Курс Python для начинающих в авторизованном центре обучения ФОРС.

Главная

Курсы

Python

Python для начинающих

F.PY1

Python для начинающих

Программа обучения представляет собой курс, охватывающий основы синтаксиса Python и основные алгоритмические конструкции.
Этот курс предназначен для новичков, желающих овладеть основами программирования на Python и освоить инструменты для работы с данными.

Предварительная подготовка:

Базовое представление о программировании.

Понимание структур данных.

36 000₽

Длительность

3 дня (24ч в неделю)

Доступ к курсу

Навсегда в личном кабинете

Документы

Удостоверение о повышении квалификации

Количество слушателей

Укажите чтобы рассчитать скидку

Не подходит расписание? Выберите дату и форму обучения удобную для вас!

Выбрать свою дату

Для корпоративных клиентов

Кому подойдет этот курс

Разработчики

Программисты

Администраторы

Архитекторы

Получаемые знания:

• Основы синтаксиса Python и его применение для написания программ
• Понимание структур данных и их использование для организации информации
• Навыки работы с строковыми значениями и манипуляции с ними
• Умение работать с датами и временем в Python
• Основы работы с функциями и их применение в программировании
• Знакомство с библиотекой Pandas и методами работы с данными
• Навыки группировки данных, объединения таблиц и визуализации данных
• Умение чистить данные и применять методы Feature Engineering
• Навыки работы с файлами различных форматов в Python

Основы синтаксиса Python. Основные алгоритмические конструкции

· Введение в Python: история, преимущества языка, установка интерпретатора

· Основы синтаксиса Python: переменные, типы данных, операторы

· Условные конструкции: if, else, elif

· Циклы: for и while

· Функции: определение, параметры, возвращаемые значения

· Списки и кортежи: создание, индексация, срезы

· Словари и множества: особенности, применение

· Работа с файлами: чтение и запись данных

· Основные алгоритмические конструкции: рекурсия, сортировка, поискОсновы синтаксиса Python

· Основные алгоритмические конструкции

Эти темы помогут слушателям понять различные типы структур данных, их особенности и способы применения в программировании на Python. Знание структур данных является важным компонентом для эффективной работы с информацией и оптимизации алгоритмов.

Структуры данных

· Введение в структуры данных: понятие, значение и применение

· Списки и их методы: создание, индексация, срезы, добавление и удаление элементов

· Кортежи и их особенности: различия с списками, неизменяемость

· Словари: создание, обращение к элементам, добавление и удаление пар ключ-значение

· Множества и операции над ними: создание, объединение, пересечение, разность

· Очереди и стеки: реализация с использованием списков или других структур данных

· Деревья: представление и применение в Python

· Графы: представление и основные алгоритмы работы с графами

· Применение структур данных в решении различных задач: анализ данных, поиск путей, оптимизация алгоритмов

Эти темы помогут слушателям освоить основные методы работы со строками в Python, что является важным навыком при обработке текстовой информации, работе с файлами и взаимодействии с внешними источниками данных.

Работа с датами

· Введение в работу с датами в Python: понятие даты и времени, модуль datetime

· Создание и форматирование дат: использование различных форматов даты и времени

· Операции с датами: вычисления временных интервалов, сравнение дат

· Работа с объектами даты и времени: методы и атрибуты объектов datetime

· Преобразование строк в даты и обратно: парсинг дат из строкового формата

· Работа с временными зонами: модуль pytz, управление временными зонами

· Обработка дат в различных форматах: работа с датами из разных источников

· Применение дат в анализе данных: временные ряды, фильтрация по датам, агрегация по времени

· Решение задач с использованием дат: расписание, управление временными событиями, анализ тенденций во времени

Эти темы позволят слушателям освоить навыки работы с датами и временем в Python, что является важным компонентом при анализе данных, разработке приложений с учетом временных параметров и автоматизации процессов, связанных со временем.

Функции

· Введение в функции в Python: понятие функций, их назначение и преимущества

· Определение функций: синтаксис, передача параметров, возвращаемое значение

· Встроенные функции: использование стандартных функций Python

· Область видимости переменных: глобальные и локальные переменные

· Рекурсия: понятие, примеры рекурсивных функций

· Аргументы функций: позиционные аргументы, именованные аргументы, значения по умолчанию

· Лямбда-функции: определение анонимных функций

· Функции высшего порядка: передача функций как аргументов, возврат функций из функций

· Модули и пакеты: организация кода с использованием функций

Эти темы помогут слушателям понять основы работы с функциями в Python, научат создавать собственные функции, использовать их для повторного использования кода, структурирования программ и упрощения разработки. Понимание функционального программирования является важным навыком для эффективного написания кода на Python.

Введение в Pandas

· Знакомство с библиотекой Pandas: цели и преимущества использования Pandas для работы с данными

· Структуры данных в Pandas: серии (Series) и таблицы (DataFrame)

· Загрузка данных в Pandas: чтение данных из файлов различных форматов

· Индексация и выбор данных: работа с индексами, извлечение нужных данных

· Обработка данных: фильтрация, сортировка, группировка, агрегация

· Преобразование данных: добавление столбцов, изменение типов данных, удаление дубликатов

· Визуализация данных: создание графиков на основе данных из Pandas

· Работа с пропущенными данными: обнаружение и обработка пропусков в данных

· Применение методов Pandas в анализе данных: решение задач по обработке и анализу информации

Эти темы помогут слушателям освоить базовые навыки работы с данными с помощью библиотеки Pandas, что является важным для работы с большими объемами информации, анализа данных и подготовки данных для машинного обучения. Pandas является мощным инструментом для работы с табличными данными в Python

Методы группировки данных

· Группировка данных в Python: понятие группировки, цели и преимущества

· Применение агрегирующих функций: сумма, среднее, максимум, минимум и другие

· Многоуровневая индексация: создание и работа с многоуровневыми индексами после группировки

· Фильтрация данных после группировки: отбор групп с определенными характеристиками.

· Преобразование данных внутри групп: применение пользовательских функций к данным внутри групп

· Работа с несколькими столбцами: группировка и агрегация по нескольким столбцам одновременно

· Применение методов группировки в решении задач: анализ данных, создание сводных таблиц, выявление закономерностей

Эти темы помогут слушателям курса овладеть навыками группировки данных в Python с помощью библиотеки Pandas, что является важным для анализа и обработки больших объемов информации, а также для выявления закономерностей и трендов в данных. Группировка данных является важным инструментом при работе с табличными данными.

Объединение таблиц

· Типы объединения таблиц: inner join, left join, right join, outer join

· Методы объединения таблиц в Pandas: `merge()`, `concat()`

· Объединение таблиц по ключам: указание столбцов для объединения

· Работа с дубликатами и пропущенными данными при объединении таблиц

· Многократное объединение таблиц: последовательное применение методов объединения

· Объединение таблиц различных типов: соединение текстовых и числовых данных

· Объединение таблиц по нескольким ключам: множественные столбцы для объединения

· Применение методов объединения таблиц в анализе данных: слияние данных из разных источников, создание комплексных отчетов

Эти темы позволят слушателям курса овладеть навыками объединения таблиц в Python с использованием библиотеки Pandas, что является важным для объединения данных из различных источников, создания сводных отчетов и анализа информации, хранящейся в разных таблицах. Объединение таблиц является важным этапом при работе с данными в анализе и обработке информации.

Методы визуализации данных

· Значение визуализации данных: цели и преимущества визуализации информации

· Библиотеки визуализации данных в Python

· Основы визуализации данных с помощью Matplotlib: создание графиков, настройка осей, легенды

· Построение различных типов графиков: линейные, столбчатые, круговые диаграммы

· Настройка внешнего вида графиков: цвета, шрифты, стили

· Создание комплексных дашбордов и отчетов: объединение нескольких графиков на одном холсте

· Применение методов визуализации данных в анализе и интерпретации информации

Эти темы помогут слушателям освоить основы визуализации данных в Python с использованием различных библиотек и инструментов, что является важным для представления информации, выявления закономерностей и трендов, а также создания наглядных отчетов и дашбордов для принятия решений на основе данных. Визуализация данных играет ключевую роль в анализе информации и коммуникации результатов исследований.

Очистка данных

· Значение очистки данных: цели и преимущества процесса очистки данных

· Основные проблемы в данных: пропущенные значения, дубликаты, выбросы, некорректные значения

· Обработка пропущенных значений: методы заполнения пропусков, удаление строк или столбцов с пропущенными данными

· Обнаружение и удаление дубликатов: методы поиска и удаления повторяющихся записей

· Обработка выбросов: методы обнаружения и фильтрации выбросов в данных

· Нормализация данных: масштабирование признаков для улучшения качества и производительности моделей

· Преобразование типов данных: изменение типов данных для удобства работы и анализа

· Удаление лишних символов и приведение данных к стандартному формату

· Применение методов очистки данных в практических задачах: подготовка данных для анализа, обучения моделей машинного обучения

Эти темы помогут слушателям освоить основные методы очистки данных в Python, что является важным этапом при подготовке данных для анализа, построения моделей машинного обучения и получения достоверных результатов и выводов. Очищенные данные способствуют более точному и надежному анализу информации.

Feature Engineering

· Роль Feature Engineering в машинном обучении: цели и преимущества создания новых признаков

· Преобразование категориальных переменных: кодирование категорий, применение метода One-Hot Encoding

· Масштабирование признаков: нормализация и стандартизация данных

· Создание новых признаков на основе существующих: применение арифметических операций, комбинирование признаков

· Извлечение признаков из текста: токенизация, векторизация текстовых данных

· Преобразование временных признаков: извлечение дней недели, месяцев, годов из дат

· Обработка пропущенных значений: заполнение пропусков, создание новых признаков на основе пропущенных значений

· Уменьшение размерности признакового пространства: методы снижения размерности данных

· Применение методов Feature Engineering в практических задачах: улучшение качества моделей машинного обучения, оптимизация признаков для конкретной задачи

Эти темы помогут слушателям овладеть навыками Feature Engineering в Python, что является ключевым этапом в подготовке данных для построения моделей машинного обучения. Создание новых признаков и оптимизация признакового пространства способствуют улучшению производительности моделей и качества результатов предсказаний.

Работа с файлами разных форматов

· Чтение и запись текстовых файлов: открытие, чтение данных, запись данных в текстовые файлы

· Работа с CSV файлами: чтение и запись данных из и в файлы формата CSV

· Работа с Excel файлами: использование библиотеки Pandas для чтения и записи данных из и в файлы Excel

· Чтение и запись файлов JSON: работа с данными в формате JSON, сериализация и десериализация

· Работа с файлами XML: парсинг и создание XML файлов с помощью библиотеки ElementTree

· Работа с файлами в формате SQLite: выполнение SQL запросов к базе данных SQLite из Python

· Работа с файлами изображений: открытие, обработка и сохранение изображений с использованием библиотеки Pillow

· Работа с файлами аудио и видео: чтение и обработка аудио- и видеофайлов с помощью специализированных библиотек

Эти темы позволят слушателям освоить различные методы работы с файлами разных форматов в Python, что является важным для обработки и анализа разнообразных данных, а также для автоматизации процессов работы с файлами в различных форматах. Умение работать с разнообразными форматами файлов является важным навыком для разработчиков и аналитиков данных.

Python для начинающих

F.PY1

Python. Продвинутый уровень

F.PY2

Python для администрирования GNU/Linux

F.PY4ADM

Python для анализа данных

F.PY4DS

Алексей Кулешов

О курсе "Администрирование PostgreSQL 16. Базовый курс"

Курс мне очень понравился своей содержательностью и последовательностью подачи материала. Преподаватель Тимофей очень все доступно объясняет. Радует то что всегда можно спросить его помощи. Хотелось бы конечно чуть чуть побольше практических примеров из жизненного опыта при разборе тем. Не просто теория, а где как и для чего она применяется на практике. В остальном все на высшем уровне! Организация, материал, преподаватель - все супер!

Илья Любич

О курсе "Безопасная разработка программного обеспечения"

Все прошло хорошо.
+ Много полезной информации;
+ Хороший лектор, который всегда готов ответить на вопросы;
+ Материалы лекций и дополнительные материалы для документов.

- Мало практики;
- Очень много теории без закрепления материала.

Татьяна Червякова

О курсе "Администрирование PostgreSQL 16. Базовый курс"

Все на высшем уровне.

Ирина Нигматуллина

О курсе "Создание информационных систем на платформе XSQUARE"

Курс по платформе XSQUARE был пройден с огромным любопытством. Программа курса позволила вникнуть в суть работы платформы, получить навыки работы и разобраться в некоторых нюансах продуктов XSQUARE. Преподаватель на курсе все подробно и терпеливо рассказывал и помогал найти ошибки, что позволило лучше понять программу.

Анна Нахманович

О курсе "Создание информационных систем на платформе XSQUARE"

Курс был проведен на высоте! Большой объем информации, учебного материала и практики мастерски уложили в 3 учебных дня. Все задания разбирали и обсуждали. На возникающие вопросы подробно и доступно получали ответы. Выражаю благодарность за прекрасную работу педагогу - Денису Хлебнову, а так же за оперативную техническую поддержку Андрею Тахтаулову.

Александр Найденов

О курсе "Администрирование Astra Linux Special Edition 1.8"

Большое спасибо за предоставленное обучение.
Преподаватель Керимов Г.О. показал свой профессионализм. Информация была предоставлена понятным языком и легко воспринималась.

Ольга Барановская

О курсе "Создание информационных систем на платформе XSQUARE"

Спасибо большое Денису за подробный курс по продуктам, терпение и безусловно обратную связь. Все было очень доступно изложено, предоставлен хороший формат обучения.

Также спасибо Андрею и Марии за поддержку и желание помочь в каждой даже самой простой ситуации.
Процветания Вам и быть может еще встретимся)

Лабазов Игорь

О курсе "Безопасная разработка программного обеспечения"

Курс хорош для ознакомления с РБПО. В сроки данного курса не уместить более обширную практику, однако его хватает познакомиться с инструментами для самостоятельного приобретения знаний. Помимо этого, курса достаточно для понимания того, что нужно учитывать для внедрения/следования практикам РБПО в компании и прохождения сертификации ИБ продуктов.

Анонимно

О курсе Администрирование PostgreSQL 16. Резервное копирование и репликация

Очень много систематизированной информации.
Смог собрать воедино разрозненные знания и увидел методы решения имеющихся пробелов в резервировании

Анонимно

О курсе "Администрирование PostgreSQL 16. Базовый курс"

Спасибо центру за интересный курс и хорошую организацию. Перед началом курса выслали подробную инструкцию, все было понятно, вируталка у меня работала без проблем.
Большое спасибо лектору Олегу Иванову. Лектор отзывчивый, ответил на все вопросы слушателей. Изложение материала было доступным и понятным. Видно, что лектор эксперт в области PostgreSQL и Oracle.
Материал курса оказался для меня полезным и актуальным.

Алексей Шинкаренко

О курсе "Oracle Database 19c/18c/12cR2: Administration Workshop"

Интересная подача, не только собственно содержимое курса, но и история появления нововведений их полезность или бесполезность на практике. Много практики, что тоже полезно.
В целом понравилось, произошла некоторая систематизация знаний, узнал кое-что новое для себя. При наличии возможностей посещу другие курсы по этой тематике.

Дмитрий Пинаев

О курсе "Разработка серверной части приложений PostgreSQL 16. Расширенный курс"

Курс отличается полнотой и доступностью, живостью подачи материала. Преподаватель-эксперт в области postgreSql(и не только) и великолепный рассказчик. Благодаря этому, курс можно рекомендовать тем, кому требуется разработать надёжное и производительное приложение на основе PostgreSql

К сожалению, не удалось выполнить в полном объёме практические задания.

Дмитрий Ерошин

О курсе "Администрирование PostgreSQL 16. Настройка и мониторинг"

Очень содержательный курс. Рассматриваются действительно необходимые темы для погружения во внутреннюю механику PostgreSQL.

Сергей Рыбаков

О курсе "Администрирование PostgreSQL 16. Базовый курс"

Хотя курс был для меня совершенно новым и не все материалы усвоились сразу, я получил главное – четкое понимание дальнейших шагов в изучении PostgreSQL, включая необходимые ресурсы и ПО. Особо хочу отметить преподавателя: его глубокие знания и педагогические навыки впечатляют. Он смог адаптировать программу под уровень каждого слушателя, что было очень ценно. Примеры и аналогии были подобраны точно, а ответы на вопросы – максимально понятными.

Анонимно

О курсе "Разработка серверной части приложений PostgreSQL 16. Расширенный курс"

В целом курс удачный. Большим плюсом является живой рассказ преподавателя, а не чтение по бумажке. Можно задать дополнительные вопросы. Преподаватель хорошо владеет темой

Алексей Шлыков

О курсе "Администрирование PostgreSQL 16. Базовый курс"

Благодарю Дмитрия Головицина и УЦ Fors за организацию и проведение курса. Материалы просматривал заранее так как они были в открытом доступе, но ценной была возможность задавать свои вопросы и слушать ответы на вопросы других слушателей. Надеюсь удалось немного систематизировать свои знания и продвинуться к цели сертификации. Планирую посещение других курсов по PostgreSQL и по Linux. Очень бы хотелось получить записи занятий

Апенов Иван

О курсе "Администрирование PostgreSQL 16. Базовый курс"

Курс понравился, помогает понять основные сущности PostgreSQL и как они взаимодействуют между собой. Почти все, с чем можно столкнуться в PostgreSQL при полном цикле работ, разбирается в данном курсе. Полезен как администраторам, так и инженерам, работающим напрямую с БД.
Преподаватель подробно разъясняет нюансы по каждой теме. Теория своевременно разбавляется практикой для закрепления знаний.

Вячеслав Кленяев

О курсе "Технология контейнеризации Docker"

Отличное погружение в архитектуру контейнеризации, оптимизацию, безопасность и внутреннее устройство Docker. Самое то, что надо, для тех, кто желает использовать технологию, но не знает с чего начать и как правильно эксплуатировать. На практических работах, освоена теория о компонентах Docker при работе в локальной среде. На тестовом стенде развернуты интеграции с CI/CD, terraform, ansible, kubernetes. Теперь могу использовать, в своей работе и в своих наработках, много-контейнерные окружения разработки для приложений.

Снежана Мамаева

О курсе "Разработка серверной части приложений PostgreSQL 16. Расширенный курс"

Информативно, не перегружено, наглядно, доходчиво, с юмором преподнесен материал. Моя благодарность.

Сергей Лошкарев

О курсе "Разработка серверной части приложений PostgreSQL 16. Расширенный курс"

Лектор - огонь! Однако есть пара моментов: - любит уходить в себя и эффектно возвращаться так, что забываешь, о чём шла речь буквально пять минут назад; - если кто-то задаёт ему вопрос, то он резко начинает его перебивать, типа ему всё понятно и это заставляет людей тупо не активничать, ибо этот поток не остановить); - наконец есть тяжёлые фонетические искажения при произношении некоторых обычных англицизмов и не только, однако это является фишкой лектора, как я понял. В целом - масса полезной информации и подача весьма экспрессивна (в хорошем смысле). Лучший лектор на всех курсах по Postgres по моему скромному мнению.

Как проходит обучение на платформе ФОРС

[ 01 ]

Знакомство с платформой

Платформа учебного центра ФОРС предназначена для удобного и комфортного обучения. Доступ к материалам будет открыт сразу после приобретения курса, а также навсегда доступен в личном кабинете.

[ 02 ]

Обучение

Каждый раздел содержит уроки с теоретическими материалами в видео и текстовых форматах, а так же демонстрацию практических примеров от преподавателей. Самостоятельная работа поможет закрепить полученные знания.

[ 03 ]

Обратная связь и поддержка

Мы поддерживаем онлайн-ресурс, где слушатели всегда могут задать вопрос преподавателю или коллективно обсудить возможные проблемы с другими студентами. Вы всегда сможете получить необходимую информацию в личном кабинете.