Návrh Školení
Úvod
- Python všestrannost: od analýzy dat po procházení webu
Python Datové struktury a operace
- Celá čísla a plovoucí čísla
- Řetězce a bajty
- N-tice a seznamy
- Slovníky a uspořádané slovníky
- Sady a zmrazené sady
- Datový rámec (pandy)
- Konverze
Objektově orientované programování s Python
- Dědictví
- Polymorfismus
- Statické třídy
- Statické funkce
- Dekoratéři
- jiný
Analýza dat s Pandas
- Čištění dat
- Použití vektorizovaných dat u pand
- Spor o data
- Třídění a filtrování dat
- Souhrnné operace
- Analýza časových řad
Data Visualization
- Vykreslování diagramů pomocí matplotlib
- Použití matplotlib zevnitř pand
- Vytváření diagramů kvality
- Vizualizace dat v noteboocích Jupyter
- Další knihovny vizualizací v Python
Vektorizace dat v Numpy
- Vytváření Numpy polí
- Běžné operace s maticemi
- Použití ufuncs
- Zobrazení a vysílání na polích Numpy
- Optimalizace výkonu vyloučením smyček
- Optimalizace výkonu pomocí cProfile
Zpracování velkých dat pomocí Python
- Vytváření a podpora distribuovaných aplikací pomocí Pythonu
- Ukládání dat: Práce s databázemi SQL a NoSQL
- Distribuované zpracování s Hadoop a Spark
- Škálování vašich aplikací
Rozšíření Python (a naopak) o další jazyky
- C#
- Jáva
- C++
- Perl
- Ostatní
Python Vícevláknové programování
- Moduly
- Synchronizace
- Upřednostňování
Data Serialization
- Python serializace objektů pomocí Pickle
Programování uživatelského rozhraní s Python
- Možnosti rámce pro vytváření GUI v Pythonu
- Tkinter
- Pyqt
Python pro skriptování údržby
- Správné vyvolávání a chytání výjimek
- Uspořádání kódu do modulů a balíčků
- Pochopení tabulek symbolů a přístup k nim v kódu
- Výběr testovacího rámce a aplikace TDD v Python
Python pro web
- Balíčky pro zpracování webu
- Procházení webu
- Analýza HTML a XML
- Automatické vyplňování webových formulářů
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Zkušenosti s programováním pro začátečníky až středně pokročilé.
- Znalost matematiky a statistiky.
- Znalost databázových konceptů.
Publikum
- Vývojáři
Reference (7)
Plenty of examples - and the trainer willing to bend backwards to help us with topics we were weaker in.
Wei Lit Teoh - HP Singapore (Private) Ltd.
Kurz - Advanced Python - 4 Days
Hodně cvičení
Fanny Stauffer - UCB Pharma S.A.
Kurz - Advanced Python - 4 Days
Machine Translated
The trainer gave a clear and systematic teaching. He usually gave the reasoning and fundamental knowledge behind the commands. He also gave us time to do the exercises and practice.
Felicia Rezanda - HP Singapore (Private) Ltd.
Kurz - Advanced Python - 4 Days
The first 2 days were very informative. it gets messy when you get into frameworks because every projects has its own goals and requirements and sometimes the 'popular' framework isn't suitable.
Raphael Treccani-Chinelli - Nordic Semiconductor ASA
Kurz - Advanced Python - 4 Days
Very good overview about python on a lot of area of usage.
János Dóra - Robert Bosch Kft.
Kurz - Advanced Python
The prepared Jupiter Notebook examples were really good. Plenty of explanations for later, offline use, and we didn't have to spend half of the training copying the examples.
Csongor Miklos - Robert Bosch Kft.
Kurz - Advanced Python
I liked the most Jorge's attitude, and his experience in python. The greatest topic for me was the Machine Learning topic.