Programista Pythona - kurs 35 000 rub. ze Slurm, szkolenie, data: 30.11.2023.
Miscellanea / / December 03, 2023
Program
276 godzin teorii
37 godzin ćwiczeń
2 lata dostępu do 14 tematów
Wykład wprowadzający
Pozwólcie, że przedstawimy Państwu prelegenta na przykładzie wykładu wprowadzającego do warsztatów.
Wstęp
Wprowadzenie do kursu
Dostęp do repozytorium kursów
Zanim zaczniesz
Cel: konfiguracja z Git, znajomość alternatyw i zrozumienie podstawowych pojęć
Teoria (0,8 akademicka. H):
Tworzenie konta i konfiguracja Githuba.
Konfigurowanie SSH.
Podstawowa wiedza na temat pamięci i procesora.
Opowieść o kompilatorach i interpreterach.
Praktyka (1 akademicka. H):
Utwórz nowe repozytorium.
Opisz jego cel w READ.ME.
Prześlij do Githuba.
Skonfiguruj ustawienia widoczności repozytorium.
Podstawy
Cel: W pełni skonfigurowana infrastruktura (zarządzanie zależnościami, kontrola wersji, środowiska wirtualne).
Teoria (0,7 akademicka. H):
Pierwsze programy z IDE lub z pliku.
IDE: Kod Visual Studio, korzyści i dostosowywanie, alternatywy.
PyCharm – pomysł.
PEP8.
standardy kodu lintera.
Praktyka (14 akademickich. H):
Pobierz projekt z Githuba.
Zrób VE poprzez PIPENV.
Zainstaluj zależności i uruchom.
Użyj Poetry zamiast PIPENV, użyj jej w IDE.
Automatyczne sprawdzanie przez linters.
Język programowania Python
Cel: nauczyć się pisać proste programy, rozwiązywać podstawowe problemy i poprawnie używać typów danych.
Teoria (1,6 akademicka. H):
Zmienne i typy wbudowane.
Struktury danych.
Ciągi i formatowanie.
Słowniki i zestawy.
Rozliczenia, lambda, filtr, mapa, kolekcje.
Praktyka (12 akademickich. H):
Modyfikuj przykłady.
Praca z bibliotekami: łącz się, korzystaj z funkcji.
Rekurencyjne przechodzenie słowników i przechodzenie grafów, złożone filtrowanie, komponenty zagnieżdżone.
Walidator nawiasów.
Testowanie
Cel: zrozumieć terminy, nauczyć się pisać testy jednostkowe i całkowicie pokryć swoje rozwiązania testami.
Teoria (0,6 akademicka. H):
Podstawy testowania: unittest, pytest, pokrycie.
Praktyka (14 akademickich. H):
Obejmij poprzednie zadania, które zostały uruchomione na Githubie, testami i sprawdź je poprzez Zasięg.
Skonfiguruj akcje Github dla testów i zasięgu.
Interakcja z systemem operacyjnym
Cel: zrozumienie standardowych zagadnień i ogólnych zasad pracy z siecią.
Teoria (1,5 akademicka. H):
Co to jest system operacyjny, proces i wątek, GIL, Linux\POSIX, system plików.
Praca z siecią w systemie operacyjnym.
Praktyka (14 akademickich. H):
Powtarzaj i modyfikuj przypadki użycia.
Praca z generatorem losowych ciągów do pliku.
Czytanie pliku, sortowanie linii, zapisywanie pliku.
Przyspieszenie generatora ciągów za pomocą przetwarzania wieloprocesowego.
Komputer stacjonarny – PyQt
Cel: zrozumieć standardowe zagadnienia, nauczyć się korzystać z dziedziczenia i napisać prosty program w Qt.
Teoria (3,4 akademicka. H):
Podstawy OOP: dziedziczenie, poliorfizm, MRO.
OOP w Pythonie.
Widżety PyQt.
Przegląd technologii QML: porównanie z JavaScriptem, omówienie MVC, rozdzielenie frontendu i backendu.
Praktyka (20 akademickich. H):
Powtarzaj i modyfikuj przypadki użycia.
Napisz prostą aplikację złożoną z 6-10 elementów.
Przepisz poprzedni przykład z widżetów do QML.
Pulpit PyGame
Cel: nauczyć się obsługi pygame i utrwalić dotychczasową wiedzę.
Teoria (0,7 akademicka. H):
Szukaj przykładów na Githubie.
Uruchomienie, demonstracja bez analizy kodu.
Praktyka (3 akademickie. H):
Rozwiń funkcjonalność tego co napisałeś.
Napisz menu z przyciskami i własnym kursorem.
Baza danych
Cel: zrozumieć, czym jest SQL, jakie są rodzaje pamięci i narzędzia.
Teoria (0,9 akademicka. H):
Podstawy SQL.
Rodzaje magazynów i baz danych.
Przegląd najpopularniejszych narzędzi.
Informacje ogólne ORM, CRUD.
Aktywny rekord a maper danych.
Praktyka (2 akademickie. H):
Zmodyfikuj kod z lekcji.
Połącz wyniki ćwiczeń z tego modułu i lekcji o pracy z siecią.
Pisanie bota
Cel: zrozumieć, jak działają boty i czym jest API.
Teoria (0,5 akademicka. H):
Co to jest API? Przeczytaj dokumentację.
Pobierz bibliotekę i wypróbuj prosty przykład.
Piszemy własnego, prostego bota, na wzór prośby z YouTube'a lub Wikipedii.
Praktyka (15 akademickich. H):
Połącz wynik poprzedniej praktyki z botem.
Napisz własnego bota z przyciskami w Telegramie.
Podstawy WWW
Cel: zrozumieć, jak pisane są strony internetowe i usługi internetowe, jakie protokoły i narzędzia do projektowania API są dostępne.
Teoria (0,8 akademicka. H):
Czym jest sieć i z czym się ją spożywa?
Miejsce Pythona w sieci, przegląd frameworków.
Jak projektować: ApiFirst, style projektowania, OpenAPI.
SOAP, RPC.
Praktyka (6 akademickich. H):
Praca nad ostatecznym projektem.
Django
Cel: nauczyć się pisać backend w Django.
Teoria (0,9 akademicka. H):
Podstawy Django: podłączenie bazy danych, konfiguracja Hello World.
Projektujemy API dla backendu.
Łączymy DRF.
Utwórz kontroler dla postów.
Praktyka (15 akademickich. H):
Napisz kontroler do komentarzy i testów dla kontrolerów.
Dodaj system dialogów (odpowiedzi) w komentarzach.
Dodaj autoryzację.
Dalszy rozwój
Kurs „Git dla początkujących” – tylko w taryfie „Przekwalifikowanie”.
Wymagana minimalna teoria (3 akademicka. h) i 67 zadań praktycznych (32 akademickich. H):
Filozofia rozwoju zespołu.
Popularne witryny hostingowe do tworzenia oprogramowania.
Podstawy Gita.
Praktyki wykorzystania Gita w zespołach.
Osobista konfiguracja Git dla wygodnej pracy.
Kurs „Podstawowa administracja serwerami Linux” – tylko w taryfie „Przekwalifikowanie”.
Wiedza i umiejętności niezbędne do nauki obsługi systemu operacyjnego Linux (7 akad. h teorii i 40 akademickich. godziny ćwiczeń):
Wstęp.
Jak połączyć się z serwerem przez SSH.
Podstawy pracy z systemem operacyjnym (uprawnienia, polecenia). Jak współpracować z serwerem. Jak kopiować pliki, foldery.
Analiza usług systemowych. Jak działa Linux.
Podstawy sieci.
Jak zainstalować niezbędne oprogramowanie na serwerze.
Jak ręcznie wdrożyć witrynę.
Wirtualizacja, maszyny wirtualne i ich funkcje.
Możliwe problemy z serwerem, ich diagnoza i rozwiązania.
Optymalizacja serwera.
Podstawy konteneryzacji Dockera.
Praca z Gitem.
Kurs „Doker: od zera do bohatera” – tylko w taryfie „Przekwalifikowanie”.
Maksymalna praktyczna wiedza o Dockerze. Od podstaw po uruchomienie aplikacji w Dockerze i pracę z obrazami na poziomie zaawansowanym (15 akademickich. H. teoria i 88 akademicki. H. praktyki):
Wprowadzenie do Dockera.
Podstawowe polecenia i abstrakcje Dockera. interfejs wiersza polecenia. Ogólny schemat działania Dockera.
Docker i przechowywanie danych.
Plik tworzenia Dockera.
Docker i CI/CD.
Sieć w Dockerze.
Docker pod maską.
Funkcje używania Dockera z różnymi językami programowania, w tym językami kompilowanymi.
Rejestrowanie i monitorowanie kontenerów Docker.
Zaawansowana praca z obrazami. Zakładanie własnego rejestru.
Bezpieczeństwo w Dockerze.
Analogi Dockera.
Orkiestracja Dockera. Kubernetes, Docker SWARM. Różnice, cechy, dlaczego jest to potrzebne.