Курсы Python разработчик

Курс для школярів, омріяна професія яких пов'язана з IT сферою. Під час навчання студенти отримають базові знання про мови програмування і алгоритми на прикладі мови Python. По закінченню курсу видається сертифікат, за умови успішного захисту дипломного проєкту.

Програма курсу

Теми:

• Основи програмування
  • Як виконується ваш код на комп'ютері
  • Що таке інтерпретатор
• Мова Python і її особливості
  • Чому Python
  • Встановлення середовища розробки PyCharm
  • Перша програма Hello World
• Типи даних у Python
  • Рядки
  • Числа
  • Словники
  • Кортежі
  • Множини
• Практичне заняття по типам даних
• Керуючі конструкції if, elif, else
• Практичне заняття по керуючим конструкціям
• Використання циклів
  • Оператор циклу for
  • Оператор циклу while
• Практичне заняття по циклам
• Функції та модулі у Python
  • Для чого потрібні функції і модулі
  • Створюємо свої функції і модулі
  • Повторне використання коду
• Практичне заняття по функціям і модулям
• Вбудовані функції та корисні модулі у Python
  • Робота з файлами
  • Генерація випадкових чисел (модуль random)
  • Управління оболонкою (модуль sys)
  • Робота з часом (модуль time)
• Практичне заняття по вбудованим функціям і модулям
• Поняття класу та об'єкту у Python
• Практичне заняття по класам
• Web-додаток
  • Як влаштовано простий WEB-додаток
  • Що таке API
  • CRUD операції
• Дипломний проєкт

Особливості курсу

• Курс для дітей 12-17 років
• Викладачі - практикуючі фахівці з великим досвідом роботи
• Навчання зосереджене на практиці
• Дипломний проєкт
• Можливість брати участь в програмі Hillel EVO
• Сертифікат після успішного закінчення навчання
• До шостого заняття ви можете повернути 100% внесених за навчання коштів

Викладачі курсу

• Василь Картичак - Python Developer at Orderry
• Костянтин Воробйов - Python Developer at Paxle
• Костянтин Маряк - Back-end Software Developer (Python) at Orderry
• Валерія Ярош - Python Teacher
• Роман Мироненко - Python Developer
• Ярослав Демченко - Python Developer / Data Analyst / Data Engineer at Deep Knowledge Group

Online навчання на Python‑розробника включає в себе 5 модулів з лекціями, практикою і підсумковими проєктами (від новачка до рівня Middle‑розробника), а також фінальний груповий проєкт.

Програма курсу

Python Core

Основи програмування на Python

• Встановлення PyCharm та Python
• Створення проєкту
• Структура проєкту
• Знайомство з Python
• Змінні та типи даних
• Введення даних
• Цикли та розгалуження
• Змінні та типи даних
• Перетворення типів
• Конкатенація
• Створення функцій
• Локальні змінні. return
• Колекції
• Упорядковані та неупорядковані колекції, змінювані та незмінювані типи даних, робота зі словниками
• Ітерації та цикли
• Ітератори, цикл for і цикл while, спискові та словникові включення, робота з вкладеними циклами
• Модулі та пакети
• Налаштування оточення. import
• Налагодження програм
• Об'єкти та класи
• Конструктори
• Успадкування
• Множинне успадкування
• Розширені можливості
• Ітератори та генератори, лямбда-функції, декоратори
• Винятки. raise. with
• Робота з файлами
• Робота з мережею
• Серіалізація в Python
• Date. Math. JSON
• Багатопотоковість у Python

Алгоритми та структури даних

• Знайомство з алгоритмами
• Лінійний і бінарний пошук
• Алгоритмічні задачі
• Структури даних
• Графи
• Оперативна пам'ять і подання даних, масиви постійного розміру, динамічні масиви, зв'язані списки, хеш‑функції та інші структури даних
• Рекурсія та сортування
• Рекурсивний і базовий випадки, рекурсивний бінарний пошук, алгоритми сортування, вибір алгоритму сортування та їх порівняння
• Складність алгоритмів
• Часова та просторова складність алгоритмів, нотація Big O
• Методи розв'язання задач
• Наївні методи, метод двох вказівників, метод ковзного вікна тощо
• Домашній проєкт

Підсумковий проєкт

Full Stack

Робота з мережею

• Влаштування мережі
• Протокол HTTP

Основи Web

• Основи HTML
• Теги та атрибути
• Семантика
• Основи CSS
• Селектори
• Колір
• Основи JavaScript
• Змінні та типи
• Розгалуження
• Цикли
• Масиви
• Функції
• Колекції
• ООП
• Асинхронність та Date
• Проміси
• Взаємодія з бекендом

Docker

• Вступ до контейнеризації та Docker
• Встановлення та налаштування Docker
• Основи роботи з Docker
• Робота з Docker Images
• Docker Compose та оркестрація
• Просунуті теми та найкращі практики

Основи SQL

• Знайомство з SQL (SQLite, PostgreSQL)
• Таблиці, рядки та типи даних. Запит SELECT
• WHERE
• Агрегування
• Функції COUNT, SUM, MIN, MAX
• JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN
• Ключі. Зовнішні ключі
• Зв'язування таблиць
• Обмеження (Constraints)
• Підзапити. WITH. Практичні приклади
• Зміна даних у таблицях: INSERT, UPDATE, DELETE. ALTER TABLE.

Підсумковий проєкт

Django

Бекенд на Django

• Знайомство з Django
• Створення проєкту
• Аналіз проєкту
• Шляхи та view-функції
• Планування адрес і конвертери шляхів, розподіл адрес додатками, view-функції
• HTML та шаблони Django
• Теги include, extends, block, словник контексту, розгалуження, цикли, посилання та фільтри в шаблонах, підключення стилів, зображень та скриптів
• Додатки в Django
• Django ORM
• Опис таблиць і зв'язків, Django Shell, CRUD-операції в Django ORM, Django Debug Toolbar
• Адмінзона Django
• Створення суперкористувача, реєстрація моделей в адмінці, локалізація та переклад, налаштування адмінзони
• Робота з формами
• Форми в HTML і в Django, обробка даних, підключення стилів Bootstrap до HTML-форми
• Middleware
• Робота із запитами та відповідями
• Бібліотека Pytest
• Вибірковий запуск тестів, запуск тестів, що впали, налагодження тестів, маркери, фікстури, файл конфігурацій, Pytest для Django
• Бібліотека Unittest
• Метод subTest, параметризація тестів, фікстури, Unittest у Django
• Перенесення даних і міграції
• Розгортання Django-проєктів
• Робота з API у Django
• Оптимізація продуктивності
• Міжнародна підтримка
• Безпека додатків Django
• Домашній проєкт

Управління проєктом на віддаленому сервері

• Робота з сервером
• Налаштування підключення, робота в терміналі linux, встановлення і налаштування веб- та проксі-сервера, налаштування SGI
• Деплой веб-додатка на сервер
• Моніторинг роботи додатків
• Робота з контейнерами
• Автоматизація деплоя. CI/CD
• Додаткові інструменти
• PostgreSQL, Docker Hub, GitHub Actions
• Робота з хмарами
• Налаштування та конфігурація віртуальних машин
• Робота з AWS
• Робота з Azure
• Google Cloud

Підсумковий проєкт

API & REST

Architect Skills (ч.1)

• Архітектура ПЗ, клієнт-серверна архітектура, MVC
• Методології розробки
• Шаблони проєктування
• Шаблони проєктування 2

API та REST

• Що таке API
• Взаємодія програм мережею, API First, REST
• Робота з зовнішніми API
• Client API в Telegram, Bot API в Telegram, обробка вхідних повідомлень
• Django REST Framework
• REST API, інструменти для тестування API, серіалізатори, view-функції API, view-класи
• Django REST Framework
• API viewsets та роутери, аутентифікація за токеном, JWT + Djoser
• Взаємодія фронтенду та бекенду
• Multi Page Application vs Single Page Application
• Документація для API, CORS та політика єдиного джерела. PyDoc
• Ліміти запитів та фільтрація відповідей
• Перевірка прав: Permissions
• Throttling: обмеження кількості запитів, пагінація в API, фільтрація, сортування та пошук
• Домашній проєкт

Парсинг сайтів

• Вступ до парсингу. Beautiful Soup
• Робота з браузером. Selenium
• Фреймворк Scrapy

Підсумковий проєкт

Flask & FastAPI

Альтернативні фреймворки

• Фреймворк Flask
• Фреймворк Flask. Створення свого проєкту
• Фреймворк FastAPI
• Фреймворк FastAPI. Створення свого проєкту
• Міграції: бібліотека Alembic
• SQLAlchemy

Python & Enterprise

• WebSockets, Aiohttp
• RabbitMQ
• noSQL (Redis, MongoDB)
• Сервіси Google. Google API
• Проєкт. Інтеграція додатку на FastAPI з сервісами Google Sheets API та Google Drive API

Architect Skills (ч.2)

• Проєктування баз даних
• Підвищення швидкості бази даних
• Транзакції, ACID, CAD
• Додаткове заняття (NoSQL, Кластер і Cassandra)
• Додаткове заняття (Шардінг, BigData, MapReduce)

Підсумковий проєкт

Особливості курсу

• Онлайн-заняття з ментором у Zoom
• Вирішення завдань в онлайн-тринажері
• Рекомендації щодо покращення коду
• Додаткові лекції з теорії Python
• Підтримка у приватному Slack-чаті
• Написання підсумкових проєктів
• Отримання диплому про закінчення курсу-професії
• Допомога зі стартом кар'єри в ІТ

На вас чекають заняття у групі, під час яких Ви будете вивчати Python з нуля та одразу застосовувати знання на практиці. По закінченню курсу матимете змогу пройти стажування та взяти участь у реальному проєкті.

Програма курсу

Python Start

• Інтерпретатор Python. Установка VS Code. Перша програма
• Введення у поняття змінна. Приведення типів
• Локальні та глобальні змінні
• Цілочисельні, дійсні та комплексні змінні
• Математичні операції зі змінними
• Умовні оператори. Булеві оператори
• Цикли. Оператори переривання циклу. Вкладені цикли
• Введення у списки. Арифметичні операції зі списками. Зрізи списків
• Типи даних, що змінюються і незмінні
• Рядки. Коди символи. Форматування рядків
• Словники. Типи даних, що хешуються. Методи словників
• Кортежі та множини. Методи множин
• Функції. Передача параметрів
• Рекурсія
• Упаковка та розпакування параметрів функції
• Функція як змінна
• Читання та запис даних у файл. Переміщення файлом
• IT-English Speaking Club з викладачем із IT компанії

Python Pro + Django

• Ознайомлення з об'єктно-орієнтованим програмуванням
• Створення класу, конструктори, поля та методи
• Спадкування в Python
• Робота із винятками
• Модулі
• Перевантаження операторів
• Ітератори та ітераційний протокол
• Генератори
• Розгляд та використання функцій як самостійних об'єктів
• Декоратор функцій. Декоратор класів
• Управління атрибутами класу. Дескриптори
• Метакласи та їх застосування
• Введення в Django
• Маршрутизація. Запити та відповіді
• Шаблони та подання. Bootstrap
• Використання моделей
• Робота з HTML-формами
• Робота із базами даних
• Авторизація та безпека
• Написання дипломного проєкту для портфоліо
• IT-English Speaking Club з викладачем із IT компанії

Особливості курсу

• Для людей віком від 12 років
• Вечірня група (з 19.00)
• Чат з тренером і групою
• Стажування у реальному проєкті
• IT English Speaking Club
• Додаткові можливості у пакеті PLUS

Викладачі курсу

• Всеволод Євгієнко - CEO та тренер
• Олег Тимчук - Тренер
• Олександр Цимбалюк - Тренер
• Олег Новіков - Тренер
• Дмитро Міщук - Тренер
• Філіп Севене - Тренер
• Олег Суховеров - Тренер
• Олексій Рихлюк - Тренер
• Олексій Васильєв - Тренер

Курс Python Starter (мова Python для початківців) розрахований на тих, хто взагалі не займався програмуванням або має початкові знання, які хоче впорядкувати та поглибити. Протягом десяти логічно взаємопов'язаних уроків, учні засвоять основи алгоритмізації та програмування вивчивши основні конструкції, типи даних, можливість створювати функції користувача на прикладі мови Python.

Програма курсу

Введення в Python

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про особливості мови програмування Python, історію його появи, переваги та недоліки, сфери застосування, навчаться використовувати інтерпретатор та створять свою першу програму цією мовою.

Змінні та типи даних у Python (int, float, str, list, tuple)

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про змінні та константи, арифметичні та логічні операції, скорочену форму запису при виконанні арифметичних операцій, зможуть форматувати та виводити інформацію на екран.

Умовні конструкції (if-else)

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про умовних операторів, за допомогою яких можна реалізовувати алгоритми з розгалуженнями, умовними виразами (тернарних операторів), а також конструкції match/case, реалізовані в Python версії 3.10.

Циклічні конструкції в Python (while, for)

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про циклічні конструкції, можливості застосування циклічних конструкцій для оптимізації коду програми та практичного застосування для вирішення задач на практиці.

Послідовності

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про послідовності в Python та основні стандартні послідовності, їх призначення та використання, зможуть реалізовувати отримані знання на практиці.

Списки

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про списки - структуру даних, яка дозволяє зберігати кілька значень і в Python часто використовується замість масивів в інших мовах програмування, а також основні операції з цією структурою даних.

Множини та відображення

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про множини та відображення в Python, основні стандартні класи множин та відображень, їх призначення та використання.

Функції (частина 1)

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про функції, у чому відмінність функції від процедури, як створити функцію користувача, її використовувати, види параметрів, а також функції з невідомою кількістю параметрів.

Функції (частина 2)

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про більш просунуте використання функцій, розглянуть поняття рекурсії, а також розглянуть на практиці деяких стандартних функцій мови Python.

Специфікація PEP8

Після завершення уроку учні отримають знання про специфікацію PEP8 і набудуть навичок написання простого та читабельного коду.

Після завершення курсу ви будете вміти:

• Створювати неважкі програми мовою програмування Python
• Розуміти написаний в імперативному стилі код на Python або інших мовах програмування
• Працювати зі змінними та різними типами даних
• Застосовувати умовні та циклічні конструкції
• Використовувати функції та рекурсію
• Працювати зі списками

Особливості курсу

• Практичні заняття і перевірка ДЗ
• Безкоштовний відеокурс
• Онлайн тестування і сертифікація

Викладачі курсу

• Віталій Лисенко - Python Developer. Тренер-консультант
• Віктор Ковтун - Python Developer. Тренер-консультант
• Іван Діордиця - Python Developer. Тренер-консультант
• Леонід Подріз - Python Developer. Тренер-консультант
• Володимир Мзоков - Python Developer
• Костянтин Зівенко - Тренер з напрямку Python Developer

Курс "Python Базовий" є логічним продовженням курсу "Python Стартовий". На даному курсі розглядається парадигма об'єктно-орієнтованого програмування (ООП) та її реалізація у мові Python. Ви познайомитеся з основними концепціями ООП – інкапсуляцією, спадкуванням, поліморфізмом, абстракцією та тим, як ці принципи втілені у конструкціях Python.

Програма курсу

ООП - Класи, атрибути, методи, конструктор

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про парадигму об'єктно-орієнтованого програмування, зможуть створювати класи та об'єкти у програмах на Python.

ООП - Спадкування. Анотація. Абстрактні класи та методи

Після завершення уроку учні розширять своє уявлення про один з основних принципів парадигм об'єктно-орієнтованого програмування - успадкування, його реалізацію в мові Python, зможуть зрозуміти та використовувати принципи спадкування.

ООП - Інкапсуляція та поліморфізм

Після завершення уроку учні розуміють, що таке інкапсуляція в об'єктно-орієнтованому програмуванні, як реалізовувати ці парадигми у мові Python.

Обробка винятків

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про обробку помилок та виняткових ситуацій та зможуть користуватися механізмом виключень у мові Python.

Основні принципи програмування: інтроспекція та рефлексія

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про основні принципи програмування: інтроспекції та рефлексії, а також застосовувати їх на практиці.

Ітератори

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про механізм ітераторів та навчаться створювати власні ітератори.

Генератори

Після завершення уроку учні знатимуть про такий механізм, як генератор, навчаться створювати генератори і розберуться у яких випадках їх слід використовувати.

Робота з файлами

Після завершення уроку учні знатимуть, як працювати з файлами та файловою системою: основні режими роботи з файлами та методи, а також використання контекстного менеджера.

Модулі та пакети

Після завершення уроку учні матимуть уявлення про модулі та пакети та систему імпортування модулів у Python.

Регулярні вирази

Після завершення уроку учні розуміють, що таке регулярні вирази, сфера їх застосування та завдання, які вони покликані вирішувати, а також отримають практичні навички під час роботи з регулярними виразами, використовуючи мову Python.

Практика

Практичне заняття.

Практика

Практичне заняття.

Після завершення курсу ви будете вміти:

• Створювати об'єкти та класи
• Розуміти та застосовувати принципи ООП (об'єктно-орієнтованого програмування) мовою Python
• Здійснювати обробку помилок та виключень
• Створювати власні ітератори, генератори та співпрограми
• Працювати з послідовностями, а також множинами та відображеннями в Python
• Імпортувати модулі та користуватися ними
• Працювати з файлами: зчитувати та записувати інформацію
• Користуватися базовими принципами функціонального програмування

Попередні вимоги

• Впевнене володіння персональним комп'ютером
• Навички роботи з текстовими редакторами
• Базові знання мови Python на рівні Python Starter або досвід програмування, достатній для того, щоб швидко освоїти призначення і особливості роботи найпростіших конструкцій мови

Особливості курсу

• Практичні заняття і перевірка ДЗ
• Безкоштовний відеокурс
• Онлайн тестування і сертифікація

Викладачі курсу

• Віталій Лисенко - Python Developer. Тренер-консультант
• Віктор Ковтун - Python Developer. Тренер-консультант
• Іван Діордиця - Python Developer. Тренер-консультант
• Леонід Подріз - Python Developer. Тренер-консультант
• Володимир Мзоков - Python Developer
• Костянтин Зівенко - Тренер з напрямку Python Developer

Курс "Python Поглиблений" буде корисним для всіх, хто має базові знання мови Python і бажає довести володіння нею до поглибленого рівня. На заняттях будуть розглядатися такі складні теми, як елементи функціонального програмування поглибленого рівня, робота з мережею та сховищами даних, асинхронне та багатопоточне програмування, типізація, віртуальні оточення, модульне тестування. Останній урок присвячений практиці, де кожен учень зможе використати набуті знання у створенні підсумкового проєкту

Програма курсу

Елементи функціонального програмування

• Функції як об'єкти першого класу (first-class citizens)
• Лямбда-вирази
• Замикання
• Функції вищого порядку, керування функцій
• Декоратори
• Функції filter, map, reduce
• Модулі functools, operator, itertools

Робота з мережею

• Протокол UDP
• Протокол TCP
• Створення socket-клієнтів/серверів
• Бібліотека socket, urllib, requests

Сховища даних

• Формати даних CSV/XML/JSON
• СУБД SQLite

SQLite. Синтаксис та запити

• Основні поняття та особливості СУБД SQLite
• Бібліотека SQLite в Python

Багатопоточне програмування в Python, модуль threading

• Основні поняття багатопоточності
• GIL у Python
• Вивчення модуля threading: Thread, Lock, RLock, Event, Semaphore, Timer
• Вивчення бібліотеки concurrent.futures

Асинхронне програмування

• Основні поняття асинхронності
• Співпрограми/корутини та ключові слова async/await
• Модуль asyncio та запуск циклу подій
• Запуск співпрограм у циклі подій. Приклади та різні варіанти
• Приклади сторонніх бібліотек та фреймворків: aiohttp, gevent та tornado

Типізований Python

• Типізація та робота з IDE
• Модуль typing, mypy

Віртуальні оточення

• Поняття змінних оточення
• Призначення змінних оточення
• Активація/деактивація віртуального оточення
• Етапи роботи віртуального оточення
• Аналоги venv (virtualenv, poetry, pipenv)

Модульне тестування

• Поняття unit-тестів та їх призначення
• Створення unit-тестів
• Сторонні бібліотеки для створення unit-тестів

Практика

Практичне застосування отриманих знань

Практика

Практичне заняття

Після завершення курсу ви будете вміти:

• Створювати мережеві додатки на основі TCP/UDP протоколів
• Розбиратися та використовувати формати даних CSV/XML/JSON, працювати із СУБД SQLite, яка вбудовується
• Створювати багатопоточні та асинхронні програми, використовувати GIL в Python
• Розуміти призначення метакласів, побачивши їх реальне застосування на практиці
• Використовувати бібліотеку Numpy для розв'язання математичних задач
• Використовувати типізацію в Python та створювати типізовані програми, які надають більш швидке та зручне налагодження помилок
• Розуміти задачі та цілі модульного тестування, а також писати тести для перевірки працездатності власного коду
• Розуміти та використовувати рекомендації щодо стандарту оформлення коду на Python - PEP8

Попередні вимоги

Базові знання мови Python

Особливості курсу

• Практичні заняття і перевірка ДЗ
• Безкоштовний відеокурс
• Онлайн тестування і сертифікація

Викладачі курсу

• Віталій Лисенко - Python Developer. Тренер-консультант
• Віктор Ковтун - Python Developer. Тренер-консультант
• Іван Діордиця - Python Developer. Тренер-консультант
• Леонід Подріз - Python Developer. Тренер-консультант
• Володимир Мзоков - Python Developer
• Костянтин Зівенко - Тренер з напрямку Python Developer

Курс "Python та нейронні мережі" - навчання з нуля до першого проєкту» допоможе тобі розібратися з сучасними інструментами та зробити перші практичні кроки у сфері AI. Спочатку ти вивчиш основи Python і отримаєш базу для роботи з даними. Далі перейдеш до Data Science: навчишся аналізувати, візуалізувати та готувати дані для машинного навчання, а потім познайомишся з нейронними мережами. Фінал курсу - власний ML-проєкт, де ти пройдеш весь шлях: від підготовки даних до запуску моделі з вебінтерфейсом.

Програма курсу

Основи Python

Знайомство та базові конструкції

• Вступ до Python
• Що таке Python, його застосування, огляд синтаксису
• Установка Python та середовища (Jupyter, VS Code)
• Виведення на екран (print), змінні, типи даних, числові типи, рядки, булеві значення
• Арифметика та базові операції
• Основні математичні операції, порядок виконання, присвоєння
• Булева логіка і оператори порівняння (==, !=, >, <, and, or, not)
• Умовні оператори if, elif, else, вкладені умови, скорочений запис
• Методи роботи з рядками len(), upper(), lower(), split(), replace(), f-string

Структури даних, цикли, функції

• Списки та базові структури даних
• list, tuple, set, dict - огляд і базові операції
• Цикли for, while, break, continue, range()
• Ітерація по списках, словниках
• Генератори списків
• Функції: def, аргументи, return, позиційні та іменовані аргументи, *args, **kwargs
• Область видимості змінних
• Обробка винятків: try/except, базові типи помилок
• Імпорт модулів та бібліотек (import, from...import)
• Стандартні бібліотеки: math, random, datetime

Міні-проєкти

• Калькулятор з різними операціями
• Робота з рядками та форматування
• Введення/виведення даних
• Менеджер завдань (to-do list)
• Аналіз частоти слів у тексті
• Прості ігри (вгадай число)

Python for Data Science

Бібліотеки NumPy, Pandas, Matplotlib

• NumPy та Pandas
• Масиви NumPy, базові операції, reshape, індексація, зрізи, операції над масивами
• Series та DataFrame: створення, фільтрація, агрегація
• Імпорт/експорт даних (CSV, Excel)
• Очищення даних
• Пропущені значення, дублі, категорії
• Робота з датами, текстом, кодування
• Візуалізація даних
• Matplotlib /Seaborn. Побудова графіків: лінійні графіки, гістограми, діаграми розсіяння
• Налаштування підписів осей, легенд, збереження графіків

Міні-проєкти

• Математичні обчислення, обробка даних
• Аналіз CSV, очищення даних, групування
• Створення дашбордів, візуалізація трендів

Робота з реальними даними: аналіз датасетів

• Завантаження відкритого датасету (Kaggle, UCI), огляд
• Первинний аналіз даних: describe(), info(), візуалізація розподілу
• Обробка пропусків, категоріальних даних (fillna, dropna, map, get_dummies)
• Агрегація та групування (groupby, agg, pivot_table)
• Попередня підготовка для ML
• Нормалізація, стандартизація, розділення train/test

Практика над датасетами: повний цикл обробки даних

• Від завантаження до підготовки для навчання моделі
• Класифікація (напр. ірис, цифри), регресія (вартість житла)
• Аналіз якості даних
• Outliers, кореляція ознак, побудова heatmap

Міні-проєкти

• Аналіз COVID-19 статистики
• Дослідження ринку нерухомості
• Аналіз соціальних мереж

Вступ до нейронних мереж

Теорія нейромереж. Математичні основи

• Базові поняття: штучний нейрон, шар, активація, навчання, ваги
• Де застосовують НН (класифікація, регресія, генерація даних)
• Повнозв'язна (Dense) мережа
• Приклади базових моделей на Keras/TensorFlow або PyTorch

Побудова першої моделі

Побудова простої мережі, запуск навчання, оцінка точності.

Міні-проєкти

• Реалізація персептрона з нуля
• Розпізнавання цифр MNIST
• Передбачення цін на житло

Архітектури нейронних мереж

Огляд архітектур нейронних мереж

• Рекурентні нейронні мережі (RNN)
• Класифікація зображень CIFAR-10
• Послідовності, LSTM, GRU
• Для послідовностей, базова теорія, приклади
• Згорткові нейронні мережі (CNN)
• Базові поняття для обробки зображень
• Інші модифікації
• Dropout, BatchNorm, різні функції активації

Запуск та аналіз різних архітектур

• Приклади з готовими датасетами
• Міні-проєкти
• Передбачення акцій
• Генерація тексту
• Аналіз настроїв

Методи навчання нейронних мереж

Огляд методів навчання нейронних мереж

• Оптимізація та регуляризація
• Просунуті методи
• Deployment та MLOps
• Порівняння методів, кейси їх застосування
• Порівняння оптимізаторів
• Боротьба з перенавчанням
• Hyperparameter tuning
• Ансамблі моделей
• Cross-validation для НМ
• Метрики якості
• Flask API для моделі
• Dockerизація додатка
• Моніторинг моделей

Робота з готовими моделями

• Завантаження, використання і донавчання попередньо навчених (pre-trained) моделей
• HuggingFace, TensorFlow Hub
• Transfer Learning
• Використання для задач класифікації на малих датасетах

Фінальний проєкт. Повний ML pipeline: від збору даних до deployment моделі з вебінтерфейсом

Вибір теми фінального проєкту та його реалізація

• Постановка задачі
• Вибір/надання датасету (Kaggle), визначення мети (класифікація/регресія)
• Розробка повного пайплайну
• Передобробка даних, побудова моделі, навчання, валідація
• Оцінка результатів
• Досягнення заданої точності, аналіз помилок

Захист проєкту

• Демонстрація рішення
• Пояснення вибору архітектури
• Короткий виклад результатів

Навички, які отримаєш після курсу

• Працювати з даними: аналізувати, візуалізувати, очищати, фільтрувати та готувати їх для нейронних мереж
• Створювати та тренувати прості нейронні мережі на власних пристроях або в Google Colab
• Розробляти повноцінний ML-проєкт від підготовки даних до запуску моделі з вебінтерфейсом
• Конструювати нейронні мережі відомих поширених архітектур для локальних завдань, що не потребують серверних потужностей
• Писати на Python власні автоматизовані скрипти
• Використовувати набуті знання як міцний бекграунд для подальшої AI-розробки та роботи у сфері Data Science

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Підтримка
• Зворотній зв'язок
• Курсовий проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Олександр Штикало - Python Developer, Аспірант та старший інженер

Курс Python Advanced допоможе розширити твої знання з Python для втілення різноманітних ідей для автоматизації робочих процесів.

Програма курсу

Основи Python

Повторення основ Python. Дух Python - воля, швидкість, результат.

Анотація типів зміних у Python 3.10+

Ітератори

Абстрактні класи

• Огляд патернів проєктування
• Реалізація деяких патернів на Python

Основи асинхронного програмування

Аналіз та візуалізація даних

• Приклад можливостей на модулі pandas
• Приклад можливостей на модулі matplotlib

Парсинг на прикладі LinkedIn

Тестування в Python

• Основи
• Модулі pytest, unittest, doctest

Аналіз коду програми моделювання життя клітинок

Модулі 3Dвізуалізації vpython.

Формалізація роботи над проєктами слухачів

• Створення команд за інтересами
• Постановка ТЗ
• Консультації по вибраним темам
• Презентація проєкту

API

• Робота зі сторонніми API на прикладі MeestExpress
• Створення простого API на flask / FAST API
• Отримання пошти, відправка пошти

Робота з таблицями Excel в Python

Розпізнавання тексту з аудіо

Переклад тексту з однієї мови на іншу.

Telegram bot нашвидкуруч

Основи нейронних мереж на прикладі використання модуля PyTorch

• Основні ідеї та можливості
• Задачі прогнозування часових рядів на прикладі курсів акцій

Перелік модулів Python, з якими будемо дотичні на курсі

• Pandas
• Beautiful Soup
• Selenium
• FAST API
• flask, flask-wtf, flask-bootstrap, flask-restful
• Jinja2
• Threading
• Aiohttp
• Matpotlib
• pytest, unittest, doctest
• openpyxl, win32com.client
• typing
• configparser та ін.

Інструменти які вивчиш на курсі

• Pandas
• Type hinting
• Machine learning
• MS Excel
• Matplotlib
• FastAPI
• PyTorch
• Pytest

Навички які отримаєш після курсу

• Вмітимеш самостійно розробляти кейси для автоматизації бізнес-процесів
• Оволодієш глибоким розумінням мови Python ти відкриєш для себе її справжні таємниці
• Навчишся легко та захопливо знаходити оптимальні рішення для поставлених задач
• Станеш справжнім експертом з виявленням та усуненням помилок в коді

Викладачі курсу

Василь Коломієць - Python Developer at EZ Cloud

З нуля опануєш спеціальність Python-розробника. Навчишся розробляти інтерактивні web-додатки. Створиш свій проєкт з використанням фреймворку Django.

Програма курсу

Python - Intro

• Місце Python серед мов програмування, сфери застосування
• Основні концепти програмування
• Змінні та типи даних( числові (int, float), рядки (str), списки (list), множини (set))
• Компілювані мови програмування
• Інтерпретовані мови програмування
• Порядок виконання коду ч.1 (загальні принципи)
• Коментарі в коді (однорядкові, багаторядкові)
• PyCharm, VS Code
• Налаштування інтерпретатора в PyCharm
• Документація мови Python, як викорустовувати
• Принцип роботи змінних у Python та збереження даних у пам’яті
• Незмінні значення данних - Константи
• Уніфіковані принципи найменування змінних у програмуванні
• Локальний, глобальний і прихований (інкапсульований) доступ до змінних
• Рівні доступу до змінних

Python - Basics

• Арифметичні оператори (+ - / * ** % =)
• Логічні оператори (== != or and not)
• Принципи булевої алгебри і механізми контролю виконання коду в Python
• Порядок обчислення операцій
• Токенізація та форматування коду через відступи в Python
• Основні зарезервовані слова Python
• Принципи роботи з ключовими слова
• Принципи організації пам'яті комп'ютера та збереження даних
• Масиви: одномірні та двомірні
• Індекси у масивах
• Словник у Python
• Принцип зберігання даних у форматі ключ → значення
• Списки в Python: що їх відрізняє та як вони влаштовані
• Основні риси та характерні відмінності
• Коректне завершення роботи програми
• Exit-коди та їх роль
• Ідентифікація помилок
• Блоки if / elif / else
• Керування послідовністю виконання коду
• Як змінюється потік виконання через логіку програми
• Особливості структури кортежів у Python
• Tuple
• Named Tuple
• Взаємодія і сумісність різних типів даних
• Функція type(), type-casting
• Основні парадигми програмування
• ООП (Об'єкто-орієнтоване програмування)
• Обробка рядків
• Функція input()
• Що означає інтерполяція рядків, як працює
• Типи помилок і їх обробка
• Конструкції обробки виключень (try-except-finally)
• Функції: визначення та застосування
• Огляд методів та їх роль ( статичні та класові методи)
• Командні аргументи
• Налаштування інтерпретатора у PyCharm
• Робота з відладчиком(DEBUG ) і точки переривання (breakpoint-ами) у PyCharm
• Роль і значення середовища виконання
• Змінні оточення
• Призначення та методи використання
• Час та його використання у коді
• Робота з форматами часу та дати в Python
• Об'єднання форматів часу та дати
• Робота з менеджерами контексту
• Призначення та застосування
• Оператор with і метод close
• Цикл for: синтаксис і приклади застосування
• Циклу while: особливості використання

Python - Trainee

• Цикли або List comprehension
• Синтаксичні особливості циклів і List comprehension
• Переваги, недоліки та ефективність
• Робота з файлами
• Методи для зчитування файлів
• Запис та збереження даних
• Патерн Генератори, характеристики та переваги використання
• Ключові слова (yield)
• Класи, будова даних, застосування
• Класи: методи, функції, поля
• Статичні методи
• Концепт наслідування
• Основні поняття та принципи наслідування
• Множинне наслідування класів, композиція
• Переваги та недоліки множинного наслідування
• Основні функції та типи в builtins
• Вбудовані функції (Built-in functions)
• Перезапис (overwrites) функцій
• Списки та їх особливості (сталість, порядок)
• Операції зі списками (доступ, зміна, додавання, видалення, перевірка, сотрування, обчислення)
• Типи кодування
• Формати файлів
• Декодування при роботі з файлами
• "Що таке імпор пакетів, як працює"
• Структура пакетів
• Встановлення пакетів
• Процеси, як їх використовувати
• Потоки, різниця між потоками та процесами
• Основні типи тестів
• Модуль unittest
• Вчимось писати та запускати тести

Python - Junior

• Що таке анотації, як вони працюють
• Принцип роботи в дебагері
• Переваги використання анотацій

Python - Git

• Git: основи та його ключове значення в роботі
• Дерево версій, гілки
• Як працює дерево версій і гілки в Git
• Git платформи (Github, Bitbucket, Subversion)
• Створення акаунту
• Ключі доступу до гіта
• Коміти в Git (commit)
• Команди rebase
• Операція Merge

Python - Backend

• Інтернет у загальних рисах: механізм дії
• IP і порт: ключові елементи інтернет-з'єднання
• Протоколи спілкування (HTTS)
• Протоколи спілкування (TCP\IP, UDP)
• Концепт додатку-клієнту
• Концепт додатку-серверу
• API: що це і для чого потрібен
• Як працює API і яку роль він відіграє в розробці
• Патерн Request - response
• Структура JSON: простий формат для зберігання даних
• Практики використання, валідація
• Формування, зчитування та перетворення JSON`у
• Користувачі, ролі
• Токени, аутентифікація, авторизація
• Frontend частина (клієнт)
• Backend фреймворки
• Програма Postman - генератор запитів
• Генератори документації (redoc, swagger)
• Огляд веб-фреймворків Django, Flask та FastAPI
• Фреймворк FastAPI для побудови API-серверів

Project - SQL

• Бази даних із підтримкою SQL: Принципи та приклади
• NoSQL бази данних
• Встановлення та налаштування PostgreSQL
• Створення та управління базами даних в PostgreSQL
• Створення та управління таблицями: визначення схем та використання обмежень
• Основи SQL-запитів: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
• Сортування та групування даних
• Використання з'єднань (JOIN): INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN
• Агрегатні функції та групові операції
• Індекси та їх використання для оптимізації продуктивності запитів
• ACID, рівні ізоляції
• Робота з представленнями (Views) та матеріалізованими представленнями
• Управління користувачами та ролями: створення користувачів, налаштування привілеїв
• Створення та використання функцій та збережених процедур
• Працювати з тригерами для автоматизації задач
• Оптимізація продуктивності та моніторинг PostgreSQL
• Використання розширень та модулів для розширення функціональності PostgreSQL
• Інтеграція PostgreSQL з іншими мовами програмування (Python, Java, Node.js тощо)

Демонстрація проєкту

Після курсу ти зможеш:

• Розуміти та реалізовувати принципи об'єктно-орієнтованого програмування мови Python
• Проєктувати та використовувати розширені типи даних, змінні та алгоритми
• Розробляти складні програми, використовуючи певні умови та обчислення
• Створювати веб-сервіси з використанням фреймворку Django та розміщувати його на сервері
• Оптимізувати та прискорювати роботу ПЗ за допомогою тредів та мультипроцесів
• Обробляти винятки, які можуть виникати під час розробки

Особливості курсу

• Інтенсивна практика і розбір домашніх завдань
• Використання найпопулярніших інструментів та фреймворків у розробці
• Випускний проєкт для портфоліо, який ти презентуєш роботодавцям
• Допомога у працевлаштуванні, оформленні резюме та підготовка до співбесіди
• Живі онлайн заняття
• Підтримка викладачів
• Кар'єрні івенти
• Можлива оплата курсу частинами
• Великий стек технологій
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Тарас Куделя - Python Developer