Курс Python для начинающих + ПРОЕКТ АНАЛИТИКА + ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ
Представляю вашему вниманию курс Python для начинающих.
Курс состоит из трех частей:
1) Основы языка программирования
2) Разбор реального проект по анализу и обработке данных
3) Домашнее задание
Код для видео/проект/домашнее задание:
https://t.me/analyst_klondike/30
Задать вопросы можно в телеграмм-канале:
https://t.me/analyst_klondike
Часть 1. Основы языка Python
Данная часть курса посвящена основам языка программирования. Обучение начинается с нуля и заканчивается продвинутыми темами:
Установка Python на компьютер
Написание первой программы в одну строчку и запуск ее из командной строки
Установка PyCharm, лучшей полнофункциональной среды программирования
Основные математические операции
Операторы условия if-else-elif и цикла for
Процедуры и функции
Модули и пакеты
Установка и использование сторонних пакетов (pip install)
Основные структуры данных: списки, кортежи, словари, множества, комбинации этих конструкций
Функции для работы со списками all, any, filter
Лямбда-функции
Генераторы списков и словарей
Конструкции args и kwargs на нетривиальных примерах, передача функций функциям (функции высшего порядка), распаковка аргументов
Работа с файлами и менеджер контекста with
Исключения: try-except-finally
Знакомство с объектно-ориентированным программированием (ООП)
Часть 2. Реальный проект аналитика данных на Python
Пройдя первую часть курса вы будете хорошо ориентироваться в языке Python. Однако писать код для учебных примеров недостаточно: необходимо уметь использовать конструкции языка программирования в комплексе, понимать где уместно использовать одну возможность языка, а где другую. Поэтому, во второй части курса мы будем разбирать реальный проект по анализу и обработке данных на Python. Данный проект очень близок к тем задачам, которые решают на работе реальные продуктовые аналитики и аналитики данных.
Часть 3. Домашнее задание
В третьей части вам необходимо будет самостоятельно решить ряд задач, вы сможете получить их по ссылке в телеграм-канале, есть отдельный пост, посвященный домашнему заданию. В курсе даются комментарии по этим задачам, рекомендую посмотреть. Задачи разделены на базовые и продвинутые, часть из них сформуллирована в виде мини-проектов. Таким образом, решая эти задачи, вы сможете написать тонны кода, что еще больше усилит ваши навыки программирования.
Ссылка на домашнее задание:
https://t.me/analyst_klondike/33
Что дальше?
Безусловно, в рамках одного курса невозможно рассмотреть весь Python. Поэтому, рекомендую не останавливаться на достигнутом и поискать продвинутые книги с полным описанием языка программирования.
Задать вопросы можно в телеграмм-канале: https://t.me/analyst_klondike
Тайм-коды:
00:00 - Начало
01:11 - Краткое описание проекта аналитика
02:04 - Краткое описание домашнего задания
02:19 - Ссылка на Телеграм-канал
02:34 - Установка Python
03:51 - Hello, world на Python
05:28 - Установка PyCharm
07:45 - Создание проекта в PyCharm и настройка виртуальной среды
09:10 - Первый код на Python (решаем квадратные уравнения)
24:01 - Зачем использовать процедуры и функции
25:08 - Создание функций
26:58 - Типы данных (type hints) в Python
30:34 - Создание процедур
41:44 - Списки в Python
01:00:31 - Списки и множества
01:05:34 - Списки и кортежи
01:11:36 - Генераторы списков
01:15:38 - Как быстро создать генератор списка
01:16:55 - Полезные функции для работы со списками
01:29:44 - Строки в Python
01:41:21 - Практическая задача на работу со строками
01:47:50 - Словари в Python
01:58:55 - Задача на словари
02:04:00 - Генераторы словарей простым языком
02:05:48 - Более сложная задача на словари
02:14:16 - Модули и пакеты
02:30:58 - Установка сторонних библиотек (pip install)
02:34:50 - Модульное тестирование на основе pytest
02:40:37 - Функции как аргументы других функций (функции высшего порядка)
03:02:28 - Запись данных в файл (JSON-файл)
03:08:01 - Менеджер контекста with
03:09:23 - Чтение данных из файла
03:11:54 - Обработка ошибок try-except-finally и исключения
03:27:16 - Объектно-ориентированное программирование (ООП)
03:57:34 - Обзор проекта по анализу и обработке данных
04:01:03 - Общая схема решения задачи
04:05:49 - Структура проекта (модули и пакеты)
04:08:09 - Главный модуль проекта
04:15:17 - Чтение сырых данных с Yahoo Finance
04:26:32 - Заполнение пропущенных данных (класс PriceDataset)
04:57:03 - Вычисление финальной таблицы
05:09:50 - Обзор модульных тестов
05:16:02 - Домашнее задание
