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Vuoi diventare un esperto di Programmazione Integrale in Python? Combinerai l'eleganza del linguaggio con la potenza della modularità, facilitando lo sviluppo di applicazioni robuste ed efficienti”
La Programmazione Integrale in Python è la scelta preferita da sviluppatori e aziende. Innanzitutto, Python è noto per la sua sintassi chiara e leggibile, che rende facile la comprensione del codice. Inoltre, la sua versatilità consente di integrare efficacemente diversi paradigmi di programmazione, come la Programmazione Orientata agli Oggetti, fornendo così un approccio olistico e adattabile. La Programmazione Integrale si distingue anche per il suo approccio modulare, che facilita il riutilizzo del codice e la manutenibilità dei progetti a lungo termine. La combinazione di questi due aspetti si traduce in uno strumento potente e accessibile.
In questo contesto, TECH ha sviluppato questo Esperto universitario in Programmazione Integrale in Python, che tratta un ampio piano di studi volto a fornire agli informatici una comprensione completa del linguaggio e a sviluppare competenze avanzate di programmazione. In questo modo, verranno affrontate la creazione e l'esecuzione di programmi Python, nonché l'uso di strumenti di sviluppo integrati (IDE) per l'esecuzione di scripts.
Si approfondirà anche lo sviluppo integrale di applicazioni in Python, in modo che il professionista si specializzi nella progettazione e nella modellazione avanzata di applicazioni, in test e debugging efficaci, nell'ottimizzazione del codice, nella distribuzione e nella manutenzione delle applicazioni. Inoltre, vengono affrontati gli aspetti dell'architettura delle applicazioni e della gestione delle dipendenze, della sicurezza e dell'autenticazione.
Il programma si concentra anche sull'uso di librerie essenziali, tecniche di controllo del flusso e funzioni specifiche per l'elaborazione dei dati. I laureati apprenderanno le migliori pratiche per la codifica, lo stile, le convenzioni, la documentazione, i test e il debug nel contesto dell'analisi dei dati. Infine, verranno discusse le risorse online e le comunità Python, che consentono di accedere a un'ampia gamma di risorse.
Per questo motivo, TECH offrirà agli studenti una certificazione flessibile e 100% online, basata sulla rivoluzionaria metodologia del Relearning, che si concentra sulla ripetizione dei concetti fondamentali per rafforzare l'assimilazione dei contenuti.
Sfrutta tutti i vantaggi della Programmazione Integrale in Python, che semplifica il processo di sviluppo e offri una flessibilità e una potenza senza pari per soddisfare le mutevoli esigenze del mondo digitale”
Questo Esperto universitario in Programmazione Integrale in Python possiede il programma didattico più completo e aggiornato sul mercato. Le sue caratteristiche principali sono:
- Lo sviluppo di casi di studio presentati da esperti del settore in Programmazione Integrale in Python
- Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni teoriche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
- Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
- Speciale enfasi sulle metodologie innovative
- Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
- Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet
Applicherai i principi SOLID e la progettazione modulare, insieme all'uso di UML e dei diagrammi nella progettazione e nella modellazione delle applicazioni, il tutto attraverso una libreria completa delle risorse multimediali più innovative”
Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.
Contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.
La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.
Approfondirai la gestione dei riferimenti agli oggetti, la raccolta dei dati, le operazioni logiche e aritmetiche e i concetti chiave come input/output, funzioni, stringhe e gestione degli errori”
Grazie a questo Esperto universitario 100% online, sarai dotato degli strumenti necessari per affrontare le sfide reali nel mondo dello sviluppo di Software e dell'analisi dei dati utilizzando Python”
Piano di studi
Il contenuto di questo Esperto universitario è stato sviluppato per fornire ai professionisti una completa immersione nel campo della Programmazione Integrale in Python. Dalla creazione di programmi alla gestione avanzata dei dati, il programma di studio coprirà tutti gli aspetti cruciali della creazione di sviluppatori altamente competenti. I contenuti non si limiteranno ad approfondire la sintassi chiara e leggibile di Python, ma approfondiranno anche concetti avanzati come la gestione dei riferimenti agli oggetti, la progettazione modulare e i modelli architetturali comuni.
Dall'analisi dei dati all'implementazione di progetti avanzati, questo programma di studi ti fornirà le competenze essenziali per avere successo nel dinamico panorama della programmazione”
Modulo 1. Programmazione in Python
1.1. Creazione ed esecuzione di programmi in Python
1.1.1. Configurazione degli ambienti di sviluppo
1.1.2. Esecuzione scripts en Python
1.1.3. Strumenti di Sviluppo Integrato (IDE)
1.2. Dati in Python
1.2.1. Tipi primitivi (int, float, str)
1.2.2. Conversione e casting dei tipi di dati in Python
1.2.3. Immutabilità e memorizzazione dei dati in Python
1.3. Riferimenti agli oggetti in Python
1.3.1. Riferimenti in memoria
1.3.2. Identità v Uguaglianza
1.3.3. Gestione dei referral e raccolta dei rifiuti
1.4. Raccolta dati in Python
1.4.1. Elenchi e operazioni comuni
1.4.2. Le tuple e la loro immutabilità
1.4.3. Dizionari e accesso ai dati
1.5. Operazioni logiche in Python
1.5.1. Operatori booleani
1.5.2. Espressioni condizionali
1.5.3. Short-Circuit Evaluation
1.6. Operazioni aritmetiche in Python
1.6.1. Operazioni aritmetiche in Python
1.6.2. Operatori di divisione
1.6.3. Precedenza e associatività
1.7. Ingresso/uscita in Python
1.7.1. Lettura di dati da input standard
1.7.2. Scrittura di dati su standard output
1.7.3. Gestione dei file
1.8. Creazione e chiamata di funzioni in Python
1.8.1. Sintassi delle funzioni
1.8.2. Parametri e argomenti
1.8.3. Valori di ritorno e funzioni anonime
1.9. Uso di strings in Python
1.9.1. Manipolazione e formattazione delle strings
1.9.2. Metodi comuni di strings
1.9.3. Interpolazione e F-strings
1.10. Gestione degli errori e delle eccezioni in Python
1.10.1. Tipi comuni di eccezioni
1.10.2. Blocchi try-except
1.10.3. Creare eccezioni personalizzate
Modulo 2. Sviluppo delle applicazioni in Python
2.1. Architettura dell'applicazione in Python
2.1.1. Progettazione del Software
2.1.2. Modelli architettonici comuni
2.1.3. Valutazione dei requisiti e delle esigenze
2.2. Progettazione e modellazione di applicazioni Python
2.2.1. Uso di UML e diagrammi
2.2.2. Modellazione del flusso di dati e informazioni
2.2.3. Principi SOLID e progettazione modulare
2.3. Gestione delle dipendenze e librerie in Python
2.3.1. Gestione dei pacchetti con Pip
2.3.2. Utilizzo di ambienti virtuali
2.3.3. Risolvere i conflitti di dipendenza
2.4. Modelli di progettazione nello sviluppo in Python
2.4.1. Modelli creativi, strutturali e comportamentali
2.4.2. Applicazione pratica dei modelli
2.4.3. Refactoring e modelli
2.5. Test e Debugging nelle applicazioni in Python
2.5.1. Strategie di Testing (Unitario, Integrazione”)
2.5.2. Uso di Frameworks di prova
2.5.3. Tecniche e strumenti di Debugging
2.6. Sicurezza e autenticazione in Python
2.6.1. Sicurezza in applicazioni
2.6.2. Implementazione dell'autenticazione e autorizzazione
2.6.3. Prevenzione delle vulnerabilità
2.7. Ottimizzazione e prestazioni delle applicazioni in Python
2.7.1. Analisi delle prestazioni
2.7.2. Tecniche di ottimizzazione del codice
2.7.3. Gestione efficiente delle risorse e dei dati
2.8. Implementazione e distribuzione delle applicazioni in Python
2.8.1. Strategie di implementazione
2.8.2. Uso di container e orchestratori
2.8.3. Distribuzione e aggiornamenti continui
2.9. Manutenzione e aggiornamenti in Python
2.9.1. Gestione del ciclo di vita del Software
2.9.2. Strategie di manutenzione e refactoring
2.9.3. Aggiornamento e migrazione dei sistemi
2.10. Documentazione e supporto in Python
2.10.1. Creare documentazione efficacemente
2.10.2. Strumenti di documentazione
2.10.3. Strategie per il supporto e la comunicazione con gli utenti
Modulo 3. Elaborazione dei dati e Big Data con Python
3.1. Uso di Python sui dati
3.1.1. Python nella scienza dei dati e nell'analisi
3.1.2. Librerie di dati essenziali
3.1.3. Applicazioni ed esempi
3.2. Configurazione degli ambienti di sviluppo con Python
3.2.1. Installazione e strumenti Python
3.2.2. Configurazione di ambienti virtuali
3.2.3. Strumenti di Sviluppo Integrato (IDE)
3.3. Variabili, tipi di dati e operatori in Python
3.3.1. Variabili e tipi di dati primitivi
3.3.2. Struttura dei dati
3.3.3. Operatori aritmetici e logici
3.4. Controllo del Flusso: Condizionali e loop
3.4.1. Strutture di controllo condizionali (if, else, elif)
3.4.2. Loops (for, while) e controllo di flusso
3.4.3. Comprensione di liste ed espressioni generatrici
3.5. Funzioni e modularità con Python
3.5.1. Uso delle funzioni
3.5.2. Parametri, argomenti e valori di ritorno
3.5.3. Modularità e riutilizzo del codice
3.6. Gestione degli errori e delle eccezioni con Python
3.6.1. Errori ed eccezioni
3.6.2. Gestione delle eccezioni con try-except
3.6.3. Creare eccezioni personalizzate
3.7. Strumento IPython
3.7.1. Strumento IPython
3.7.2. Uso degli IPython per analisi dei dati
3.7.3. Differenze con l'interprete Python standard
3.8. Jupyter Notebooks
3.8.1. Jupyter Notebooks
3.8.2. Uso dei quaderni per analisi dei dati
3.8.3. Pubblicazione dei quaderni Jupyter
3.9. Migliori pratiche di codifica Python
3.9.1. Stile e convenzioni (PEP 8)
3.9.2. Documentazione e commenti
3.9.3. Strategie di test e debug
3.10. Risorse e comunità Python
3.10.1. Risorse e documentazione online
3.10.2. Comunità e forum
3.10.3. Apprendimento e aggiornamenti in Python
Con un'attenzione particolare alle best practice e alle metodologie moderne, il programma ti spingerà a coltivare le competenze per progettare, ottimizzare e mantenere efficacemente le applicazioni”
Esperto Universitario in Programmazione Integrale in Python
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