Python для лиц, принимающих решения и бизнес-лидеров
О чём курс
Michael Kennedy разбирает, как оценить Python для проекта и команды: какие задачи решает язык, какие инструменты есть в его экосистеме и когда стоит выбрать другую технологию.
Для кого
Курс рассчитан на тех, кто решает, использовать ли Python в своей организации или команде. Опыт разработки и знание Python не требуются. Разработчикам обзор экосистемы тоже может быть полезен.
Как устроена экосистема Python
Автор кратко прослеживает историю Python и сравнивает его популярность с другими распространёнными языками по данным нескольких источников. Он объясняет, что подразумевает под четырьмя сторонами Python, почему язык используют новички и профессионалы, и какие виды программ и сервисов на нём создают. В обзор входят примеры компаний и приложений, работающих на Python.
Кеннеди также разбирает роль открытого кода в компаниях и возможности поддержки таких решений. В курсе обсуждаются сторонние пакеты Python, а их количество автор оценивает более чем в 200 тысяч.
Примеры применения
Для веб-разработки автор показывает разные фреймворки и объясняет, как выбрать подходящий. Он демонстрирует создание веб-приложения с нуля: от работы с Flask до динамического HTML, данных и оформления страниц.
В части о работе с данными Кеннеди объясняет, почему Python используют специалисты по анализу данных. Пример в Jupyter и JupyterLab включает работу с RSS-лентой: извлечение ссылок, подсчёт доменов и график 25 наиболее частых. Ещё одна тема — тестирование программного и аппаратного обеспечения с помощью Python, включая примеры на pytest и непрерывную интеграцию.
Сравнение и выбор технологии
Кеннеди сопоставляет Python с C#, MATLAB и C++, а также показывает совместное использование Python и C++. Для оценки найма он приводит цифры и графики рынка вакансий, в том числе данные Indeed и Stack Overflow Careers. Отдельно автор разбирает случаи, в которых советует отказаться от Python, включая мобильные приложения и приложения, которые нужно поставлять пользователям.
Материалы и подача
Курс строится на визуальных презентациях и демонстрациях. К нему предусмотрены слайды и код; среди практических примеров — веб-приложение, исследование данных и тесты.
Программа обучения
- Краткая история Python и ключевые вехи развития
- Анализ популярности Python относительно других языков программирования
- Концепция четырех составляющих Python для оценки возможностей
- Причины популярности языка среди новичков и профессионалов
- Тенденции использования Open Source решений на предприятии
- Обзор типов приложений и сервисов, создаваемых на Python
- Примеры успешных компаний и приложений, использующих Python
- Обзор популярных веб-фреймворков Python
- Демонстрация создания функционального веб-приложения с нуля
- Роль Python в Data Science и науке
- Исследование данных с помощью Jupyter Notebook и JupyterLab
- Сценарии тестирования программного и аппаратного обеспечения
- Сравнительный анализ: Python vs C++, .NET, MATLAB
- Анализ рынка труда разработчиков Python (статистика и графики)
- Ограничения Python: когда не следует выбирать эту технологию
Другие материалы автора 5
MK Michael Kennedy Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Продажи приостановлены. Можно подписаться на уведомление о возобновлении продаж.