Аналітичний огляд курсу
Опис згенерований на основі програми курсу та відкритих даних.
Матеріал охоплює базовий і прикладний Python для задач веб-розробки з Jango (Django), Data Science та ML з використанням Jupyter Notebook і поширених бібліотек.
Структура і ключові теми Python, Data Science та ML
Подано базові принципи синтаксису та робочі інструменти для обробки даних, візуалізації і побудови моделей машинного навчання.
Ключові бібліотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn у Jupyter Notebook
- NumPy: масиви, вектори, базові обчислення.
- Pandas: таблиці, фільтрація, агрегування, підготовка даних.
- Matplotlib: діаграми, графіки, стилізація візуалізацій.
- Scikit-learn: підбір моделей, метрики, пайплайни.
- Jupyter Notebook: експерименти, нотатки, відтворюваність.
Синтаксис і парадигми: змінні, списки, словники, класи, цикли, модулі, віртуальні середовища
- Структури даних і колекції.
- Функціональне та об'єктно-орієнтоване програмування.
- Організація проєкту, модулі, залежності, virtualenv.
Веб на Python з Jango (Django)
Основи побудови веб-застосунків: маршрути, представлення, шаблони, робота з моделями даних.
Для кого підходить Python + Jango (Django), Data Science і ML, а для кого ні
Підійде
- Початківцям у програмуванні та аналітиці даних.
- Фахівцям з інших мов, що переходять на Python.
- Аналітикам, інженерам і науковцям, які працюють з даними.
- QA/BI спеціалістам, які автоматизують аналіз та звіти.
Не підійде
- Тим, хто очікує рішення без написання коду.
- Тим, кому потрібен лише вузький аспект (наприклад, тільки веб або тільки ML) без огляду основ.
- Тим, хто не планує налаштовувати середовище і бібліотеки.
Проблема → наслідок → підхід у Python, Data Science та ML
- Проблема: розрізнені матеріали → Наслідок: прогалини в базових поняттях → Підхід: послідовне вивчення синтаксису, структур даних і парадигм.
- Проблема: складна підготовка даних → Наслідок: неточні моделі → Підхід: використання Pandas/NumPy, контроль якості даних, повторювані кроки в Jupyter.
- Проблема: вибір і оцінка моделей ML → Наслідок: некоректні висновки → Підхід: Scikit-learn, крос-валідація, метрики, пайплайни.
- Проблема: інтеграція знань у веб → Наслідок: ізольовані прототипи → Підхід: Jango (Django) для публікації й взаємодії з даними.
Порівняння з альтернативами: підходи до Python, Jango (Django), Data Science та ML
- Книги: глибоко, але часто без інтерактиву і практичних блокнотів.
- Окремі відео: швидко, але без структури та узгоджених прикладів.
- Вузькі програми (лише Django або лише ML): глибина однієї сфери без цілісної бази Python.
- Інші мови (R, JavaScript): сильні у своїх нішах, але інша екосистема і бібліотеки.
Охоплені результати навчання з Python, Jango (Django), Data Science і ML
- Базовий синтаксис Python і робота з колекціями.
- Обробка, очищення та аналіз даних у Pandas/NumPy.
- Візуалізація даних у Matplotlib.
- Побудова і оцінка моделей ML у Scikit-learn.
- Робочі практики у Jupyter Notebook.
- Створення простих веб-застосунків на Jango (Django).
- Організація проєктів: модулі, середовища, залежності.
- Застосування ООП і функціональних підходів у коді.
Опис курсу
Python - найпростіша мова програмування в світі. Але в той же час Python - це потужний інструмент, за допомогою якого можна вирішувати величезний спектр різних завдань, від обробки файлів до машинного навчання, обробки даних, ігор і веб-додатків. Таким чином, вивчаючи Python, ви можете вибрати професію з широкого кола вакансій або використовувати Python для створення власних додатків і вирішення власних проблем. Цей курс включає в себе безліч практичних завдань, а також завдань, які необхідно виконати самостійно. Python - це об'єктно-орієнтована мова програмування. Python - це також мова з величезною кількістю функцій, але для того, щоб знати, як писати код на Python, потрібно розуміти ключові поняття Python. Це те, на чому я зосереджуся з вами в цьому курсі. Перш ніж писати код і запускати приклади, ви отримаєте від мене пояснення і відповіді на питання ЧОМУ і ЧОМУ, і тільки після цього ЯК писати код. Я не буду витрачати ваш час і тому я створив найбільш ефективну структуру курсу. Всі приклади, які я буду пояснювати і запускати, написані мною перед курсом, але ви будете писати і запускати код самостійно. Тривалість всіх відео-лекцій у цьому курсі становить понад 45 годин, але розраховуйте витратити близько 300 годин на освоєння всіх тем курсу, включаючи самостійне виконання всіх практичних завдань.
.png)
.png)
