Хотите стать экспертом в области комплексного программирования на Python? Вы объедините изящество языка с возможностями модульности, что облегчит разработку стабильных и эффективных приложений" 

Комплексное программирование на Python является наиболее предпочтительным выбором для разработчиков и компаний. В первую очередь Python известен своим понятным и читаемым синтаксисом, который облегчает понимание кода. Более того, его универсальность позволяет эффективно использовать различные концепции программирования, такие как объектно-ориентированное программирование, обеспечивая тем самым целостный и адаптируемый подход. Комплексное программирование также выделяется своим модульным подходом, способствующим повторному использованию кода и долгосрочному сопровождению проектов. Таким образом, сочетание этих аспектов приводит к созданию мощного и доступного инструмента. 

ПоэтомуTECH разработал этот Курс профессиональной подготовки в области комплексного программирования на  Python, который охватывает обширный материал, направленный на то, чтобы дать программистам полное понимание этого языка и развить продвинутые навыки разработки программ. В этом курсе будут рассмотрены вопросы создания и выполнения программ на языке Python, а также использование интегрированных инструментов разработки (IDE) для выполнения скриптов. 

Курс также будет посвящен комплексной разработке приложений на Python, так что профессионал будет специализироваться на проектировании и продвинутом моделировании приложений, эффективном тестировании и дебаггинге, оптимизации кода, развертывании и сопровождении приложений. Кроме того, будут рассмотрены аспекты архитектуры приложений и управление зависимостями, безопасностью и аутентификацией. 

Также будет уделено внимание использованию основных библиотек, методам управления потоком данных и специфическим функциям для обработки данных. Студенты узнают о лучших практиках программирования, стилистике, соглашениях, документации, тестировании и дебаггинге в контексте анализа данных. Наконец, будут рассмотрены онлайн-ресурсы и сообщества Python, обеспечивающие доступ к широкому спектру материалов. 

TECH предложит студентам гибкую и 100% онлайн-методику, основанную на революционной методологии Relearning, которая фокусируется на повторении фундаментальных понятий для лучшего усвоения содержания. 

Воспользуйтесь всеми преимуществами комплексного программирования на Python, которое упрощает процесс разработки и предлагает беспрецедентную гибкость и мощь для удовлетворения изменчивых требований цифрового мира"  

Данный Курс профессиональной подготовки в  области комплексного программирования на Python содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Изучение практических кейсов, представленных экспертами в области комплексного программирования 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 будете применять принципы SOLID и модульного проектирования, а также использовать UML и диаграммы при разработке и моделировании приложений, и все это с помощью обширной библиотеки самых инновационных мультимедийных ресурсов"   

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 разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студентам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.   

Вы изучите управление ссылками на объекты, коллекции данных, логические и арифметические операции, а также такие ключевые понятия, как ввод/вывод, функции, строки и обработку ошибок"

Благодаря этому Курсу профессиональной подготовки на 100% в онлайн-формате вы получите необходимые знания для решения реальных задач в мире разработки программного обеспечения и анализа данных с помощью Python"

Содержание Курса профессиональной подготовки было разработано таким образом, чтобы дать студентам возможность глубоко и всесторонне погрузиться в мир программирования на Python. От создания программ до продвинутого управления данными – учебная план охватывает все важнейшие аспекты подготовки высококомпетентных разработчиков. Поэтому в процессе обучения вы не только познакомитесь с понятным и читаемым синтаксисом Python, но и с такими продвинутыми концепциями, как управление ссылками на объекты, модульное проектирование и общие архитектурные шаблоны. 

От анализа данных до реализации передовых проектов – эта учебная программа вооружит вас необходимыми навыками для достижения успеха в динамичной среде программирования"  

Модуль 1. Программирование на Python 

1.1. Создание и выполнение программ на Python 

1.1.1. Конфигурация сред разработки 
1.1.2. Выполнение  скриптов  в 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. Разработка приложений на Python 

2.1. Архитектура приложений на Python 

2.1.1. Проектирование программного обеспечения 
2.1.2. Общие архитектурные шаблоны 
2.1.3. Оценка потребностей и требований 

2.2. Проектирование и моделирование приложений на Python 

2.2.1. Использование языка UML и диаграмм 
2.2.2. Моделирование данных и информационных потоков 
2.2.3. Принципы SOLID и модульный дизайн 

2.3. Управление зависимостями и библиотеками в Python 

2.3.1. Работа с пакетами с помощью Pip 
2.3.2. Использование виртуальных сред 
2.3.3. Устранение конфликтов зависимостей 

2.4. Шаблоны проектирования в разработке на Python 

2.4.1. Творческие, структурные и поведенческие шаблоны 
2.4.2. Практическое применение шаблонов 
2.4.3. Рефакторинг и шаблоны 

2.5. Тестирование и дебаггинг приложений на Python 

2.5.1. Стратегии тестирования (унитарные, интеграционные) 
2.5.2. Использование фреймворков в  тестировании 
2.5.3. Методы и инструменты дебаггинга 

2.6. Безопасность и аутентификация в Python 

2.6.1. Безопасность в приложениях 
2.6.2. Реализация аутентификации и авторизации 
2.6.3. Предотвращение уязвимостей 

2.7. Оптимизация и повышение производительности приложений на Python 

2.7.1. Анализ производительности 
2.7.2. Методы оптимизации кода 
2.7.3. Эффективное управление ресурсами и данными 

2.8. Развертывание и распространение приложений на Python 

2.8.1. Стратегии развертывания 
2.8.2. Использование контейнеров и оркестраторов 
2.8.3. Распространение и регулярные обновления 

2.9. Обслуживание и обновление в Python 

2.9.1. Контроль жизненного цикла программного обеспечения 
2.9.2. Стратегии сопровождения и рефакторинга 
2.9.3. Обновление и миграция системы 

2.10. Документация и техническая поддержка в Python 

2.10.1. Создание качественной документации 
2.10.2. Инструменты для документации 
2.10.3. Стратегии техподдержки и связи с пользователями 

Модуль 3. Обработка данных и больших данных  с помощью Python 

3.1. Использование Python для работы с данными 

3.1.1. Python в области науки о данных и аналитики 
3.1.2. Важнейшие библиотеки для данных 
3.1.3. Применение и примеры 

3.2. Конфигурация сред разработки использования с Python 

3.2.1. Установка и инструменты Python  
3.2.2. Конфигурация виртуальных сред 
3.2.3. Интегрированные средства разработки (IDE) 

3.3. Переменные, типы данных и операторы в Python 

3.3.1. Переменные и простейшие типы данных 
3.3.2. Структура данных 
3.3.3. Арифметические и логические операторы 

3.4. Контроль потока: Условные обозначения и циклы 

3.4.1. Условные управляющие типы (if, else, elif) 
3.4.2. Циклы ( for, while) и управление потоком 
3.4.3. Списочные представленияи, генераторные выражения 

3.5. Функции и модульность в Python 

3.5.1. Применение функций 
3.5.2. Параметры, аргументы и возвратные значения 
3.5.3. Модульность и повторное использование кода 

3.6. Обработка ошибок и исключений в Python 

3.6.1. Ошибки и исключения 
3.6.2. Обработка исключений с помощью try-except 
3.6.3. Создание персонализированных исключений 

3.7. Инструмент IPython 

3.7.1. Инструмент IPython 
3.7.2. Использование IPython для анализа данных 
3.7.3. Отличия от стандартного интерпретатора Python 

3.8. Jupyter Notebooks 

3.8.1. Jupyter Notebooks 
3.8.2. Использование блокнотов для анализа данных 
3.8.3. Публикация блокнотов Jupyter 

3.9. Передовые методы кодирования на Python 

3.9.1. Стиль и условные обозначения (PEP 8) 
3.9.2. Документация и комментарии 
3.9.3. Стратегии тестирования и дебаггинга 

3.10. Информационные источники и сообщества Python 

3.10.1. Онлайн-ресурсы и документация 
3.10.2. Сообщества и форумы 
3.10.3. Обучение и совершенствование в Python

Уделяя особое внимание лучшим практикам и современным методологиям, программа нацелит вас на развитие навыков эффективного проектирования, оптимизации и поддержки приложений"