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
  28 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Mărturii (7)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite