Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Python Wszechstronność: od analizy danych do indeksowania stron internetowych
Python Struktury danych i operacje
- Liczby całkowite i zmiennoprzecinkowe
- Sznury i bajty
- Krotki i listy
- Słowniki i słowniki uporządkowane
- Zestawy i zamrożone zestawy
- Ramki danych (pandas)
- Konwersje
Programowanie obiektowe z Python
- Dziedziczenie
- Polimorfizm
- Klasy statyczne
- Funkcje statyczne
- Dekoratory
- Inne
Analiza danych za pomocą Pandas
- Czyszczenie danych
- Używanie wektoryzowanych danych w pandach
- Porządkowanie danych
- Sortowanie i filtrowanie danych
- Operacje zbiorcze
- Analiza szeregów czasowych
Data Visualization
- Wykresy za pomocą matplotlib
- Używanie matplotlib z poziomu pand
- Tworzenie diagramów jakości
- Wizualizacja danych w notatnikach Jupyter
- Inne biblioteki wizualizacji w Python
Wektoryzacja danych w Numpy
- Tworzenie tablic Numpy
- Wspólne operacje na macierzach
- Używanie ufuncs
- Widoki i nadawanie na tablicach Numpy
- Optymalizacja wydajności poprzez unikanie pętli
- Optymalizacja wydajności za pomocą cProfile
Przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą Python
- Budowanie i obsługa aplikacji rozproszonych za pomocą Pythona
- Przechowywanie danych: Praca z bazami danych SQL i NoSQL
- Przetwarzanie rozproszone z Hadoop i Spark
- Skalowanie aplikacji
Rozszerzanie Python (i vice versa) o inne języki
- C#
- Java
- C++
- Perl
- Inne
Python Programowanie wielowątkowe
- Moduły
- Synchronizacja
- Priorytetyzacja
Data Serialization
- Python serializacja obiektów za pomocą Pickle
Programowanie interfejsu użytkownika z Python
- Opcje frameworka do tworzenia GUI w Pythonie
- Tkinter
- Pyqt
Python dla skryptów konserwacyjnych
- Prawidłowe zgłaszanie i wychwytywanie wyjątków
- Organizowanie kodu w moduły i pakiety
- Zrozumienie tablic symboli i dostęp do nich w kodzie
- Wybór frameworka testowego i zastosowanie TDD w Python
Python dla sieci Web
- Pakiety do przetwarzania stron internetowych
- Web crawling
- Parsowanie HTML i XML
- Automatyczne wypełnianie formularzy internetowych
Podsumowanie i wnioski
Wymagania
- Doświadczenie w programowaniu od początkującego do średnio zaawansowanego.
- Znajomość matematyki i statystyki.
- Znajomość koncepcji baz danych.
Publiczność
- Deweloperzy
28 godzin
Opinie uczestników (7)
Plenty of examples - and the trainer willing to bend backwards to help us with topics we were weaker in.
Wei Lit Teoh - HP Singapore (Private) Ltd.
Szkolenie - Advanced Python - 4 Days
Lots of exercises
Fanny Stauffer - UCB Pharma S.A.
Szkolenie - Advanced Python - 4 Days
The trainer gave a clear and systematic teaching. He usually gave the reasoning and fundamental knowledge behind the commands. He also gave us time to do the exercises and practice.
Felicia Rezanda - HP Singapore (Private) Ltd.
Szkolenie - Advanced Python - 4 Days
The first 2 days were very informative. it gets messy when you get into frameworks because every projects has its own goals and requirements and sometimes the 'popular' framework isn't suitable.
Raphael Treccani-Chinelli - Nordic Semiconductor ASA
Szkolenie - Advanced Python - 4 Days
Very good overview about python on a lot of area of usage.
János Dóra - Robert Bosch Kft.
Szkolenie - Advanced Python
The prepared Jupiter Notebook examples were really good. Plenty of explanations for later, offline use, and we didn't have to spend half of the training copying the examples.
Csongor Miklos - Robert Bosch Kft.
Szkolenie - Advanced Python
I liked the most Jorge's attitude, and his experience in python. The greatest topic for me was the Machine Learning topic.