Курсы "Программирование, Data Science, DevOps"

Python — современный и прогрессивный язык программирования, который используют миллионы инженеров по всему миру. Этот язык по праву считается одним из самых лаконичных, что помогает разработчикам сконцентрировать все усилия на достижении результата и при этом получать удовольствие от самого процесса. Python используют такие IT-гиганты, как Google, Dropbox, Yandex, Facebook, Mail.ru и многие другие.

Программа разработана в соответствии с федеральным законом от 29.12.2012 № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации», приказом Минтруда России от 20.07.2022 № 424н «Об утверждении профессионального стандарта «Программист». В результате освоения программы слушатель должен приобрести следующие знания, умения и практические навыки: слушатель должен иметь практический опыт: Создания программного кода на языке программирования Python в соответствии с техническим заданием Оптимизации программного кода с использованием специализированных программных средств Написания программного кода с использованием языка программирования Python Размещение программного кода в страницах, созданных при верстке информационного ресурса, в клиентской части информационного ресурса и в серверной части информационного ресурса Анализа и проверки исходного программного кода Отладки программного кода на уровне программных модулей Отладки программного кода на уровне межмодульных взаимодействий и взаимодействий с окружением Проведения тестирования приложений в соответствии с планом тестирования Фиксирования результатов тестирования приложений Устранения обнаруженных при тестировании несоответствий слушатель должен знать: Синтаксис языка программирования Python, особенности программирования на данном языке Особенности выбранной среды программирования и системы управления базами данных Стандартные библиотеки языка программирования Python Методологии разработки программного обеспечения Технологии программирования Методы и приемы отладки программного кода Типы и форматы сообщений об ошибках, предупреждениях Способы использования технологических журналов, форматы и типы записей журналов Современные компиляторы, отладчики и оптимизаторы программного кода Сетевые протоколы и основы web-технологий Современные методики тестирования приложений слушатель должен уметь: Применять язык программирования Python для написания программного кода Использовать выбранную среду программирования и средства системы управления базами данных Выявлять ошибки в программном коде Применять методы и приемы отладки программного кода Интерпретировать сообщения об ошибках, предупреждения, записи технологических журналов Применять современные компиляторы, отладчики и оптимизаторы программного кода Кодировать на скриптовых языках программирования Выбирать и комбинировать техники тестирования созданных приложений Тестировать созданные приложения в соответствии с планом тестирования

Курсе посвящен созданию веб-приложений на языке программирования Python с использованием микрофреймворка Flask. Курс предназначен для разработчиков, которые хотят научиться создавать веб-приложения с помощью Python и Flask. Кроме простых технологий курс также рассматривает продвинутые возможности создания веб-приложений: механизмы аутентификации, асинхронная обработка, локализация приложения, публикация на реальном сервере. На практике слушатели создают веб-приложения, изучая необходимые теоретические сведения для реальной работы.

Курс содержит основные концепции теории Big Data, описание алгоритмов обработки данных. В курсе рассматриваются теоретические основы по математическим алгоритмам обработки данных, необходимых для анализа данных и машинного обучения. В рамках науки о данных (Data Science) кроме теоретических сведений слушатели познакомятся с библиотеками NumPy, SciPy, Pandas. Рассматривается большое количество примеров работы с библиотеками. Курс содержит практические задания по организации данных на основе Hadoop, обработке данных с помощью популярной и наиболее продвинутой библиотеки pandas, работе с научными данными с пакетом scikit-learn, построению графиков с помощью Matplotlib. Слушатели познакомятся и освоят на практике инструменты для создания окружения Python, такие как Anaconda и Jupyter Notebook. Курс содержит основы теории машинного обучения с изучением фреймворка TensorFlow. Слушатели самостоятельно попробуют создать прототип приложения для машинного обучения

В рамках курса слушатели научатся работать с данными, используя различные алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, случайные леса и бустинг. Они также научатся создавать модели машинного обучения, используя популярные библиотеки Python, такие как scikit-learn и TensorFlow. Курс будет полезен для бизнес-аналитиков, менеджеров, специалистов в области данных и любых, кто хочет научиться использовать машинное обучение для принятия решений на основе данных. В результате прохождения курса слушатели получат практические навыки работы с машинным обучением на Python и будут готовы к работе в реальных проектах. В курсе будут рассмотрены: введение в машинное обучение, типы машинного обучения (например, обучение с учителем и без учителя), алгоритмы машинного обучения (например, линейная регрессия, деревья решений, случайные леса), оценка моделей машинного обучения, избежание переобучения и недообучения, а также практические примеры применения машинного обучения в реальных проектах.

Курс рассматривает вопросы автоматизированного тестирования Python-приложений, используя популярные фреймворки Django, Flask и FastAPI. Курс предназначен для разработчиков, которые хотят научиться писать автоматические тесты для своих приложений и обеспечить высокую надежность и качество кода. Тестирование приложений важный этап повышения качества разработки, программист может гарантировать выпуск качественного продукта за счет средств автоматизации тестирования. Разработчик, изучая курс, освоит популярные библиотеки тестирования Python-приложений: Pytest, Unittest, Selenium. Также курс будет полезен тестировщикам, которые желают перейти от ручного тестирования приложений к автоматизированному/

Курс предназначен для бизнес-аналитиков, менеджеров и специалистов в области данных, которые хотят научиться использовать язык программирования Python для анализа и визуализации данных. В рамках курса слушатели научатся: Импортировать и очищать данные из различных источников, включая CSV, Excel и базы данных. Анализировать и преобразовывать данные с помощью различных методов, таких как группировка, сортировка и фильтрация. Создавать интерактивные отчеты. Работать с большими данными и оптимизировать производительность своих скриптов. Создавать автоматические отчеты и отправлять их по электронной почте или в другие системы. Курс будет полезен для: Бизнес-аналитиков, которые хотят научиться использовать Python для анализа и визуализации данных. Менеджеров, которые хотят улучшить свои навыки в области данных и анализа. Специалистов в области данных, которые хотят расширить свои возможности с помощью Python. Любого, кто хочет научиться работать с данными и создавать интерактивные отчеты с помощью Python. В результате прохождения курса слушатели получат практические навыки работы с Python для анализа данных, а также будут готовы к работе в реальных проектах.