План на курса
Въведение
- Python гъвкавост: от анализ на данни до обхождане на мрежата
Python Структури на данни и операции
- Цели числа и плаващи числа
- Низове и байтове
- Кортежи и списъци
- Речници и поръчани речници
- Комплекти и замразени комплекти
- Рамка с данни (панди)
- Преобразувания
Обектно-ориентирано програмиране с Python
- Наследство
- Полиморфизъм
- Статични класове
- Статични функции
- Декоратори
- други
Анализ на данни с Pandas
- Почистване на данни
- Използване на векторизирани данни в pandas
- Разправия с данни
- Сортиране и филтриране на данни
- Съвкупни операции
- Анализиране на времеви редове
Data Visualization
- Изчертаване на диаграми с matplotlib
- Използване на matplotlib от pandas
- Създаване на качествени диаграми
- Визуализиране на данни в преносими компютри Jupyter
- Други библиотеки за визуализация в Python
Векторизиране на данни в Numpy
- Създаване на масиви Numpy
- Често срещани операции върху матрици
- Използване на ufuncs
- Изгледи и излъчване на масиви Numpy
- Оптимизиране на производителността чрез избягване на цикли
- Оптимизиране на производителността с cProfile
Обработка на големи данни с Python
- Изграждане и поддръжка на разпределени приложения с Python
- Съхранение на данни: Работа с SQL и NoSQL бази данни
- Разпределена обработка с Hadoop и Spark
- Мащабиране на вашите приложения
Разширяване Python (и обратно) с други езици
- ° С#
- Java
- C++
- Perl
- други
Python Многопоточно програмиране
- Модули
- Синхронизиране
- Приоритизиране
Data Serialization
- Python сериализация на обект с Pickle
Програмиране на UI с Python
- Опции за рамка за изграждане на GUI в Python
- Tkinter
- Pyqt
Python за скриптове за поддръжка
- Правилно повдигане и прихващане на изключения
- Организиране на кода в модули и пакети
- Разбиране на таблици със символи и достъп до тях в код
- Избор на рамка за тестване и прилагане на TDD в Python
Python за мрежата
- Пакети за уеб обработка
- Обхождане на мрежата
- Разбор на HTML и XML
- Автоматично попълване на уеб формуляри
Обобщение и заключение
Изисквания
- Начинаещ до среден опит в програмирането.
- Познания по математика и статистика.
- Познаване на концепциите за бази данни.
Публика
- Разработчици
Oтзиви от потребители (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.
Course - Advanced Python - 4 Days
Много упражнения
Fanny Stauffer - UCB Pharma S.A.
Course - Advanced Python - 4 Days
Machine Translated
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.
Course - 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
Course - Advanced Python - 4 Days
Very good overview about python on a lot of area of usage.
János Dóra - Robert Bosch Kft.
Course - 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.
Course - Advanced Python
I liked the most Jorge's attitude, and his experience in python. The greatest topic for me was the Machine Learning topic.