Wprowadzenie do Pythona

Informacje o szkoleniu

Główna korzyśćsprawne wdrożenie Pythona w zespole, bez popełniania prostych błędów i uczenia się pracowników na koszt firmy. Możliwość szybkiej weryfikacji przydatności Pythona (istotne zwłaszcza dla R&D)
Czas trwaniaa) połówki: 5 dni po 4 godz. zegarowe (z przerwami) lub
b) pełne dni: 3 dni po 7 godz. zegarowych (z przerwami)
Forma szkoleniawarsztatowa (70% ćwiczenia / 30% wykład)
Logistykaa) online lub
b) w siedzibie klienta lub innym wyznaczonym przez niego miejscu, w Polsce lub za granicą w obrębie Europy
Zapisyszkolenie zamknięte – indywidualne zamówienie i dopasowanie dla grupy
Wielkość grupydo 10 uczestników
Język szkoleniapolski, angielski lub oba naraz w ramach jednego zlecenia

Plan szkolenia

  1. Python Fundamentals
    1. Lists
    2. Nested Lists
    3. Mutability
    4. References
    5. Strings
    6. String Formatting
    7. Unpacking
    8. String Splitting and Joining
    9. Numbers (int, float, Decimal, float limitations)
    10. Type conversions
    11. File Streams
    12. Proper Resource Handling with Context Managers
    13. Command Line Scripts
    14. Primitives and Collections
    15. Types Overview (Primitives vs Collections vs Others)
  2. Built-in Collections
    1. Tuples
    2. Dictionaries
    3. List Comprehension
    4. Conditions in List Comprehensions
    5. Complex Comprehension Expressions
    6. Nested Comprehension Expressions
    7. Dictionary Comprehension
    8. Generator Comprehension
    9. Sets and Frozensets
  3. Control Flow
    1. Conditional Instructions
    2. Two Alternatives to Switch Statement
    3. Truthy and Falsy Values
    4. For Loops
    5. While Loops
    6. Else in For and While Loops
    7. Break & Continue Instructions
    8. Error Handling (try-except, try-finally)
    9. Advanced Error Handling (try-except-else-finally)
    10. Context Managers Usage
    11. Context Managers Protocol
    12. Creating Your Own Context Managers
    13. @contextmanager Decorator
    14. Introduction to Decorators
  4. Tooling
    1. Python Installation
    2. Checking Python Version
    3. Command Prompt vs Power Shell
    4. Executing Python Scripts in Command Prompt / Terminal
    5. Using Visual Studio Code: Program Layout, Installing Python Plugin, Accessing Terminal, Changing Default Terminal, Turning On Auto-Save etc.
    6. pip Package Manager and PyPi Repository
    7. Anaconda Distribution
    8. conda Package Manager and Anaconda Repository
    9. Python Documentation
    10. PEPs
  5. Functions
    1. Definition and Function Call
    2. Parameters vs Arguments
    3. Positional and Named Arguments
    4. Returning Multiple Values
    5. Default Values
    6. Default Value Trap
    7. Global and Local Scope
    8. Global Keyword
  6. Object Oriented Programming Fundamentals
    1. Idea of Classes
    2. Classes vs Instances
    3. Polymorphism
    4. self Argument
    5. Methods vs Functions
    6. Class & Object Attributes
    7. Special Methods
  7. Intermediate Object Oriented Programming (only in 5 days long version and only if the group is advanced enough).
    1. __str__ vs __repr__
    2. __str__ Method vs str() Function
    3. Classes Imitating Functions with __call__ Special Method
    4. Encapsulation – Interface vs Implementation
    5. Protected Attributes
    6. Private Attributes
    7. Read-Only @property
    8. Read-and-Write @property
    9. Introducing Encapsulation to an Existing Class without Breaking the Interface with @property
    10. Variable Annotations
    11. Dataclasses: Usage, Default Values, Default Values Trap, Default Value Factory, Fields Customisation, __post_init__
    12. Introduction to Single Inheritance
    13. Attribute Lookup Mechanism
    14. Code Reusage with Inheritance
    15. Method Overloading
    16. super()
  8. Code Organisation (only in 5 days long version)
    1. Modules
    2. Three Import Styles
    3. Renaming in Imports
    4. Import vs Execution and __name__ Variable
    5. Module Search Order, sys.path List and PYTHONPATH Environment Variable
    6. Packages and __init__ Files
  9. Accessing REST APIs (only in 5 days long version)
    1. JSON Format
    2. JSON Data Types
    3. Loading and Dumping JSON with Builtin json Module
    4. Processing Complex Nested JSONs with Comprehension Expressions
    5. HTTP Protocol: Methods and Return Codes
    6. Using Postman for Accessing REST APIs
    7. Accessing REST APIs with requests Third-party Library
  10. Miscellaneous (only in 5 days long version)
    1. Persistence with Pickle
    2. Working with Files and Directories
    3. Launching and Controlling Subprocesses in a Blocking Way
    4. Launching and Controlling Subprocesses in a non-blocking Way
    5. Reading and Writing CSV Files with builtin csv Module
    6. Reading and Writing CSV and Excel Files with pandas

Przebieg współpracy

  1. Formularz. Wypełniasz formularz na dole strony.
  2. Bezpłatna konsultacja. Umawiamy się na bezpłatną i niezobowiązującą rozmowę online, która powinna zamknąć się w 50 minutach. Od pierwszego kontaktu obowiązuje pełne dochowanie poufności, w razie potrzeby możemy zacząć od podpisania NDA. Celem tej rozmowy jest dokładne omówienie Twojej sytuacji i potrzeb, tak abyśmy mogli w kolejnym kroku przygotować dla Państwa rozwiąznaie.
  3. Propozycja rozwiązania + kolejna konsultacja. Po konsultacji analizujemy Państwa sytuację i przygotowujemy indywidualną dla Państwa propozycję rozwiązania (szkolenie lub/i doradztwo). Tą propozycję omawiamy podczas kolejnej bezpłatnej konsultacji.
  4. Formalności. Podpisanie umowy i dokonanie płatności (przedpłaty). Termin szkolenia rezerwujemy z chwilą dokonania płatności.
  5. Próbka szkolenia. W razie potrzeby możemy poprzedzić główne szkolenie 60-minutową próbką szkolenia, aby mieli Państwo absolutną pewność, że warto współpracować.
  6. Szkolenie lub/i działania doradcze.
  7. Wsparcie poszkoleniowe – w ustalonym indywidualnie zakresie.

Opinie o trenerze

Krzysztof Gębal

Very inspiring training. I really appreciate the way Chris managed to walk us through the complex world of machine learning using Python. Good course materials updated real time. Highly recommend.

Krzysztof Gębal
Finance Director at DNB Bank Polska S.A.

Arkadiusz Baraniecki

Well prepared training and reasonably passed knowledge, thanks to which we develop better services.

Arkadiusz Baraniecki
Infrastructure Team Manager at allegro.pl

Nicolas Leveroni

Chris recently taught a four day class on Machine Learning with Python four our team. The class was very good with the right balance of theory and practice. I cannot think of a better way to give a four day class about such an extensive topic.

Nicolas Leveroni
Head of Krakow Product Control Analytics at HSBC

Więcej referencji znajdziesz tutaj.

Umów bezpłatną konsultację