно таких специалистов ищут компании.
Помогаем составить резюме и тренируем прохождение собеседований.
Стажировка на реальных проектах в команде.
Где работают наши выпускники
В этих известных компаниях наши студенты работают на фултайм и контракте. А также огромное количество выпускников трудится в сотнях других компаний по всему миру.
Отзывы выпускников курса Python Advanced
Студенты начинают проходить собеседования еще во время курса. Все наши студенты, кто выходит на поиск работы получает работу в течение 1-2 месяцев поиска.
О профессии
Курс Python Advanced разработан для тех, кто уже освоил основы синтаксиса на курсе Python Syntax, и готов погружаться в более сложные темы программирования на Python и реальные практические задачи. Обучение начинается с продвинутых структур данных, обработки ошибок и работы с файлами, затрагивая такие ключевые области, как объектно-ориентированное программирование, многозадачность, асинхронное программирование, алгоритмическое мышление, анализ сложности, оптимизация кода, работа с базами данных и фреймворками веб-разработки. Курс также включает в себя темы машинного обучения, визуализации данных, архитектуры систем, тестирования, профилирования кода, и многие другие аспекты, необходимые для создания высококачественных и масштабируемых программных решений.
Что вы получите по окончании
- Овладейте навыками работы с множествами, очередями, стеками и методами коллекций, что сделает ваши программы более эффективными
- Погрузитесь в фундаментальные аспекты Python, такие как работа с датами и временем, математические операции, управление системой и файловая работа с различными форматами данных
- Познакомитесь с основами объектно-ориентированного программирования (ООП) в Python, что является важным аспектом для разработки сложных и структурированных приложений
- Подготовитесь к дальнейшему обучению в сфере Machine Learning и AI, овладеете основами работы с библиотеками машинного обучения, созданием и обучением моделей, а также пониманием базовых концепций нейронных сетей
Кому подойдет этот курс
Программа курса
Python Fundamentals – Advanced
Advanced Data Structures: Sets, Queue, Stack, Collections methods
Error Handling (Basic try-except blocks, Exceptions),
File I/O: Reading from and writing to files, Context manager
File Handling Advanced: Working with Binary Files, Data formats: CSV + EXCEL + JSON + XML
Python Standard Libraries Fundamentals: Dates and Times (forecasting times, timezones), math, os, sys, json
OOP (Inheritance, encapsulation, polymorphism, and abstraction), Classes, Objects
Implementing Inheritance, Method Overriding, Magic methods
Multithreading and Asynchronous Programming (GIL, threads, asyncio)
Modules and Packages: Importing, Creating Modules, Package Management
Exception Handling Advanced: Custom Exceptions, Exception Hierarchy
Function Concepts Advanced: Closure, Decorators, Lambda Functions, map, filter, reduce, aggregation
Error Handling (Basic try-except blocks, Exceptions),
File I/O: Reading from and writing to files, Context manager
File Handling Advanced: Working with Binary Files, Data formats: CSV + EXCEL + JSON + XML
Python Standard Libraries Fundamentals: Dates and Times (forecasting times, timezones), math, os, sys, json
OOP (Inheritance, encapsulation, polymorphism, and abstraction), Classes, Objects
Implementing Inheritance, Method Overriding, Magic methods
Multithreading and Asynchronous Programming (GIL, threads, asyncio)
Modules and Packages: Importing, Creating Modules, Package Management
Exception Handling Advanced: Custom Exceptions, Exception Hierarchy
Function Concepts Advanced: Closure, Decorators, Lambda Functions, map, filter, reduce, aggregation
Programming Foundation
Algorithmic Thinking: Problem Decomposition, Pseudocode
Data Structures: Understanding Trees, Graphs, Hash Tables
Basic Algorithms: Insertion Sort, Binary Search, Recursion
Complexity Analysis: Understanding O(n), O(log n), Space Complexity
Recursion: Concept, Recursive Functions
Coding Best Practices: Readability, DRY Principle, Modular Code
Problem-solving Strategies: Analytical Thinking, Debugging Approaches, Stack Overflow
Code Documentation: Commenting, Docstrings, README Files
Data Structures: Understanding Trees, Graphs, Hash Tables
Basic Algorithms: Insertion Sort, Binary Search, Recursion
Complexity Analysis: Understanding O(n), O(log n), Space Complexity
Recursion: Concept, Recursive Functions
Coding Best Practices: Readability, DRY Principle, Modular Code
Problem-solving Strategies: Analytical Thinking, Debugging Approaches, Stack Overflow
Code Documentation: Commenting, Docstrings, README Files
External Utilities and Approaches
Linters and Formatters: PEP8, Running Flake8, Black Configuration
Debugging Techniques: Using pdb, Common Debugging Strategies
IDE Advanced Features: Code Refactoring, Integrated Debugging, Code Analysis
Package Management: Pip Usage, Requirements File, Conda Basics
Virtual Environments: Creating, Activating, Managing Environments
Version Control Basics: Git Commands, Branching, Merging
TDD, Unit Testing: Writing Test Cases, Running Tests, Test Coverage
Profiling: Using cProfile, Analyzing Output, Memory Profiling
Code Optimization: Identifying Bottlenecks, Using Cython
API Integration: REST HTTP Requests, Parsing Responses, Error Handling, SOAP
Automation Scripts: Identifying Tasks, Scripting, Scheduling
SQL: Introduction, DB SQL Variants, DDL, DML, Joins, Subqueries
Debugging Techniques: Using pdb, Common Debugging Strategies
IDE Advanced Features: Code Refactoring, Integrated Debugging, Code Analysis
Package Management: Pip Usage, Requirements File, Conda Basics
Virtual Environments: Creating, Activating, Managing Environments
Version Control Basics: Git Commands, Branching, Merging
TDD, Unit Testing: Writing Test Cases, Running Tests, Test Coverage
Profiling: Using cProfile, Analyzing Output, Memory Profiling
Code Optimization: Identifying Bottlenecks, Using Cython
API Integration: REST HTTP Requests, Parsing Responses, Error Handling, SOAP
Automation Scripts: Identifying Tasks, Scripting, Scheduling
SQL: Introduction, DB SQL Variants, DDL, DML, Joins, Subqueries
Python Modules for Data Science
NumPy: Array Operations, Broadcasting, Linear Algebra Functions
Pandas: DataFrame Manipulation, Data Cleaning, File I/O
Matplotlib/Seaborn: Plotting Graphs, Customizing Plots, Plot Types, Data Visualization Best Practices
Introduction to SciPy & Scikit-learn Basics
Introduction to TensorFlow & PyTorch: Basic Neural Network, Tensors
Regular Expressions: Basic Patterns, Matching, Searching
Introduction to Web Frameworks: Flask, FastAPI, REST APIs and Web Requests
Pandas: DataFrame Manipulation, Data Cleaning, File I/O
Matplotlib/Seaborn: Plotting Graphs, Customizing Plots, Plot Types, Data Visualization Best Practices
Introduction to SciPy & Scikit-learn Basics
Introduction to TensorFlow & PyTorch: Basic Neural Network, Tensors
Regular Expressions: Basic Patterns, Matching, Searching
Introduction to Web Frameworks: Flask, FastAPI, REST APIs and Web Requests