Schița de curs
Introducere
- Python versatilitate: de la analiza de date până la căutarea pe web
Python Structuri de date și operații
- Integri și flotanți
- Strings și bytes
- Tupluri și liste
- Dicționare și dicționare ordonate
- Seturi și seturi înghețate
- Frame de date (pandas)
- Conversii
Programarea orientată pe obiecte cu Python
- Eredită
- Polimorfism
- Clasi statice
- Funcții statice
- Decoratori
- Alte
Analiza datelor cu Pandas
- Curățarea datelor
- Utilizarea datelor vectorizate în pandas
- Date de manipulare a datelor
- Sortarea și filtrarea datelor
- Operații de agregare
- Analiza seriilor de timp
Data Visualization
- Plotting diagrame cu matplotlib
- Utilizarea matplotlib din cadrul pandas
- Crearea de diagrame de calitate
- Vizualizarea datelor în caietele Jupyter
- Alte biblioteci de vizualizare în Python .
Vectorizarea datelor în Numpy
- Crearea de matrici Numpy
- Operații comune asupra matricelor
- Utilizarea ufuncțiunilor
- Vizualizări și difuzare pe matrici Numpy
- Optimizarea performanței prin evitarea buclelor
- Optimizarea performanței cu ajutorul cProfile
Prelucrarea Big Data cu Python
- Construirea și susținerea aplicațiilor distribuite cu Python
- Stocarea datelor: Lucrul cu baze de date SQL și NoSQL .
- Procesare distribuită cu Hadoop și Spark
- Scalarea aplicațiilor dumneavoastră .
Extinderea Python (și viceversa) cu alte limbaje
- C#
- Java
- C++
- Perl
- Alții
Python Programare multi-funcțională
- Moduli
- Sincronizare
- Prioritizarea
Data Serialization
- Python serializarea obiectelor cu Pickle
Programare UI cu Python
- Opțiuni de cadru pentru construirea de interfețe grafice în Python
- Tkinter
- Pyqt
Python pentru scripting de întreținere
- Ridicarea și prinderea corectă a excepțiilor
- Organizarea codului în module și pachete
- Înțelegerea tabelelor de simboluri și accesarea lor în cod
- Scoaterea unui cadru de testare și aplicarea TDD în Python .
Python pentru Web
- Pachete pentru procesare web
- Căutarea web
- Pariția HTML și XML .
- Completarea automată a formularelor web
Rezumat și concluzii
Cerințe
- Experiență de programare de la începător la intermediar.
- Cunoștințe de matematică și statistică. .
- Cunoștințe de concepte de baze de date. .
Audiență
- Dezvoltatorii
Mărturii (7)
Plenty of examples - and the trainer willing to bend backwards to help us with topics we were weaker in.
Wei Lit Teoh - HP Singapore (Private) Ltd.
Curs - Advanced Python - 4 Days
O mulțime de exerciții
Fanny Stauffer - UCB Pharma S.A.
Curs - Advanced Python - 4 Days
Tradus de catre o masina
The trainer gave a clear and systematic teaching. He usually gave the reasoning and fundamental knowledge behind the commands. He also gave us time to do the exercises and practice.
Felicia Rezanda - HP Singapore (Private) Ltd.
Curs - Advanced Python - 4 Days
The first 2 days were very informative. it gets messy when you get into frameworks because every projects has its own goals and requirements and sometimes the 'popular' framework isn't suitable.
Raphael Treccani-Chinelli - Nordic Semiconductor ASA
Curs - Advanced Python - 4 Days
Very good overview about python on a lot of area of usage.
János Dóra - Robert Bosch Kft.
Curs - Advanced Python
The prepared Jupiter Notebook examples were really good. Plenty of explanations for later, offline use, and we didn't have to spend half of the training copying the examples.
Csongor Miklos - Robert Bosch Kft.
Curs - Advanced Python
I liked the most Jorge's attitude, and his experience in python. The greatest topic for me was the Machine Learning topic.