Аналітичний огляд курсу
Опис згенерований на основі програми курсу та відкритих даних.
Програма Python + AI поєднує базові принципи програмування з Python та застосування штучного інтелекту для аналітики, автоматизації й прототипування.
Python + ШІ: для кого підходить і кому не підходить
Підходить для
- Новачків без технічної освіти, готових регулярно практикуватися з кодом Python і ШІ.
- Початківців в IT, яким потрібно структурувати знання та перейти до задач з даними й ML.
- Аналітиків і науковців, що прагнуть автоматизувати обробку даних та створювати базові моделі.
- Фахівців суміжних напрямів (QA, PM, дизайн), які хочуть розуміти стек Python + AI.
Не підходить для
- Тих, хто очікує миттєві результати без практики.
- Користувачів, яким потрібні виключно no-code інструменти без роботи з кодом.
- Тих, хто не планує працювати з консоллю, Git та середовищами розробки.
Python та штучний інтелект: проблема → результат
- Проблема: ручна обробка таблиць і звітів → Результат: скрипти Python (Pandas, NumPy) для автоматизації.
- Проблема: складно інтерпретувати дані → Результат: візуалізації (Matplotlib/Seaborn) та базові метрики.
- Проблема: відсутність підходу до прогнозування → Результат: прості моделі ML у scikit-learn з валідацією.
- Проблема: ізольований аналіз → Результат: API/веб-прототипи на Flask/Django для доступу до результатів.
Python + AI та альтернативи: стислий огляд
Python & AI vs JavaScript/Node.js
- Python має ширшу екосистему для даних і ML; Node.js зручний для веб-бекенду реального часу.
Python & AI vs R
- R сильний у статистиці та дослідницькому аналізі; Python універсальніший для продакшн-проєктів і інтеграцій із ШІ.
Python & AI vs no-code/low-code
- No-code швидкий для прототипів без коду; Python потрібен для гнучких рішень, ML-експериментів і автоматизації нестандартних задач.
Результати навчання: Python і ШІ на практиці
Основи Python
- Синтаксис, типи даних, ООП, робота з файлами й пакетами.
Інструменти даних і ML
- Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn; базові моделі ML (класифікація, регресія), крос-валідація та підготовка даних.
Веб і інтеграції з Python
- Flask/Django для простих API та прототипів, робота з БД (SQL), базові деплой-підходи.
Командна робота та інженерні звички
- Git, середовище розробки, читабельний код, мінімальна документація й портфоліо-проєкт.
Опис курсу
Програма курсу Python Start Інтерпретатор Python. Встановлення VS Code. Перша програма. Введення в поняття змінна. Приведення типів. Локальні і глобальні змінні. Цілочисельні, речові і комплексні змінні. Математичні операції зі змінними. Умовні оператори. Булеві оператори. Цикли. Оператори переривання циклу. Вкладені цикли. Введення в списки. Арифметичні операції зі списками. Зрізи списків. Змінювані і незмінні типи даних. Рядки. Коди символів. Форматування рядків. Словники. Хешовані типи даних. Методи словників. Кортежі і множини. Методи множин. Функції. Передача параметрів. Рекурсія. Упаковка і розпакування параметрів функції. Функція як змінна. Читання і запис даних в файл. Переміщення по файлу. IT-English Speaking Club з викладачем з IT компанії. Python для Дата Аналітики Читання та запис даних у форматах JSON та CSV. Використання бібліотек json та csv для обробки файлів. Функції. Визначення функцій, параметри. Позиційні та іменовані аргументи. Лямбда-функція. Аргументи *args та **kwargs. Документування функцій. Ітератори та об'єкти, що ітеруються. Генератори та генераторні вирази. Принципи лінивих обчислень. Використання yield. Часто використовувані структури даних: Counter, defaultdict, deque. Генерація комбінацій та перестановок з itertools. Основи функціонального програмування. Застосування функцій map, filter, reduce. Декоратор. Основні засади: обертання функцій. Практичні приклади (логування, обмеження дзвінків). Введення в ООП. Класи та екземпляри класів. Створення класів та об'єктів. Методи класів, властивості об'єктів. Винятки. Обробка помилок (try...except, else, finally). Регулярні вирази. Робота з текстами та рядками в аналітиці. Бази даних та основи SQL. SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOIN, ORDER BY, GROUP BY, HAVING та інші можливості. Бібліотека NumPy. Бібліотека Pandas. Інтеграція Numpy та Pandas. Очистка та підготовка даних. Основи статистики для аналізу даних. Python та Django (бонус) Знайомство з об'єктно-орієнтованим програмуванням. Створення класу, конструктори, поля і методи. Спадкування в Python. Робота з винятковими ситуаціями. Модулі. Перевантаження операторів. Ітератори і ітераційний протокол. Генератори. Розгляд та використання функцій як самостійних об'єктів. Декоратори функцій. Декоратори класів. Управління атрибутами класу. Дескриптори. Метакласи і їх застосування. Введення в Django. Маршрутизація. Запити та відповіді. Шаблони і представлення. Bootstrap. Використання моделей. Робота з HTML формами. Робота з базами даних. Авторизація та безпека. Написання дипломного проекту для портфоліо. IT-English Speaking Club з викладачем з IT компанії.
.png)
.png)
