Курс: Программирование на языке Python. Комплексная программа

Продолжительность курса: 40 ак. ч.

Описание курса:
Python – мощный высокоуровневый язык программирования, идеально подходящий для разработки самостоятельных программ и сценариев. Python используют такие гиганты, как Google, Intel, Cisco и Hewlett-Packard, на нем работают популярные площадки YouTube, «ВКонтакте», DropBox. Python – язык программирования, который будет востребован еще очень долго!
Python отличает простой и понятный синтаксис, благодаря которому писать код гораздо легче, чем на других языках. Разработчики на Python ценят красоту и ясность кода, что нашло отражение в их философии под названием «Дзен Питона». «Читаемость имеет значение», «Простое лучше, чем сложное» – вот некоторые положения этой философии.

Аудитория:
Курс предназначен для программистов, аналитиков, научных работников. Также курс может служить введением в Data Science.

Необходимая подготовка:
Успешное окончание курса Основы программирования и баз данных или эквивалентная подготовка.

Результат обучения:
После изучения курса слушатель будет уметь:
•    создавать собственные классы;
•    оценивать сложность алгоритма;
•    использовать важнейшие стандартные структуры данных;
•    создавать собственные структуры данных на основе стандартных.

Программа курса:
Модуль 1. Начало работы
•    Версии и реализации языка Python
•    Основные принципы работы интерпретатора Python
•    Установка интерпретатора и среды разработки используемых на курсе
•    Основные элементы программирования

Модуль 2. Упраляющие конструкции
•    Ветвление
•    Циклы
•    Простой ввод и простой вывод
•    Практикум

Модуль 3. Функции и коллекции
•    Словарь
•    Список
•    Кортеж
•    Последовательность
•    Перебор (for)
•    Функция
•    Генератор-функция

Модуль 4. Модули и пакеты
•    Создание собственного модуля
•    Создание пакета
•    Подсистема pip
•    Краткий обзор стандартной библиотеки
•    Установка стороннего модуля
•    Практикум    

Модуль 5. Работа с файловой системой
•    Работа с файлами
•    Работа с каталогами
•    Обработка параметров командной строки
•    Практикум

Модуль 6. Исключения и обработка ошибок
•    Понятие об исключении
•    Выброс исключения
•    Перехват исключения
•    Стандартные исключения
•    Практикум

Модуль 7. Регулярные выражения и основы синтаксического разбора
•    Понятие о регулярном выражении
•    Синтаксис регулярных выражений
•    Применение регулярных выражений
•    Практикум

Модуль 8. Элементы функционального программирования
•    Функция как объект
•    Операция замыкания (closure) и операция каррирования (currying)
•    Понятие о декораторе
•    Практическая работа

Модуль 9. Понятие класса. Инкапсуляция
•    Класс и экземпляр класса.
•    Данные экземпляра, методы экземпляра и свойства экземпляра.
•    Понятие атрибута.
•    Практикум: Создание класса и его экземпляров.

Модуль 10. Наследование
•    Принцип утиной типизации.
•    Понятия базового класса и производного класса.
•    Функция isinstance и ее применение.
•    Практикум: Создание производного класса, применение экземпляров базового и производного класса.

Модуль 11. Полиморфизм и абстракция
•    Подмена методов в производном классе.
•    Понятие абстрактного класса.
•    Практикум: Применение полиморфных классов.

Модуль 12. Алгоритмы сортировки и поиска
•    Основные алгоритмы сортировки и поиска.
•    Понятие сложности алгоритма.
•    Практикум. Поиск информации по заданному критерию.

Модуль 13. Алгоритмы поиска на графах
•    Поиск в ширину.
•    Поиск в глубину.
•    Практикум. Построение пути в графе.

Модуль 14. Структуры данных
•    Понятие о структуре данных.
•    Список и запись как основные структуры данных.
•    Таблица и другие практически важные структуры данных.
•    Практикум. Представление записей и таблиц в программе на языке Python.

Модуль 15. Стандартные абстрактные типы данных
•    Контейнерные типы.
•    Библиотечные модули collections и collections.abc
•    Практикум. Схема «Компонент-Контейнер» и ее применение.

Модуль 16. Хранение данных вне программы
•    Сохранение и восстановление данных. Библиотечный модуль pickle.
•    Понятие об объектно-реляционном соответствии.
•    Практикум. Применение модуля pickle для хранения и передачи данных.

Модуль 17. Web-разработка с применением концепции MVC
•    История и развитие веб-программирования, различные подходы.
•    Идеи MVC-подхода: разделение логики, интерфейса и данных.
•    Установка Web-фреймворка Django.
•    Структура проекта.

Модуль 18. Основы использования шаблонов
•    Передача данных из приложения в шаблоны.
•    Использование циклов и выбора в шаблонах.
    
Модуль 19. Хранение и работа с данными
•    Способы хранения данных
•    Создание и администрирование БД.
•    Схема БД: таблицы, связи между ними, ключи.
•    Отображение данных в БД на объекты приложения (ORM).
•    Реализация операций выборки, создания, удаления и изменения объектов.

Модуль 20. Использование форм
•    Специальные средства создания форм.
•    Проверка параметров форм.

Модуль 21. Разграничение прав доступа пользователей
•    Авторизация пользователей и разграничение прав доступа.
•    Сессии, не требующие регистрации.
•    Безопасность.

Модуль 22. Сложные запросы к данным
•    Реализация сложных запросов.
•    Соединение запросов, подзапросы.
•    Вызов хранимых процедур.

Модуль 23. Расширенные возможности шаблонного механизма
•    Встроенные фильтры.
•    Создание своих фильтров.

Модуль 24. Выдача данных в форматах, отличных от HTML
•    Отделение статического контента от динамического.
•    Отправка почтовых уведомлений.
•    Отдача лент новостей.
•    Генерация PDF-документов

Модуль 25. Средства отладки и тестирования
•    Журналирование.
•    Встроенный интерфейс администрирования.
•    Модульное тестирование.

Модуль 26. Развертывание веб-приложений
•    Использование встроенного веб-сервера, CGI, FastCGI и mod_python.
•    Развертывание и миграция БД.

Модуль 27. Установка и настройка программного обеспечения. Базовый инструментарий.
•    Принципы организации и управления вычислениями. Используемые языки программирования и взаимосвязь между ними.
•    Необходимые пакеты Python: numpy, Matplotlib, Pandas, Jupyter и другие.
•    Дистрибутив Anaconda, его преимущества и недостатки.
•    Установка пакетов в Linux.
•    Установка пакетов в Windows. Возможные проблемы и методы их решения.

Модуль 28. Библиотека numpy. Вычислительные задачи.
•    Понятие массива и его основные характеристики.
•    Структура библиотеки.
•    Типы данных библиотеки numpy.
•    Принципы вычислений.
•    Универсальные функции.
•    Важнейшие стандартные функции.

Модуль 29. Библиотека Matplotlib. Визуализация данных.
•    Виды графиков и диаграмм.
•    Основные элементы диаграммы.
•    Создание диаграммы.
•    Форматы изображений

Модуль 30. Библиотека Pandas. Статистика и анализ
•    Объект Series.
•    Объект DataFrame.
•    Загрузка и выгрузка данных.
•    Организация колонок и строчек.
•    Пропуски и повторы.

Модуль 31. Статистика. Временные ряды.
•    Типы данных для представления времени.
•    Объект Period.
•    Основные операции статистики.    
•    Объединение данных.
•    Сцепление и наложение (concatenating and stacking).
•    Слияние (merging and joining).