Слив полного курса по «Python, Django, Data Science и ML» [Udemy] [Bogdan Stashchuk]

[Ректор]

[Udemy] Bogdan Stashchuk ― Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML (2024)

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

Лучшие компании предлагают этот курс своим сотрудникам Этот курс был выбран для нашей подборки курсов с высокими рейтингами, которым доверяют компании по всему миру.

Требования

• Предварительных требований нет, все что от вас требуется - желание учиться и практиковаться
• Желательно учиться на ноутбуке с внешним монитором, можно также использовать планшет

Описание

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

• 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

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

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

Подробнее:

Для просмотра ссылок пройдите регистрацию

Скачать - [Udemy] Bogdan Stashchuk ― Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML (2024)

Ссылка доступна для пользователей с группой: Premium, Premium+