Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML — Повтор

9 участников

О чём курс

Этот комплексный курс представляет собой глубокое погружение в Python — самый популярный и востребованный язык программирования в мире. Программа разработана таким образом, чтобы провести вас от основ синтаксиса до создания сложных веб-приложений, разработки игр и решения задач в области Data Science и Machine Learning. Курс идеально подходит как для начинающих программистов, которые только делают свои первые шаги в IT, так и для тех, кто хочет расширить свои компетенции в сторону анализа данных, веб-разработки или геймдева.

В процессе обучения вы освоите ключевые концепции Python: от переменных, списков и словарей до объектно-ориентированного программирования (ООП), работы с классами, декораторами и модулями. Особое внимание уделяется практическому применению знаний: вы научитесь работать с интерпретатором Python, использовать Visual Studio Code с Code Runner, а также освоите мощные внешние библиотеки, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn, используя Jupyter Notebook. Вы не просто будете смотреть лекции, а станете полноценным разработчиком, самостоятельно пишущим и запускающим код.

Курс построен на принципе «понимание прежде написания». Прежде чем приступить к практике, вы получите детальные объяснения того, зачем и почему используются те или иные конструкции, что позволяет избежать механического заучивания и сформировать глубокое понимание логики языка. Программа включает в себя более 45 часов видео-лекций, однако для полноценного освоения материала, включая выполнение всех практических заданий и самостоятельную работу, рекомендуется рассчитывать на 300 часов обучения. Это время позволит вам не только изучить теорию, но и закрепить навыки на реальных примерах, включая создание веб-сервисов на Django и разработку игр на Pygame.

Почему стоит выбрать этот курс? Во-первых, это максимально эффективная структура, исключающая лишнюю «воду» и фокусирующаяся на самых востребованных функциях, используемых в реальных проектах. Во-вторых, вы получите универсальный набор навыков: от обработки файлов и работы с базами данных SQLite до создания API и машинного обучения. Выпускники курса получают возможность выбирать профессию из широкого спектра вакансий или использовать Python для автоматизации собственных задач и создания уникальных приложений. Это ваш шанс освоить мощный инструмент, который открывает двери в самые перспективные направления современной IT-индустрии.

Программа обучения

Введение в Python Установка и настройка редактора Visual Studio Code Установка PyCharm Основные концепции в Python Встроенные функции в Python Форматирование кода и PEP8 Введение в функции Выражения и инструкции Переменные Типы и структуры данных Строки Целые и другие числа в Python Логический тип Магические методы Списки Словари Кортежи Наборы Диапазоны Функция zip Изменение объектов в Python Функции Аргументы функций Параметры функций по умолчанию Колбэк функции Как работать с функциями Операторы Логические операторы Распаковка словарей Инструкция del Соединение строк Лямбда функции Обработка ошибок Распаковка списков и кортежей Условные инструкции if Тернарный оператор Цикл for in Цикл while Сокращенный цикл for in Классы - Объекты и классы Классы - Магические методы в классах Классы - Примеры использования классов и ООП Классы - Ключевые принципы объектно-ориентированного программирования (ООП) Декораторы Модули JSON Работа с файлами Работа с zip архивами Работа с CSV файлами Работа с датами и временем Модули для работы с числами Работа с регулярными выражениями Отправка email Работа с базой данных SQLite Другие встроенные модули Виртуальные среды, PIP и Pipenv Django - Введение в веб фреймворк Django - Создание проекта Django - Создание приложения Django - База данных и миграции Django - Создание шаблонов Django - Роутинг между страницами Django - Создание сервиса API Django - Итоги по проекту Pygame - Создание игр Pygame - Добавление и перемещение объектов Pygame - Создание игры типа shooter Pygame - Логика в играх Pygame - Рефакторинг игры с использованием классов и ООП Data Science и Machine Learning Jupyter Notebook Jupyter Lab NumPy - Создание массивов Pandas - Работа с данными Matplotlib - Создание диаграмм Scikit-learn - Машинное обучение Модель Машинного Обучения для реальных данных Дополнение - краткий курс по python (опционально)

Складчина создана 23 июля 2026 г. · описание обновлено 24 июля 2026 г.

Теги курса

Инструменты

Выпуски серии 2

Все 2
Повтор Вы здесьМарт 2024 512 ₽

Другие материалы автора 12

BS Bogdan Stashchuk Все материалы
5 884 ₽