Автор: Университет Искусственного Интеллекта. Дмитрий Романов
Название: Основы Python (2020)
Почему Python?
Python - один из самых простых для освоения языков
Python - это сверхвысокоуровненый язык с простым синтаксисом
Python используют крупнейшие компании мира: Google, Facebook, Instagram, Dropbox
Например, часть Youtube и Youtube API написаны на Python
Python - это универсальная среда для научных расчётов
Python с пакетами NumPy, SciPy и MatPlotLib активно используется как универсальная среда для научных расчётов в качестве замены распространённым коммерческим пакетам Matlab, IDL и другим.
Например, библиотека Astropy — популярный инструмент для астрономических расчётов
Ведущие нейросетевые библиотеки в мире имеют API на Python
Tensorflow, PyTorch, Keras - это нейросетевые библиотеки, имеющие оболочки на языке Python. Библиотеки нацелены на оперативную работу с сетями глубинного обучения
Стартовая зарплата специалиста по анализу данных на Python 120.000 рублей
Согласно статистике сайта hh.ru, стартовая зарплата специалиста по анализу данных на Python (Junior Data Scientist) составляет 120.000 рублей
Python входит в 5-ку самых популярных языков программирования
Индекс TIOBE (TIOBE programming community index) — индекс, оценивающий популярность языков программирования, включает Python в 5-ку самых популярных языков программирования в 2019 году
Python (в русском языке распространено название питон) — высокоуровневый язык программирования, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода
Синтаксис ядра Python минималистичен. В то же время стандартная библиотека включает большой объём полезных функций
Программа курса
1. Синтаксис Python. Часть 1
Описание занятия:
Знакомство участников с языком программирования Python, изучение логики написания кода в Python. Примеры кода. Знакомство участников с основными типами данных, которые будут по мере обучения встречаться.
2. Синтаксис Python. Часть 2
Описание занятия:
Знакомство с функциями, методами и структурами данных, при знании которых в дальнейшем можно писать более сложные программы.
3. Numpy
Описание занятия:
Знакомство с библиотекой Numpy: что это такое и как с ним работать. Numpy - масштабная библиотека для работы с массивами, матрицами, т.е. с какими-то объемами данных, манипуляции с этими данными. В большинстве случаев используется в совокупности с другими библиотеками, которые предоставляют инструменты для работы с линейной алгеброй. Знание этой библиотеки - ключевой момент в понимании и написании программ, работы с кодом в нейронных сетях. Изучается понятие массив, коренные инструменты Python для работы с этим массивом.
4. Pandas. Часть 1
Описание занятия:
Если в Numpy происходит манипуляция с массивами, то в Pandas эти большие блоки складывается в большой DataFrame и происходит работа с этой базой. Занятие направлено на то, чтоб показать как работать с крупными датасетами, как их группировать, как обращаться с этими датасетами, извлекать информацию. Быстрые команды и методы Python для максимально быстрого извлечения той категории данных, которая необходима для дальнейшей работы.
5. Pandas. Часть 2
Описание занятия:
Если в Numpy происходит манипуляция с массивами, то в Pandas эти большие блоки складывается в большой DataFrame и происходит работа с этой базой. Занятие направлено на то, чтоб показать как работать с крупными датасетами, как их группировать, как обращаться с этими датасетами, извлекать информацию. Быстрые команды и методы Python для максимально быстрого извлечения той категории данных, которая необходима для дальнейшей работы.
6. Matplotlib и Seaborn
Описание занятия:
Эти библиотеки предназначены для визуализации. Одна из важнейших задач разработчика не только посчитать свою сеть и найти правильное решение. Но и уметь визуализировать. Это занятие направлено на то, чтоб углубенно познакомиться с визуализацией данных различными способами отображения. В виде диаграмм, графиков, рисунков, которые будут обладать высокой информативностью.
7. Функции и модули
Описание занятия:
До этого происходит знакомство с основными моментами в Python: с синтаксисом - слова, с помощью которых можно выстроить предложения, вариантами хранения структуры данных - с библиотекой Numpy, с Pandas, в котором в дальнейшем будут происходить манипуляции с базами данных, с методами визуализации. Возникает необходимость оптимизировать рабочее пространство. На занятии изучается, что такое функция, как пишется функция в Python, как она устроена, когда нужно ее ставить, как она может помочь в оптимизации. Модули. Подгрузка модулей.
Подробнее:
Скачать:
Название: Основы Python (2020)
Почему Python?
Python - один из самых простых для освоения языков
Python - это сверхвысокоуровненый язык с простым синтаксисом
Python используют крупнейшие компании мира: Google, Facebook, Instagram, Dropbox
Например, часть Youtube и Youtube API написаны на Python
Python - это универсальная среда для научных расчётов
Python с пакетами NumPy, SciPy и MatPlotLib активно используется как универсальная среда для научных расчётов в качестве замены распространённым коммерческим пакетам Matlab, IDL и другим.
Например, библиотека Astropy — популярный инструмент для астрономических расчётов
Ведущие нейросетевые библиотеки в мире имеют API на Python
Tensorflow, PyTorch, Keras - это нейросетевые библиотеки, имеющие оболочки на языке Python. Библиотеки нацелены на оперативную работу с сетями глубинного обучения
Стартовая зарплата специалиста по анализу данных на Python 120.000 рублей
Согласно статистике сайта hh.ru, стартовая зарплата специалиста по анализу данных на Python (Junior Data Scientist) составляет 120.000 рублей
Python входит в 5-ку самых популярных языков программирования
Индекс TIOBE (TIOBE programming community index) — индекс, оценивающий популярность языков программирования, включает Python в 5-ку самых популярных языков программирования в 2019 году
Python (в русском языке распространено название питон) — высокоуровневый язык программирования, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода
Синтаксис ядра Python минималистичен. В то же время стандартная библиотека включает большой объём полезных функций
Программа курса
1. Синтаксис Python. Часть 1
Описание занятия:
Знакомство участников с языком программирования Python, изучение логики написания кода в Python. Примеры кода. Знакомство участников с основными типами данных, которые будут по мере обучения встречаться.
2. Синтаксис Python. Часть 2
Описание занятия:
Знакомство с функциями, методами и структурами данных, при знании которых в дальнейшем можно писать более сложные программы.
3. Numpy
Описание занятия:
Знакомство с библиотекой Numpy: что это такое и как с ним работать. Numpy - масштабная библиотека для работы с массивами, матрицами, т.е. с какими-то объемами данных, манипуляции с этими данными. В большинстве случаев используется в совокупности с другими библиотеками, которые предоставляют инструменты для работы с линейной алгеброй. Знание этой библиотеки - ключевой момент в понимании и написании программ, работы с кодом в нейронных сетях. Изучается понятие массив, коренные инструменты Python для работы с этим массивом.
4. Pandas. Часть 1
Описание занятия:
Если в Numpy происходит манипуляция с массивами, то в Pandas эти большие блоки складывается в большой DataFrame и происходит работа с этой базой. Занятие направлено на то, чтоб показать как работать с крупными датасетами, как их группировать, как обращаться с этими датасетами, извлекать информацию. Быстрые команды и методы Python для максимально быстрого извлечения той категории данных, которая необходима для дальнейшей работы.
5. Pandas. Часть 2
Описание занятия:
Если в Numpy происходит манипуляция с массивами, то в Pandas эти большие блоки складывается в большой DataFrame и происходит работа с этой базой. Занятие направлено на то, чтоб показать как работать с крупными датасетами, как их группировать, как обращаться с этими датасетами, извлекать информацию. Быстрые команды и методы Python для максимально быстрого извлечения той категории данных, которая необходима для дальнейшей работы.
6. Matplotlib и Seaborn
Описание занятия:
Эти библиотеки предназначены для визуализации. Одна из важнейших задач разработчика не только посчитать свою сеть и найти правильное решение. Но и уметь визуализировать. Это занятие направлено на то, чтоб углубенно познакомиться с визуализацией данных различными способами отображения. В виде диаграмм, графиков, рисунков, которые будут обладать высокой информативностью.
7. Функции и модули
Описание занятия:
До этого происходит знакомство с основными моментами в Python: с синтаксисом - слова, с помощью которых можно выстроить предложения, вариантами хранения структуры данных - с библиотекой Numpy, с Pandas, в котором в дальнейшем будут происходить манипуляции с базами данных, с методами визуализации. Возникает необходимость оптимизировать рабочее пространство. На занятии изучается, что такое функция, как пишется функция в Python, как она устроена, когда нужно ее ставить, как она может помочь в оптимизации. Модули. Подгрузка модулей.
Подробнее:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
