Programowanie w języku Python - od A do Z - 2021
What you'll learn
- Spyder - prawdopodobnie najlepsze IDE do nauki Pythona
- Fundamenty języka Python
- Struktury danych
- Kontrola przepływu programu
- Zapis i odczyt do pliku
- Funkcje i wyrażenie lambda
- Generowanie własnych modułów i pakietów
- Omówienie wybranych pakietów wbudowanych w język Python
- Tworzenie własnych programów w Pythonie
- Paradygmat programowania obiektowego
- Testy jednostkowe
Course content
- Preview02:13
- 01:24Repozytorium kursu - Github
- 00:05Repozytorium kursu - GitHub
- Preview05:48
Requirements
- Komputer, dostęp do internetu i chęć nauki!
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
-------------------
Stephen Hawking powiedział kiedyś: "whatever you want to uncover the secrets of the universe, or you just want to pursue a career in the 21st century, basic computer programming is an essential skill to learn". Te słowa jakże znamiennie wybrzmiewają w dzisiejszych czasach. Nie ulega wątpliwości, że przyszłość zależeć będzie w dużej mierze od postępu technologicznego i ludzi, którzy będą w stanie ten postęp kreować. Jak pokazują dane, utrzymujące się ogromne zapotrzebowanie na specjalistów w sektorze technologii powoduje, że zarobki w branży także są bardzo satysfakcjonujące.
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).
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.
Wszechstronność Zastosowań
Języka Python możemy używać na bardzo wielu poziomach. Czy to u siebie w domu, w biurze, czy uruchamiając skrypty w chmurze. W połączeniu z mnogością zastosowań i doskonałym zestawem narzędzi takich jak PyCharm, Spyder, Jupyter Notebook, Zeppelin, IPython i innymi bibliotekami środowisko pracy w Pythonie wyróżnia się wydajnością, produktywnością i doskonałą elastycznością.
Who this course is for:
- początkujący, którzy nigdy nie mieli do czynienia z programowaniem
- programiści, którzy chcą rozszerzyć swoje umiejętności o znajomość Pythona
- początkujący programiści Pythona, którzy chcą ustrukturyzować/odświeżyć swoją wiedzę
- osoby, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego i analizy danych
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
- 1,074 Reviews
- 23,463 Students
- 31 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.