Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML

Изучите самый популярный язык программирования Python, включая Django, Pygame, Jupyter, Data Science и Machine Learning

Ratings: 4.83 / 5.00




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:


  1. Введение в курс Python

  2. Где выполнять и писать код Python

  3. Установка Python

  4. Установка редактора кода VS Code

  5. Начало работы в VS Code

  6. Изменение настроек редактора VS Code

  7. Знакомство с интерпретатором Python

  8. Выполнения кода в Visual Studio Code

  9. Самое важное в Python

  10. Основные типы в Python

  11. Практика в интерактивном интерпретаторе Python

  12. Встроенные функции

  13. Функция dir и атрибуты объектов

  14. Практика - Встроенные функции print и dir

  15. Практика - Встроенная функция input и методы строк

  16. Отступы в Python

  17. Форматирование кода Python и PEP8

  18. Комментарии в Python

  19. Выражения

  20. Инструкции

  21. Переменные

  22. Объявление переменных и присвоение им значений

  23. Динамическая типизация

  24. Типы и структуры данных

  25. Переменные и объекты

  26. Встроенная функция id

  27. Практика - Встроенная функция id и объекты

  28. Строки - str

  29. Практика - Строки

  30. Встроенные функции и методы строк

  31. Практика - Методы строк

  32. Целые числа - int

  33. Практика - Целые числа

  34. Числа с десятичной точкой - float

  35. Комплексные числа - complex

  36. Логический тип - bool

  37. Практика - Логический тип

  38. Конвертация типов

  39. Практика - Введение в магические методы

  40. Магические методы

  41. Списки - list

  42. Методы списков

  43. Разные операции со списками

  44. Копирование списков

  45. Практика - Списки

  46. Словари - dict

  47. Изменение и удаление значений в словарях

  48. Использование переменных в словарях

  49. Длина словаря

  50. Несуществующие ключи и метод get

  51. Резюме по словарям

  52. Практика - словари

  53. Практика - Копирование словаря

  54. Практика - Конвертация других значений в словарь

  55. Задача - Словари

  56. Кортежи - tuple

  57. Методы кортежей

  58. Практика - Кортежи

  59. Наборы - set

  60. Практика - Проверка неупорядоченности наборов

  61. Изменяемые объекты в наборах

  62. Практика - Наборы

  63. Методы наборов

  64. Практика - Методы наборов

  65. Практика - Симметричная разница в наборах

  66. Диапазоны - range

  67. Практика - Диапазоны

  68. Сравнение типов последовательностей

  69. Встроенная функция zip

  70. Конвертация zip в dict

  71. Изменение объектов в Python

  72. Поведение изменяемых объектов

  73. Как избежать изменения копий

  74. Практика - Создание поверхностных и полных копий

  75. Функции

  76. Самая корткая функция и pass

  77. Передача неизменяемых объектов в функцию

  78. Передача изменяемых объектов в функцию

  79. Как избежать изменения внешних объектов в функции

  80. Аргументы функций

  81. Объединение всех аргументов в кортеж в функции

  82. Аргументы с ключевыми словами

  83. Объединение именованых аргументов в словарь

  84. Значения параметров функции по умолчанию

  85. Практика - Значения параметров по умолчанию

  86. Колбэк функции

  87. Практика - Колбэк функции

  88. Правила работы с функциями

  89. Документация функции docstring

  90. Области видимости

  91. Жизненный цикл переменных

  92. Ключевое слово global в функциях

  93. Практика - Глобальные и локальные переменные

  94. Операторы

  95. Операторы и магические методы

  96. Функция dir

  97. Бинарные и унарные операторы

  98. Операторы in, not in

  99. Приоритетность операторов

  100. Ложные значения

  101. Логические операторы

  102. Операторы короткого замыкания or и and

  103. Практика - Логические операторы

  104. Оператор распаковки словаря

  105. Объединение словарей

  106. Инструкция del

  107. Соединение строк

  108. Форматирование строк с f-strings

  109. Практика - Соединение строк с помощью +

  110. Практика - f-strings

  111. Лямбда функции

  112. Практика - Лямбда функции

  113. Обработка ошибок

  114. Получение информации об ошибке

  115. Разные типы ошибок в разных блоках except

  116. Блоки else и finally в обработке ошибок

  117. Отсутствие типа ошибки и класс Exception

  118. Создание ошибок

  119. Распаковка списков и кортежей

  120. Распаковка словаря в именованые аргументы

  121. Распаковка списка в позиционные аргументы

  122. Условные инструкции

  123. Инструкция if

  124. Инструкция if else

  125. Инструкция if elif

  126. Использование if в функциях

  127. Тернарный оператор

  128. Практика - Тернарный оператор

  129. Циклы

  130. Цикл for in

  131. Практика - цикл for in

  132. Итерация по ключам с значениями в словаре

  133. Цикл for in для наборов

  134. Встроенная функция filter

  135. Цикл while

  136. Использование continue в циклах

  137. Сокращенный цикл for in

  138. Примеры с сокращенным циклом for in

  139. Практика - сокращенный цикл for in

  140. Генераторы в сокращенном for in

  141. Практика - генераторы

  142. Объекты и классы

  143. Практика - Создание экземпляров класса

  144. Магический метод классов __init__

  145. Практика - Объекты с собственными атрибутами

  146. Методы и экземпляры классов

  147. Статические методы классов

  148. Атрибуты класса

  149. Магические методы в классах

  150. Наследование из других классов

  151. Практика - Создание подклассов

  152. Модули

  153. Практика - Модули

  154. Что такое __main__ и __name__

  155. Встроенные модули

  156. Создание пакетов

  157. JSON

  158. Конвертация JSON в словарь

  159. Практика - JSON

  160. Работа с файлами

  161. Методы класса Path

  162. Практика - Работа с путями к файлам и директориям

  163. Чтение и запись файлов

  164. Практика - Запись и чтение файлов

  165. Практика - Удаление файлов

  166. Создание zip архива

  167. Практика - Распаковка zip архива

  168. Работа с CSV файлами

  169. Практика - Чтение из CSV файлов

  170. Модуль datetime

  171. Практика - Форматирование дат

  172. Использование класса timedelta

  173. Модуль time

  174. Модуль random

  175. Модуль secrets для генерации паролей

  176. Модуль math

  177. Рекурсивные функции

  178. Модуль для регулярных выражений re

  179. Сохранение паттерна в отдельном объекте

  180. Проверка email с помощью регулярного выражения

  181. Отправка email с помощью модуля smtplib

  182. Компоновка и отправка email

  183. HTML шаблоны для отправки email

  184. Отправка вложений в email

  185. Модуль SQLite3 и создание базы данных

  186. Практика - Запись данных в таблицу SQLite

  187. Практика - Чтение данных из таблицы SQLite

  188. Модуль array

  189. Аргументы функции и модуль sys

  190. Модуль webbrowser

  191. Менеджер пакетов PIP

  192. Виртуальные среды и Pipenv

  193. Создание виртуальной среды

  194. Файлы Pipfile и Pipfile.lock

  195. Использование пакетов в виртуальной среде

  196. Инсталяция дополнительных пакетов в виртуальной среде

  197. Дерево пакетов и обновление пакетов

  198. Обзор проекта Django

  199. Введение в Django и паттерн MVC

  200. Установка Django

  201. Создание нового проекта Django

  202. Запуск сервера Django

  203. Выбор виртуальной среды в VS Code

  204. Файлы проекта Django

  205. Обзор настроек проекта Django

  206. Настройки WSGI и ASGI

  207. Остальные настройки проекта Django

  208. Настройки роутинга в проекте Django

  209. Создание приложения Django

  210. Разница между проектом и приложениями

  211. Обзор файлов приложения

  212. Создание функции вида

  213. Привязка функции вида к маршруту

  214. Добавление маршрутов приложения к маршрутам проекта

  215. Проверка доступности приложения в веб интерфейсе

  216. Применение миграций для базы данных

  217. Создание аккаунта администратора

  218. Создание моделей

  219. Изменение списка установленных приложений

  220. Создание миграций

  221. Применение созданных миграций

  222. Изменение моделей

  223. Создание категории с помощью модели

  224. Создание курсов в категории

  225. Подключение моделей в панели администратора

  226. Добавление магического метода __str__ в модели

  227. Отображение названий курсов на веб странице

  228. Создание HTML шаблона

  229. Использование данных из базы данных в шаблоне

  230. Связь между слоями в приложениях Django

  231. Подключение библиотеки стилей Bootstrap

  232. Создание базового HTML шаблона

  233. Добавление общего навигационного блока

  234. Добавление маршрута для одного курса

  235. Создание функции вида для страницы курса

  236. Создание шаблона для страницы курса

  237. Проверка страницы отдельного курса

  238. Отображение страницы 404 если курса нет в базе

  239. Настройка роутинга между страницами

  240. Роутинг с использованием имен маршрутов

  241. Роутинг с использований имен приложений и маршрутов

  242. Перенос шаблонов в общую папку

  243. Подведение итогов по приложению Shop

  244. Создание приложения api

  245. Создание моделей для приложения api

  246. Настройка роутинга для приложения api

  247. Проверка работы сервиса API

  248. Добавление версии API

  249. Установка программы Postman

  250. Настройка аутентификации и авторизации для API

  251. Создание API ключа

  252. Удаление курса через API

  253. Создание нового курса с помощью POST

  254. Изменение данных перед отправкой клиентам через API

  255. Подведение итогов по приложению api

  256. Рефакторинг приложения api

  257. Перенос магазина на главную страницу

  258. Изменение панели администратора

  259. Подведение итогов по всему проекту Django

  260. Введение в Pygame

  261. Запуск игры и события в Pygame

  262. Изменение цвета фона в игре

  263. Добавление прямоугольника в игре

  264. Перемещение прямоугольника кнопками на клавиатуре

  265. Перемещение прямоугольника только в рамках экрана

  266. Подведение итогов по игре с прямоугольником

  267. Демонстрация игры типа shooter

  268. Добавление корабля на экран

  269. Перемещение корабля влево и вправо

  270. Непрерывное перемещение корабля при нажатой клавише

  271. Добавление шарика на экране

  272. Перемещение и скрытие шарика

  273. Отображение инопланетянина в игре

  274. Добавление проигрыша в игре

  275. Попадание шарика в инопланетянина

  276. Ускорение движения инопланетянина

  277. Добавления счетчика попаданий

  278. Подведение итогов по созданию игры

  279. Введение в Data Science и Machine Learning

  280. Установка и запуск Jupyter Notebook

  281. Знакомство с Jupyter Notebook

  282. Использование переменных в Jupyter

  283. Импорт из встроенных модулей в Jupyter

  284. Установка внешних модулей в Jupyter

  285. Использование внешних модулей в Jupyter

  286. Установка Jupyter Lab

  287. Знакомство с Jupyter Lab

  288. Добавление оглавления и разметка

  289. Управление файлами, консоль и терминал в Jupyter Lab

  290. Текстовые файлы и подсказки в Jupyter Lab

  291. Обзор Anaconda

  292. Введение в NumPy

  293. Создание одномерных массивов в NumPy

  294. Форма, размерность и тип данных в NumPy

  295. Двухмерные массивы в NumPy

  296. Оси в массивах NumPy

  297. Слияние массивов NumPy

  298. Соединение одномерных массивов

  299. Заполнение массива нулями и единицами

  300. Модуль random для массивов NumPy

  301. Псевдо случайные числа

  302. Методы randint, uniform и choice

  303. Методы arange и reshape

  304. Метод flatten для трансформации в одномерный массив

  305. Одномерные массивы в NumPy - Примеры 1, 2

  306. Одномерные массивы в NumPy - Примеры 3, 4

  307. Двухмерные массивы в NumPy - Пример 5

  308. Двухмерные массивы в NumPy - Пример 6

  309. Трехмерные массивы в NumPy - Пример 7

  310. Резюме секции по NumPy

  311. Обзор Pandas и создание DataFrame

  312. Обзор DataFrame в Pandas

  313. Метод describe для DataFrame в Pandas

  314. Выбор колонок по типу данных

  315. Отсутствующие значения и метод isna

  316. Конвертация строк в даты

  317. Подведение итогов по DataFrame

  318. Series в Pandas

  319. Операции с Series в Pandas

  320. Выборка столбцов и рядов в DataFrame с помощью loc и iloc

  321. Фильтрация в DataFrame

  322. Фильтрация с помощью метода isin

  323. Сортировка в DataFrame

  324. Подведение итогов по фильтрации и сортировке DataFrames

  325. Добавление и изменение данных в DataFrame

  326. Слияние DataFrames

  327. Удаление колонок и рядов в DataFrame

  328. Подведение итогов по слиянию и изменению DataFrames

  329. Генерация случайных данных для DataFrame

  330. Сохранение DataFrame в CSV файле

  331. Создание DataFrame из CSV файла

  332. Сохранение DataFrame в Excel и JSON файлах

  333. Анализ и группирование данных, загруженных из CSV файла

  334. Отображение диаграмм с помощью Matplotlib

  335. Подведение итогов по проекту с данными из CSV файла

  336. Подведение итогов по пакету Pandas

  337. Введение в Matplotlib и базовые диаграммы

  338. Примеры plot диаграмм - line, bar, area, pie

  339. Пример гистограммы

  340. Пример диаграммы boxplot

  341. Пример диаграммы heatmap

  342. Резюме по примерам диаграмм

  343. Загрузка данных из CSV файла для визуализации

  344. Отображение реальных данных на диаграммах

  345. Диаграммы для транспонированного DataFrame

  346. Подведение итогов по визуализации реальных данных из CSV файла

  347. Подведение итогов по Matplotlib и Seaborn

  348. Введение в Scikit-learn и обзор данных для создания модели

  349. Планирование шагов по построению модели

  350. Этап очистки данных перед построением модели

  351. Попытка создания модели

  352. Этап кодирования с помощью метода replace

  353. Замена значений на цифровые с помощью LabelEncoder

  354. Создание модели после очистки и кодирования данных

  355. Предсказание целевых значений с помощью модели

  356. Разбиение данных на части для обучения и тестирования модели

  357. Оценка точности построенной модели

  358. Экспорт модели в .dot файл для визуализации процесса принятия решений

  359. Отображение диаграмм на основании данных для модели

  360. Подведение итогов по созданию модели

  361. Загрузка большого реального набора данных для построения модели

  362. Загрузка данных из большого CSV файла и базовый анализ

  363. Очистка данных после загрузки

  364. Отображение диаграмм на этапе анализа данных

  365. Кодирование данных перед созданием модели

  366. Отображение дополнительных диаграмм

  367. Фильтрация данных на этапе анализа

  368. Создание модели с помощью DecisionTreeClassifier

  369. Оценка точности модели, построенной с помощью DecisionTreeClassifier

  370. Создание моделей с помощью RandomForestClassifier, KNeighborsClassifier и LogisticRegression

  371. Итоги по построению моделей и планы для изменения данных

  372. Построение модели без отзывов пассажиров

  373. Тестирование модели на основании вручную созданных данных

  374. Подведение итогов по модели без отзывов пассажиров

  375. Сохранение модели в файле и загрузка из файла

  376. Подведение итогов по примеру с пассажирами


Список задач для самостоятельного выполнения


  1. ЗАДАЧА - Запись и чтение файлов

  2. ЗАДАЧА - JSON

  3. ЗАДАЧА - Классы и экземпляры

  4. ЗАДАЧА - Наборы

  5. ЗАДАЧА - Обработка ошибок

  6. ЗАДАЧА - Операторы

  7. ЗАДАЧА - Проверка пароля

  8. ЗАДАЧА - Словари

  9. ЗАДАЧА - Условные инструкции

  10. ЗАДАЧА - Функции

  11. ЗАДАЧА - Цикл while

  12. ЗАДАЧИ - Именованые аргументы функций

  13. ЗАДАЧИ - Сокращенный цикл for in

  14. ЗАДАЧИ - Списки

  15. ЗАДАЧИ - Тернарный оператор

  16. ЗАДАЧИ - Цикл for in

  17. ЗАДАЧИ - Сокращенный цикл for in

  18. ЗАДАЧА - Классы и экземпляры

  19. ЗАДАЧА - JSON

  20. ЗАДАЧА - Запись и чтение файлов

  21. ЗАДАЧА - Проверка пароля

После прохождения этого курса вы смело сможете сказать, что ЗНАЕТЕ Python и УМЕЕТЕ пользоваться самыми востребованными функциями Python.

What You Will Learn!

  • Вы узнаете основные принципы работы Python и изучите все основные функции, которые используются в реальных проектах чаще всего и востребованные больше всех
  • Вы будете выполнять на практике все примеры, которые я буду показывать на протяжении курса, используя интерпретатор Python, Visual Studio Code с Code Runner
  • Вы освоите все необходимые внешние пакеты для Data Science и Machine Learning, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn с помощью Jupyter Notebook
  • Вы изучите основной функционал Python, начиная от переменных, списков, словарей и заканчивая классами, циклами, модулями и созданием виртуальных сред
  • Кроме того, вы научитесь использовать функциональный и объектно-ориентированный подходы в программировании на языке Python

Who Should Attend!

  • Начинающие программисты Python, желающие научиться программировать
  • Планирующие работать в направлении Data Science и Machine Learning
  • Веб разработчики, которые хотят создавать веб приложения с помощью Python
  • Желающие выполнять задачи, связанные с машинным обучением, обработкой данных
  • Разработчики игр, которые хотят создавать игры с помощью Python Pygame