Вы воспользуетесь структурами замороженных наборов, чтобы обеспечить неизменность элементов и исключить их случайное изменение самым профессиональным образом благодаря TECH" 

Продвинутый анализ данных и управление потоками становятся очень важными при решении задач, связанных с программированием на Python. Например, во многих приложениях данные – это не простые числовые значения или текстовые строки, а более сложные структуры (такие как списки, кортежи или наборы). Работая с этими расширенными типами данных, программисты могут моделировать и управлять информацией более эффективно. По этой причине экспертам необходимо глубже изучить эту тему, чтобы стать более квалифицированными программистами, способными оптимизировать процессы. На них также лежит ответственность за то, чтобы быть в курсе изменений в области ИТ. 

Чтобы помочь им в решении этой задачи, TECH предлагает этот Университетский курс, в котором подробно рассматриваются продвинутый анализ данных               и управление потоками с помощью Python. Разработанная экспертами в этой области, учебная программа будет посвящена как идентификаторам,так и ключевым словам. Таким образом, студенты освоят правила именования переменных, зарезервированные слова и соглашения о наименованиях. Кроме того, в курсе будет подробно рассмотрено форматирование строк, основанное на кодировках Unicode. В учебных материалах будет сделан акцент на продвинутых управляющих структурах, начиная от условных символов и заканчивая декораторами функций. Студенты будут обладать полным пониманием и развитыми навыками практического использования Python в сложных сценариях программирования. 

Это 100% онлайн-обучение, которое можно проходить из любого места и в любое время. Таким образом, студенты сами планируют свое индивидуальное расписание и график аттестаций. Они могут отказаться от фиксированного расписания или очного посещения учебных центров. Кроме того, вы будете обучаться на реальных примерах и под руководством самых авторитетных экспертов в ИТ-секторе. 

100% онлайн-методика TECH позволит вам обновлять свои знания, не прерывая профессиональной деятельности" 

Данный Университетский курс в области продвинутого анализа данных и управления потоками с помощью Python содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Изучение практических кейсов, представленных экспертами в области разработки на Python 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет теоретическую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и повышения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям  
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Вы освоите операции с плавающей запятой, чтобы создавать приближенные представления вещественных чисел" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.  

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.  

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студентам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными специалистами.   

Обучение включает реальные кейсы и упражнения, чтобы приблизить программу к повседневной практике программирования"

Методология Relearning, используемая в этом Университетском курсе, позволит вам учиться автономно и постепенно. В своем собственном ритме!"

Эта программа позволит студентам освоить передовые методы работы с данными и типами, а также развить навыки управления потоком программ. Курс подробно рассмотрит идентификаторы и ключевые слова в Python, а также правила для имен переменных. Кроме того, в учебной программе будут изучены интегральные и булевы типы, включая преобразования. Также, учебные материалы углубятся в изучение коллекций (таких как кортежи, списки или словари), освещая их сравнение, эффективность и выбор подходящего типа. В ходе обучения будет проведен глубокий анализ использования лямбда-функций, их синтаксиса, лучших методов и способов применения. 

Вы освоите соглашения о наименованиях и методы работы с идентификаторами и ключевыми словами"      

Модуль 1.  Продвинутый анализ данных и управление потоками с помощью Python 

1.1. Идентификаторы и ключевые слова в Python 

1.1.1. Правила для имен переменных 
1.1.2. Зарезервированные слова в Python 
1.1.3. Соглашения об именах 

1.2. Целые и булевы типы в Python 

1.2.1. Целые типы 
1.2.2. Операции, специфичные для булевых чисел 
1.2.3. Преобразования и представления 

1.3. Типы с плавающей запятой и комплексные числа в Python 

1.3.1. Точность и репрезентативность 
1.3.2. Операции с плавающей запятой 
1.3.3. Использование комплексных чисел в вычислениях 

1.4. Форматирование строк и кодировок в Python 

1.4.1. Расширенные методы форматирования 
1.4.2. Кодировки  Unicode и UTF-8 
1.4.3. Работа со специальными символами 

1.5. Коллекции: Кортежи, списки и словари в Python 

1.5.1. Сравнение и противопоставление типов 
1.5.2. Методы, специфичные для конкретных типов 
1.5.3. Эффективность и выбор подходящего типа 

1.6. Наборы и замороженные наборы в Python 

1.6.1. Создание и операции с наборами 
1.6.2. Замороженные наборы 
1.6.3. Практическое применение и производительность 

1.7. Итерация и копирование коллекций в Python 

1.7.1. Циклы for и генераторы списков 
1.7.2. Поверхностное копирование vs. Глубокое копирование 
1.7.3. Итераторы и генераторы 

1.8. Использование лямбда-функций в Python 

1.8.1. Синтаксис и создание лямбда-функций 
1.8.2. Применение в фильтрах и картах 
1.8.3. Ограничения и оптимальные практики 

1.9. Структуры управления: Условия и циклы в Python 

1.9.1. Структуры if-else и  elif 
1.9.2. Циклы while и for 
1.9.3. Управление потоком с помощью функций break, continue и else  

1.10. Продвинутые функции и методы Python 

1.10.1. Рекурсивные функции 
1.10.2. Функции высшего порядка 
1.10.3. Декораторы функций 

Цель TECH– предложить вам наиболее полноценное обучение на рынке, чтобы вы могли расширить свои знания и стать более эффективными в своей профессии"