Программа обучения
Этап 1. Введение. Основы синтаксиса
Время прохождения: 2 месяца
Содержание:
Работа с Git. Система контроля версий.Основные команды: push, commit, pull, pull-request. Ветки, слияние.
Конструкции условий. Операторы if, else, elif. Логические операторы or, and, not. Тернарный оператор. Синтаксический сахар в условиях.
Циклы: for, while. Операторы break, continue. Функции range, enumerate, zip. Вложенные циклы.
Функции. Пространства имён: локальное, глобальное. Параметры: позиционные, именованные. Распаковка параметров. Оператор return - возврат значения. Рекурсия. Встроенные функции.
Типы данных. Числа, строки, коллекции, булевые значения.
Этап 1. Введение. Основы синтаксиса
Этап 2. Структуры данных. Парадигма ООП
Этап 3. Углубленное изучение Python
Этап 4. Специализированные инструменты
Результат:
1. Напишете 20 небольших программ с использованием полученных знаний.
2. Освоите синтаксис языка Python для написания простейших программ.
Практика:
1. Проект 1: Консольная игра “Крестики-нолики”.
2. Проект 2: Приложение с графическим интерфейсом “Калькулятор”.
+ 20 домашних заданий.
+ 20 домашних заданий.
Работа с модулями. Подключение модулей, операторы: import, from. Пакеты модулей. Пространство имён модулей, конфликты имён.
Обратная связь
Этап 2. Структуры данных. Парадигма ООП
Содержание:
Время прохождения: 1 месяц
Классы и объекты. Атрибуты и методы классов/объектов. Различие класса и объекта и их атрибутов.
Специальные методы. Методы создания объектов __init__, __new__. Методы арифметических и логических операций. Методы представлений: __str__, __repr__.
Принципы ООП: наследование, инкапсуляция, полиморфизм. Класс object. Функция super(), множественное наследование. Сокрытие атрибутов и методов, уровни доступа к ним. Наследование инкапсулированных свойств.
1. Получите навык создания собственных типов данных.
2. Приобретете опыт в проектировании приложений с большим содержанием кода.
Результат:
1. Проект 1: Консольное приложение “Система регистрации пользователей”.
Практика:
2. Проект 2: 2D игра “Арканоид”
+ 10 домашних заданий.
+ 10 домашних заданий.
Этап 3. Углубленное изучение Python
Содержание:
Время прохождения: 1 месяц
Исключения.Обработка исключений - конструкция try/except(finaly, else). Traceback, исключения в стеке вызовов. Создание пользовательских исключений.
Работа с файлами. Байты и кодировки. Открытие файлов, чтение/запись данных. Контекстный менеджер with. Директории операционной системы.
Функциональное программирование. Lambda-функция. Создание функций-генераторов, встроенные генераторы. Замыкание, декораторы. Итераторы.
Тестирование. Пакет unittest: классы TestCase, TestSuit; методы инициализации и финализации: SetUp, TearDown и др. Декораторы тестов. Логирование: уровни, конфигурация, ошибки.
Асинхронность. Асинхронное выполнение функций. Написание телеграм-бота: библиотека iogram: конфигурации, handlers, отправка сообщений, клавиатуры кнопок.
Библиотека для работы с базами данных. Встроенная библиотека SQLite3: создание БД, функции SQL-запросов, ORM модели. SQLAlchemy.
Мультипоточность. Потоки Thread, их назначение и работа. Проблема гонки потоков. Блокировка интерпретатора. Очереди в потоках. Многопроцессорность.
Работа с библиотеками. Виртуальные окружения: создание, зависимости. Сторонние библиотеки: где находить, установка, использование. Интроспекция.
Результат:
1. Приобретете навыки работы с файлами операционной системы.
3. Усвоите инструменты ускорения работы кода.
5. Напишете 4 проекта.
4. Приобретете опыт в работе с сторонними библиотеками и базами данных.
2. Расширите знания о функциях на практике.
Практика:
1. Проект 1: Приложение с графическим интерфейсом “Проводник файлов”
2. Мини-проект: “Имитация работы ресторана”
3. Мини-проект: "Создание картинок”
4. Проект 2: “Бот продажи настольных игр”
+ 30 домашних заданий
+ 30 домашних заданий
Этап 4. Специализированные инструменты
Содержание:
Время прохождения: 2 месяца
Нейронные сети и машинное зрение. Google Collab. Искусственный интеллект: история, концепции, направления. Машинное обучение: глубокое обучение, обучение с подкреплением.
Web-разработка. Django. Структура проекта Django. Маршрутизация и представления. Базовые инструменты front-end: HTML, CSS файлы. DTL - язык шаблонов Django. HTTP запросы и ответы. Формы отправки данных. Базы данных: ORM модели, QuerrySet запросы, Postgree. MVT паттерн. Админ-панель. Django REST Framework. Отладка проекта Django/Debug.
Web-разработка. FastAPI. Маршрутизация, валидация данных, crud-функции, шаблоны и HTML, формы отправки данных. Базы данных: SQLAlchemy в FastAPI, миграции/пакет alembic, категоризация функций.
1. Проект 1: “Магазин-товаров”
Практика:
2. Мини-проект: “Собственная модель ИИ”
30 домашних заданий.
30 домашних заданий.
После успешного завершения обучения:
Сертификат
Персональный сертификат о прохождении специализации. По запросу на английском языке.
Развитие карьеры и бизнеса:
У вас будет:
Консультации с ментором в течение обучения.
У вас будет:
Подборки вакансий, инсайты рынка труда.
У вас будет:
Проекты в ваше портфолио.
У вас будет:
Реальный опыт на крауд-платформах.
