Вы освоите самые передовые инструменты интегрированной разработки для облегчения написания кода с помощью этой комплексной программы TECH"   

Organizations

Компании все больше признают важность принятия продуманных решений на основе анализа данных. В этом смысле обработка данных и больших данных на Python – это ценный инструмент для анализа информации и извлечения значимой выгоды поддерживающей стратегические решения. Кроме того, эти инструменты помогают организациям выявлять неэффективность в своей деятельности, что ведет к оптимизации и экономии ресурсов. В соответствии с этим, данные ресурсы выявляют закономерности, тенденции и взаимосвязи, которые неочевидны на первый взгляд. Это может способствовать инновациям и открытиям в самых разных областях, от медицины до научных исследований. 

Осознавая всю важность этого вопроса, TECH запускает новаторскую программу, которая позволит углубиться в настройку среды разработки с помощью Python. В учебной программе вы углубитесь в управление потоками, принимая во внимание условные управляющие структуры. В то же время в учебном плане будут проанализированы функции и модульность этого языка программирования, основанные на параметрах, аргументах и возвратных значениях. В ходе обучения студенты также ознакомятся с основными ресурсами для анализа данных, включая инструменты IPython и Jupyter Notebooks. Учебные материалы также будут стимулировать студентов к созданию инновационных решений, чтобы преуспеть в ИТ-индустрии, которая предоставляет множество возможностей.

Следует отметить, что для обучения у студентов в распоряжении будет 100% онлайн-платформа, различные мультимедийные ресурсы (такие как интерактивные конспекты, тематические исследования, инфографики и т.д.). Кроме того, методология  Relearning от TECH будет способствовать развитию навыков и освоению сложных концепций более быстрым, эффективным и гибким способом. И все это благодаря университетской программе, которая не привязана к жесткому расписанию, так что каждый студент может выбирать, когда и где ему проходить обучение по этому курсу.  

Благодаря революционной методологии Relearning вы оптимально усвоите все знания, чтобы успешно достичь результатов, к которым вы стремитесь"

Данный Университетский курс в области обработки данных и больших данных на 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 изучите Jupyter Notebooks, чтобы загружать, очищать, исследовать и анализировать данные в интерактивном режиме"

В преподавательский состав программы входят профессионалы в данной области, которые привносят в обучение свой обширный опыт, 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.   

Вы будете применять наиболее эффективные стратегии тестирования и отладки, чтобы гарантировать, что приложения работают правильно и не содержат ошибок"

Вы достигнете поставленных целей благодаря дидактическим инструментам TECH, включая пояснительные видеоролики и интерактивные конспекты"

Эта программа даст студентам передовые навыки работы с данными и их анализа на Phyton. В ходе обучения будет рассмотрено все: от использования этого языка программирования в аналитической науке до настройки систем разработки для виртуальных сред. Кроме того, в курсе будут более подробно рассмотрены такие аспекты, как операторы, сортировку пузырьком и списочные выражения. В дидактическом материале также будут представлены инструменты для анализа данных, включая IPython и Jupyter Notebooks. Студенты приобретут необходимые навыки и знания для эффективной работы с информацией в Python, чтобы решать реальные задачи в мире больших данных.

Университетский курс, который повысит ваши профессиональные горизонты, чтобы вы могли конкурировать с лучшими в ИТ-секторе"

Модуль 1. Обработка данных и больших данных  на Python

1.1. Использование Python для работы с данными

1.1.1. Python в области науки о данных и аналитики
1.1.2. Важнейшие библиотеки для данных
1.1.3. Применение и примеры

1.2. Конфигурация сред разработки с Python

1.2.1. Установка и инструменты Python 
1.2.2. Конфигурация виртуальных сред
1.2.3. Интегрированные средства разработки (IDE)

1.3. Переменные, типы данных и операторы в Python

1.3.1. Переменные и простейшие типы данных
1.3.2. Структура данных
1.3.3. Арифметические и логические операторы

1.4. Контроль потока: Условные обозначения и циклы

1.4.1. Условные управляющие типы (if, else, elif)
1.4.2. Циклы ( for, while) и управление потоком
1.4.3. Списочные представления и генераторные выражения

1.5. Функции и модульность в Python

1.5.1. Применение функций
1.5.2. Параметры, аргументы и возвратные значения
1.5.3. Модульность и повторное использование кода

1.6. Обработка ошибок и исключений в Python

1.6.1. Ошибки и исключения
1.6.2. Обработка исключений с помощью try-except
1.6.3. Создание персонализированных исключений

1.7. Инструмент IPython

1.7.1. Инструмент IPython
1.7.2. Использование IPython для анализа данных
1.7.3. Отличия от стандартного интерпретатора Python

1.8. Jupyter Notebooks

1.8.1. Jupyter Notebooks
1.8.2. Использование блокнотов для анализа данных
1.8.3. Публикация блокнотов Jupyter

1.9. Передовые методы кодирования на Python

1.9.1. Стиль и условные обозначения (PEP 8)
1.9.2. Документация и комментарии
1.9.3. Стратегии тестирования и дебаггинга

1.10. Информационные источники и сообщества Python

1.10.1. Онлайн-ресурсы и документация
1.10.2. Сообщества и форумы
1.10.3. Обучение и совершенствование в Python

Обучение без фиксированного расписания и с учебным планом, доступным с первого дня. Установите свой собственный темп обучения!"