[Университет Искусственного Интеллекта] Основы Python 2020 (Дмитрий Романов)
Цена:
965.8
![[?IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fc28399.nl01.servers.im%2Fskladc%2Fimg%2F1026%2Fim-p1026756-0.png&hash=073a9a5449bc2206571012c1363d8b17&v=4)
? Python (в русском языке распространено название питон) — высокоуровневый язык программирования, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода
Синтаксис ядра Python минималистичен. В то же время стандартная библиотека включает большой объём полезных функций
Программа курса
1. Синтаксис Python. Часть 1
Описание занятия:
Знакомство участников с языком программирования Python, изучение логики написания кода в Python. Примеры кода. Знакомство участников с основными типами данных, которые будут по мере обучения встречаться.
2. Синтаксис Python. Часть 2
Описание занятия:
Знакомство с функциями, методами и структурами данных, при знании которых в дальнейшем можно писать более сложные программы.
3. Numpy
Описание занятия:
Знакомство с библиотекой Numpy: что это такое и как с ним работать. Numpy - масштабная библиотека для работы с массивами, матрицами, т.е. с какими-то объемами данных, манипуляции с этими данными. В большинстве случаев используется в совокупности с другими библиотеками, которые предоставляют инструменты для работы с линейной алгеброй. Знание этой библиотеки - ключевой момент в понимании и написании программ, работы с кодом в нейронных сетях. Изучается понятие массив, коренные инструменты Python для работы с этим массивом.
4. Pandas. Часть 1
Описание занятия:
Если в Numpy происходит манипуляция с массивами, то в Pandas эти большие блоки складывается в большой DataFrame и происходит работа с этой базой. Занятие направлено на то, чтоб показать как работать с крупными датасетами, как их группировать, как обращаться с этими датасетами, извлекать информацию. Быстрые команды и методы Python для максимально быстрого извлечения той категории данных, которая необходима для дальнейшей работы.
5. Pandas. Часть 2
Описание занятия:
Если в Numpy происходит манипуляция с массивами, то в Pandas эти большие блоки складывается в большой DataFrame и происходит работа с этой базой. Занятие направлено на то, чтоб показать как работать с крупными датасетами, как их группировать, как обращаться с этими датасетами, извлекать информацию. Быстрые команды и методы Python для максимально быстрого извлечения той категории данных, которая необходима для дальнейшей работы.
6. Matplotlib и Seaborn
Описание занятия:
Эти библиотеки предназначены для визуализации. Одна из важнейших задач разработчика не только посчитать свою сеть и найти правильное решение. Но и уметь визуализировать. Это занятие направлено на то, чтоб углубенно познакомиться с визуализацией данных различными способами отображения. В виде диаграмм, графиков, рисунков, которые будут обладать высокой информативностью.
7. Функции и модули
Описание занятия:
До этого происходит знакомство с основными моментами в Python: с синтаксисом - слова, с помощью которых можно выстроить предложения, вариантами хранения структуры данных - с библиотекой Numpy, с Pandas, в котором в дальнейшем будут происходить манипуляции с базами данных, с методами визуализации. Возникает необходимость оптимизировать рабочее пространство. На занятии изучается, что такое функция, как пишется функция в Python, как она устроена, когда нужно ее ставить, как она может помочь в оптимизации. Модули. Подгрузка модулей.
Описание занятия:
Если в Numpy происходит манипуляция с массивами, то в Pandas эти большие блоки складывается в большой DataFrame и происходит работа с этой базой. Занятие направлено на то, чтоб показать как работать с крупными датасетами, как их группировать, как обращаться с этими датасетами, извлекать информацию. Быстрые команды и методы Python для максимально быстрого извлечения той категории данных, которая необходима для дальнейшей работы.
5. Pandas. Часть 2
Описание занятия:
Если в Numpy происходит манипуляция с массивами, то в Pandas эти большие блоки складывается в большой DataFrame и происходит работа с этой базой. Занятие направлено на то, чтоб показать как работать с крупными датасетами, как их группировать, как обращаться с этими датасетами, извлекать информацию. Быстрые команды и методы Python для максимально быстрого извлечения той категории данных, которая необходима для дальнейшей работы.
6. Matplotlib и Seaborn
Описание занятия:
Эти библиотеки предназначены для визуализации. Одна из важнейших задач разработчика не только посчитать свою сеть и найти правильное решение. Но и уметь визуализировать. Это занятие направлено на то, чтоб углубенно познакомиться с визуализацией данных различными способами отображения. В виде диаграмм, графиков, рисунков, которые будут обладать высокой информативностью.
7. Функции и модули
Описание занятия:
До этого происходит знакомство с основными моментами в Python: с синтаксисом - слова, с помощью которых можно выстроить предложения, вариантами хранения структуры данных - с библиотекой Numpy, с Pandas, в котором в дальнейшем будут происходить манипуляции с базами данных, с методами визуализации. Возникает необходимость оптимизировать рабочее пространство. На занятии изучается, что такое функция, как пишется функция в Python, как она устроена, когда нужно ее ставить, как она может помочь в оптимизации. Модули. Подгрузка модулей.