Szczegółowy program szkolenia
Moduł A: Język Python, jego interpreter i środowiska IDE (4 godz.)
Programowanie w języku Python wymaga na początek zaznajomienia się z ideą języka, jego interpreterem, dokumentacją a następnie z różnymi środowiskami programistycznymi.
Język Python (2 godziny)
- Geneza
- Zastosowania
- Mocne i słabe strony języka
- Środowisko kompilacyjne, wersjonowanie
IDE (Zintegrowane Środowisko Programistyczne) dla Pythona (2 godz)
- Porównanie różnych IDE dla języka Python
- PyCharm a Microsoft Visual Studio 2019
- Instalacja i konfiguracja środowisk
- Strona www.python.org i jej zawartość
Moduł B: Wstęp do programowania (4 godz.)
Celem modułu jest zapoznanie Uczestników z idę programowania z podstawowymi pojęciami dotyczącymi ogólnie programowania: definicją, algorytmem, instrukcjami. Omówienie zagadnień związanych z typowaniem oraz zmiennymi.
- Co to są języki programowania?
- Algorytm – definicja oraz użycie
- Instrukcje programistyczne
- Przykłady programowania wybranych algorytmów. Jak algorytmy prezentują się w kodzie źródłowym?
- Co to są zmienne i typy danych?
- Analiza wybranych struktur języków programowania
Moduł C: Podstawy programowania w języku Python (36 godz.)
Celem modułu jest wprowadzenie uczestnika w świat programowania w języku Python. Zapoznanie ze składnią języka oraz podstawowymi strukturami. Wprowadzenie do programowania funkcyjnego, jak również obiektowego.
Typy danych w języku Python
Rodzaje typów wbudowanych (wewnętrznych) – opracje na danych oraz metody specyficzne dla typu
- Liczby
- Łańcuchy znaków (tekst)
- Logiczne typy danych (prawda, fałsz)
Struktury danych – ich charakterystyka i metody
- Listy
- Krotki
- Zbiory
- Słowniki
Instrukcje Sterujące (operacje I/O, przypisania, warunki i pętle)
- Podstawowe zasady tworzenie kodu w języku Python – znaczenie wcięć. Jak pisać w Pythonie?
- Dobre praktyki w pisaniu kodu – PEP8 – dokument definiujące reguły gramatyczne języka Python
- Idea instrukcji sterujących
- Przypisanie
- Operacje wejścia/wyjścia
- Instrukcje warunkowe (if)
- Instrukcje iteracyjne – pętle (while i for)
- Wielokrotne powtarzanie czynności – operacje na typach w strukturach danych.
Zasady programowania w jęyku Python
- Styl PEP8
- Interpolacja ciągów string
- Wdrożenie zasad programowania i konstruowania programów
- Używanie funkcji i obiektów
- Zasady użycia instrukcji
Programowanie kolekcji
- Kolekcje: listy, krotki, zbiory oraz słowniki
- Operacje na danych
- Stosowanie dedykowanych metod dla kolekcji
- Asocjacje key – value
- Zastosowania metody __missing__()
Zasady tworzenia dokumentacji w języku Python
- Komentarze
- Notatki dokuemntacyjne (__doc__)
- PyDoc
Pliki
- Pliki binarne i tekstowe
- Ścieżki i dostęp do plików
- Operacje na plikach
- Pliki CSV
- Funkcje
Podstawy funkcji
- Zasady tworzenia i nazewnictwa
- Wywoływanie funkcji
- Polimorfizm w funkcjach
- Parametry w funkcjach
Wybrane aspekty użycia funkcji
- Funkcje zagnieżdzone
- Zasięgi
- Argumenty funkcji
Zaawansowane zagadnienia dotyczące funkcji
- Fukcje rekurencyjne
- Funkcje Lambda
- Listy składane i generatory
Wstęp do tworzenie modułów
- Tworzenie modułów
- Używanie modułów
- Pakiety modułów
- Przestrzenie nazw
Wstęp do programowania obiektowego w języku Python
- Co to jest programowanie obiektowe?
- Definicja obiektu
- Paradygmaty programowania obiektowego
- Obiekty
- Czym jest klasa?
- Tworzenie klas – instancja, konstruktor, metody
- Dziedziczenie – wielodziedziczenie
- Przeciążanie operatorów – tworzenie różnych wariantów operatorów
- Klasy mieszane
- Klasy abstrakcyjne, interfejsy
Wyjątki, obsługa błędów
- Podstawy obsługi wyjątków – hierarchia
- Instrukcja try/except/else/finally
- Instrukcja raise
- Instrukcja assert
- Klasy wyjątków
Moduł D: Zaawansowane aspekty programowania w języku Python (48 godz.)
Zaawansowane aspekty typowania
- Typowanie dynamiczne
- Łańcuchy znaków
- Generalne kategorie typów
- Typy złożone
Programowanie funkcyjne
- Pisanie funkcji prostych i złożonych
- Paradygmaty programowania funkcyjnego
- Funkcje iteracyjne, funkcje: zip(), reverse(), enumerate()
- Funkcje wyższego rzędu, funkcje generatorowe
- Złożone funkcje rekurencyjne
- Redukcje
- Moduły: itertools, functools, biblioteka PyMonad
- Dekoratory
- Złożone funkcje Lambda
- Funkcyjne programowanie wielowątkowe
Programowanie obiektowe
- Klasy, Interfejsy i metody
- Paradygmaty programowania obiektowego
- Klasy abstrakcyjne
- Kontenery niestandardowe
- Przeciążanie operatorów
- Programowanie zorientowane obiektowo
- Tworzenie klas mieszanych
- Rozszerzanie typów wbudowanych
- Dziedziczenie diamentowe – zmiany w wersji 3.x Pythona
- Klasy w nowym stylu
- Metody statyczne i metody klasy
- Pułapki związane z klasami
Moduły
- Przestrzenie nazw modułów
- Pakiety modułów
- Ukrywanie danych w modułach
- Przechodnie przeładowywanie modułów
- Pułapki związane z modułami
Metaprogramowanie
- Metaklasy – model metaklasy
- Tworzenie i dekorowanie metaklas
- Algorytm dzedziczenie w Pythonie
- Atrybuty, Atrybuty getter i setter
- Refaktoryzacja atrybutów a @property
- Podklasy i klasy nadrzędne
- Zastoowanie metaklas
Współbierzność i równoległość
- Tworzenie wątków
- Programowanie równoległe
- Klasy współbierzne: Lock, Queue, ThreadPoolExecutor
- Asynchroniczność
- Pułapki wiazane z programowaniem współbierznym i asynchronicznym
Wydajność i optymalizacja
- Testowanie aplikcaji w języku Python
- Analiza błędów
- Profilowanie
- Zarządzanie pamięcią
- Testowanie wydajności
Zaawansowane aspekty programowania w języku Python
- Wzorce projektowe
- Systemy rozproszone
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Bazy danych
- Połączenie z bazą danych SQL
- Systemy ORM
- Interpreter sqlite Pythona, baza SQLITE3
- Peewee
- Bazy noSQL
Moduł E: Analiza danych z użyciem języka Python (36 godz.)
Biblioteka pandas
- Wstęp do pandas
- Tworzenie struktur: Series, DataFrame
- Podstawowe Funkcjonalności
- Operacje I/O
- Indeksowanie i selekcjonowanie danych
- Zaawansowane opracje na danch
- Przekształcenia, Tabele przestawne
Biblioteka Matplotlib
- Elementy zaawansowane
- Funkcje statystyczne
- Grupowanie
- Dane ziązane z osią czasową (timestamp)
- Stylowanie
- Skalowanie dużych zbiorów danych
- Zastosowania biblioteki pandas w machine learning
Biblioteka NumPy
- Podstawy pakietu
- Tablice: tworzenie i podstawowe operacje
- Tablice jedno i dwuwumiarowe
- Macierze, operacje na macierzach
- Generatory liczb pseudolosowych
- Praca z zależnościami matematycznymi
- Kreślenie wykresów za pomocą biblioteki Matplotlib
- Typy danych, I/O, indeksowanie
- Podklasa ndarrays
- Połączenie z językiem C
- Zastosowania biblioteki NumPy w machine learning
Moduł F: Programowanie aplikacji www z użyciem języka Python (40 godz)
Podstawy tworzenia aplikacji www
- Front-end i Back-end
- HTML5 i CSS3
- JavaScript
- Bootstrap
- Architektura aplikacji www
Platforma Flask
- Architektura platformy
- Projekt – struktura aplikacji
- Szablony
- Obsługa formularzy www I baz danych
Platforma Django
- Podstawy środowiska
- Praca z modułami
- Architektura MVC
- Modele
- Bezpieczeństwo
Moduł G: Wstęp do algorytmów sztucznej inteligencji – implementacja w języku Python (36 godz)
Pakiet Scikit - learn
- Co zawiera pakiet? Strona główna scikit-learn
- Instalacja
- Klasyfikacja
- Co to jest klasyfikacja?
- Uczenie klasyfikatora binarnego.
- Miary wydajności
- Rodzaje klasyfikacji: wieloklasowa, wieloetykietowa, wielowyjściowa
- Błędy
Uczenie modeli
- Regresja, rodzaje regresji
- Krzywe wielomianowe
- Maszyny wektorów nośnych
- Drzewa decyzyjne
- Zbiory uczące się
- Redukcja wymiarowości
- Clustering, analiza skupień
- Analiza obrazu
Deep Learning (uczenie głębokie) – zastosowania bibilioteki scikit-learn
Inne pakiety i narzędzia języka Python: TensorFlow, Keras, DEAP
Moduł H: Konsultacje z doradcą HR (4 godz.)
Konsultacje z doradcą HR (4 godz.)
- Statystyka rynku pracy w zawodzie programisty języka Python
- Główne zasady rekrutacji pracowników
- Zasady rekrutacji w Comarch SA
- Klucz do dobrego CV
- Przygotowanie profilu zawodowego na znanych portalach (Linkedin, Goldenline)
- Rozmowa rekrutacyjna
- Przygotowanie do rozmowy
- Zasady prowadzenia rozmowy
- Pytania od i do rekrutera
- Stres – geneza i antidotum
Pytania i odpowiedzi
Metoda realizacji szkolenia
Szkolenie jest realizowane różnymi metodami takimi jak: mikrowykład, ćwiczenia wspólne, ćwiczenia indywidualne, praca indywidualna, z głębokim naciskiem położonym na aspekt praktyczny programowania.
W trakcie szkolenia uczestnicy będą realizowali trzy projekty praktyczne:
Projekt realizowany w trakcie trwania modułu C.
- Celem projektu jest przygotowanie prostej aplikacji w języku Python z użyciem poznanych narzędzi i metod poznanych w trakcie realizacji modułu C
Projekt realizowany w trakcie trwania modułu D.
- Celem projektu jest przygotowanie aplikacji w języku Python z użyciem zaawansowanych narzędzi i metod poznanych w trakcie realizacji modułu D
Projekt realizowany w trakcie trwania modułu EFG.
- Celem projektu jest przygotowanie aplikacji w języku Python z użyciem zaawansowanych narzędzi analitycznych z oprawą www a także z użyciem algorytmów AI
Projekt końcowy
- Jest to projekt podsumowujący wiedzę nabytą w trakcie kursu. Projekt będzie obejmował różnorodne techniki programowania realizowane w trakcie trwania całego kursu. Wyjściem ma być albo konsola z użyciem złożonych elementów obliczeniowych, albo prosty interfejs www. Dodatkowo każdy z modelu ma się odwoływać do zdefiniowanego wcześniej źródła danych
POBIERZ PROGRAM W PDF
