A
Anonymous (14e5)
[Udemy] Bogdan Stashchuk ― Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML (2024)
Чему вы научитесь
Требования
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:
Для кого этот курс:
Скачать
Чему вы научитесь
- 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
Требования
- Предварительных требований нет, все что от вас требуется - желание учиться и практиковаться
- Желательно учиться на ноутбуке с внешним монитором, можно также использовать планшет
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:
- Введение в курс Python
- Где выполнять и писать код Python
- Установка Python
- Установка редактора кода VS Code
- Начало работы в VS Code
- Изменение настроек редактора VS Code
- Знакомство с интерпретатором Python
- Выполнения кода в Visual Studio Code
- Самое важное в Python
- Основные типы в Python
- Практика в интерактивном интерпретаторе Python
- Встроенные функции
- Функция dir и атрибуты объектов
- Практика - Встроенные функции print и dir
- Практика - Встроенная функция input и методы строк
- Отступы в Python
- Форматирование кода Python и PEP8
- Комментарии в Python
- Выражения
- Инструкции
- Переменные
- Объявление переменных и присвоение им значений
- Динамическая типизация
- Типы и структуры данных
- Переменные и объекты
- Встроенная функция id
- Практика - Встроенная функция id и объекты
- Строки - str
- Практика - Строки
- Встроенные функции и методы строк
- Практика - Методы строк
- Целые числа - int
- Практика - Целые числа
- Числа с десятичной точкой - float
- Комплексные числа - complex
- Логический тип - bool
- Практика - Логический тип
- Конвертация типов
- Практика - Введение в магические методы
- Магические методы
- Списки - list
- Методы списков
- Разные операции со списками
- Копирование списков
- Практика - Списки
- Словари - dict
- Изменение и удаление значений в словарях
- Использование переменных в словарях
- Длина словаря
- Несуществующие ключи и метод get
- Резюме по словарям
- Практика - словари
- Практика - Копирование словаря
- Практика - Конвертация других значений в словарь
- Задача - Словари
- Кортежи - tuple
- Методы кортежей
- Практика - Кортежи
- Наборы - set
- Практика - Проверка неупорядоченности наборов
- Изменяемые объекты в наборах
- Практика - Наборы
- Методы наборов
- Практика - Методы наборов
- Практика - Симметричная разница в наборах
- Диапазоны - range
- Практика - Диапазоны
- Сравнение типов последовательностей
- Встроенная функция zip
- Конвертация zip в dict
- Изменение объектов в Python
- Поведение изменяемых объектов
- Как избежать изменения копий
- Практика - Создание поверхностных и полных копий
- Функции
- Самая корткая функция и pass
- Передача неизменяемых объектов в функцию
- Передача изменяемых объектов в функцию
- Как избежать изменения внешних объектов в функции
- Аргументы функций
- Объединение всех аргументов в кортеж в функции
- Аргументы с ключевыми словами
- Объединение именованых аргументов в словарь
- Значения параметров функции по умолчанию
- Практика - Значения параметров по умолчанию
- Колбэк функции
- Практика - Колбэк функции
- Правила работы с функциями
- Документация функции docstring
- Области видимости
- Жизненный цикл переменных
- Ключевое слово global в функциях
- Практика - Глобальные и локальные переменные
- Операторы
- Операторы и магические методы
- Функция dir
- Бинарные и унарные операторы
- Операторы in, not in
- Приоритетность операторов
- Ложные значения
- Логические операторы
- Операторы короткого замыкания or и and
- Практика - Логические операторы
- Оператор распаковки словаря
- Объединение словарей
- Инструкция del
- Соединение строк
- Форматирование строк с f-strings
- Практика - Соединение строк с помощью +
- Практика - f-strings
- Лямбда функции
- Практика - Лямбда функции
- Обработка ошибок
- Получение информации об ошибке
- Разные типы ошибок в разных блоках except
- Блоки else и finally в обработке ошибок
- Отсутствие типа ошибки и класс Exception
- Создание ошибок
- Распаковка списков и кортежей
- Распаковка словаря в именованые аргументы
- Распаковка списка в позиционные аргументы
- Условные инструкции
- Инструкция if
- Инструкция if else
- Инструкция if elif
- Использование if в функциях
- Тернарный оператор
- Практика - Тернарный оператор
- Циклы
- Цикл for in
- Практика - цикл for in
- Итерация по ключам с значениями в словаре
- Цикл for in для наборов
- Встроенная функция filter
- Цикл while
- Использование continue в циклах
- Сокращенный цикл for in
- Примеры с сокращенным циклом for in
- Практика - сокращенный цикл for in
- Генераторы в сокращенном for in
- Практика - генераторы
- Объекты и классы
- Практика - Создание экземпляров класса
- Магический метод классов __init__
- Практика - Объекты с собственными атрибутами
- Методы и экземпляры классов
- Статические методы классов
- Атрибуты класса
- Магические методы в классах
- Наследование из других классов
- Практика - Создание подклассов
- Модули
- Практика - Модули
- Что такое __main__ и __name__
- Встроенные модули
- Создание пакетов
- JSON
- Конвертация JSON в словарь
- Практика - JSON
- Работа с файлами
- Методы класса Path
- Практика - Работа с путями к файлам и директориям
- Чтение и запись файлов
- Практика - Запись и чтение файлов
- Практика - Удаление файлов
- Создание zip архива
- Практика - Распаковка zip архива
- Работа с CSV файлами
- Практика - Чтение из CSV файлов
- Модуль datetime
- Практика - Форматирование дат
- Использование класса timedelta
- Модуль time
- Модуль random
- Модуль secrets для генерации паролей
- Модуль math
- Рекурсивные функции
- Модуль для регулярных выражений re
- Сохранение паттерна в отдельном объекте
- Проверка email с помощью регулярного выражения
- Отправка email с помощью модуля smtplib
- Компоновка и отправка email
- HTML шаблоны для отправки email
- Отправка вложений в email
- Модуль SQLite3 и создание базы данных
- Практика - Запись данных в таблицу SQLite
- Практика - Чтение данных из таблицы SQLite
- Модуль array
- Аргументы функции и модуль sys
- Модуль webbrowser
- Менеджер пакетов PIP
- Виртуальные среды и Pipenv
- Создание виртуальной среды
- Файлы Pipfile и Pipfile.lock
- Использование пакетов в виртуальной среде
- Инсталяция дополнительных пакетов в виртуальной среде
- Дерево пакетов и обновление пакетов
- Обзор проекта Django
- Введение в Django и паттерн MVC
- Установка Django
- Создание нового проекта Django
- Запуск сервера Django
- Выбор виртуальной среды в VS Code
- Файлы проекта Django
- Обзор настроек проекта Django
- Настройки WSGI и ASGI
- Остальные настройки проекта Django
- Настройки роутинга в проекте Django
- Создание приложения Django
- Разница между проектом и приложениями
- Обзор файлов приложения
- Создание функции вида
- Привязка функции вида к маршруту
- Добавление маршрутов приложения к маршрутам проекта
- Проверка доступности приложения в веб интерфейсе
- Применение миграций для базы данных
- Создание аккаунта администратора
- Создание моделей
- Изменение списка установленных приложений
- Создание миграций
- Применение созданных миграций
- Изменение моделей
- Создание категории с помощью модели
- Создание курсов в категории
- Подключение моделей в панели администратора
- Добавление магического метода __str__ в модели
- Отображение названий курсов на веб странице
- Создание HTML шаблона
- Использование данных из базы данных в шаблоне
- Связь между слоями в приложениях Django
- Подключение библиотеки стилей Bootstrap
- Создание базового HTML шаблона
- Добавление общего навигационного блока
- Добавление маршрута для одного курса
- Создание функции вида для страницы курса
- Создание шаблона для страницы курса
- Проверка страницы отдельного курса
- Отображение страницы 404 если курса нет в базе
- Настройка роутинга между страницами
- Роутинг с использованием имен маршрутов
- Роутинг с использований имен приложений и маршрутов
- Перенос шаблонов в общую папку
- Подведение итогов по приложению Shop
- Создание приложения api
- Создание моделей для приложения api
- Настройка роутинга для приложения api
- Проверка работы сервиса API
- Добавление версии API
- Установка программы Postman
- Настройка аутентификации и авторизации для API
- Создание API ключа
- Удаление курса через API
- Создание нового курса с помощью POST
- Изменение данных перед отправкой клиентам через API
- Подведение итогов по приложению api
- Рефакторинг приложения api
- Перенос магазина на главную страницу
- Изменение панели администратора
- Подведение итогов по всему проекту Django
- Введение в Pygame
- Запуск игры и события в Pygame
- Изменение цвета фона в игре
- Добавление прямоугольника в игре
- Перемещение прямоугольника кнопками на клавиатуре
- Перемещение прямоугольника только в рамках экрана
- Подведение итогов по игре с прямоугольником
- Демонстрация игры типа shooter
- Добавление корабля на экран
- Перемещение корабля влево и вправо
- Непрерывное перемещение корабля при нажатой клавише
- Добавление шарика на экране
- Перемещение и скрытие шарика
- Отображение инопланетянина в игре
- Добавление проигрыша в игре
- Попадание шарика в инопланетянина
- Ускорение движения инопланетянина
- Добавления счетчика попаданий
- Подведение итогов по созданию игры
- Введение в Data Science и Machine Learning
- Установка и запуск Jupyter Notebook
- Знакомство с Jupyter Notebook
- Использование переменных в Jupyter
- Импорт из встроенных модулей в Jupyter
- Установка внешних модулей в Jupyter
- Использование внешних модулей в Jupyter
- Установка Jupyter Lab
- Знакомство с Jupyter Lab
- Добавление оглавления и разметка
- Управление файлами, консоль и терминал в Jupyter Lab
- Текстовые файлы и подсказки в Jupyter Lab
- Обзор Anaconda
- Введение в NumPy
- Создание одномерных массивов в NumPy
- Форма, размерность и тип данных в NumPy
- Двухмерные массивы в NumPy
- Оси в массивах NumPy
- Слияние массивов NumPy
- Соединение одномерных массивов
- Заполнение массива нулями и единицами
- Модуль random для массивов NumPy
- Псевдо случайные числа
- Методы randint, uniform и choice
- Методы arange и reshape
- Метод flatten для трансформации в одномерный массив
- Одномерные массивы в NumPy - Примеры 1, 2
- Одномерные массивы в NumPy - Примеры 3, 4
- Двухмерные массивы в NumPy - Пример 5
- Двухмерные массивы в NumPy - Пример 6
- Трехмерные массивы в NumPy - Пример 7
- Резюме секции по NumPy
- Обзор Pandas и создание DataFrame
- Обзор DataFrame в Pandas
- Метод describe для DataFrame в Pandas
- Выбор колонок по типу данных
- Отсутствующие значения и метод isna
- Конвертация строк в даты
- Подведение итогов по DataFrame
- Series в Pandas
- Операции с Series в Pandas
- Выборка столбцов и рядов в DataFrame с помощью loc и iloc
- Фильтрация в DataFrame
- Фильтрация с помощью метода isin
- Сортировка в DataFrame
- Подведение итогов по фильтрации и сортировке DataFrames
- Добавление и изменение данных в DataFrame
- Слияние DataFrames
- Удаление колонок и рядов в DataFrame
- Подведение итогов по слиянию и изменению DataFrames
- Генерация случайных данных для DataFrame
- Сохранение DataFrame в CSV файле
- Создание DataFrame из CSV файла
- Сохранение DataFrame в Excel и JSON файлах
- Анализ и группирование данных, загруженных из CSV файла
- Отображение диаграмм с помощью Matplotlib
- Подведение итогов по проекту с данными из CSV файла
- Подведение итогов по пакету Pandas
- Введение в Matplotlib и базовые диаграммы
- Примеры plot диаграмм - line, bar, area, pie
- Пример гистограммы
- Пример диаграммы boxplot
- Пример диаграммы heatmap
- Резюме по примерам диаграмм
- Загрузка данных из CSV файла для визуализации
- Отображение реальных данных на диаграммах
- Диаграммы для транспонированного DataFrame
- Подведение итогов по визуализации реальных данных из CSV файла
- Подведение итогов по Matplotlib и Seaborn
- Введение в Scikit-learn и обзор данных для создания модели
- Планирование шагов по построению модели
- Этап очистки данных перед построением модели
- Попытка создания модели
- Этап кодирования с помощью метода replace
- Замена значений на цифровые с помощью LabelEncoder
- Создание модели после очистки и кодирования данных
- Предсказание целевых значений с помощью модели
- Разбиение данных на части для обучения и тестирования модели
- Оценка точности построенной модели
- Экспорт модели в .dot файл для визуализации процесса принятия решений
- Отображение диаграмм на основании данных для модели
- Подведение итогов по созданию модели
- Загрузка большого реального набора данных для построения модели
- Загрузка данных из большого CSV файла и базовый анализ
- Очистка данных после загрузки
- Отображение диаграмм на этапе анализа данных
- Кодирование данных перед созданием модели
- Отображение дополнительных диаграмм
- Фильтрация данных на этапе анализа
- Создание модели с помощью DecisionTreeClassifier
- Оценка точности модели, построенной с помощью DecisionTreeClassifier
- Создание моделей с помощью RandomForestClassifier, KNeighborsClassifier и LogisticRegression
- Итоги по построению моделей и планы для изменения данных
- Построение модели без отзывов пассажиров
- Тестирование модели на основании вручную созданных данных
- Подведение итогов по модели без отзывов пассажиров
- Сохранение модели в файле и загрузка из файла
- Подведение итогов по примеру с пассажирами
- ЗАДАЧА - Запись и чтение файлов
- ЗАДАЧА - JSON
- ЗАДАЧА - Классы и экземпляры
- ЗАДАЧА - Наборы
- ЗАДАЧА - Обработка ошибок
- ЗАДАЧА - Операторы
- ЗАДАЧА - Проверка пароля
- ЗАДАЧА - Словари
- ЗАДАЧА - Условные инструкции
- ЗАДАЧА - Функции
- ЗАДАЧА - Цикл while
- ЗАДАЧИ - Именованые аргументы функций
- ЗАДАЧИ - Сокращенный цикл for in
- ЗАДАЧИ - Списки
- ЗАДАЧИ - Тернарный оператор
- ЗАДАЧИ - Цикл for in
- ЗАДАЧИ - Сокращенный цикл for in
- ЗАДАЧА - Классы и экземпляры
- ЗАДАЧА - JSON
- ЗАДАЧА - Запись и чтение файлов
- ЗАДАЧА - Проверка пароля
Для кого этот курс:
- 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
Скрытый контент
Вам нужно нажать кнопку "Мне нравитcя" для загрузки материала. Кнопка доступна только зарегистрированным пользователям.
Как скачать? 1. Зарегистрируйтесь (если нет аккаунта) 2. Перейдите по ссылке, активируйте кнопку 3. Вернитесь на эту страницы 4. Нажмите кнопку "Мне нравится" (в правом нижнем углу появится кнопка) 5. Перейдите по ссылке на облако 6. Скачайте материал
Скрытый контент
Вам нужно нажать кнопку "Мне нравитcя" для загрузки материала. Кнопка доступна только зарегистрированным пользователям.
Как скачать? 1. Зарегистрируйтесь (если нет аккаунта) 2. Перейдите по ссылке, активируйте кнопку 3. Вернитесь на эту страницы 4. Нажмите кнопку "Мне нравится" (в правом нижнем углу появится кнопка) 5. Перейдите по ссылке на облако 6. Скачайте материал