Программа обучения Лена Питон

Мое расписание

Связаться с куратором

Программа обучения

Гарантии устройства в работе

Выпускной экзамен

Мои курсы

Мои домашние задания

Программа обучения

1 Этап: «Программирование на Python». Содержание: курс

Введение. Основы синтаксиса Python

Результат:

1. Напишете 20 простых программ на псевдокоде с использованием событий, условий, циклов и функций.

2. Освоите синтаксис Python

Практика:

1. Тренажёр по Python

Время прохождения : 1 месяц

2. Проект 1: Логическая игра «крестики-нолики»

3. 5 мини-проектов по написанию программ на Python

Содержание:

Настройка окружения

Как устроен WEB

Сетевые запросы. Python вместо браузера, параметры передачи в URL, заголовки запросов и ответов, обработка ошибок

Работа с Git. Система контроля версий. Основные операции. Ветки, представление о мёрдже, разрешение конфликтов . Командная работа

Работа с типами данных: строки, списки, кортежи, переменные, множества, булевы выражения, словари, коллекции.

Как работать с документацией на Python

Протокол HTTP. Что такое протокол, протокол HTTP, URL, кириллица в адресной строке, код страницы, HTTP-ответы, заголовки ответов, HTTP-запрос

Методы float и int. Операции с числами. Логические операции, операции сравнения. Ввод/вывод (I/O)

Циклы: for , while. Условия: if, else, elseif. Вложенные циклы.

Функции и рекурсия. Пространство имен

Результат:

Практика:

Содержание:

1. Освоите сложную концепцию языка — и напишете более 20 программ на Python, параллельно практикуясь в code review.

1. Проект 1: Игра «Морской бой»

2. Проект 2: Телеграмм-бот

3. Проект 3: 10 мини-проектов по написанию программ на Python.

Структуры данных

Время прохождения : 1 месяц

Классы и объекты. Объявление классов и объектов. Особенности работы

Работа со структурами данных: массивы, связанные списки, стеки, очереди, графы, хэширование.

ООП: наследование, инкапсуляция, полиморфизм, методы перегрузки и операторы

Импорт модулей. Итераторы и генераторы

Написание алгоритмов в Python: определение, сортировка, деревья. О-нотация

Функциональное программирование на Python

Задачи по Python: ветвление, циклы, декораторы

1 Этап: Программирование на Python

2 Этап: Машинное зрение и нейросети на Python

3 Этап: Работа с Django на Python

4 Этап: Тестирование написанного кода

Успешное завершение обучения

Обратная связь

Программа обучения

2 Этап: «Машинное зрение и нейросети на Python». Содержание курса:

Введение в нейросети.
Работа с библиотекой OpenCV

Результат:

1. Напишете 5 простых программ на псевдокоде с использованием нейросетей на базе OpenCV для распознаваний объектов и лиц

2. Освоите библиотеку и принцип работы OpenCV

Практика:

1. Напишите собственную логику распознавания номерных знаков и лиц и встроете ее в уже существующее мобильное приложение в качестве API

Время прохождения : 2 недели

Содержание:

Введение и установка библиотеки OpenCV

Работа с обученными моделями по поиску объектов, лиц, а также номерных знаков

Векторная обработка изображений и видео на базе библиотеки OpenCV

Работа с трансформацией изображений. Добавление фильтров и размытий

Работа с изменением размера изображения, а также улучшение качества изображений на основе моделей нейросетей и OpenCV

Работа с изображениями и видео. Отрисовка форм и линий на изображениях. Добавление слоев изображений.

Результат:

Практика:

Содержание:

1. Освоите сложные концепции языка — и обучитесь обучению нейросетей, а также нахождению разных объектов при помощи библиотеки OpenCV

1. Проект 1: Открытое API для определения лиц и номерных знаков

2. Проект 1: Создание алгоритмов по обучению нейросетей

3. Проект 3: Создание логики и модели нейросети по нахождению нестандартных объектов

Распознавание кастомных объектов и обучение нейросетей в OpenCV

Время прохождения : 2 недели

Принцип построение моделей нейросетей

Принцип работы OpenCV при распозновании объектов

Написание моделей для обучения нейросетей

Обработка полученного изображения и получение результатов после нахождение объектов в OpenCV

Оптимизация и ускорение работы алгоритмов обнаружения объектов

Импорт модулей. Итераторы и генераторы

Написание алгоритмов в Python: поиска, сортировки, деревья. О-нотация

1 Этап: Программирование на Python

2 Этап: Машинное зрение и нейросети на Python

3 Этап: Работа с Django на Python

4 Этап: Тестирование написанного кода

Успешное завершение обучения

Написание моделей и обучение нейросетей по нахождению собственных объектов

Программа обучения

3 Этап: «Работа с Django на Python». Содержание курса:

SQL и работа с базами данных

Практика:

1. Тренажёр по SQL

2. Создадите собственную базу данных

Практика:

Время прохождения : 1 месяц

Содержание:

Основы SQL. Близкое взаимодействие с базами данных. Написание SQL запросов.

Структура БД, написание запросов. Представление о SQL- и noSQL-базах данных. Системы управления БД

ORM

Работа с БД. Инициализация таблицы в SQL.

Транзакции. Проектирование БД

Результат:

Практика:

Содержание:

1. Запрограммируете серверную часть вашего приложения на Python и Django и подключите ваше приложение к базе данных

1. Проект 3: Веб-сервер на Python с подключением к данным через SQLAlchemy

2. Проект 4: Доска объявлений на Python и Django

Работа с Django на Python

Время прохождения : 1 месяц

Структурирование и оптимизация проекта в Python-разработке

Представление об архитектуре веб-приложения. Проектирование серверной части приложения

Работа с различными форматами и способами передачи данных. JSON, XML, AJAX

Введение в базы данных. SQLAlchemy

Веб-сервер на Python

Работа с API, протоколами и сетами из Python

Логирование. Дебаггинг, отлов ошибок

1 Этап: Программирование на Python

2 Этап: Машинное зрение и нейросети на Python

3 Этап: Работа с Django на Python

4 Этап: Тестирование написанного кода

Успешное завершение обучения

Структура проекта в Django. Основные настройки

3. Напишите множество запросов для SQL

Принципы функционирования динамического веба

Использование моделей в Django

Обработка запросов. Работа с ORM

Логика представления в Django (Views). Class Based Views

Обработка форм в Django (Forms)

Админка. Права доступа. Авторизация и аутентификация

Работа с API в Django. Django REST Framework

Создание REST API

Кэширование и сигналы в Django

Основы Docker. Docker-compose

Программа обучения

4 Этап: «Тестирование написанного кода». Содержание курса:

Тестирование написанного кода

Результат:

1. Покроете свое приложение Unit и интграционными тестами

Время прохождения : 1 месяц

Содержание:

Введение в тестирование

Дебаггинг кода

Написание Unit тестов

Тестирование через MOCK и STUB

Логирование. Конфигурация логирования

Результат:

Содержание:

1. Подключите несколько фреймворков к существующему проекту

Работа с библиотеками

Время прохождения : 2 недели

Библиотеки. Подключение стандартных библиотек. Подключение сторонних библиотек

Разбор наиболее популярных для работы библиотек

Виртуальные окружения

1 Этап: Программирование на Python

2 Этап: Машинное зрение и нейросети на Python

3 Этап: Работа с Django на Python

4 Этап: Тестирование написанного кода

Успешное завершение обучения

Программа обучения

После успешного завершения обучения:

1 Этап: Инженер по тестированию QA

2 Этап:Автоматизация тестирования

Успешное завершение обучения

Сертификат

Персональный сертификат о прохождении специализации. По запросу на английском языке.

Развитие карьеры и бизнеса:

У вас будет:

Консультации с ментором в течении обучения.

Подборки вакансий, инсайты рынка труда.

Проекты в ваше портфолио.

Реальный опыт на крауд-платформах.