150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
What you'll learn
- rozwiąż ponad 150 ćwiczeń z programowania obiektowego w języku Python - OOP
- przestrzenie nazw i zakresy (lokalny, obejmujący, globalny, wbudowany)
- reguła LEGB
- zastosowanie *args oraz **kwargs
- Klasy i obiekty
- Widoczność zmiennych (publiczne, chronione, prywatne)
- Atrybuty klasy
- Atrybuty instancji
- Dekorator @property
- Obliczanie atrybutów
- Metoda klasy, dekorator @classmethod
- Metoda statyczna, dekorator @staticmethod
- Metody specjalne: __new__(), __init__(), __repr__(), __str__(), __bool__(), __len__(), __eq__() i wiele innych
- Dziedziczenie pojedyncze (single inheritance), wielokrotne (multiple inheritance)
- MRO - Method Resolution Order
- Zastosowanie super()
- Klasy abstrakcyjne
- Klasa ABC i dekorator @abstractmethod
- pracuj z dokumentacją i Stack Overflow
- gwarantowane wsparcie instruktora
Course content
- 00:14Słowo wstępu
Requirements
- ukończony kurs Programowanie w języku Python - od A do Z
- ukończony kurs 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
- ukończony kurs 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
- ukończony kurs Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
Description
---------------------------------------------------------
REKOMENDOWANE ŚCIEŻKI UCZENIA
---------------------------------------------------------
PYTHON DEVELOPER:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest
DATA SCIENTIST / MACHINE LEARNING ENGINEER:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia
DATA SCIENTIST / DEEP LEARNING ENGINEER
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia
Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras
Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe
Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python
BI ANALYST / DATA ANALYST:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Twórz nowoczesne aplikacje webowe w Pythonie - Dash, Plotly
Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
BIG DATA ANALYST:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Big Data, Hadoop oraz MapReduce w języku Python
Big Data: Analiza danych przy użyciu SQL oraz BigQuery
ENG:
200+ Exercises - Programming in Python - from A to Z
210+ Exercises - Python Standard Libraries - from A to Z
150+ Exercises - Object Oriented Programming in Python - OOP
100+ Exercises - Unit tests in Python - unittest framework
100+ Exercises - Python Programming - Data Science - NumPy
100+ Exercises - Python Programming - Data Science - Pandas
100+ Exercises - Python - Data Science - scikit-learn
250+ Exercises - Data Science Bootcamp in Python
-------------------
OPIS KURSU
-------------------
Kurs 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP jest następnikiem kursu Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z.
Na kursie będziesz mógł sprawdzić swoje umiejętności programowania w języku Python w szczególności z programowania obiektowego. Kurs składa się z ponad 150 ćwiczeń (zadania + rozwiązania) i przeznaczony jest dla osób posiadających podstawową wiedzę w języku Python oraz programowaniu obiektowym. Jest to świetny sprawdzian dla osób, które chcą zostać Python Developerem i szukają nowych wyzwań. Ćwiczenia są również dobrym elementem sprawdzającym przed rozmową kwalifikacyjną. Wiele popularnych zagadnień zostało poruszonych na kursie. Przed przystąpieniem do kursu upewnij się, że spełniasz wymagania, tzn ukończyłeś podane kursy lub posiadasz równoważną wiedzę.
Programowanie obiektowe
Python jest jednym z najszybciej rozwijających się języków programowania i zarazem znajomość języka Python jest jedną z najbardziej poszukiwanych umiejętności na rynku pracy w branży IT. Ucząc się programowania obiektowego (OOP) znacząco podnosimy swoje umiejętności i szansę na odniesienie sukcesu w branży.
Czy kiedykolwiek korzystałeś(aś) z zewnętrznych bibliotek i zastanawiałeś(aś) się jak tworzyć klasy i obiekty? Jak pisać kod zorientowany obiektowo? Ten kurs pokaże Ci jak zacząć tworzyć własne projekty OOP w języku Python.
Poznasz cztery główne filary programowania obiektowego:
abstrakcja
hermetyzacja (enkapsulacja)
polimorfizm
dziedziczenie
i wiele innych zagadnień związanych z programowaniem obiektowym w języku Python.
Wzrost popularności języka Python
Python jest językiem programowania o bardzo szerokim zastosowaniu. Zdominował takie dziedziny jak data science czy machine learning. Pozwala także na tworzenie aplikacji internetowych (np. framework Django, Flask).
Język Python świetnie nadaje się do przetwarzania, przygotowania, analizy i modelowania danych. Został stworzony z myślą o prostocie. Dzięki temu jest przyjazny dla początkujących programistów i jest jednym z najczęściej rekomendowanych języków programowania na początku przygody z IT. Na przestrzeni ostatnich lat i rosnącej popularności sztucznej inteligencji Python wyrósł na gwiazdę w tym sektorze. Powstało sporo potężnych bibliotek do machine learningu, czy deep learningu. Przykładem może być stworzona przez Google biblioteka Tensorflow. Platforma GitHub z kolei podała, iż w 2019 roku język python uplasował się na drugiej lokacie pod względem popularności wśród wszystkich języków programowania.
Nie da się być dobrym Python Developerem bez znajomości programowania obiektowego. Jest to absolutny fundament. Nauka programowania obiektowego w języku Python pozwala wejść na kilka poziomów wyżej. Zatem do dzieła!
Who this course is for:
- osoby chcące utrwalić sobie programowanie obiektowe
- osoby chcące poprawić swoje umiejętności programowania w Pythonie
- osoby przygotowujące się do rozmowy kwalifikacyjnej
Instructor
![Paweł Krakowiak](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.6 Instructor Rating
- 1,231 Reviews
- 23,827 Students
- 35 Courses
EN
Data Scientist/Python Developer/Securities Broker
Founder at e-smartdata[.]org.
A big fan of new technologies, especially in the areas of artificial intelligence, big data and cloud solutions.
A graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science in the Big Data specialization.
A graduate of Master's Degree in Financial and Actuarial Mathematics at the Faculty of Mathematics and Computer Science of the University of Lodz.
Stockbroker license holder with experience in teaching at a university.
Lecturer at the GPW Foundation (technical analysis, behavioral finance and portfolio management).
The main areas of interest are artificial intelligence, machine learning, deep learning and financial markets.
PL
Data Scientist, Securities Broker
Założyciel platformy e-smartdata[.]org
Miłośnik nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, big data oraz rozwiązań chmurowych.
Absolwent podyplomowych studiów na Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych na kierunku Informatyka, spec. Big Data.
Absolwent studiów magisterskich z matematyki finansowej i aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego.
Od 2015 roku posiadacz licencji maklera papierów wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego.
Wykładowca w Fundacji GPW prowadzący szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych.
Z doświadczeniem w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką.
Główne obszary zainteresowań to sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, uczenie głębokie i rynki finansowe.