Программирование на Python. Уровень 2. Алгоритмы, работа с данными

Программирование и IT
Анализ данных и искусственный интеллект

Python — универсальный скриптовый язык программирования, применяемый в анализе данных, машинном обучении, веб-разработке, а также в других сферах, включая разработку игр. Опытный специалист использует методы Python для разработки самостоятельных программ и сценариев. На курсе Вы научитесь составлять и оптимизировать алгоритмы поиска, организовывать хранение данных, работать с форматом JSON в среде программирования Python.

Ваши знания и навыки
по окончании курса

Записаться на курс

Ближайший старт групп

12 августа

Длительность курса

50 ак. часов

Форматы обучения

очно и онлайн в режиме реального времени

Расписание

Даты проведения
Время проведения курса
Дни недели
Формат обучения
Стоимость
12 авг
02 сен
18:45 - 21:55
пн ср пт
очно и онлайн в режиме реального времени
62 800 руб
Конкуренция на рынке труда?
Сейчас не хватает специалистов
4 000 компаний
сейчас ищут Python разработчика
120 000 рублей
средняя зарплата разработчика на Python

Курс подойдет

Программистам, IT специалистам, системным администраторам, аналитикам, студентам и научным сотрудникам

Чему вы научитесь

создавать собственные классы

оценивать сложность алгоритма

использовать важнейшие стандартные структуры данных

создавать собственные структуры данных на основе стандартных

Программа курса

9 тематических
модулей
50 академических
часов
40 аудиторных
часов
Классы и объекты
  • Введение в Объектно-ориентированное программирование (ООП).
  • Класс и экземпляр класса.
  • Данные экземпляра, методы экземпляра и свойства экземпляра.
  • Создание собственного класса.
  • Инкапсуляция.
  • Атрибуты класса.
  • Чтение и изменение атрибута.
  • Практикум: Разработка собственных классов. Определение нужных методов и свойств классов. Создание нескольких объектов.
Наследование
  • Роль наследования в ООП, понятие иерархии наследования.
  • Принцип утиной типизации.
  • Понятие базового класса и производного класса.
  • Функция isinstance и ее применение.
  • Создание производного класса.
  • Применение экземпляров базового и производного класса.
  • Практикум: Расширение готовых классов.
Абстрактные классы и полиморфизм
  • Полиморфизм. Принцип DRY и WET.
  • Понятие абстракции.
  • Знакомство с абстрактными классами Python.
  • Подмена методов в производном классе.
  • Полиморфные классы.
  • Контейнерные типы.
  • Библиотечные модули collections и collections.abc.
  • Применение контейнерных типов.
  • Практикум: Имплементация новых методов.
Алгоритмы сортировки и поиска в Python
  • Сложность алгоритмов, O(N) нотация. Типы сортировки.
  • Основные алгоритмы сортировки и поиска.
  • Этапы разработки алгоритма.
  • Разработка на Python оптимальных алгоритмов поиска.
  • Оптимизация алгоритма.
  • Практикум: Реализация на Python алгоритма решателя Судоку.
  • Решение 100 сложнейших Судоку.
Алгоритмы поиска на графах
  • Введение в теорию графов, основные алгоритмы на графах.
  • Теория графов. Представление графов в Python.
  • Поиск в ширину.
  • Поиск в глубину.
  • Лабораторная работа: Имплементация графа на Python.
  • Практикум: Нахождение кратчайшего пути проезда на примере графа станций московского метрополитена.
Записи и данных. Работа с данными SQLite
  • Разработка структуры данных.
  • Сохранение данных.
  • Список и запись. Записи и таблицы.
  • Чтение и запись Понятие об объектно-реляционном соответствии.
  • Хранение данных пользователей в СУБД Sqlite.
  • Использование СУБД Sqlite для хранения данных графа московского метрополитена.
  • Практикум: Хранение данных пользователей в СУБД Sqlite.
Хранение данных вне программы
  • Понятие о структуре данных.
  • Использование структуры для хранения данных.
  • Хранение данных вне Python.
  • Сохранение и восстановление данных.
  • Библиотечный модуль pickle и shelve.
  • Практикум Сохранение данных графа и использованием модуля pickle.
Работа с данными JSON в Python
  • Знакомство с форматом JSON. Работа с форматом JSON в Python.
  • Сериализация и десериализация файлов JSON в Python.
  • Хранение данных вне Python.
  • Сохранение данных в файл JSON.
  • Практикум: Составление графа московского метрополитена на основе файла JSON.
Итоговая аттестация
  • Итоговая аттестация.

Преподаватели курса

Преподавательский состав Центра дополнительного образования МГТУ им. Н.Э. Баумана состоит из профессионалов лучшего технического ВУЗа России с многолетним опытом работы в ведущих отраслевых компаниях. Многие из наших специалистов имеют ученые степени и звания.

Наши преподаватели искренне любят свое дело: структурированно и последовательно излагают материал, доступно объясняют верные решения сложных профессиональных задач и разбирают только реальный опыт крупнейших российских и зарубежных компаний. Так, после окончания обучения слушатели Центра дополнительного образования МГТУ им. Н.Э. Баумана могут сразу же применять свои знания и навыки на практике.

Резюме «Python-разработчик»

Знания и навыки

  • Умение работать в Git

  • Знание базовых библиотек Python

  • Преобразование данных из различных форматов (xml, json) к табличному виду с помощью Python

  • Поиск ошибок и аномалий в данных SQL, Python

  • Работа с внешними источниками данных

  • Проектирование структур и схем баз данных

Заработная плата от:
120 000 руб.
Желаемая должность:
Python-разработчик

Документы об окончании

Задать свой вопрос
+7 (495) 182-83-85
do@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00
+7 (495) 182-83-85
do@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00