Курс Python для анализа данных

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Курс Python для анализа данных» от HOCK Training - hocktraining.com

1. Введение. — Место Python в современном мире программировании — Преимущества Пайтон в анализе данных.
2. Интерпретатор Python. — Установка интерпретатора — Работа с базовым редактором: интерактивный и программный режимы работы — Установка Conda и Jupyter Notebook — Правила работы с файлами .ipynb — Магические методы работы с ячейками.
3. Основы. — Представление данных в Пайтон, понятие объекта — Базовые типы данных: str, int, float, bool — Представление чисел, числовые операции, классы Decimal, Fraction — Потоки данных, интерактивный ввод.
4. Ветвление кода. — Биты и байты — Булевой тип данных — Проверка истинности и логические операции — Условные операторы, или условия.
5. Циклы. — Цикл while — Операторы break и continue — Простейший дебагинг — Цикл for — Функция range — Итерация строк.
6. Списки. — Индексация массивов — Итерация массивов — Понятие метода, основные методы списков — Срезы — Кортежи: свойства, отличия от списков.
7. Input/Output файлов. — Представление файла как объекта — Виды кодировок — Чтение данных из текстового файла — Конструкция with — Способы записи данных в файл.
8. Строки. — Основные методы строк — Способы форматирования строк — Красивые текстовые таблицы с помощью модуля PrettyTable.
9. Множества. — Отличия множеств от списков — Операции над множествами — Замороженные множества: отличие от обычных множеств.
10. Словари. — Понятие ассоциативного массива — Создание словарей, добавление пар (ключ: значение) — Итерация словарей по ключам, значениям и их парам — Основные методы словарей — Формат данных json — Преимущества и удобства defaultdict.
11. Функции. — Встроенные в Пайтон функции — Создание собственных функций — Области видимости имен — Оператор return — Анонимные (lambda) функции.
12. Классы и базовые принципы ООП. — Общие понятия, конструктор и экземпляр класса — Инициализация объектов, магические методы — Атрибуты и переменные — Наследование в классах: правила применения — Обращение к классам других модулей — Перегрузка операторов.
13. Обработка ошибок. — Виды ошибок — Конструкция try-except — Создание собственных классов ошибок — Продвинутый дебаггинг с помощью pdb.
14. Генераторы, итераторы. — Идея и преимущества генераторов — Стандартные функции-генераторы — Списочные и словарные сокращения — Списочные сокращения с условиями.

Чему вы научитесь

• Научитесь уверенно работать с темой: интерпретатор python. установка интерпретатора работа с базовым редактором интерактивный и программный режимы работы установка conda и jupyter notebook правила работы с файлами .ip…
• Научитесь создавать и применять: словари. понятие ассоциативного массива создание словарей, добавление пар (ключ значение) итерация словарей по ключам, значениям и их парам основные методы словарей формат данных json…
• Научитесь создавать и применять: функции. встроенные в пайтон функции создание собственных функций области видимости имен оператор return анонимные (lambda) функции.
• Научитесь создавать и применять: обработка ошибок. виды ошибок конструкция try except создание собственных классов ошибок продвинутый дебаггинг с помощью pdb.
• Освоите и сможете применять: генераторы, итераторы. идея и преимущества генераторов стандартные функции генераторы списочные и словарные сокращения списочные сокращения с условиями.