Nedocs.ru

Онлайн платформа для образования
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Учимся программировать на python

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

  • Планы обучения , 27 июля 2018 в 23:16
  • Наташа Маркова

Рассказываем, как действовать, если вы решили освоить Python 3 с нуля: что учить в первую очередь, где брать знания и что делать дальше?

Зачем учить Python?

Python имеет ряд преимуществ:

  • высокая популярность языка и использование в большом количестве проектов;
  • сравнительно простой, но в то же время строгий синтаксис;
  • множество доступных сред разработки, сервисов и фреймворков;
  • средства для работы с электронной почтой, протоколами Интернета, базами данных и другие инструменты в стандартной библиотеке языка;
  • востребованность Python-разработчиков на рынке труда.

Среди главных особенностей — динамическая типизация, проблемы с совместимостью версий, а также низкая скорость выполнения кода по сравнению с другими языками программирования. Если вы учите Python не первым языком, синтаксис может показаться вам непривычным.

Python для создания продуктов используют такие корпорации, как Google, Dropbox, Mozilla, Facebook, Yandex, Red Hat, Microsoft, Intel и другие.

Что учить?

Синтаксис

В первую очередь:

  • операции с целыми и вещественными числами;
  • типы данных;
  • переменные, ветвления, стандартный ввод/вывод;
  • логические операции, операции сравнения;
  • условия: if , else , elif ;
  • блоки, отступы;
  • строки и символы;
  • циклы while , for ;
  • операторы break , continue ;
  • установка и подключение модулей;
  • списки;
  • функции;
  • словари;
  • интерпретатор: установка, запуск скрипта;
  • файловый ввод/вывод.

Дополнительно

IDE и редакторы кода

Писать в IDLE или Python Shell удобно только простой код, но для проектов лучше найти интегрированную среду разработки (IDE) или редактор кода. IDE включает в себя редактор с подсветкой синтаксиса и автодополнением, инструменты сборки, выполнения и отладки и другие функции. В большинстве редакторов есть подсветка синтаксиса и форматирование, выполнение и отладка кода. Как правило, этот инструмент работает быстрее IDE, но имеет меньше функций. Среди самых популярных платформ — PyCharm, Wing IDE, Komodo и другие. Больше вариантов — в нашем обзоре.

С распределенной системой управления версиями (Git) нужно познакомиться в начале обучения. Среди основных навыков — создание и перемещение файлов в каталогах, инициализация Git-репозитория и создание коммитов, а также настройка репозиториев в GitHub.

Где учить?

Попробуйте каждый из инструментов. После пары первых уроков будет ясно, подходит он вам или нет.

Учебники

Простой и краткий русскоязычный учебник для изучения основ от Devpractice

Популярный учебник Марка Лутца с примерами, советами и задачами

Другие хорошие книги по Python — в нашей подборке.

Онлайн-курсы на русском языке

Онлайн-курсы на английском языке

О том, как еще учить Python — в нашей статье.

Все выучил, что дальше?

Когда вы научились составлять простые программы, надо постараться понять, в какую сторону вы хотите двигаться. Для этого начните решать задания:

  • тест на читабельность кода и тест на знание языка;
  • проект Эйлера на английском и русском учит составлять правильные алгоритмы;
  • игра с заданиями по уровням со встроенной средой программирования;
  • квест в котором нужно составить алгоритм, чтобы понять, как перейти к следующему шагу.

В следующей части мы расскажем, как учиться дальше.

Как учить Python: девять кратких практических советов

Python уже не один год уверенно занимает место среди самых популярных языков программирования. На нём можно писать любые программы, но сегодня основной сферой для него стал искусственный интеллект и всё, что с ним связано — data science, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети. Кроме того, Python популярен в веб-разработке. Среди новейших направлений Python является лидером в квантовых вычислениях и квантовом машинном обучении.

По сути, Python — это интерпретируемый язык высокого уровня, в котором возможно применять как объектно-ориентированный подход, так и функциональный. Этот язык достаточно лёгок для изучения, в отличие от C++, Хотя Python в какой-то мере является наследником C++, изучить его легче, чем «плюсы». В среднем, путь с нуля до джуниора занимает полгода год — в зависимости от того, изучали ли вы раньше какой-нибудь из C-подобных языков, а также от других фоновых знаний. Чтобы с самого начала ускорить ваше освоение «питона», мы подготовили ряд небольших советов.

  1. В начале обязательно изучите синтаксис Python и порешайте простые алгоритмические задачи. Здесь поможет сайт Pythontutor.ru. Без задач выученный синтаксис быстро вылетит из головы; они помогают закрепить теорию.
  2. Уже на этапе изучения основ языка (или даже до этого) задумайтесь о том, чем вы конкретно хотите заниматься с помощью Python. Лучше сразу определиться, выбираете вы искусственный интеллект или веб-разработку, так как рано или поздно нужно будет понять, какие библиотеки стоит изучить — для каждой сферы применения нужен свой набор библиотек.
  3. Обратите внимание на различные среды разработки. Универсальный IDE для любых задач в Python — это PyCharm. Дата-сайентисту также нужно уметь работать в Jupyter Notebook и, возможно, стоит изучить Spyder.
  4. Хорошо изучите простейшие структуры данных Python: списки, словари, множества. Это пригодится, когда нужно будет решить, как лучше обрабатывать данные в разных случаях.
  5. Не пренебрегайте функциями. В Python создавать их очень легко. Если одинаковые части кода повторяются больше двух раз, лучше написать функцию. Это поможет не только сократить код, но и улучшить его восприятие.
  6. Изучите продвинутые возможности Python: генераторы, декораторы, list comprehension, методы из библиотеки itertools и других библиотек. Это поможет вам впоследствии не изобретать велосипед.
  7. Если вы работаете с искусственным интеллектом, изучите основные библиотеки для этого направления — Numpy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Keras, TensorFlow, Pytorch.
  8. Если ваша цель — квантовые вычисления, изучите библиотеки Qiskit, Cirq и PennyLane.
  9. Чтобы быстро выйти на уровень профессионального кода, изучите объектно-ориентированное программирование. В Python применять его очень легко.

Если вы уже уверены в том, что хотите начать карьеру Python-разработчика, ждём вас на Python-факультете Geek University. А если ещё сомневаетесь, то посмотрите для вдохновения истории наших выпускников-питонистов:

Python уже не один год уверенно занимает место среди самых популярных языков программирования. На нём можно писать любые программы, но сегодня основной сферой для него стал искусственный интеллект и всё, что с ним связано — data science, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети. Кроме того, Python популярен в веб-разработке. Среди новейших направлений Python является лидером в квантовых вычислениях и квантовом машинном обучении.

По сути, Python — это интерпретируемый язык высокого уровня, в котором возможно применять как объектно-ориентированный подход, так и функциональный. Этот язык достаточно лёгок для изучения, в отличие от C++, Хотя Python в какой-то мере является наследником C++, изучить его легче, чем «плюсы». В среднем, путь с нуля до джуниора занимает полгода год — в зависимости от того, изучали ли вы раньше какой-нибудь из C-подобных языков, а также от других фоновых знаний. Чтобы с самого начала ускорить ваше освоение «питона», мы подготовили ряд небольших советов.

  1. В начале обязательно изучите синтаксис Python и порешайте простые алгоритмические задачи. Здесь поможет сайт Pythontutor.ru. Без задач выученный синтаксис быстро вылетит из головы; они помогают закрепить теорию.
  2. Уже на этапе изучения основ языка (или даже до этого) задумайтесь о том, чем вы конкретно хотите заниматься с помощью Python. Лучше сразу определиться, выбираете вы искусственный интеллект или веб-разработку, так как рано или поздно нужно будет понять, какие библиотеки стоит изучить — для каждой сферы применения нужен свой набор библиотек.
  3. Обратите внимание на различные среды разработки. Универсальный IDE для любых задач в Python — это PyCharm. Дата-сайентисту также нужно уметь работать в Jupyter Notebook и, возможно, стоит изучить Spyder.
  4. Хорошо изучите простейшие структуры данных Python: списки, словари, множества. Это пригодится, когда нужно будет решить, как лучше обрабатывать данные в разных случаях.
  5. Не пренебрегайте функциями. В Python создавать их очень легко. Если одинаковые части кода повторяются больше двух раз, лучше написать функцию. Это поможет не только сократить код, но и улучшить его восприятие.
  6. Изучите продвинутые возможности Python: генераторы, декораторы, list comprehension, методы из библиотеки itertools и других библиотек. Это поможет вам впоследствии не изобретать велосипед.
  7. Если вы работаете с искусственным интеллектом, изучите основные библиотеки для этого направления — Numpy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Keras, TensorFlow, Pytorch.
  8. Если ваша цель — квантовые вычисления, изучите библиотеки Qiskit, Cirq и PennyLane.
  9. Чтобы быстро выйти на уровень профессионального кода, изучите объектно-ориентированное программирование. В Python применять его очень легко.

Если вы уже уверены в том, что хотите начать карьеру Python-разработчика, ждём вас на Python-факультете Geek University. А если ещё сомневаетесь, то посмотрите для вдохновения истории наших выпускников-питонистов:

Начало изучения Python

Python – один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день. Он предоставляет всё необходимое для разработки и не обременяет программиста сложными конструкциями, синтаксисом и низкоуровневыми операциями.

Python не является чистым объектно-ориентированным языком, поэтому он позволяет программисту использовать особенности как функционального программирования, так и ООП, кроме того, с его помощью можно писать скрипты любого вида и сложности.

Зачем учить Python

Каждый язык программирования заточен под выполнение определенных видов задач. Python является языком программирования общего назначения, то есть на нем можно написать практически что-угодно. Можно — не значит эффективно, Python станет хорошим выбором не во всех сферах программирования.

В основном он используется в web-разработке, машинном обучении и анализе данных.

Это значит, что начинающий Python-программист может выбрать, какая специализация ему больше нравится. Каждая сфера предлагает высокие зарплаты, интересные и уникальные проекты.

Web-разработка

Python — не самый популярный язык для веб-разработки, однако он занимает немалую долю рынка и способен обеспечить вакансиями большое количество web-программистов.

Web-разработка на Python — это, в основном, создание серверной части сайтов и приложений с помощью фреймворков Django и Flask.

Машинное обучение

В сфере машинного обучения Python является самым популярным языком. Из названия сферы понятно, что основная задача программистов, научить компьютер “понимать” данные подобно человеку.

Типичные пример проекта в сфере машинного обучения — программа, способная распознавать и анализировать объекты на фотографии.

Анализ данных

В этой сфере Python также является один из самых популярных инструментов. Программисты разрабатывают программы, которые собирают и анализируют большое количество данных.

Простой пример проекта по анализу данных — это программа, собирающая информацию про сотрудников компании, и определяющая на её основе производительность их труда. Таким образом, руководство компании может достаточно быстро и легко анализировать состояние своей компании и быстро предпринимать необходимые меры по улучшению её эффективности.

С чего начать изучение

Каждый человек имеет разный уровень знаний. Кто-то уже успел что-то выучить в вузе, кто-то пришёл в Python из другого языка программирования, а кто-то совсем новичок и даже не знает, что такое переменная.

В любом случае начинающий программист должен изучить все основные конструкции языка. Не нужно сразу пользоваться каким-либо фреймворком, читать технические книги про алгоритмы, структуры данных и устройство компьютера.

Лучше начать с какого-либо курса, которые, обычно, дают только самую необходимую базу и не загружают мозг обучающегося огромным количеством технических терминов и информации. Для начала нужно изучить следующее:

На этом этапе практика заключается в написании небольших программ в несколько десятков строк кода.

Следующим шагов будет знакомство с функциями, которые позволяют писать более сложные программы с нормальной структурой. Начинающий программист должен разобрать:

  • Назначение функций.
  • Синтаксис функций.
  • Аргументы.
  • Возврат значений из функции.
  • Вложенные функции.
  • Рекурсию.

Функции позволяют писать более сложные и объемные программы (до нескольких сотен строк кода). Однако для дальнейшего развития программист должен разобраться с модулями и файлами:

  • Узнать, что такое модули и пакеты.
  • Научиться использовать несколько модулей в одном проекте.
  • Разобраться с областями видимости модулей.
  • Понять синтаксис работы с файлами (открытие, закрытие, ввод и вывод информации).

Последней базовой стадией будет изучение объектно-ориентированного программирования, которое включается в себя такие понятия, как:

  • Класс и его экземпляры.
  • Объекты.
  • Конструктор.
  • Методы и поля класса.
  • Инкапсуляция, наследование и полиморфизм.

Где брать информацию

Сайты

Сайты — хороший способ получить информацию, которая разбита на большое количество недлинных статей. Программисту достаточно найти нужную статью по нужной теме, в которой будет коротко и ясно дана теория, подкреплённая примерами кода.

Преимущество сайтов перед видео в том, что скорость получения информации зависит только от способностей обучающегося быстро читать и воспринимать информацию. По сравнению с книгами, информация более самодостаточна, то есть для понимания кода в статье не нужно читать несколько других статей.

Хороший пример сайта для обучения: “all-python.ru”. Здесь можно найти всю необходимую теорию с примерами, а также реализацию простых программ, таких как калькулятор и календарь.

Видео-уроки на YouTube

Видео-уроки отлично подойдут для тех, кто хорошо воспринимает информацию на слух. Они более наглядны, чем книги или статьи, хотя и ограничивают зрителя в скорости усвоения информации.

Курсы

Этот ресурс для обучения объединяет в себе видео-уроки, текстовую информацию и практику. Каждый курс имеет определённую программу, поэтому каждый следующий урок связан с предыдущим, что помогает лучше понять и запомнить информацию.

Курсы — отличная возможность выучить Python для новичков, однако они не станут самодостаточным источником информации, особенно при углублённом изучении.

Техническая литература

Технические книги — самый лучший способ изучить теорию. Информация в них обычно является самой достоверной и полной, однако обилие теории и терминов делает чтение книг довольно сложным занятием.

Кроме того, для полноты изучения, каждую тему из книги нужно подкреплять практикой, которой обычно не достаточно.

Практика — главная составляющая обучения

Мозг человека устроен так, что знания, которые не используются, стираются из памяти. Чтобы информация прочно закрепилась в памяти, её нужно понять, повторить несколько раз и, конечно, применить на практике.

Можно прочитать десятки книг по языку, однако без практики, вся полученная теория будет бесполезна.

На начальном этапе, когда программист не изучает специализированные фреймворки, а работает непосредственно с языком программирования, практика заключается в решении простых задач, обычно это математические задачи или задачи на проработку конкретных конструкций языка.

Когда программист доходит до высокого уровня владения языком и начинает разбираться в фреймворках, ему следует начинать писать близкие к реальным проекты, например: блокнот, программу для работы с изображениями, простой сайт и т.д.

Если проект не просто написан для изучения языка программирования и после этого забыт, а постоянно используется, такой проект будет большим плюсом при собеседовании на работу. Даже если им пользуетесь только вы для решения своих задач.

Пусть к совершенству: навыки, необходимые Python-разработчику

Программисту нужно запоминать огромное количество информации, в каждой сфере программирования используются уникальные инструменты, выучить их все невозможно. Однако существуют определенные базовые знания и навыки, которые актуальны не только по прошествии времени, но и для разных сфер программирования.

Алгоритмы

Сложно поверить, но программисты тратят большую часть времени не на написание кода, а на обдумывание структуры программы, организации её работы.

Каждый специалист должен уметь находит нужные алгоритмы, позволяющие сделать эффективную и оптимизированную программу.

На самом деле, подавляющее большинство алгоритмов и решений уже придумано, поэтому далеко не всегда имеет смысл придумывать что-то своё. Однако, важно правильно выбрать одно из множества придуманных решений. Например, на сегодняшний день придумано много алгоритмов сортировки массива, таких как сортировка пузырьком, слиянием, быстрая сортировка и так далее.

Каждый алгоритм имеет свои преимущества и недостатки, что-то используется чаще, что-то подойдет только в особых случаях. Программисты не придумывают новый алгоритм сортировки для каждого нового проекта, однако они должны выбрать тот, который наиболее подходит для его эффективной реализации.

Умение искать информацию

Python имеет большое интернет-сообщество. Когда возникает какая-то проблема, на 99% можно быть уверенным, что её решение есть в интернете. Оно может быть не идеальным, возможно, его придётся немного изменить для проекта, однако оно есть.

Интернет делает информацию доступной, программист может найти здесь всё необходимое, однако, доступность информации порождает проблему её избыточности. Запрос в поисковой системе не приведёт сразу к нужному решению, большинство информации будет бесполезной. Поэтому каждый Python-разработчик должен уметь находить в огромном объёме информации нужную.

Понимание работы OC

Любой проект так или иначе связан с операционной системой, потому что операционная система — архитектурный уровень компьютера, который связывает аппаратную часть с программной.

Программист на Python должен понимать, что такое процессы, потоки, память.

Понимание ООП

Объектно-ориентированное программирование — это парадигма, без которой невозможна поддержка крупных проектов. ООП используется везде, начиная от разработки игр, заканчивая написанием сайтов.

Python-разработчик должен понимать основные принципы ООП, уметь работать с синтаксисом классов и всем, что с ними связано. Кроме того, он должен обладать навыками, позволяющими строить эффективную структуру приложений.

Работа с командной строкой

Графический интерфейс операционной системы не может дать программисту все необходимые инструменты, что ограничивает его возможности.

Умение работать с командной строкой или терминалом будет полезным навыком, который к тому же часто проверяется на собеседованиях.

Понимание работы интернета

Это особенно актуально для web-разработчика на Python, однако, сейчас с интернетом связаны не только сайты, но и приложения. Поэтому программист должен понимать основные принципы работы глобальной сети, чтобы можно было взаимодействовать с кодом, который пишет команда программистов, занимающаяся разработкой backend составляющей приложения.

Системы контроля версий (git)

Любой проект должен быть связан с системой контроля версий. Это позволит сохранять состояния проекта и, при необходимости, откатывать проект на более ранней версии, например, если возник баг, который нельзя отследить.

Уроки Python

Уроки Python для начинающих | #1 — Программирование на Python

Видеоурок

Информация про Python

Питон входит в топ популярнейших языков программирования по нынешним оценкам рейтинга TIOBE . Именно с него многие программисты начинают карьеру в своих домах или университетах. Вам не составит особого труда самостоятельно разобраться в языке.

Программирование на нём приносит эстетическое удовольствие и неплохой доход. Даже у неопытного программиста здесь получается лаконичный и легко читаемый код. Питон – это красивый и очень мощный язык.

Из-за распространения языка, вокруг него ходит много легенд, мифов и тайн. Многие начинающие программисты просто не понимают, почему Python невероятно полезен в современном мире. По этой причине мы решили составить небольшой обзорный материал.

Где применяется Python?

Несколько основных функциональных достоинств Python:

  • Умеет работать с расширениями xml/html ;
  • Поддерживает управление http-запросами;
  • Обладает графическим интерфейсом;
  • Помогает создавать веб-скрипты;
  • Может работать с FTP;
  • Способен оперировать картинками, видео и звуковыми файлами;
  • Используется в разработке робототехники;
  • Отвечает за создание научных, вычислительных площадок и ещё много всего другого.

Можно сказать, что Python отлично подходит для выполнения большей части ежедневных задач программистов. Участвует как в создании обычных бекапов или чтении писем с почты, так и в разработке крупных игр. Питон практически не имеет ограничений по сферам использования, что позволяет использовать его в проектах колоссальных масштабов.

Python часто применяется китами мира IT – Google и Яндекс. Если добавить к этому простоту создания программ, несложно понять, почему Питон заслуживает место в списке лучших языков.

Чтобы начать работать на Python, прежде стоит пройти на официальный веб-ресурс для скачивания дистрибутива языка. На сайте есть масса полезной информации в отношении правил написания кода и расширяемости языка.

Сфера применения языка выходит далеко за пределы разработки обычных приложений. Он используется в разработке игр, веб-программировании и многом другом. Для работы в подобных направлениях нужно только подобрать, скачать и установить соответствующий фреймворк. Библиотеки помогут расширить функции языка в конкретном направлении. С библиотеками проще создавать проекты, так как не требуется создавать «велосипед».

Создание сайтов на Python

На сегодня популярнейшей библиотекой является Django — это фреймворк для веб-разработки сайтов, в котором есть функции для быстрого добавления действий на веб-ресурс. Google активно применяет язык в ряде собственных проектов, а всё по причине удобной работы и широкого функционала, применимого в любых направлениях программирования. Если метите на место в Гугл, изучение Python – неплохой шанс начать работать в компании.

План курса

В ходе курса вы изучите основы языка Python и научитесь писать консольные программы на нём. Далее вам потребуется изучить дополнительные библиотеки, которые будут расширять и дополнять язык. На нашем сайте вы можете изучить не только Python, но и дополнительные библиотеки. Множество курсов по языку Python представлен по этой ссылке .

Большой курс

Хотите изучить больше информации и далее устроиться на фриланс или разрабатывать проекты для себя? Проходите нашу онлайн программу « Профессия Python разработчик ».

Курс программирования на Python 3.7 для любого уровня c упором на практику

Онлайн | В Москве | В Санкт-Петербурге | В Пензе

Вы создадите Telegram-бота на первом же уроке. Познакомитесь с основами data science и веб-разработки. Напишете собственный проект. Опытные питонисты, имеющие опыт «боевой» разработки, всю дорогу будут проверять ваш код и давать рекомендации.

С 16 мая по 18 июля

Регистрация закроется 10 мая

Учитесь онлайн

Версия курса для тех, кто много работает, живет не в Москве или за рубежом.

  • Те же преподаватели и задачи, что и у оффлайн-группы
  • Индивидуальные созвоны с куратором в субботу. Telegram-чат в другие дни

Учитесь оффлайн

Приходите на занятия по субботам в центре Москвы, решайте задачи и смотрите видео из дома в остальные дни.

  • Учимся в Deworkacy Полянка — рядом 3 станции метро
  • Группа из 5-7 человек вашего уровня плюс куратор на месте. Telegram-чат в другие дни

Регистрация закрыта ввиду эпидемиологической ситуации

Приходите на занятия по субботам в Санкт-Петербурге, решайте задачи и смотрите видео из дома в остальные дни.

  • Занятия проходят в центре города, по адресу Большая Морская, д.3, БЦ Lidval
  • Группа из 5-7 человек вашего уровня плюс куратор на месте. Telegram-чат в другие дни

Регистрация закрыта ввиду эпидемиологической ситуации

Приходите на занятия по субботам в Пензе, решайте задачи и смотрите видео из дома в остальные дни.

  • Занятия проходят в офисе компании «Открытые решения» по адресу: улица Московская 29, офис 704
  • Группа из 5-7 человек вашего уровня плюс куратор на месте. Telegram-чат в другие дни

Регистрация закрыта ввиду эпидемиологической ситуации

Что дает этот курс

О курсе

Знание основ Python и навыки работы с Flask, SQLAlchemy, Jupiter Notebook, Mongo DB, HTML, JSON, API популярных сервисов, другими технологиями.

Много практики: от 80 часов с преподавателями и самостоятельно.

Видеоуроки, которые остаются у вас и после курса: свыше 30 часов.

Свой проект и портфолио на GitHub.

2 месяца поддержки после курса: чат, митапы.

Кому подойдет

Мы учли интересы всех: и новичков, и продолжающих.

В результате вы можете создавать:

  • Вы никогда не программировали или делали это только в школе.
  • Вы хотите автоматизировать свою работу в управлении проектами, тестировании, маркетинге, SEO, системном администрировании и т.д.
  • Вы уже учили основы Python до этого, но где-то «застряли».
  • Вы хотите сменить работу или попасть в ИТ.
  • Вы учите Python как второй язык программирования, ведь это лучший второй ЯП для любых задач.

Курс подстроится под вас. Поэтому мы собираем небольшие группы, а куратор следит за вашим прогрессом в течение всей недели. Если вы забуксуете, он объяснит тему дополнительно. А если будете опережать других, вам придумают задачек — скучно не будет!

Что вас ждет

Вы сразу получите результат и поймете, куда расти. И так каждую неделю.

Практика с первого дня:

от 80 часов с преподавателем и самостоятельно

30 часов видеоуроков

и презентации в еженедельных рассылках

Десятки интересных заданий:

создание сайтов, ботов, работа с
данными и т.д.

Куратор, группа 5-7 человек

и опытные преподаватели

Проверка задач: код-ревью

и рекомендации куратора

Свой проект

во второй половине курса

Живое общение и Telegram-чат

с преподавателями и однокурсниками

Поддержка в течение 2 месяцев

после окончания курса

Вы научитесь

Вы научитесь

Программировать, а не кодить.

Создавать чат-ботов

и сможете написать Telegram-бота, который информирует друзей о курсе акций и криптовалют

Работать с данными

и сможете написать первый data science проект: сервис, который будет анализировать успешность постов в VK по реакциям читателей

Делать сайты и веб-приложения

и сможете написать «клон» Avito: доску объявлений для одной товарной категории с собственной базой данных

Писать свои проекты

Если вам неинтересен типовой проект, после 3-го занятия можно предложить свою идею группе. Кто-то из однокурсников присоединится, чтобы взять на себя часть задач, а куратор поможет вам спланировать шаги на каждую неделю и подскажет, какие технологии и библиотеки вам пригодятся.

Каждую неделю вы будете добавлять функционал, а финальном занятии презентуете рабочую версию проекта.

После 3-го занятия вы можете предложить свою идею однокурсникам или присоединиться к чужому проекту.

Вот какие проекты делали студенты 10-го набора (май-июль 2018):

Проекты, созданные во время обучения

Агрегатор личных цифровых данных и система поиск по ним

Своя система управления проектами

Бот для изучения иностранного языка

Свой переводчик на десятки языков

Программа для совместного просмотра видео

Система учета расходов мобильной связи

После курса у вас останутся

Новые навыки, связи и полезные материалы.

Доступ ко всем видеолекциям и презентациям.

Сертификат о прохождении курса.

Чат со всеми преподавателями, кураторами и однокурсниками.

Портфолио выполненных проектов на GitHub.

Опыт работы с Flask, SQLAlchemy, Jupiter Notebook, Mongo DB, Pandas, Bootstrap (HTML/CSS), JSON, API популярных сервисов, другими технологиями.

Как проходит обучение

Программа и расписание

Как проходит курс

Вы будете много работать самостоятельно по вечерам и выходным, а преподаватели будут рядом, чтобы подсказать.

Онлайн- и оффлайн-группы занимаются по одной программе и получают одинаковое внимание преподавателей и кураторов.

Каждую субботу оффлайн-группа встречается с преподавателями, а онлайн — созванивается с ними. Затем в течение недели вы изучаете материалы и пишете код, укладываясь в дедлайны. Как только накопятся вопросы — пишете в общий чат или куратору.

Изучаем и подтягиваем основы Python

Каждую неделю вы на практике проходите блок базовых знаний: слушаете мини-лекций, пишете код по примерам, затем выполняете проекты и задачи по теме и выкладываете на проверку в вашем репозитории. Кураторы дают фидбек, как улучшить код.

Пишем свой проект

Вы продолжаете изучать материалы и выполнять задания, а параллельно начинаете дипломный проект: выбираете идею и напарника, каждую неделю добавляете функционал. Куратор помогает спланировать этапы разработки, подобрать технологии и решить сложности, которые возникают в процессе.

Финишная прямая

Вы доводите проект до рабочего прототипа, который можно показать коллегам и друзьям, и презентуете его перед аудиторией (онлайн-группа делает это по видеосвязи). Если вы презентуете свой проект — вы получаете сертификат об успешном окончании курса.

Расписание

Расписание

Используйте переключатели, чтобы посмотреть расписание для онлайн или офлайн курса.

Неделя 1 из 10

Суббота, 16 мая, 13:00 (МСК).

Установочный созвон с преподавателями. Знакомство с кураторами. Получаем материалы на темы:

  • Естественные и искусственные языки
  • Какие бывают переменные: типы данных
  • Выполняем одинаковые операции: функции
  • Меняем ход программы: ветвление и циклы

Дописываем бота, выполняем задания на закрепление материала, по видео проходим темы:

  • Управляем работой программы: условный оператор и циклы
  • Добавляем программе устойчивости: обработка исключений
  • Используем чужой код: модули и pip

Кураторы проверяют домашние задания.

Результат: написали cвой первый Telegram-бот и разобрались в основах Python

Неделя 2 из 10

Суббота, 23 мая, 11:30 (МСК).

  • Созвон и обсуждение задач с преподавателями
  • Индивидуальный созвон и код-ревью с куратором

Добавляем в бота функционал:

  • Работа с клавиатурой
  • Отправляем emoji
  • Отправка фото пользователю
  • Получаем от пользователя координаты и контактную информацию

Проходим по видео темы, выполняем домашнюю работу по темам лекций:

  • Работа с виртуальным окружением.
  • Дата и время
  • Работа с файлами
  • Формат csv и как с ним работать.
  • ООП: Инкапсуляция, Наследование, Полиморфизм

Проверка домашних заданий кураторами. Начало треков: «Веб-программирование», «Анализ Данных» и «Боты»

Неделя 3 из 10

Суббота, 30 мая, 11:30 (МСК).

  • Созвон и обсуждение задач с преподавателями
  • Индивидуальный созвон и код-ревью с куратором
  • Выбираем темы проектов и формируем команды

Проходим по видео темы, выполняем домашнюю работу по темам лекций.

  • Рефакторинг
  • Работа с зависимостями
  • Работа с документацией
  • Знакомство с Pandas
  • Pandas Series
  • DataFrames

Неделя 4 из 10

Суббота, 6 июня, 11:30 (МСК).

  • Созвон с преподавателями
  • Созвон проектной команды с куратором: анализируем задачи по проекту, ставим новые, разбираем непонятные вопросы

Дома делаем задачи по проекту, изучаем по видео и делаем задачи по трекам

  • Что такое реляционные базы данных
  • Работа с базой данных sqlite при помощи SQLAlchemy
  • Создаем модели базы данных и выводим новости
  • Распознавание изображений через сервис clarifai​
  • Работа с картинками пользователей
  • Чтение данных из Excel
  • Сводные таблицы в Pandas
  • Чтение данных с веб-страниц

Также мы разберем работу с Git, начиная от commit, заканчивая merge

Неделя 5 из 10

Суббота, 13 июня, 11:30 (МСК).

Читать еще:  Программирование на языке go
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector