Zawód: programista Pythona - kurs 129 000 rub. od ProductStar, szkolenie 10 miesięcy, data 27 listopada 2023 r.

instagram viewer

Sekcja I: Podstawy Pythona i praca z Flaskiem

Blok 1: Podstawy Pythona

Wprowadzenie do Pythona
Typy danych, funkcje, klasy, błędy
Ciągi, warunki, pętle
Listy i słowniki w Pythonie
Bazy danych i statystyki
Wielowątkowość

Część 2: Podstawy SQL

Wprowadzenie do bloku SQL
Ekstrakcja i filtrowanie danych (część 1)
Ekstrakcja i filtrowanie danych (część 2)
Przekształcanie i sortowanie danych (część 1)
Przekształcanie i sortowanie danych (część 2)

Blok 3: Praca z Flaskiem

Serwer WWW Flask i kontrola wersji Git
Ostateczny projekt
Rozwój API w Flasku
SQL AlchemyREST API FLASK i serializacja

Jednostka 4: SQL i bazy danych

Grupowanie danych
Wprowadzenie do baz danych
Łączenie stołów
PodzapytaniaAktualizacja, dodawanie i usuwanie danych
Tworzenie, modyfikowanie i usuwanie tabel
Zaawansowany końcowy projekt LEGO
Przegląd głównych programów

Sekcja II: Zaawansowany Python: OOP i Django

Część 5: OOP w Pythonie

Programowanie obiektowe w Pythonie
Pojęcia OOP: dziedziczenie, enkapsulacja, polimorfizm
Praca z klasami i obiektami
Praca z iteratorami i generatorami
Struktury danych w Pythonie
Programowanie funkcjonalne w Pythonie

Blok 6: Rozwój backendu w Pythonie i Django

Architektura i część serwerowa
Serwer WWW w Pythonie
JSON, XML, AJAX i praca z API
Programowanie asynchroniczne
Tworzenie projektu Django
Praca z ORMDjango REST i API
Autoryzacja i uwierzytelnianie, OAuth2.0

Jednostka 7: Systemy kontroli wersji

Systemy kontroli wersji. Wersjonowanie kodu, wspólne tworzenie, CSV
Git i GitHub. Git, Commit, Oddziały, łączenie oddziałów i rozwiązywanie konfliktów, GitHub, Praca zespołowa, Przegląd kodu
Cykl życia oprogramowania, CI/CD
Git, podstawowe pojęcia. Przedstawiamy GitLaba
Wprowadzenie do GitLaba CI
GitLab CI. Zmienne wewnętrzne, artefakty, reguły

Blok 8: Nowoczesne metodyki rozwoju

Metodyki zarządzania: Agile i Waterfall
Scrum
Narzędzia do zarządzania

Sekcja III: Specjalizacje (Web Development, DevOps, Data Science)

Specjalizacja – programista WWW

Jednostka 9: Zasady HTML

Struktura strony internetowej, podstawowy HTML
Podstawowy CSS, selektory i kaskada
Zaawansowany CSS, responsywność i kompatybilność z różnymi przeglądarkami
Podstawy języka, narzędzia programistyczne i debugujące

Część 10: Obiekty HTML i model DOM

Obiekty, tablice, funkcje
Model DOM i praca ze stroną
Obsługa zdarzeń
Interakcja z serwerem

Blok 11: Podstawy JavaScript

Wstęp. Zmienne i praca z liczbami. Stałe
Łańcuchy, wartości logiczne i operatory warunkowe. Konwersja typów i słabe porównania
Tablice i pętle. Obiekty
Funkcje/zakresy i zamknięcia
Obsługa zdarzeń i dane wejściowe użytkownika

Jednostka 12: Struktury i biblioteki JavaScript

Łączenie bibliotek
Wyrażenia regularne. Formatowanie. Praca z datami
Zadania mikro i makro. Pętla zdarzeń
Animacje i frameworki CSS
Struktury danych i algorytmy

Blok 13: JavaScript zaawansowany: Biblioteka React

Szybki start w React
Wydarzenia i stan
Praca z protokołem HTTP i cyklem życia
Kontenery i elementy prezentacyjne
Wpisywanie aplikacji React
Hooki, API kontekstowe
Programowanie funkcjonalne
Redux i asynchronia

Specjalizacja – DevOps

Blok 14: Podstawy DevOps dla programistów

Wprowadzenie do DevOpsu
Linux: wprowadzenie i podstawowe pojęcia dotyczące systemu operacyjnego.
Grzmotnąć. Podstawowe narzędzie skryptowe w systemie Linux
Cykl życia oprogramowania, CI/CD

Blok 15: Praca z Dockerem

Konteneryzacja. Przedstawiamy Dockera.
Aplikacje pakujące w Dockerze
Docker-Compose. Usługi i interakcje

Blok 16: Zarządzanie konfiguracją, Ansible

Ansible. Podstawowe pojęcia i polecenia
Ansible. Role i zmienne
Ansible. Rozwój roli

Blok 17: Zaawansowany: MLOps – DevOps w świecie uczenia maszynowego

Metodologie analizy big data i organizacji zespołu. CRISP-DM
Kultura gromadzenia i źródła danych / Podnoszenie jakości pracy z danymi

Część 18: Zaawansowane: Usługi w chmurze i Hadoop

Podstawy Hadoopa i MapReduce
Podstawy architektury przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych, rodzaje przetwarzania i skalowanie

Specjalizacja - Nauka o danych

Część 19: Podstawy nauki o danych

Kim jest analityk danych
Wprowadzenie do uczenia maszynowego
Regresja liniowa

Część 20: Algorytmy analizy danych

Klasyfikacja binarna
Walidacja. Dlaczego to jest ważne
Decydujące drzewa
Bootstrap, pakowanie i losowy las
Inżynieria funkcji, wybór funkcji
Wzmocnienie gradientowe
Testy A/B
Uczenie się bez nadzoru

Część 21: Systemy rekomendujące dla badaczy danych

Wprowadzenie do systemów rekomendujących
Metryki i wartości bazowe
Rozkład macierzy
Rekomendacje poprzez wyszukiwanie najbliższego sąsiada
Warsztaty: przewidywanie odejść klientów i prognoza sprzedaży
Warsztaty: scoring portfela kredytowego