OpenCourser brand icon
Sign in
We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Course image
Udemy logo

Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML

4.7 Filled star Filled star Filled star Filled star Half star
Based on 4,090 ratings
see reviews
Bogdan Stashchuk | 300K Students Worldwide | MBA, PhD

Python - это самый простой язык программирования в мире. Но в то же время, Python является мощным инструментом, с помощью которого можно решать огромный спектр различных задач, начиная от обработки файлов, и заканчивая машинным обучением, обработкой данных, созданием игр и созданием веб приложений.

Тем самым, выучив Python, вы можете выбирать профессию из большого спектра вакансий, либо же использовать Python для создания собственных приложений и решения собственных задач.

Этот курс включает много практических задач, а также задачи для самостоятельного выполнения.

Read more

Python - это самый простой язык программирования в мире. Но в то же время, Python является мощным инструментом, с помощью которого можно решать огромный спектр различных задач, начиная от обработки файлов, и заканчивая машинным обучением, обработкой данных, созданием игр и созданием веб приложений.

Тем самым, выучив Python, вы можете выбирать профессию из большого спектра вакансий, либо же использовать Python для создания собственных приложений и решения собственных задач.

Этот курс включает много практических задач, а также задачи для самостоятельного выполнения.

Python - это объектно-ориентированный язык программирования.

Python - это также язык с огромным количеством функций, но для того чтобы УМЕТЬ писать код на Python, нужно ПОНИМАТЬ ключевые концепции Python. И именно на этом я и сконцентрируюсь вместе с вами в этом курсе.

Прежде чем писать код и запускать примеры, вы получите от меня объяснения и ответы на вопросы ЗАЧЕМ и ПОЧЕМУ, а уже только после этого КАК писать код.

Я не буду тратить ваше время и потому я создал максимально эффективную структуру курса. Все примеры, которые я буду объяснять и запускать, написаны мною до курса, но вы будете самостоятельно писать и запускать код.

Длительность всех видео-лекций в этом курсе более 45 часов, но рассчитывайте потратить около 300 часов для освоения всех тем курса, включая самостоятельное выполнение всех практических заданий.

Темы, которые мы рассмотрим в этом курсе:

  1. Введение в курс Python

  2. Где выполнять и писать код Python

  3. Установка Python

  4. Установка редактора кода VS Code

  5. Начало работы в VS Code

  6. Изменение настроек редактора VS Code

  7. Знакомство с интерпретатором Python

  8. Выполнения кода в Visual Studio Code

  9. Самое важное в Python

  10. Основные типы в Python

  11. Практика в интерактивном интерпретаторе Python

  12. Встроенные функции

  13. Функция dir и атрибуты объектов

  14. Практика - Встроенные функции print и dir

  15. Практика - Встроенная функция input и методы строк

  16. Отступы в Python

  17. Форматирование кода Python и PEP8

  18. Комментарии в Python

  19. Выражения

  20. Инструкции

  21. Переменные

  22. Объявление переменных и присвоение им значений

  23. Динамическая типизация

  24. Типы и структуры данных

  25. Переменные и объекты

  26. Встроенная функция id

  27. Практика - Встроенная функция id и объекты

  28. Строки - str

  29. Практика - Строки

  30. Встроенные функции и методы строк

  31. Практика - Методы строк

  32. Целые числа - int

  33. Практика - Целые числа

  34. Числа с десятичной точкой - float

  35. Комплексные числа - complex

  36. Логический тип - bool

  37. Практика - Логический тип

  38. Конвертация типов

  39. Практика - Введение в магические методы

  40. Магические методы

  41. Списки - list

  42. Методы списков

  43. Разные операции со списками

  44. Копирование списков

  45. Практика - Списки

  46. Словари - dict

  47. Изменение и удаление значений в словарях

  48. Использование переменных в словарях

  49. Длина словаря

  50. Несуществующие ключи и метод get

  51. Резюме по словарям

  52. Практика - словари

  53. Практика - Копирование словаря

  54. Практика - Конвертация других значений в словарь

  55. Задача - Словари

  56. Кортежи - tuple

  57. Методы кортежей

  58. Практика - Кортежи

  59. Наборы - set

  60. Практика - Проверка неупорядоченности наборов

  61. Изменяемые объекты в наборах

  62. Практика - Наборы

  63. Методы наборов

  64. Практика - Методы наборов

  65. Практика - Симметричная разница в наборах

  66. Диапазоны - range

  67. Практика - Диапазоны

  68. Сравнение типов последовательностей

  69. Встроенная функция zip

  70. Конвертация zip в dict

  71. Изменение объектов в Python

  72. Поведение изменяемых объектов

  73. Как избежать изменения копий

  74. Практика - Создание поверхностных и полных копий

  75. Функции

  76. Самая корткая функция и pass

  77. Передача неизменяемых объектов в функцию

  78. Передача изменяемых объектов в функцию

  79. Как избежать изменения внешних объектов в функции

  80. Аргументы функций

  81. Объединение всех аргументов в кортеж в функции

  82. Аргументы с ключевыми словами

  83. Объединение именованых аргументов в словарь

  84. Значения параметров функции по умолчанию

  85. Практика - Значения параметров по умолчанию

  86. Колбэк функции

  87. Практика - Колбэк функции

  88. Правила работы с функциями

  89. Документация функции docstring

  90. Области видимости

  91. Жизненный цикл переменных

  92. Ключевое слово global в функциях

  93. Практика - Глобальные и локальные переменные

  94. Операторы

  95. Операторы и магические методы

  96. Функция dir

  97. Бинарные и унарные операторы

  98. Операторы in, not in

  99. Приоритетность операторов

  100. Ложные значения

  101. Логические операторы

  102. Операторы короткого замыкания or и and

  103. Практика - Логические операторы

  104. Оператор распаковки словаря

  105. Объединение словарей

  106. Инструкция del

  107. Соединение строк

  108. Форматирование строк с f-strings

  109. Практика - Соединение строк с помощью +

  110. Практика - f-strings

  111. Лямбда функции

  112. Практика - Лямбда функции

  113. Обработка ошибок

  114. Получение информации об ошибке

  115. Разные типы ошибок в разных блоках except

  116. Блоки else и finally в обработке ошибок

  117. Отсутствие типа ошибки и класс Exception

  118. Создание ошибок

  119. Распаковка списков и кортежей

  120. Распаковка словаря в именованые аргументы

  121. Распаковка списка в позиционные аргументы

  122. Условные инструкции

  123. Инструкция if

  124. Инструкция if else

  125. Инструкция if elif

  126. Использование if в функциях

  127. Тернарный оператор

  128. Практика - Тернарный оператор

  129. Циклы

  130. Цикл for in

  131. Практика - цикл for in

  132. Итерация по ключам с значениями в словаре

  133. Цикл for in для наборов

  134. Встроенная функция filter

  135. Цикл while

  136. Использование continue в циклах

  137. Сокращенный цикл for in

  138. Примеры с сокращенным циклом for in

  139. Практика - сокращенный цикл for in

  140. Генераторы в сокращенном for in

  141. Практика - генераторы

  142. Объекты и классы

  143. Практика - Создание экземпляров класса

  144. Магический метод классов init

  145. Практика - Объекты с собственными атрибутами

  146. Методы и экземпляры классов

  147. Статические методы классов

  148. Атрибуты класса

  149. Магические методы в классах

  150. Наследование из других классов

  151. Практика - Создание подклассов

  152. Модули

  153. Практика - Модули

  154. Что такое main и name

  155. Встроенные модули

  156. Создание пакетов

  157. JSON

  158. Конвертация JSON в словарь

  159. Практика - JSON

  160. Работа с файлами

  161. Методы класса Path

  162. Практика - Работа с путями к файлам и директориям

  163. Чтение и запись файлов

  164. Практика - Запись и чтение файлов

  165. Практика - Удаление файлов

  166. Создание zip архива

  167. Практика - Распаковка zip архива

  168. Работа с CSV файлами

  169. Практика - Чтение из CSV файлов

  170. Модуль datetime

  171. Практика - Форматирование дат

  172. Использование класса timedelta

  173. Модуль time

  174. Модуль random

  175. Модуль secrets для генерации паролей

  176. Модуль math

  177. Рекурсивные функции

  178. Модуль для регулярных выражений re

  179. Сохранение паттерна в отдельном объекте

  180. Проверка email с помощью регулярного выражения

  181. Отправка email с помощью модуля smtplib

  182. Компоновка и отправка email

  183. HTML шаблоны для отправки email

  184. Отправка вложений в email

  185. Модуль SQLite3 и создание базы данных

  186. Практика - Запись данных в таблицу SQLite

  187. Практика - Чтение данных из таблицы SQLite

  188. Модуль array

  189. Аргументы функции и модуль sys

  190. Модуль webbrowser

  191. Менеджер пакетов PIP

  192. Виртуальные среды и Pipenv

  193. Создание виртуальной среды

  194. Файлы Pipfile и Pipfile.lock

  195. Использование пакетов в виртуальной среде

  196. Инсталяция дополнительных пакетов в виртуальной среде

  197. Дерево пакетов и обновление пакетов

  198. Обзор проекта Django

  199. Введение в Django и паттерн MVC

  200. Установка Django

  201. Создание нового проекта Django

  202. Запуск сервера Django

  203. Выбор виртуальной среды в VS Code

  204. Файлы проекта Django

  205. Обзор настроек проекта Django

  206. Настройки WSGI и ASGI

  207. Остальные настройки проекта Django

  208. Настройки роутинга в проекте Django

  209. Создание приложения Django

  210. Разница между проектом и приложениями

  211. Обзор файлов приложения

  212. Создание функции вида

  213. Привязка функции вида к маршруту

  214. Добавление маршрутов приложения к маршрутам проекта

  215. Проверка доступности приложения в веб интерфейсе

  216. Применение миграций для базы данных

  217. Создание аккаунта администратора

  218. Создание моделей

  219. Изменение списка установленных приложений

  220. Создание миграций

  221. Применение созданных миграций

  222. Изменение моделей

  223. Создание категории с помощью модели

  224. Создание курсов в категории

  225. Подключение моделей в панели администратора

  226. Добавление магического метода str в модели

  227. Отображение названий курсов на веб странице

  228. Создание HTML шаблона

  229. Использование данных из базы данных в шаблоне

  230. Связь между слоями в приложениях Django

  231. Подключение библиотеки стилей Bootstrap

  232. Создание базового HTML шаблона

  233. Добавление общего навигационного блока

  234. Добавление маршрута для одного курса

  235. Создание функции вида для страницы курса

  236. Создание шаблона для страницы курса

  237. Проверка страницы отдельного курса

  238. Отображение страницы 404 если курса нет в базе

  239. Настройка роутинга между страницами

  240. Роутинг с использованием имен маршрутов

  241. Роутинг с использований имен приложений и маршрутов

  242. Перенос шаблонов в общую папку

  243. Подведение итогов по приложению Shop

  244. Создание приложения api

  245. Создание моделей для приложения api

  246. Настройка роутинга для приложения api

  247. Проверка работы сервиса API

  248. Добавление версии API

  249. Установка программы Postman

  250. Настройка аутентификации и авторизации для API

  251. Создание API ключа

  252. Удаление курса через API

  253. Создание нового курса с помощью POST

  254. Изменение данных перед отправкой клиентам через API

  255. Подведение итогов по приложению api

  256. Рефакторинг приложения api

  257. Перенос магазина на главную страницу

  258. Изменение панели администратора

  259. Подведение итогов по всему проекту Django

  260. Введение в Pygame

  261. Запуск игры и события в Pygame

  262. Изменение цвета фона в игре

  263. Добавление прямоугольника в игре

  264. Перемещение прямоугольника кнопками на клавиатуре

  265. Перемещение прямоугольника только в рамках экрана

  266. Подведение итогов по игре с прямоугольником

  267. Демонстрация игры типа shooter

  268. Добавление корабля на экран

  269. Перемещение корабля влево и вправо

  270. Непрерывное перемещение корабля при нажатой клавише

  271. Добавление шарика на экране

  272. Перемещение и скрытие шарика

  273. Отображение инопланетянина в игре

  274. Добавление проигрыша в игре

  275. Попадание шарика в инопланетянина

  276. Ускорение движения инопланетянина

  277. Добавления счетчика попаданий

  278. Подведение итогов по созданию игры

  279. Введение в Data Science и Machine Learning

  280. Установка и запуск Jupyter Notebook

  281. Знакомство с Jupyter Notebook

  282. Использование переменных в Jupyter

  283. Импорт из встроенных модулей в Jupyter

  284. Установка внешних модулей в Jupyter

  285. Использование внешних модулей в Jupyter

  286. Установка Jupyter Lab

  287. Знакомство с Jupyter Lab

  288. Добавление оглавления и разметка

  289. Управление файлами, консоль и терминал в Jupyter Lab

  290. Текстовые файлы и подсказки в Jupyter Lab

  291. Обзор Anaconda

  292. Введение в NumPy

  293. Создание одномерных массивов в NumPy

  294. Форма, размерность и тип данных в NumPy

  295. Двухмерные массивы в NumPy

  296. Оси в массивах NumPy

  297. Слияние массивов NumPy

  298. Соединение одномерных массивов

  299. Заполнение массива нулями и единицами

  300. Модуль random для массивов NumPy

  301. Псевдо случайные числа

  302. Методы randint, uniform и choice

  303. Методы arange и reshape

  304. Метод flatten для трансформации в одномерный массив

  305. Одномерные массивы в NumPy - Примеры 1, 2

  306. Одномерные массивы в NumPy - Примеры 3, 4

  307. Двухмерные массивы в NumPy - Пример 5

  308. Двухмерные массивы в NumPy - Пример 6

  309. Трехмерные массивы в NumPy - Пример 7

  310. Резюме секции по NumPy

  311. Обзор Pandas и создание DataFrame

  312. Обзор DataFrame в Pandas

  313. Метод describe для DataFrame в Pandas

  314. Выбор колонок по типу данных

  315. Отсутствующие значения и метод isna

  316. Конвертация строк в даты

  317. Подведение итогов по DataFrame

  318. Series в Pandas

  319. Операции с Series в Pandas

  320. Выборка столбцов и рядов в DataFrame с помощью loc и iloc

  321. Фильтрация в DataFrame

  322. Фильтрация с помощью метода isin

  323. Сортировка в DataFrame

  324. Подведение итогов по фильтрации и сортировке DataFrames

  325. Добавление и изменение данных в DataFrame

  326. Слияние DataFrames

  327. Удаление колонок и рядов в DataFrame

  328. Подведение итогов по слиянию и изменению DataFrames

  329. Генерация случайных данных для DataFrame

  330. Сохранение DataFrame в CSV файле

  331. Создание DataFrame из CSV файла

  332. Сохранение DataFrame в Excel и JSON файлах

  333. Анализ и группирование данных, загруженных из CSV файла

  334. Отображение диаграмм с помощью Matplotlib

  335. Подведение итогов по проекту с данными из CSV файла

  336. Подведение итогов по пакету Pandas

  337. Введение в Matplotlib и базовые диаграммы

  338. Примеры plot диаграмм - line, bar, area, pie

  339. Пример гистограммы

  340. Пример диаграммы boxplot

  341. Пример диаграммы heatmap

  342. Резюме по примерам диаграмм

  343. Загрузка данных из CSV файла для визуализации

  344. Отображение реальных данных на диаграммах

  345. Диаграммы для транспонированного DataFrame

  346. Подведение итогов по визуализации реальных данных из CSV файла

  347. Подведение итогов по Matplotlib и Seaborn

  348. Введение в Scikit-learn и обзор данных для создания модели

  349. Планирование шагов по построению модели

  350. Этап очистки данных перед построением модели

  351. Попытка создания модели

  352. Этап кодирования с помощью метода replace

  353. Замена значений на цифровые с помощью LabelEncoder

  354. Создание модели после очистки и кодирования данных

  355. Предсказание целевых значений с помощью модели

  356. Разбиение данных на части для обучения и тестирования модели

  357. Оценка точности построенной модели

  358. Экспорт модели в .dot файл для визуализации процесса принятия решений

  359. Отображение диаграмм на основании данных для модели

  360. Подведение итогов по созданию модели

  361. Загрузка большого реального набора данных для построения модели

  362. Загрузка данных из большого CSV файла и базовый анализ

  363. Очистка данных после загрузки

  364. Отображение диаграмм на этапе анализа данных

  365. Кодирование данных перед созданием модели

  366. Отображение дополнительных диаграмм

  367. Фильтрация данных на этапе анализа

  368. Создание модели с помощью DecisionTreeClassifier

  369. Оценка точности модели, построенной с помощью DecisionTreeClassifier

  370. Создание моделей с помощью RandomForestClassifier, KNeighborsClassifier и LogisticRegression

  371. Итоги по построению моделей и планы для изменения данных

  372. Построение модели без отзывов пассажиров

  373. Тестирование модели на основании вручную созданных данных

  374. Подведение итогов по модели без отзывов пассажиров

  375. Сохранение модели в файле и загрузка из файла

  376. Подведение итогов по примеру с пассажирами

Список задач для самостоятельного выполнения

  1. ЗАДАЧА - Запись и чтение файлов

  2. ЗАДАЧА - JSON

  3. ЗАДАЧА - Классы и экземпляры

  4. ЗАДАЧА - Наборы

  5. ЗАДАЧА - Обработка ошибок

  6. ЗАДАЧА - Операторы

  7. ЗАДАЧА - Проверка пароля

  8. ЗАДАЧА - Словари

  9. ЗАДАЧА - Условные инструкции

  10. ЗАДАЧА - Функции

  11. ЗАДАЧА - Цикл while

  12. ЗАДАЧИ - Именованые аргументы функций

  13. ЗАДАЧИ - Сокращенный цикл for in

  14. ЗАДАЧИ - Списки

  15. ЗАДАЧИ - Тернарный оператор

  16. ЗАДАЧИ - Цикл for in

  17. ЗАДАЧИ - Сокращенный цикл for in

  18. ЗАДАЧА - Классы и экземпляры

  19. ЗАДАЧА - JSON

  20. ЗАДАЧА - Запись и чтение файлов

  21. ЗАДАЧА - Проверка пароля

После прохождения этого курса вы смело сможете сказать, что ЗНАЕТЕ Python и УМЕЕТЕ пользоваться самыми востребованными функциями Python.

Enroll now

What's inside

Learning objectives

  • Вы узнаете основные принципы работы python и изучите все основные функции, которые используются в реальных проектах чаще всего и востребованные больше всех
  • Вы будете выполнять на практике все примеры, которые я буду показывать на протяжении курса, используя интерпретатор python, visual studio code с code runner
  • Вы освоите все необходимые внешние пакеты для data science и machine learning, такие как numpy, pandas, matplotlib и scikit-learn с помощью jupyter notebook
  • Вы изучите основной функционал python, начиная от переменных, списков, словарей и заканчивая классами, циклами, модулями и созданием виртуальных сред
  • Кроме того, вы научитесь использовать функциональный и объектно-ориентированный подходы в программировании на языке python
  • Show more
  • Show less

Syllabus

Введение в Python

Обзор содержания курса по Python, важность изучения языка и его применение в различных областях

Присоединяйтесь к сообществу единомышленников!
Read more

Рекомендации по прохождению курса для максимальной эффективности обучения и быстрого результата

Рассмотрение платформ и сред разработки для Python, выбор оптимальной среды для работы с языком

Шаги по установке Python на компьютер и проверки после инсталляции

Инструкции по установке и настройке Visual Studio Code для работы с Python

Основные функции VS Code, создание и открытие проектов, первые шаги в написании кода

Настройка внешнего вида и поведения VS Code, выбор тем оформления, добавление расширений

Введение в интерпретатор Python, основы интерактивного выполнения кода и простейшие команды

Использование встроенных средств VS Code для выполнения кода Python и просмотр результатов

Обзор возможностей PyCharm как среды разработки Python, настройка и запуск проектов

Основная концепция языка Python - это объекты, так как Python является объектно-ориентированным языком программирования

Обзор базовых типов данных: числа, строки, логический тип и их применение

Использование основных типов в интерактивном интерпретаторе Python в командной строке

Знакомство с встроенными функциями Python: print, input, len и др., применение их в программировании

Использование функции dir, изучение атрибутов объектов, их роль и применение на практике

Практические упражнения по использованию функций print и dir, проверка работы с атрибутами объектов

Практические упражнения с функцией input, применение методов строк для обработки пользовательского ввода

Понимание роли отступов в Python, использование пробелов и табуляции для оформления кода

Важность соблюдения стандартов оформления кода, ознакомление с PEP8, применение форматирования для улучшения читаемости кода

Применение комментариев для документирования кода, описания функций и методов, подсказок для себя и других разработчиков

Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Begins with the installation of Python and VS Code, which is helpful for those who are completely new to Python development
Covers Django, a high-level Python web framework, which can help learners build web applications efficiently and with less code
Includes modules on NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn, which are essential libraries for data analysis and machine learning tasks
Features a section on Pygame, allowing learners to explore game development concepts and create simple games, such as a shooter game
Emphasizes practical tasks and independent exercises, providing learners with opportunities to apply their knowledge and reinforce their understanding
Focuses on core Python concepts, which are generally applicable across different versions, but may not cover the latest features in recent releases

Save this course

Create your own learning path. Save this course to your list so you can find it easily later.
Save

Reviews summary

Комплексный курс по python, django и ds/ml

По словам студентов, этот курс представляет собой очень подробное и обширное введение в мир Python, охватывая множество тем от основ языка до веб-разработки с Django, создания игр с Pygame и направлений Data Science и Machine Learning. Учащиеся отмечают объем практических заданий и ясные объяснения лектора, которые помогают понять ключевые концепции. Однако, некоторые предупреждают, что из-за большого охвата тем, для глубокого погружения в отдельные области может потребоваться дополнительное обучение. Курс подходит как начинающим с нуля, так и тем, кто хочет расширить свои знания Python.
Разные мнения о скорости и глубине.
"Курс очень насыщенный, иногда чувствуется, что материал проходится быстро."
"Для полного понимания некоторых тем, например, машинного обучения, возможно, потребуется дополнительно изучать материал."
"Некоторые разделы могли бы быть немного глубже, но для общего обзора достаточно."
Хорошая база для начинающих программистов.
"Я пришел с нулевыми знаниями, и курс помог мне полностью освоить базу Python."
"Лектор объясняет очень доступно, даже сложные вещи становятся понятными для начинающих."
"Отличный старт для тех, кто только начинает свой путь в программировании на Python."
Лектор объясняет материал четко.
"Лектор объясняет все очень понятно и последовательно."
"Мне нравится, как структурированы лекции и подается материал."
"Объяснения были четкими, без лишней воды."
Практика помогает закрепить материал.
"Задачи для самостоятельного выполнения действительно помогают понять, как применять знания на практике."
"Мне очень понравились практические примеры в каждом разделе, без них было бы сложно."
"Отличный баланс теории и практики, особенно много заданий для кода."
Курс охватывает широкий спектр областей Python.
"Курс дает отличное понимание основ и затрагивает множество востребованных направлений: Django, DS/ML."
"Мне понравилось, что мы прошли от самых азов до создания веб-приложения и основ анализа данных."
"Это настоящий полный курс, который не ограничивается только базой, а показывает разные возможности Python."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML with these activities:
Прочтите книгу 'Python Crash Course'
Прочтите книгу, чтобы получить более глубокое понимание основ Python и научиться применять их на практике.
View Putting Knowledge to Work on Amazon
Show steps
  • Приобретите или возьмите в библиотеке книгу 'Python Crash Course'.
  • Прочитайте книгу, выполняя все примеры кода.
  • Попробуйте выполнить проекты, предложенные в книге.
Решайте задачи на LeetCode
Решайте задачи на LeetCode, чтобы улучшить свои навыки программирования на Python и подготовиться к собеседованиям.
Show steps
  • Зарегистрируйтесь на сайте LeetCode.
  • Выберите задачи, соответствующие темам курса.
  • Решайте задачи, анализируйте решения других пользователей.
Создайте простой веб-сайт на Django
Создайте простой веб-сайт на Django, чтобы закрепить знания, полученные в разделе Django, и научиться применять их на практике.
Show steps
  • Установите Django и создайте новый проект.
  • Создайте приложение и определите модели данных.
  • Настройте маршруты и создайте представления.
  • Создайте шаблоны и отобразите данные на веб-странице.
Three other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
Напишите статью о машинном обучении на Python
Напишите статью о машинном обучении на Python, чтобы углубить свои знания в этой области и научиться объяснять сложные концепции простым языком.
Show steps
  • Выберите тему для статьи, связанную с машинным обучением.
  • Изучите выбранную тему и соберите необходимую информацию.
  • Напишите статью, объясняя концепции и приводя примеры кода.
  • Опубликуйте статью в блоге или на платформе для разработчиков.
Прочтите книгу 'Fluent Python'
Прочтите книгу, чтобы углубить свои знания о Python и научиться писать более эффективный код.
View Putting Knowledge to Work on Amazon
Show steps
  • Приобретите или возьмите в библиотеке книгу 'Fluent Python'.
  • Прочитайте книгу, уделяя особое внимание сложным темам.
  • Попробуйте применить полученные знания в своих проектах.
Внесите вклад в open-source проект на Python
Внесите вклад в open-source проект на Python, чтобы получить опыт работы в команде, улучшить свои навыки программирования и внести свой вклад в сообщество.
Show steps
  • Найдите open-source проект на Python, который вам интересен.
  • Изучите код проекта и найдите ошибки или улучшения.
  • Отправьте pull request с исправлениями или улучшениями.
  • Примите участие в обсуждении и доработайте свой код.

Career center

Learners who complete Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Разработчик Python
Разработчик Python занимается созданием, тестированием и поддержкой программного обеспечения с использованием языка Python. Этот курс помогает заложить прочный фундамент в основных концепциях Python, таких как типы данных, структуры данных и объектно-ориентированное программирование. Курс также охватывает продвинутые темы, как работа с данными, машинное обучение и веб разработка, что делает его идеальным для тех, кто стремится стать разносторонним разработчиком Python. Изучение Django, NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn помогут освоить самые необходимые внешние пакеты для Data Science и Machine Learning.
See salaries and explore the career path for Разработчик Python
Специалист по машинному обучению
Специалист по машинному обучению разрабатывает и внедряет алгоритмы машинного обучения для решения различных задач, таких как классификация, регрессия и кластеризация. Этот курс может быть полезен тем, кто стремиться к этой роли, поскольку он охватывает основы Python и важные библиотеки для машинного обучения, такие как Scikit-learn. Практические задания и примеры помогут участникам применить полученные знания на практике и развить навыки, необходимые для успешной карьеры в области машинного обучения. Курс поможет освоить все необходимые внешние пакеты для Data Science и Machine Learning.
See salaries and explore the career path for Специалист по машинному обучению
Разработчик веб-приложений
Разработчик веб-приложений создает и поддерживает веб-приложения с использованием различных технологий, включая Python и Django. Этот курс может быть полезен для тех, кто хочет стать разработчиком веб-приложений, так как он охватывает основы Python и фреймворк Django, который широко используется для разработки веб-приложений. Курс знакомит с объектно-ориентированным подходом в программировании. Практические задания и примеры помогут участникам применить полученные знания на практике и развить навыки, необходимые для успешной карьеры в веб-разработке.
See salaries and explore the career path for Разработчик веб-приложений
Инженер данных
Инженер данных проектирует, строит и поддерживает инфраструктуру для сбора, обработки и хранения больших данных. Данный курс может быть полезным для тех, кто хочет построить карьеру в области инженерии данных. Python является ключевым инструментом в этой области, а этот курс обеспечивает глубокое понимание языка, его библиотек по работе с данными(NumPy, Pandas). Благодаря практическим упражнениям, участники смогут применять полученные знания для решения реальных задач инженерии данных. Курс поможет освоить все необходимые внешние пакеты для Data Science и Machine Learning.
See salaries and explore the career path for Инженер данных
Аналитик данных
Аналитик данных собирает, обрабатывает и анализирует данные для выявления тенденций, закономерностей и инсайтов, которые могут быть использованы для принятия бизнес-решений. Python является мощным инструментом для анализа данных, и этот курс предоставляет все необходимые знания и навыки для успешной работы в этой области. Курс охватывает основные библиотеки для анализа данных, такие как Pandas и Matplotlib, а также включает множество практических упражнений и примеров. Учащийся освоит все необходимые внешние пакеты для Data Science и Machine Learning.
See salaries and explore the career path for Аналитик данных
Инженер по автоматизации
Инженер по автоматизации разрабатывает и внедряет решения для автоматизации различных задач и процессов, используя языки программирования, такие как Python. Этот курс может быть полезен для тех, кто хочет стать инженером по автоматизации, так как он охватывает основы Python и его применение для автоматизации задач. Курс также знакомит с библиотеками для работы с файлами, данными и сетью. Все это пригодится начинающему специалисту по автоматизации.
See salaries and explore the career path for Инженер по автоматизации
Научный сотрудник
Научный сотрудник проводит исследования и разрабатывает новые технологии в различных областях науки и техники. Для позиции научного сотрудника часто требуется ученая степень (например, степень магистра или доктора философии). Python широко используется в научных исследованиях для анализа данных, моделирования и автоматизации экспериментов. Этот курс может быть полезен для тех, кто хочет стать научным сотрудником, так как он охватывает основы Python и его применение для научных исследований. В курсе изучаются все необходимые внешние пакеты для Data Science и Machine Learning, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn с помощью Jupyter Notebook.
See salaries and explore the career path for Научный сотрудник
Тестировщик программного обеспечения
Тестировщик программного обеспечения отвечает за проверку качества программного обеспечения и выявление дефектов. Этот курс может быть полезен для тех, кто хочет стать тестировщиком программного обеспечения, так как он охватывает основы Python и его применение для автоматизации тестирования. Курс также знакомит с библиотеками для работы с данными и автоматизации задач, что поможет участникам создавать эффективные тесты и выявлять дефекты в программном обеспечении. Изучение Python, начиная от переменных, списков, словарей и заканчивая классами, циклами, модулями и созданием виртуальных сред.
See salaries and explore the career path for Тестировщик программного обеспечения
DevOps инженер
DevOps инженер автоматизирует процессы разработки, тестирования и развертывания программного обеспечения. Этот курс может быть полезен для тех, кто хочет стать DevOps инженером, так как он охватывает основы Python и его применение для автоматизации задач. Курс также знакомит с библиотеками для работы с сетью, облачными платформами и системами управления конфигурацией. Изучите основной функционал Python, начиная от переменных, списков, словарей и заканчивая классами, циклами, модулями и созданием виртуальных сред.
See salaries and explore the career path for DevOps инженер
Специалист по кибербезопасности
Специалист по кибербезопасности защищает компьютерные системы и сети от угроз и атак. Этот курс может быть полезным для тех, кто хочет стать специалистом по кибербезопасности, так как он охватывает основы Python и его применение для анализа вредоносного кода, автоматизации задач безопасности и разработки инструментов для защиты от атак. Изучение Python, начиная от переменных, списков, словарей и заканчивая классами, циклами, модулями и созданием виртуальных сред, поможет в будущем.
See salaries and explore the career path for Специалист по кибербезопасности
Системный администратор
Системный администратор отвечает за обслуживание и поддержку компьютерных систем и сетей. Этот курс может быть полезен для тех, кто хочет стать системным администратором, так как он охватывает основы Python и его применение для автоматизации задач администрирования, мониторинга систем и управления конфигурацией. Обучение поможет освоить все необходимые внешние пакеты для Data Science и Machine Learning. Изучение Django, NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn поможет освоить самые необходимые внешние пакеты для Data Science и Machine Learning.
See salaries and explore the career path for Системный администратор
Преподаватель программирования
Преподаватель программирования обучает студентов основам программирования и различным языкам программирования, включая Python. Этот курс может быть полезен для тех, кто хочет стать преподавателем программирования, так как он охватывает основы Python и его применение в различных областях. Преподаватель также должен функциональный и объектно-ориентированный подходы в программировании на языке Python. Курс поможет освоить все необходимые внешние пакеты для Data Science и Machine Learning.
See salaries and explore the career path for Преподаватель программирования
Консультант по информационным технологиям
Консультант по информационным технологиям предоставляет экспертные советы и рекомендации компаниям по вопросам, связанным с информационными технологиями. Этот курс может быть полезен для тех, кто хочет стать консультантом по информационным технологиям, так как он охватывает основы Python и его применение в различных областях. Курс также знакомит с различными технологиями и инструментами, что поможет консультантам предлагать более эффективные решения для своих клиентов. Изучите основной функционал Python, начиная от переменных, списков, словарей и заканчивая классами, циклами, модулями и созданием виртуальных сред.
See salaries and explore the career path for Консультант по информационным технологиям
Технический писатель
Технический писатель создает документацию для программного обеспечения, оборудования и других технических продуктов. Этот курс может быть полезен для тех, кто хочет стать техническим писателем, так как он охватывает основы Python и его применение в различных областях. Это позволит лучше понимать технические детали и создавать более качественную документацию. Курс также охватывает продвинутые темы, что может быть полезно при написании документации для сложных проектов. Курс поможет освоить все необходимые внешние пакеты для Data Science и Machine Learning.
See salaries and explore the career path for Технический писатель
Менеджер проектов
Менеджер проектов отвечает за планирование, организацию и контроль проектов. Этот курс may be useful для тех, кто хочет стать менеджером проектов, так как он охватывает основы Python и его применение для автоматизации задач управления проектами, анализа данных и создания отчетов. Курс также знакомит с различными инструментами и методами управления проектами. Изучение Python, начиная от переменных, списков, словарей и заканчивая классами, циклами, модулями и созданием виртуальных сред.
See salaries and explore the career path for Менеджер проектов

Reading list

We've selected one books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML.
Cover image
Putting Knowledge to Work
Save
Эта книга - отличное введение в Python для начинающих. Она охватывает основы языка и включает в себя несколько проектов, которые помогут вам применить полученные знания на практике. Книга особенно полезна для тех, кто хочет быстро освоить Python и начать писать собственные программы. Она также может служить справочником для тех, кто уже знаком с Python.
Putting Knowledge to Work
Paperback
Check
Putting Knowledge to Work
Kindle Edition
Check

Share

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers:
Facebook
LinkedIn
Reddit
X
Link
Email

Similar courses

Similar courses are unavailable at this time. Please try again later.
Course image
Rating
4.7 Filled star Filled star Filled star Filled star Half star
Effort
45.5 total hours
Via
Udemy
Instructor
Bogdan Stashchuk | 300K Students Worldwide | MBA, PhD
Language
Pусский
Traffic lights
Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Begins with the installation of Python and VS Code, which is helpful for those who are completely new to Python development
Covers Django, a high-level Python web framework, which can help learners build web applications efficiently and with less code
Includes modules on NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn, which are essential libraries for data analysis and machine learning tasks
Features a section on Pygame, allowing learners to explore game development concepts and create simple games, such as a shooter game
Emphasizes practical tasks and independent exercises, providing learners with opportunities to apply their knowledge and reinforce their understanding
Focuses on core Python concepts, which are generally applicable across different versions, but may not cover the latest features in recent releases
Share this
Share to help others discover this course.
Facebook LinkedIn X Reddit Link Email
Begin learning today
Enroll now to gain full access to Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML.
Enroll now
Save for later
Add this course to your list. Find it anytime.
Save
Our mission

OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.

Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.

Find this site helpful? Tell a friend about us.

Affiliate disclosure

We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.

Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.

Thank you for supporting OpenCourser.

© 2016 - 2025 OpenCourser