Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML
$99.99
Shop on Udemy

Description

Python - это самый простой язык программирования в мире. Но в то же время, Python является мощным инструментом, с помощью которого можно решать огромный спектр различных задач, начиная от обработки файлов, и заканчивая машинным обучением, обработкой данных, созданием игр и созданием веб приложений.Тем самым, выучив Python, вы можете выбирать профессию из большого спектра вакансий, либо же использовать Python для создания собственных приложений и решения собственных задач.Этот курс включает много практических задач, а также задачи для самостоятельного выполнения. Python - это объектно-ориентированный язык программирования. Python - это также язык с огромным количеством функций, но для того чтобы УМЕТЬ писать код на Python, нужно ПОНИМАТЬ ключевые концепции Python. И именно на этом я и сконцентрируюсь вместе с вами в этом курсе.Прежде чем писать код и запускать примеры, вы получите от меня объяснения и ответы на вопросы ЗАЧЕМ и ПОЧЕМУ, а уже только после этого КАК писать код.Я не буду тратить ваше время и потому я создал максимально эффективную структуру курса. Все примеры, которые я буду объяснять и запускать, написаны мною до курса, но вы будете самостоятельно писать и запускать код.Длительность всех видео-лекций в этом курсе более 42 часов, но рассчитывайте потратить около 300 часов для освоения всех тем курса, включая самостоятельное выполнение всех практических заданий.Темы, которые мы рассмотрим в этом курсе:Введение в курс PythonГде выполнять и писать код PythonУстановка PythonУстановка редактора кода VS CodeНачало работы в VS CodeИзменение настроек редактора VS CodeЗнакомство с интерпретатором PythonВыполнения кода в Visual Studio CodeСамое важное в PythonОсновные типы в PythonПрактика в интерактивном интерпретаторе PythonВстроенные функцииФункция dir и атрибуты объектовПрактика - Встроенные функции print и dirПрактика - Встроенная функция input и методы строкОтступы в PythonФорматирование кода Python и PEP8Комментарии в PythonВыраженияИнструкцииПеременныеОбъявление переменных и присвоение им значенийДинамическая типизацияТипы и структуры данныхПеременные и объектыВстроенная функция idПрактика - Встроенная функция id и объектыСтроки - strПрактика - СтрокиВстроенные функции и методы строкПрактика - Методы строкЦелые числа - intПрактика - Целые числаЧисла с десятичной точкой - floatКомплексные числа - complexЛогический тип - boolПрактика - Логический типКонвертация типовПрактика - Введение в магические методыМагические методыСписки - listМетоды списковРазные операции со спискамиКопирование списковПрактика - СпискиСловари - dictИзменение и удаление значений в словаряхИспользование переменных в словаряхДлина словаряНесуществующие ключи и метод getРезюме по словарямПрактика - словариПрактика - Копирование словаряПрактика - Конвертация других значений в словарьЗадача - СловариКортежи - tupleМетоды кортежейПрактика - КортежиНаборы - setПрактика - Проверка неупорядоченности наборовИзменяемые объекты в наборахПрактика - НаборыМетоды наборовПрактика - Методы наборовПрактика - Симметричная разница в наборахДиапазоны - rangeПрактика - ДиапазоныСравнение типов последовательностейВстроенная функция zipКонвертация zip в dictИзменение объектов в PythonПоведение изменяемых объектовКак избежать изменения копийПрактика - Создание поверхностных и полных копийФункцииСамая корткая функция и passПередача неизменяемых объектов в функциюПередача изменяемых объектов в функциюКак избежать изменения внешних объектов в функцииАргументы функцийОбъединение всех аргументов в кортеж в функцииАргументы с ключевыми словамиОбъединение именованых аргументов в словарьЗначения параметров функции по умолчаниюПрактика - Значения параметров по умолчаниюКолбэк функцииПрактика - Колбэк функцииПравила работы с функциямиДокументация функции docstringОбласти видимостиЖизненный цикл переменныхКлючевое слово global в функцияхПрактика - Глобальные и локальные переменныеОператорыОператоры и магические методыФункция dirБинарные и унарные операторыОператоры in, not inПриоритетность операторовЛожные значенияЛогические операторыОператоры короткого замыкания or и andПрактика - Логические операторыОператор распаковки словаряОбъединение словарейИнструкция delСоединение строкФорматирование строк с f-stringsПрактика - Соединение строк с помощью +Практика - f-stringsЛямбда функцииПрактика - Лямбда функцииОбработка ошибокПолучение информации об ошибкеРазные типы ошибок в разных блоках exceptБлоки else и finally в обработке ошибокОтсутствие типа ошибки и класс ExceptionСоздание ошибокРаспаковка списков и кортежейРаспаковка словаря в именованые аргументыРаспаковка списка в позиционные аргументыУсловные инструкцииИнструкция ifИнструкция if elseИнструкция if elifИспользование if в функцияхТернарный операторПрактика - Тернарный операторЦиклыЦикл for inПрактика - цикл for inИтерация по ключам с значениями в словареЦикл for in для наборовВстроенная функция filterЦикл whileИспользование continue в циклахСокращенный цикл for inПримеры с сокращенным циклом for inПрактика - сокращенный цикл for inГенераторы в сокращенном for inПрактика - генераторыОбъекты и классыПрактика - Создание экземпляров классаМагический метод классов init Практика - Объекты с собственными атрибутамиМетоды и экземпляры классовСтатические методы классовАтрибуты классаМагические методы в классахНаследование из других классовПрактика - Создание подклассовМодулиПрактика - МодулиЧто такое main и name Встроенные модулиСоздание пакетовJSONКонвертация JSON в словарьПрактика - JSONРабота с файламиМетоды класса PathПрактика - Работа с путями к файлам и директориямЧтение и запись файловПрактика - Запись и чтение файловПрактика - Удаление файловСоздание zip архиваПрактика - Распаковка zip архиваРабота с CSV файламиПрактика - Чтение из CSV файловМодуль datetimeПрактика - Форматирование датИспользование класса timedeltaМодуль timeМодуль randomМодуль secrets для генерации паролейМодуль mathРекурсивные функцииМодуль для регулярных выражений reСохранение паттерна в отдельном объектеПроверка email с помощью регулярного выраженияОтправка email с помощью модуля smtplibКомпоновка и отправка emailHTML шаблоны для отправки emailОтправка вложений в emailМодуль SQLite3 и создание базы данныхПрактика - Запись данных в таблицу SQLiteПрактика - Чтение данных из таблицы SQLiteМодуль arrayАргументы функции и модуль sysМодуль webbrowserМенеджер пакетов PIPВиртуальные среды и PipenvСоздание виртуальной средыФайлы Pipfile и Pipfile. lockИспользование пакетов в виртуальной средеИнсталяция дополнительных пакетов в виртуальной средеДерево пакетов и обновление пакетовОбзор проекта DjangoВведение в Django и паттерн MVCУстановка DjangoСоздание нового проекта DjangoЗапуск сервера DjangoВыбор виртуальной среды в VS CodeФайлы проекта DjangoОбзор настроек проекта DjangoНастройки WSGI и ASGIОстальные настройки проекта DjangoНастройки роутинга в проекте DjangoСоздание приложения DjangoРазница между проектом и приложениямиОбзор файлов приложенияСоздание функции видаПривязка функции вида к маршрутуДобавление маршрутов приложения к маршрутам проектаПроверка доступности приложения в веб интерфейсеПрименение миграций для базы данныхСоздание аккаунта администратораСоздание моделейИзменение списка установленных приложенийСоздание миграцийПрименение созданных миграцийИзменение моделейСоздание категории с помощью моделиСоздание курсов в категорииПодключение моделей в панели администратораДобавление магического метода str в моделиОтображение названий курсов на веб страницеСоздание HTML шаблонаИспользование данных из базы данных в шаблонеСвязь между слоями в приложениях DjangoПодключение библиотеки стилей BootstrapСоздание базового HTML шаблонаДобавление общего навигационного блокаДобавление маршрута для одного курсаСоздание функции вида для страницы курсаСоздание шаблона для страницы курсаПроверка страницы отдельного курсаОтображение страницы 404 если курса нет в базеНастройка роутинга между страницамиРоутинг с использованием имен маршрутовРоутинг с использований имен приложений и маршрутовПеренос шаблонов в общую папкуПодведение итогов по приложению ShopСоздание приложения apiСоздание моделей для приложения apiНастройка роутинга для приложения apiПроверка работы сервиса APIДобавление версии APIУстановка программы PostmanНастройка аутентификации и авторизации для APIСоздание API ключаУдаление курса через APIСоздание нового курса с помощью POSTИзменение данных перед отправкой клиентам через APIПодведение итогов по приложению apiРефакторинг приложения apiПеренос магазина на главную страницуИзменение панели администратораПодведение итогов по всему проекту DjangoВведение в PygameЗапуск игры и события в PygameИзменение цвета фона в игреДобавление прямоугольника в игреПеремещение прямоугольника кнопками на клавиатуреПеремещение прямоугольника только в рамках экранаПодведение итогов по игре с прямоугольникомДемонстрация игры типа shooterДобавление корабля на экранПеремещение корабля влево и вправоНепрерывное перемещение корабля при нажатой клавишеДобавление шарика на экранеПеремещение и скрытие шарикаОтображение инопланетянина в игреДобавление проигрыша в игреПопадание шарика в инопланетянинаУскорение движения инопланетянинаДобавления счетчика попаданийПодведение итогов по созданию игрыВведение в Data Science и Machine LearningУстановка и запуск Jupyter NotebookЗнакомство с Jupyter NotebookИспользование переменных в JupyterИмпорт из встроенных модулей в JupyterУстановка внешних модулей в JupyterИспользование внешних модулей в JupyterУстановка Jupyter LabЗнакомство с Jupyter LabДобавление оглавления и разметкаУправление файлами, консоль и терминал в Jupyter LabТекстовые файлы и подсказки в Jupyter LabОбзор AnacondaВведение в NumPyСоздание одномерных массивов в NumPyФорма, размерность и тип данных в NumPyДвухмерные массивы в NumPyОси в массивах NumPyСлияние массивов NumPyСоединение одномерных массивовЗаполнение массива нулями и единицамиМодуль random для массивов NumPyПсевдо случайные числаМетоды randint, uniform и choiceМетоды arange и reshapeМетод flatten для трансформации в одномерный массивОдномерные массивы в NumPy - Примеры 1, 2Одномерные массивы в NumPy - Примеры 3, 4Двухмерные массивы в NumPy - Пример 5Двухмерные массивы в NumPy - Пример 6Трехмерные массивы в NumPy - Пример 7Резюме секции по NumPyОбзор Pandas и создание DataFrameОбзор DataFrame в PandasМетод describe для DataFrame в PandasВыбор колонок по типу данныхОтсутствующие значения и метод isnaКонвертация строк в датыПодведение итогов по DataFrameSeries в PandasОперации с Series в PandasВыборка столбцов и рядов в DataFrame с помощью loc и ilocФильтрация в DataFrameФильтрация с помощью метода isinСортировка в DataFrameПодведение итогов по фильтрации и сортировке DataFramesДобавление и изменение данных в DataFrameСлияние DataFramesУдаление колонок и рядов в DataFrameПодведение итогов по слиянию и изменению DataFramesГенерация случайных данных для DataFrameСохранение DataFrame в CSV файлеСоздание DataFrame из CSV файлаСохранение DataFrame в Excel и JSON файлахАнализ и группирование данных, загруженных из CSV файлаОтображение диаграмм с помощью MatplotlibПодведение итогов по проекту с данными из CSV файлаПодведение итогов по пакету PandasВведение в Matplotlib и базовые диаграммыПримеры plot диаграмм - line, bar, area, pieПример гистограммыПример диаграммы boxplotПример диаграммы heatmapРезюме по примерам диаграммЗагрузка данных из CSV файла для визуализацииОтображение реальных данных на диаграммахДиаграммы для транспонированного DataFrameПодведение итогов по визуализации реальных данных из CSV файлаПодведение итогов по Matplotlib и SeabornВведение в Scikit-learn и обзор данных для создания моделиПланирование шагов по построению моделиЭтап очистки данных перед построением моделиПопытка создания моделиЭтап кодирования с помощью метода replaceЗамена значений на цифровые с помощью LabelEncoderСоздание модели после очистки и кодирования данныхПредсказание целевых значений с помощью моделиРазбиение данных на части для обучения и тестирования моделиОценка точности построенной моделиЭкспорт модели в. dot файл для визуализации процесса принятия решенийОтображение диаграмм на основании данных для моделиПодведение итогов по созданию моделиЗагрузка большого реального набора данных для построения моделиЗагрузка данных из большого CSV файла и базовый анализОчистка данных после загрузкиОтображение диаграмм на этапе анализа данныхКодирование данных перед созданием моделиОтображение дополнительных диаграммФильтрация данных на этапе анализаСоздание модели с помощью DecisionTreeClassifierОценка точности модели, построенной с помощью DecisionTreeClassifierСоздание моделей с помощью RandomForestClassifier, KNeighborsClassifier и LogisticRegressionИтоги по построению моделей и планы для изменения данныхПостроение модели без отзывов пассажировТестирование модели на основании вручную созданных данныхПодведение итогов по модели без отзывов пассажировСохранение модели в файле и загрузка из файлаПодведение итогов по примеру с пассажирамиСписок задач для самостоятельного выполненияЗАДАЧА - Запись и чтение файловЗАДАЧА - JSONЗАДАЧА - Классы и экземплярыЗАДАЧА - НаборыЗАДАЧА - Обработка ошибокЗАДАЧА - ОператорыЗАДАЧА - Проверка пароляЗАДАЧА - СловариЗАДАЧА - Условные инструкцииЗАДАЧА - ФункцииЗАДАЧА - Цикл whileЗАДАЧИ - Именованые аргументы функцийЗАДАЧИ - Сокращенный цикл for inЗАДАЧИ - СпискиЗАДАЧИ - Тернарный операторЗАДАЧИ - Цикл for inЗАДАЧИ - Сокращенный цикл for inЗАДАЧА - Классы и экземплярыЗАДАЧА - JSONЗАДАЧА - Запись и чтение файловЗАДАЧА - Проверка пароляПосле прохождения этого курса вы смело сможете сказать, что ЗНАЕТЕ Python и УМЕЕТЕ пользоваться самыми востребованными функциями Python.

logo

Udemy