Python średnio zaawansowany

4450 PLN+23% VAT (5473 PLN brutto / 1 os.)

Czas trwania szkolenia:5 dni (40h)

Kod kursu:PYTHON/MID

Poziom zaawansowania:
pythondataoopintro

Dostępne terminy

  • Termin
  • Trener
  • Cena
  • Zapis
  • Lokalizacja

Termin:

18 marzec
Termin gwarantowanyTrwają zapisy na szkolenie

Trener:

Matt Harasymczuk

Cena:

4450 PLN netto+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne

Termin:

10 czerwiec
Trwają zapisy na szkolenie

Trener:

Matt Harasymczuk

Cena:

4450 PLN netto+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne

Termin:

9 wrzesień
Trwają zapisy na szkolenie

Trener:

Matt Harasymczuk

Cena:

4450 PLN netto+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne

Termin:

18 listopad
Trwają zapisy na szkolenie

Trener:

Matt Harasymczuk

Cena:

4450 PLN netto+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne

Interesuje Cię szkolenie stacjonarne lub nie odpowiada Ci żaden z dostępnych terminów?

Ikona pytaniaZapytaj o szkolenie

O szkoleniu Python średnio zaawansowany

W cenie otrzymasz:

  • Materiały szkoleniowe
  • Certyfikat ukończenia szkolenia
  • W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki

Dla kogo?

  • Programiści języka Python
  • Analitycy Danych, Data Scientist lub osoby zajmujące się Machine Learning

Wymagania

  • Podstawowa umiejętność programowania i debugowania w języku Python
  • Dobra znajomość wybranego środowiska IDE (preferowany PyCharm)
  • Znajomość koncepcji programowania obiektowego

Zalety

  • Uczestnicy szkolenia Python średnio zaawansowany nauczą się korzystać z biblioteki standardowej Python
  • Uczestnicy zdobędą umiejętność refaktoryzacji i pracy z debuggerem
  • Praktyka przed teorią - wszystkie szkolenia technologiczne prowadzone są w formie warsztatowej. Konieczna teoria jest wyjaśniana na przykładzie praktycznych zadań
  • Konkretne umiejętności - w ramach każdego szkolenia rozwijamy praktyczne umiejętności związane z daną technologią i tematyką
  • Nauka z praktykami - wszyscy trenerzy na co dzień pracują w projektach, gwarantuje to dostęp do eksperckiej wiedzy i praktycznego know-how

Cele szkolenia

  • Poszerzenie wiedzy dotyczącej programowania w języku Python
  • Zapoznanie się z alternatywnymi wersjami interpretera
  • Nauka refaktoringu i dobrych praktyk związanych z tworzeniem czystego kodu w języku Python

Program

Wyrażenia z gwiazdką

  • Przypisanie z gwiazdką (rozpakowywanie)
  • Rozpakowywanie parametrów (*args, \**kwargs)
  • Rozpakowywanie argumentów (*args, \**kwargs)
  • Definiowanie API

Pattern Matching

  • Wprowadzenie do składni
  • Wzorce: literal, or, wildcard, capture, constant
  • Wzorce: sequence, mapping, class, walrus
  • Guard i subpattern

Idiomy języka Python

  • range, zip, enumerate
  • map, filter
  • all, any

Generatory

  • Wyrażenia generatorowe
  • Funkcje generatorowe
  • Introspecka
  • Słowa kluczowe yield i yield from
  • Moduł itertools

Format JSON

  • Specyfika formatu i najczęstsze problemy
  • Zapis i odczyt prostych danych
  • Enkoder i dekoder dla dat i obiektów złożonych

Format CSV

  • Specyfika formatu i najczęstsze problemy
  • Problemy lokalizacyjne: separatory, końce linii, encoding
  • Zapis i odczyt danych płaskich, moduł csv
  • Zapis i odczyt danych relacyjnych
  • Moduł csv oraz pandas

Format TOML

  • Specyfika formatu i najczęstsze problemy
  • Odczyt danych
  • Co to jest plik pyproject.toml

Format Pickle

  • Serializacja i deserializacja obiektów, dat, relacji
  • Zapis do pliku, odczyt z pliku
  • Wersje protokołów i kompatybilność

Wyrażenia regularne

  • Składnia (identifier, qualifiers, quantifiers, groupping, backreference)
  • Wyrażenia chciwe i leniwe
  • Wyszukiwanie wieloliniowe
  • Grupy nazwane, pozycyjne, niechwytające i komentarze
  • Korzystanie z wyrażeń regularnych w Python

Daty i strefy czasowe

  • Tworzenie obiektów dat, parsowanie i formatowanie - datetime
  • Przesunięcia czasu i dat - timedelta
  • Praca z timestamp - time, datetime
  • Obsługa stref czasowych - zoneinfo
  • Obsługa kalendarza - calendar

Enum

  • Definicja i wykorzystanie
  • StrEnum, IntEnum, auto

Moduły

  • Środowiska wirtualne - venv
  • Zarządzanie zależnościami - requirements.txt

CI/CD w projektach Python

  • Zależności dev, cicd, prod (frozen)
  • Statyczna analiza kodu źródłowego - pylint, pylama, sonarlint, pyflakes
  • Standardy programowania PEP8, PEP20 i dobre praktyki - pycodestyle, pydocstyle
  • Wyszukiwanie podatności bezpieczeństwa - bandit

Logowanie

  • Wykorzystanie i poziomy logowania
  • Warnings i oznaczanie jako przestarzałe (deprecation)
  • Podstawowa i plikowa konfiguracja
  • Formattery, handlery
  • Rotowanie logów i optymalizacja

Matematyka

  • Problem precyzji float - IEEE-754
  • Liczby pseudolosowe - random

Testy i Test Driven Development (TDD)

  • Unittest
  • Doctest
  • Ćwiczenia TDD w praktyce
  • Praca z debuggerem w IDE

Projekt praktyczny

  • Zastosowanie technologii ze szkolenia
  • Dobre praktyki
  • Wykorzystanie debuggera w IDE
  • Techniki refactoringu

Bazy danych

  • DB API na przykładzie SQLite3
  • Tworzenie i zmienianie schema (CREATE, ALTER, DROP)
  • Tworzenie i zmienianie danych (INSERT, UPDATE, DELETE)
  • Wybór danych (SELECT, podzapytania, kursory, relacje, indeksy)

To szkolenie jest częścią ścieżki

Podobne szkolenia