Python славится своей адаптивностью и используется в самых разных областях – от веб-разработки до искусственного интеллекта. Чего вы ждете, чтобы поступить?" 

Python – это высокоуровневый язык программирования, широко используемый среди программистов, потому что он имеет широкий спектр библиотек и фреймворков, которые упрощают общие задачи, позволяя разработчикам сосредоточиться на концепции своих проектов, а не тратить время на технические детали. Кроме того, существенным преимуществом является его универсальность, поскольку он может использоваться в самых разных средах, от веб-разработки до анализа данных и машинного обучения. 

Так появилась эта Специализированная магистратура в области разработки на Python – программа, в которой рассматривается расширенная работа с данными и типами в Python, изучаются идентификаторы, ключевые слова, интегральные и булевы типы, а также расширенное форматирование строк и кодировок. Кроме того, будут рассмотрены понятия такие как кортежи, списки и словари, а также методы итерации и лямбда-функции, что обеспечит прочную основу языка. 

Также вы погрузитесь в разработку приложений на Python с акцентом на лучшие практики и современные методологии. От архитектуры приложения до развертывания и сопровождения, будут рассмотрены такие аспекты, как передовое проектирование и моделирование, управление зависимостями, шаблоны проектирования, тестирование и отладка, оптимизация производительности, стратегии внедрения и распространения. 

Аналогичным образом, программист будет углубляться в веб- и мобильную разработку на Python, изучая такие фреймворки, как Django и Flask, а также разработку API и веб-сервисов. Кроме того, в центре внимания будет дизайн интерфейса и пользовательский опыт (UI/UX), от использования инструментов проектирования до улучшения доступности и юзабилити. В завершении будут рассмотрены вопросы управления данными и их анализа с использованием языка Python и таких инструментов, как NumPy, Pandas и Matplotlib. 

Таким образом, эта программа представляет собой уникальную возможность, благодаря полностью адаптируемому академическому предложению в онлайн-формате. Благодаря такому подходу профессионалы получат большую свободу в управлении своим рабочим временем, что позволит им гармонично сочетать ежедневную работу с личными занятиями.

Комплексный и специализированный курс по разработке на Python, который подготовит вас к решению реальных задач в мире разработки программного обеспечения"   

Данная Специализированная магистратура в области разработки программного обеспечения содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области разработки программного обеспечения
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет теоретическую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной практики
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям  
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Благодаря этой Специализированной магистратуре, полученной на 100% в режиме онлайн, вы углубите свои знания в области frontend- и backend-разработки, управления базами данных и стратегии размещения приложений в магазинах приложений"   

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 специалисту 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 специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.   

Вы узнаете обо всем, начиная с основ, таких как переменные и типы данных, и заканчивая передовыми методами визуализации данных и стратегиями оптимизации производительности и хранения. Записывайтесь прямо сейчас!"

Вы погрузитесь в объектно-ориентированное программирование (ООП), а также в такие темы, как классы, наследование, полиморфизм, создание абстрактных классов и пользовательские исключения"

Учебный план был тщательно разработан, чтобы обеспечить студентам всесторонний опыт. От глубокого погружения в синтаксис и расширенные функциональные возможности Python до специализации в объектно-ориентированном программировании (ООП), разработке веб- и мобильных приложений и экспертной работе с данными с помощью таких библиотек, как NumPy и Pandas, – каждый модуль будет тщательно структурирован, чтобы дать прочные знания и практические навыки. Кроме того, будут рассмотрены такие важные темы, как дизайн пользовательского интерфейса и пользовательский опыт (UI/UX), передовые методы работы с данными, оптимизация производительности и хранения данных. 

Вы не только полностью овладеете языком Python, но и будете готовы уверенно решать динамичные задачи, ориентированные на технологическую промышленность"  

Модуль 1. Программирование на Python

1.1. Создание и выполнение программ на Python

1.1.1. Конфигурация сред разработки
1.1.2. Выполнение скриптов Python
1.1.3. Интегрированные средства разработки (IDE)

1.2. Данные в Python

1.2.1. Простейшие типы ( int, float, str )
1.2.2. Casting и преобразование типов данных в Python
1.2.3. Неизменяемость и хранение данных в Python

1.3. Ссылки на объекты в Python

1.3.1. Ссылки в памяти
1.3.2. Идентичность vs. Равенство
1.3.3. Управление ссылками и сборка мусора

1.4. Сбор данных в Python

1.4.1. Списки и типовые операции с ними
1.4.2. Кортежи и их неизменяемость
1.4.3. Словари и доступ к данным

1.5. Логические операции в Python

1.5.1. Булевы операторы
1.5.2. Условные выражения
1.5.3. Оценка с коротким замыканием

1.6. Арифметические операторы в Python

1.6.1. Арифметические операции в Python
1.6.2. Операторы деления
1.6.3. Приоритет и ассоциативность

1.7. Ввод/вывод данных в Python

1.7.1. Считывание данных со стандартного ввода
1.7.2. Запись данных в стандартный вывод
1.7.3. Управление файлами

1.8. Создание и вызов функций в Python

1.8.1. Синтаксис функций
1.8.2. Параметры и аргументы
1.8.3. Возвращаемые значения и анонимные функции

1.9. Использование строк в Python

1.9.1. Работа со строками и их форматирование
1.9.2. Общие строковые методы
1.9.3. Интерполяция и F-строки

1.10. Обработка ошибок и исключений в Python

1.10.1. Распространенные типы исключений
1.10.2. Блоки try-except
1.10.3. Создание персонализированных исключений

Модуль 2. Расширенные возможности управления данными и потоками с помощью Python

2.1. Идентификаторы и ключевые слова в Python

2.1.1. Правила для имен переменных
2.1.2. Зарезервированные слова в Python
2.1.3. Соглашения об именах

2.2. Целые и булевы типы в Python

2.2.1. Целые типы
2.2.2. Операции, специфичные для булевых чисел
2.2.3. Преобразования и представления

2.3. Типы с плавающей точкой и комплексные числа в Python

2.3.1. Точность и репрезентативность
2.3.2. Операции с плавающей запятой
2.3.3. Использование комплексных чисел в вычислениях

2.4. Форматирование строк и кодировок в Python

2.4.1. Расширенные методы форматирования
2.4.2. Кодировки Unicode и UTF-8
2.4.3. Работа со специальными символами

2.5. Коллекции: Кортежи, списки и словари в Python

2.5.1. Сравнение и противопоставление типов
2.5.2. Методы, специфичные для конкретных типов
2.5.3. Эффективность и выбор подходящего типа

2.6. Наборы и замороженные наборы в Python

2.6.1. Создание и операции с наборами
2.6.2. Замороженные наборы
2.6.3. Практическое применение и производительность

2.7. Итерация и копирование коллекций в Python

2.7.1. Циклы for и генераторы списков
2.7.2. Поверхностное копирование vs. Глубокое копирование
2.7.3. Итераторы и генераторы

2.8. Использование лямбда-функций в Python

2.8.1. Синтаксис и создание лямбда-функций
2.8.2. Применение в фильтрах и картах
2.8.3. Ограничения и оптимальные практики

2.9. Структуры управления: Условия и циклы в Python

2.9.1. Структуры if-else и elif
2.9.2. Циклы while и for
2.9.3. Управление потоком с помощью функций break continue  else

2.10. Продвинутые функции и методы Python

2.10.1. Рекурсивные функции
2.10.2. Функции высшего порядка
2.10.3. Декораторы функций

Модуль 3. Объектно-ориентированное программирование (ООП) в Python

3.1. Объектно-ориентированное программирование (ООП) в Python

3.1.1. Классы и объекты
3.2.1. Инкапсуляция и абстракция
3.3.1. Объектно-ориентированное программирование (ООП) в Python

3.2. Создание классов и объектов в Python

3.2.1. Классы в ООП Python
3.2.2. Инстанцирование и методы инициализации
3.2.3. Атрибуты и методы

3.3. Атрибуты и методы в Python

3.3.1. Атрибуты экземпляра vs. Атрибуты класса
3.3.2. Методы экземпляра, класса и статические методы
3.3.3. Инкапсуляция и сокрытие информации

3.4. Принципы наследования и полиморфизма в Python

3.4.1. Единичное и множественное наследование
3.4.2. Перезапись и расширение методов
3.4.3. Полиморфизм и утиная типизация

3.5. Свойства и доступ к атрибутам в Python

3.5.1. Геттеры и сеттеры
3.5.2. Декоратор @property
3.5.3. Управление доступом и валидация

3.6. Пользовательские классы и коллекции в Python

3.6.1. Создание типов коллекций
3.6.2. Специальные методы (__len__, __getitem_,)
3.6.3. Индивидуальные итераторы

3.7. Агрегация и композиция классов в Python

3.7.1. Отношения между классами
3.7.2. Агрегация vs. Композиция
3.7.3. Управление жизненным циклом объектов

3.8. Использование декораторов в классах Python

3.8.1. Декораторы для методов
3.8.2. Декораторы классов
3.8.3. Области применения и примеры использования

3.9. Абстрактные классы и методы в Python

3.9.1. Абстрактные классы
3.9.2. Абстрактные методы и их реализация
3.9.3. Использование ABC (абстрактный базовый класс)

3.10. Исключения и обработка ошибок в ООП в Python

3.10.1. Индивидуальные исключения в классах
3.10.2. Работа с исключениями в методах
3.10.3. Лучшие практики в области исключений и ООП

Модуль 4. Разработка приложений на Python

4.1. Архитектура приложений на Python

4.1.1. Проектирование программного обеспечения
4.1.2. Общие архитектурные шаблоны
4.1.3. Оценка потребностей и требований

4.2. Разработка и проектирование приложений на языке Python

4.2.1. Использование языка UML и диаграмм
4.2.2. Моделирование данных и информационных потоков
4.2.3. Принципы SOLID и модульный дизайн

4.3. Управление зависимостями и библиотеками в Python

4.3.1. Работа с пакетами с помощью Pip
4.3.2. Использование виртуальных сред
4.3.3. Устранение конфликтов зависимостей

4.4. Шаблоны проектирования в разработке на Python

4.4.1. Творческие, структурные и поведенческие шаблоны
4.4.2. Практическое применение шаблонов
4.4.3. Рефакторинг и шаблоны

4.5. Тестирование и дебаггинг  приложений на Python

4.5.1. Стратегии тестирования (унитарные, интеграционные)
4.5.2. Использование фреймворков в  тестировании
4.5.3. Методы и инструменты дебаггинга

4.6. Безопасность и аутентификация в Python

4.6.1. Безопасность в приложениях
4.6.2. Реализация аутентификации и авторизации
4.6.3. Предотвращение уязвимостей

4.7. Оптимизация и повышение производительности приложений на Python

4.7.1. Анализ производительности
4.7.2. Методы оптимизации кода
4.7.3. Эффективное управление ресурсами и данными

4.8. Развертывание и распространение приложений на Python

4.8.1. Стратегии развертывания
4.8.2. Использование контейнеров и оркестраторов
4.8.3. Распространение и регулярные обновления

4.9. Обслуживание и обновление в Python

4.9.1. Контроль жизненного цикла программного обеспечения
4.9.2. Стратегии сопровождения и рефакторинга
4.9.3. Обновление и миграция системы

4.10. Документация и техническая поддержка в Python

4.10.1. Создание качественной документации
4.10.2. Инструменты для документации
4.10.3. Стратегии техподдержки и связи с пользователями

Модуль 5. Веб- и мобильная разработка с помощью Python

5.1. Веб-разработка на Python

5.1.1. Структура и компоненты веб-разработки
5.1.2. Технологии веб-разработки
5.1.3.  Тренды  веб-разработки

5.2. Популярныефреймворки Python

5.2.1. Django, Flask и альтернативы
5.2.2. Сравнение и выбор фреймворков
5.2.3. Интеграция c Frontend

5.3. Разработка FrontEnd HTML, CSS и JavaScript с Python

5.3.1. HTML и CSS
5.2.3. JavaScript и работа с DOM
5.3.3. Фреймворки и библиотеки Frontend

5.4. Backend  и базы данных с помощью Python

5.4.1. Разработка Backend с использованием Python
5.4.2. Управление реляционных и нереляционных баз данных
5.4.3. Интеграция Backend-Frontend

5.5. API и веб-сервисы с помощью Python

5.5.1. Проектирование RESTful API
5.5.2. Внедрение и документирование API
5.5.3. Потребление и безопасность в API

5.6. Мобильная разработка на Python

5.6.1. Платформы для мобильной разработки (нативные, гибридные)
5.6.2. Инструменты и среды разработки
5.6.3. Адаптация приложений для мобильных устройств

5.7. Платформы для мобильной разработки с Python

5.7.1. Android и IOS
5.7.2. Фреймворки для кросс-платформенной разработки
5.7.3. Тестирование иразвертывание на мобильных устройствах

5.8. Дизайн и UX в мобильных приложениях с помощью Python

5.8.1. Разработка мобильных интерфейсов
5.8.2. Юзабилити и пользовательский опыт с Python
5.8.3. Инструменты для создания прототипов и дизайна

5.9. Тестирование и дебаггинг мобильных приложений на Python

5.9.1. Стратегии тестирования на мобильных устройствах
5.9.2. Инструменты дебаггинга и мониторинга
5.9.3. Автоматизация тестирования

5.10. Размещение публикаций в магазинах приложений

5.10.1. Процесс размещения в App Store и Google Play
5.10.2. Соответствие нормам и политики приложений
5.10.3. Стратегии маркетинга и продвижения

Модуль 6. Пользовательский интерфейс и пользовательский опыт с Python

6.1. Проектирование пользовательских интерфейсов с помощью Python

6.1.1. Разработка UI с помощью Python
6.1.2. Взаимодействие пользователя и цифрового устройства с помощью Python
6.1.3. Дизайн, ориентированный на пользователя с Python

6.2. Инструменты для проектирования UI/UX с помощью Python

6.2.1. Программное обеспечение разработки и создания прототипов
6.2.2. Инструменты для совместной работы Feedback
6.2.3. Интеграция дизайна в процесс разработки

6.3. Отзывчивый и адаптивный дизайн с помощью Python

6.3.1. Методы отзывчивого дизайна
6.3.2. Адаптация к различным устройствам и экранам
6.3.3. Тестирование и обеспечение качества

6.4. Анимации и переходы с помощью Python

6.4.1. Создание эффективной анимации с помощью Python
6.4.2. Инструменты и библиотеки для анимации
6.4.3. Влияние на UX и производительность

6.5. Доступность и удобство использования в Python

6.5.1. Веб-доступность
6.5.2. Инструменты и методы оценки
6.5.3. Внедрение передовых практик

6.6. Прототипирование и вайрфреймы с помощью Python

6.6.1. Создание вайрфреймов и мокапов
6.6.2. Инструменты для быстрого прототипирования
6.6.3. Тестирование удобства использования и Feedback

6.7. Тестирование удобства использования с Python

6.7.1. Способы и методы тестирования удобства использования
6.7.2. Анализ и совершенствование на основе результатов
6.7.3. Инструменты для тестирования удобства использования

6.8. Анализ пользовательского поведения с помощью Python

6.8.1. Методы анализа и Tracking
6.8.2. Интерпретация и метрики данных
6.8.3. Постоянное усовершенствование на основе данных

6.9. Улучшения на основе Feedback с помощью Python

6.9.1. Управление и анализ Feedback
6.9.2. Циклы Feedback и непрерывного совершенствования
6.9.3. Стратегии реализации эффективных изменений

6.10. Будущие тенденции в UI/UX с помощью Python

6.10.1. Инновации и новые тенденции
6.10.2. Влияние новых технологий на UI/ UX
6.10.3. Подготовка к будущему дизайна

Модуль 7. Обработка данных и больших данных с помощью Python

7.1. Использование Python для работы с данными

7.1.1. Python в области науки о данных и аналитики
7.1.2. Важнейшие библиотеки для данных
7.1.3. Применение и примеры

7.2. Конфигурация сред разработки использования с Python

7.2.1. Установка и инструменты Python
7.2.2. Конфигурация виртуальных сред
7.2.3. Интегрированные средства разработки (IDE)

7.3. Переменные, типы данных и операторы в Python

7.3.1. Переменные и простейшие типы данных
7.3.2. Структура данных
7.3.3. Арифметические и логические операторы

7.4. Контроль потока: Условные обозначения и циклы

7.4.1. Условные управляющие типы (if, else, elif)
7.4.2. Циклы (for, while) и управление потоком
7.4.3. Списочные представления, генераторные выражения

7.5. Функции и модульность в Python

7.5.1. Применение функций
7.5.2. Параметры, аргументы и возвратные значения
7.5.3. Модульность и повторное использование кода

7.6. Обработка ошибок и исключений в Python

7.6.1 .Oшибки и исключения
7.6.2. Обработка исключений с помощью try-except
7.6.3. Создание персонализированных исключений

7.7. Инструмент IPython

7.7.1. Инструмент IPython
7.7.2.  Использование IPython для анализа данных
7.7.3. Отличия от стандартного интерпретатора Python

7.8. Jupyter Notebooks

7.8.1. Jupyter Notebooks
7.8.2. Использование блокнотов для анализа данных
7.8.3. Публикация блокнотов Jupyter

7.9. Передовые методы кодирования на Python

7.9.1. Стиль и условные обозначения (SPP 8)
7.9.2. Документация и комментарии
7.9.3. Стратегии тестирования и дебаггинга

7.10. Информационные источники и сообщества Python

7.10.1. Онлайн-ресурсы и документация
7.10.2. Сообщества и форумы
7.10.3. Обучение и совершенствование в Python

Модуль 8. Структуры данных и функции Python

8.1. Множества в Python

8.1.1. Операции и методы
8.1.2. Различия и практическое применение
8.1.3. Итерация и генераторы

8.2. Словари и их использование в Python

8.2.1. Создание и работа со словарями
8.2.2. Доступ и управление данными
8.2.3. Паттерны и современные методы

8.3. Генераторы списков и словари в Python

8.3.1. Синтаксис и примеры
8.3.2. Эффективность и читабельность
8.3.3. Практическое применение

8.4. Функции обработки данных в Python

8.4.1. Создание функций
8.4.2. Сфера применения и пространство имен
8.4.3. Анонимные функции и лямбда-функции

8.5. Аргументы и возвращаемые значения функций в Python

8.5.1. Позиционные и именованные аргументы
8.5.2. Функции с множественным возвратом
8.5.3. Аргументы переменных и ключевые слова

8.6. Лямбда-функции  и функции высшего порядка в Python

8.6.1. Использование лямбда-функций
8.6.2. Функции Map, Filter и Reduce
8.6.3. Применения в обработке данных

8.7. Работа с файлами в Python

8.7.1. Считывание и запись файлов
8.7.2. Работа с двоичными и текстовыми файлами
8.7.3. Передовые методы и обработка исключений

8.8. Считывание и запись текстовых и двоичных файлов в Python

8.8.1. Форматы и кодировка файлов
8.8.2. Управление большими файлами
8.8.3. Сериализация и десериализация (JSON, pickle)

8.9. Контексты и операции над файлами

8.9.1. Использование менеджера контекста (with)
8.9.2. Методы обработки файлов
8.9.3. Безопасность и обработка ошибок

8.10. Библиотеки моделирования Python

8.10.1. Scikit-learn
8.10.2. TensorFlow
8.10.3. Pytorch

Модуль 9. Управление данными в среде Python с помощью NumPy и Pandas

9.1. Создание Arrays и работа с ними в NumPy

9.1.1. NumPy
9.1.2. Основные операции с Arrays
9.1.3. Обработка и трансформация Arrays

9.2. Векторные операции с Arrays

9.2.1. Векторизация
9.2.2. Универсальные функции (ufunc)
9.2.3. Эффективность и производительность

9.3. Индексация и сегментация в NumPy

9.3.1. Доступ к элементам и Slicing
9.3.2. Расширенная и булева индексация
9.3.3. Переупорядочивание и отбор

9.4. Серия в Pandas и DataFrames

9.4.1. Pandas
9.4.2. Структуры данных в Pandas
9.4.3. Работа с DataFrames

9.5. Индексирование и выборка в Pandas

9.5.1. Доступ к данным в сериях и DataFrames
9.5.2. Методы отбора и фильтрации
9.5.3. Использование loc и iloc

9.6. Операции с помощью Pandas

9.6.1. Арифметические операции и выравнивание
9.6.2. Агрегация и статистические функции
9.6.3. Преобразование и применение функций

9.7. Работа с неполными данными в Pandas

9.7.1. Обнаружение и работа с нулевыми значениями
9.7.2. Заполнение и удаление неполных данных
9.7.3. Стратегии работы с неполными данными

9.8. Функции и применения в Pandas

9.8.1. Конкатенация и объединение данных
9.8.2. Группировка и агрегирование (groupby)
9.8.3. Pivot Tables  и Crosstabs

9.9. Визуализация с помощью Matplotlib

9.9.1. Matplotlib
9.9.2. Создание графики и ее настройка
9.9.3. Интеграция с Pandas

9.10. Настройка графиков в Matplotlib

9.10.1. Стили и конфигурации
9.10.2. Продвинутые графики (scatter, bar, etc.)
9.10.3. Создание комплексных визуализаций

Модуль 10. Продвинутые методики и практические применения в NumPy и Pandas

10.1. Загрузка данных из разнообразных источников

10.1.1. Импорт из CSV, Excel и баз данных
10.1.2. Чтение данных из API и веб-страниц
10.1.3. Стратегии управления большими данными

10.2. Хранение данных в Python

10.2.1. Экспорт в различные форматы
10.2.2. Эффективность хранения
10.2.3. Безопасность и конфиденциальность данных

10.3. Стратегии очистки данных в Python

10.3.1. Выявление и устранение несоответствий
10.3.2. Нормализация и преобразование данных
10.3.3. Автоматизация процессов чистки

10.4. Усовершенствованное преобразование данных в Pandas

10.4.1. Методы обработки и переработки
10.4.2. Объединение и реструктуризация DataFrames
10.4.3. Применение регулярных выражений в Pandas

10.5. Комбинация DataFrames в Pandas

10.5.1. Merge, Join и конкатенация
10.5.2. Управление конфликтами и ключами
10.5.3. Эффективные стратегии комбинирования

10.6. Усовершенствованное преобразование данных в Pandas

10.6.1. Pivot и Melt
10.6.2. Техники Reshape и транспонирование
10.6.3. Применение в анализе данных

10.7. Временные ряды в Pandas

10.7.1. Управление временем и датами
10.7.2. Resampling и Window Functions
10.7.3. Анализ трендов и сезонности

10.8. Расширенное управление индексами в Pandas

10.8.1. Многоуровневые и иерархические индексы
10.8.2. Расширенные возможности выделения и управления
10.8.3. Оптимизация запросов

10.9. Стратегии оптимизации производительности

10.9.1. Повышение скорости и эффективности
10.9.2. Использование Cython и Numba
10.9.3. Распараллеливание и распределенная обработка

10.10. Практические проекты по работе с данными

10.10.1. Анализ реальных примеров использования
10.10.2. Интеграция методов Python
10.10.3. Стратегии решения сложных проблем с данными 

Эта инновационная программа будет подстраиваться под вас, чтобы держать вас в курсе последних тенденций и технологий, гарантируя, что вы будете находиться на острие инноваций в области разработки программного обеспечения".