Программирование на на Python. ООП, введение в машинное обучение
Ваша корзина пуста
Сумма: 0 руб.

Курс Программирование на на Python. ООП, введение в машинное обучение

О курсе

Программирование на на Python. ООП, введение в машинное обучение

Что такое ООП?

Объектно-ориентированная ппрограммирование(ООП) - это методология программирования, основанная на представлении программы в виде совокупности объектов, каждый из которых является экземпляром определённого класса, а классы образуют иерархию наследования (Википедия)

В основе ООП лежит простая и элегантная идея, в соответствии с которой главное в программе - это данные. Именно они определяют, какие методы будут использоваться для их обработки. Т. е. данные первичны, код для обработки этих данных - вторичен.

ООП опирается на основные принципы:

• Данные структурируются в виде объектов, каждый из которых имеет определенный тип, то есть принадлежит к какому-либо классу.

• Классы – результат формализации решаемой задачи, выделения главных ее аспектов.

• Внутри объекта инкапсулируется логика работы с относящейся к нему информацией.

• Объекты в программе взаимодействуют друг с другом, обмениваются запросами и ответами.

• При этом объекты одного типа сходным образом отвечают на одни и те же запросы.

• Объекты могут организовываться в более сложные структуры, например, включать другие объекты или наследовать от одного или нескольких объектов.

Язык Python – типичный представитель ООП-семейства, обладающий элегантной и мощной объектной моделью. 

Цель курса

Изучить более продвинутые инструменты, библиотеки и возможности языка Python

 

Аудитория

• программисты
• аналитики

 

Предварительная подготовка:

Знания в рамках курса Программирование на языке Python. Уровень 1. Базовый курс

 

После окончания курса выпускники будут уметь

• решать определенные задачи при помощи стандартных средств языка Python
• выполнять простую обработка текста без регулярных выражений
• создавать собственные классы;
• оценивать сложность алгоритма;
• работать с многомерными массивами данных
• использовать важнейшие стандартные структуры данных;
• использовать модуль Matplotlib для визуализации данных
• создавать собственные структуры данных на основе стандартных.

Расписание и цены
Этот курс набирает желающих участников. Отправьте заявку на участие, а когда наберётся достаточное количество, мы с вами свяжемся.
Заказать обучение
Программа курса

Модуль 1  Реализация ООП на Python. 

1.1. Атрибуты и методы. 

1.2. Инкапсуляция.

1.3. Создание классов.


2. Модуль 2 Особенности ООП на Python

2.1. Полиморфизм. 

2.2. Определение  операторов.

2.3. Наследование.

2.4. Проектирование и разработка классов.


3. Модуль 3 Модуль NumPy: работа с многомерными массивами и линейная алгебра.  Модуль Matplotlib: визуализация данных.

3.1. Модуль NumPy: многомерные массивы. Типы элементов. Создание массивов. Сохранение/загрузка массивов

3.2. Модуль NumPy: Важные функции для работы с массивами. Линейная алгебра

3.3. Модуль Matplotlib: Виды графиков: plot, scatter, bar, hist, contour, и др.

3.4. Модуль Matplotlib: Цветовые карты, работа с изображениями как с массивами данных


4. Модуль 4 Модуль Pandas: работа с таблицами, загрузка и анализ данных.

4.1. Модуль Pandas: Работа с элементами Series и DataFrame.

4.2. Модуль Pandas: Загрузка из CSV, XLS, HDF5

4.3. Модуль Pandas: Доступ к данным. Статистические методы

4.4. Модуль Pandas: Группировка, агрегирование и сводные таблицы


5. Модуль 5 Анализ временных рядов.  Методы сбора внешних данных.  Введение в веб программирование.

5.1. Анализ временных рядов: Базовые диаграммы, диаграмма размаха для анализа сезонности

5.2. Методы сбора внешних данных: API, протокол HTTP, модули Requests и Beautiful Soup

5.3. Введение в веб программирование: 

5.3.1. Работа с текстовыми и табличными данными: форматы JSON, csv

5.3.2. Основы SQL 

5.3.3. Модуль SQLite

5.3.4. PostgreSQL

5.3.5. Сетевые запросы c помощью curl

5.3.6. Введение во Flask