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.
2.Проект 2: 2D игра “Арканоид” + 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
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.
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.
Связь с куратором и преподавателем
Связь с куратором и преподавателем станет доступна с даты старта потока.
Понятно
Связь с куратором и преподавателем
Связь с куратором и преподавателем станет доступна с даты старта потока.
Понятно
Связь с куратором и преподавателем
Связь с куратором и преподавателем станет доступна с даты старта потока.