Beruf: Python-Entwickler – Kurs 129.000 Rubel. von ProductStar, Schulung 10 Monate, Datum 27. November 2023.
Verschiedenes / / November 28, 2023
Python ist leicht zu erlernen und leicht zu verwenden
Python ist eine Sprache mit einer niedrigen Einstiegshürde und eignet sich hervorragend für Programmieranfänger: Die Codesyntax ist einfach und weist keine spezifischen Konstrukte auf
Die Nachfrage nach Python-Entwicklern übersteigt das Angebot
Python-Entwickler sind in vielen Bereichen der IT gefragt – Programmierung, Systemadministration und Datenanalyse. Basierend auf der Anzahl der Stellenangebote auf LinkedIn.com, einer der größten Plattformen für die Jobsuche, ist Python die zweitgefragteste Programmiersprache.
Python ist flexibel und vielseitig
Python ist eine Allzwecksprache und bietet daher ein sehr breites Anwendungsspektrum. Durch das Erlernen von Python können Sie einfache Anwendungen erstellen, neuronale Netze programmieren, Daten analysieren und vieles mehr.
Lassen Sie uns die Syntax verstehen, verschiedene Datentypen verwenden, mit Textinformationen arbeiten, Funktionen erstellen und verwenden
Wir nutzen die NumPy-Bibliothek, arbeiten mit Dateien unterschiedlicher Formate, schreiben automatische Skripte, arbeiten mit Datenbanken
Erfahren Sie, wie Sie Informationen in einer MySQL-Datenbank speichern und ändern. Lernen Sie, Abfragen zu schreiben und große Datenmengen zu verwalten
Lernen Sie, gemeinsam mit Ihrem Team mit einem verteilten Versionskontrollsystem zu arbeiten. Sie werden in der Lage sein, Änderungen innerhalb eines Projekts vorzunehmen oder rückgängig zu machen.
Abschnitt I: Python-Grundlagen und Arbeiten mit Flask
Block 1: Python-Grundlagen
Einführung in Python
Datentypen, Funktionen, Klassen, Fehler
Strings, Bedingungen, Schleifen
Listen und Wörterbücher in Python
Datenbanken und Statistiken
Multithreading
Einheit 2: SQL-Grundlagen
Einführung in SQL Block
Datenextraktion und -filterung (Teil 1)
Datenextraktion und -filterung (Teil 2)
Daten transformieren und sortieren (Teil 1)
Daten transformieren und sortieren (Teil 2)
Block 3: Arbeiten mit Flask
Flask-Webserver und Git-Versionskontrolle
Abschlussprojekt
API-Entwicklung in Flask
SQL AlchemyREST API FLASK und Serialisierung
Einheit 4: SQL und Datenbanken
Daten gruppieren
Einführung in Datenbanken
Tische zusammenfügen
UnterabfragenAktualisieren, Hinzufügen und Löschen von Daten
Tabellen erstellen, ändern und löschen
Fortgeschrittenes letztes LEGO-Projekt
Übersicht der Hauptprogramme
Abschnitt II: Fortgeschrittenes Python: OOP und Django
Einheit 5: OOP in Python
Objektorientierte Programmierung in Python
OOP-Konzepte: Vererbung, Kapselung, Polymorphismus
Arbeiten mit Klassen und Objekten
Arbeiten mit Iteratoren und Generatoren
Datenstrukturen in Python
Funktionale Programmierung in Python
Block 6: Backend-Entwicklung in Python und Django
Architektur- und Serverteil
Webserver in Python
JSON, XML, AJAX und Arbeiten mit API
Asynchrone Programmierung
Erstellen eines Django-Projekts
Arbeiten mit ORMDjango REST und API
Autorisierung und Authentifizierung, OAuth2.0
Einheit 7: Versionskontrollsysteme
Versionskontrollsysteme. Codeversionierung, kollaborative Entwicklung, CSV
Git & GitHub. Git, Commit, Branches, Branch-Zusammenführung und Konfliktlösung, GitHub, Teamwork, Codeüberprüfung
Software-Lebenszyklus, CI/CD
Git, Grundkonzepte. Wir stellen GitLab vor
Einführung in GitLab CI
GitLab CI. Interne Variablen, Artefakte, Regeln
Block 8: Moderne Entwicklungsmethoden
Managementmethoden: Agile und Wasserfall
Gedränge
Management-Tools
Abschnitt III: Spezialisierungen (Webentwicklung, DevOps, Data Science)
Spezialisierung - Webentwickler
Einheit 9: HTML-Prinzipien
Webseitenstruktur, grundlegendes HTML
Grundlegendes CSS, Selektoren und Kaskade
Erweitertes CSS, Reaktionsfähigkeit und browserübergreifende Kompatibilität
Sprachgrundlagen, Entwicklungs- und Debugging-Tools
Einheit 10: HTML-Objekte und das DOM-Modell
Objekte, Arrays, Funktionen
DOM-Modell und Arbeiten mit der Seite
Handhabung des Events
Interaktion mit dem Server
Block 11: JavaScript-Grundlagen
Einführung. Variablen und Arbeiten mit Zahlen. Konstanten
Zeichenfolgen, boolesche Werte und bedingte Operatoren. Typkonvertierung und schwache Vergleiche
Arrays und Schleifen. Objekte
Funktionen/Umfänge und Abschlüsse
Ereignisbehandlung und Benutzereingaben
Einheit 12: JavaScript-Strukturen und -Bibliotheken
Bibliotheken verbinden
Reguläre Ausdrücke. Formatierung. Arbeiten mit Daten
Mikro- und Makroaufgaben. Ereignisschleife
Animationen und CSS-Frameworks
Datenstrukturen und Algorithmen
Block 13: Javascript Advanced: React Library
Schneller Einstieg in React
Ereignisse und Status
Arbeiten mit HTTP und Lifecycle
Container und Präsentationskomponenten
React-Anwendungen eingeben
Hooks, Kontext-API
Funktionale Programmierung
Redux und Asynchronität
Spezialisierung - DevOps
Block 14: DevOps-Grundlagen für Programmierer
Einführung in DevOps
Linux: Einführung und grundlegende Betriebssystemkonzepte.
Bash. Grundlegendes Skripttool unter Linux
Software-Lebenszyklus, CI/CD
Block 15: Arbeiten mit Docker
Containerisierung. Wir stellen Docker vor.
Verpacken von Anwendungen in Docker
Docker-Compose. Dienste und Interaktionen
Block 16: Konfigurationsmanagement, Ansible
Ansible. Grundlegende Konzepte und Befehle
Ansible. Rollen und Variablen
Ansible. Rollenentwicklung
Block 17: Fortgeschritten: MLOps – DevOps in der Welt des maschinellen Lernens
Methoden zur Big-Data-Analyse und Teamorganisation. CRISP-DM
Kultur der Datenerhebung und -quellen / Verbesserung der Qualität der Arbeit mit Daten
Einheit 18: Fortgeschritten: Cloud Services und Hadoop
Grundlagen von Hadoop und MapReduce
Grundlagen der Big-Data-Speicher- und Verarbeitungsarchitektur, Verarbeitungsarten und Skalierung
Spezialisierung - Datenwissenschaft
Einheit 19: Grundlagen der Datenwissenschaft
Wer ist ein Datenwissenschaftler?
Einführung in maschinelles Lernen
Lineare Regression
Einheit 20: Data Science-Algorithmen
Binäre Klassifizierung
Validierung. Warum ist es wichtig?
Entscheidende Bäume
Bootstrap, Bagging und Random Forest
Feature-Engineering, Feature-Auswahl
Gradientenverstärkung
A/B-Tests
Unbeaufsichtigtes Lernen
Einheit 21: Empfehlungssysteme für Datenwissenschaftler
Einführung in Empfehlungssysteme
Metriken und Baselines
Matrixzerlegung
Empfehlungen über die Suche nach dem nächsten Nachbarn
Workshop: Vorhersage der Kundenabwanderung und Umsatzprognose
Workshop: Kreditportfolio-Scoring
IN
Basilikum
07.03.2023 G.
Basilikum
Ich bin auf Empfehlung eines Freundes zum Python-Kurs gekommen, er arbeitet in der IT und hat mich eingeladen, mir viel über Python erzählt. Ich bin geklettert, habe Kurse ausgewählt und Bewertungen verglichen. Ich habe mich aufgrund des Preises und der angebotenen Materialien für Productstar entschieden. Außerdem war die Jobgarantie faszinierend; viele Leute schrieben in Rezensionen darüber. Was soll ich sagen: Der Kurs ist sein Geld wert. Die Vorträge waren kurz, der Hauptteil...
MIT
Sergej
10.02.2023 G.
Sergej
Jetzt gehe ich Block 2 über Bibliotheken in Python durch. Ich hatte vor dem Kurs keine Programmiererfahrung, hatte noch nie online studiert und es gab Zweifel, ob dieses Format zu mir passen würde oder nicht. Jetzt bin ich mit der Ausbildung zufrieden, die Simulatoren und die Kommunikation mit dem Mentor helfen mir sehr, ich stelle oft Fragen zu meiner Arbeit. Für mich ist das ständige Feedback das Wichtigste im Kurs. Ich empfehle es Anfängern wie mir.
A
Alexander
21.02.2023 G.
Alexander
Ich nehme seit dem 3. Monat an der Ausbildung teil; vor dem Kurs hatte ich ein wenig Erfahrung im Selbststudium. Was mir am besten gefällt, ist das Format des Unterrichts in Form von Kurzvorlesungen. Es hilft sehr, nach der Arbeit eineinhalb Stunden zu lernen. Ich kommuniziere oft mit meinem Mentor und stelle manchmal sehr dumme Fragen. Ich habe für mich entschieden, dass ich darauf nicht verzichten kann, da ich neu auf dem Gebiet bin. Am Anfang war ich etwas verärgert darüber, dass viel Zeit für SQL aufgewendet wurde, aber jetzt...