Программирование на Python. Уровень 2. Алгоритмы, работа с данными.

Аналитика и Data Science
Программирование и IT

Python – один из самых популярных и востребованных языков программирования на сегодняшний день. Будучи высокоуровневым языком, он идеально подходит для разработки самостоятельных программ и сценариев и ориентирован на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Синтаксис Python очень лаконичен, но в то же время его библиотеки включают большой объем полезных функций. Именно поэтому он отлично подходит как для начинающих, так и для опытных программистов. На сегодняшний день специалисты, владеющие навыками программирования на языке Python очень востребованы на рынке. Не откладывайте свое обучение одному из самых популярных и востребованных языков программирования!

Записаться на курс

Ближайший старт групп

16 января
18 марта
13 июня

Длительность курса

45 ак. часов

Стоимость курса

40 000 руб.

Форматы обучения

очно и онлайн

Курс подойдет

Для программистов, IT специалистов, системных администраторов, аналитиков, студентов и научных сотрудников

Чему вы научитесь

создавать собственные классы

оценивать сложность алгоритма

использовать важнейшие стандартные структуры данных

создавать собственные структуры данных на основе стандартных

Программа курса
В этом курсе вас ожидает
9 тематических
модулей
45 академических
часов
Классы и объекты.
    • Введение в Объектною-ориентированное программирование (ООП)
    • Класс и экземпляр класса.
    • Данные экземпляра, методы экземпляра и свойства экземпляра
    • Создание собственного класса
    • Инкапсуляция
    • Атрибуты класса
    • Чтение и изменение атрибута.
    • Практикум: Разработка собственных классов. Определение нужных методов и свойств классов. Создание нескольких объектов
Наследование
    • Роль наследования в ООП, понятие иерархии наследования
    • Принцип утиной типизации
    • Понятие базового класса и производного класса
    • Функция isinstance и ее применение.
    • Создание производного класса
    • Применение экземпляров базового и производного класса.
    • Практикум: Расширение готовых классов
Абстрактные классы и полиморфизм
    • Полиморфизм. Принцип DRY и WET
    • Понятие абстракции
    • Знакомство с абстрактными классами Python
    • Подмена методов в производном классе.
    • Полиморфные классы
    • Контейнерные типы.
    • Библиотечные модули collections и collections.abc
    • Применение контейнерных типов
    • Практикум: Имплементация новых методов
Алгоритмы сортировки и поиска в Python
    • Сложность алгоритмов, O(N) нотация. Типы сортировки.
    • Основные алгоритмы сортировки и поиска
    • Этапы разработки алгоритма
    • Разработка на Python оптимальных алгоритмов поиска
    • Оптимизация алгоритма
    • Практикум: Реализация на Python алгоритма решателя Судоку.
    • Решение 100 сложнейших Судоку
Алгоритмы поиска на графах
    • Введение в теорию графов, основные алгоритмы на графах
    • Теория графов. Представление графов в Python
    • Поиск в ширину
    • Поиск в глубину
    • Лабораторная работа: Имплементация графа на Python
    • Практикум: Нахождение кратчайшего пути проезда на примере графа станций московского метрополитена
    • 6 ак.ч.
Записи и данных. Работа с данными SQLite
    • Разработка структуры данных
    • Сохранение данных.
    • Список и запись. Записи и таблицы
    • Чтение и запись Понятие об объектно-реляционном соответствии
    • Хранение данных пользователей в СУБД Sqlite
    • Использование СУБД Sqlite для хранения данных графа московского метрополитена
    • Практикум: Хранение данных пользователей в СУБД Sqlite
Хранение данных вне программы
    • Понятие о структуре данных
    • Использование структуры для хранения данных
    • Хранение данных вне Python
    • Сохранение и восстановление данных.
    • Библиотечный модуль pickle и shelve
    • Практикум Сохранение данных графа и использованием модуля pickle
Работа с данными JSON в Python
    • Знакомство с форматом JSON. Работа с форматом JSON в Python.
    • Сериализация и десериализация файлов JSON в Python.
    • Хранение данных вне Python
    • Сохранение данных в файл JSON
    • Практикум: Составление графа московского метрополитена на основе файла JSON
Итоговая аттестация
    • Итоговая аттестация

Требования к подготовке

Успешное окончание курса «Программирование на Python. Уровень 1. Основы программирования» или эквивалентная подготовка.

Связанные курсы

Если Вы только начинаете знакомиться с языком Python, то советуем Вам обратить внимание на «Программирование на Python. Уровень 1. Основы программирования».

Расписание

Даты проведения
Время проведения курса
Дни недели
Формат обучения
16 янв
06 фев
18:30 - 21:40
пн ср пт
очно и онлайн
18 мар
15 апр
10:00 - 17:10
сб
очно и онлайн
13 июн
13 июл
18:30 - 21:40
вт чт
очно и онлайн

Задать свой вопрос
+7 495 182-83-85
director@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00
+7 495 182-83-85
director@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00